實現卡方之間找到2 SIFT特徵距離

我想實現卡方的算法是：
實現卡方之間找到2 SIFT特徵距離

Distance= 1/2* Ei((Xi-Yi)^2/Xi+Yi) 
instead of euclidean distance which algorithm is: 
Distance= Sqrt(E(Xi-Yi)^2) 
in calculating distance between 2 SIFT feature (128 dimensional vector),

我的問題是卡方分頻器可能是0，它將使距離bacome NaN。我應該把分頻器變成1還是忽略它？或者還有另一種用於計算SIFT特徵的卡方算法？

來源

2014-01-11 go eng chun

-1

檢查0並在計算方法中拋出異常。我看不出1除以1有什麼意義？

if ((Xi+Yi) == 0) 
    throw new Exception("bad divider")

處理調用代碼中的異常。（如果你指明你正在編程的語言，這將有所幫助。）

來源

2014-01-11 04:10:23 robnick

所以我們不包括在計算？ –

如果你的分頻器是零，那麼我沒有看到它做任何數學意義做計算？因此，捕獲錯誤並向用戶顯示警告，指示輸入了無效參數。我不確定在什麼情況下Xi和Yi會相互對立？也許你需要驗證用戶界面層的輸入？ – robnick

我用它來計算2個SIFT描述符之間的距離，所以經常會讓Xi + Yi等於零。 –

如果值是非負值（如直方圖值），則零除數的唯一方法是Xi == Yi == 0，因此此距離我爲0
所以你只需要檢查零：

sum = 0; 
for(i....) { 
    auto div = Xi + Yi; 
    if(div == 0) continue; 
    sum += (Xi-Yi)*(Xi-Yi)/div; 
} 
return sum/2;

來源

2016-02-02 12:26:22 BitWhistler

實現卡方之間找到2 SIFT特徵距離

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