LBP顔認識におけるCHI二乗統計的非類似性尺度の最適閾値を決定する方法

Question

オリジナルで循環局所バイナリパターン（LBP）顔認識アプリケーションのためのパターンマッピング

これまでのところ、LBP記述子抽出と空間ヒストグラム構築ステップでやりました。今私は顔の分類と認識段階に取り組まなければなりません。

Answer 1

同じ/同じ設定では、トレーニングセットから最適なしきい値を学びます。与えられた、1000同じと1000がトレーニングに同じペアではなく、しきい値のためにループを実行します。各しきい値について、精度を0.5 *（距離<電流閾値と同じペアのパーセント）+ 0.5 *（距離>= CurrentThresholdを含む同じペアのパーセント）を計算します。次に、最適なしきい値を追跡してください。

ところで、同じ/同一の設定の場合は、ワンショット類似度を使用することを検討することをお勧めします。