特征脸算法

Question

我正在使用OpenCV编写人脸识别程序。

当生成特征脸时：

• 我是否需要使用未知面孔的大型数据库？
• 我是否只需要使用我希望系统识别的人的照片？
• 我需要同时使用吗？

我说的是特征脸生成，这是“学习”步骤。

我需要使用多少张照片才能获得不错的精确度？更像20或2000？

由于

Answer 1

特征脸通过使用主成分分析或PCA将面投影到特定的“面部基础”来工作。基础不必包括您想要识别的人的照片。

相反，我鼓励你根据一个大型数据库（至少10k个面）进行训练，这个数据库已经很好地记录（特征脸对于移位的图像效果不佳）。 Turk和Pentland的原始论文非常引人注目，部分原因是他们发布的大型注册面数据库。我还要说，尝试让数据库和测试输入之间的照明标准化相同。

在测试方面，前20个组件应该足以重建人类可识别的面部，前100个组件应该足以区分任意两个面，而不是基本上任意大的数据集。

Answer 2

你不需要太多随意的面孔来构成人脸;接近20的某个地方应该会给出好的结果，如果可以的话，可以选择更多。在相同的光照条件下，它们应尽可能彼此排列，正面朝上，灰度照片。