Как повысить точность на алгоритме Eigenface - PullRequest
Новая
       37

Как повысить точность на алгоритме Eigenface

4 голосов
/ 10 сентября 2010

Я использую библиотеку EmguCV (оболочку openCV) на C # для реализации распознавания лиц и распознавания лиц с использованием алгоритма Eigenface

Я обнаружил много ошибок уровня точности, таких как минимальное расстояние - это не одно и то же лицо в Учебном наборе, лицо, которого нет в Учебном наборе, но совпадает с человеком в Учебном наборе с хорошей дистанцией и т. Д.

пожалуйста, помогите мне.

Спасибо.

дополнительная информация: - Я использую 1 изображение лица на 1 человека в Тренировочном наборе (прямое изображение лица, без ориентации) - Сейчас я тестирую около 10-20 человек в тренировочном наборе

Ответы [ 2 ]

3 голосов
/ 10 сентября 2010

Попробуйте размывать изображения.Поскольку вы используете только одно тренировочное изображение на человека, у Eigenface нет способа определить, будет ли высокочастотный компонент или низкочастотный компонент более полезным.

Чтобы решить, сколько размытия / уменьшения масштабаизображения, сделайте эксперимент с человеком.Дайте человеку несколько размытых тестовых изображений и попросите их соответствовать.Постарайтесь выяснить, насколько вы можете размыть изображения и при этом успешно их сопоставлять.Используйте те же параметры размытия для компьютера.

Методы выравнивания изображения также могут помочь.Например, нормализуйте изображения таким образом, чтобы кончик носа и два глаза (образуя треугольник) были аффинно преобразованы в стандартный набор местоположений.

Наконец, некоторые простые методы предварительной обработки собственных значений или методы предварительной обработки изображений(например, выравнивание гистограммы) может помочь.

1 голос
/ 22 февраля 2018
  • Ниже приведены следующие параметры, которые могут помочь вам повысить вашу точность

1] Нормализация изображения:

  • Сделайте ваши пиксельные значения изображения от 0 до 1

2] Выравнивание изображения (это очень важный шаг для достижения хорошей производительности):

  • Совместите все изображения поездов и тестовые изображения так, чтобы глаза, нос, рот всех лиц на всех изображениях имели почти одинаковые координаты

  • Проверьте этот пост о выравнивании лица (настоятельно рекомендуется): https://www.pyimagesearch.com/2017/05/22/face-alignment-with-opencv-and-python/

3] Трюк с дополнением данных:

  • Вы можете добавить фильтры для лиц, которые будут иметь эффект одного и того же лица в различных условиях освещения.
  • Таким образом, с одного лица вы можете сделать несколько снимков в разных условиях освещения

4] Удаление шума:

  • Перед выполнением шага 3 примените размытие по Гауссу ко всем изображениям
...