我正在开发一种软​​件,它将捕获的图像(面部)与同一人的3/4图像(面部)相匹配.现在有两种可能性

1-捕获的图像(面部)是其3/4图像(面部)已经存储在数据库中的同一个人
2.捕获的图像是另一个人

现在我想得到上述两种情况的结果,即在情况1中匹配,在情况2中不匹配.我使用了40个Gabor滤波器,这样我就可以得到很好的结果.此外,我得到一个数组(直方图)的结果.但它似乎不能很好地工作,像光这样的环境条件也会对匹配过程产生影响.任何人都可以建议我一个好的和有效的技术来实现这个目标.

最佳答案 好吧,这基本上是面部识别问题.

您可以使用LBP(局部二进制模式)从图像中提取特征.LBP是非常鲁棒的和照明不变性方法.

您可以尝试以下步骤 –

训练：-

>提取面部区域(使用OpenCV HaarCascade)
>将所有提取的面部区域重新调整为相同大小
>将调整大小的面分为子区域(例如：8 * 9)
>从每个区域提取LBP特征并将它们连接起来,因为特征的定位非常重要
>通过此连锁功能训练SVM,为每个不同的人的图像添加不同的标签

测试： –

>拍摄脸部图像并按照步骤1至4进行操作
>预测使用SVM(关于这个人的图像)