Tartismaya ok, ama “bok”, “ahmak” kelimeleri duzeyi kanimca dusurmus.
Tartismaya gelince Jim Qode’in fikirlerine katilmiyorum. Is ile ilgili olarak hissettigim amac; izleyicinin (ben,sen veya o) 550 milletvekiline fiziksel goruntulerinin izleyiciye olan benzerliginin ortaya konulmasi.
Bu durumda her bir milletvekilinden esit miktarda (yuzde 1, onbinde 1 etc. ama esit) daha dogru geliyor ki Jim Qode yorumundaki “ben olsaydim gelen resimlerin, milletvekillerinden eigenface uzayinda en yakin milletvekiline converge etmesini bekler, ….. ” durumu beni temsil edecek olan 550 milletvekilinin sadece kucuk bir bolumununden faydalanmak olur. Bu da isin ozune yani 550 milletvekilinin bana benzerligi sorusundan hareketle, beni temsil edip edemedigi sorusunun cevabi icin dogru bir yontem olmazdi.

Fikrin son cumlende ozetlenen fikir oldugunun ben de farkindayim ama yapilan is bence bunu karsilamiyor. Ya da belki bir kac uygun major’i okumus adam icin karsilar bilemiyorum.

1. Yorumlara isim ve doğru adres bırakan kişiler spamci değil demektir. Spamler dışında Dugumkume’de bugune kadar hiç bir yorumu yayınlamamazlık etmedik, sansürlemedik.

2. İlk yazdığın yorum Ali’nin emeğine saygısızlık bence. O yüzden ahmakça. Neden böyle bir şey yazdığın ise internet’te davranış psikolojisi çalışanlar için iyi bir vaka. Yorum yazarak öğrenirsin derken yazmak düşünceleri düzenleyip iletişime geçirdiği için öğretici demek istedim.

3. Son yorumunda Eigenvekil’i sadece teknik yapısıyla ve istatistik biliminin ideallerine göre ele alıyorsun. Teknik açıklaman için sağol. Belki böyle bir teknik geliştirme yapılabilir projede. Bence Eigenvekil istatistiki temsil, politik temsil, ve sanatsal temsilleri bir arada kullanarak temsilin temsil ettiği öznenin özelliklerini nasıl optimize edip yonttuğuna işaret ediyor.

Isi yerinde gormedim. Burdaki resimlere baktim sadece.

Arikan

Eigenface algoritmasini ve kullanim alanini biliyorum. Neyi ogrenmem gerektigini iki cumlelik yorumundan cikartamadim. Umarim eigenface degildir. Yorumuma yaptigin su yorumun ne kadar ahmakca oldugunun farkidasindir sanirim. Bir tek ismimi ve siteme verdigim linki yayinlamak icin yayinlayacaksan hic yayinlama daha iyi.

Eigenface algoritmasini bilen biri icin yapilan is sadece bir eigenface uygulamasi ve binlerce kez gordumuz kompozit resimlerden birkac tane daha. Bilmeyen biri icinse darmaduman bir takim resimlerden olusuyor. Ilginc degil.

Eigenface ile alinmis ortalamalar ve orta noktalar bilgisayar icin elbette bir sey ifade ediyor. Sonucta cok boyutlu eigenvector uzayinda her biri bir noktayi isaret ediyor ama peki bir insan beyni icin cok bir sey ifade ediyor mu? Bence hayir. Insan gorsel algi sistemi eigenvector uygulamasinin ortaya cikarttigindan cok daha farkli siniflandirma algoritmalariyla calisiyor. Bu yuzden 100 tane surati alip her birinin alpha’nin %1′e getirip ustuste cakistirdigimizda elde ettigimiz resim bize gordugumuzde burdaki eigenvekil surat kompozitlerinden daha cok bir surati hatirlatiyor.

