Eigenface

Uit Wikipedia, de vrije encyclopedie
Ga naar: navigatie, zoeken
Vier voorbeelden van een eigenface, afkomstig van AT&T Laboratories, Cambridge.

Een eigenface is een basisvorm van een gezicht in de vorm van een rasterafbeelding (bitmap) waarin een of meer specifieke gezichtskenmerken aanwezig zijn. Eigenfaces worden gebruikt in de gezichtsherkenning door computersystemen. De techniek om eigenfaces te gebruiken in de gezichtsherkenning werd in 1987 ontwikkeld door Sirovich en Kirby, en later toegepast door Matthew Turk en Alex Pentland. Algemeen wordt de toepassing van eigenfaces beschouwd als de eerste technologie voor gezichtsherkenning die aantoonbaar resultaat gaf.

Met de techniek wordt een menselijk gezicht opgebouwd als de gewogen som van een aantal eigenfaces. Het aantal eigenfaces wordt zodanig bepaald dat alle mogelijke gezichten uit een beperkt aantal eigenfaces kan worden opgebouwd. Een bepaald gezicht wordt gekenmerkt door de gewichtsfactoren en kan daaraan herkend worden.

Heel sterk vereenvoudigd, werkt het systeem analoog aan het systeem waarop elk punt in de ruimte met een x-, y- en z-coördinaat kan worden aangeduid. Dat is een voorbeeld met 3 eigenvectoren. Van het aantal eigenfaces zullen er veel meer nodig zijn.

Om een set eigenfaces te genereren wordt uitgegaan van een groot aantal gedigitaliseerde en onder dezelfde lichtomstandigheden genomen foto's van menselijke gezichten. Deze worden genormaliseerd door ogen en mond over elkaar te laten vallen en ze op een standaardgrootte van pixelafmetingen, zeg m×n, te brengen. De waarden van de mn pixels worden opgevat als de kentallen van een mn-dimensionale vector. Met wiskundige technieken, zoals hoofdcomponentenanalyse, worden de eigenfaces bepaald als de eigenvectoren van de bijbehorende covariantiematrix.

Bronnen, noten en/of referenties