Image 检测后的人脸匹配

我正在开发一个软件，将捕获的图像（脸）与同一个人的3/4图像（脸）进行匹配。现在有两种可能性

1-拍摄的图像（面部）是同一个人的，其3/4图像（面部）已存储在数据库中
2.拍摄的图像是另一个人的

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现在我想得到上面两个场景的结果，即在案例1中匹配，在案例2中不匹配。我使用了40个Gabor滤波器，这样我可以得到很好的结果。此外，我在一个数组（直方图）中得到结果。但它似乎不能很好地工作，光等环境条件也会对匹配过程产生影响。有谁能给我一个好的和有效的方法来实现这件事吗

这基本上就是面部识别问题

您可以使用LBP（局部二进制模式）从图像中提取特征。LBP是一种非常健壮且发光不变性的方法

您可以尝试以下步骤-

培训：-

提取面区域（使用OpenCV HaarCascade）

将所有提取的面部区域重新调整为相同大小

将调整大小的面划分为子区域（例如：8*9）

从每个区域提取LBP特征并将其连接起来，因为特征的本地化非常重要

通过这种级联特征训练SVM，对每个不同的人的图像使用不同的标签

测试：-

拍摄面部图像，然后按照步骤1至4进行操作

使用SVM预测（关于这是哪个人的图像）

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您能否获得有关检测到的人脸的任何其他信息？比如眼睛、鼻子和嘴巴的位置？或者你只是有一个边界框？这个问题有点太模糊了。你能告诉我们更多你做了什么，什么不起作用，等等吗。？图片效果很好。