Czy istnieje sposób porównania dwóch twarzy (być może z OpenCv) i uzyskania wyniku podobnego? Mam na myśli zastosowanie algorytmu rozpoznawania twarzy, ale tylko między 2 ścianami, a nie na całym zestawie danych.Porównaj dwie twarze (i ich podobieństwo)
Problem polega na tym, że na przykład Eigenfaces wymaga co najmniej 2 obrazów szkoleniowych.
Tak, można bezwzględnie używać eigenfaces. Twarze treningowe nie mają nic wspólnego z dwoma twarzami, które porównujesz do rozpoznawania twarzy. Mieć galerię twarzy z ćwiczeniami powiedzmy 100 twarzy. Następnie, aby porównać dwie twarze (face_1 i face_2), zrób dekompozycję powierzchni własnej każdej twarzy za pomocą 100 twarzy w twojej galerii treningowej. Na przykład face_1 = [2 3 1 5 ...] * [eigFace1 eigface2 eigface3 eigface4 ...] 'i to samo dla drugiej twarzy. Ten wektor, który pokazałem powyżej w przykładzie [2 3 1 5 ...], porównaj go dla każdego z twoich dwóch rozkładów twarzy w jakimś algorytmie odległości (niezależnie od tego, czy jest to odległość euklidesowa, czy jakaś inna metryka odległości). Jeśli odległość w granicach określonego progu, możesz powiedzieć, że są one takie same. Pamiętaj, że jeśli korzystasz z przestrzeni własnych, pozy, warunki oświetlenia, rozmiar i tło wszystkich obrazów treningowych oraz twarze, które próbujesz porównać, muszą być znormalizowane. Oczy, nosy, usta również muszą być tak ustawione, jak to tylko możliwe.
Wykonuję dekompozycję - otrzymuję tablicę liczb dla pierwszego i drugiego zdjęcia - co powinienem zrobić dalej? Jak to porównać? –
Wykorzystaj metrykę odległości między dwoma wektorami - zrobią to euklides, manhattan, coś innego. Następnie sprawdź wartość uzyskanego wektora i sprawdź, czy jest w pewnym progu. – niting
Spróbuj zapomnieć, że porównujesz twarze. Znajdź punkty kluczowe SURF dla obu zdjęć, dopasuj ich deskryptory. Jako wynik podobieństwa zdjęć wykorzystaj stosunek liczby dopasowanych deskryptorów do liczby wszystkich deskryptorów.
To brzmi interesująco. Czy możesz podać kod/funkcje do osiągnięcia tego przy pomocy opencv? – syam
Możesz użyć funkcji porównania, która pochodzi z openbr.Its daje dopasowany procent dwóch twarzy.
I podaje te wartości na podstawie min, max, mean, stddev zarówno dla prawdziwych, jak i oszustów.
Mówisz "prawdopodobieństwo", kiedy masz na myśli "podobieństwo". Naprawiono to dla ciebie. – ikegami
dziękuję ikegami –
@MarcoL. Czy rozwiązałeś problem? Szukam tego samego. –