臉部識別：是否可以對數千個主題進行分類？

Question

我對人臉識別算法相當陌生，我剛發現如果我訓練一個簡單的人臉數據庫。例如，我有四個人（A，B，C，D），每個人有10個圖像，那麼我可以通過現有算法（例如OpenCV庫）快速訓練數據庫。而人臉識別算法效果很好。準確度大於90％，我可以正確識別四個人（給出A，B，C，D的圖像），我也可以拒絕一些未知的人（例如人E，F，G ...）。

但是這是一個非常小的臉部數據庫，我想知道如果我必須識別10000個主題，那可能是100000個圖像，它仍然有可能嗎？這種情況下的準確度是多少？

基本上，人臉識別算法只是對收集人臉的特徵空間進行一些分類，但是當數據庫變得相當大時它仍然工作得很好？

謝謝。

Answer 1

是的，如果您想識別10000個主題，您最小化每個主題需要10000個圖像。 一般來說，識別器算法在其數據庫樣本之間的距離比較下工作，因此，如果算法非常穩健，您可以輕鬆識別您想要的許多主題。 但是，10000是一個非常大的數字，你真的需要一個實時應用程序的GPU概念，因此需要很長時間才能給出答案。 希望它有幫助。