face-recognition

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爲了計算特徵臉，哪個FaceAligner更適合於構建更好地保留臉部特徵的臉部圖像？臉部圖像沒有專門用於計算特徵臉，從正常的照片中檢測臉部圖像。所以臉部圖像的亮度不在同一水平，我想知道是否有辦法將圖像的亮度調整到相同的水平，還是有必要？

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我正在尋找一個解決方案，以執行一個給定的臉變身爲另一個。我的交易是完美匹配他們的特徵空間，以執行更好的人臉識別。 SIFT/SURF沒有幫助我，我嘗試了從地標thin-plate spline processing，但由此產生的臉太變形（也許我需要更多的點）。我想獲得像this solution之類的東西，有人知道獲取這些點的方法嗎？

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什麼是PCA特徵臉的識別率？

我使用了劍橋T Laboratories的ATFaces數據庫（正式的ORL數據庫）。該數據庫由400張圖像組成，每人10張圖像，即每40人有10張圖像。我將每個人的5幅圖像分別進行了訓練，並將每個人的其餘5張圖像分別進行了測試。所以，我有2個文件夾： 1）培訓（5張/人= 200個圖像） 2）測試（5張/人= 200個圖像）在培訓文件夾中的照片是從那些不同在測試文件夾中。我得到的百分比識

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如何使用JavaCameraView捕捉幀併發送它以訓練人臉識別器？

首先，我剛剛開始使用android開發，所以請徹底解釋您的解釋，因爲我仍然是noob。我設法創建了一個應用程序，它使用JavaCameraView向用戶顯示後視攝像頭正在看到的內容。我在活動欄中創建了一個新按鈕來拍攝照片。當用戶單擊此按鈕時，我想捕獲該幀，然後將其發送到我用於facerecognizer的圖片庫。到目前爲止，我還沒有能夠在這個實施中取得成功。所以對於問題... 如何，我可以捕獲

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使用php進行面部識別

我正在嘗試使用PHP編寫面部識別算法嗎？我可以使用OpenCV進行面部檢測。我的目標是想出一種方法來拍攝兩張臉並比較它們以生成百分比匹配。我要有一個用戶登錄，然後上傳他們的臉的照片。然後將該圖像與該用戶的一對圖像進行比較，並能夠生成百分比匹配。我不期待有人爲我寫這篇文章，但也許指向正確的方向。是否有openCV項目將執行A到B臉部檢測。我的想法是使用openCV來檢測他們的臉部特徵

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如何使用opencv計算面部識別的百分比格式預測置信度？

我正在使用LBP類型的OpenCV FaceRecognizer進行雙面比較工作。我的問題是如何計算百分比格式預測信心？給下面的代碼（javacv）： int n[] = new int[1]; double p[] = new double[1]; personRecognizer.predict(mat, n, p); int confidence = p[0]; 但信心的雙重價值，

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如何提高基於人臉圖像的人類性別識別？

現在我正在使用javacv進行人臉性別識別，正確性不是很理想，只有約70％。我使用的訓練集是我從互聯網上獲得的一些亞洲人臉圖像，我都使用基於幾何信息的訓練&分類和基於外觀的信息。幾何信息是通過選擇一些面部特徵點比例，如面部高度/面寬等，並由漁民識別器進行訓練而生成的，而外觀信息則由LBP面部識別器訓練。我的問題是：提高性別認知的正確性的關鍵是什麼？有人可以分享一些經驗嗎？謝謝〜

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人臉識別分類

通過參照前一post，用於分類的方法是歐氏距離與最近鄰。但是，由於已知數據集和未知數據集的相似性均爲99％，所獲得的結果並不準確。即使與馬哈拉諾比斯距離也給出了類似的結果。是否有面部識別分類的任何其他方法？你能提供一些例子/公式嗎？ float d_i = projectedTestFace[i] - projectedTrainFaceMat->data.fl[iTrain*nEigens +

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視頻中的openCV人臉識別

我正在嘗試製作this教程，但他們總是錯誤的。我如何發現我的火車是否好？

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理解zedboard的XAP1167端口

我嘗試使用zedboard的XAP1167端口。它在zedboard上成功爲我工作。但我無法理解硬件如何完成！在'sw/sobel_cmd/src'文件夾中，我們得到一個c程序文件，其中給出了sobel過濾器的軟件實現。但我無法理解硬件實現中使用的implmentation方法。代碼中還沒有手冊或足夠的文檔來進一步理解代碼。我想在zedboard上實現一個分區（或混合sw + hw）的人臉識別算