人臉檢測錯誤對象

我們使用Emgu CV來檢測臉部並識別性別，但是我的老闆說有錯誤，我不知道爲什麼。我正在使用Emgu CV版本2.4.9，並使用默認的haar-cascade xml文件。這是錯誤的是在網絡攝像頭捕獲下面的圖像。人臉檢測錯誤對象

enter image description here

有一個在畫面沒有面子，但有其中有許多矩形一組矩形，我設置minNeighbour = 0，因爲我想顯示所有預測包含面部的矩形。請給我一些意見或一些想法來消除這種情況。我確定我的代碼是正確的。非常感謝您的幫助。

對不起，我的英語。

來源

2014-10-07 jewelnguyen8

3x3高斯模糊或簡單的3x3框濾波器如何消除相當可觀的噪聲。 – 2014-10-07 11:24:48

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最後，我們找到了解決這個問題是變焦相機最大的方式，然後將其擺脫所有的非人臉對象。

來源

2014-10-15 02:45:57 jewelnguyen8

一個可以很好地擺脫誤報的選擇是降低圖像的分辨率。大分辨率的圖像通常會產生壓縮造成的僞影，這會欺騙哈爾級聯。

將尺寸調整爲高度和寬度的50％，然後重新處理。當然，如果圖像中的人臉太小，降低分辨率可能會導致級聯不能檢測到它們。

因此，您可以同時進行兩次掃描，而在兩者中都未檢測到的圖像可能屬於可能匹配的類別。

來源

2014-10-07 09:14:46

我認爲你的解決方案對我不好，因爲人們總是遠離我的攝像頭。 – jewelnguyen8 2014-10-07 10:50:24

攝像頭的分辨率是多少？您也可以嘗試Pervez在評論中建議的高斯模糊選項。此外，這就是爲什麼我建議您將兩次測試中的匹配視爲高概率匹配，並且只匹配一次，作爲較低概率匹配。一些測試將幫助你弄清楚如何解釋這一點。還取決於你想用匹配的面做什麼。 – 2014-10-08 14:19:22

我有一個新的解決方案，使用最大變焦的攝像頭。所以我們可以捕捉遠離攝像頭的一些面，但是面積更窄。我們正在嘗試此解決方案。 – jewelnguyen8 2014-10-08 16:09:25

不設置minNeighbour = 0，這就是爲什麼我認爲你得到如此多的錯誤檢測。 2-6之間設置minNeighbour

試試看

來源

2014-10-09 12:29:21

我設置minNeighbour = 0只是想顯示所有的矩形。請仔細閱讀我上面提到的內容。你知道上圖中有一組矩形。所以儘管我設置了minNeighbour = 6，它仍然會顯示在圖片中。我想要一個解決方案如何消除屏幕之間的組。你清楚明白嗎？ – jewelnguyen8 2014-10-09 17:53:13

人臉檢測錯誤對象

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