Visualizator Eigenfaces
Compune o fata ca o combinatie liniara de eigenfaces ajustand coeficientii \(\alpha_i\).
\[
\mathbf{f} \approx \underbrace{\boldsymbol{\mu}}_{\text{fata medie}}
+ \sum_{i=1}^{k} \underbrace{\alpha_i}_{\text{slider}}
\underbrace{\mathbf{u}_i}_{\text{eigenface } i}
\]
Fiecare slider controleaza coeficientul \(\alpha_i\) al componentei principale \(i\). Canvas-ul afiseaza rezultatul in timp real.
Se incarca datele eigenfaces...
De ce functioneaza?
PCA gaseste directiile de varianta maxima in spatiul imaginilor de fete. Aceste directii, eigenfaces, formeaza o baza ortogonala. Orice imagine de fata poate fi aproximata ca o combinatie liniara a acestora. Cu cat folosim mai multe componente, cu atat aproximarea e mai fidela. Clasificatorul SVM lucreaza direct cu coeficientii \(\alpha_i\), nu cu pixelii bruti: dimensionalitate redusa de la 1850 la 150.