double weight = imVector.dot(eigenVectors.row(i)); // Add weighted EigenFace to the output output = output + eigenFaces[i] * weight; } displayResult(im, output); } int main(int argc, char **argv) { // Read model file string modelFile("pcaParams.yml"); cout << "Reading model fi...
一、FisherFace FisherFace 是一种基于 LDA(全称 Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)的人脸识别算法,而 LDA 是 Ronald Fisher 于 1993 年提出来的,而 eigenFace 是基于 PCA 实现的,LDA 和 PCA相同的地方是,都有利用特征值排序找到主成份的过程,但是不同的是 PCA 求的是协方差矩阵的特征值,而 LDA 是...
eigenFace = eigenVector.reshape(sz) eigenFaces.append(eigenFace) # Create window for displaying Mean Face
本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库,进行以下步骤: 进行人脸检测,将检测出的人脸存入数据库2 对数据库2进行人脸建模 在测试集上进行recognition 本篇实现第一步: 进行人脸检测,将检测出的人脸存入数据库2 环境:vs2010+opencv 2.4.6.0 特征:LBP Input:一个人脸数据库,15个人,每人20个样本(...
EigenFace 的工作流程如下: 2 人脸识别算法对比 前一节主要介绍了 eigenFace,下面再简单介绍两种其它的识别算法: 一、FisherFace FisherFace 是一种基于 LDA(全称 Linear Discriminant Analysis, 线性判别分析)的人脸识别算法,而 LDA 是 Ronald Fisher 于 1993 年提出来的,而 eigenFace 是基于 PCA 实现的,LDA ...
这里利用了OpenCV自带的识别类FaceRecognizer,他支持的识别方式有 特征脸方法(Eigenface),Fisherface(LDA),LBP(局部二值模式)。 Eigenface: 基于PCA(主成分分析)的检测模式,在训练集中提取人脸的相对值并计算特征向量, 识别时通过提取人脸的特征向量并计算和每个训练集的欧氏距离来判断是谁的脸。
为了方便地管理此类数据,实现存储和访问功能的类是一个有用的组件。 OpenCV 的ml模块中的CvMLData类具有处理通常在机器学习问题中使用的常规数据的功能。 但是,它缺少面部跟踪数据所需的功能。 因此,在本章中,我们将使用在ft_data.hpp头文件中声明的ft_data类,该类是专门为面部跟踪数据而设计的。 所有数据元素都...
特征:eigenface Input:一个人脸数据库,15个人,每人20个样本(左右)。 Output:人脸检测,并识别出每张检测到的人脸。 ———– 1. 为训练数据预处理( 转为灰度、对齐、归一化 ) 转为灰度和对齐是后面做训练时EigenFaceRecognizer的要求; 归一化是防止光照带来的影响...
这里我们简化处理,使用OpenCV的EigenFace或FisherFace等算法进行简单的识别。 首先,你需要一个包含多张人脸的图像集合作为训练集。然后,使用OpenCV的face_recognition模块(注意:这不是OpenCV官方库的一部分,但广泛用于人脸识别)或类似的库来训练模型。 由于篇幅限制,这里不深入介绍完整的训练过程,但以下是一个简化的识别...
OpenCV 实现为:先用cvLoadImage()载入图片并利用cvCvtcolor()转换为灰度图片,建立自定义的迭代标准CvTermCriteria,调用cvCalcEigenObjects()进行PCA 操作,计算出的Eigenface 都存放在向量组成的数组中,利用cvEigenDecomposite()将每一个训练图片投影在PCA 子空间(eigenspace)上,结果保存在矩阵数组中,用cvWrite《datatype》...