区分人脸图像的算法建议

|| 我正在寻找一种面部算法,将2张图像作为输入并计算2张图像中的面孔是否属于同一个人。我已经使用OpenCV对图像进行了所有预处理。在准备步骤中,我从整个图像中裁剪出人脸,将其转换为灰度,然后将其调整为标准尺寸。我的问题与面部识别有点不同,因为我不关心识别图像中的个人,我只想说出他们是否是同一个人。我看过的大多数面部识别算法都依赖于将构成输入的相同人员的样本面部进行训练。在我的情况下,我可以训练一般面孔,但不能训练输入中的确切面孔。您能否提出一些适合我情况的方法?     
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        对于您的问题,感知散列以及编辑距离可能更合适。 查看 http://phash.org/ 看起来像 TinEye反向图像搜索     
        通常,您将测量要素之间的距离。 如果您无法控制图像的位置/大小/角度-即它是真实世界的图像,而不是坐在脸部扫描仪前的人-那么您需要考虑如何设置所有这些比例。 尝试找到眼睛(轻松)和嘴巴或鼻子,并获得三角形的边/角。 然后,您还可以计算被头发覆盖的面部面积的百分比,鼻子的宽长比等。     
        从人均一张图像进行人脸识别:一项调查     
        如果还没有,请研究Wavelet方法。例如,请参见本文。     

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