有没有办法在使用OpenCV使用haar face检测时获得置信水平的测量？

Question

我开发了一个使用OpenCVs HAAR级联人脸检测进行人脸检测的应用程序。该算法工作正常，但每隔一段时间它就能找到墙上的图案或不是面孔的东西 我想对怀疑为面孔的对象运行额外的检查，但我只想对那些我并不知道它们是面孔的对象进行检查。有没有办法获得HAAR级联人脸检测检测到的人脸“置信度”？

Answer 1

OpenCV通过类CascadeClassifier中函数“detectMultiScale”中的参数“weights”提供置信度，需要将标志“outputRejectLevels”置为true

Answer 2

OpenCV实际上为任何特定对象找到了多个结果，每个检测到的区域在很大程度上相互重叠;然后将它们组合在一起并形成“邻居数量”计数。这个数字就是所谓的信心。

执行对象检测时，其中一个参数是返回命中之前的最小邻居。增加它可以减少误报，但也会减少可能检测到的面部数量。

Answer 3

为什么不针对同一图像运行多个haar级联（以不同方式训练）并查看它们是否产生类似的结果？让它们投票，就像它一样。因此，如果只有一个级联找到了一个给定的面部，而其他的没有，那么这会让你对那个给定的面孔没那么自信。

我能够在iPhone视频源上实时同时运行3个级联，因此在许多正常情况下，性能不应成为问题。更多信息： http://rwoodley.org/?p=417

Answer 4

不能直接回答您的问题，但这可能有助于减少错误检测。

通过调整MinNeibhbours，CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT和Size值，可以减少错误检测。

int MinNeighbours = 7;

face_cascade.detectMultiScale（frame_gray，faces，1.1，MinNeighbours，CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT，Size（60,60））;