怎样用特征向量计算阈值 为什么通过距离就可以特征点的相似度？
为什么通过距离就可以特征点的相似度？
对阈值的选择：当两幅图像的SIFT特征向量生成沉淀后，然后再我们采用关键点特征向量的中式距离来另外两幅图像中关键点的相似性判定度量。取图像1中的某个关键点，并看出其与图像2中古典欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以2次近的距离不得低于某个比例阈值，则得到这一对不兼容点。降底这个比例阈值，SIFT自动分配点数目会减少，但更好的稳定性。为了先排除而且图像遮挡物和背景混乱不堪而才能产生的无版本问题关系的关键点,Lowe给出了比较最近邻距离与次近邻距离的方法,相距比率ratio大于某个阈值的以为是正确的自动分配。因为这对错误看操作,因此特征空间的高维性,有几分相似的距离肯定有大量其他的错误版本问题,进而它的ratio值也很高。Loweratio的阈值为0.8。但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度波动的两幅图片进行匹配，结果因为ratio取值在0.4~0.6之间最佳，大于0.4的很少很少有匹配点，大于00.6的则修真者的存在大量错误匹配点。(如果不是这个地方你要改进之处，最好是决定一个看操作率和ration之间的关系图，这样的话才更有说服力)作者建议您ratio的取值原则如下:ratio0.4对此准确度具体的要求高的匹配；ratio0.6对于不兼容点数目要求比较好多的不兼容；ratio0.5一般情况下。也可按如下原则:当最近邻距离
在用神经网络训练一个多分类的模型后，测试时如果存在一个不属于样本中的已知类别时，如何归为一个新的类别？
您好，看见这个问题时我也很感兴趣：）
简单的方法，当测试样本属于法律已知归类时，其终于的输出向量中那里值都会偏低。我们是可以按照设置一个阈值函数对输出向量并且阈值处理，当输出向量中所有的值都低于设定阈值时，则认为又出现了两个新的类别。
但这种做法并不也能没更新模型，况且新类别都属于少数数据，我们不能能得到相当的新类别样本进行模型学习。我们仅还能够将所有不满足阈值条件的样本归为一个新的类别，对此该类别详细是什么类别也不需要人工多判断。
一种较好的是通过半人工专门监督的方法，即在模型工作时，但检测到新类型样本时由人工对样本参与标记。在靠积累加上的该类型样本之后便能实现方法模型的更新。
以上是我浅薄的见解，不喜欢请了解我吧～
谈及AI时常听到的「神经网络」和「深度学习」到底是什么意思？
AI（Artificial Intelligence），全称叫人工智能，是一种设计和实现计算机的多学科交叉的发展势头迅猛科学技术。它的意义跟我们想象中的完全不一样，它都能够能用人类做很多繁重的工作。
而神经网络和深度学习，则是利用人工智能的，未来可能用神经网络实现我们想象中的人工智能，也很有可能以深度学习的实现。也就是说，人工智能是目标，而神经网络和深度学习是方法。
那神经网络和深度学习有什么区别呢，也许你早略知一二，俩人是两种完全不同的方法。这两种方法既有相同点又有完全不同点。
人工神经网络是生物学里根据人的大脑里神经元的运转而抽像系统的总结进去的一种方法，其特点是实际不断迭代、负反馈的求最佳的方法解的过程。
深度学习的概念恰好缘于神经网络，在神经网络的基础上其成分多个暗含层和多个感知器。深度学习像一种贪心算法，准求从最多层可以找到一个事物的多种表达，例如一幅图像，最简单就的形式是怎样表达成像素点的形式。同样，图像也可以表达为各种轮廓的边近似，由颜色可以形成，梯度构成或则更高一层次的元素如：四肢、棱、柱子等组成。在这个基础上对事物接受分类判别。
从广义上讲，深度学习又是神经网络的一种。民间的神经网络只有输入层、暗含层、输出低层。但深度学习则是在多层神经网络的基础上另外特征学习部分，这那是我上面讲的对信息的具体划分去处理。
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