Některé eigenfaces z AT&T Laboratories Cambridge.
Eigenfaces je soubor vlastních vektorů používaných v počítačovém problému rozpoznávání lidské tváře. Přístup k používání vlastních vektorů pro rozpoznávání byl vyvinut Matthewem Turkem a Alexem Pentlandem počátkem roku 1987 a je považován za první úspěšný příklad technologie rozpoznávání tváře.[Jak odkazovat a odkaz na shrnutí nebo text] Tyto vlastní vektory jsou odvozeny z kovarianční matice pravděpodobnostního rozdělení vysokodimenzionálního vektorového prostoru možných tváří lidských bytostí.
Před pátým krokem bude vytvořeno velké množství vlastních čísel a mnohem méně jich bude skutečně potřeba. Vyberte z nich ty, které mají nejvyšší vlastní čísla. Pokud například pracujeme s obrázkem 100 x 100, pak tento systém vytvoří 10 000 vlastních čísel. Protože většinu jedinců lze identifikovat pomocí databáze o velikosti mezi 100 a 150, většina z 10 000 může být zahozena a mělo by zůstat jen to nejdůležitější.
Vytvořené eigenfaces se budou jevit jako světlé a tmavé oblasti, které jsou uspořádány v určitém vzoru. Tento vzor je způsob, jakým jsou jednotlivé rysy obličeje vybrány, aby byly vyhodnoceny a bodově ohodnoceny. Bude existovat vzor pro vyhodnocení symetrie, pokud existuje nějaký styl vousů, kde je vlasová linie, nebo vyhodnocení velikosti nosu nebo úst. Jiné eigenfaces mají vzory, které jsou méně jednoduché na identifikaci, a obraz eigenface může vypadat velmi málo jako tvář.
Technika používaná při vytváření eigenfaces a jejich používání pro rozpoznávání se používá i mimo rozpoznávání obličeje. Tato technika se používá i pro analýzu rukopisu, odečítání ze rtů, rozpoznávání hlasu a lékařské zobrazování. Proto někteří nepoužívají termín eigenface, ale raději používají ‚eigenimage‘.
V podstatě jsou eigenfaces sadou „standardizovaných složek obličeje“, odvozených ze statistické analýzy mnoha obrázků obličejů. Za kombinaci těchto standardních obličejů lze považovat jakýkoli lidský obličej. Například váš obličej může být složen z 10% z eigenface 1, 55% z eigenface 2 a dokonce i z -3% z eigenface 3. Hodnoty spojující obličej s eigenface mohou být kdekoli od 100% do -100%, čím vyšší je hodnota, tím blíže je obličej k tomuto eigenface. Pozoruhodné je, že není potřeba mnoho dohromady sečtených eigenfaces, aby vznikla věrná podoba většiny obličejů. Také proto, že obličej člověka už není zaznamenán digitální fotografií, ale místo toho jen jako seznam hodnot (jedna hodnota pro každý eigenface v použité databázi), je mnohem méně místa pro obličej každého člověka.
Pro doplnění eigenfaces byl vyvinut jiný přístup nazvaný eigenfeatures. Ten kombinuje měření obličeje (měření vzdálenosti mezi obličejovými rysy) s přístupem eigenface.
Jiná metoda, která soutěží s technikou eigenface, používá „fisherfaces“. Tato metoda pro rozpoznání obličeje je méně citlivá na změny osvětlení a pózy obličeje než metoda používající eigenfaces.