얼굴 인식 및 피쳐 추출

Question

나는 얼굴 인식에 대한 논문을 쓰고 있습니다. 실행하고 싶은 코드에는 입력 데이터 세트가 없습니다. 코드 작성자에게 전자 메일을 보내고 그 데이터 집합의 ".mat"파일이없고 원시 데이터를 보냅니다. 데이터 세트는 ".pgm"파일을 포함하는 "Cropped Yale dataset"입니다. 다른 한편으로는 코드에서 '.mat'파일을 사용해야합니다. 먼저 특성 추출을 위해 SURF (MATLAB에서)를 사용하고 .mat 파일로 변환해야합니다. 이제 질문이 생깁니다 :

1- 얼굴 인식 필드에서 원시 이미지를 사용할 수 있습니까?

2. 어떻게 .mat 파일을 빌드하는 데 SURF를 사용할 수 있습니까? 동일한 '.mat'파일에 내용과 레이블을 넣고 싶습니다.

3 이미지에서 추출해야하는 기능이 궁금합니다.

감사합니다.

Answer 1

귀하의 질문에 다소 모호하게 표현되었으므로 어쨌든 내 대답이 도움이되기를 바랍니다.

아마도 알고리즘이나 기계 학습 모델을위한 교육 데이터 세트와 같은 것을 만들고 싶을 것입니다. "레이블"이 들어있는 .mat 파일을 만들려고하기 때문에 이것을 가정합니다. 아마 라벨은 "얼굴"또는 "얼굴 없음"일까요?

실제로 실행하려고하는 코드가 무엇인지 언급 했어야합니다. 그 이유는 필요한 입력 데이터가 달라지기 때문입니다. 작성자가 원시 데이터를 전송할 때 그는 아마도 원시 데이터를 직접 사용하며 원하는 .mat 형식의 교육 데이터는 직접 사용하지 않습니다.

1) 물론 원시 데이터를 사용할 수 있습니다. 원시 이미지는 여러 가지 접근법 (Eigenfaces, ...)을 사용하여 얼굴이 어떻게 생겼는지를 학습 데이터로 제공합니다. 원본 이미지 대신 무엇을 사용하고 싶습니까?

2) SURF는 이미지에서 피쳐를 추출합니다. ML 접근 방식에 대한 교육 데이터를 만들고 싶다면 SURF를 사용하여 얼굴을 보여주는 1000 개의 이미지와 다른 것을 보여주는 1000 개의 이미지를 추출하고 "얼굴"또는 "얼굴 없음"으로 데이터에 적절하게 레이블을 붙이십시오. . 극복해야 할 가장 큰 문제는 ML 이미지에 일정한 수의 기능이 필요하기 때문에 SURF가 다양한 이미지에서 찾는 다양한 수의 기능입니다.

3) SURF는 이미지의 특성 점을 기준으로 이미지에서 피쳐를 생성하기 때문에 이미이 질문에 대한 답입니다. 어느 정도는 축척 및 회전 불변합니다. SURF 또는 SIFT와 같은 알고리즘을 사용하여 기능을 추출하지 않는 경우 직접 기능 엔지니어링을 수행하고 좋은 기능이 무엇인지 정의해야합니다. 얼굴 인식 영역이 잘 분석되었으므로 확립 된 접근 방식을 고수 할 것을 권합니다.