Étapes pour implémenter l'algorithme des faces propres

L'algorithme Eigenface est une méthode de reconnaissance faciale courante. Cet algorithme utilise l'analyse en composantes principales pour extraire les principales caractéristiques des visages de l'ensemble d'entraînement afin de former des vecteurs de caractéristiques. L'image du visage à reconnaître sera également convertie en un vecteur de caractéristiques, et la reconnaissance du visage est effectuée en calculant la distance entre chaque vecteur de caractéristiques dans l'ensemble d'apprentissage. L'idée centrale de cet algorithme est de déterminer l'identité d'un visage à reconnaître en comparant sa similarité avec des visages connus. En analysant les principales composantes de l’ensemble d’apprentissage, l’algorithme peut extraire le vecteur qui représente le mieux les traits du visage, améliorant ainsi la précision de la reconnaissance. L'algorithme du visage propre est simple et efficace. Par conséquent, dans le domaine de la reconnaissance faciale, les étapes de l'algorithme du visage propre sont les suivantes :

1. Collecter un ensemble de données d'image de visage

L'algorithme du visage propre nécessite un ensemble de données contenant plusieurs personnes L'ensemble de données d'image du visage est utilisé comme ensemble d'entraînement, et les images doivent être claires et les conditions de prise de vue cohérentes.

2. Convertissez l'image en vecteur

Convertissez chaque image de visage en vecteur Vous pouvez aligner la valeur de gris de chaque pixel de l'image pour former un vecteur. Les dimensions de chaque vecteur correspondent au nombre de pixels de l'image.

3. Calculez le visage moyen

Ajoutez tous les vecteurs et divisez par le nombre de vecteurs pour obtenir le vecteur du visage moyen. Le visage moyen représente les caractéristiques moyennes sur l’ensemble de l’ensemble de données.

4. Calculez la matrice de covariance

Soustrayez le vecteur de visage moyen de chaque vecteur pour obtenir un nouveau vecteur. Formez ces nouveaux vecteurs dans une matrice et calculez sa matrice de covariance. La matrice de covariance reflète la corrélation entre les vecteurs individuels de l'ensemble de données.

5. Calculer les vecteurs propres

Effectuer une analyse en composantes principales sur la matrice de covariance pour obtenir ses valeurs propres et ses vecteurs propres. Le vecteur de caractéristiques représente les principales caractéristiques de l'ensemble de données et peut être utilisé pour représenter les principales caractéristiques du visage. Habituellement, seuls les premiers vecteurs de caractéristiques sont sélectionnés en tant que vecteurs de caractéristiques représentant les visages.

6. Générer des faces propres

Les vecteurs propres sélectionnés sont formés dans une matrice, appelée "matrice des faces propres", et chaque colonne représente une face propre. Eigenface est un ensemble d'images qui représentent les principales caractéristiques de l'ensemble de données et peuvent être considérées comme une combinaison linéaire du « visage moyen » et du « visage différent » de l'image du visage.

7. Convertissez l'image du visage en un vecteur de caractéristiques

Convertissez l'image du visage à reconnaître en un vecteur et soustrayez le vecteur du visage moyen. Le nouveau vecteur ainsi obtenu est le vecteur caractéristique de l’image du visage.

8. Calculez la distance entre les vecteurs caractéristiques

Comparez le vecteur caractéristique de l'image du visage à reconnaître avec le vecteur caractéristique de chaque image du visage dans l'ensemble d'entraînement et calculez la distance euclidienne entre eux. Le visage représenté par le vecteur avec la plus petite distance est le résultat de la reconnaissance.

L'avantage de l'algorithme de face propre est qu'il peut gérer des ensembles de données à grande échelle et effectuer une reconnaissance rapidement. Cependant, cet algorithme est sensible aux changements d’éclairage, d’angle et d’autres conditions de l’image, et est sujet à une mauvaise reconnaissance. Dans le même temps, cet algorithme nécessite une grande quantité d’espace de calcul et de stockage et n’est pas adapté aux applications ayant des exigences élevées en temps réel.

Enfin, bien que l'algorithme des faces propres présente les avantages de traiter des ensembles de données à grande échelle et d'une reconnaissance rapide, il est sensible aux changements de conditions telles que l'éclairage et l'angle de l'image, et nécessite une grande quantité de calcul et d'espace de stockage. .

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