我正在处理一组图像和计算机视觉。我想比较一个新图像（一个新面孔）和一组图像，并确定它最接近的集合中的哪个图像。我不需要它来确定哪个是实际匹配，就像新图像匹配集合中特定图像的概率一样。
到目前为止，我一直在用我想要比较的图像集生成Eigenfaces。这是最好的方法，考虑到我不想看看是否存在实际的完全匹配？
感谢您的帮助！
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如果您可以很好地控制照明/姿势/图像配准，那么特征脸也会很好用。
在一个更无约束的环境中，我建议采用一种方法，找到相关的面部标志，如眼睛/鼻子/嘴角等，并在这些区域周围产生描述符。然后可以使用一些机器学习来区分个体。
牛津视觉几何组有一个很好的例子here。这是相当陈旧但包含代码，因此是您入侵的良好起点。如果你想要一些尽快起作用的东西，那么考虑购买像PittPatt这样的商业解决方案。