Reconnaissance d'image utilisant l'apprentissage supervisé ou non supervisé

Question

Je connais les méthodes d'apprentissage supervisé (SVM, Entropie maximale, classificateurs de Bayes) pour la classification textuelle, mais pour l'image je ne peux pas savoir d'où je devrais commencer.

J'ai un ensemble d'images humaines (exclusivement des femmes) que je dois classer comme étant belles ou pas. Le premier obstacle auquel je suis confronté est la "sélection des caractéristiques". Je pensais prendre la forme des cheveux, le teint, la forme des yeux comme des caractéristiques, mais ils deviennent trop complexes à détecter. OCR en comparaison semble relativement plus facile que les formes peuvent être mis en noir format & et trouver le meilleur match avec les symboles connus.

Je suis également prêt à explorer des méthodes d'apprentissage non supervisées si cela est plus utile. Veuillez me donner des indications sur la façon dont je devrais commencer. Toute bibliothèque libre d'utiliser serait vraiment génial (pourrait être dans n'importe quelle langue)!

Answer 1

Si vous voulez classer beau/pas beau, vous voulez utiliser l'apprentissage supervisé parce que l'apprentissage non supervisé n'a aucune idée du concept «beau», vous devez l'introduire via des étiquettes. Comme un pointeur pour commencer, il y a un article récent sur la beauté du visage sur ECCV 2010 (vous pouvez le trouver sur http://dgray.info/), dans l'introduction il y a beaucoup de références à d'autres papiers.