opencv - 固有顔アルゴリズム

Question

OpenCV を使用して顔認識プログラムをプログラミングしています。

固有顔を生成する場合:

• 未知の顔の大きなデータベースを使用する必要がありますか?
• システムに認識させたい人の写真だけを使用する必要がありますか?
• 両方を使用する必要がありますか?

私は固有顔の生成について話しています。これは「学習」のステップです。

そして、まともな精度を得るには何枚の写真を使用する必要がありますか? 20、または2000のようなものですか？

ありがとう

Answer 1

Eigenfaces は、主成分分析または PCA を使用して、顔を特定の「顔ベース」に投影することによって機能します。基礎には、認識したい人物の写真を含める必要はありません。

代わりに、適切に登録された大きなデータベース (少なくとも 10,000 の顔) に基づいてトレーニングすることをお勧めします (固有顔は、シフトされた画像ではうまく機能しません)。Turk と Pentland による元の論文は、彼らがリリースした大規模なピン登録済み顔データベースのおかげもあって、注目に値するものでした。また、データベースとテスト入力の間で照明を同じように正規化するようにしてください。

テストに関しては、最初の 20 個のコンポーネントで人間が認識できる顔を再構築するのに十分であり、最初の 100 個のコンポーネントで、本質的に任意の大規模なデータセットの任意の 2 つの顔を識別するのに十分である必要があります。

Answer 2

人間の顔を構成するのに、あまりにも多くのランダムな顔は必要ありません。20 に近い場所で良い結果が得られるはずです。それらはすべて、同じ照明条件の下で、正面を向いてグレースケールの写真で、できるだけ互いに並べて配置する必要があります。