这是我在这里的第一篇文章，如果我的问题不清楚或没有提供足够的信息，我很抱歉。
我目前正在开发一个可以从图片中识别人脸的 Android 应用程序。
我的第一个方法是使用 JavaCV，一切正常，除了面部检测需要太多时间才能完成!
之后，我尝试使用 FaceDetector.Face 检测人脸。然后我使用检测到的人脸来训练我的人脸识别器模型。目前没有发现错误。
我的问题是我的模型无法识别 FaceDetector.Face 提供的任何检测到的人脸。我总是从预测函数中得到 -1。谁能告诉我可能出了什么问题？提前致谢!
这是我在检测后裁剪人脸的方式:
for(int count=0;count<NUMBER_OF_FACE_DETECTED;count++)
{
Face face=detectedFaces[count];
PointF midPoint=new PointF();
face.getMidPoint(midPoint);
eyeDistance=face.eyesDistance();
left = midPoint.x - (float)(1.4 * eyeDistance);
top = midPoint.y - (float)(1.8 * eyeDistance);
bmFace = Bitmap.createBitmap(origiImage, (int) left, (int) top, (int) (2.8 * eyeDistance), (int) (3.6 * eyeDistance));
bmFaces.add(bmFace);
}
这是训练模型的主要部分。
MatVector images = new MatVector(imageFiles.length);
int[] labels = new int[imageFiles.length];
IplImage img;
IplImage grayImage;
FaceRecognizer faceRecognizer = createLBPHFaceRecognizer(1, 8, 8, 8, binaryTreshold);
try
{
FileInputStream fstream = new FileInputStream(working_Dir.getAbsolutePath()+"/csv.txt");
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fstream));
String imgInfo;
for (int i = 0; (imgInfo = br.readLine()) != null; i++)
{
String info[] = imgInfo.split(";");
String imagePath = info[0];
img = cvLoadImage(imagePath);
grayImage = IplImage.create(img.width(),img.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(img, grayImage, CV_BGR2GRAY);
images.put(i, grayImage);
labels[i] = Integer.parseInt(info[1]);;
}
in.close();
//train the FaceRecognizer model
faceRecognizer.train(images, labels);
}catch (Exception e)
{
System.err.println("Error: " + e.getMessage());
}
最后我用下面的代码识别了人脸:
public static String identifyFace(IplImage grayImg)
{
String predictedName = "";
//identify face from the image
int predictedLabel = faceRecognizer.predict(grayImg);
if(predictedLabel != -1 )
{
predictedName = new String(idToName.get(predictedLabel));
}
return predictedName;
}
最佳答案
这只有在您没有正确设置阈值时才会发生，请参阅文档:
创建LBPHFaceRecognizer 的方法是:
Ptr<FaceRecognizer> createLBPHFaceRecognizer(int radius=1, int neighbors=8, int grid_x=8, int grid_y=8, double threshold=DBL_MAX)
，其中:
因此，在上面的方法签名中，您会看到阈值默认设置为 DBL_MAX。因此，如果您只是将阈值排除在外，那么它永远不会产生 -1。另一方面，如果您将阈值设置得太低，FaceRecognizer 总是会产生 -1。也就是说，检查您在代码中将 binaryTreshold 设置为什么。为您的数据找到合适的决策阈值是一个经典的优化问题，您必须根据给定标准(例如，基于错误接受率/错误拒绝率)优化最佳阈值。
关于android - 如何在Android上使用FaceDetector.Face进行人脸识别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14207485/
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