|
Linear Discriminant Analysis (LDA) - Fisherfaces
|
| bet | 18/24 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi Raximov2. Linear Discriminant Analysis (LDA) - Fisherfaces
LDA, yuzni tanib olishda PCAga qaraganda yaxshiroq umumlashtirish qobiliyatiga ega bo'lgan yana bir usul. LDA, turli kategoriyalardagi (masalan, turli shaxslar) ma'lumotlarni maksimal darajada ajratib turishga va bir xil kategoriyadagi ma'lumotlarni maksimal darajada yaqinlashtirishga harakat qiladi. Bu usul, yuz ifodalari va yorug'lik sharoitlarining o'zgarishiga nisbatan ancha chidamli.
- Afzalliklari: PCAga qaraganda yuzni turli yorug'lik sharoitlarida va turli ifodalarda yaxshiroq tanib olish qobiliyati.
- Kamchiliklari: PCAga qaraganda ko'proq hisob-kitob talab etiladi, shuning uchun ishlash jarayoni sekinroq bo'lishi mumkin.
3. Local Binary Patterns Histograms (LBPH)
LBPH, mahalliy xususiyatlarni qayta ishlashda juda samarali bo'lgan yana bir mashhur usuldir. Bu usul har bir piksel qiymatini uning atrofidagi piksellarga nisbatan solishtiradi va bu solishtiruv natijasida hosil bo'lgan binar raqamlarni qo'llaydi. LBPH yorug'lik o'zgarishlariga va boshqa tashqi omillarga juda chidamli va shuning uchun real vaqt rejimida ishlatish uchun juda mos keladi.
- Afzalliklari: Yorug'lik o'zgarishlariga chidamli va mahalliy xususiyatlarni yaxshi ajratib olishi.
- Kamchiliklari: Ba'zi hollarda yuqori dimensiyali xususiyat makonini yaratishi va shu tufayli yuqori hisob-kitob xarajatlarini talab qilishi mumkin.
4. Convolutional Neural Networks (CNN)
CNNlar, so'nggi yillarda yuzni tanib olish sohasida eng ko'p qo'llaniladigan usullardan biriga aylandi. Ular o'z-o'zidan xususiyatlarni o'rganish qobiliyatiga ega, bu esa ularni an'anaviy usullardan ko'ra ancha qudratli qiladi. CNNlar yordamida tizim nafaqat yuzni tanib olish, balki yuz ifodalarini tahlil qilish va hatto jins va yoshni aniqlash kabi murakkab vazifalarni ham bajarishi mumkin.
- Afzalliklari: O'z-o'zidan xususiyatlarni o'rganish qobiliyati, juda yuqori aniqlilik, va turli xil yuz pozitsiyalari va ifodalari bilan ishlay oladi.
- Kamchiliklari: Katta miqdorda ma'lumotlar va hisoblash resurslarini talab qiladi. O'qitish jarayoni vaqt talab etishi mumkin.
|
| |
