Emgu CV人脸识别：如何提高准确性

Question

我利用了来自http://www.codeproject.com/Articles/239849/Multiple-face-detection-and-recognition-in-real-ti的面部识别代码，并且开始使用它来识别几张面孔。

但挑战是，一旦我增加了不同的人数，准确性就会越来越低。我编写了一些代码，以编程方式为识别器生成训练图像，大约有300个训练面（所有100 x 100像素灰度），大约280个不同的人。

上述网页的提示似乎对提高准确性没有多大帮助。我很奇怪任何人都有使用Emgu CV做精确面部识别的任何好的提示和经验。速度现在不是太重要了。

非常感谢，提前致谢。

Answer 1

不幸的是，本征面方法的一个最大问题是，对于测试集中的大量主题，准确度会下降，因为从根本上说这是一种基于外观的方法，并且具有相似面孔的可能性向上，你添加的面孔越多。

我实际上使用本征人脸识别方法完成了我的最后一年uni项目，并使用以下论文来提高准确性。

http://vplab.iitm.ac.in/publi_journal/conference/frarc.pdf

此方法将面部分割为多个水平部分，并对每个部分执行识别。最后，对每个部分的结果进行加权并汇总以形成最终得分。虽然我警告过你，但是你会看到血腥的细节，但是现有的API（例如EMGU CV）无法提供。

适用于EMGU CV的其他提示：

1. 为集合中的每个人使用尽可能多的训练图像
2. 如果可能，请尝试将该组拆分为较小的组
3. 尝试并使用一些预处理技术，例如光线规范化
4. 也许尝试稍高分辨率的图像（虽然这会降低性能）
5. 拍摄不同姿势（即面部方向和情绪）的训练图像

总之，提高准确性的最佳方法是使用您想要的功能编写自己的识别程序，并且实际上并不像您想象的那么难，只需要耐心。此外，您可能希望查看其他人脸识别方法（有很多），例如几何方法，它使用诸如眼睛之间的距离等信息。