固有顔アプローチの重み

Question

1）eigenfaceアプローチでは、固有顔は異なる顔の要素の組み合わせです。これらの要素は何ですか？

2）出力面は、異なる重みを持つ異なる固有顔で構成された画像です。固有顔の重みは正確に何を意味しますか？私は体重がイメージの固有顔のパーセンテージであることを知っていますが、それは正確に何を意味するのですか？選択されたピクセルの数を意味しますか？

Answer 1

画像にPCAを適用したときの固有顔の物理的意味を理解するために、PCAについて調べてください。答えは、PCAに関連する固有ベクトルと固有値の理解にあります。

Answer 2

• 固有顔は、主成分分析は、次元削減を行い、トレーニング画像にユニークな機能を発見し、私たちの認識タスクが取得するユニークな機能を取得することにより、顔画像
• から似たような機能を削除し
• 主成分分析に基づいています
• PCAを使用すると、顔画像データの固有ベクトルを計算する
• これらの固有ベクトルから、すべてのトレーニング対象のEigenFaceを計算するか、すべてのクラスのEigenFaceを計算すると言うことができますあなたのデータ
• あなたは9クラスを持っているのであれば、その後固有顔の数が9
• 重量になり、通常は特定の固有顔の固有顔の重量で
• であることは、どれだけ重要なことを示していますベクトルがいかに重要であるか何か意味特定の固有顔は、あなたがすべての固有顔のために、その後9つの固有顔を持っている場合今、あなたはNが1でN個の要素アウトだから、すべての要素固有ベクトル
• の数であるN次元のものであろう正確に一つの重みベクトルを取得しますMeanFace
• に貢献していますウェイトベクトルは、その特定の固有ベクトルが対応するEigenFaceにとってどれほど重要であるかを示します
• 固有顔で顔認識は、訓練画像の重みを比較し、あなたがこのgithubのリンクを参照することができ、距離関数のいくつかの種類
• で画像をテストすることによって行われます。https://github.com/jayshah19949596/Computer-Vision-Course-Assignments/blob/master/EigenFaces/EigenFaces.ipynb
• 上記のリンク上のコードを文書良いですコードを理解してください。コードを理解することができたら、