Hello! Ang exciting ng topic ng capstone mo, at challenging din talaga ang field ng computer vision. Pagdating sa facial recognition at performance comparative analysis, maraming factors ang kailangan isaalang-alang tulad ng accuracy, speed, at resource requirements.
Sa pagpili ng algorithm, depende sa goals mo at available resources. Kung gusto mo ng detailed analysis ng performance at mas customizability, maaaring mag-focus sa traditional computer vision techniques gamit ang OpenCV. Maaari kang gumamit ng mga features extraction algorithms tulad ng Haar Cascades o Local Binary Patterns para sa facial recognition.
Sa kabilang banda, kung nais mo ng mas advanced at deep learning approach, maaari kang mag-explore ng Convolutional Neural Networks (CNN). Ang CNN ay kilala sa kanilang kakayahan na mag-extract ng features ng data at magturo ng mga patterns, na maaaring magamit sa facial recognition.
Kahit na mas advanced at mas complex ang CNN, maaaring mas mataas ang accuracy nito kaysa sa traditional computer vision techniques. Subalit, maaaring mas mahirap itong i-train at magrequire ng mas maraming computational resources.
Sa huli, it is important to weigh the pros and cons of each approach based on your project requirements, resources, and expertise. Maaaring maganda rin na magconsult sa iyong adviser at iba pang mga experts sa field ng computer vision para makapili ng tamang approach para sa iyong capstone project. Good luck sa iyong research at capstone!