eigenface 

Les eigenfaces (littéralement «visages propres» en allemand) sont un ensemble de vecteurs propres (1) utilisés dans le domaine de la vision artificielle afin de résoudre le problème de la reconnaissance du visage humain. Le recours à des eigenfaces pour la reconnaissance a été développé par Sirovich et Kirby (1987) et utilisé par Matthew Turk et Alex Pentland pour la classification de visages. Cette méthode est considérée comme le premier exemple réussi de technologie de reconnaissance faciale. Ces vecteurs propres sont dérivés de la matrice de covariance de la distribution de probabilité de l’espace vectoriel de grande dimension des possibles visages d’êtres humains

Français

eigenface n.f.

Anglais

eigenface

 

Note: désignation validée par des spécialistes canadiens de l’Université Concordia, de l’Université Dalhousie, de l’Université Laval et de Microsoft Canada.
(1) Valeur propre, vecteur propre et espace propre, – Wikipedia IA
Source : TERMIUM Plus
Source : Wikipedia
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