固有顔
固有顔集合を生成するには、人間の顔のデジタル化された画像(同じ照明条件でなければならない)を多数集積し、目と鼻の位置を合わせる。そして、解像度を合わせるために再標本化する。このようなデータから主成分分析 (PCA) と呼ばれる手段で固有顔を抽出する。顔画像を固有顔に変換する過程は以下の通りである。
訓練例集合を用意する。訓練例集合 T を構成する顔画像群は既に用意されているものとする。
平均を減算する。平均行列 A を計算して T にあるオリジナルから減算する。結果を変数 S に格納する。
共分散行列を計算する。
共分散行列から、固有ベクトルと固有値を計算する。
主成分を選ぶ。
5番目のステップ以前に多数の固有顔が生成されるが、実際に必要とされるのはごく一部である。それらの中から最も固有値の高いものを選ぶ。例えば、100×100の画像を使っている場合、1万の固有ベクトルが生成される。ほとんどの個人は100から150のデータベースで特定できるので、1万のうちのほとんどは捨てられ、最も重要なものだけが残される。
固有顔には、様々な明暗のパターンがある。このパターンは顔の様々な特徴がどのように選ばれ、評価されるかを示している。