« Eigenface » : différence entre les versions
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Les eigenfaces 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 | Les eigenfaces 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 | ||
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Note: désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada. | Note: désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada. | ||
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(1) [https://fr.wikipedia.org/wiki/Valeur_propre,_vecteur_propre_et_espace_propre Valeur propre, vecteur propre et espace propre, - Wikipedia IA] | (1) [https://fr.wikipedia.org/wiki/Valeur_propre,_vecteur_propre_et_espace_propre Valeur propre, vecteur propre et espace propre, - Wikipedia IA] | ||
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Dernière version du 31 janvier 2024 à 10:07
Définition
Les eigenfaces 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
Anglais
eigenface
Sources
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
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
