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こちらでも質問させていただきました。でも、話題が違うので気付かなかったのかもしれません。Javaでopencvを使用して機能する顔認識用の固有顔アルゴリズムを取得しました。固有顔が光の強度に大きく依存することはよく知られている事実であるため、コードの精度を高めたいと考えました。

私が今持っているもの

データベース内の画像がクリックされたのと同じ場所でクリックされた画像にチェックを入れると完璧な結果が得られますが、別の場所でクリックされた画像に与えると結果がおかしくなります。

その理由は、私の画像の光の強さが異なるためだとわかりました。

したがって、私の質問は

現在使用している顔認識システムの精度を向上させるために、データベースに保存されている画像、または認識チェックのためにシステムに新たに取り込まれる画像に基準を設定する方法はありますか?

問題に対するあらゆる種類の前向きな解決策は、本当に役に立ちます。

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光の強さと姿勢を識別することは、顔認識の重要な要素です。トレーニングとテストの画像 ( http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_comparison/histogram_comparison.html ) とのヒストグラム比較を試みます。このパラメーターは、最悪の照明状況を回避するのに役立ちます。そして、前処理は顔認識の成功の鍵となる要素の 1 つです。ガンマ補正と DOG フィルタリングにより、ライティングの問題が軽減される場合があります。

于 2013-10-01T13:36:07.340 に答える
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また、顔だけを楕円形でフィルター処理して、髪や首などによって作成されたノイズを除去することもできます。OpenCV クックブックには、これに関する優れた簡単なチュートリアルが用意されています。

于 2013-10-01T22:09:22.277 に答える