增量奇異值分解OpenCV的

Question

我從室外攝像機圖像的大型檔案庫。接近200000個項目，每個1280x960彩色像素。我想通過爲這些數據構造SVD（Eigen-images）並減少數據向量（例如每張圖片的100維向量）來索引這個數據庫。

加載所有的數據到RAM中一次，大約需要的RAM 200GB。首先，我沒有太多內存。其次，它不會太大。所以，我正在尋找執行遞增奇異向量分解，可能應該存在像OpenCV或Eigen這樣的庫。

我不想做SVD，因爲我相信，小零件（resoluted遠的物體）之前降低分辨率可能是對我很重要，但減少我只是失去了所有的高頻特徵的分辨率。

UPD：

• 我發現，NN算法GHA或APEX可以幫助這裏。

• 另一種算法： http://www.cs.technion.ac.il/~mic/doc/skl-ip.pdf

Answer 1

我還沒有看到使用本徵的實現。但編寫與scikit-learn使用的incremental PCA相同的方法似乎並不困難。