http://www.codeproject.com/Articles/239849/Multiple-face-detection-and-recognition-in-real-tiの顔認識コードを活用して、いくつかの顔を認識するためにそれを使用して良いスタートを切りました。
しかし、問題は、異なる人の数を増やすと、精度がかなり低くなることです。約 280 人のさまざまな人物の約 1300 のトレーニング済み顔 (すべて 100 x 100 ピクセルのグレー スケール) を使用して、レコグナイザー用のトレーニング イメージをプログラムで生成するコードを書きました。
上記の Web ページのヒントは、精度の向上にはあまり役立たないようです。Emgu CV を使用して正確な顔認識を行うための良いヒントや経験を持っている人がいるのだろうかと思いました。速度は今のところあまり重要ではありません。
よろしくお願いします。
残念ながら、固有顔アプローチの最大の問題の 1 つは、テスト セット内の多数の被験者の場合、精度が低下することです。あなたが追加するより多くの顔。
私は実際に固有顔認識法を使用して最終学年の大学プロジェクトを行い、次の論文を使用して精度を向上させました。
http://vplab.iitm.ac.in/publi_journal/conference/frarc.pdf
この方法では、顔を複数の水平セクションに分割し、それぞれの部分で認識を実行します。最後に、各パートの結果が重み付けされてまとめられ、最終的なスコアが形成されます。警告しますが、これは EMGU CV などの市販の API では利用できません。
EMGU CV に適用されるその他のヒント:
要約すると、精度を向上させる最善の方法は、必要な機能を正確に備えた独自の認識手順を作成することです。実際には、思ったほど難しくはありません。忍耐が必要なだけです。また、目の間の距離などの情報を使用する幾何学的アプローチなど、他の顔認識方法 (多数あります) を検討することもできます。