如何提高特征脸算法的准确率

Question

我使用C＃来实现的人脸检测和面部识别EmguCV库（OpenCV的包装），使用特征脸算法

我发现准确率的许多错误，如最小距离不相同训练集中的人，训练集中不存在的人，但与训练集中的人匹配良好的距离等。

请帮助我。

谢谢。

附加信息： - 我用1元1人的面部图像训练集（直人脸图像，无取向） - 现在，我在训练与周围10-20人测试集

Answer 1

尝试模糊图片。由于您每人仅使用一幅训练图像，因此Eigenface无法确定高频分量或低频分量是否更有用。

要决定模糊/缩小图像的程度，请对人进行实验。给一个人一些模糊的测试图像对，并要求他们匹配。试着找出你可以模糊图像多少，并仍然能够成功匹配它们。为计算机使用相同的模糊参数。

图像对齐技术也可能有所帮助。例如，对图像进行归一化处理，以便将鼻子的尖端和两只眼睛（形成一个三角形）仿射变换为一组标准位置。最后，一些简单的特征值预处理技术或图像预处理技术（如直方图均衡化）可能会有所帮助。

Answer 2

• 下面是下面的选项，这些选项可以帮助你提高你的准确度

1]的图像归：

• ，使图像的像素值从0到1

2]图像对齐（这是一个非常重要的步骤ac hieve性能好）：

• 对齐所有列车图像和测试图像，使眼睛，鼻子，在所有影像脸部的嘴几乎具有相同的坐标

• 检查这张贴在面取向（高度推荐）：https://www.pyimagesearch.com/2017/05/22/face-alignment-with-opencv-and-python/

3]数据增强特技：

• 您可以添加过滤器，你的脸，将具有相同的脸在不同的光照条件下的效果
• 因此，从一个面，你可以在不同的光照条件下进行多次图像

4]移除噪音：

• 之前执行步骤3申请高斯模糊到的所有图像