類似性

類似性とは次のことを指します。

数学とコンピューティングでは

言語学において

信号処理では

信号処理の分野では、2 つの異なる信号間の類似性も重要です。以下に、類似性を計算するための一般的な方法をいくつか示します。

たとえば、として表される 2 つの信号を考えてみましょう

最大誤差(ME)

2 つの信号間の差の最大の大きさを測定します。最大誤差は、予測精度の最悪のシナリオを評価するのに役立ちます。

平均二乗誤差(MSE)

2 つの信号間の平均二乗差を測定します。最大誤差とは異なり、平均二乗誤差では誤差の全体的な大きさと広がりが考慮され、2 つの信号の差を包括的に評価できます。

正規化平均二乗誤差 (NMSE)

NMSE は MSE の拡張です。これは、MSE を信号パワーで正規化することによって計算され、さまざまなデータセットやスケール間で公平な比較が可能になります。

二乗平均平方根偏差(RMSE)

RMSE は、MSE の平方根を取ることによって MSE から導出されます。MSE をスケールダウンし、結果をよりよく理解するための、より解釈しやすく比較可能な尺度を提供します。

正規化二乗平均平方根誤差 (NRMSE)

RMSE の拡張機能。さまざまなデータセットとさまざまなスケールのモデル間の信号比較が可能です。

信号対雑音比(SNR)

信号処理では、SNR は信号電力とノイズ電力の比として計算され、通常はデシベルで表されます。
SNR が高い場合は信号がクリアであることを示し、SNR が低い場合は信号がノイズによって破損していることを示します。この文脈では、信号 MSE はノイズと見なすことができ、2 つの信号間の類似性は次の方程式として見ることができます。

ピーク信号対雑音比(PSNR)

ノイズに対する信号の最大パワーを測定するために使用される指標。画像内のピクセル強度は実際の信号値を直接表すものではないため、画像信号で一般的に使用されます。代わりに、ピクセルの強度は、白は 255、黒は 0 として表されるなど、色の値に対応します。
  • グレースケール画像:
  • カラー画像:

-標準

2 つのベクトル間の距離を測定するために使用される数学的概念。信号処理では、2 つの信号間の差異を定量化するために L ノルムが使用されます。L1 ノルムはマンハッタン距離に対応し、L2 ノルムはユークリッド距離に対応します。

構造類似性(SSIM)

SSIM は、2 つの画像信号間の類似性を測定するために特別に設計された類似性メトリックです。他の類似性評価とは異なり、SSIM は隣接するピクセル間の強い相互依存性を活用し、人間の視覚的認識や類似性の感覚と厳密に一致する評価を提供します。
と:
  • のピクセルサンプル平均値
  • のピクセルサンプル平均値
  • 分散; _
  • 分散; _
  • 分散
  • 分母が弱い割り算を安定させるための 2 つの変数。
  • ピクセル値のダイナミック レンジ (通常、これはです)
  • そしてデフォルトで。

他の分野でも

こちらも参照