얼굴을 감지하고 인식하는 앱을 만들려고합니다. 나는 얼굴 인식을 만들었지 만, 인식을 할 때 어떤 생각을하고 싶습니다. 나는 추적을 위해 웹캠을 사용하고 있으며 얼굴을 감지 할 수 있습니다. 그런 다음 얼굴 부분 만 새로운 회색 이미지로 가져 와서 EigenObjectRecognizer를 사용하여 데이터베이스의 이미지 목록과 비교합니다.OpenCV/EmguCV 얼굴 인식
그러나 좋은 결과는주지 못합니다. 어떤 때는 어떤 것이 잘못되었거나 어떤 때는 아무것도 발견하지 못합니다. 나는 추가 기술을 구현해야하는 사진을 비교해 볼 것을 요청하고 싶습니다. 히스토그램 평준화 또는 얼굴 평준화와 같은 효과?
아래 링크에서 내 대답을 확인하십시오. 거기에 당신에게 도움이 될 몇 가지 링크, 주로 언급 YouTube 동영상입니다.
고유 얼굴은 당신이 훨씬 더 얼굴 인식에서 얻을 것이다. 당신이 훈련 할 수있는 얼굴의 수에는 한계가 있습니다. 새로운 알고리즘을 살펴보고이 분야의 새로운 논문을 조사하고 구현해야합니다.
모든 이미지의 방향과 크기가 동일해야 고유 모드의 효율성을 구현할 수 있습니다. 오리엔테이션과 직책이 중요합니다. 그래서 당신이 비교하기 전에 바로 변환을 적용 할
나는 당신이 시도 할 수있는 OpenCV의 얼굴 인식 (Haar의 얼굴 인식 + 히스토그램 평준화 + 고유 얼굴) 튜토리얼 및 무료 소스 코드가 있습니다 http://www.shervinemami.info/faceRecognition.html
얼굴 인식 및 얼굴 분류 완전히 다른 문제입니다. 필자가 경험 한 것과 얼굴 분류에 관한 여러 논문을 읽으면서 시작하는 좋은 방법은 주성분 분석 (PCA, Eigenfaces라고도 함), 피셔의 선형 판별 분석 (LDA) 및 지원 벡터 머신에 대한 내용을 읽는 것입니다. SVM). 이것들은 얼굴 분류에 매우 유용한 분류 방법이며, OpenCV가 이미 PCA과 SVM에 우수한 구현을 포함하고 있음이 밝혀졌습니다. C++의 OpenCV에 대한 얼굴 인식 및 분류 코드를위한 훌륭한 리소스는 this website입니다.
얼굴 분류를위한 가장 관련성이 높은 방법에 대한 자료와 링크를 제공하는 하나의 웹 사이트는 this one입니다.
첫 번째 얼굴 분류 프로그램 인 is here에 매우 유용한 Matlab의 샘플 코드가있는 PCA 고유 특성 및 LDA에 대한 설명이 잘 나와 있습니다.
새 알고리즘에 대한 정의를 줄 수 있습니까? – Ercan