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顔マッチングのための漁師 説明

顔のマッチングのためのフィッシャーフィッシャーを使用すると、3Dリニアサブスペースの面を作成して変更できます。 照明方向と表情の大きな変動に対して鈍感な顔認識アルゴリズムを開発します。パターン分類アプローチをとると、画像内の各画素を高次元空間内の座標として考える。特定の顔の画像が様々な照明であるが固定されたポーズの画像が、高次元画像空間の3D線形部分空間にあることを観察することを利用して、顔がシャドーイングのないランバートの表面である場合。 しかし、顔は本当にランベルトの表面ではなく、実際には自己遮蔽物を生成しているので、画像はこの線形部分空間から逸脱します。この偏差を明示的にモデル化するのではなく、顔のそれらの領域を大きな偏差で割引する方法で画像を線形に投影する。当社の投影法は、照明や表情の激しい変動下でも、漁業の線形判別式に基づいており、低次元部分空間によく分離されたクラスを生成します。 固有面技術、画像空間を低次元部分空間に直線的に投影する別の方法は、同様の計算要件を有する。それでも、広範な実験結果は、提案された「Fisherface」法が、ハーバードおよびエールフーセデータベース上のテストのための固有面技術よりも低いエラー率を有することを実証している。 インデックス用語：外観ベースのビジョン、顔認識、照明不変、フィッシャーの線形判別、顔の認識、顔の照合、顔の識別、PCA、主成分分析、フィッシャーフィッシャフ。 要件： ■MATLAB画像処理ツールボックス

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