Frage

Ich programmiere ein Gesichtserkennungsprogramm mit OpenCV.

Wann Erstellen Die Eigenfaces:

  • Muss ich eine große Datenbank mit unbekannten Gesichtern verwenden?
  • Muss ich nur Fotos von den Personen verwenden, die mein System erkennen soll?
  • Muss ich beide verwenden?

Ich spreche von der Eigenfaces -Generation, das ist das "Lernen"Schritt.

Und wie viele Fotos muss ich verwenden, um eine angemessene Genauigkeit zu haben? Eher wie 20 oder 2000?

Vielen Dank

War es hilfreich?

Lösung

Eigenfaces funktioniert, indem sie die Gesichter unter Verwendung der Hauptkomponentenanalyse oder PCA in eine bestimmte "Gesichtsbasis" projizieren. Die Grundlage muss keine Fotos von Personen enthalten, die Sie erkennen möchten.

Stattdessen würde ich Sie dazu ermutigen, basierend auf einer großen Datenbank (mindestens 10.000 Gesichter) zu trainieren, die gut registriert ist (Eigenfaces funktioniert nicht gut mit den verschobenen Bildern). Das Originalpapier von Turk and Pentland war teilweise bemerkenswert aufgrund der großen, von ihnen veröffentlichten Datenbank mit Pin registriert. Ich würde auch sagen, dass die Beleuchtung zwischen der Datenbank und Ihren Testeingaben auf das gleiche normalisiert ist.

In Bezug auf die Prüfung sollten die ersten 20 Komponenten ausreichen, um ein menschliches erkennbares Gesicht zu rekonstruieren, und die ersten 100 Komponenten sollten ausreichen, um zwischen zwei Gesichtsgesicht für im Wesentlichen willkürlich großes Datensatz zu unterscheiden.

Andere Tipps

Sie brauchen nicht zu viele zufällige Gesichter, um ein menschliches Gesicht zu komponieren. Irgendwo in der Nähe von 20 sollten gute Ergebnisse erzielen, vielleicht mit mehr gehen, wenn Sie können. Sie sollten alle so weit wie möglich miteinander, vorne und Fotos in Graustufen unter den gleichen Beleuchtungsbedingungen aufgestellt werden.

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