Langkah-langkah untuk melaksanakan algoritma eigenface

Algoritma eigenface ialah kaedah pengecaman muka biasa. Algoritma ini menggunakan analisis komponen utama untuk mengekstrak ciri utama muka daripada set latihan untuk membentuk vektor ciri. Imej muka yang akan dikenali juga akan ditukar menjadi vektor ciri, dan pengecaman muka dilakukan dengan mengira jarak antara setiap vektor ciri dalam set latihan. Idea teras algoritma ini adalah untuk menentukan identiti wajah yang akan dikenali dengan membandingkan persamaannya dengan wajah yang diketahui. Dengan menganalisis komponen utama set latihan, algoritma boleh mengekstrak vektor yang paling mewakili ciri muka, dengan itu meningkatkan ketepatan pengecaman. Algoritma eigenface adalah mudah dan cekap Oleh itu, dalam bidang pengecaman muka, langkah-langkah algoritma eigenface adalah seperti berikut:

1 Kumpul set data imej muka

Algoritma eigenface memerlukan set data. berbilang orang Set data imej muka digunakan sebagai set latihan, dan imej perlu jelas dan keadaan penangkapan adalah konsisten.

2. Tukar imej kepada vektor

Tukar setiap imej muka kepada vektor Anda boleh menyusun nilai kelabu setiap piksel dalam imej untuk membentuk vektor. Dimensi setiap vektor ialah bilangan piksel dalam imej.

3. Kira muka purata

Tambah semua vektor dan bahagikan dengan bilangan vektor untuk mendapatkan vektor muka purata. Muka purata mewakili ciri purata merentas keseluruhan set data.

4 Kira matriks kovarians

Tolak purata vektor muka daripada setiap vektor untuk mendapatkan vektor baharu. Bentuk vektor baharu ini menjadi matriks dan hitung matriks kovariansnya. Matriks kovarians mencerminkan korelasi antara vektor individu dalam set data.

5. Kira vektor eigen

Lakukan analisis komponen utama pada matriks kovarians untuk mendapatkan nilai eigen dan vektor eigennya. Vektor ciri mewakili ciri utama dalam set data dan boleh digunakan untuk mewakili ciri utama wajah. Biasanya hanya beberapa vektor ciri pertama dipilih sebagai vektor ciri yang mewakili muka.

6. Hasilkan muka eigen

Vektor eigen yang dipilih dibentuk menjadi matriks, dipanggil "matriks muka eigen", dan setiap lajur mewakili muka eigen. Eigenface ialah set imej yang mewakili ciri utama dalam set data dan boleh dianggap sebagai gabungan linear "muka purata" dan "muka perbezaan" imej muka.

7. Tukar imej muka kepada vektor ciri

Tukar imej muka untuk dikenali kepada vektor, dan tolak vektor muka purata. Vektor baharu yang diperoleh dengan cara ini ialah vektor ciri imej muka.

8 Kira jarak antara vektor ciri

Bandingkan vektor ciri imej muka yang akan dikenali dengan vektor ciri setiap imej muka dalam set latihan, dan kira jarak Euclidean antara mereka. Muka yang diwakili oleh vektor dengan jarak terkecil ialah hasil pengecaman.

Kelebihan algoritma eigenface ialah ia boleh mengendalikan set data berskala besar dan boleh melakukan pengecaman dengan cepat. Walau bagaimanapun, algoritma ini sensitif kepada perubahan dalam pencahayaan, sudut dan keadaan imej yang lain, dan terdedah kepada salah pengiktirafan. Pada masa yang sama, algoritma ini memerlukan sejumlah besar pengkomputeran dan ruang storan, dan tidak sesuai untuk aplikasi dengan keperluan masa nyata yang tinggi.

Akhir sekali, walaupun algoritma eigenface mempunyai kelebihan memproses set data berskala besar dan pengecaman pantas, ia sensitif kepada perubahan dalam keadaan seperti pencahayaan dan sudut imej, dan memerlukan sejumlah besar ruang pengkomputeran dan penyimpanan .

Atas ialah kandungan terperinci Langkah-langkah untuk melaksanakan algoritma eigenface. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!