使用多輸出估算器完成人臉繪制?

本示例說明了使用多輸出估算器來完成圖像。目標是根據給定臉部的上半部分來預測其下半部分。

圖像的第一列顯示真實面孔。下幾列說明了極端隨機樹，k近鄰，線性回歸和嶺回歸如何完成這些面孔的下半部分。

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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

# 加載人臉數據集
data, targets = fetch_olivetti_faces(return_X_y=True)

train = data[targets < 30]
test = data[targets >= 30]  # 在獨立的單個人的照片上進行測試

# 測試一組人
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]
# 臉的上半部分
X_train = train[:, :(n_pixels + 1) // 2]
# 臉的下半部分
y_train = train[:, n_pixels // 2:]
X_test = test[:, :(n_pixels + 1) // 2]
y_test = test[:, n_pixels // 2:]

# 擬合估算器
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)

# 繪制完整的人臉圖像
image_shape = (64, 64)

n_cols = 1 + len(ESTIMATORS)
plt.figure(figsize=(2. * n_cols, 2.26 * n_faces))
plt.suptitle("Face completion with multi-output estimators", 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()

輸出：

腳本的總運行時間：（0分鐘2.931秒）