我的項目是面部認證。面部認證
系統說明：我的輸入只有一個圖像，並使用該圖像系統應該認證每當用戶登錄到應用程序（這是當在第一次用戶登錄截取）。認證圖像可能與第一個輸入圖像不同，例如 - 不同的照明條件，距相機不同的距離以及-10到10度的姿態變化。所有使用的相機都是相同的（例如：ipad）。
1）每次用戶登錄時存儲認證圖像。 如何 利用這些圖像來提高系統的準確性？
2）當一個新的形象來了，我需要選擇從圖像庫中最接近的圖像（S）（和 不是所有存儲的圖像），並使用 身份驗證的時間縮短。 如何根據 照明/距離自動攝像機的距離標籤圖像？
3）我應該如何讓我的系統正常運行，以適應 照明和相機距離的變化？
請問任何人都可以爲我的上述問題提出優秀的論文/論文/開源代碼？
雖然這聽起來像一個研究項目，但如果我得到任何人的回覆，我將非常感激。
對於這個任務，我認爲你應該看看OpenCV的Face Recognition API。 API基本上能夠識別臉部的結構（當然在某些限制內），併爲您提供臉部可用的圖像的座標。
在我看來，僅僅處理臉部問題就減少了處理不同背景顏色的需求，而這些顏色我認爲是您不需要的。
一旦您獲得了人臉圖像，就可以向上/向下縮放以獲得統一的大小，並且還可以將圖像的顏色更改爲灰度。最後，我會考慮將所有這些信息提供給Artificial Neural Network，因爲它們能夠處理與輸入不一致的問題。這將允許您每次用戶登錄時增加您的知識庫。
我很確定還有其他方法可以解決這個問題。我建議看看Google Scholar來試着找到處理這個問題的論文，以獲得更多的信息和很可能的其他途徑來實現你的目標。另外，請記住，如果運氣好的話，你也可能會發現一些開源項目，它已經完成了你大部分的工作。
感謝您的回覆。我已經使用了OpenCV的人臉識別API，但是我的系統環境有更多的變化，我對API的準確性不滿意。所以我正在尋找一個更好的算法，對此有何建議？關於不同的背景，我的意思是不同的照明（白天，夜晚，晚上和不同的燈光色調）。如果有的話，你對相機距離的看法？ – 2vision2
@ user1317084：你沒有提到已經在你的問題中檢查OpenCV。說出你所做的事通常會鼓勵其他人做出迴應，因爲它表現出主動性。我瞭解背景位，這就是爲什麼我建議使用人臉識別位嘗試和儘可能處理背景。 不幸的是，我在這個領域的經驗非常有限，所以我不能提供更多的幫助。 – npinti
謝謝任何方式... – 2vision2
如果您確實擁有臉部照片數據庫，則可以使用它來增強OpenCV人臉檢測功能。通過比較圖片的主要組成部分和OpenCV數據庫中的人臉示例，可以識別出人臉。 退房：
How to create Haar Cascade (xml) for using with OpenCV?
看到的是，你還可以嘗試做自己的主成分分析識別的臉部的每一張照片（使用OpenCV的人臉檢測用於覺得─>黑了一切exept臉， OpenCV爲您提供了臉部的位置和大小）。將PCA與數據庫中的PCA進行比較，並將其與最接近的數據進行匹配。當然，這對於一個相當大的數據庫來說效果最好，所以也許在一開始可能會出現錯誤的匹配。
我認爲創建自己的OpenCV haarcascade是最好的選擇。
祝你好運！
Haar Cascades並不意味着作爲識別算法，而是檢測算法，所以哈爾可以檢測到，某件東西是汽車或臉，但是你不能說，這張臉屬於某人特定。對於人臉識別，創建了專用算法。 – DawidPi
你錯過了需要告訴一張真實的面孔，除了照片。鑑於最近獲得某人臉部照片的容易程度，其優先級列表應該是相當高的。 –