2017-11-05 2 views
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顔認識について私の論文に取り組んでいます。実行したいコードには入力データセットがありません。私はコードの作者のための電子メールを送信し、彼はデータセットの ".mat"ファイルを持っていないと私に生のデータを送信すると言う。データセットは ".pgm"ファイルを含む "Cropped Yale dataset"です。一方、コードでは '.mat'ファイルを使用する必要があります。 まず、特徴抽出にSURF(MATLABで)を使用し、.matファイルに変換する必要があります。 私はいくつか質問があります:顔認識と特徴抽出

1-生の画像を使用できますか?

2 - .matファイルをビルドするためにSURFを使用するにはどうすればよいですか?私はfeauresとラベルを同じ '.mat'ファイルに入れたいと思う。

3画像から抽出する必要がある機能が不思議です。

何か助けていただきありがとうございます。

答えて

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あなたの質問は少し曖昧になっていますので、私の回答があなたを助けてくれることを願っています。

おそらくアルゴリズムや機械学習モデルのトレーニングデータセットのようなものを作成したいと思うでしょう。私はあなたが "ラベル"を含む.matファイルを作成しようとしているので、これを仮定します。おそらくラベルは「顔」か「顔なし」でしょうか?

実際に実行しようとしているコードは、入力データが必要なために記述する必要があります。著者は生データを送信するので、生データを直接使用し、必要な.mat形式のトレーニングデータは使用しない可能性があります。

1)もちろん、生データを使用することができます。生の画像は、あなたの訓練データです。顔がどのように見えるかを知るためには、いくつかの異なるアプローチ(Eigenfaces、...)を与えることができます。生の画像の代わりに何を使いたいですか?

2)SURFは画像から特徴を抽出します。 MLアプローチのトレーニングデータを作成すると仮定すると、SURFを使用して、顔を表示する1000個の画像と他のものを示す1000個の画像を抽出し、それに応じて「顔」または「顔なし」のデータにラベルを付けます。あなたが克服しなければならない最大の問題は、さまざまな画像でSURFが見つけるさまざまな数の機能です.LMLのアプローチでは通常、一定数の機能が必要です。

3)SURFは画像内の特徴的な点に基づいて画像から特徴を生成するので、すでにこの質問に対する答えです。画像の特徴点はある程度スケールと回転不変であるためです。 SURFやSIFTなどのアルゴリズムを使用してフィーチャーを抽出しない場合は、フィーチャー・エンジニアリングを自分で行い、優れたフィーチャーを定義する必要があります。顔認識の領域は十分に分析されているので、確立されたアプローチに固執することをお勧めします。

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ありがとうございます。はい、転送学習コードにこのデータが必要です。私は口元が生データを使用したと思うが、私の上司は生の画像のSURFで構成された ".mat"ファイルでこのコードを実行したいと思っている。生データを使用する同じコードで.matデータを使用できますか? –

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実行するコードを知らずに誰かがこの質問に答えるべきですか?ほとんどの場合、コードは生の画像を処理するために書かれているため、SURF機能などの他のものでそのまま使用することはできません。 – Marcus

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@Mrcus私はこのコードを使用します:[link](https://github.com/allanding/Missing-Modality-Transfer-Learning) –

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