我目前的项目是建立一个面部认证系统.我的约束是：在注册期间,用户提供单个图像进行培训.但是,我可以在身份验证时添加和使用用户提供的图像.
我想在培训中添加更多图像的原因是,用户环境不受限制 – 不同的照明条件,与相机的距离不同,不同的MP相机.唯一的解脱是姿势几乎是正面的.
我认为,上述问题类似于广泛使用的面部标记应用程序.任何人都可以建议一种方法来自适应地巧妙地使用可用的图像吗？
– 谢谢
解决方法
要使分类器健壮,您需要使用与条件无关的功能.例如,您不能使用面部颜色,因为它取决于光照条件和人物本身的状态.但是,您可以使用眼睛之间的距离,因为它与任何变化无关.
我建议每次人们开始认证会话时建立一些这样的独立功能模型和重新训练分类器.我能想到的最佳型号是Active Appearance Model(one of implementations).
