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顔認識とPCAとK-meansクラスタリングを用いた似た顔画像検出 - Qiita
はじめに 似た画像の検出は画像認識におけるよく利用される機能の一つです。 レコメンドシステムや検索... はじめに 似た画像の検出は画像認識におけるよく利用される機能の一つです。 レコメンドシステムや検索システムでは数万、数十万という画像を利用することも少なくありません。 画像のサイズや比較方法にもよりますが、数千、数万枚のなかから似た画像を検索するのは膨大な処理時間が必要になります。 そこでk-meansとPCAを利用してデータ量や比較回数を削減して似た画像を検出する方法を考えます。 Face Recognition 顔の特徴は以下のURLのライブラリで実装できる、128次元のベクトルで表されるface_landmarkを利用します。 https://github.com/ageitgey/face_recognition PCA後の次元数は寄与率を見つつ20としました。PCAを行って次元削減をした後にk-meansによってK=10のクラスタに分類します。 各クラスタの重心から最も近いものを
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