关于人脸验证？

人脸识别分为两个方面，一个是核实式，另一个是搜索式。一般我们做的识别是搜索式，即在人脸库中搜索匹配的人脸。例如主流的PCA+LDA。
而核实式是将测试样本，与已知的人脸库的一个人的样本进行比对，应该用什么算法呢？PCA+LDA此时没了作用，如果是我理解有问题，请指正

看了lz的理解有一点困惑，搜索式方法是不是将测试样本与人脸库中的样本逐一比较的呢？这样的话和比对式有什么本质区别呢？

wm_thu 发表于 2013-11-16 13:51
看了lz的理解有一点困惑，搜索式方法是不是将测试样本与人脸库中的样本逐一比较的呢？这样的话和比对式有什 ...

搜索式是逐一比较，而核对式是已知了人脸的信息，只比对该人脸在人脸库的信息。一个要比对很多人，而一个只要比对一个人

xiaos36 发表于 2013-11-18 14:36
搜索式是逐一比较，而核对式是已知了人脸的信息，只比对该人脸在人脸库的信息。一个要比对很多人，而一个 ...

不知道lz从自己的回答里找到答案了没。对比很多人和对比一个人没有本质区别。直接把多人对比的方法用到单人上就可以了：从人脸库里，我们可以学习出一种判断人脸相似性的标准，只不过之前是对库中所有的都做一次“距离”判断，取距离最近的作为匹配结果；现在只需要规定一个阈值，距离距离大于或小于阈值就认为匹配成功。

wm_thu 发表于 2013-11-19 17:44
不知道lz从自己的回答里找到答案了没。对比很多人和对比一个人没有本质区别。直接把多人对比的方法用到单 ...

关键的问题，就是这个阈值该如何设，才能保证它错识的概率很低

xiaos36 发表于 2013-11-20 08:51
关键的问题，就是这个阈值该如何设，才能保证它错识的概率很低

我只能给一个建议：按照奈曼-皮尔逊准则的精神，控制虚警率（即把对的人判错），最小化漏报率（把错的人判对）。
可以用已有的这个库做实验，设置一个虚警率比如0.1%，然后测报漏率。调节阈值直到报漏率最低。如果感觉虚警0.1%不合适，也可以再调节。总之系统性能就用着两个数字来描述，看你怎么取舍了。
一般认为，虚警是更不能容忍的，这也就是N-P准则的假定。当然你的系统有特殊要求的另讲。

wm_thu 发表于 2013-11-20 13:15
我只能给一个建议：按照奈曼-皮尔逊准则的精神，控制虚警率（即把对的人判错），最小化漏报率（把错的人 ...

你说的好像是绘制ROC曲线，找合适的阈值，这方面没弄过，你有什么这方面的代码或资料吗

xiaos36 发表于 2013-11-20 16:33
你说的好像是绘制ROC曲线，找合适的阈值，这方面没弄过，你有什么这方面的代码或资料吗 ...

没有。不过我也不认为需要什么，虚警和漏报率自己都可以统计，画个图就完了。

楼主可以分享下解决方案么？我最近也一直困惑如何将测试样本与已知的人脸库的一个人的样本进行比对:(