コンピューター ビジョン コースの最後のプロジェクトは、顔認識です。その写真を Matlab に提示すると、人物の名前が返されます。もちろん、新しい写真で探している顔の以前の画像があります。参考文献とアルゴリズムを提案してください。
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画像を配列ベクトルに変換すると、トレーニング セットのすべての画像が大きな MXN 行列を形成します。ここで、M は画像のピクセル サイズ、N はサンプル数です。最もよく使用される方法は 2 つあります。(1) 主成分分析をマトリックスで使用してコア コンポーネントを抽出し、それらをサブスペースに射影します。(2) クラス間分散とクラス内分散の行列式の比率を最大化するために、線形判別分析が適用されます。この論文を参考に読んでください。
于 2013-11-27T14:49:27.000 に答える