image - 检测后人脸比对

Question

我正在开发一种软​​件，可以将捕获的图像(面部)与同一个人的 3/4 图像(面部)进行匹配。现在有2种可能

1- 捕获的图像(面部)是同一个人，其 3/4 图像(面部)已存储在数据库中
2. 拍摄的图像是不同的人

现在我想得到上面2种情况的结果，即在情况1中匹配，在情况2中不匹配。我使用了40个Gabor过滤器，这样我就可以得到很好的结果。此外，我在数组(直方图)中得到结果。但似乎效果不佳，光线等环境条件也会影响匹配过程。任何人都可以建议我实现这件事的一种好的和有效的技术。

Answer 1

嗯，这基本上是人脸识别问题。

您可以使用LBP(局部二进制模式)从图像中提取特征。LBP 是一种非常稳健且光照不变的方法。

您可以尝试以下步骤-

训练:-

1. 提取面部区域(使用 OpenCV HaarCascade)
2. 将所有提取的人脸区域调整为相同大小
3. 将调整后的人脸划分为子区域(例如:8*9)
4. 从每个区域中提取 LBP 特征并将它们连接起来，因为特征的定位非常重要
5. 通过这个串联特征训练 SVM，对每个不同的人的图像使用不同的标签

测试:-

1. 拍摄人脸图像并按照步骤 1 到 4 进行操作
2. 使用 SVM 预测(这是关于哪个人的图像)