Come determinare la soglia ottimale per la misura della dissomiglianze statistiche di Chi-Square nel riconoscimento del volto LBP?

Question

Sto cercando di implementare l'originale e circolare modello binario locale (LBP) con uniforme Mappatura del modello per l'applicazione del riconoscimento del volto.

Ho fatto con l'estrazione degli Descrittori LBP e i passi di costruzione dell'istogramma spaziale finora. Ora devo lavorare sulle fasi di classificazione e riconoscimento del volto. Come carta originale nel soggetto suggerisce, il più semplice Il classificatore utilizza la statistica chi-quadrata come misura di dissimilazione tra 2 istogrammi di 2 immagini del viso. La formula sembra semplice, ma non so come posso classificare 2 istogrammi sono rappresentazioni della stessa faccia o di diversi volti basati sul valore risultante della misura della dissomiglianza chi-square. Quindi la mia domanda è: qual è il valore di soglia ottimale che posso usare come linea di confine tra gli stessi volti e volti diversi? Come posso determinare quel valore?

Ho trovato un codice sorgente su Internet e impostano la soglia LBP a 180.0. Non ho idea di dove venisse questo valore.

Vorrei apprezzare con gratitudine i tuoi aiuti. Grazie per la tua lettura.

Answer 1

Nella stessa impostazione / non-stessa, impari la soglia ottimale dal set di allenamento.Dato, diciamo 1000 uguale e 1000 non stesse coppie per l'allenamento, eseguire A per loop sulla soglia.Per ogni valore di soglia, calcola la precisione come 0,5 * (percento delle stesse coppie con distanza = CurrentThreshreshold).Quindi, tieni traccia della soglia ottimale.

A proposito, per la stessa impostazione / non-stessa, consiglierei di considerare l'utilizzo di una somiglianza di un colpo