使用 SURF 进行图像比较

Question

问题：

我有一个包含多个人的“面部”图像数据库，其中每个人都有多个图像（每个人在面部表情方面都有不同的东西，例如微笑、思考、简单等）。

测试时，我有一个“笑脸图像”的测试数据集，这些人的图像已经存在于数据库中，但数据库中的图像和测试数据集中的图像并不完全相同（即两个同一个人在不同时间微笑的图像，其中一张在数据库中，另一张在测试数据集中）。

现在，问题是我的应用程序正确检测到人，但面部表情不匹配例如：代替“微笑的脸”，有时它会给出“简单的脸”。

PS：寻找准确人的效率是100%，但面部表情不匹配是个问题。

我正在使用的算法：

1. 图像标准化和增强
2. SURF 特征检测和匹配

谁能提出可能出了什么问题，或者有什么更好的算法/方法来解决这个问题？

有没有比 SURF 更好的算法来比较两张图片？

Answer 1

我会使用其他人脸识别算法，例如：LBP + svm。

您可以使用 face-rec.org 阅读有关人脸识别算法的信息，或“野外标记人脸”页面的结果页面： http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/results.html

如果您使用 OpenCV，您可以查看 OpenCV 的人脸识别模块 http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/