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Conclusões
- Parece ser possível com a BD que
utilizámos,
400 retratos com 200x200 pixéis, reconstruir um retrato de face
frontal, de qualquer pessoa no mundo, com um erro que permite um
reconhecimento efectivo (erro = 5.1 < 9);
- As curvas que obtivemos para o erro em
função da dimensão da BD e da
resolução dos retratos permitem-nos mesmo estimar que com
um número de retratos superior a cerca de 600 se conseguiria um
reconhecimento perfeito, pois conseguir-se-ia um erro < 4.5;
- Este resultado parece ser relevante no que
diz respeito aos
conceitos de aprendizagem não supervisionada (unsupervised
learning), e de codificação esparsa (sparse coding),
reconstrução de imagens com poucos componentes. Relevante
para a codificação esparsa de retratos porque mostra que
poucos componentes bastam para a reconstrução de um
retrato com erros aceitáveis. Relevante para a aprendizagem
não supervisionada porque se observa que podemos reconstruir
novos retratos com componentes antigas, com erros aceitáveis do
ponto de vista do reconhecimento.
Estaremos
em
presença da uma biblioteca de Babel para retratos?
Figura
16. Biblioteca de Babel
Ou
do que se poderia chamar um
“retratário”, um abecedário de retratos,
capaz de ser utilizado para “escrever” qualquer retrato.
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