Как повысить степень точности на Eigenface Алгоритм

Question

Я использую EmguCV библиотеки (OpenCV обертку) на C# для реализованного обнаружения лица и распознавания лиц с использованием алгоритма Eigenface

я нашел много ошибок по степени точности, такие как минимальное расстояние не то же самое человек в Учебном наборе, лицо, которого нет в учебном наборе, но сопряжено с человеком в Учебном наборе с хорошим расстоянием и т. д.

, пожалуйста, помогите мне.

спасибо.

Дополнительной информация: - я использую 1 изображение лица на 1 человек в наборе обучения (прямые лицами изображения, без ориентации) - Теперь, я испытываю с около 10-20 людей в обучающем наборе

Answer 1

Попробуйте размывание изображений. Поскольку вы используете только одно обучающее изображение на человека, Eigenface не имеет способа определить, будет ли более высокочастотный компонент или низкочастотный компонент более полезным.

Чтобы решить, как размыть/уменьшить масштаб изображения, сделать эксперимент с человеком. Дайте человеку несколько размытых пар тестовых изображений и попросите их соответствовать. Попытайтесь выяснить, насколько сильно вы можете размыть изображения и по-прежнему быть успешными при их сопоставлении. Используйте те же параметры размытия для компьютера.

Методы выравнивания изображений также могут помочь. Например, нормализовать изображения так, чтобы кончик носа и два глаза (образуя треугольник) были аффинно-трансформированы в стандартный набор мест.

Наконец, некоторые простые методы предварительной обработки собственных значений или методы предварительной обработки изображений (такие как выравнивание гистограммы) могут помочь.

Answer 2

• Ниже приведены следующие варианты, которые могут помочь вам повысить вашу точность

1] Нормализация Изображение:

• Сделайте свои значения пикселей изображения от 0 до 1

2] Image Alignment (Это очень важный шаг для ac hieve хорошей производительности):

• Совместите все поезда изображение и тестовые изображения так, что глаз, нос, рот всех лиц во всех изображениях имеет почти одинаковые координаты

• Проверить это разместить на выравнивание лица (Настоятельно рекомендуется): https://www.pyimagesearch.com/2017/05/22/face-alignment-with-opencv-and-python/

3] увеличение данных трюк:

• Вы можете добавить фильтры для вас лица, которые будут иметь влияние одного и того же лица в различных условиях освещения
• Так от одного лица вы можете сделать несколько снимков в различных условиях освещения

4] Удаление Шум:

• Перед выполнением шага 3 применить гауссово размывание ко всем изображениям