Статья «Выделение лица на фотографии в реальном времени с помощью метода главных компонент».
Данная статья авторов Е. В. Еремина, Ю. Х. Раджабовой и А. А. Тельных представляет краткий обзор подхода к проблеме поиска лица на фотографии и идентификации найденного человека с помощью метода главных компонент и алгоритма Eigenface. [3].
Статья описывает преимущества метода главных компонент в контексте поставленных задач, а именно: высокая скорость обработки и применимость подхода к идентификации лица при различных углах поворота и эмоционального выражения.
Авторы статьи в доступной для понимания форме описывают этапы алгоритма и архитектуру своего решения.
Важной особенностью статьи является математическое описание метода уменьшения размерности ковариационной матрицы выборки для нахождения её собственных векторов и собственных значений.
Статья «Eigenfaces for Recognition»
Предметом работы исследователей M. Turk и A. Pentland Массачусетского Технологического Института также является применение метода главных компонент к проблемам идентификации человека по изображению его лица.
Данная статья содержит более детальное и глубокое описание математического аппарата рассматриваемого подхода и краткое описание применения альтернативных методов, таких как нейронные сети. Помимо этого, авторы демонстрируют свои экспериментальные результаты в точности идентификации при различных параметрах. [6].
Статья «Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection»
Отличительной особенностью данной работы является описание альтернативного алгоритма Fisherface для идентификации. Авторы Peter N. Belhumeur, Joao P. Hespanha, and David J. Kriegman описывают подходы Eigenface, Linear Subspaces и Fisherface для решения задачи идентификации и выделяют основные особенности каждого из подходов. [1].
