Emgu CV人脸识别：如何提高准确性

Question

我利用http://www.codeproject.com/Articles/239849/Multiple-face-detection-and-recognition-in-real-ti的面部识别代码，并用它很好地识别了几张脸。

但是，挑战在于，一旦我增加了不同人的数量，准确性就越来越低。我编写了一些代码，以编程方式为识别器生成训练图像，其中约280名训练有素的面孔（全部100 x 100像素灰度）包含约280名不同的人。

上述网页的提示似乎没有帮助提高准确性。我想知道是否有任何人使用Emgu CV做精确的人脸识别有很好的提示和经验。现在速度并不太重要。

非常感谢，在此先感谢。

Answer 1

不幸的是，特征脸方法的最大问题之一是，对于测试集中的大量主体，准确性会降低，因为从根本上讲，这是一种基于外观的方法，以及具有相似面部的可能性上升，你添加的面孔就越多。

我实际上使用特征脸识别方法做了我的最后一年的uni项目，并使用以下文章来提高准确性。

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

此方法拆分面成多个水平部分和在每个部分执行识别。最后，将每个部分的结果加权并汇总在一起以形成最终得分。尽管我警告过你，但我会让你阅读血淋淋的细节，但这不会在现成的API（例如EMGU CV）中提供。

适用于EMGU CV其他提示：

1. 使用尽可能多的训练图像尽可能为每个人设定
2. 如果可能的尝试和分裂组分成小组
3. 尝试使用一些预处理技术，如光线归一化
4. 也许试试更高分辨率的图像（尽管这会降低性能）
5. 以不同姿势拍摄训练图像（即脸部方向和情感）

综上所述，要提高精度最好的办法，是用正是你想要的功能，编写自己的识别过程，它实际上不是很难，因为你可能会认为，它只是需要耐心。你也许想看看其他的脸部识别方法（有很多），如几何方法，使用的信息，如眼睛之间的距离等。