Comparision between Algorithms:
- edge detection,skin color及motion等方法都可以很快找到人臉範圍,但較容易受到外界環境干擾。
- PCA,LDA,FA、SVM及neural network等方法雖然有不錯的偵測率,但需花費很長的時間。
- A Face-Finding Search Engine: http://www.technologyreview.com/communications/21384/?a=f for low-resolution images."Super-resolution will give you an interpolated image that looks better," says Hennings-Yeomans, "but it will have distortions like noise or artificial [features]."
- Face recognition: http://image.cse.nsysu.edu.tw/research/Delaunay/delaunay.htm Advantage:unique, local re-meshing, arrangement invariance and can detect edges. 可利用三角形結構作為類神經網路的輸入。
•人臉資料庫由麻省理工學院媒體實驗室(MIT Media Laboratory)取得http://vismod.www.media.mit.edu/vismod/demos/photobook (144位不同人正面影像,每個人有二到四張不同之臉部正面影像,共有308張影像)
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人臉識別發展: http://140.113.87.114/cvrc/edm/vol_7/tech1.htm
人臉辨識相關網誌: http://www.im.ntu.edu.tw/~d93001/blog/index.php?d=06&m=11&y=08&category=4
人臉辨識系統(流程與演算法): http://140.128.102.71/research/mn/02/index.htm
openCV學習筆記與心得(含程式範例): http://funp.com/t136721#p=136721
openCV自學手冊: http://vision.csie.ncku.edu.tw/~euleramon/openCV_DIY.pdf
橢圓人臉偵測+膚色偵測+轉黑白+轉輪廓(含程式範例): http://delphi.ktop.com.tw/board.php?cid=31&fid=79&tid=73445