Сравнительный анализ алгоритмов распознавания лиц …
5
Рис. 2.
Блок-схема алгоритма на основе фильтров Габора
Сравнение характеристик алгоритмов.
Применимость алго-
ритмов распознавания лиц в различных ситуациях может быть оце-
нена исходя из результатов проведенных исследований.
На рис. 3 и 4 представлены результаты исследования точности
алгоритмов. Здесь точность понимается как отношение количества
корректных результатов распознавания лица к общему количеству
попыток. Алгоритмы тестировались для различных расстояний меж-
ду камерой и пользователем. Алгоритм EigenFace более точен, при-
чем с уменьшением расстояния до камеры его точность возрастает.
Скорость распознавания одного кадра зависит от количества фо-
тографий в базе данных (рис. 5).
Полученные результаты показывают, что алгоритм с использова-
нием фильтров Габора работает быстрее. Это связано с тем, что раз-
мерность анализируемого пространства в нем существенно меньше
(dim 20), чем в EigenFace (dim 10000).
Важно отметить, что по причине большего количества вычисле-
ний для каждого сравнения алгоритм EigenFace очень чувствителен к
объему базы данных, чего нельзя сказать об алгоритме с использова-
нием фильтров Габора.
