
【計】 recognition space
distinguish from; identify
【計】 awareness; ID
【醫】 cognition; noesis
【經】 identification
airspace; interspace; space; vacuum; void
【化】 space
【醫】 keno-; space
在漢英詞典語境中,“識别空間”對應的英文術語為“recognition space”,指代一種用于特征分類或模式識别的抽象數學空間。該概念最早由計算機視覺領域學者Linda G. Shapiro在《Computer Vision: Theory and Applications》中提出,定義為“通過算法将原始數據映射到的高維坐标系,使得同類樣本在空間中聚集,異類樣本分離”。
從應用層面分析,識别空間構建涉及特征提取與降維技術的結合。例如在人臉識别系統中,算法通過主成分分析(PCA)将面部圖像投影到特征空間,其數學表達為: $$ Y = W^T cdot X $$ 其中$W$為特征向量矩陣,$X$為原始數據矩陣,$Y$即構成識别空間。該空間的質量直接影響系統識别準确率,需滿足類内間距最小化和類間間距最大化原則。
當前研究前沿集中在動态識别空間的構建,如MIT媒體實驗室提出的自適應度量學習方法,通過實時調整空間拓撲結構提升複雜場景下的識别魯棒性。
“識别空間”在不同語境下有不同的含義,以下是綜合解釋:
指系統或程式能夠識别的數據範圍或操作環境,通常翻譯為"recognition space"。例如在圖像處理中,指算法能夠分析并提取特征的區域;在編程中可能指特定變量或指令的有效作用域。
稱為Space Identity,是VI(視覺識别系統)的延伸,主要應用于連鎖品牌的三維空間标準化設計。包括:
結合空間的基本定義(物質存在的三維形式),可延伸為:
在學術場景中,該詞可能涉及拓撲學、模式識别等跨學科概念,具體定義需結合上下文。建議專業領域使用時參考對應學科的權威文獻。
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