Question

我正在尝试实现卡方，其算法是：

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),

我的问题是chi- square中的分隔符可能为0，它将使距离变成NaN。我应该将分频器设为1还是忽略它？还是有另一种用于计算SIFT特征的卡方算法？

Answer 1

如果值为非负值（如直方图值），则除数为零的唯一方法是Xi == Yi == 0，因此 i 的距离为0。所以你只需要检查零：

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

Answer 2

检查0并在您的calculate方法中抛出异常。我看不出除以1是否有意义？

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

处理调用代码中的异常。（如果你指明你正在编程的语言，将会有所帮助。）

实现卡方以找到2个SIFT特征之间的距离

2 个答案: