opencv+中SURF特征提取的最佳hessian阈值；最小描述符匹配

目前，我正在进行人脸识别项目，在该项目中，我使用Fisherfaces/LDA在更广泛的层面上过滤图像，然后使用SURF验证LDA的输出。应该传递给

CvSURFParam（）

的好Hessian阈值是什么？OpenCV提供的示例代码有500个字符。它是最优的吗

另外，为了使我的代码能够确认身份，应该匹配的描述符的最小数量是多少？50%够了吗

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我在Windows上使用C++的OpenCV 2.4。< /P> < P> ARMSTROOSUK是正确的。由于我们不知道您的数据集（尤其是图像的质量），因此我们无法建议更好的阈值。是的，对此没有一般性的答案

要增加训练集中测试图像的数量，可以使用公共域人脸数据库（例如）

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请允许我另外指出（也适用于将来在搜索引擎中会发现这一点的所有人），您尝试的并不是一个好主意。使用SURF只能确认您只找到了另一张脸。为必须匹配的描述符设置最小值同样取决于图像质量。找到较少的冲浪功能可能仅仅意味着图像有点太模糊。

只有你才能回答此类问题-测试不同阈值、常数等的输入数据，并检查它是否适合你。我做到了。但我不确定，因为我的数据库不够大。我只是在检查是否有任何研究证明这方面的价值。无论如何，谢谢你。