FisherFaces pour correspondance du visage FisherFaces pour la correspondance du visage Vous permet de créer et de modifier des visages dans un sous-espace linéaire 3D
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FisherFaces pour correspondance du visage Classement & Résumé

FisherFaces pour correspondance du visage Mots clés

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FisherFaces pour correspondance du visage La description

FisherFaces pour la correspondance du visage Vous permet de créer et de modifier des visages dans un sous-espace linéaire 3D. Nous développons un algorithme de reconnaissance de visage qui est insensible à une grande variation de la direction d'éclairage et de l'expression faciale. Prenant une approche de classification des motifs, nous considérons chaque pixel dans une image comme une coordonnée dans un espace à haute dimension. Nous tirons parti de l'observation que les images d'une face particulière, sous une variation variable mais une pose fixe, se trouvent dans un sous-espace linéaire 3D de l'espace d'image dimensionnel, si la face est une surface lambertienne sans nuire. Cependant, étant donné que les faces ne sont pas vraiment des surfaces lamècheuses et produisent effectivement une extinction de soi, des images dévieront de ce sous-espace linéaire. Plutôt que de modéliser explicitement cette écart, nous projetons linéairement l'image dans un sous-espace de manière qui réduit ces régions du visage avec une large déviation. Notre méthode de projection est basée sur la discriminante linéaire de Fisher et produit des classes bien séparées dans un sous-espace faible dimensionnel, même sous une variation grave de l'éclairage et des expressions faciales. La technique Eigenface, une autre méthode basée sur la projection de manière linéaire de l'espace d'image à un sous-espace dimensionnel faible, présente des exigences de calcul similaires. Pourtant, de nombreux résultats expérimentaux démontrent que la méthode "Fisherface" proposée a des taux d'erreur inférieurs à ceux de la technique Eigenface pour les tests sur les bases de données FASE de Harvard et de Yale. Conditions d'index: vision basée sur l'apparence, reconnaissance faciale, Invariance d'éclairage, discriminant linéaire de Fisher, reconnaissance du visage, correspondance de visage, identification du visage, PCA, analyse principale des composants, FisherFaces. Exigences: Boîte à outils de traitement de l'image MATLAB

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