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私のプロジェクトは顔認証です。

システムの説明:私の入力は 1 つの画像 (ユーザーが初めてログインしたときに取得されたもの) であり、その画像システムを使用して、ユーザーがアプリケーションにログインするたびに認証する必要があります。認証画像は、照明条件の違い、カメラからの距離の違い、ポーズの -10 ～ 10 度の変化など、最初の入力画像とは異なる場合があります。使用するカメラは、すべてのケースで同じです (例: ipad)。

1) ユーザーがログインするたびに認証画像が保存されます。これらの画像を利用してシステムの精度を高めるには??

2) 新しいイメージが届いたら、イメージ リポジトリから最も近いイメージ (保存されているすべてのイメージではなく) を選択し、認証に使用して時間を短縮する必要があります。カメラからの照明/距離に基づいて画像に自動的にラベルを付ける方法は??

3) How should I make my system to perform decently for changes in illumination and distance from camera??

上記の質問に対して、誰かが私に良いアルゴリズム/論文/オープンソースコードを提案できますか??

研究プロジェクトのように聞こえますが、誰かから応答があれば非常にありがたいです.

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このタスクについては、 OpenCVの顔認識APIを確認する必要があると思います。APIは基本的に、顔の構造を識別し（もちろん、特定の制限内で）、顔が使用可能な画像の座標を提供します。

私の意見では、顔だけを扱う必要があるため、実際には必要ないものだと思うさまざまな背景色を扱う必要が少なくなります。

顔の画像ができたら、拡大/縮小して均一なサイズにしたり、画像の色をグレースケールに変更したりできます。最後に、これらすべての情報を人工ニューラルネットワークにフィードすることを検討します。これは、これらが入力との不整合に対処できるためです。これにより、ユーザーがログインするたびに知識ベースを増やすことができます。

これを回避する方法は他にもあると確信しています。Google Scholarを調べて、この問題を扱った論文を探して、より多くの情報や、あなたが求めているものを達成するためのその他の可能な方法を見つけることをお勧めします。また、運が良ければ、あなたが求めていることのほとんどをすでに実行しているオープンソースプロジェクトが見つかるかもしれないことを覚えておいてください。

于 2012-10-23T05:58:34.017 に答える
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顔写真のデータベースが実際にある場合は、おそらくそれを使用して、OpenCV の顔検出機能を強化できます。顔を認識する方法は、画像の主成分を OpenCV データベースの顔例の主成分と比較することです。チェックアウト：

OpenCV で使用する Haar Cascade (xml) を作成するには?

それを見て、認識された顔のすべての写真で独自の主成分分析を試みることもできます（そのためにOpenCVの顔検出を使用します->顔以外のすべてを黒く塗りつぶします。OpenCVは顔の位置とサイズを提供します）。PCA をデータベース内のものと比較し、最も近いものと一致させます。もちろん、これはかなり大きなデータベースで最もうまく機能するため、最初は間違った一致が発生する可能性があります。

独自の OpenCV haarcascade を作成するのが最善の方法だと思います。

幸運を！

于 2012-10-25T22:00:11.820 に答える