Введение
Я продолжаю
серию статей посвящённую тематике pattern recognition, computer vision и machine learning. Сегодня я вам представляю обзор алгоритма, который носит название eigenface.
В основе алгоритма лежит использование фундаментальных статистических характеристик: средних (
мат. ожидание) и
ковариационной матрицы; использование
метода главных компонент. Мы также коснёмся таких понятий линейной алгебры, как собственные значения (eigenvalues) и собственные вектора (eigenvectors) (wiki:
ru,
eng). И вдобавок, поработаем в многомерном пространстве.
Как бы страшно всё это не звучало, данный алгоритм, пожалуй, является одним из самых простых рассмотренных мною, его реализация не превышает нескольких десятков строк, в тоже время он показывает неплохие результаты в ряде задач.