人脸检测和识别

Question

我在计算机视觉课程中的最后一个项目是面部识别。我将图片呈现给Matlab，它给了我这个人的名字。当然我以前的图像是我在新图片中搜索的面孔。 你建议任何参考和算法吗？

Answer 1

将图像转换为数组矢量，训练集中的所有图像将形成一个大的M X N矩阵，其中M是图像像素大小，N是样本编号。最常使用两种方法：（1）在矩阵上使用主成分分析来提取核心组件，并将它们投影到子空间上。 （2）线性判别分析用于最大化类间散射和类内散射的行列式的比率。请阅读this paper以供参考。

Answer 2

对于面部检测，您可以使用Viola＆amp;琼斯算法。

用于分类：

培训 1.裁剪图像中的面并将其分成块。 2.从每个块中提取均匀的LBP直方图并连接直方图。 3.将这些LBP功能输入SVM。

测试： 在新图像上训练1 + 2，然后将LBP功能提供给训练有素的SVM。

您可以添加一个对齐图像的附加步骤，以提高您的性能。

为此，您可以检测面部关键点（眼睛，鼻子，下巴），找到要与正面图像对齐的图像之间的单应性，然后在图像上应用单应性。

Viola和Jones是在Matlab的计算机视觉工具箱中实现的，如果您愿意，我可以向您发送LBP的Matlab代码，以及如何对齐图像的示例。对于和SVM包，您可以使用LibSVM。