我在 C# 上使用 EmguCV 库（openCV 包装器）来使用 Eigenface 算法实现人脸检测和人脸识别
我发现了很多准确率的错误，例如最小距离不是训练集中的同一个人，训练集中不存在的人但与训练集中有良好距离的人匹配等。
请帮我。
谢谢你。
附加信息： - 我在训练集中每 1 人使用 1 张面部图像（直面部图像，无方向） - 现在，我在训练集中使用大约 10-20 人进行测试
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尝试模糊图像。由于每个人只使用一张训练图像，Eigenface 无法判断高频分量还是低频分量更有用。
要决定对图像进行多少模糊/缩小，请与人类进行实验。给一个人一些模糊的测试图像对并要求他们匹配。尝试找出您可以模糊图像多少，并且仍然可以成功匹配它们。对计算机使用相同的模糊参数。
图像对齐技术也可能有所帮助。例如，对图像进行归一化，以便将鼻尖和两只眼睛（形成一个三角形）仿射变换为一组标准位置。
最后，一些简单的特征值预处理技术或图像预处理技术（如直方图均衡）可能会有所帮助。
于 2010-09-10T06:38:45.933 回答
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- 以下是可以帮助您提高准确性的以下选项
1]图像归一化：
- 使您的图像像素值从 0 到 1
2]图像对齐（这是实现良好性能的非常重要的一步）：
对齐所有训练图像和测试图像，使所有图像中所有人脸的眼睛、鼻子、嘴巴具有几乎相同的坐标
检查这篇关于人脸对齐的帖子（强烈推荐）：https ://www.pyimagesearch.com/2017/05/22/face-alignment-with-opencv-and-python/
3] 数据增强技巧：
- 您可以为您的脸部添加滤镜，在不同的光照条件下产生同一张脸的效果
- 因此，您可以从一张脸在不同的照明条件下制作多张图像
4]去除噪音：
- 在执行第 3 步之前，对所有图像应用高斯模糊
于 2018-02-22T18:37:04.333 回答