【发布时间】:2012-09-22 19:53:38
【问题描述】:
过去我曾使用 LDA 进行性别识别。在实现方面,它就像干枯的面部识别一样,我只是训练了一组面孔,并按男性或女性而不是姓名或 ID 对它们进行分类。给定足够大的数据集,这种方法是否可行?
如果上述方法不是一个好方法(我真的不这么认为),那么使用 OpenCV 执行年龄估计有哪些不同的方法/方法?
【问题讨论】:
标签: c++ opencv machine-learning computer-vision
过去我曾使用 LDA 进行性别识别。在实现方面,它就像干枯的面部识别一样,我只是训练了一组面孔,并按男性或女性而不是姓名或 ID 对它们进行分类。给定足够大的数据集,这种方法是否可行?
如果上述方法不是一个好方法(我真的不这么认为),那么使用 OpenCV 执行年龄估计有哪些不同的方法/方法?
【问题讨论】:
标签: c++ opencv machine-learning computer-vision
在我看来,G.D. Guo 和他的同事的工作可能代表了对自动年龄分类问题的最新和集中研究之一。有关完整的出版物列表,请参阅 here。
回答您最初的问题:从 2010 年的调查论文“通过面孔进行的年龄合成和估计:一项调查”中,从大型带注释的数据库中提出了一系列数据驱动技术确实可行(第 1968 页)。至于用于年龄估计的各种算法的实际性能:作为平均年龄误差和累积分数指标报告的相当令人印象深刻的分类水平是可能的(参见第 1970 页上的表 1) - 对选择有通常的警告特征选择,模型表示等。
如何在 OpenCV 中实现当前性能最好的算法可能会很棘手 - 但应该是可能的!
编辑:我想到的一件快速的事情 - 在没有当前流行的生物启发功能的情况下,您可以使用 OpenCV 对 HoG 描述符的支持(这实际上是受生物启发的)。
参见示例:
Extracting HoG Features using OpenCV
HOG features visualisation with OpenCV, HOGDescriptor in C++
【讨论】:
我只看到使用Machine Learning 到Cascade Classifier Training 完成这些工作。
【讨论】: