KISSME 的python代码
时间: 2024-06-16 17:05:44 浏览: 20
KISSME是一种用于计算图像之间距离的度量学习算法,它可以用于图像检索、人脸识别等任务。以下是一个简单的KISSME的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def kissme_distance(x, y, M):
"""
计算两个图像之间的KISSME距离
:param x: 图像x的特征向量
:param y: 图像y的特征向量
:param M: 距离度量矩阵
:return: KISSME距离
"""
diff = x - y
distance = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff.T, M), diff))
return distance
# 示例使用
# 假设x和y是两个图像的特征向量,M是距离度量矩阵
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
M = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
distance = kissme_distance(x, y, M)
print("KISSME距离:", distance)
```
这段代码定义了一个名为`kissme_distance`的函数,用于计算两个图像之间的KISSME距离。在示例中,我们假设`x`和`y`分别是两个图像的特征向量,`M`是距离度量矩阵。通过调用`kissme_distance`函数,可以计算出两个图像之间的KISSME距离,并将结果打印出来。