Введение
Совокупность собственных векторов, используемых в задаче компьютерного зрения по распознаванию человеческих лиц.
«Собственное лицо» (eigenface, произносится как /ˈaɪɡənfeɪs/) – это название, данное набору собственных векторов при их использовании в задаче компьютерного зрения по распознаванию человеческих лиц. Подход к распознаванию с использованием собственных лиц был разработан Сировичем и Кирби и применен Мэтью Турком и Алексом Пентлендом для классификации лиц. Собственные векторы выводятся из матрицы ковариации распределения вероятностей в высокоразмерном векторном пространстве изображений лиц. Сами собственные лица формируют базисный набор всех изображений, использованных для построения матрицы ковариации. Это обеспечивает снижение размерности, позволяя меньшему набору базисных изображений представлять исходные обучающие изображения. Классификация достигается путем сравнения того, как лица представлены в этом базисном наборе.
История
Подход с использованием собственных лиц начался с поиска низкоразмерного представления изображений лиц. Сирович и Кирби показали, что анализ главных компонент может быть применен к набору изображений лиц для создания набора базисных признаков. Также использовались различные методы многообразий для построения наборов собственных лиц для разных объектов и различных характеристик, таких как глаза.
Поколение
Набор собственных лиц может быть сгенерирован путем выполнения математического процесса, называемого анализом главных компонент (PCA), на большом наборе изображений, изображающих различные человеческие лица. Неформально, собственные лица можно рассматривать как набор "стандартизированных составляющих лица", полученных в результате статистического анализа множества фотографий лиц. Любое человеческое лицо можно рассматривать как комбинацию этих стандартных лиц. Например, лицо может состоять из среднего лица плюс 10% от собственного лица 1, 55% от собственного лица 2 и даже −3% от собственного лица 3. Примечательно, что для достаточно точного приближения большинства лиц не требуется объединять большое количество собственных лиц. Кроме того, поскольку лицо человека сохраняется не в виде цифровой фотографии, а лишь как список значений (по одному значению для каждого собственного лица в используемой базе данных), для хранения информации о лице каждого человека требуется значительно меньше места. Созданные собственные лица будут выглядеть как светлые и темные области, расположенные по определенному рисунку. Этот рисунок позволяет выделить и оценить различные черты лица. Будет использоваться рисунок для оценки симметрии, наличия растительности на лице, положения линии роста волос, а также для оценки размера носа или рта. Другие собственные лица имеют менее очевидные рисунки, и их изображение может мало напоминать лицо. Техника, используемая для создания собственных лиц и их применения в задачах распознавания, также находит применение за пределами распознавания лиц: распознавание рукописного текста, чтение по губам, распознавание речи, интерпретация языка жестов и анализ медицинских изображений. Поэтому некоторые исследователи предпочитают использовать термин "собственное изображение" вместо "собственное лицо".