28. Eigenvalues and Eigenvectors in Image Compression

Автор: Emmanuel Jesuyon Dansu

Загружено: 2025-02-08

Просмотров: 208

Описание: Eigenvalues and eigenvectors are the foundation of Singular Value Decomposition (SVD), a powerful technique used in image compression.

By preserving only the most significant singular values, images can be stored efficiently while maintaining visual quality.

This lesson demonstrates how SVD is applied to image compression with a step-by-step example, helping reduce storage without significant loss of detail.

#EJDansu #Mathematics #Maths #MathswithEJD #Goodbye2024 #Welcome2025 #ViralVideos #ImageCompression #Eigenvalues #Eigenvectors #SVD #MachineLearning #DataScience #ComputerVision #Mathematics #LinearAlgebra #AI

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

28. Eigenvalues and Eigenvectors in Image Compression

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

29. Eigenvalues and Eigenvectors in Population Models

29. Eigenvalues and Eigenvectors in Population Models

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Моделирование Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

NotebookLM: Таблицы из всего. 4 Способа применения

NotebookLM: Таблицы из всего. 4 Способа применения

The applications of eigenvectors and eigenvalues | That thing you heard in Endgame has other uses

The applications of eigenvectors and eigenvalues | That thing you heard in Endgame has other uses

18. Latitude & Longitude Coordinates on the Earth

18. Latitude & Longitude Coordinates on the Earth

How to compress an image with (basic) linear algebra

How to compress an image with (basic) linear algebra

Анализ главных компонент (PCA)

Анализ главных компонент (PCA)

No One Taught Eigenvalues & EigenVectors Like This

No One Taught Eigenvalues & EigenVectors Like This

Eigenfaces

9. Irregular & Composite 2D/Plane Shapes

9. Irregular & Composite 2D/Plane Shapes

Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?

Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?

Декораторы Python — наглядное объяснение

Декораторы Python — наглядное объяснение

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Нас ждёт ещё 17 лет дефицита.. Будьте внимательны к расходам || Дмитрий Потапенко*

Нас ждёт ещё 17 лет дефицита.. Будьте внимательны к расходам || Дмитрий Потапенко*

Google Page Rank Revealed: The Role of Eigenvectors

Google Page Rank Revealed: The Role of Eigenvectors

Statistical models for speech systems: GMM and HMM

Statistical models for speech systems: GMM and HMM

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

Преобразование Фурье: лучшее объяснение (для начинающих)

Преобразование Фурье: лучшее объяснение (для начинающих)