تاریخچه پیدایش الگوریتم تشخیص چهره PCA:

 

تاریخچه پیدایش الگوریتم تشخیص چهره PCA:

 

تا قبل از ارائه ی PCA برای تشخیص چهره, بیشتر کارها روی شناسایی ویژگی های بخشهای صورت مانند چشمها, بینی, دهان و … و تعریف روابط بین این اعضا متمرکز بود. اما تحقیقات روی قدرت انسان در تشخیص چهره نشان داد که ویژگی های اعضای منفرد صورت و ارتباطات لحظه ای بین آنها برای شناخت مناسب چهره کافی نیست.

 

در سال ۱۹۶۶ Bledsoe اولین کسی بود که یک روش نیمه اتوماتیک برای تشخیص چهره ارائه کرد. در این روش چهره ها بر اساس ویژگی هایی که به وسیله ی انسان علامت زده شده بود دسته بندی می شدند. اندکی بعد با کارهای انجام شده در آزمایشگاههای Bell, یک بردار با بیش از ۲۱ ویژگی (مانند عرض دهان, ضخامت لبها و …) تو سعه داده شد. ویژگی های انتخاب شده عمدتاً حاصل ارزیابی های ذهن انسان بودند و پیاده سازی آنها کار مشکلی بود.

 

در سال ۱۹۸۹, Kirby و Sirovich یک روش جبری برای محاسبه ساده ی eigenface ها ارائه کردند.

 

در سال ۱۹۹۱ , Turk و Pentland اثبات کردند که خطای مانده هنگام کدینگ eigenface ها می تواند برای دو منظوراستفاده شود:

• تشخیص وجود چهره در یک عکس
• تعیین محل تقریبی چهره در عکس

این دو نفر نشان دادند که با ترکیب دو مورد بالا, تشخیص بلادرنگ چهره ممکن است. این مطلب جرقه ی یک انفجار در تحقیقات تشخیص چهره بود. بعد از ارائه ی این روش مقالات زیادی بر مبنای آن به رشته ی تحریر درآمده که در ادامه به برخی از آنها اشاره میکنیم :

در مقاله ای از Rajkiran Gottumukkal, Vijayan K.Asari روشی به نام Modular PCA ارائه شده است. با مقایسه ی این روش با روش PCA متداول, مشخص می شود که این روش با وجود تغییرات زیادی در جهت تابش نور وحالت چهره, نرخ بازشناسی بیشتری نسبت به PCA دارد. در این روش عکسها به چند قسمت کوچکتر تقسیم می شوند و PCA روی هرکدام از این قطعات به طور جداگانه اعمال می شود. این موضوع باعث می شود که تغییرات چهره از جمله تغییر در جهت تابش نور و حالت چهره, باعث تغییر ویژگی های موضعی چهره یک فرد نشود.

 

در مقاله ای از  Trupti M. Kodinariya با ترکیب الگوریتم PCA با چند الگوریتم دیگر یک روش ترکیبی ارائه شده است.

 

در این مقاله سیستم تشخیص چهره در دو حالت کار می کند : تمرین و دسته بندی

 

حالت تمرین شامل نرمال سازی و استخراج ویژگی از تصاویر با استفاده از الگوریتم PCA, ICA می باشد. . سپس ویژگی های استخراج شده, با استفاده از BPNN ها (back propagation neural network) تمرین داده می شوند تا فضای ویژگی ها به کلاسهای متفاوت دسته بندی شوند.

 

در حالت دسته بندی,عکسهای جدید به نتایج حاصل از حالت تمرین اضافه می شوند. یک روش ترکیب کننده, روی نتایج بخش تمرین اعمال می شوند تاعکسهای جدید برحسب کلاسهای ایجاد شده دسته بندی شوند.

 

در مقاله ای از احمد محمودی, روشی با نام PCA چند لایه ارائه شده است. در این روش برای محاسبه ی مولفه های اصلی از یک شبکه عصبی خطی استفاده شده است, که علاوه بر کاهش حجم مورد نیاز برای محاسبات, طراحی سخت افزار آن بسیارساده تر خواهد بود. همچنین با توجه به قابلیت های شبکه عصبی در پردازش موازی, سرعت انجام محاسبات افزایش چشم گیری داشته است.

 

منظور از واژه ی چند لایه در این پست این است که برای بازشناخت چهره ی یک فرد, ابتدا چند چهره که بیشترین شباهت به این چهره را دارند استخراج شده, آنگاه در مرحله ی بعد فرایند پیشنهادی در بین چهره هایی که بیشترین امتیاز شباهت را دارا میباشند ادامه داده شود. با توجه به این که دامنه ی جستجو محدودتر شده, انتظار می رود که نتایج بدست آمده دقیق تر باشد.

 

در مقاله ای از داود ساریخانی, روشی با استفاده از الگوریتم های PCA, LDA و شبکه های عصبی پیشنهاد شده است.روش ارایه شده دارای چهارقسمت پردازشی زیراست:

 

بخش پیش پردازش شامل یکنواخت سازی هیستوگرام و نرمالیزه کردن تصاویر

بخش کاهش بعد فضا به کمک PCA

استخراج ویژگیها با استفاده از LDA برای جداسازی کلاس ها و تفکیک پذیری چهره ها

استفاده از شبکه عصبی به منظور طبقه بندی چهره ها و اعلام هویت چهره