opencv - 特征脸算法

Question

我正在使用 OpenCV 编写人脸识别程序。

生成特征面时：

• 我需要使用未知面孔的大型数据库吗？
• 我是否只需要使用我希望我的系统识别的人的照片？
• 我需要同时使用吗？

我说的是特征脸生成，这是“学习”步骤。

我需要使用多少张照片才能获得不错的准确性？更像是 20 还是 2000 ？

谢谢

Answer 1

Eigenfaces 通过使用主成分分析或 PCA 将人脸投影到特定的“人脸基础”来工作。基础不必包括您要识别的人的照片。

相反，我鼓励你基于一个很好注册的大数据库（至少 10k 人脸）进行训练（特征脸不适用于移动的图像）。Turk 和 Pentland 的原始论文之所以引人注目，部分原因在于他们发布的大型 pin 注册人脸数据库。我还要说尝试使数据库和测试输入之间的照明标准化为相同。

在测试方面，前 20 个组件应该足以重建人类可识别的面部，前 100 个组件应该足以区分任意大数据集的任何两个面部。

Answer 2

你不需要太多随机的面孔来组成一张人脸；接近 20 的某个地方应该会产生良好的效果，如果可以的话，也许可以使用更多。它们都应尽可能相互排列，正面，在相同照明条件下的灰度照片。