opencv中SURF特征提取的最优hessian阈值+最小描述符匹配

Question

目前我正在开展人脸识别项目，我正在使用Fisherfaces / LDA在更广泛的层面上过滤掉图像，然后使用SURF来验证LDA的输出。什么是一个好的Hessian门槛应该传递给CvSURFParam()？ OpenCV提供的示例代码有500个。它是最佳的吗？

此外，应该匹配的最小描述符数量是什么，以便我的代码可以确认身份？ 50％会满足吗？

我在Windows上使用OpenCV 2.4和C ++。

Answer 1

ArtemStorozhuk是对的。由于我们不知道您的数据集（特别是图像的质量），因此我们无法为阈值建议更好的值。是的，

没有一般性的答案

要增加训练集中的测试图像数量，您可以使用公共域名面部数据库（例如FERET）。

请允许我另外注意（对于将来会发现此搜索引擎的所有人），您正在尝试的内容不是一个好主意。使用SURF只会确认您找到了另一张脸。将最小值设置为必须匹配的描述符再次非常取决于图像质量。找到较少的SURF特征可能只是意味着图像有点过于模糊。