固有顔による生体認証
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授業で発表した固有顔（Eigenface）の解説です。
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固有顔による生体認証
- 2. 固有顔（Eigen faces）の基本的な考え ● 人の顔はいくつかの基本画像の足しあわせで表せる #1×0.2＋#2×0.3＋#3×(-0.01)+... = AT&T Face databaseより
- 3. コンピュータ上での画像の扱い [[157 154 154 ..., 152 149 150] [153 156 154 ..., 150 151 150] [153 152 156 ..., 152 150 151] ..., [148 143 138 ..., 112 108 111] [135 131 151 ..., 108 112 106] [148 193 217 ..., 105 110 106]] 画像の１ピクセルごとに対応する箇所の明るさ（白： 255〜黒：0）が数値で記録されている （グレースケールの場合）
- 4. 画像はベクトルで表せる [157, 154, 154, ..., 105, 110, 106] [[157 154 154 ..., 152 149 150] [153 156 154 ..., 150 151 150] [153 152 156 ..., 152 150 151] ..., [148 143 138 ..., 112 108 111] [135 131 151 ..., 108 112 106] [148 193 217 ..., 105 110 106]] 一列に並び替える
- 5. 画像は空間上に投影できる 点[157, 154, 154, ..., 105, 110, 106] 点[145, 110, 154, ..., 175, 115, 166] ＊本当は3次元空間には 投影できないので、右の 図はイメージです
- 10. 足しあわせをやってみる
- 19. 固有顔と個性 ● データを平均して要約したり、一般的な法則をもとめるアプローチはデータを捨てる ことばっかりやってるので、その真逆にある個人の特性をみるアプローチをやって みようとのことだったが・・・ ● 実際に今回やったのはデータを捨てまくって（次元削減）全体の大まかな傾向をつ かむという、普遍的な法則をもとめるアプローチそのものだった ● （少なくとも固有顔では）個性の識別というのは、一般的な法則を求めた先にあるも ののようである
- 20. これから 固有顔アルゴリズムは顔認証の中でも一番古典的なものらしいので、他の顔認証シス テムも勉強してみようと思います。 今回の参考サイト： Face Recognition with Python - bytefish.de