顔認識の開発では、まず顔を検出する必要があります。最近の方法は、既知のデータベース、つまり人工知能やニューラル ネットワークでシステムをトレーニングすることです。このトレーニングがどのように行われるか知りたいですか?
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システムをトレーニングするときは、一連の特徴に基づいて顔と顔以外を区別するように分類器をトレーニングする必要があります。
これらの機能は別の方法で定義できますが、単純なアプローチでは、ピクセルの配列全体を機能として使用できます。1 ピクセル = 1 つの特徴。
次に、トレーニング アルゴリズムを適用する必要があります。一般的なものは、ロジスティック回帰とサポート ベクター マシンです。
トレーニングは、個々の特徴を正しく重み付けして、正しい分類を取得することから成ります。
これは、コスト関数を最小化することで実行できます。
テスト セットでのトレーニングから得た結果を検証するには、例を少なくとも 2 つのセット (トレーニング セットとテスト セット) に分ける必要があります。
于 2011-11-24T15:19:48.407 に答える