顔画像のコレクションから 8 つの特徴を設計 (抽出) する必要があります (以下の URL を参照)。
http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/face-detection-survey_files/face-sample.gif
これらの画像は、多数の元の画像上で (固定サイズの) ウィンドウを移動した結果です。次に、抽出された特徴とクラス ラベルの値を含むトレーニング セットを使用して、単純ベイズ分類器をトレーニングします。
では、画像からどのような特徴を抽出すればよいでしょうか? 誰かが私にいくつかの例を教えてもらえますか?
簡単なアプローチでは、顔画像の特定の領域 (たとえば、顔の上半分または下半分を含む長方形の領域) の生のピクセル値 (グレースケール値であると仮定) のピクセル統計、つまり平均および標準偏差 (SD) を使用します。顔）。
各画像の 4 つの異なる領域 (たとえば、2 つの長方形領域と 2 つの円形領域) の平均と SD を抽出すると、8 つの数値の「高レベル」特徴が得られます。
平均値と SD は、領域内のピクセル コントラストを表し、ピクセルのグループ/領域をカバーするため、「高レベル」機能です (低レベル機能は、生のピクセル値の一部/すべてを機能として直接使用します)。
詳細については、次の研究記事を参照してください。
Mengjie Zhang、Urvesh Bhowan、「オブジェクト検出のための遺伝的プログラミングにおけるプログラム サイズとピクセル統計」。画像解析と信号処理における進化的計算。コンピュータ サイエンスの講義ノート。巻。3005, 2004. pp. 377-386.
matlab の組み込みコマンドを使用して、テクスチャや形状の特徴などの基本的な特徴を抽出できます。詳細については、www.mathworks.com/ </p> をご覧ください。
