特征脸算法

Question

我正在用OpenCV编写一个人脸识别程序。

当生成时，特征脸：

• ，我需要使用一个巨大的未知面孔数据库吗？
• ，我只需要使用我想要系统识别的人的照片吗？
• ，我需要两者都用吗?

我说的是特征脸一代，这是“学习”的一步。

我需要用多少张照片才能有好的准确性？更像是20岁还是2000岁？

谢谢

Answer 1

特征面的工作原理是利用主成分分析( PCA )将人脸投影到特定的“人脸基础”中。这个基础不需要包括你想要认识的人的照片。

相反，我鼓励您在注册良好的大型数据库(至少10k个人脸)的基础上进行培训(特征脸不能很好地处理移出的图像)。土耳其和彭特兰的原始论文之所以引人注目，一定程度上是因为他们发布了庞大的引脚注册人脸数据库。我还想说，在数据库和测试输入之间尝试将照明标准化为相同。

在测试方面，前20个组件应该足以重建一个可识别的人脸，而前100个组件应该足以区分本质上任意大的数据集的任意两个面。

Answer 2

你不需要太多的随机面孔来组成一个人的脸；在接近20个的地方应该会有好的结果，如果可以的话，也许会有更多。在相同的照明条件下，它们都应该尽可能地排在一起，正面和照片都是灰色的。