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コードで顔認識に固有顔 (PCA) を使用しています。OpenCV の Web サイトのチュートリアルを参考にしました。これは顔の認識にはうまく機能しますが (つまり、誰が誰であるかを正確に知ることができます)、信頼スコアに基づく顔の検証 (またはなりすましの検出 - 顔がトレーニング セットに登録されているかどうかを検証する) はまったくうまく機能しません。

ユークリッド距離を計算し、それを信頼しきい値として使用します。信頼度のしきい値を計算できる他の方法はありますか? http://www.cognotics.com/opencv/servo_2007_series/part_5/page_5.htmlに記載されているようにマハラノビス距離を使用してみましたが、かなり奇妙な値が生成されていました。

PS: face.com のようなソリューションは、すべてをローカルで行う必要があるため、おそらくうまくいきません。

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LDA (線形判別分析) やローカル バイナリ パターン (LBP) などの PCA 以外の特徴抽出アルゴリズムを見ることができます。

LDA はクラス間変動をモデル化し、LBP は照度不変記述子です。これらのアルゴリズムは両方とも OpenCV に実装されています。以下のリンクを確認してください。

http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html

于 2013-01-22T12:49:03.797 に答える