私は自分の記事のために、顔の検出と比較に関する小さな調査を行っています。現在、私は OpenCV カスケードに基づく haar のような機能に基づく迅速な顔検出を使用しています (後で学習を実装します)。次のステップは、顔の比較です。よく知られているアルゴリズムはありますか? いくつかの C# コードがあれば、それらを説明したり、それらを実装するいくつかの dll を説明したりするのは素晴らしいことです。
flufferok
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一連の固有顔を生成するために、同じ照明条件下で撮影された人間の顔のデジタル化された画像の大規模なセットが、目と口を並べるために正規化されます。その後、それらはすべて同じピクセル解像度で再サンプリングされます。固有顔は、主成分分析 (PCA) と呼ばれる数学的ツールを使用して画像データから抽出できます。
固有顔を使用して新しい顔を表すことができるようになりました。固有顔に新しい (平均を差し引いた) 画像を投影し、それによってその新しい顔が平均顔とどのように異なるかを記録できます。各固有面に関連付けられた固有値は、トレーニング セット内のイメージがその方向の平均イメージからどれだけ異なるかを表します。固有ベクトルのサブセットに画像を投影すると情報が失われますが、最大の固有値を持つ固有面を維持することで、この損失を最小限に抑えます。
顔の位置が合っていない場合は、次の論文を読むことをお勧めします。
要約: 顔認識のためのコンポーネントベースの方法と 2 つのグローバルな方法を提示し、姿勢変化に対するロバスト性に関してそれらを評価します。コンポーネント システムでは、最初に顔のコンポーネントを見つけて抽出し、サポート ベクター マシン (SVM) によって分類される単一の特徴ベクトルに結合します。
2 つのグローバル システムは、顔画像全体のグレー値で構成される単一の特徴ベクトルを分類することによって顔を認識します。最初のグローバル システムでは、データベース内の個人ごとに 1 つの SVM 分類器をトレーニングしました。2 番目のシステムは、視点固有の SVM 分類子のセットで構成され、トレーニング中のクラスタリングを伴います。
于 2009-11-09T04:25:46.600 に答える
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ウェブカメラからリアルタイムで顔検出と顔認識を実行するための無料のソース コードを使用して、チュートリアルとデモ プログラムを作成しました (これも OpenCV で)。
于 2010-11-01T16:45:42.003 に答える