Точность распознавания лиц с помощью Javacv

Я новичок в javacv. Пробую создать систему распознавания лиц и столкнулся с проблемой низкой точности распознавания. Для идентификации я использую EigenFaceRecognizer, а в качестве базы изображений для обучения использую Georgia Tech Face Database, а также свои собственные фото, все изображения в разрешении 640х480, лица расположены фронтально(10-12 фотографий для одного человека, всего 20 персон).

Результат распознавания получается очень нестабильным и работает через раз. Как можно повысить точность распознавания ? Стоит ли дополнительно редактировать фотографии перед обучением и распознаванием, или проблема заключается в неправильном обучении программы и стоит корректировать код ?

Заранее спасибо.

Функция обучения

public void train() {
        File imagesDir = new File("C:\\Java_Eclipse\\FaceRecognitionWebcam\\src\\image");
        FilenameFilter imgFilter = new FilenameFilter() {
            public boolean accept(File dir, String name) {
                name = name.toLowerCase();
                return name.endsWith(".jpg") || name.endsWith(".pgm") || name.endsWith(".png");
            }
        };
        File[] imageFiles = imagesDir.listFiles(imgFilter);
        MatVector images = new MatVector(imageFiles.length);
        Mat labels = new Mat(imageFiles.length, 1, CV_32SC1);
        IntBuffer labelsBuf = labels.createBuffer();
        int counter = 0;
        for (File image : imageFiles) {
            Mat img = imread(image.getAbsolutePath(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
            int label = Integer.parseInt(image.getName().split("\\-")[0]);
            images.put(counter, img);
            labelsBuf.put(counter, label);
            counter++;
        }
        // FaceRecognizer faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create();
         FaceRecognizer faceRecognizer = EigenFaceRecognizer.create();
        // FaceRecognizer faceRecognizer = LBPHFaceRecognizer.create();
        System.out.println("Train started");
        faceRecognizer.train(images, labels);
        faceRecognizer.save("C:\\Java_Eclipse\\FaceRecognitionWebcam\\src\\train_result_eigen.xml");
        System.out.println("Train completed");
    }

Функция распознавания

public void findFaces(IplImage currentFrame) throws InterruptedException {
        IntPointer labels = new IntPointer(1);
        DoublePointer confidences = new DoublePointer(1);
        opencv_core.CvMemStorage storage = new opencv_core.CvMemStorage().create();
        opencv_core.CvSeq faces =
                cvHaarDetectObjects(currentFrame, classifierFace, storage, 1.6, 8, opencv_objdetect.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING);
        int total = faces.total();
        if(total > 0) {
            System.out.println("Total faces: " + total);
            for(int i = 0; i < total; i++) {
                opencv_core.CvRect r = new opencv_core.CvRect(cvGetSeqElem(faces, i));
                int x = r.x(); int y = r.y(); int w = r.width(); int h = r.height();
                IplImage greyImg = IplImage.create(currentFrame.width(), currentFrame.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);
                cvCvtColor(currentFrame, greyImg, CV_RGB2GRAY);//resize
                rectangle(cvarrToMat(currentFrame), new Rect(x, y, w, h), new Scalar(0, 255, 0, 0), 2, 0, 0);
                faceRecognizer.predict(cvarrToMat(greyImg), labels, confidences);
                int label = labels.get(0);
                double confidence = confidences.get(0);
                String labelInfo = faceRecognizer.getLabelInfo(label).toString();
                System.out.println("---------");
                System.out.println("Person: " + i);
                System.out.println("label = " + label);
                System.out.println("confidence = " + confidence);

            }
        }
    }