face-recognition

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我正在構建用於人臉識別的卷積神經網絡（CNN）模型。作爲培訓數據收集的第一步，培訓，灰度或RGB的最佳圖像格式是什麼？我已經經歷過幾篇文章，說灰度圖像最適合人臉識別，但還沒有得到令人滿意的信息，爲什麼呢？對於這種方法，使用灰度相比RGB有什麼優勢？對於人臉識別模型，需要有顏色信息還是灰度轉換時會丟失圖像中的有用信息？預測精度各不相同？ Thanks in

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微軟情感的視頻API的Python 3.2

我試圖通過微軟使用Python 3.2 我遇到下面的錯誤分析通過情感API視頻： b'{ "error": { "code": "Unauthorized", "message": "Access denied due to invalid subscription key. Make sure you are subscribed to an API you are trying to call

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如何從視頻中識別身份未知的人？

我正在使用Philipp Wagner的視頻中的面部識別，我更新了與opencv 3.2一起工作的代碼，之後我真的很難創建合適的人臉數據庫，但接下來我的問題是如何給出價值爲未知的人？到目前爲止，當我運行我的代碼時，它給了我的數據庫中的未知人員一個值，對我自己使用「0」，對另一個人使用「1」。我如何將它設置爲「-1」，例如對於未知的主題？這是我的代碼到目前爲止，我嘗試使用閾值，但沒有得到任何結果。

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爲什麼OpenCV人臉檢測識別臉部未受過訓練的臉部？

我使用「haarcascade_frontalface_default.xml」爲人臉A識別了472個獨特圖像。雖然我正在嘗試爲同一個人A檢測相同的圖像，而我已經訓練了相同的圖像獲得了20％到80％的自信，但對我來說這很好。但是，我對人B的信心也有20％到80％的提高，我沒有將它包括在培訓圖像中。爲什麼在我進行人臉檢測時它發生在人B上？我使用python 2.7和OpenCV 3.2.0-de

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通過tracking.js在畫布上進行臉部跟蹤

tracking.js使得在<img>上檢測臉部相當容易。他們有這個wonderful hello world example，但我想知道是否有人想出如何檢測一個<canvas>元素的臉。我想： var canvas = document.getElementById('canvas'), context = canvas.getContext('2d'), img = img = cont

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從skimage導入io錯誤追溯

我正在嘗試dlib進行人臉識別。但是當我執行程序時，我有一個與skimage的錯誤。有人能幫助我嗎？我已經嘗試解決這個問題，但我不能 from skimage.io import imread import sys import os import dlib import glob import numpy if len(sys.argv) != 4: print( "

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Microsoft Face API - 400請求正文無效

我正在使用Microsoft Face API來構建使用Electron的面部識別桌面應用程序。現在我可以檢測人臉，並創建一個個人組，但遇到這樣的錯誤，當我嘗試和一個人添加到我的人團： {"error":{"code":"BadArgument","message":"Request body is invalid."}}, 其標記爲我的控制檯上的錯誤400錯誤請求。這是API頁關於如何使用

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面部檢測的相機要求

我正在開展一個項目，我不確定我想購買相機的最低要求是什麼。 - 我需要一個實時具有人臉檢測功能的相機，我們不想拍攝圖像來處理它，我們需要預先識別人臉，就像iPhone的相機一樣。這是該項目中最重要的功能。 - 我想知道什麼是人臉檢測推薦的圖像質量。 - 我想知道在服務器端使用不同軟件進行圖像檢測的處理時間是多少。謝謝你的幫忙！ PS：如果你可以推薦一款相機型號，那就太完美了！

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cv2.videoCapture（文件名）動態分配文件名（關閉）

我試圖從用戶動態訪問file_name，然後將它傳遞給videoCapture(file_name)然後處理它。代碼： import cv2 import numpy as np import os import sqlite3 import pickle from PIL import Image import sys faceDetect = cv2.CascadeClas

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使用dlib進行地標預測的準確性

我正在嘗試使用dlib來查找地標。所以，我用HELEN數據集擬合我的模型，從here下載了2000個項目。但準確度非常低。但是當我使用shape_predictor_68_face_landmarks.dat的準確率很高。我讀過Kazemi論文並將nu設置爲0.1，深度= 4，oversampling_amount = 20，但它仍然工作得很糟糕。怎麼了？