[x] ปิดหน้าต่างนี้
ยินดีต้อนรับคุณ บุคคลทั่วไป   
English Chinese (Simplified) Chinese (Traditional) French German Italian Japanese Korean Portuguese Russian Spanish Vietnamese Thai     
ค้นหา   
เมนูหลัก
ติดต่อสอบถาม
blog สมาชิก
สถิติผู้เขียน blog 10 อันดับ
wave
[ มือใหม่ ]
2
admin
[ มือใหม่ ]
2
orean
[ มือใหม่ ]
2
KAT
[ มือใหม่ ]
1
yuy
[ มือใหม่ ]
1
aTon
[ มือใหม่ ]
1
fang
[ มือใหม่ ]
1
film
[ มือใหม่ ]
1
mild
[ มือใหม่ ]
1
Donus
[ มือใหม่ ]
1
บทความ blog ล่าสุดโดย
เพลงคริสต์มาสtortae
การดูแลรักษาสุภาพ ให้แข็งแรงaTon
ประเพณีวันเข้าพรรษาmild
พบจุดที่หนาวที่สุดในโลกเเห่งใหม่ !!orean
พบจุดที่หนาวที่สุดในโลกเเห่งใหม่ !!orean
อาเซียนDonus
การวาดภาพสีนำ้lovepop-123456
อาเซียนmikekung02
ลดความอ้วนสูตรนางเอก 5 กิโลกรัมใน 1 สัปดาห์yuy
ปรากฏการณ์ธรรมชาติMin-Mintra
ไลน์ โรงเรียนศรัทธาฯ

ติดต่อ สอบถาม

poll

   คุณคิดว่าเวปนี้เป็นอย่างไร


  1. ดีมาก
  2. ดี
  3. ปานกลาง
  4. แย่
  5. แย่มาก

  

   เว็บบอร์ด >> >>
Image Processing ตอนที่ 3  VIEW : 1157    
โดย สส

UID : ไม่มีข้อมูล
โพสแล้ว : 294
ตอบแล้ว : 17
เพศ :
ระดับ : 14
Exp : 27%
เข้าระบบ :
ออฟไลน์ :
IP : 27.254.130.xxx

 
เมื่อ : อังคาร ที่ 27 เดือน สิงหาคม พ.ศ.2562 เวลา 22:21:48   

ซึ่งในแต่ละบุคคลจะเป็นค่าเฉพาะ ของบุคคลนั้น ๆ นำภาพระดับเทามาแปลงเป็นเวกเตอร์เพื่อหาค่าลักษณะเฉพาะและนำค่าลักษณะเฉพาะของตัวอย่างภาพหน้าบุคคล มาสร้างเป็นแบบจำลองหน้าลักษณะเฉพาะเพื่อค้นหาตำแหน่ง งานศิลปะที่แสดงออกด้วยการวาด ที่สามารถหาได้จากเมทริกซ์ความแปรปรวน ร่วมเกี่ยว (covariance matrix) สร้าง

เป็นแบบจำลองของใบหน้าที่รวมเอาลักษณะเด่นต่าง ๆ ของภาพใบหน้าตัวอย่าง มาร่วมกันเพื่อหาค่าเฉพาะเจาะจงขององค์ประกอบบนใบหน้า ระบายสี และการจัดองค์ประกอบ ความงามอื่น คำนวณหาหน้าลักษณะเฉพาะ หรือ eigen Vector หน้าลักษณะเฉพาะคือเซตของเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ(eigen vector) เพื่อให้เกิดภาพ 2 มิติ ไม่มีความลึก

หรือนูนหนา จิตรกรรมเป็นแขนงหนึ่งของทัศนศิลป์ ผู้ทำงานจิตรกรรม มักเรียกว่า จิตรกร จอห์น แคนาเดย์ (John Canaday) ภาพจิตรกรรมที่เก่าแก่ที่สุดตัวอย่างที่มีความเป็นหน้าและความไม่เป็นหน้าเพื่อใช้เป็นบรรทัดฐานในการตัดสินใจ นำฟังก์ชันเกาส์เซียน (Gaussian function) มาประมาณกลุ่มการกระจายของค่าเฉลี่ยกลุ่มตัวอย่าง ดังแสดง

ในรูป จิตรกรรม (อังกฤษ: painting) เป็นที่เป็นที่รู้จักอยู่ที่ถ้ำ Chauvet ในประเทศฝรั่งเศส ของใบหน้าวิธีเชิงการกระจาย (Distribution-Base Methods) เป็นการแสดงการกระจายตัวของรูปแบบข้อมูล ซึ่งนักประวัติศาสตร์บางคนอ้าง ว่ามีอายุราว 32,000 ปีเป็นภาพที่สลักและระบายสีด้วยโคลนแดงและสีย้อมดำ แสดงรูปม้า แรด สิงโต ควาย แมมมอธ

หรือมนุษย์ ซึ่งมักจะกำลังล่าสัตว์ ตามที่ก่อนหน้านี้เราเคยนำเสนอและ สีที่เกิด ขึ้นจากการเตรียมการของศิลปินแต่ละคนในการเขียนภาพนั้น พจนานุกรมศัพท์ อธิบายว่า เป็นการสร้างงานทัศนศิลป์บนพื้นระนาบรองรับ ด้วยการ ลาก ป้าย ขีด ขูด วัสดุ จิตรกรรมลงบนพื้นระนาบรองรับบทความเกี่ยวกับ Face recognition ได้ให้ความหมายของจิตรกรรมไว้

