मैं अपने लेख के लिए चेहरे की पहचान और तुलना पर एक छोटा सा शोध चला रहा हूं। वर्तमान में, मैं ओपनसीवी कैस्केड (मैं बाद में सीखने को लागू करूंगा) के आधार पर हायर जैसी सुविधाओं के आधार पर तेज़ चेहरा पहचान का उपयोग कर रहा हूं। अगला कदम चेहरा तुलना कर रहा है। क्या कोई अच्छी तरह से पता एल्गोरिदम हैं? यह बहुत अच्छा होगा, अगर कुछ सी # कोड हैं, तो उन्हें समझाएं या कुछ डीएल जो उन्हें लागू करते हैं।चेहरा पहचान और तुलना
Eigenfaces का एक सेट, मानव चेहरे, एक ही प्रकाश के तहत लिया की स्थिति का डिजीटल छवियों का एक बड़े सेट बनाने के लिए, आंखों और मुंह को पंक्तिबद्ध करने के सामान्यीकृत होते हैं। वे तब सभी उसी पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन पर दोबारा लगाए गए हैं। Eigenfaces प्रमुख घटक विश्लेषण कहा जाता है एक गणितीय उपकरण का साधन (पीसीए) द्वारा छवि डेटा से बाहर निकाला जा सकता है।
Eigenfaces अब किया जा सकता है नए चेहरों का प्रतिनिधित्व करते हैं: हम Eigenfaces पर एक नई (मतलब-घटाया) छवि पेश कर सकती हैं और इस तरह रिकॉर्ड कैसे कि नया चेहरा मतलब चेहरे से अलग है। प्रत्येक के साथ जुड़े eigenvalues प्रतिनिधित्व eigenface कितना प्रशिक्षण सेट में छवियों से उस दिशा में मतलब छवि बदलती हैं। हम ईगेंवेक्टर, के उप-समूह पर छवि प्रक्षेपित करके जानकारी खो देते हैं, लेकिन उन ईगेंफेस को सबसे बड़े eigenvalues के साथ रखते हुए हम इस हानि को कम करते हैं।
अपने चेहरे गठबंधन नहीं कर रहे हैं, तो मैं निम्नलिखित कागज पढ़ने की सलाह देते हैं:
सार: हम पेश एक घटक आधारित विधि और फेस चेहरे के लिए दो वैश्विक विधियांके साथ उन्हें पहचानें और उनका मूल्यांकन करेंमुद्रा परिवर्तन के खिलाफ मजबूती का सम्मान। घटक प्रणाली में हम पहले चेहरे के घटकों का पता लगाते हैं, उन्हें निकालें और उन्हें एकल फीचर वेक्टर में मिलाएं जो एक समर्थन वेक्टर मशीन (SVM) द्वारा वर्गीकृत है।
दो वैश्विक प्रणाली एक भी फीचर वेक्टर पूरे चेहरे छवि के ग्रे मूल्यों से मिलकर वर्गीकृत करके चेहरे को पहचान । पहली वैश्विक प्रणाली में हमने डेटाबेस में प्रत्येक व्यक्ति के लिए एक एकल SVM वर्गीकरण को प्रशिक्षित किया। दूसरी प्रणाली दृष्टिकोण विशेष SVM classifiers के सेट की होते हैं और प्रशिक्षण के दौरान क्लस्टरिंग शामिल है।
Beveridge से एक मूल्यांकन प्रणाली है।उन्होंने विभिन्न मीट्रिक के साथ तीन चेहरा पहचान एल्गोरिदम लागू किए। एल्गोरिदम मूल्यांकन के लिए लागू किए गए हैं, इसलिए उनके अपने कार्यक्रमों के लिए उनका उपयोग करना मुश्किल हो सकता है।
कुछ जावा एपीआई और सामान्य लिंक चेहरे की पहचान के बारे में मेरे Question में पाए जा सकते हैं।
मैं एक वेब कैमरा से वास्तविक समय में चेहरे का पता लगाने और चेहरा पहचानने प्रदर्शन (भी OpenCV में) के लिए मुफ्त स्रोत कोड के साथ एक ट्यूटोरियल और डेमो कार्यक्रम ने लिखा है:
लिंक कोई और अधिक काम कर रहे। – prathumca
http://www.shervinemami.info/faceRecognition.html आज़माएं – NoCakeNoCode