À l'école, nous avons appris à propos d'une méthode appelée 'eigenfaces' d'appliquer PCA à de nombreuses images à faire face à la reconnaissance. Je me demandais, quelle est l'approche la plus couramment utilisée aujourd'hui pour faire face à la reconnaissance? Je souhaite faire la reconnaissance de visage basée sur beaucoup d'images de différentes tailles et de différents points de vue. MerciQuelle est la méthode de pointe pour la reconnaissance faciale?
Eigenface est l'une des méthodes classiques les plus connues pour la reconnaissance faciale. Si vous parlez de la méthode populaire récente, vous pouvez vérifier Reconnaissance de visage robuste via une représentation clairsemée, John Wright, Allen Yang, Arvind Ganesh, Shankar Sastry et Yi Ma, Transactions IEEE sur l'analyse des modèles et l'intelligence artificielle (PAMI), 2009.
Selon votre description de votre cible, vous pouvez regarder la reconnaissance de plusieurs images (ensemble d'images). Je maintiens personnellement un literature de classification basé sur l'ensemble d'image. Vous pouvez également consulter mon dernier article Face Recognition using Sparse Approximated Nearest Points between Image Sets, Yiqun Hu, Ajmal S. Mian et Robyn Owens, IEEE Transactions sur l'analyse des modèles et l'intelligence artificielle (PAMI). Cependant, je dois dire que les techniques de reconnaissance faciale pour un environnement contrôlé sont assez matures, les défis demeurent pour l'environnement incontrôlé, où les images de visage ne sont pas alignées, les angles de vue sont différents et les conditions d'éclairage sont radicalement différentes .