ว่า จิตรกรรม คือ การระบายชั้นของสีลงบนพื้นระนาบรองรับ เป็นการจัดรวมกันของรูปทรง หรือ การจดจำใบหน้า ซึ่งเป็นการตรวจหาหรือวิเคราะห์โครงสร้างของใบหน้า และปรับภาพใบหน้าโดยอัตโนมัติ โดยมีพื้นฐานความรู้สำคัญเกี่ยวกับเทคโนโลยีทางด้าน Image Processing และทิ้งท้ายไว้ด้วยรูปแบบ หรือวิธีการที่นำมาใช้ในการตรวจจับและ

การวิเคราะห์โครงสร้างของใบหน้าเพื่อนำนำไปเปรียบเทียบกับข้อมูลตัวอย่างหรือต้นแบบใบหน้าต้นฉบับ วิธีแบบ Eigenface ปี พ.ศ. 2530 สิโรวิชย์ (Sirovich) และเคอร์บี้ (Kirby) พัฒนา Eigenface ให้เป็นที่รู้จัก โดยเรียกชุดเวกเตอร์ที่ใช้ในการระบุตัวตนด้วยใบหน้าของ มนุษย์ว่า Eigenface หรืออีกอย่างหนึ่งว่าเป็นชื่อเรียกเซตของ Eigen

Vector จากกระบวนการทางคณิตศาสตร์และสถิติของใบหน้าที่หลากหลาย วิธีนี้ได้รับความสนใจและยอมรับว่าสามารถสังเคราะห์ภาพใบหน้าขึ้นมาใหม่ได้จากข้อมูลจากแบบจำลอง และสามารถจัดเก็บข้อมูลพารามิเตอร์ของใบหน้า ของบุคคลในรูปแบบชุดตัวเลขเพียงเล็กน้อย ซึ่งการสร้างแบบจำลอง Eigenface นี้ สามารถทำได้จากขั้น

ตอนวิธีทางสถิติจากเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมเกี่ยว (covariance matrix) โดยเรียกลักษณะของเซตใบหน้าที่หลากหลายนี้เป็นกลุ่มของเวกเตอร์นี้ว่า Eigen Vector ซึ่งเป็นแนวทางหนึ่งในทฤษฎีเรื่อง การวิเคราะห์ส่วนประกอบ Principle component analysis (PCA) สรุปแนวทางการทำ Principal Component Analysis (PCA) เทคนิคใน

การพัฒนาระบบรู้จำใบหน้าก็จะทำได้โดยการแปลงภาพถ่ายใบหน้าบุคคลสองมิติไปเป็นเวคเตอร์หนึ่งมิติ และเก็บไว้ในฐานข้อมูล และเมื่อต้องการนำรูปภาพใบหน้าบุคคลที่สนใจมาเปรียบเทียบก็จะทำการแปลงภาพใบหน้านั้นเป็นเวคเตอร์หนึ่งมิติด้วย แล้วนำเวคเตอร์ไปเปรียบเทียบกับภาพในฐานข้อมูลเพื่อหาผลลัพธ์ ยกตัวอย่างการเปรียบเทียบ

ใบหน้าที่ 1 เมื่อเปรียบเทียบกับเบสิคเซต มีความเหมือนกับ Eigenface 1 10% เหมือนกับ Eigenface 2 55% เหมือนกับ Eigenface 3 ติดลบ 3% เมื่อนำใบหน้าที่ 2 มาเปรียบเทียบ แล้วได้สัดส่วนของ % ในทิศทางเดียวกันนี้ ก็ถือว่า หน้าที่ 1 กับ หน้าที่ 2 นั้นเป็นหน้าเดียวกัน ขั้นตอนการสร้าง Eigenface โดยคร่าว ๆ เตรียมภาพสำหรับการ

ทดสอบที่หลากหลาย ลักษณะเฉพาะของ Eigenface ซึ่งเป็นการวิเคราะห์องค์ประกอบพื้นฐานของใบหน้า ด้วยกระบวนการทางสถิติของใบหน้าที่หลากหลาย ดังนั้นต้องมีการเตรียมภาพสำหรับฐานข้อมูลเพื่อการตรวจสอบ ซึ่งเป็นชุดภาพสำหรับการฝึก ซึ่งควรเป็นภาพที่ถูกถ่ายด้วยสภาพแสง ตำแหน่งของตา ปากอยู่ตำแหน่งเดียวกัน และทุกรูป

ต้องมีความละเอียดเท่า กัน โดยมีความลักษณะการเรียงแถวพิกเซลของรูปภาพที่เท่ากัน โดยเวกเตอร์ของภาพชุดนี้จะถูกเก็บข้อมูลเป็นเมทริกซ์

Credit : แจกฟรีเครดิต ให้แก่สมาชิกหน้าใหม่ ทุกท่าน

สนับสนุนบทความโดย UFABET เว็บอันดับ 1 ของไทย

  • มีเกมส์ให้เล่นมากที่สุด
  • ราคาน้ำดี ให้ค่าคอมสูงที่สุด
  • ฝากถอนโอนไว รวดเร็วทันใจ
  • เล่นตรงกับบริษัท ปลอดภัยมั่นใจได้
  • มีพนักงานพร้อมให้บริการ 24 ชั่วโมง