如何提高特徵臉算法的精度？

我也在this也問了這個問題。但是因爲這個話題是另一回事，所以可能沒有注意到。我在java中使用opencv獲得了用於人臉識別的特徵臉算法。我想提高代碼的準確性，因爲它是一個衆所周知的事實，即特徵臉依賴於光強度。如何提高特徵臉算法的精度？

我有什麼權利現在

我得到完美的結果，如果我給了一個形象的支票點擊在那裏我的數據庫中的圖片已經被點擊了同一個地方，但結果得到奇怪的，因爲我給在不同的地方點擊圖片。

我發現原因是我的圖像在光線強度上有所不同。

因此，我的問題是

有什麼辦法來設置一個標準，或者是來新進入系統的識別檢查保存在數據庫中的圖像中的人，這樣我可以改進我目前的臉部識別系統的準確性？

任何問題的積極解決方案都會非常有幫助。

來源

2013-10-01 fastLearner

[equalizeHist]（http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/histograms.html#equalizehist）預處理 – berak

@berak是對的，它會讓你至少有百分之幾的改進準確性 - 您可以在照明變化較大的YaleB數據集上進行檢查。 – Bull

@berak我一直在訓練我的系統，以獲得我所瞭解的人的圖像，而不是在某些數據庫上。儘管如此，我還是設法在很大程度上糾正了光線問題。儘管如此，由於識別與圖像不在數據庫中的人相比，信心更大，所以精確度仍然很低。我試圖找出原因，似乎eigenfaces算法是一種基於模板的算法，而我需要實現基於特徵的算法。你能給我一些關於基於特徵的算法的想法嗎？ – fastLearner

識別照明強度和姿態是人臉識別的重要因素。嘗試與訓練和測試圖像進行直方圖比較（http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_comparison/histogram_comparison.html）。此參數有助於避免最糟糕的照明情況。預處理是人臉識別成功的關鍵因素之一。伽馬校正和狗過濾可以減少照明問題。

來源

2013-10-01 13:36:07 Evan

你也可以橢圓過濾只有臉部，消除由頭髮，脖子等產生的噪音。 OpenCV cookbook提供了一個很好的和簡單的教程。

來源

2013-10-01 22:09:22 Vinodh

如何提高特徵臉算法的精度？

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