我怎么能显示数据库中不认识的人?

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阿里Subhan 2018年5月26日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/402671-how-can-i-display-not-recognized-for-someone-not-in-the-database

评论道: 图像分析 2018年5月26日

大家好!我致力于实时人脸识别,使分类器。我的问题是,如果有人在数据库进来(代码)将他/她在数据库进行分类。所以我怎么能确定有人不在数据库并显示不认可呢?我跟踪的脸用KLT算法和注释的代码

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阿里Subhan 2018年5月26日

编辑:阿里Subhan 2018年5月26日

% %

清除所有;

clc;

% %

事先= alexnet;

featureLayer =“fc7”;

负载(“FACE_classifier”);

%创建面对探测器对象。

faceDetector = vision.CascadeObjectDetector ();

faceDetector.MergeThreshold = 9;

%创建重点跟踪对象。

pointTracker =愿景。PointTracker (' MaxBidirectionalError ', 2);

%创建远程对象。

凸轮=摄像头();

%获取一帧大小。

videoFrame =快照(cam);

frameSize =大小(videoFrame);

%创建视频播放器对象。

放像机=愿景。放像机(“位置”,100年[100 [frameSize (2),

frameSize (1)] + 30);

% %

runLoop = true;

numPts = 0;

frameCount = 0;

虽然runLoop

                               %得到下一帧。
                              
                               videoFrame =快照(cam);
                              
                               videoFrameGray = rgb2gray (videoFrame);
                              
                               frameCount = frameCount + 1;
                              
                               如果numPts < 10
                              
                               %检测模式。
                              
                               bbox = faceDetector.step (videoFrameGray);
                              
                               如果~ isempty (bbox)
                              
                               %找到角点检测区域内。
                              
                               点= detectMinEigenFeatures (videoFrameGray,“投资回报”bbox (:));
                              
                               %初始化跟踪。
                              
                               xyPoints = points.Location;
                              
                               numPts =大小(xyPoints, 1);
                              
                               暂停(0.5);标题(“测试图”);
                              
                               测试= imcrop (videoFrame bbox);
                              
                               imshow(测试);
                              
                               testSet = imresize(测试(227 227));
                              
                               testFeatures =激活(事先,testSet featureLayer);
                              
                               predictedLabels =预测(FACE_classifier testFeatures)
                              
                               释放(pointTracker);
                              
                               初始化(pointTracker xyPoints videoFrameGray);
                              
                               %保存点的一个副本。
                              
                               oldPoints = xyPoints;
                              
                               %将矩形表示为(x, y, w h)成一个
                              
                               % M-by-2 (x, y)坐标矩阵的四个角。这
                              
                               %是需要能够改变边界框显示
                              
                               %的方向面对。
                              
                               :bboxPoints = bbox2points (bbox (1));
                              
                               %将盒子角落转换成(x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4)
                              
                               % insertShape所需的格式。
                              
                               bboxPolygon =重塑(bboxPoints ', 1, []);
                              
                               %显示一个边界框周围发现的脸。
                              
                               videoFrame = insertShape (videoFrame,“多边形”bboxPolygon,“线宽”3);
                              
                               %显示检测到的角落。
                              
                               videoFrame = insertMarker (videoFrame xyPoints,“+”,“颜色”,“白色”);
                              
                               结束
                              
                               其他的
                              
                               %跟踪模式。
                              
                               [xyPoints, isFound] = (pointTracker videoFrameGray)步;
                              
                               visiblePoints = xyPoints (isFound:);
                              
                               oldInliers = oldPoints (isFound:);
                              
                               numPts =大小(visiblePoints, 1);
                              
                               如果numPts > = 10
                              
                               %估计老点之间的几何变换
                              
                               %和新观点。
                              
                               [xform, oldInliers visiblePoints] = estimateGeometricTransform (…
                              
                               oldInliers visiblePoints,“相似”,“MaxDistance”4);
                              
                               %转换应用于边界框。
                              
                               bboxPoints = transformPointsForward (xform, bboxPoints);
                              
                               %将盒子角落转换成(x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4)
                              
                               % insertShape所需的格式。
                              
                               bboxPolygon =重塑(bboxPoints ', 1, []);
                              
                               %显示一个边界框的脸被跟踪。
                              
                               videoFrame = insertShape (videoFrame,“多边形”bboxPolygon,“线宽”3);
                              
                               %显示跟踪点。
                              
                               videoFrame = insertMarker (videoFrame visiblePoints,“+”,“颜色”,“白色”);
                              
                               %重置点。
                              
                               oldPoints = visiblePoints;
                              
                               选点(pointTracker oldPoints);
                              
                               结束
                              
                               结束
                              
                               %显示注释视频帧使用视频播放器对象。
                              
                               步骤(放像机、videoFrame);
                              
                               %检查是否视频播放器窗口已经关闭。
                              
                               runLoop = isOpen(放像机);
                              
                               结束