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- Cómo se puede usar PCA para el reconocimiento facial?
- ¿Podemos usar resnet para el reconocimiento facial??
- ¿Se puede utilizar el clasificador ingenuo de Bayes para el reconocimiento de la cara??
- ¿Qué técnica es mejor para el reconocimiento de la cara??
Cómo se puede usar PCA para el reconocimiento facial?
La idea principal de usar PCA para el reconocimiento facial es expresar el gran vector 1-D de píxeles construido a partir de la imagen facial 2-D a los componentes principales compactos del espacio de características. Esto se puede llamar proyección de espacio e eigenspace.
¿Podemos usar resnet para el reconocimiento facial??
En este trabajo se ha propuesto un enfoque de reconocimiento facial basado en Resnet 152 V2 que tiene una mejor precisión que la existente. Dado que hemos utilizado las redes neuronales profundas en nuestro sistema, por lo tanto, las características no necesitan extraerse manualmente.
¿Se puede utilizar el clasificador ingenuo de Bayes para el reconocimiento de la cara??
Es posible usar solo un clasificador de Bayes ingenuo para la clasificación facial/no cara. Sin embargo, sospechamos que la clasificación mejorará si se utiliza un conjunto de muchos clasificadores, que se basan en diversas técnicas de extracción de características.
¿Qué técnica es mejor para el reconocimiento de la cara??
El algoritmo Eigen Faces son los métodos más utilizados en el campo del reconocimiento facial.
