1
Rozpoznawanie twarzy metodą PCA Michał Bereta
www.michalbereta.pl
1. Przetestuj w programie RapidMiner jaka jest jakośd rozpoznawania twarzy osób z bazy ORL. Porównaj podejścia oparte na
a. Wartościach pikseli wyodrębnionych z plików b. Zastosowaniu metody PCA
c. Zastosowaniu metody PCA wraz z dodatkowymi metodami analizy przydatności atrybutów
W celu przyspieszenia procesu uczenia zastosuj operator k-NN. Wykorzystaj różne miary odległości (opcje operatora). Możliwe jest zastosowanie innych klasyfikatorów.
Przygotuj własny program do wczytywania danych z plików graficznych. (Język programowania dowolny).
Przygotuj własną implementację algorytmu uczenia sieci Hebba (reguła zmiany wag Sangera) i użyj ją do obliczenia zadanej liczby składników głównych.
2. Przygotuj sprawozdanie opisujące a. Zastosowaną metodę b. Wyniki i ich analizę
c. Porównanie zastosowanych metod d. Wnioski
3. Linki
a. Baza twarzy ORL
http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html b. Operacje na plikach bmp, JPG itp., C++
http://cimg.sourceforge.net/ http://www.imagemagick.org
Dodatkowe uwagi:
2
2. Zbadaj wpływ rozmiaru zbioru trenującego na jakośd rozpoznawania (1-4 zdjęcia na osobę) 3. Zbadaj wpływ normalizacji na wyniki (att_faces_norm.zip oraz att_faces_norm_hist.zip) 4. Zbadaj wpływ różnych miar odległości (opcje operatora k-NN) na wyniki
