【发布时间】：2011-09-21 09:23:10
【问题描述】：
我正在处理一组图像和计算机视觉。我想将一张新图像（一张新面孔）与一组图像进行比较，并确定它最接近该组中的哪个图像。我不需要它来确定哪个是实际匹配，就像新图像与集合中特定图像匹配的概率一样。
到目前为止，我一直在使用我想要比较的图像集生成特征脸。这是最好的方法吗，考虑到我不想看看是否有真正的完全匹配？
感谢您的帮助！
【问题讨论】：
标签： computer-vision face-recognition
【发布时间】：2011-09-21 09:23:10
【问题描述】：
如果您对照明/姿势/图像配准有很好的控制，那么特征脸确实可以很好地工作。
在更不受约束的环境中，我建议使用一种方法，该方法可以找到相关的面部标志，如眼睛/鼻子/嘴角等，并在这些区域周围生成描述符。然后可以使用一些机器学习来区分个体。
牛津视觉几何小组有一个很好的例子here。这是相当古老的，但包含了代码，因此是一个很好的起点。如果您想要尽快奏效的东西，请考虑购买像 PittPatt 这样的商业解决方案。