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誰かが顔認識のコンテキストで設定されたトレーニングが何を意味するのか説明してもらえますか?

私はジャーナルを読んでいて、次のようなページをよく目にします。

実験では、無作為に選んだ各人の 5 つのサンプルを使用してトレーニング セットを形成し、残りのサンプルをテストに使用します。

ありがとう

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顔認識のコンテキストでのトレーニング セットは、異なるデータ セット間/異なるコンテキスト内の同じデータ セット間の関係を発見する方法です。顔認識の場合、アルゴリズムに私の顔の 7 枚の写真と友人の顔の 8 枚の異なる写真を与えると、アルゴリズムのアイデアは、私の顔の 7 枚の写真と友人の顔の 8 枚の写真の間の類似点を見つけることです。私の友人か私のどちらかの新しい写真が識別される可能性があります。

詳細については、Wikipedia の顔認識を参照してください。

アルゴリズムへの入力は、タグ付けされた写真のリストです。タグ付けされた意味は、写真と個人の ID を含むタプルです。

例えば：

train = [(img1, 'Louis'), (img2, 'Louis'), (img3, 'John'), (img4, 'John')]

img_rec = algorithm(train)

次に、トレーニング済みのアルゴリズムを適用して、タグの付いていない画像を識別します。

test = [img5, img6, img7]

for i in test:
    img_rec(test)

適切なトレーニングデータ/優れたアルゴリズムがあると仮定すると、これは（理想的には）画像内の人物を識別します。

編集：上記のコメントに関して、はい！時々。異なるアルゴリズムは異なる ID メソッドを使用します。 現在使用されている 4 つの主要なアルゴリズムについて詳しく説明している優れたサイト。

于 2014-04-20T13:22:23.477 に答える