🤖 AIによる機械翻訳(非公式) — これは OpenCV 4.13.0 公式リファレンス(英語)を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版(原文) を参照してください。
Package org.opencv.face
MACE クラス
- java.lang.Object
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- org.opencv.core.Algorithm
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- org.opencv.face.MACE
public class MACE extends Algorithm
(取り消し可能な)生体特徴を用いた認証に有用な Minimum Average Correlation Energy Filter。(学習に多くの正例を必要とせず(10~50)、負例はまったく不要で、ノイズ/ソルティングに対しても頑健である) 参考: CITE: Savvides04 この実装は主に以下に基づいている: https://code.google.com/archive/p/pam-face-authentication (GSOC 2009) 次のように使う:Ptr<face::MACE> mace = face::MACE::create(64); vector<Mat> pos_images = ... mace->train(pos_images); Mat query = ... bool same = mace->same(query);追加のパスフレーズを用いた二要素認証を使うこともできる:String owners_passphrase = "ilikehotdogs"; Ptr<face::MACE> mace = face::MACE::create(64); mace->salt(owners_passphrase); vector<Mat> pos_images = ... mace->train(pos_images); // この場合、ユーザーは画像とともに有効なパスフレーズを与える必要がある: Mat query = ... cout << "enter passphrase: "; string pass; getline(cin, pass); mace->salt(pass); bool same = mace->same(query);モデルの保存/読み込み:Ptr<face::MACE> mace = face::MACE::create(64); mace->train(pos_images); mace->save("my_mace.xml"); // 後で: Ptr<MACE> reloaded = MACE::load("my_mace.xml"); reloaded->same(some_image);
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コンストラクタの要約
コンストラクタ Modifier Constructor Description protectedMACE​(long addr)
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メソッドの要約
すべてのメソッド 静的メソッド インスタンスメソッド 具象メソッド Modifier and Type Method Description static MACE__fromPtr__​(long addr)static MACEcreate()constructorstatic MACEcreate​(int IMGSIZE)constructorstatic MACEload​(java.lang.String filename)constructorstatic MACEload​(java.lang.String filename, java.lang.String objname)constructorvoidsalt​(java.lang.String passphrase)optionally encrypt images with random convolutionbooleansame​(Mat query)correlate query img and threshold to min class valuevoidtrain​(java.util.List<Mat> images)train it on positive features compute the mace filter:h = D(-1) * X * (X(+) * D(-1) * X)(-1) * Calso calculate a minimal threshold for this class, the smallest self-similarity from the train images-
クラス org.opencv.core.Algorithm から継承されたメソッド
clear, empty, getDefaultName, getNativeObjAddr, save
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メソッドの詳細
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__fromPtr__
public static MACE __fromPtr__​(long addr)
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salt
public void salt​(java.lang.String passphrase)
optionally encrypt images with random convolution- 引数:
passphrase- これから crc64 のランダムシードが生成される
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train
public void train​(java.util.List<Mat> images)
train it on positive features compute the mace filter:h = D(-1) * X * (X(+) * D(-1) * X)(-1) * Calso calculate a minimal threshold for this class, the smallest self-similarity from the train images- 引数:
images- 学習用画像を格納した vector<Mat>
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same
public boolean same​(Mat query)
correlate query img and threshold to min class value- 引数:
query- クエリ画像を格納した Mat- 戻り値:
- 自動生成
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load
public static MACE load​(java.lang.String filename, java.lang.String objname)
constructor- 引数:
filename- 事前にシリアライズされた FileStorage から新しい MACE インスタンスを構築するobjname- (省略可能) FileStorage 内のトップレベルノード- 戻り値:
- 自動生成
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load
public static MACE load​(java.lang.String filename)
constructor- 引数:
filename- 事前にシリアライズされた FileStorage から新しい MACE インスタンスを構築する- 戻り値:
- 自動生成
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create
public static MACE create​(int IMGSIZE)
constructor- 引数:
IMGSIZE- 画像はこのサイズにリサイズされる(偶数であるべき)- 戻り値:
- 自動生成
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create
public static MACE create()
constructor- 戻り値:
- 自動生成
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