如何无需训练就能识别人脸

Question

我正在建立一种“人员计数器”，该计数器可以从实时录像中获取人脸图像。 如果在某帧中检测到 new 面孔，则程序将对该面孔/人进行计数。因此，我需要一种方法来检查是否已检测到特定的面部。

我尝试使用一种训练程序来识别模板图像，以避免多次计数同一张脸，但是由于只有一个模板，因此该系统非常不准确，并且对于提要的每一帧都运行得有点慢。

要更好地理解此过程，请执行以下操作：首先，在检测到脸部时裁剪出帧并将（新）脸部保存在文件位置。然后，在后续帧中检测到的脸部需要经过一个过程，以检测之前是否已检测到相似的脸部并在数据库中存在（如果已检测到，则不应将其添加到数据库中）。

Answer 1

每帧可能要面对的一个食谱（!!!）：

• 获取所有帧的所有面孔（使用opencv可以检测到并裁剪它们）
• 为收集的面部生成面部嵌入（例如using a tool for the purpose <-最有可能是您正在寻找的经过预先训练的组件，并可以“​​压缩”面部图像成向量）
• 将所有这样获得的面部嵌入添加到列表中

以一定的预定时间间隔，在收集的面部嵌入列表上运行聚类算法（另请参见Face clustering using Chinese Whispers algorithm）。这样一来，就可以将属于同一个人的面孔归为一组，从而对视频中出现的人进行计数。

集群合并后，您可以修剪属于相同集群/人员的某些面孔（以在需要时节省存储空间）