python - Python和Opencv中的人脸识别

Question

我能够找到面孔并使用python将其保存在本地目录中，并按照下面视频中的代码打开cv

import cv2
import numpy as np
import os

vc = cv2.VideoCapture('new1.avi')
c=1

if vc.isOpened():
    rval , frame = vc.read()
else:
    rval = False

while rval:
	rval, frame = vc.read()
	cv2.imwrite(str(c) + '.jpg',frame)
	image_name=str(c)+'.jpg'
	cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
	faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

	image=cv2.imread(image_name)
	gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


	faces = faceCascade.detectMultiScale(
		gray,
		scaleFactor=1.2,
		minNeighbors=5,
		minSize=(30, 30),
		flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
	)

	print "Found {0} faces!".format(len(faces))

	if len(faces)>=1:
		for (x, y, w, h) in faces:
			cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
		cv2.imshow("Faces found" ,image)
		cv2.waitKey(0)
		
		
	else:
		a="rm "+image_name
		os.popen(a)

	c = c + 1
	cv2.waitKey(1)
        
vc.release()

但是现在我想获得该视频中有脸的那个人的身份。

我如何定义该人的身份？

喜欢扫描面部并将其匹配到我的本地面部数据库中，如果找到匹配，则提供名称等，等等

Answer 1

区分照片中的人不是一件容易的事，但是有一些例子。正如Derman在较早的评论中提到的，最好的方法是使用机器学习来教程序不同的人看起来像什么。一种方法是手动查找和提取人脸中的特征，例如，眼睛之间的距离与眼睛与嘴巴之间的距离之比等。尽管这需要注意镜头变形和透视的影响。有许多研究论文讨论了最佳技术，例如本文使用一组面孔的特征 vector 来找到最可能的匹配
Face Recognition Using Eigen Faces

有一个用于python的机器学习工具箱，称为scikit-learn，它实现了对分类，回归，聚类等的支持。您可以使用它来训练神经网络并支持 vector 机等。这是一个完整的示例，说明如何使用SVM和scikit-learn和python来实现Eigenface方法:
Complete implementation using Python