распознавание лица OpenCV/EmguCV

Question

Я пытаюсь создать приложение, которое обнаруживает лица и распознает их. Я сделал Face detection, но я хочу, чтобы некоторые идеи, когда признание. Я использую веб-камеру для отслеживания, и она может обнаружить лицо. Затем я беру только часть лица на новое серое изображение и сравниваю его с помощью EigenObjectRecognizer со списком изображений в базе данных.

Но это не дает хороших результатов. Несколько раз он обнаружил, что что-то не так, несколько раз ничего. Я хочу спросить, что для сравнения фотографий, какие дополнительные методы я должен реализовать? Как выравнивание гистограммы или разрешение выравнивания граней?

Answer 1

Проверьте свой ответ по указанной ниже ссылке. В нем есть некоторые ссылки, которые будут вам полезны, в основном видео YouTube, о котором я упоминал.

Dice face value recognition

Answer 2

Eigenfaces будет только вы так далее в признании лица. Существует ограничение с количеством лиц, которые вы можете тренировать. Вам нужно будет изучить новые алгоритмы, проверить новые документы в этой области и реализовать их.

Вы можете реализовать эффективность Eigenfaces, убедившись, что все ваши изображения имеют одинаковую ориентацию и размер. Ориентация и позиция очень важны. Поэтому убедитесь, что вы применить правильные преобразования перед сравнением

Answer 3

У меня есть OpenCV распознавания лиц (Haar обнаружения лица + Гистограмма Эквалайзер + Eigenfaces) учебник и свободный исходный код, который вы могли бы попробовать: обнаружение и лица http://www.shervinemami.info/faceRecognition.html

Answer 4

Face классификация это совершенно разные проблемы. Я могу рассказать вам по моему опыту и прочитать несколько работ по классификации лиц, что хороший способ начать - это прочитать о Основном анализе компонентов (PCA, также известном как Eigenfaces), линейном дискриминантном анализе (LDA) Фишера и инструментах поддержки векторных машин (SVM). Это методы классификации, которые чрезвычайно полезны для классификации лиц, и получается, что OpenCV уже включает отличные реализации на PCA и SVM. Отличным ресурсом для распознавания лиц и классификационного кода для OpenCV в C++ является this website.

Один сайт, который предлагает ресурсы и ссылки на документы для наиболее релевантных методов классификации лиц, - this one.

Хорошо объясненный пример PCA Eigenfaces и LDA с образцом кода в Matlab, который был чрезвычайно полезен для моей первой программы классификации лиц is here.