面部识别与Kinect的(Facial Recognition with Kinect)

最近我一直在努力尝试与Kinect的面部识别，使用新的开发工具包（V1.5.1）。 对于FaceTracking工具的API可以在这里找到： http://msdn.microsoft.com/en-us/library/jj130970.aspx 。 基本上我都试过到目前为止做的是达到一个“面部识别标记”每个人独有的。 要做到这一点，我引用这些面部点的Kinect的跟踪：（ ）。

然后我找到我的脸（加上一对夫妇的朋友），并计算出使用基本代数39分和8之间的距离。 我也获得了值的头的当前深度。 下面有一个我所获得的数据的样品：

DISTANCE FROM RIGHT SIDE OF NOSE TO LEFT EYE: 10.1919198899636
CURRENT DEPTH OF HEAD: 1.65177881717682
DISTANCE FROM RIGHT SIDE OF NOSE TO LEFT EYE: 11.0429381713623
CURRENT DEPTH OF HEAD: 1.65189981460571
DISTANCE FROM RIGHT SIDE OF NOSE TO LEFT EYE: 11.0023324541865
CURRENT DEPTH OF HEAD: 1.65261101722717

这些仅仅是一些我所获得的值。 因此，我的下一个步骤是使用Excel绘制它们。 我的预期结果是深度和距离之间非常线性趋势。 因为随着深度的增加，距离应较小，反之亦然。 因此，对于人X的数据趋势是相当线性的。 但对于我的朋友（人Y）的阴谋是所有的地方。 所以我就断定我不能使用面部识别这种方法。 我不能让我需要跟踪这样小的距离精度。

我的目标是能够识别人，因为他们进入房间，挽救他们的“个人资料”，然后将其删除时，一旦他们退出。 很抱歉，如果这是一个有点多，但我只是想解释我迄今所取得的进展。 SO，你们认为怎么样我怎么能实现面部识别？ 任何想法/帮助将不胜感激。

Answer 1:

如果使用一个EnumIndexableCollection<FeaturePoint, PointF>因此可以使用一个FaceTrackFrame的GetProjected3DShape()方法。 您可以使用这样的：

  private byte[] colorImage;

  private ColorImageFormat colorImageFormat = ColorImageFormat.Undefined;

  private short[] depthImage;

  private DepthImageFormat depthImageFormat = DepthImageFormat.Undefined;

  KinectSensor Kinect = KinectSensor.KinectSensors[0];

  private Skeleton[] skeletonData;

  colorImageFrame = allFramesReadyEventArgs.OpenColorImageFrame();
  depthImageFrame = allFramesReadyEventArgs.OpenDepthImageFrame();
  skeletonFrame = allFramesReadyEventArgs.OpenSkeletonFrame();
  colorImageFrame.CopyPixelDataTo(this.colorImage);
  depthImageFrame.CopyPixelDataTo(this.depthImage);
  skeletonFrame.CopySkeletonDataTo(this.skeletonData);
  skeletonData = new Skeleton[skeletonFrame.SkeletonArrayLength];

  foreach(Skeleton skeletonOfInterest in skeletonData)
  {
       FaceTrackFrame frame = faceTracker.Track(
           colorImageFormat, colorImage, depthImageFormat, depthImage, skeletonOfInterest);
  }

  private EnumIndexableCollection<FeaturePoint, PointF> facePoints = frame.GetProjected3DShape();

然后你就可以在你的形象使用每个点。 我想有一个const double preferedDistance ，你可以乘以不同点的当前深度x和y找x和y的的首选版本和深度由公式

preferredDistance / currentDistance

例：

        const double preferredDistance = 500.0;//this can be any number you want.

        double currentDistance = //however you are calculating the distance

        double whatToMultiply = preferredDistance / currentDistance;

        double x1 = this.facePoints[39].X;
        double y1 = this.facePoints[39].Y;
        double x2 = this.facePoints[8].X;
        double y2 = this.facePoints[8].Y;

        double result = whatToMultiply * //however you are calculating distance.

然后你就可以有一个List<>的距离去搜一下。 我也建议你有一个List<>布尔其中coorispond的距离设置为true，如果结果一致，所以你可以跟踪哪些布尔是真/假的。
例：

        List<double> DistanceFromEyeToNose = new List<double>
        {
            1,
            2,
            3 //etc
        };


        List<bool> IsMatch = new List<bool>
        {
            false,
            false,
            false //etc
        };

然后通过使用搜索它for循环。

        for (int i = 0; i < DistanceFromEyeToNose.Count; i++)
        {
            if (result == DistanceFromEyeToNose[i]) IsMatch[i] = true;
        } 

希望这可以帮助！

Answer 2:

您附上的图片是指2D模型。 GetProjected3DShape无关与图片。

使用IFTResult.Get2DShapePoints获得2D面点。 如果您使用的是FaceTrackingBasics-WPF例如，你必须写该方法的C＃包装。

Answer 3:

我从事这样一个为我的硕士学位项目，我使用马氏距离是规模不变计算距离。 这里是下式：d（X，Y）= SQRT（POW（（XI-易），2）/的Pow（的Si，2））; I：1 - > N，其中S是Xi和Yi的在样品组的标准偏差。 这是维基百科链接： http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance

文章来源: Facial Recognition with Kinect