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我剛用Viola-Jones算法檢測到了人臉。我從框架(或視頻)裁剪臉部,並將其作爲訓練集。在我的視頻中,有5個不同的臉孔。我決定使用特徵臉進行人臉識別。我以輸入圖像的無核距離爲結束。我現在應該做的是什麼。我是否需要使用分類或聚類技術?在我的項目中,他們告訴我們要使用kmeans聚類。它可以是使用eucledian距離解釋嗎?給一些有用的鏈接,以便我能更好地理解。我是否必須爲我的項目選擇分類或羣集?
我剛用Viola-Jones算法檢測到了人臉。我從框架(或視頻)裁剪臉部,並將其作爲訓練集。在我的視頻中,有5個不同的臉孔。我決定使用特徵臉進行人臉識別。我以輸入圖像的無核距離爲結束。我現在應該做的是什麼。我是否需要使用分類或聚類技術?在我的項目中,他們告訴我們要使用kmeans聚類。它可以是使用eucledian距離解釋嗎?給一些有用的鏈接,以便我能更好地理解。我是否必須爲我的項目選擇分類或羣集?
當你有5個不同的面孔時,這聽起來像是我的分類。這是一個標籤專欄!
我不認爲k-means會讓你得到任何地方。當您獲得高維數據(如圖像)時,k-means的表現與隨機凸分區一樣好。即它在很大程度上是無用的。