使用EigenObjectRecognizer

Question

我想用EmguCV做一些面部识别。我想知道我是否可以使用EigenObjectRecognizer来完成这项任务？有人能解释我如何使用它吗？因为如果没有不匹配的照片，它也会返回一个值。这里有一个例子：

Image<Gray, Byte>[] trainingImages = new Image<Gray,Byte>[5]; 
     trainingImages[0] = new Image<Gray, byte>("brad.jpg"); 
     trainingImages[1] = new Image<Gray, byte>("david.jpg"); 
     trainingImages[2] = new Image<Gray, byte>("foof.jpg"); 
     trainingImages[3] = new Image<Gray, byte>("irfan.jpg"); 
     trainingImages[4] = new Image<Gray, byte>("joel.jpg"); 
String[] labels = new String[] { "Brad", "David", "Foof", "Irfan" , "Joel"} 
    MCvTermCriteria termCrit = new MCvTermCriteria(16, 0.001); 

    EigenObjectRecognizer recognizer = new EigenObjectRecognizer(
     trainingImages, 
     labels, 
     5000, 
     ref termCrit); 
     Image<Gray,Byte> testImage = new Image<Gray,Byte>("brad_test.jpg"); 

    String label = recognizer.Recognize(testImage); 
    Console.Write(label); 

它返回“布拉德”。但如果我在testimage改变照片的时候也返回了一些名字，甚至Brad.Is什么好处人脸识别使用这种方法吗？或者有没有更好的方法？

Answer 1

我做了一些练习，发现当它没有发现它会返回空字符串。将值5000更改为1000可以获得更接近的价值，但是如果您使用网络摄像头，则测试和数据库中的照片必须几乎相同。

Answer 2

嗯，我不知道Emgu Cv，但我认为Robert Harvey说的是正确的。你必须训练你的神经网络。此外，无论如何，神经网络总会返回结果。如果结果是错误的，这意味着你没有足够的训练你的网络。

Answer 3

recognizer.Recognize(testImage) RETURN EigenObjectRecognizer.RecognitionResult 

所以你可以尝试：

EigenObjectRecognizer.RecognitionResult helo = recognizer.Recognize(result); 
Console.Write(helo.lable); 

Answer 4

你可以重载Emgu.CV.EigenObjectRecognizer的识别功能，如：

public String Recognize(Image<Gray, Byte> image, out float distance) 
     { 
      int index; 
      float eigenDistance; 
      String label; 
      FindMostSimilarObject(image, out index, out eigenDistance, out label); 
      distance = eigenDistance; 
      return (_eigenDistanceThreshold <= 0 || eigenDistance < _eigenDistanceThreshold) ? _labels[index] : String.Empty; 
     } 

Idea constructed on Overload Snippet from Codeproject

，并以这种方式获得运行的最后派生距离如

float last_distance =0; 
label = recognizer.Recognize(testImage, out last_distance); 

这会给你的价值的一个更好的想法通过简单地将其输送至一个标签，在看看值的范围就摆在

MCvTermCriteria termCrit = new MCvTermCriteria(trainingImages.count, 0.001); 

EigenObjectRecognizer recognizer = new EigenObjectRecognizer(
         trainingImages.ToArray(), 
         labels.ToArray(), 
         <<good max val derived from last_distance>>, 
         ref termCrit); 

。