Який алгоритм використовується для визначення обличчя?

Два широко використовувані та найуспішніші алгоритми розпізнавання обличчя, Eigenfaces [7] і Fisherface [8], належать до цієї категорії. 2. Підходи, засновані на рисах: у цій категорії риси або орієнтири на обличчі, такі як очі, ніс і рот, виявляються першими.

Алгоритми розпізнавання обличчя класифікуються як алгоритми на основі геометрії або шаблону. Методи на основі шаблонів можна створювати за допомогою статистичних інструментів, таких як SVM [Support Vector Machines], PCA [Principal Component Analysis], LDA [Linear Discriminant Analysis], Kernel methods або Trace Transforms.

ТЕХНІКИ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ Eigenface:Метод Ейгенфаса є одним із широко використовуваних алгоритмів для розпізнавання обличчя. Karhunen-Loeve базується на методиці власних граней, у якій використовується аналіз головних компонентів (PCA). Цей метод успішно використовується для зменшення розмірності.

РЕЗУЛЬТАТИ. Отримані результати вказують на те, що автори найчастіше використовують алгоритми SVM і SoftMax із загалом по 17,65% кожен. ВИСНОВОК: зроблено висновок, що алгоритми SVM і SoftMax є найбільш переважаючими, відіграючи вирішальну роль у досягненні оптимального рівня точності під час навчання моделей.

Алгоритми реалізовані за допомогою Python 3.7 а виявлення обличчя досягається через MobileNet-SSD/ResNet. . dib використовується для виявлення масок зі швидкістю навчання = 0,003, імпульсом = 0,9 і розміром партії = 64.

Найпоширенішим типом алгоритму машинного навчання, який використовується для розпізнавання обличчя, є a глибоке навчання згорткової нейронної мережі (CNN). CNN — це тип штучної нейронної мережі, яка добре підходить для завдань класифікації зображень.