هذا المقال نقلا عن "عنوان الأكاديمي" بحث "SciTouTiao" لمتابعة.

أصدر "عنوان الأكاديمي" أمس "وجها تقرير بحثي الاعتراف،" في عدد الجمهور شريط القوائم قناة الصغرى النهاية والنص يمكن تحميلها مباشرة.

طريقة Eigenface (Eigenface)

حيث وجه هو وجه إنساني أو تقنية عامة لتحديد جامدة ومواجهة الآخرين وسيلة للعلاج ينطوي على التطورات الأخيرة. وتتميز في التعرف على الوجوه يقوم باستخدام الطريقة المقترحة لأول مرة Sirovich وكيربي (1987) ( "منخفضة الأبعاد توصيف إجراءات فورث من الوجوه البشرية")، ماثيو الترك واليكس بنتلاند لمواجهة المصنف ( "Eigenfaces للاعتراف" ). أولا تحويل الصورة إلى عدد من ناقلات ميزة الوجه، ودعا "Eigenfaces"، وهذا هو "تتميز وجه"، والتي هي المكونات الأساسية لأول مجموعة من الصور التدريب. الاعتراف هو عملية ميزة جديدة لإسقاط فضاء جزئي صورة، ومن خلال تحديد نقطة الإسقاط، وتحديد الموقف وطول الخط فضاء جزئي الإسقاط.

بعد تحويل الفضاء صورة إلى أخرى، وهي فئة من نفس الصورة التقت معا، وقوة المتقاربة للصورة فئات مختلفة نسبيا حتى الآن، بكسل في مساحة الصورة الأصلية في توزيع أنواع مختلفة من سطح صلب مع خط بسيط أو شرائح، وتحويلها إلى مساحة أخرى، يمكن أن تكون جيدة جدا لبعضها البعض.

يتم تحديد Eigenfaces المكاني تحويل طريقة لPCA (تحليل المكون الرئيسي)، وتتركز في PCA لإعطاء المكون الرئيسي لتوزيع وجه تنفيذ محددة عن التدريب وجهه صورة مصفوفة تغاير القيمة الذاتية التحلل، للحصول على المتجهات الذاتية المقابلة هذه المتجهات الذاتية هو "تتميز وجه." أو حيث كل ناقلات ميزة المقابلة لالتقاط وجه أو وصف الخصائص بين الاختلاف أو الوجه. وهذا يعني أن كل شخص وجها يمكن كنسبة تركيبة خطية من هذه الميزات من وجهه.

نمط ثنائي المحلي (أنماط ثنائي المحلية، LBP)

نمط ثنائي المحلي (LBP المحلية أنماط الثنائية) في مجال الرؤية الحاسوبية لتصنيف المشغل البصري. LBP، وهناك طريقة للنسيج الصورة ملامح المشغل وصفها، يقترح المشغل ( "دراسة مقارنة لtexturemeasures مع تصنيف على أساس توزيعات مميزة") في عام 1996 من قبل جامعة أولو، فنلندا T.Ojala وآخرون. في عام 2002، T.Ojala على PAMI، الذي نشر أيضا مقالا عن LBP ( "Multiresolution الرمادي على نطاق وandrotation ثابتة الملمس تصنيف مع أنماط الثنائية المحلية"). هذا المقال عرضا واضحا جدا من متعدد القرار، LBP يتميز رمادي الحجم ثابتة وثابتة التناوب، وتحسين أوضاع مماثلة. LBP الفكرة الأساسية هي: قيمة الرمادية من بكسل المركز حيث بلغت قيمة العتبة، مقارنة مع فنه لانتاج رمز ثنائي المقابلة للإشارة إلى الميزات الملمس المحلية.

يتم استخراج LBP بمثابة تمييز على أساس الخصائص المحلية. LBP طريقة ميزة كبيرة ليست حساسة للضوء، ولكن لا يزال لا يحل المشكلة في الموقف والتعبير. ولكن بالمقارنة مع طريقة الوجه مميزة، LBP معدل الاعتراف قد تحسنت إلى حد كبير.

