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我在我的 Java 应用程序的另一个线程上收到了 JPG 图像的实时流，我想不断扫描面部，以便稍后输出在相机运行时通过相机的所有不同面部的列表，以及有多少每张脸被看到的次数。这是我当前的代码：

void doImageProcessing() {

    // Create face stuff
    FKEFaceDetector faceDetector = new FKEFaceDetector(new HaarCascadeDetector());
    EigenFaceRecogniser<KEDetectedFace, Person> faceRecognizer = EigenFaceRecogniser.create(512, new RotateScaleAligner(), 512, DoubleFVComparison.CORRELATION, Float.MAX_VALUE);
    FaceRecognitionEngine<KEDetectedFace, Extractor<KEDetectedFace>, Person> faceEngine = FaceRecognitionEngine.create(faceDetector, faceRecognizer);

    // Start loop
    while (true) {

        // Get next frame
        byte[] imgData = nextProcessingData;
        nextProcessingData = null;

        // Decode image
        BufferedImage img = ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(imgData));

        // Detect faces
        FImage fimg = ImageUtilities.createFImage(img);
        List<KEDetectedFace> faces = faceEngine.getDetector().detectFaces(fimg);

        // Go through detected faces
        for (KEDetectedFace face : faces) {

            // Find existing person for this face
            Person person = null;
            try {

                List<IndependentPair<KEDetectedFace, ScoredAnnotation<Person>>> rfaces = faceEngine.recogniseBest(face.getFacePatch());
                ScoredAnnotation<Person> score = rfaces.get(0).getSecondObject();
                if (score != null)
                    person = score.annotation;

            } catch (Exception e) {
            }

            // If not found, create
            if (person == null) {

                // Create person
                person = new Person();
                System.out.println("Identified new person: " + person.getIdentifier());

                // Train engine to recognize this new person
                faceEngine.train(person, face.getFacePatch());

            } else {

                // This person has been detected before
                System.out.println("Identified existing person: " + person.getIdentifier());

            }

        }

    }

}

问题是它总是将一张脸检测为新的，即使它是在前一帧中检测到的同一张脸。rfaces总是空的。它永远无法识别现有的面孔。我究竟做错了什么？

另外，我不知道EigenFaceRecognizer创建者函数的参数应该是什么，也许这就是它无法识别任何东西的原因......

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您为该EigenFaceRecogniser.create()函数提供的参数很遥远，因此这可能是您的问题的可能原因。以下更有可能奏效：

EigenFaceRecogniser<KEDetectedFace, Person> faceRecognizer = EigenFaceRecogniser.create(20, new RotateScaleAligner(), 1, DoubleFVComparison.CORRELATION, 0.9f);

解释：

  • 第一个参数是EigenFace算法中的主成分个数；确切的值通常是通过实验确定的，但大约 20 左右可能就可以了。

  • 第三个参数是用于 KNN 分类器的最近邻的数量。1个最近邻居应该没问题。

  • 最后一个参数是分类器的距离阈值。相关性比较返回相似性度量（高值意味着更相似），因此给定的阈值是必须超过的下限。由于我们设置了 1 个最近邻，那么最相似的人脸与查询人脸的距离必须大于 0.9。请注意，0.9 的值只是一个猜测；为了优化识别器的性能，您需要使用它。

另一个小点 - 而不是：

    BufferedImage img = ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(imgData));
    FImage fimg = ImageUtilities.createFImage(img);

通常最好让 OpenIMAJ 读取您的图像，因为它可以解决 ImageIO 处理某些类型的 JPEG 的一些已知问题：

    FImage fimg = ImageUtilities.readF(new ByteArrayInputStream(imgData));
于 2013-03-19T13:16:20.110 回答