アイゲンフェイスとは

固有顔は、人間の顔認識のコンピューター ビジョンの問題で使用される場合に、固有ベクトルのセットに与えられる名前です。 認識に固有顔を使用するアプローチは、シロビッチ と カービィ によって開発され、マシュー・ターク と アレックス・ペントランド によって顔の分類に使用されました。 固有ベクトルは、顔画像の高次元ベクトル空間にわたる確率分布の共分散行列から導出されます。 固有面自体は、共分散行列の構築に使用されるすべての画像の基本セットを形成します。 これにより、より小さい基底画像セットが元のトレーニング画像を表現できるようになり、次元が削減されます。 分類は、基底セットによって顔がどのように表現されるかを比較することによって達成できます。

どのようなメリットがあるのか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 固有顔

第 2 章: 主成分分析

第 3 章: 特異値分解

第 4 章: 固有値と固有ベクトル

第 5 章: 行列の固有分解

第 6 章: カーネル主成分分析

第 7 章: マトリックス分析

第 8 章: 線形力学システム

第 9 章: 多変量正規分布

第 10 章: 変動モード

(II) 固有面に関する一般のトップの質問に答える。

(III) 多くの分野で固有面を使用する実際の例。

この本は誰に向けたものなのか

専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の固有顔に関する基本的な知識や情報を超えて知りたい人。