Данная статья затрагивает проблему распознавания лиц при решении задачи идентификации, где в качестве входных данных для последующей классификации используются вектора-признаки, полученные в результате работы сети глубокого обучения. Немногие существующие алгоритмы способны проводить классификацию на открытых наборах (open-set classification) с достаточно высокой степенью надежности.
Общепринятым подходом к проведению классификации является применение классификатора на основании порогового значения. Такой подход обладает рядом существенных недостатков, что и является причиной низкого качества классификации на открытых наборах. Из основных недостатков можно выделить следующие. Во-первых, отсутствие фиксированного порога — невозможно подобрать универсальный порог для каждого лица. Во-вторых, увеличение порога ведет к снижению качества классификации. И, в-третьих, при пороговой классификации одному лицу может соответствовать сразу большое количество классов. В связи с этим мы предлагаем использование метода главных компонент в качестве дополнительного способа понижения размерности, вдобавок к выделению ключевых признаков лица сетью глубокого обучения, для дальнейшей классификации векторов-признаков.
Геометрически применение метода главных компонент к векторам-признакам и проведение дальнейшей классификации равносильно поиску пространства меньшей размерности, в котором проекции исходных векторов будут хорошо разделимы. Идея понижения размерности логически вытекает из предположения, что не все компоненты N-мерных векторов-признаков несут значимый вклад в описание человеческого лица и что лишь некоторые компоненты образуют большую часть дисперсии. Таким образом, выделение только значимых компонентов из векторов-признаков позволяет производить разделение классов на основании самых вариативных признаков, без изучения при этом менее информативных данных и без сравнения вектора в пространстве большой размерности.
The study objective is face recognition for identification purposes. The input data to be classified are attribute vectors generated by a deep learning neural network. The few existing algorithms can perform sufficiently reliable openset classification.
The common approach to classification is using a classification threshold. It has several disadvantages leading to the low quality of openset classifications. The key disadvantages are as follows. First, there is no set threshold: it is impossible to find a common threshold suitable for every face. Second, the higher the threshold, the lower the quality of classification. Third, with the threshold classification more than one class can match a face.
For this reason, we proposed to apply the principal component analysis as an extra dimensionality reduction tool besides identifying the key face attributes by a deep learning neural network for subsequent classification of the attribute vectors. In geometric terms, the principal component analysis application to attribute vectors with subsequent classification is similar to a search for a lowdimension space where the projections of the source vectors can be easily separated. The dimensionality reduction concept is based on the assumption that not all the components on Ndimensional attribute vectors are relevant for the human face representation, and only some of them produce the larger part of the dispersion. Therefore, by selecting only the relevant components of the attribute vectors we can separate the classes using the most variable attributes while skipping the less informative data and not comparing the vectors in a highdimensional space.
Pre-processing of inkjet prints NIR spectral data for principal component analysis
