<<
>>

1.2 Методы основанные на построении модели лица.

Данные методы стараются выявить закономерности и свойства изображения лица неявно, применяя методы математической статистики и машинного обучения. Методы этой категории опираются на инструментарий распознавания образов, рассматривая задачу обнаружения лица, как частный случай задачи распознавания.

Изображению (или его фрагменту) ставится в соответствие некоторым образом вычисленный вектор признаков, который используется для классификации изображений на два класса - лицо/не лицо. Самый распространенный способ получения вектора признаков это использование самого изо-бражения: каждый пиксель становится компонентом вектора, превращая черно- белое изображение пхт в вектор пространства Rnxm. Недостатком такого представления является чрезвычайно высокая размерность пространства признаков. Достоинство заключается в том, что используя все изображение целиком вместо вычисленных на его основе характеристик, из всей процедуры построения классификатора (включая выделение устойчивых признаков для распознавания) полностью исключается участие человека, что потенциально сни- жает вероятность ошибки построения неправильной модели изображения лица вследствие неверных решений и заблуждений разработчика.

<< | >>
Источник: Макаренко Алексей Александрович. Алгоритмы и программная система классификации полутоновых изображений на основе нейронных сетей: диссертация... кандидата технических наук: 05.13.18. - Москва: РГБ, 2007. 2007

Еще по теме 1.2 Методы основанные на построении модели лица.: