Emgu CV人臉識別：如何提高準確性

Question

我利用http://www.codeproject.com/Articles/239849/Multiple-face-detection-and-recognition-in-real-ti的面部識別代碼，並用它很好地識別了幾張臉。

但是，挑戰在於，一旦我增加了不同人的數量，準確性就越來越低。我編寫了一些代碼，以編程方式爲識別器生成訓練圖像，其中約280名訓練有素的面孔（全部100 x 100像素灰度）包含約280名不同的人。

上述網頁的提示似乎沒有幫助提高準確性。我想知道是否有任何人使用Emgu CV做精確的人臉識別有很好的提示和經驗。現在速度並不太重要。

非常感謝，在此先感謝。

Answer 1

不幸的是，特徵臉方法的最大問題之一是，對於測試集中的大量主體，準確性會降低，因爲從根本上講，這是一種基於外觀的方法，以及具有相似面部的可能性上升，你添加的面孔就越多。

我實際上使用特徵臉識別方法做了我的最後一年的uni項目，並使用以下文章來提高準確性。

http://vplab.iitm.ac.in/publi_journal/conference/frarc.pdf

此方法拆分面成多個水平部分和在每個部分執行識別。最後，將每個部分的結果加權並彙總在一起以形成最終得分。儘管我警告過你，但我會讓你閱讀血淋淋的細節，但這不會在現成的API（例如EMGU CV）中提供。

適用於EMGU CV其他提示：

1. 使用盡可能多的訓練圖像儘可能爲每個人設定
2. 如果可能的嘗試和分裂組分成小組
3. 嘗試使用一些預處理技術，如光線歸一化
4. 也許試試更高分辨率的圖像（儘管這會降低性能）
5. 以不同姿勢拍攝訓練圖像（即臉部方向和情感）

綜上所述，要提高精度最好的辦法，是用正是你想要的功能，編寫自己的識別過程，它實際上不是很難，因爲你可能會認爲，它只是需要耐心。你也許想看看其他的臉部識別方法（有很多），如幾何方法，使用的信息，如眼睛之間的距離等。