Проблем:
Имам база данни с изображения на „лица“ на множество хора, в която за всеки човек имам множество изображения (всяко има нещо различно в него по отношение на изражението на лицето като усмихнато, мислещо, просто и т.н.).
Докато тествам, разполагам с тестов набор от данни за „изображение на усмихнато лице“ на хора, за които изображението вече съществува в базата данни, но изображенията в базата данни и наборът от тестови данни не са съвсем еднакви (т.е. две изображения на едно и също лице, усмихнато по различно време, от което едно е в базата данни, а другото е в набор от тестови данни).
Сега проблемът е, че моето приложение разпознава човека правилно, но в изражението на лицето не съвпада напр.: на мястото на „усмихнато лице“ понякога дава „обикновено лице“.
PS: Ефективността по отношение на намирането на точния човек е 100%, но несъответствието на изражението на лицето е проблем.
Алго, което използвам:
- Нормализиране и подобряване на изображението
- Откриване и съпоставяне на SURF функции
Може ли някой да предложи какво може да се е объркало или какъв може да бъде по-добър алгоритъм/подход за решаване на този проблем?
Има ли по-добър алгоритъм от SURF за сравняване на две изображения??
