我一直在研究基于 bytefish 提供的 fisherfaces 实现（pre opencv 2.4 版本）的人脸识别器。实际的 fisherfaces 算法是相同的，不同之处主要是方便的：
- 图像/存储压缩。
- 按字符串分类，而不是整数。
- 包容性预测（按百分比排序的多个结果）。
注意：百分比的计算公式为： percent = 1.0 - (lowdist/distthreshold) 其中 lowdist 是 src 矩阵（测试人脸图像）和投影集中的矩阵（训练人脸图像）之间的最小欧几里德距离，distthreshold 是允许的最大距离。
包容性预测是我遇到麻烦的地方。我还没有找到一种体面的方法来计算要使用的最佳阈值。目前我只是选择 2200.0 作为随机值进行测试。这当然会产生很多不稳定的结果，尤其是当面部图像来自具有不同照明和分辨率的随机源时。
所以我的问题是：有没有办法计算与渔脸一起使用的最佳距离阈值？
我已将源代码提供给下面的识别器。
忽略方法“FBaseLDARecognizer::calculateOptimalThreshold”，它还没有完成。目标是将一组人脸添加到识别器中，然后针对一组已知分类的未知人脸进行测试，并获得最大和最小正确距离。据我所知，我还没有想到一种有用的方法来使用这些数据。所以目前它总是返回 0.0。
注意：这还没有完成，我还没有清理一些性能问题。此外，此代码未注释。如果需要进一步解释，请告诉我，我可以评论并重新上传文件。
源文件：