如何提高特徵臉算法的準確率

Question

我使用C＃來實現的人臉檢測和麪部識別EmguCV庫（OpenCV的包裝），使用特徵臉算法

我發現準確率的許多錯誤，如最小距離不相同訓練集中的人，訓練集中不存在的人，但與訓練集中的人匹配良好的距離等。

請幫助我。

謝謝。

附加信息： - 我用1元1人的面部圖像訓練集（直人臉圖像，無取向） - 現在，我在訓練與周圍10-20人測試集

Answer 1

嘗試模糊圖片。由於您每人僅使用一幅訓練圖像，因此Eigenface無法確定高頻分量或低頻分量是否更有用。

要決定模糊/縮小圖像的程度，請對人進行實驗。給一個人一些模糊的測試圖像對，並要求他們匹配。試着找出你可以模糊圖像多少，並仍然能夠成功匹配它們。爲計算機使用相同的模糊參數。

圖像對齊技術也可能有所幫助。例如，對圖像進行歸一化處理，以便將鼻子的尖端和兩隻眼睛（形成一個三角形）仿射變換爲一組標準位置。最後，一些簡單的特徵值預處理技術或圖像預處理技術（如直方圖均衡化）可能會有所幫助。

Answer 2

• 下面是下面的選項，這些選項可以幫助你提高你的準確度

1]的圖像歸：

• ，使圖像的像素值從0到1

2]圖像對齊（這是一個非常重要的步驟ac hieve性能好）：

• 對齊所有列車圖像和測試圖像，使眼睛，鼻子，在所有影像臉部的嘴幾乎具有相同的座標

• 檢查這張貼在面取向（高度推薦）：https://www.pyimagesearch.com/2017/05/22/face-alignment-with-opencv-and-python/

3]數據增強特技：

• 您可以添加過濾器，你的臉，將具有相同的臉在不同的光照條件下的效果
• 因此，從一個面，你可以在不同的光照條件下進行多次圖像

4]移除噪音：

• 之前執行步驟3申請高斯模糊到的所有圖像