多媒体数字处理 Multimedia data processing

LZW

功能：利用LZW算法进行编码和解码；

算法流程： 编码：

1. 遍历待压缩的整个字符串，初始化编码字典，对每个不同的字符创建映射。初始化p和c为空。
2. 依次读入c，与P合并形成字符串P+C
3. 在字典里找p+c： 若p+c在字典中，则更新p=p+c 若p+c不在字典中，输出p对应的编码，将p+c加入字典中，更新p=c
4. 重复2，直至读完所有字符串 解码：
5. 遍历待压缩的整个字符串，初始化编码字典，初始化pw和cw为空的。
6. 读入第一个的符号cw，并输出。第一个cw肯定是能直接解码的，而且一定是单个字符。
7. 赋值pw=cw。
8. 读入下一个符号cw。
9. 在字典里查找cw，如果: a. cw在字典里： (1) 解码cw，即输出 Str(cw)。 (2) 令p= Str(pW)，c=Str(cw)的第一个字符。 (3) 在字典中为p+c添加新的记号映射。 b. cw不在字典里: (1) 令p= Str(pW)，c= Str(pW)的第一个字符。 (2) 在字典中为p+c添加新的记号映射，这个新的记号一定就是cw。 (3) 输出p+c。
10. 返回步骤3重复，直至读完所有记号

PCA转换

功能：实现PCA主成分分析 算法流程：

1. 对数据集进行中心化
2. 求协方差矩阵
3. 求特征值和特征向量
4. 对特征向量按特征值从大到小排序，取对应的维度
5. 计算正交矩阵P
6. 最终求出正交后的矩阵

简单实现SIFT

功能：利用SIFT算法进行特征提取以及实现在Corel数据集上实现以图搜图 算法流程：

1. 对数据集进行预处理
2. 生成SIFT描述子 （1）利用cv2.goodFeaturesToTrack方法提取角点 （2）获取梯度，方向，角点总数，邻域等信息 （3）获取每个角点的主方向 （4）将原图像x轴转到与主方向相同的方向，计算种子点的梯度强度信息 （5）最后将选出的特征归一化处理
3. 匹配特征点，将每一个目标图像描述子的最佳匹配点放进数组x，再进行阈值检测，如果满足条件的最佳匹配点多于10个则认为匹配成功。
4. 将目标图与匹配图一起输出

LSH

功能：实现局部敏感哈希，可以针对海量高维数据的快速最近邻查找 算法描述：

1. 生成哈希函数以及哈希函数族
2. 将n维数据映射到一个整数
3. 生成数据向量的一种特征
4. 计算每个数据点的映射函数，存入相应的哈希桶中
5. 进行最近邻搜索

Lenet网络

Lenet共有7层结构，输入图像尺寸统一为32*32：

1. C1卷积层：输入图像3232，卷积核大小55，输入通道数：1，输出通道数：6，输出尺寸：28*28
2. S2池化层：输入大小2828，采样区域：22，输出尺寸：14*14
3. C2卷积层：输入大小1414，卷积核大小55，输入通道数：6，输出通道数：16， 输出尺寸：10*10
4. S2池化层：输入大小：1010，采样区域：22，输出尺寸：5*5
5. C5卷积层：输入大小55，卷积核大小55，输出通道数120，输出尺寸1*1
6. F2全连接层：输入120，输出84
7. F3全连接层：输入84，输出10 激活函数选用ReLU函数，优化函数选用Adam函数，损失函数使用Softmax配合CrossEntropyLoss函数