Correlazione incrociata: Sbloccare i modelli nella visione artificiale

Nell'elaborazione del segnale, la correlazione incrociata è una misura della somiglianza di due serie in funzione dello spostamento di una rispetto all'altra. Questo è noto anche come prodotto scalare o prodotto interno scorrevole. Viene comunemente utilizzato per cercare in un segnale lungo una caratteristica più breve e nota. Ha applicazioni nel riconoscimento di pattern, nell'analisi di singole particelle, nella tomografia elettronica, nella media, nella crittoanalisi e nella neurofisiologia. La correlazione incrociata è di natura simile alla convoluzione di due funzioni. In un'autocorrelazione, che è la correlazione incrociata di un segnale con se stesso, ci sarà sempre un picco con un ritardo pari a zero e la sua dimensione sarà l'energia del segnale.

Come farai beneficio

(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:

Capitolo 1: Correlazione incrociata

Capitolo 2: Autocorrelazione

Capitolo 3: Matrice di covarianza

Capitolo 4: Stima delle matrici di covarianza

Capitolo 5: Covarianza incrociata

Capitolo 6: Autocovarianza

Capitolo 7: Metodi bayesiani variazionali

Capitolo 8: Distribuzione gamma normale

Capitolo 9: Algoritmo di massimizzazione delle aspettative

Capitolo 10: Griffiths disuguaglianza

(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sulla correlazione incrociata.

(III) Esempi reali dell'utilizzo della correlazione incrociata in molti campi.

A chi è rivolto questo libro

Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di correlazione incrociata.