人臉識別—雜記

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人臉識別的主要步驟可以分為:影象採集,人臉檢測(Face Detection),人臉識別(Face Recognition)。

影象採集極為簡單,直接用cv從攝像頭獲取–函式cvCreateCameraCapture()可以直接獲取攝像頭,並可以通過cvRetrieveFrame返回一個IplImage,可以在後面使用。
人臉檢測。人臉的檢測可以說是人臉識別過程中最為重要的部分。只要能從源影象中檢測出人臉的準確位置,再進行識別準確度其實還是蠻高的。用OpenCV做人臉的檢測時,主要是用訓練好的cascade(Haar分類器),來進行模式匹配。
更詳細點說,首先是灰度化圖片,並按比例縮放圖片,然後進行直方圖均衡化(對影象進行對比度的調節)。這樣得到了一個經過初步處理的圖片,將這樣的圖片傳遞給函式cvRunHaarClassifierCascade來進行檢測,從而找出NOI(感興趣區域)。

而人臉的檢測,大概步驟如下:
    1. 通過已有的使用者的多張照片,訓練出一個該使用者的HMM模型;
    2. 將人臉檢測得到的感興趣區域利用維特比(viterbi)與已有資料庫中的所有HMM模型比對,得到最大值。

想新增下隱馬爾科夫模型相關的東西來著。首先推薦一本書,《數學之美》,不是什麼專業書籍,只是興趣。要了解隱馬爾科夫模型,首先得知道馬爾科夫鏈。

然後是viterbi演算法。

有很多不對的地方,以後再改吧~~先睡覺去了~~


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