Esse projeto foi parte do trabalho de conclusão de curso na Universidade Federal Rural de Pernambuco
Neste projeto de aprendizagem de máquina, são combinados métodos de extração de características como o PCA e o LDA em conjunto com a Transformada Wavelet Discreta para a tarefa de reconhecimento facial. Uma análise estatística de diferentes funções de decomposição wavelet é realizada em 7 diferentes bases de dados com diversas características. Um total de 4 classificadores foram utilizados para medir a capacidade do método de extração.
- Linguagem Python v. 2.7;
- Numpy e OpenCV;
- Sklearn para construção dos modelos;
- Biblioteca PYWT para análise das funções.
- Principal Component Analysis (PCA);
- Linear Discriminant Analysis (LDA);
- Discrete Wavelet Transform (DWT).
Visualização dos 5 primeiros eigenvectors após o PCA (meio) e a dispersão entre classes após LDA (baixo) com 5 classes diferentes da base de dados Georgia Tech (topo).
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.decomposition import PCA
pca_m = PCA(n_components=50)
pca_m.fit(training_imgs)
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=100)
lda.fit(training_imgs, classes_treino)Imagem original (esquerda) e decomposição em um nível pela DWT (direita) com as funções de haar (topo-esquerda), bior3.7 (baixo-esquerda), db5 (topo-direita) e sym16 (baixo-direita).
import pywt
import cv2
img = cv2.imread(file)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet, level=1)- Apenas DWT;
- DWT + PCA;
- DWT + LDA;
- DWT + PCA + LDA, nessa ordem.
- Nearest Neighbor Classfier (1-NN): Classificador de distância;
- Gaussian Naive Bayes (GNB): Classificador probabilístico;
- Support Vector Machines (SVM): Classificador com máquina de vetores suporte;
- Random Forest Classifier (RFC): Classificador com árvores de decisão.
- ORL;
- AR Face Database;
- Essex Faces95;
- Yale B Face Dataset;
- Georgia Tech Face Dataset;
- LFW - Labeled Faces in The Wild;
- CASIA-WebFace;
- Youtube_Faces.
As funções wavelets que maximizam a acurácia para a tarefa de reconhecimento são então avaliadas com um intervalo de confiança de 95%. Foram consideradas mais de 4.000.000 de taxas de acurácia média para avaliação e os experimentos mostraram que algumas dessas funções não são adequadas para a tarefa. No entanto, outras funções são significativamente diferentes para os testes específicos considerados na pesquisa. A função wavelet rbio3.1 da família Reverse Biorthogonal foi a que mais apresentou resultados de acurácia mais altos se comparada com as outras funções.
- Python 2.7;
- Bases de dados com imagens alinhadas e cortadas com detecção da face.
Primeiro, tenha certeza que as bibliotecas sklearn, pywt, cv2, csv, numpy e math estão instaladas corretamente.
Caso não esteja, instale-as utilizando o pip pela linha de comando, onde <library> é qualquer uma das bibliotecas descritas:
pip install <library>No arquivo training_test_divider.py modifique o número de classes da base de dados avaliada e quantos holdouts separar para treino e teste para o algoritmo.
Modifique também o caminho da base de dados no sistema. Por padrão, 33% das imagens de cada classe são consideradas para treino e o restante para testes.
Porém, caso deseje mais ou menos, basta alterar a linha 52.
Execute tal arquivo:
python training_test_divider.pyNo arquivo __main__.py altere a linha 181 para o nome do arquivo .txt gerado pela execução do arquivo anterior e quais níveis utilizar na linha 190.
Execute tal arquivo, pela linha de comando, enquanto dentro da pasta principal do projeto:
python __main__.pyPor padrão, os níveis 1-6 e todas as combinações de métodos serão executadas para os arquivos .txt já existentes, com apenas 1 holdout. Arquivos .csv serão gerados com os resultados para todos os wavelets da biblioteca pywt.