cv::face::EigenFaceRecognizer クラス

#include <opencv2/face/facerec.hpp>

Collaboration diagram for cv::face::EigenFaceRecognizer:

静的公開メンバ関数
static Ptr< EigenFaceRecognizer >	create (int num_components=0, double threshold=DBL_MAX)
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	ファイルからアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	文字列からアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	ファイルノードからアルゴリズムを読み込む。

Additional Inherited Members
Public Member Functions inherited from cv::face::BasicFaceRecognizer
virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
cv::Mat	getEigenValues () const
cv::Mat	getEigenVectors () const
cv::Mat	getLabels () const
cv::Mat	getMean () const
int	getNumComponents () const
std::vector< cv::Mat >	getProjections () const
double	getThreshold () const CV_OVERRIDE
virtual void	read (const FileNode &fn) CV_OVERRIDE
virtual void	read (const String &filename)
	FaceRecognizer とそのモデル状態を読み込む。
void	setNumComponents (int val)
void	setThreshold (double val) CV_OVERRIDE
virtual void	write (const String &filename) const
	FaceRecognizer とそのモデル状態を保存する。
virtual void	write (FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE
Public Member Functions inherited from cv::face::FaceRecognizer
virtual String	getLabelInfo (int label) const
	ラベルから文字列情報を取得する。
virtual std::vector< int >	getLabelsByString (const String &str) const
	文字列からラベルのベクトルを取得する。
int	predict (InputArray src) const
void	predict (InputArray src, int &label, double &confidence) const
	与えられた入力画像に対してラベルと関連する信頼度（距離など）を予測する。
virtual void	predict (InputArray src, Ptr< PredictCollector > collector) const =0
	実装されている場合 - 予測のすべての結果を、独自の結果処理に利用できるコレクタに送る
virtual void	setLabelInfo (int label, const String &strInfo)
	指定したモデルのラベルに対して文字列情報を設定する。
virtual void	train (InputArrayOfArrays src, InputArray labels)=0
	与えられたデータと関連するラベルを用いて FaceRecognizer を学習する。
virtual void	update (InputArrayOfArrays src, InputArray labels)
	与えられたデータと関連するラベルを用いて FaceRecognizer を更新する。
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const
Protected Attributes inherited from cv::face::BasicFaceRecognizer
Mat	_eigenvalues
Mat	_eigenvectors
Mat	_labels
Mat	_mean
int	_num_components
std::vector< Mat >	_projections
double	_threshold
Protected Attributes inherited from cv::face::FaceRecognizer
std::map< int, String >	_labelsInfo

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< EigenFaceRecognizer > cv::face::EigenFaceRecognizer::create ( int num_components = 0, double threshold = DBL_MAX )

static

Python:
	cv.face.EigenFaceRecognizer.create(	[, num_components[, threshold]]	) ->	retval
	cv.face.EigenFaceRecognizer_create(	[, num_components[, threshold]]	) ->	retval

引数

num_components	この主成分分析(Principal Component Analysis)で保持される成分(つまり固有顔)の数。ヒントとして、良好な再構成能力を得るために保持すべき成分(固有顔)の数に関する規則は存在しない。これは入力データに依存するため、数を変えて実験すること。80個の成分を保持すれば、ほぼ常に十分である。
threshold	予測時に適用されるしきい値。

注記:

• 学習と予測はグレースケール画像で行わなければならない。色空間の変換には cvtColor を使用する。
• 固有顔法(EIGENFACES METHOD)は、訓練画像とテスト画像が同じサイズであることを前提としている。 (大文字なのは、これについて尋ねるメールを非常に多く受け取ったためである)。入力データが正しい形状を持つことを確認しなければならず、そうでなければ意味のある例外がスローされる。画像のリサイズには resize を使うこと。
• このモデルは更新をサポートしていない。

モデルの内部データ:

• num_components については EigenFaceRecognizer::create を参照。
• threshold については EigenFaceRecognizer::create を参照。
• eigenvalues この主成分分析の固有値(降順に並んでいる)。
• eigenvectors この主成分分析の固有ベクトル(対応する固有値の順に並んでいる)。
• mean 学習データから算出された標本平均。
• projections 学習データの射影。
• labels 予測時に適用されるしきい値。最近傍までの距離がこのしきい値より大きい場合、このメソッドは -1 を返す。

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/face/facerec.hpp