Какие алгоритмы используются в системах распознавания личности по описаниям?

В системах распознавания личности по описаниям используются различные алгоритмы, среди них:

• Метод опорных векторов (SVM). repo.ssau.ru Алгоритм машинного обучения, который предназначается для решения задач линейной и нелинейной классификации, регрессии, а также для выявления выбросов. repo.ssau.ru Цель алгоритма — найти гиперплоскость, которая бы оптимальным образом разделяла экземпляры классов. repo.ssau.ru
• Метод k ближайших соседей (kNN). repo.ssau.ru Один из самых простых алгоритмов машинного обучения. repo.ssau.ru Построение модели основано на запоминании обучающего набора. repo.ssau.ru Основные настраиваемые параметры данного алгоритма — количество соседей и метрика. repo.ssau.ru
• Случайный лес (Random Forest). repo.ssau.ru Алгоритм машинного обучения, который представляет из себя композицию деревьев решений. repo.ssau.ru
• Метод главных компонент (PCA). repo.ssau.ru Один из самых популярных алгоритмов понижения размерности данных. repo.ssau.ru Его суть заключается в идентификации гиперплоскости, которая находится наиболее близко к данным, и дальнейшем проецировании данных на эту гиперплоскость. repo.ssau.ru
• Метод Виолы-Джонса. moluch.ru Классификатор с высокими точностью и скоростью обнаружения лиц на изображениях. moluch.ru Среди недостатков метода — долгое время обучения и требование большого объёма данных для этого. moluch.ru
• Алгоритмы распознавания лица. network-journal.mpei.ac.ru Разделяются на два типа, различающихся подходами к их реализации. network-journal.mpei.ac.ru Первые алгоритмы — эмпирические, делают попытку моделирования работы человеческого мозга в процессе идентификации лица в поле видимости. network-journal.mpei.ac.ru Другой тип алгоритмов основан на математическом аппарате, для которого задача распознавания лица является частным случаем задачи распознавания. network-journal.mpei.ac.ru