機械学習で顔を出す

この例では、さまざまな機械学習アルゴリズムを使用して画像を完成させる方法を示します。 目標は、上半分が与えられた場合、顔の下半分を予測することです。



画像の最初の列は実際の顔を示しています。 次の列は、ツリー(完全にランダム化されたツリー)、k最近傍/ K-nnメソッド、線形回帰、およびRidgeCV(リッジ回帰完了)がこれらの面の下半分をどのように完了するかを示しています。







#   import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces from sklearn.utils.validation import check_random_state from sklearn.ensemble import ExtraTreesRegressor from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.linear_model import RidgeCV #    data = fetch_olivetti_faces() targets = data.target data = data.images.reshape((len(data.images), -1)) train = data[targets < 30] test = data[targets >= 30] # Test on independent people #     n_faces = 5 rng = check_random_state(4) face_ids = rng.randint(test.shape[0], size=(n_faces, )) test = test[face_ids, :] n_pixels = data.shape[1] #    X_train = train[:, :(n_pixels + 1) // 2] #    y_train = train[:, n_pixels // 2:] X_test = test[:, :(n_pixels + 1) // 2] y_test = test[:, n_pixels // 2:] #   ESTIMATORS = { "Extra trees": ExtraTreesRegressor(n_estimators=10, max_features=32, random_state=0), "K-nn": KNeighborsRegressor(), "Linear regression": LinearRegression(), "Ridge": RidgeCV(), } y_test_predict = dict() for name, estimator in ESTIMATORS.items(): estimator.fit(X_train, y_train) y_test_predict[name] = estimator.predict(X_test) #  image_shape = (64, 64) n_cols = 1 + len(ESTIMATORS) plt.figure(figsize=(2. * n_cols, 2.26 * n_faces)) plt.suptitle("       ", size=16) for i in range(n_faces): true_face = np.hstack((X_test[i], y_test[i])) if i: sub = plt.subplot(n_faces, n_cols, i * n_cols + 1) else: sub = plt.subplot(n_faces, n_cols, i * n_cols + 1, title="true faces") sub.axis("off") sub.imshow(true_face.reshape(image_shape), cmap=plt.cm.gray, interpolation="nearest") for j, est in enumerate(sorted(ESTIMATORS)): completed_face = np.hstack((X_test[i], y_test_predict[est][i])) if i: sub = plt.subplot(n_faces, n_cols, i * n_cols + 2 + j) else: sub = plt.subplot(n_faces, n_cols, i * n_cols + 2 + j, title=est) sub.axis("off") sub.imshow(completed_face.reshape(image_shape), cmap=plt.cm.gray, interpolation="nearest") plt.show()
      
      












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