固有顔アルゴリズムを実装する手順

固有顔アルゴリズムは、一般的な顔認識方法です。このアルゴリズムは、主成分分析を使用してトレーニング セットから顔の主な特徴を抽出し、特徴ベクトルを形成します。認識対象の顔画像も特徴ベクトルに変換され、トレーニングセット内の各特徴ベクトル間の距離を計算することで顔認識が行われます。このアルゴリズムの中心的な考え方は、既知の顔との類似性を比較することによって、認識される顔の身元を決定することです。トレーニング セットの主成分を分析することで、アルゴリズムは顔の特徴を最もよく表すベクトルを抽出できるため、認識の精度が向上します。固有顔アルゴリズムはシンプルで効率的であるため、顔認識の分野では

固有顔アルゴリズムの手順は次のとおりです:

1 . 人を集める 顔画像データセット

固有顔アルゴリズムでは、トレーニングセットとして複数の顔画像を含むデータセットが必要であり、鮮明な画像と一貫した撮影条件が必要です。

2. 画像をベクトルに変換します

各顔画像をベクトルに変換すると、各ピクセルのピクセルをベクトルに変換できます。画像 グレースケール値が列に配置されてベクトルを形成します。各ベクトルの次元は、画像内のピクセル数です。

3. 平均顔の計算

すべてのベクトルを加算し、ベクトルの数で割って、平均顔ベクトルを取得します。平均顔は、データセット全体の平均的なフィーチャを表します。

4. 共分散行列の計算

各ベクトルから平均顔ベクトルを減算して、新しいベクトルを取得します。これらの新しいベクトルを行列に形成し、その共分散行列を計算します。共分散行列は、データセット内の個々のベクトル間の相関を反映します。

5. 固有ベクトルの計算

共分散行列に対して主成分分析を実行して、固有値と固有ベクトルを取得します。特徴ベクトルはデータ セット内の主な特徴を表し、顔の主な特徴を表すために使用できます。通常、最初のいくつかの特徴ベクトルのみが、顔を表す特徴ベクトルとして選択されます。

6. 固有面の生成

選択した固有ベクトルは「固有面行列」と呼ばれる行列に形成され、各列は特徴面を表します。固有顔は、データ セット内の主な特徴を表す一連の画像であり、顔画像の「平均顔」と「差分顔」の線形結合と考えることができます。

7. 顔画像を特徴ベクトルに変換

認識対象の顔画像をベクトルに変換し、平均顔を減算します。ベクター。このようにして得られた新たなベクトルが顔画像の特徴ベクトルである。

8. 特徴ベクトル間の距離の計算

認識対象の顔画像の特徴ベクトルと学習時の各顔画像を比較します。 set 特徴ベクトルを比較し、それらの間のユークリッド距離を計算します。距離が最も小さいベクトルで表される顔が認識結果となります。

固有顔アルゴリズムの利点は、大規模なデータセットを処理でき、認識を迅速に実行できることです。ただし、このアルゴリズムは画像の照明、角度、その他の条件の変化に敏感であり、誤認識を起こしやすいです。同時に、このアルゴリズムは大量のコンピューティングおよびストレージ容量を必要とするため、高いリアルタイム要件を持つアプリケーションには適していません。

最後に、固有顔アルゴリズムには大規模なデータセットの処理と迅速な認識という利点がありますが、照明や画像の角度などの条件の変化に敏感であり、次のことが必要です。たくさんの計算と記憶。

以上が固有顔アルゴリズムを実装する手順の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。