У нас вы можете посмотреть бесплатно كورس تعلم الآلة | ٢٤. مثال Eigenfaces: استخدام PCA في تمثيل الوجوه واستخراج الملامح или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
في هذا الفيديو نستعرض مثالًا شهيرًا لتطبيق خوارزمية تحليل المكونات الرئيسية (PCA) في معالجة الصور والتعرف على الوجوه، وهو مثال Eigenfaces. نوضّح كيف يمكن استخدام PCA لاستخراج أهم المكونات التي تميّز الوجوه عن بعضها، وتحويل الصور إلى تمثيل عددي مضغوط يحتفظ بأهم الملامح. كما نعرض خطوة بخطوة كيفية تنفيذ مثال Eigenfaces باستخدام بايثون ومكتبة Scikit-Learn، مع شرح طريقة عرض المكونات الرئيسية بصريًا وكيفية إعادة بناء الوجوه من هذه المكونات. ماذا ستتعلّم في هذا الفيديو؟ مفهوم Eigenfaces وعلاقته بخوارزمية PCA كيفية استخدام PCA لاستخراج المكونات الأساسية للوجوه تمثيل الصور في فضاء المكونات الرئيسية كيفية إعادة بناء الوجوه من المكونات الأساسية تطبيق عملي بلغة بايثون باستخدام Scikit-Learn رابط دفتر Google Colab مع الكود: https://colab.research.google.com/dri... لا تنسَ الاشتراك وتفعيل الجرس ليصلك كل جديد من دروس تعلم الآلة وعلوم البيانات!