Fisherface

الخطي تحليل التمايز حين النظر في فئة المعلومات للحد من الأبعاد التي كتبها الإحصائيين السير R. A.Fisher1936 ( "قياسات متعددة useof في مشاكل التصنيفية"). من أجل العثور على مجموعة مميزة، لتحقيق أقصى بين الطبقة مبعثر والحد الأدنى للتشتت الصف. الفكرة بسيطة: في البلدان المنخفضة الدخل الأبعاد تمثيل نفس الفئة يجب ان تحصل معا بإحكام، وفئات مختلفة قدر الإمكان بعيدا. في عام 1997، Belhumer بنجاح معيار فيشر تطبيقها على تصنيف وجه المقترحة طريقة Fisherface على أساس تحليل التمايز الخطي ( "Eigenfaces مقابل fisherfaces: الاعتراف باستخدام محددة الدرجة خطي العرض").

الورق الكلاسيكية

Sirovich، L.، وكيربي، M. (1987).

الإجراء منخفض الأبعاد لتوصيف وجوه بشرية.

جوسا و، 4 (3)، 519-524.

ويبين البحث أن أي شخص وجه معين يمكن أن يمثله نظام الإحداثيات دعا eigenpictures. Eigenpictures eigenfunction متوسط مجموعة التغاير الوجه.

الترك، M.، وبنتلاند، A. (1991).

Eigenfaces forrecognition.

مجلة علم الأعصاب الإدراكي، 3 (1)، 71-86.

البحث والتطوير لنظام الكمبيوتر في الوقت الحقيقي القريب أن تتمكن من تحديد وتتبع رأس الشخص، ومن ثم التعرف على الشخص عن طريق مقارنة ملامح الوجه وخصائص الأفراد معروفة. إن أسلوب إصدار التعرف على الوجه كما ثنائي الأبعاد لتحديد المشكلة. الاعتراف هو عملية ميزة جديدة لإسقاط فضاء جزئي صورة، ومساحة الميزة لالتقاط تباين كبير بين صورة وجه معروف. ميزة هامة دعا eigenfaces، وجه ناقلات الميزة كما يتم تعيين فيها.

Ojala، T.، Pietikinen، M.، وهاروود، D. (1996).

دراسة Acomparative من نسيج التدابير مع تصنيف على أساس featureddistributions.

التعرف على الأنماط، 29 (1)، 51-59.

دراسة رسومات مختلفة الملمس مقارنة، واقترح لوصف نسيج يتميز المشغل LBP.

Ojala، T.، Pietikainen، M.، وMaenpaa، T. (2002).

Multiresolutiongray على نطاق ودوران ثابتة تصنيف الملمس مع binarypatterns المحلية.

IEEE المعاملات على تحليل نمط وmachineintelligence، 24 (7)، 971-987.

ويعرض دراسة نظرية لأشعة غاما ودوران ثابتة الملمس طريقة تصنيف بسيطة جدا وفعالة في تقرير على أساس نمط ثنائي المحلي غير المعلمية والعينات وتوزيع النموذج. هذا الأسلوب لديه مقياس الرمادية قوي، ملامح بسيطة حسابيا.

فيشر، قانون الجمهورية (1936).

استخدام عدة مشاكل التصنيفية measurementsin.

حوليات علم تحسين النسل، 7 (2)، 179-188.

بحث للعثور على مجموعة مميزة، لتحقيق أقصى بين الطبقة مبعثر والحد الأدنى تشتت الطبقة البينية. الحل كما يلي: في تمثيل الأبعاد منخفضة من نفس الفئة ينبغي البولي ايثيلين معا بإحكام، وفئات مختلفة من الممكن أبعد.

Belhumeur، P.N.، Hespanha، J.P.، وKriegman، D.J (1997).

Eigenfacesvs.fisherfaces: الاعتراف باستخدام الطبقة specificlinear إسقاط ييل جامعة نيو هافن الولايات المتحدة الأمريكية ..

البحوث على أساس فيشر الخطية وجه الإسقاط التمايز يمكن أن تتولد على أساس مفصولة من أقل مستوى في الأبعاد فضاء جزئي، حتى في تغييرات كبيرة في ضوء وتعبيرات الوجه هو الصحيح. تظهر النتائج التجريبية واسعة أن معدل الخطأ "Fisherface" من الطريقة المقترحة أقل من الميزات الفنية لمواجهة هارفارد وييل اختبار قاعدة بيانات الوجه.