Eigenfaces एल्गोरिथ्म

Question

मैं OpenCV का उपयोग कर एक चेहरा मान्यता कार्यक्रम प्रोग्रामिंग कर रहा हूँ।

जब पैदा Eigenfaces:

• मैं अज्ञात चेहरों का एक बड़ा डेटाबेस का उपयोग करने की आवश्यकता है?
• मैं लोगों को मैं अपने सिस्टम को पहचान करना चाहते हैं उसका केवल तस्वीरों का उपयोग करने की आवश्यकता है?
• क्या मुझे दोनों का उपयोग करने की आवश्यकता है?

मैं Eigenfaces पीढ़ी के बारे में बात कर रहा हूँ, इस "सीखने" कदम है।

और कितनी फ़ोटो मैं सभ्य सटीकता के लिए उपयोग करने के लिए की जरूरत है? 20, या 2000 की तरह अधिक?

धन्यवाद

Answer 1

Eigenfaces एक विशेष "चेहरा आधार" प्रमुख घटक विश्लेषण या पीसीए का उपयोग करते हुए चेहरे पेश कर काम करता है। आधार में उन लोगों की तस्वीरें शामिल नहीं करना है जिन्हें आप पहचानना चाहते हैं।

इसके बजाय, मैं एक बड़ी डेटाबेस (कम से कम 10k चेहरे) है कि अच्छी तरह से पंजीकृत है (Eigenfaces छवियों कि स्थानांतरित कर दिया जाता है के साथ अच्छी तरह से काम नहीं करता है) पर आधारित होती प्रशिक्षित करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। तुर्क और पेंटलैंड द्वारा मूल पेपर उल्लेखनीय रूप से बड़े पिन पंजीकृत चेहरे डेटाबेस के कारण उल्लेखनीय था। मैं यह भी कहूंगा कि डेटाबेस और आपके परीक्षण इनपुट के बीच प्रकाश को सामान्यीकृत करने का प्रयास करें।

परीक्षण के मामले में, पहले 20 घटक मानव पहचानने योग्य चेहरे के पुनर्निर्माण के लिए पर्याप्त होना चाहिए और पहले 100 घटकों को अनिवार्य रूप से मनमाने ढंग से बड़े डेटासेट के लिए किसी भी दो चेहरे के बीच भेदभाव करने के लिए पर्याप्त होना चाहिए।

Answer 2

आप एक मानव चेहरे की रचना करने के भी कई यादृच्छिक चेहरे जरूरत नहीं है, कहीं 20 के करीब अच्छे परिणाम देना चाहिए, यदि आप कर सकते हैं तो शायद और अधिक जा सकते हैं। उन्हें सभी को एक-दूसरे के सामने जितना संभव हो उतना, सामने का सामना करना पड़ सकता है, और उसी प्रकाश व्यवस्था के तहत ग्रेस्केल में फ़ोटो को रेखांकित किया जाना चाहिए।