FaceBook個人資料圖片中有多少人？

所以我想統計出多少人出現在臉書個人資料圖片中。通常有0-2人（有時候有4-5人，但更爲罕見）。FaceBook個人資料圖片中有多少人？

的樣本數據集（和使用python幾次嘗試），可以在這裏找到：

https://github.com/yoniker/FaceDetect

我嘗試了不同的方法，他們沒有給出合理的結果（所有的這些方法是最錯誤的的時間），我已經試過如下：

- 面部檢測 - http://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html

它通常不會找到任何人（即發生在大約75％的圖片） - 我已經嘗試了不同的哈爾FILT ers和參數。

-Pedestrian Detection http://www.pyimagesearch.com/2015/11/09/pedestrian-detection-opencv/ 大多數情況下，它仍然沒有找到人。

OpenFace：可能這種臉部識別算法並不能真正幫助人臉檢測（請參閱https://groups.google.com/forum/#!topic/cmu-openface/X6erXKckk0Q）。

最後我看了不同的StackOverflow問題，如 Count the number of people in the video但它們都不相關！

我已經嘗試了半天現在 - 所以幫助將超級讚賞！

來源

2017-04-05 Yoni Keren

很明顯，人臉檢測應該是這個問題的一個解決方案。但如果你只是說你嘗試失敗，沒有人會告訴你你做錯了什麼，以及如何解決它... 提供了一個圖像，顯示你做了什麼，你期待的結果和你得到的結果 – Piglet

顯示結果將涉及共享許多JPG文件。我說的是，我提到的任何方法在任意設置中都不會面臨任何問題（實際上我不太確定那些設置工作正常）。如果你發現其中的任何一個做得好，請讓我知道哪一個。再說一遍：我說大多數時候，這些都是錯誤的（大多數時候沒有找到有人的時候找到某個人，比如檢測到0/1或者1/2的人臉）。 –

對我來說，dlib比使用OpenCV的haar人臉檢測器給出了更好的結果。它也有python綁定。你可以找到快速啓動代碼來做臉部檢測here。

如果您發佈的圖像中未正確檢測到面部，它將有可能更好地幫助您。

話雖如此，以提高人臉檢測除了使用DLIB，你可以用這些思想實驗：把它傳遞給面部檢測器之前的灰度圖像

使用直方圖均衡化（equalizeHist上OpenCV的）。（即預處理您的圖像）
如果臉部向左或向右傾斜，則更常見的臉部檢測失敗。要解決此問題，請將圖像以5度爲單位旋轉至30度並應用臉部檢測。在每次旋轉時，您可能會檢測到新面孔。
大多數未使用深度學習的人臉檢測器主要檢測正面。除了使用深度學習或使用HOG或HAAR功能訓練自己的側面輪廓面部檢測器之外，沒有什麼可以做的。

希望這可以幫助你改善你的臉部檢測。

來源

2017-04-05 09:11:01 harshkn

謝謝，我會給它一個鏡頭，但是我必須說，在Facebook Profile的真實世界中，許多面孔都不是「正面」。我想在另一個問題上訓練我的網絡，所以我希望能夠使用別人的網絡來檢測人員:)任何建議？（我正在看openface，但看到我發佈的鏈接 - 那個特定的網絡在檢測方面做得不好！）。 –

是的，關於正面是這樣的。然後深入的學習是我想要走的路。試試這個https://github.com/quanhua92/darknet/。我自己並沒有使用過它，但我記得我的一位朋友告訴我這是爲了檢測臉部。我猜這應該工作。祝你好運！ – harshkn

謝謝，你對dlib的工作比HAAR好得多！不過，正如你所建議的，這還遠遠不夠完美，我已經上傳了一個小數據集，以便你可以在https://github.com/yoniker/FaceDetect中看到它的確切位置。我會檢查出黑網現在讓你知道，無論哪種方式，你已經非常有幫助:) –

OpenCV中始終存在級聯分類器，以滿足您的所有人臉檢測需求。如果你可以給它提供一些很好的功能，它會給你所有的結果。

來源

2017-04-08 05:58:56

FaceBook個人資料圖片中有多少人？

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