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顔認識アプリケーション用の均一なパターン マッピングを使用して、元の円形のローカル バイナリ パターン(LBP)を実装しようとしています。

これまでのところ、LBP 記述子の抽出と空間ヒストグラムの構築手順は完了しています。次に、顔の分類と認識のフェーズに取り組む必要があります。この主題の元の論文が示唆するように、最も単純な分類子は、2 つの顔画像の 2 つのヒストグラム間の非類似度の尺度としてカイ 2 乗統計を使用します。式は単純に見えますが、2 つのヒストグラムを分類する方法がわかりません。カイ 2 乗非類似度測定の結果の値に基づいて、2 つのヒストグラムが同じ顔または異なる顔を表しています。私の質問は次のとおりです。同じ顔と異なる顔の間の境界線として使用できる最適なしきい値は何ですか? どうすればその値を決定できますか?

インターネットでいくつかのソース コードに出くわし、LBP しきい値を 180.0 に設定しています。この値がどこから来たのかわかりません。

あなたの助けに感謝します。お読みいただきありがとうございます。

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同じ/同じではない設定では、トレーニング セットから最適なしきい値を学習します。たとえば、トレーニング用に 1000 個の同じペアと 1000 個の異なるペアがある場合、しきい値で for ループを実行します。しきい値ごとに、精度を 0.5 * (距離 < 現在のしきい値の同じペアの割合) + 0.5 * (距離 >= currentThreshold の同じでないペアの割合) として計算します。次に、最適なしきい値を追跡します。

ちなみに、同一/非同一の設定については、one-shot-similarity の使用を検討することをお勧めします。

于 2014-02-27T16:06:43.477 に答える