特定场景的人脸识别

Question

我的问题：

我有想识别的人 X

• 图片约为 72dpi 200x400
• 面部不是图像的焦点（可能是图像的 10% 左右）
• 脸部几乎总是在某个角度，从任何方向偏离中心 0-60 度
• 有时我有同一张脸的多个角度，很少是特写
• 这些图片有不同的照明，太宽泛而无法定义

我有一个质量更高的图片数据库可供比较

• 有时数据库缩小了图片，但大多是放大到脸部并直接对准相机
• 这个数据库有大约 3000 张带有某些人身份的图片

我想在某种程度上确定地在我的数据库中找到人 X。

我意识到这需要面部识别，但是特征检测/识别/等有很多方法，我想知道在我的场景中最好的方法是什么。

Answer 1

也许你可以使用link to algorithm for detecting Face color 之类的东西。你会发现一种算法可以指示肤色人脸识别。

Answer 2

这是一个老问题，但我想我会发布我所采用的解决方案。 Face.com 是一个人脸检测和识别 REST API，它实现了我想要的效果，比我尝试过的大多数库都好得多。

Answer 3

作为第一步，您应该检测数据库和主题图像中的人脸。

这是一个 openCV 示例： http://opencv.itseez.com/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifier.html

OpenCV 带有几个不同的分类器，但也许您需要进一步努力来检测有角度的人脸。

对于主题的分类，您可以使用 eigenface 实现。还有一个 openCV 库： https://github.com/bytefish/libfacerec

但是，对于分类，您的训练数据中还需要有角度的面孔。否则你不会找到一个好的匹配。