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私の問題：

識別したい X という人物がいます

  • 写真は約 72dpi 200x400 です
  • 顔は画像の焦点では​​ありません (おそらく画像の約 10%)。
  • 顔はほとんどの場合、どの方向にも中心から 0 ～ 60 度の角度になっています。
  • 同じ顔を複数の角度から撮影することもありますが、クローズアップすることはめったにありません
  • これらの写真はさまざまな照明を使用しており、範囲が広すぎて定義できません

比較するためのはるかに高品質の写真のデータベースがあります

  • データベースが写真をズームアウトしている場合もありますが、ほとんどの場合、顔とカメラに直接ズームインしています。
  • このデータベースには、特定の人物の身元がわかる約 3000 枚の写真があります。

私のデータベースで人物 X をある程度確実に見つけたいと考えています。

これには顔認識が必要であることは承知していますが、特徴の検出/認識などには非常に多くのアプローチがあるため、私のシナリオでは何が最善なのか疑問に思っています。

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最初のステップとして、データベースと被写体の画像の両方で顔を検出する必要があります。

openCV の例を次に示します: http://opencv.itseez.com/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifier.html

OpenCV にはいくつかの異なる分類器が付属していますが、角度のある顔を検出するには、さらに努力が必要かもしれません。

主題の分類には、固有顔の実装を使用できます。openCV 用のライブラリもあります: https://github.com/bytefish/libfacerec

ただし、分類では、トレーニング データに斜めの面も必要です。そうしないと、適切な相手が見つかりません。

于 2012-07-04T15:04:36.360 に答える
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おそらく、顔の色を検出するためのアルゴリズムへのリンクのようなものを使用できます。肌の色の顔認識を示すアルゴリズムが見つかります。

于 2013-12-26T13:18:55.783 に答える
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これは古い質問ですが、私が行った解決策を投稿すると思いました。Face.com は顔の検出と認識を行う REST API で、私が試したほとんどのライブラリよりもはるかに優れた結果をもたらしました。

于 2012-07-04T16:16:06.327 に答える