ओपनसीवी/एम्गुसीवी चेहरे की पहचान

Question

मैं ऐसे ऐप बनाने की कोशिश कर रहा हूं जो चेहरों का पता लगाए और इसे पहचान सके। मैंने फेस डिटेक्शन बनाया लेकिन मुझे मान्यता मिलने पर कुछ विचार चाहिए। मैं ट्रैकिंग के लिए एक वेब कैम का उपयोग कर रहा हूं और यह चेहरे का पता लगा सकता है। फिर मैं चेहरे का हिस्सा केवल एक नई ग्रे छवि में ले रहा हूं और डेटाबेस में छवियों की सूची के साथ EigenObjectRecognizer का उपयोग करके इसकी तुलना कर रहा हूं।

लेकिन यह अच्छे नतीजे नहीं दे रहा है। कुछ बार यह कुछ गलत लगता है, कुछ बार कुछ भी नहीं। मैं उनसे पूछना चाहता हूं कि तस्वीरों की तुलना करने के लिए मुझे कौन सी अतिरिक्त तकनीकें लागू करनी होंगी? हिस्टोग्राम बराबर या चेहरे के समानता के संकल्प की तरह?

Answer 1

नीचे दिए गए लिंक पर मेरा उत्तर देखें। इसमें कुछ लिंक हैं जो आपके लिए उपयोगी होंगे, मुख्य रूप से यूट्यूब वीडियो का उल्लेख मैंने किया है।

Dice face value recognition

Answer 2

Eigenfaces केवल आप ऐसा चेहरा पहचानने में बहुत आगे मिल जाएगा। चेहरों की संख्या के साथ एक सीमा है जिसे आप प्रशिक्षित कर सकते हैं। आपको नए एल्गोरिदम में देखना होगा, इस क्षेत्र में नए कागजात देखें और उन्हें लागू करें।

आप यह सुनिश्चित करके Eigenfaces की दक्षता को कार्यान्वित कर सकते हैं कि आपकी सभी छवियां समान उन्मुखीकरण और आकार के हैं। अभिविन्यास और स्थिति बहुत मायने रखती है। तो सुनिश्चित करें कि आप तुलना से पहले सही परिवर्तनों लागू कर

Answer 3

मैं एक OpenCV चेहरा पहचान (हार चेहरे की पहचान + हिस्टोग्राम समकारी + Eigenfaces) ट्यूटोरियल और मुक्त स्रोत कोड है कि आप की कोशिश कर सकते हैं: http://www.shervinemami.info/faceRecognition.html

Answer 4

चेहरा पहचान और चेहरा वर्गीकरण पूरी तरह से अलग समस्याएं हैं। मैं आपको अपने अनुभव से और चेहरे वर्गीकरण पर कई कागजात पढ़ने से कह सकता हूं, कि शुरू करने का एक अच्छा तरीका प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए जिसे ईगेंफेस भी कहा जाता है), फिशर लीनियर डिस्कमिनेंटेंट एनालिसिस (एलडीए), और सपोर्ट वेक्टर मशीनें (SVMs)। ये वर्गीकरण विधियां हैं जो चेहरे वर्गीकरण के लिए बेहद उपयोगी हैं, और यह पता चला है कि ओपनसीवी में पहले से ही PCA और SVM पर उत्कृष्ट कार्यान्वयन शामिल हैं। सी ++ में ओपनसीवी के लिए चेहरा पहचान और वर्गीकरण कोड के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन this website है।

एक वेबसाइट जो चेहरे वर्गीकरण के लिए सबसे प्रासंगिक तरीकों के लिए संसाधनों और कागजात के लिंक प्रदान करती है this one है।

मैटलैब में नमूना कोड के साथ पीसीए ईजिनफेस और एलडीए का एक अच्छी तरह से समझाया गया उदाहरण जो मेरे पहले चेहरे वर्गीकरण कार्यक्रम is here के लिए बेहद उपयोगी था।