EigenObjectRecognizer का उपयोग

Question

मैं EmguCV का उपयोग करके कुछ चेहरे की पहचान करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं सोच रहा था कि क्या मैं इस कार्य के लिए EigenObjectRecognizer का उपयोग कर सकता हूं? क्या कोई मुझे बता सकता है कि इसका उपयोग कैसे करें? क्योंकि अगर कोई नो-मैच फोटो नहीं है, तो यह भी एक मूल्य देता है। यहाँ एक उदाहरण है:

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); 

यह "ब्रैड" रिटर्न .लेकिन अगर मैं testimage में तस्वीर बदल यह भी कुछ नाम देता है या यहाँ तक कि यह अच्छा Brad.Is चेहरा पहचानने इस विधि का उपयोग करने के लिए? या क्या कोई बेहतर तरीका है?

Answer 1

मैंने कुछ अभ्यास किया और पाया कि जब यह नहीं मिलता है कि यह खाली स्ट्रिंग देता है। मूल्य 5000 से 1000 में बदलना यह अधिक करीबी मूल्य देता है लेकिन यदि आप परीक्षण के लिए वेब कैमरा का उपयोग कर रहे हैं और डेटाबेस में लगभग समान होना चाहिए।

Answer 2

ठीक है, मुझे इमू सीवी नहीं पता, लेकिन मुझे लगता है कि रॉबर्ट हार्वे क्या कहता है सही है। आपको अपने तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना होगा। इसके अलावा, तंत्रिका नेटवर्क हमेशा एक परिणाम लौटाएंगे, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता। यदि परिणाम गलत है, तो इसका मतलब है कि आपने अपने नेटवर्क को पर्याप्त प्रशिक्षित नहीं किया है।

Answer 3

recognizer.Recognize(testImage) RETURN EigenObjectRecognizer.RecognitionResult 

तो आप की कोशिश कर सकते हैं:

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

Answer 4

आप की तरह Emgu.CV.EigenObjectRecognizer के समारोह पहचानो ओवरलोड सकता है:

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

और इस तरह से प्राप्त

जैसे चलने वाली अंतिम व्युत्पन्न दूरी

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

यह आपको मूल्य का एक बेहतर विचार बस एक लेबल के लिए यह पाइपिंग और मानों की श्रेणी पर एक नज़र होने के माध्यम से

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); 

में डालने के लिए देना होगा।