Ben olsaydim gelen resimlerin, milletvekillerinden eigenface uzayinda en yakin milletvekiline converge etmesini bekler, sonra elimdeki resimle, en yakin milletvekilinin resmini birbirine %50 morph eder resimleri yanyana koyardim. Daha ilginc bir is olurdu bence ve eigenfaces nedir bilmeyen birisi icin de bir anlam ifade ederdi diye dusunuyorum.

görünüm olarak, linklerde ortaya çıkan resimler bu projenin tanıtımında kullanılan görsellerle bağlantılı gözüküyorsa da, hem süreç hem de projenin kendisi hakkında biraz teknik bilgi ekleyip bu benzerliğin, ortaya çıkan insan yüzlerinin bulanıklığından ibaret olduğunu göstermekte yarar görüyorum. bulanıklık da bir benzerlik elbette ama süreç göründüğü kadar basit değil:

burada eigenvekil denilen şey aslında eigenvector (”özvektör”) veya eigenface (”özyüz”) terimlerinin yerine kullanılmış bir kelime. kullanılan yöntem ise eigenface yöntemi veya temel bileşenler analizi (principal components analysis - pca) ve bu basit bir ortalama almaktan da, yüz resimlerinin belli katsayılarla kombinasyonun oluşturmaktan da çok farklı. bu yöntem, belli bir düzeni olan ve birkaç boyuta dağılmış verilerin, daha az boyutla ifade edilebilmesi için yeni koordinat eksenleri (veya vektörler, temel bileşenler de diyebiliriz) bulunması ile ilgili. mesela istatistiği bir kenara bırakıp şöyle bir örnek de verebiliriz: 50 cm’lik bir cetvel düşünün. cetvelin genişliği 5 cm, yüksekliği de 2mm diyelim. cetvel 3 boyutlu bir cisim olmasına rağmen aklınızda bu cetveli canlandırmanız için 2mm’lik kalınlığa ihityacınız yok, dolayısıyla cetveli kolaylıkla 3 boyuttan 2 boyuta indirerek ifade edebilirsiniz. hatta 5 cm’lik genişliği de bir kenara bırakıp bunu sadece “50cm’lik cetvel” olarak tanımladığınızda da herkes sizi anlayacaktır. bu durumda 3 boyutlu geometrik bir veriyi 1 boyuta indirgemiş olduk. yeni koordinat sistemimiz tek eksenli ve cetvelin üzerinde boylu boyuna uzanan bir vektör olmuş oldu. şimdi diyeceksiniz ki “bunun resimlerle ne ilgisi var?”. aslında her monokrom resim, bir sayı dizisinden oluşuyor. örneğin 200×100 piksellik bir resim matematiksel olarak 20.000 boyutlu bir uzayda bir nokta olarak düşünülebilir. 550 milletvekili aldığımız zaman, 20.000 boyutlu uzaya 550 nokta yerleştirmiş oluyoruz. bu noktaların hepsi birer yüz fotoğrafını temsil ettiği için belirli bir düzenleri var ama 20.000 boyutta bunu hayal etmek, aklımızda canlandırmak imkansız gibi; bu yüzden 3 boyutlu uzayda cetvel örneğini verdim. nasıl cetveli tarif eden geometrik verileri 3 boyuttan 1 boyuta indirebildiysek, milletvekili yüz uzayını da 20.000 boyuttan 550′ye, sonrasında da 150-200′e indirebiliyoruz, bunun detayına inmiyorum, matematikle haşır neşir olup merak edenler ayrıntılı bilgi için http://csnet.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf ve http://www.snl.salk.edu/~shlens/pub/notes/pca.pdf linklerine gözatabilirler. ortaya çıkan 150-200 vektör elimizdeki verileri ifade etmek için yeterli oluyor. dışarıdan yeni veri girildiğinde ise bunu ifade ederken çuvallıyor (otomatik yüz tanıma sistemlerinde bunun anlamı “girilen resimdeki insanın benzer bir fotoğrafı veritabanında bulunamadı”). mesela cetvel örneğinde, uzayda belli bir açıyla duran cetveli, uzunluğu yönünde bir eksen ile tek boyutlu şekilde ifade etmişken, başka yöne bakan bir cetvel koyarsak ve aynı eksenle ifade etmek istersek başarılı olamayız. işte eigenvekil projesi bu ‘çuvallama’nın ifadesi ve bunun bir metafor olarak kullanımı gibi görülebilir.

peki ortalama milletvekili resmi neden var, derseniz; o sadece 150 temel bileşenden bir tanesi, en alttaki görselde, ağırlık sırasına göre dizilmiş 144 özyüze bakılacak olursa, ilk sıradakinin ortalama yüz olduğunu görebilirsiniz. belki akılları karıştırmamak için hiç kullanılmayabilirdi de (zaten sergide kullanılmadı), çünkü süreç hakkında ipucu veren birşey sadece..

http://www.chrisoshea.org/projects/wellcome-face/

Bana bir acidan Daniel Rozin’in aynalarini hatirlatiyor:
http://www.smoothware.com/danny/