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文档简介

利用信息映射学习显性和隐性视觉流理解文中介绍了在图像中有大量的复杂而多维的子空间。而认识这些子空间的特点对图像特征建模是十分重要的。而文中介绍的两周子空间就是显性子空间和隐形子空间。其中显示流是用于低维的结构图像元素，而隐形的则是用于高纬更加广泛的图像。对于两种流的定义：显性流指图像片的一个子空间，以一个确定函数g(w)附加小量的变形量e I代表图像patch；w=(x,y,a) (图像patch的描述：x,y-patch的中心；-patch方向；a-对比度)；g代表一个explicit函数；代表一个起伏的系数。隐性流则是以统计量限制定义，对于一个统计变形量e I代表图像patch；H代表一个implicit函数；h是一个统计的系数。可以看出H（I）是一个统计量，即以I为参数的一个统计出来的变量。隐形流的方法是通过统计而来的。而显性则相对确定。子空间的逼近问题：子空间分为高维和低维，不同的低维可以组合成高维，这样就可以不断地调整子空间，不断逼近图像，直到与图像匹配。对于显性流是从内部开始不断向外匹配，如图中的圆逼近红线。而对于隐性流则是从外部往里扩展直到匹配。放入一个学生的例子，好学生从100分往下扣，这是显性流，差学生就从0分向上增长，这是隐性流。文章的目的并不是介绍如何去产生特征或者如何去判别特征，也不是去争论产生式模型和判别式模型哪个好，而是去研究我们研究图像时所要处理的图像子空间的特点。文中提出了一个中药发展的比喻。中药的发展是经过长期不断尝试发展而来的，对于每种草药都是实验过很多次才知道其效用。这就像现在计算机视觉发展，不断找特征和创造特征去做图像产生或识别。而对于子空间的研究，
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