Hallo zusammen, das klingt nach einem machbaren Projekt. Gerne mal ausprobieren. Neben der Hauptkomponentenanalyse kann es vielleicht auch hilfreich sein andere, nichtlineare Dimensionsreduktionsverfahren (z.B. LaplaceEmbedding, tSNE, Isomap, [variational] Autoencoder etc.) zu versuchen, um z.B. eine Visualisierung der Daten (oder einer Teilmenge) in 2d/3d hinzubekommen. Da wäre es dann zur Visualisierung vermutlich auch gut, nochmal auf die Originalbilder (https://susanqq.github.io/UTKFace/) zu schauen. Die könnte man dann z.B. im 2d Plot an entsprechender Position (wie z.B. hier: https://images.app.goo.gl/g6dnwJZeMUeK1kKdA ) darstellen. Das wäre z.B. eine Idee mit dem Datensatz zu arbeiten. Viele Grüße und viel Erfolg, Bastian Bohn Am 26.06.23 um 21:49 schrieb Arno Feiden:
Hallo Bastian,
kannst du dazu etwas sagen? Oder an die richtige Person weiterleiten? :)
Liebe Grüße Arno
----- Forwarded Message ----- From: "Cedric Laurin Wiefel" <s6cewief@uni-bonn.de> To: "Arno Feiden" <arno.feiden@scai.fraunhofer.de> Sent: Monday, 26 June, 2023 18:47:22 Subject: Mllab Final Project
Sehr geehrter Herr Feiden,
mein Übungspartner und ich hatten vorhin in der Besprechung des 5. Übungsblattes vergessen etwas zu fragen. Wir würden gerne für das letzte Projekt an einem eigenen Datensatz arbeiten und haben uns für folgenden entschieden: https://www.kaggle.com/datasets/nipunarora8/age-gender-and-ethnicity-face-da...
Unser Ziel ist es Gesichter anhand verschiedener Merkmale zu Klassifizieren und eine Hauptkomponentenanalyse durchzuführen. Ist dies möglich und welche Sachen sollten wir beachten? Wir sind beide am Mittwoch anwesend und würden auf Sie oder jemand anderen zukommen.
Mit freundlichen Grüßen William & Cedric
-- Dr. Bastian Bohn Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI Abteilung Numerische Datenbasierte Vorhersage (NDV) Schloss Birlinghoven 53757 Sankt Augustin Tel.: +49 2241 14 4225 https://www.scai.fraunhofer.de/de/geschaeftsfelder/numerische-datenbasierte-...