上周我一直在研究和试验面部识别。预期的应用程序是让一个人能够通过简单地拍一张人脸照片在数据库 (SQL) 中查找一个人的信息。最初的期望是能够将面孔压缩为键或散列并将其用作数据库查找。这不需要非常准确，因为查找信息的人可以而且很可能最终会在文件中的原始图像和站在他们面前的人之间进行最终比较。
OpenCV/JavaCV 似乎是一个明显的起点，它提供的面部检测效果很好，但是用于面部识别的 Eigenfaces 的实现并不理想，因为每次通过重新编译数十万用户面部进行在线训练需要将新面孔添加到训练集中是行不通的。
我正在尝试在使用 OpenCV 的 Haar Cascade 功能提取的面部上使用 SURF 描述符，这似乎让我更接近预期结果，但是我无法想出一种有效查找和比较大约 30 个描述符的方法(它们是数据库中的 64 或 128 维 vector )。我已经阅读了一些有关 LSH 和频谱哈希算法的文章，但是没有找到适用于 Java 的实现，而且我的数学还不够强大，无法自己实现它们。
有没有人对如何实现这一目标有任何想法或想法，或者是否有可能？
最佳答案
哈希并不复杂，您也不需要数学学位。
假设任何 2 张图像都会产生相当数量的“描述符”，那么它只需要您与足够多的描述符进行合理匹配以获得足够高的置信度。
这些描述符的具体程度决定了您在哈希算法中可以接受的冲突级别。
由于您有几个，我建议您不需要任何太复杂的东西 - 毕竟，您可能希望搜索具有一定程度的“模糊性”？
从简单的事情开始 - 试验和完善。您甚至可能会发现您需要对不同的描述符进行不同的哈希处理 - 即有些可能比其他的更具体？
希望有一些启发。
关于java - "Quick and Dirty"Java中的人脸识别和数据库存储/查找，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5723722/
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