Fisherfaces per la corrispondenza del viso I pescatori per la corrispondenza del viso ti permette di creare e modificare i volti in subspazio lineare 3D
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Fisherfaces per la corrispondenza del viso Tag

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Fisherfaces per la corrispondenza del viso Descrizione

I pescatori per la corrispondenza del viso ti permette di creare e modificare i volti nella subspazio lineare 3D. Sviluppiamo un algoritmo di riconoscimento del volto che è insensibile alla grande variazione nella direzione di illuminazione e all'espressione facciale. Prendendo un approccio di classificazione del modello, consideriamo ogni pixel in un'immagine come una coordinata in uno spazio tridimensionale. Approfittiamo dell'osservazione che le immagini di una particolare volto, sotto la variazione variabile, ma la posa fissa, si trovano in un subspazio lineare 3D dello spazio di immagine dimensionale ad alto dimensione, se la faccia è una superficie lamberica senza ombreggiatura. Tuttavia, poiché i volti non sono veramente superfici lambertici e producono in effetti auto-ombreggiatura, le immagini si discostano da questo subspazio lineare. Piuttosto che modellare esplicitamente questa deviazione, proiettamo linearmente l'immagine in un sottospazio in modo da scontare tali regioni del viso con una grande deviazione. Il nostro metodo di proiezione si basa su Discriminante lineare di Fisher e produce classi ben separate in un sottospazio poco dimensionale, anche sotto grave variazione di illuminazione e espressioni facciali. La tecnica di Eigenface, un altro metodo basato su proiettando linearmente lo spazio dell'immagine verso un subspazio dimensionale a bassa dimensione, ha requisiti computazionali simili. Tuttavia, i vasti risultati sperimentali dimostrano che il metodo "FisherFace" proposto ha tassi di errore inferiore a quelli della tecnica di Eigenface per i test sui database di Harvard e Yale Fase. Termini Indice: visione basata sull'aspetto, riconoscimento del viso, invarianza di illuminazione, Discriminante lineare di Fisher, riconoscimento del volto, corrispondenza del viso, identificazione del viso, analisi dei componenti principali, analisi dei componenti principali, Fisherfaces. Requisiti: Toolbox di elaborazione delle immagini Matlab

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