ĐÁNH GIÁ KHOẢNG CÁCH ĐẾN ẢNH KHI SỐ LƯỢNG VECTOR ĐẶC TRƯNG

Một phần của tài liệu HD2_17KS_DA_DuongTrungLuong (Trang 62 - 63)

đổi.

Tính toán khoảng cách đến ảnh và đến không gian ảnh, khi số lượng đặc trưng mặt K (eigenface) thay đổi. Điều này sẽ dẫn tới sự thay đổi về mặt thời gian cũng như độ chính xác của chương trình.

Để đánh giá được điều này, chia ảnh thử nghiệm làm ba loại:  Ảnh mặt của người mà mặt người đó có trong tập ảnh luyện

 Ảnh mặt của người mới mà người đó không xuất hiện trong tập ảnh luyện

 Ảnh bất kì (không phải là mặt)

Với mỗi loại ảnh thử nghiệm, đều tính toán hai khoảng cách  Khoảng cách đến ảnh mặt gần nhất trong tập luyện  Khoảng cách đến không gian mặt

Các khoảng cách là khoảng cách trung bình của cả tập thử nghiệm tương ứng với mỗi loại với mỗi loại.

Kết quả thực nghiệm trong Bảng 3.1:

Bảng 3.1: Khoảng cách thay đổi theo số lượng eigenfaces. Số lượng Eigenfaces Khoảng từ ảnh được xác

định vào cơ sở dữ liệu

Khoảng cách tối thiểu giữa 2 hình ảnh Ảnh khuôn mặt nằm trong tập huấn luyện.

1 21730 42738722

2 20530 45682074

3 19510 35920406

4 17605 37594628

Ảnh mới, không có trong tập huấn luyện.

1 33377 41883948

2 86226 99568770

3 81942 82616934

4 73941 86467644

Quan sát kết quả thu được, ta có một số nhận xét sau:

 Khoảng cách tới ảnh luyện gần nhất tăng theo số lượng eigenface; điều này là hoàn toàn chính xác vì khi số lượng eigenface tăng, nghĩa là ta đã đưa ảnh (chiếu ảnh) vào không gian mặt nhiều chiều hơn, vì thế tính chi tiết, tính phân biệt ảnh cao hơn dẫn đến khoảng cách tới ảnh gần nhất tăng lên.

 Khoảng cách tới không gian ảnh giảm theo số lượng eigenface. Điều này tuy trái ngược với chiều tăng của khoảng cách tới ảnh luyện gần nhất, nhưng nó cũng có cùng nguyên nhân ở trên. Đó là do không gian ảnh được mở rộng, các lỗi dư thừa được loại bỏ.  So sánh ảnh có khuôn mặt thuộc tập luyện và ảnh khuôn mặt mới.

Khoảng cách tới không gian mặt thì không có sự khác nhau nhiều. Tuy nhiên khoảng cách tới ảnh gần nhất thì có sự chênh lệch nhất định giữa hai loại ảnh: khuôn mặt mới luôn có khoảng cách lớn hơn khuôn mặt nằm trong tập luyện.

 So sánh ảnh mặt và ảnh bất kì. Chúng ta có thể thấy sự khác biệt khoảng cách đến không gian mặt của hai loại ảnh là rất rõ ràng. Không gian đặc trưng cho ảnh mặt sẽ không biểu diễn đúng cho ảnh bất kì và vì thế khoảng cách là lớn hơn rất nhiều.

Một phần của tài liệu HD2_17KS_DA_DuongTrungLuong (Trang 62 - 63)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(68 trang)
w