Reconocimiento de la cara explicación simplista en el algoritmo de cara eigen de PCA

1. ¿Cómo funciona el algoritmo PCA en el reconocimiento de la cara??
2. ¿Qué es el reconocimiento de EigenFaces en la cara??
3. ¿Cómo funciona el algoritmo de Face Eigenface??
4. ¿Cuáles son las limitaciones de hacer reconocimiento facial con facios propios??

¿Cómo funciona el algoritmo PCA en el reconocimiento de la cara??

PCA es un enfoque estadístico utilizado para reducir el número de variables en el reconocimiento de la cara. En PCA, cada imagen en el conjunto de entrenamiento se representa como una combinación lineal de vectores propios ponderados llamados eigenfaces. Estos vectores propios se obtienen de la matriz de covarianza de un conjunto de imágenes de entrenamiento.

¿Qué es el reconocimiento de EigenFaces en la cara??

Eigenfaces es un método que es útil para el reconocimiento y la detección de la cara al determinar la varianza de las caras en una colección de imágenes de la cara y usar esas variaciones para codificar y decodificar una cara de manera automática de aprendizaje automático sin la información completa que reduce el cálculo y la complejidad del espacio.

¿Cómo funciona el algoritmo de Face Eigenface??

La estrategia del método EigenFaces consiste en extraer las características características en la cara y representar la cara en cuestión como una combinación lineal de las llamadas 'EigenFaces' obtenidas del proceso de extracción de características. Se calculan los componentes principales de las caras en el conjunto de capacitación.

¿Cuáles son las limitaciones de hacer reconocimiento facial con facios propios??

Además, el método de reconocimiento de cara propia tiene algunas desventajas comunes debido a su naturaleza `` basada en la apariencia ''. Primero, el aprendizaje lleva mucho tiempo, lo que dificulta la actualización de la base de datos.