面部识别：是否有可能对数千个科目进行分类？

Question

我是面部识别算法的新手，我刚刚发现如果我训练一个简单的人脸数据库。例如，我有四个人（A，B，C，D），每个人有10个图像，然后我可以通过现有算法（例如OpenCV库）非常快速地训练数据库。并且人脸识别算法运行良好。准确度大于90％，我可以正确识别四个人（给出A，B，C，D的图像），我也可以拒绝一些不知名的人（例如人E，F，G ......）。

但这是一个非常小的人脸数据库，我想知道如果我必须识别10000个主题，那可能是100000个图像，它仍然可能吗？在这种情况下准确度是多少？

基本上，人脸识别算法只是对收集到的面部的特征空间进行了一些分类，但是当数据库变得非常大时，它是否仍能正常工作？

感谢。

Answer 1

是的，如果您要识别10000个主题，则每个主题最少需要10000个图像。 通常，识别器算法在其数据库的样本之间进行距离比较，因此，如果算法非常稳健，您可以轻松识别您想要的许多主题。 然而，10000是一个非常大的数字，你真的需要一个GPU概念的实时应用程序，因为它需要很长时间来给你一个答案。 希望它有所帮助。