opencv人脸识别训练

[Chasen_y]

一开始我运用人脸库训练出一个xml文件，后来新增人脸时候需要将新人继续拿来训练，需要将训练的特征信息加在原来xml文件里面。如果程序不关闭是可以将新人特征信息加到xml文件里的。比如，原来的xml文件为face.xml；现在采集了一些人脸，需要将这些人脸的特征信息提取加入到face.cml；然后下次load这个face.xml进行人脸识别。现在就是怎么将这些人脸加入原来的xml文件呢？
这个是全局变量定义：
static vector<Mat> images;//头像集
static vector<int> labels;//标签集


训练：
model->load("face0.xml");
try
{//现在的需要加入的图片入栈。调用程序loadFaceImg(train_csv, images, labels);//train_csv图片路径
loadFaceImg(train_csv, images, labels);
stringstream s;
s<<num;
cout<<"加载"+s.str()+"个人脸图片完成"<<endl;
}
catch (cv::Exception& e)
{
cerr << "Error opening file \"" << train_csv << "\". Reason: " << e.msg << endl;
}
// Quit if there are not enough images for this demo.
if(images.size() <= 1)
{
string error_message = "This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!";
CV_Error(CV_StsError, error_message);
}

//初始化提取员工特征
model->train(images, labels);

model->save("face0.xml");//保存特征信息

[Chasen_y]

大神们何在，求救求救

[prfans1]

没用过这么高版本的opencv。增量训练
如果时间允许，为啥不重新训练一遍？
另外，难道可以在不改变以前数据的前提下增加人脸？我觉得如果使用LBP特征的，如果增加一个新类别，其它已有类别的数据肯定已经改变了。

[Chasen_y]

引用 2 楼 prfans1 的回复:

没用过这么高版本的opencv。增量训练 如果时间允许，为啥不重新训练一遍？ 另外，难道可以在不改变以前数据的前提下增加人脸？我觉得如果使用LBP特征的，如果增加一个新类别，其它已有类别的数据肯定已经改变了。

人脸库非常大的时候重新训练很费时间的。如果程序不关闭可以将新来的人加入训练。关闭了就不行了

[prfans1]

好像opencv训练时，关闭再重开也可以继续。

[Chasen_y]

引用 4 楼 prfans1 的回复:

好像opencv训练时，关闭再重开也可以继续。

应该是不行啊