computer-vision - 固有顔は顔の比較に最適ですか？

Question

私は一連の画像とコンピュータービジョンを扱っています。新しい画像（新しい顔）を画像のセットと比較し、セット内のどの画像に最も近いかを判断したいと思います。どちらが実際に一致するかを判断する必要はありません。新しい画像がセット内の特定の画像と一致する確率のようなものです。

これまで、比較したい画像のセットを使用して固有顔を生成してきました。実際に完全に一致するかどうかを確認したくないので、これが最善の方法ですか？

助けてくれてありがとう！

Answer 1

照明/ポーズ/画像のレジストレーションを適切に制御できれば、固有顔は確かにうまく機能します。

より制約のない環境では、目/鼻/口の角などの関連する顔のランドマークを見つけて、それらの領域の周りに記述子を生成するアプローチをお勧めします。次に、機械学習を使用して個人を区別できます。

Oxford Visual Geometry Groupには、この良い例があります。これはかなり古いですが、コードが含まれているため、ハックするのに適した出発点です。できるだけ早く機能するものが必要な場合は、PittPattのような商用ソリューションの購入を検討してください。