Wie erstellt man den optimalen Schwellenwert für Chi-Square Statistic Unisibrarity-Maßnahme in der LBP-Gesichtserkennung?

Question

Ich versuche, das Original und Rundschreiben umzusetzen lokales Binärmuster (LBP) mit Uniform Musterzuordnung für Face-Erkennungsanwendung.

Ich habe bisher mit LBP-Deskriptoren-Extraktions- und räumlichen Histogramm-Konstruktionsschritten durchgeführt. Jetzt muss ich an der Gesichtsklassifizierung und Anerkennungsphasen arbeiten. Wie der Originalpapier im Subjekt deuten darauf hin, das einfachste Der Klassifizierer verwendet eine Chi-Quadrat-Statistik als Unähnlichkeitsmaßstab zwischen 2 Histogrammen von 2 Gesichtsbildern. Die Formel erscheint unkompliziert, aber ich weiß nicht, wie ich 2 Histogramme klassifizieren kann, sind Darstellungen desselben Gesichts oder von verschiedenen Gesichtern basierend auf dem resultierenden Wert der chi-quadratischen Unähnlichkeitsmaßnahme. Meine Frage ist also: Was ist der optimale Schwellenwert, den ich als Grenzlinie zwischen denselben Gesichtern und verschiedenen Gesichtern verwenden kann? Wie kann ich diesen Wert bestimmen?

Ich bin auf einem Quellcode im Internet gestoßen, und sie setzen die LBP-Schwelle auf 180.0. Ich habe keine Ahnung, woher dieser Wert kam.

Ich würde dankbar dankbar dankbar schätzen. Danke für Ihre Lektüre.

Answer 1

In derselben / nicht derselben Einstellung lernen Sie den optimalen Schwellenwert aus dem Trainingssatz.Angegeben, sagen Sie 1000 gleich und 1000 nicht gleiche Paare für das Training, führen Sie eine für Schleife an der Schwelle aus.Berechnen Sie für jeden Schwellenwert die Genauigkeit als 0,5 * (Prozent der gleichen Paare mit Abstand = Stromhandwerk).Behalten Sie dann den optimalen Schwellenwert auf.

Übrigens, für dieselbe / nicht-nicht-gleiche Einstellung würde ich empfehlen, in Betracht gezogen mit einer Einschußähnlichkeit