我想从1500个人脸图像中创建一个人脸集合,然后用一个参考人脸图像来这个集合。最终的目标是从集合中找出与参考人脸图像最相似的人脸。
因此,我想检索每一对图像(参考图像和集合中的一张脸)每次的相似性的一个数字。
那么,这是否等于1500 face x 1similarity_metadata =1500元数据,还是将相似性属性计算为任意数量的人脸图像的一个元数据?
换句话说,我的请求是1500元数据还是1500面的1元数据?
我使用的是免费版本,AWS指定:
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Im using aone_vs_one_trainerandone_vs_one_decision_function`用于分类128 D人脸描述符,我想检测未知人脸。
我使用OpenCV和我的包装器检测人脸,然后跟踪并计算128 D人脸描述符,这些描述符存储在文件中。接下来,我在之后训练了分类器。所有的功能都很完美,但是当我试图对未知面孔进行分类时,它会返回一些标签。
我使用了指南中的代码,但是如果您想查看我的代码--它是
有没有更好的方法来识别面孔?也许,使用OpenCV`s的方法更简单,还是使用Dlib中的其他方法?