协方差矩阵在图像处理之特征脸处理中的应用

【协方差矩阵在图像处理之特征脸处理中的应用】

【说】注意关键点在于“数据量的巨大,计算量的巨大”。
【说】特征值起到了数据压缩、显示特征的作用。

一个标准化的面部图形的一个大型数据集合的协方差矩阵的特征向量称为特征脸。

https://zh.wikipedia.org/wiki/特征值和特征向量

图像处理中,部图像的处理可以看作分量为每个像素灰度的向量。该向量空间的维数是像素的个数。一个标准化面部图形的一个大型数据集合的协方差矩阵的特征向量称为特征脸。它们对于将任何面部图像表达为它们的线性组合非常有用。特征脸提供了一种用于识别目的的数据压缩的方式。在这个应用中,一般只取那些最大特征值所对应的特征脸[11]

时间: 2024-08-01 22:47:06

协方差矩阵在图像处理之特征脸处理中的应用的相关文章

人脸识别之特征脸方法(Eigenface)

人脸识别之特征脸方法(Eigenface) [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 因为需要,花了一点时间写了下经典的基于特征脸(EigenFace)的人脸识别方法的Matlab代码.这里仅把该代码分享出来.其实,在较新版本的OpenCV中已经提供了FaceRecognizer这一个类,里面不仅包含了特征脸EigenFace,还有FisherFace和LBPHFace这三种人脸识别方法,有兴趣的可以参考OpenCV的API手册,里面都有很详细

机器学习: 特征脸算法 EigenFaces

人脸识别是机器学习和机器视觉领域非常重要的一个研究方向,而特征脸算法是人脸识别里非常经典的一个算法,EigenFaces 是基于PCA (principal component analysis) 即主分量分析的. 一张尺寸为 w×h 的人脸图像 Ii可以看成是一个 D×1 的列向量, x∈RD,其中 D=w×h, 那么,给定一个训练集 S, 含有 m 张人脸图像, 即: S={xi},i=1,2,...m, 简单来说,我们希望通过一些线性映射,将原始向量 x 从高维空间 RD 变换到一个低维空

人脸识别经典算法一:特征脸方法(Eigenface)

这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇,后续会有其他方法更新.特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的.特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里:特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法) .本文的参考资料附在最后了^_^ 步骤一:获取包含M张人脸图像的集合S.在我们的例子里有25张人脸图像(虽然是25个不同人的人脸的图像,但是看着怎么不像呢,难道我有脸盲症么),如下图所示哦.每张图像可以转换成一个N维的向量(是的,没错,一个像素一个像素

实验报告: 人脸识别方法回顾与实验分析 【OpenCV测试方法源码】

趁着还未工作,先把过去做的东西整理下出来~   Github源码:https://github.com/Blz-Galaxy/OpenCV-Face-Recognition (涉及个人隐私,源码不包含测试样本,请谅解~) 对实验结果更感兴趣的朋友请直接看 第5章 [摘要]这是一篇关于人脸识别方法的实验报告.报告首先回顾了人脸识别研究的发展历程及基本分类:随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了详细的阐述:最后作者通过设计实验对比了三种方法的识别效果并总结了人脸识别所面临的困难与

机器学习中的数据清洗与特征处理综述

背景 随着美团交易规模的逐步增大,积累下来的业务数据和交易数据越来越多,这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富.通过对这些数据的分析和挖掘,不仅能给美团业务发展方向提供决策支持,也为业务的迭代指明了方向.目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术,例如个性化推荐.筛选排序.搜索排序.用户建模等等,为公司创造了巨大的价值.本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法.主要内容已经在内部公开课"机器学习InAction系列"讲过,本博客的内容主要是

机器学习中特征的处理及选择

基础概念 特征工程是通过对原始数据的处理和加工,将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程,属性是数据本身具有的维度,特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性,通常是通过属性的计算,组合或转换得到的.比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程.某种程度而言,好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础. 既然叫特征工程,自然涵盖了很多内容,而其中涉及到的比较重要的部分是特征的处理及选择. 特征处理包含: 数据清洗 数据规范化 特征构造与衍生 特征选择包含: 特征过滤 wrappe

【转】PCA算法学习_1(OpenCV中PCA实现人脸降维)

前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然

机器学习系列(6)_从白富美相亲看特征预处理与选择(下)

作者:viewmode=contents">龙心尘 &&寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50493845. http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50503115 声明:版权全部,转载请联系作者并注明出处 1. 剧情一:挑螃蟹的秘密 李雷与韩梅梅的关系发展得不错.趁国庆休假一起来天津玩. 今天,李雷十分

支付宝刷脸——我们进入了一个怎样的刷脸时代

随着2016年6月份左右支付宝的一次更新,其中的刷脸功能终于从幕后走到前台,这次我就借支付宝上的刷脸系统,来聊聊人脸识别的那些事儿.事先声明,这是一篇科普小文章,言语轻松. 一.简单界面蕴含不简单道理 下面是支付宝刷脸过程中的一个界面(截图来自网络): 这个刷脸界面主要元素有三个:脸部框."眨眨眼".一张脸.接下来我们逐一介绍. 1.脸部框--人脸监测与人脸识别不可兼得 支付宝刷脸的一个基本要求就是需要用户赏个脸,并且要把脸赏在界面的指定框线内,这样做实际上是节省了一个非常大的算法开销