問題タブ [face-recognition]

Android アプリケーションで eigenface を使用して顔認識を行うにはどうすればよいですか? faint http://faint.sourceforge.net/#mozTocId837572などのプロジェクトを見つけまし たが、自分のアプリケーションでそれを使用する方法がわかりません。誰でも私を助けることができますか？ありがとうございました

ラベルが付けられ、顔の周りにバウンディングボックスがあるビデオがいくつかあります。ビデオから、背景を差し引いて顔だけを取得できます。ただし、すべてのフレームが正面である必要はありません。

これに基づいてどのように顔認識モデルを構築しますか？この場合、PCAは適切ですか？

私は顔認識プロジェクトに取り組んでおり、PCA サブスペースに投影するときに問題が発生しています。

サイズ変更された画像で関数にマット ベクトルを渡すと、それらを投影し、再構築して正常に機能していることを確認しますが、「Cam」ウィンドウにあるのは灰色の画像 (すべて同じ色) だけです。

何が悪いのかわからない。

これは機能です：

カメラで撮影した顔に顔認識を実装しようとしています。顔データセットを作成するには、1人の人物の複数の画像を保存する必要があります。そのためには、カメラから複数のフレームを取得して保存する必要があります。

ただし、cvSaveImageでは、保存する画像に名前を付ける必要があります。名前は一意である必要があります。そうでない場合、複数のフレームが1つの画像でのみ上書きされます。どうすればこの問題を解決できますか？

人間の顔を検出して認識する Android のアプリを作成する必要があります。そしてOpenCVを使いたいです。よくグーグルで検索しましたが、OpenCV ライブラリを取得できませんでした。OpenCV ライブラリをダウンロードできるリンクを教えてもらえますか?

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。

DetectHaarCascade 顔検出を複数のファイルで同時に実行することにより、画像内の顔検出の速度を向上させようとしています。しかし、私はAccessViolationExceptionにぶつかっています.EMGU CV顔検出を並行して実行する方法の例を誰かが持っているのだろうか.

これは、検出する98個の画像がある場合に作成した簡単なテストです。

私はそれを並行して実行しているため、スタックトレースでいくつかのマルチスレッドの問題に遭遇しました:

どうもありがとうございました！

を使用してWindowsフォームに画像を正常に表示しようとしimwriteましたが、ディスクが損傷するため、これを行うためのより良い方法が必要です。

以下は、画像を一時的にハードドライブに書き込む現在のコードです。

メモリ内にあるOpenCVを使用しようとするMatと、動作しません。次のコードスニペットは、私がこれまでに試したものです。

また

frameを使用せずにこのコードで表示したいimwrite。どうすればこれを達成できますか？

face.com api を使用しています。この API を使用すると、右目と左目の座標を見つけることができます。ここで、PD (瞳孔間距離) を見つけたいと思います。

このために、距離の式を使用しています

しかし、これでは適切な結果が得られません。
どこが間違っているのか教えてください。

アクション スクリプト 3 (または他の言語) の深度マップ アルゴリズムを探しています。私の目標は、実行時に静的画像の深度マップを生成することです。私はこの例を見つけましたhttp://kode80.com/2009/06/29/papervision-zbuffer-and-dof/、コードを調査する時間がありませんでしたが、3Dモデルでのみ機能する充填物があります. 実行可能な最悪のオプションは、作業を行うサーバー側のテクノロジーです。

詳細な説明: ユーザーがアップロードした 2D 画像によって頭部の 3D 回転がシミュレートされるフラッシュ アプリケーションを開発するタスクがあります。それをうまくやっている日本人もいますが（http://hairtry.jp/）、彼らが使っている技術はサーバーサイドです。アップロードされた画像の深度マップに対して、正確に対応した目と画像で swf fail を生成します。彼らが使用しているサーバー側のテクノロジーが何であるかを知ることができないので、可能な回避策を探しています。

前もって感謝します。

乾杯、チャブダル・スラボフ