얼굴 인식 중에 matlab에 설정된 트레이닝의 각 이미지에 대해 eigenfaces 또는 pca 알고리즘에서 임계 값을 계산하는 방법은 무엇입니까?

Question

고유 얼굴을 사용하여 얼굴 인식을위한 matlab 코드를 작성했습니다. 정규화 된 이미지, 평균 이미지, 고유 한 얼굴을 얻었으며, 최소 및 최대 eucledian 거리를 계산했습니다. 이제 얼굴을 인식하기 위해 임계점과 eucledian 거리를 비교해야합니다. 각 얼굴 이미지에 대해 임계 값은 어떻게 계산됩니까? 다음 단계는 무엇입니까?

%show the reconstructed image. 
    subplot(1,2,2) 
    imagesc(ReshapedImage); colormap('gray'); 
    title('Reconstructed image','fontsize',18) 

    InImWeight = []; 
    for i=1:size(u,2) 
    t = u(:,i)'; 
    WeightOfInputImage = dot(t,Difference'); 
    InImWeight = [InImWeight; WeightOfInputImage]; 
    end 

    ll = 1:M; 
    figure(68) 
    subplot(1,2,1) 
    stem(ll,InImWeight) 
    title('Weight of Input Face','fontsize',14) 

    % Find Euclidean distance 
    e=[]; 
    for i=1:size(omega,2) 
     q = omega(:,i); 
    DiffWeight = InImWeight-q; 
     mag = norm(DiffWeight); 
     e = [e mag]; 
     end 

    kk = 1:size(e,2); 
    subplot(1,2,2) 
    stem(kk,e) 
    title('Eucledian distance of input image','fontsize',14) 

     MaximumValue=max(e) 
     MinimumValue=min(e) 

Answer 1

내가 아는 한 얼굴 인식에서 임계 값 선택에 대한 표준 규칙은 없습니다.

훈련 세트 이미지가있는 것 같기 때문에 생체 인식 성능 측정 기준에 따라 임계 값을 선택할 수 있습니다. FAR (false acceptance rate) 및 FMR (false match rate).

특정 범위 내에서 임계 값을 변경하고 MinimumValue이 임계 값보다 낮은 이미지 검색을 허용하여 학습 세트의 이미지를 분류 할 수 있습니다. 결과에 따라 교육 세트에 적절한 임계 값을 선택할 수 있습니다.

Answer 2

나는 거의 달라 붙어 있습니다. 이야기를 놓치더라도, 그것은 나의 의심을 스패밍하는 것과 같습니다.

내가 알려줍니다 : 실제로 임계 값은 계산되지 않습니다. 그것은 추정되며 경험적으로 선택됩니다. 시험해보고 시험해 보는 것입니다. 값을 설정하고 acepts와 rejections를 비교해야하며, 무엇보다도 falsecept (FA)와 false rejection (FR)을 계산해야합니다.

이상적으로 EER은 다음과 같은 비율 FA의 비율은 FR 비율과 동일합니다.

범위 내에서 [최소, 최대] 거리를 측정하고 10, 20 또는 범위 내에서 임계 값을 테스트하는 것입니다. 일부 보고서는 임계 값이 최대 값과 관련된 백분율 값임을 제안합니다. 0.8 * Max와 같습니다.

각 사람에게 가장 적합한 임계 값을 찾으려면 두 번 이상 시도해야합니다.

최상의 검색 준비. 각 이미지에 대한 기준점이 있습니다. 도움이 되었기를 바랍니다.