我正在尝试制作一个检测面部并识别它的应用程序。我进行了人脸检测，但在进行识别时我想要一些想法。我正在使用网络摄像头进行跟踪，它可以检测到面部。然后我只将面部的一部分拍摄到一个新的灰色图像，并使用 EigenObjectRecognizer 将其与数据库中的图像列表进行比较。
但它并没有给出好的结果。有时它会发现一些问题，有时什么都没有。我想问一下，为了比较照片，我必须实施哪些附加技术？像直方图均衡或人脸均衡的分辨率？
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我有一个 OpenCV 人脸识别（Haar 人脸检测 + 直方图均衡 + 特征脸）教程和你可以尝试的免费源代码：http: //www.shervinemami.info/faceRecognition.html
于 2010-06-08T18:35:23.553 回答
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人脸检测和人脸分类是完全不同的问题。我可以根据我的经验和阅读几篇关于人脸分类的论文告诉你，一个好的开始方法是阅读主成分分析（PCA，也称为特征脸）、Fisher 的线性判别分析（LDA）和支持向量机（支持向量机）。这些是对人脸分类非常有用的分类方法，事实证明 OpenCV 已经在PCA和SVM上包含了出色的实现。这个网站是 C++ 中 OpenCV 的人脸识别和分类代码的绝佳资源。
一个为面部分类最相关的方法提供资源和论文链接的网站就是这个。
一个很好解释的 PCA 特征脸和 LDA 示例以及 Matlab 中的示例代码，这对我的第一个人脸分类程序非常有用。
于 2012-05-22T19:04:16.763 回答
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Eigenfaces will only get you so much further in face recognition. There's a limit with the number of faces you can train. You'll have to look into newer algorithms , check out new papers in this field and implement them.
You can implement the efficiency of Eigenfaces by making sure that all your images are of the same orientation and size. Orientation and position matters a lot. So make sure you apply right transformations before comparison
于 2010-05-18T20:51:11.533 回答
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在下面的链接中查看我的答案。里面有一些对你有帮助的链接，主要是我提到的YouTube视频。
于 2010-05-16T23:15:52.153 回答