为什么OpenCV面部检测识别未经训练的面孔？

Question

我使用“haarcascade_frontalface_default.xml”为一个人A训练了472个独特的图像进行人脸识别。 虽然我正在尝试为同一个人A检测面部，因为我训练的相同图像的信心提高了20％到80％，这对我来说很好。

但是，我对B人的信心也提高了20％到80％，而我没有参与训练图像。为什么在我进行面部检测时它会发生在人B身上？

我正在使用python 2.7和OpenCV 3.2.0-dev版本。

Answer 1

这是因为Haar-cascade Detection用于检测具有相同特征集的对象。 '

即使面部B 与面部A 不同，它们也会共享相同的功能;两只眼睛，一只鼻子和一只嘴，因此对A和B的信心是一样的。仅使用Haar Cascades不足以区分不同的面孔。

我建议您通过Viola-Jones阅读原始论文。

Answer 2

我想在你的问题中，你实际上并不是指检测，而是认识，你必须知道这两件事之间的区别： 1-检测不区分人，它只是根据先前训练过的haarcascade检测人的面部形状 2识别就是你首先检测到一个人，然后尝试将这个人与你的裁剪和对齐的图片数据库区分开来，我建议你按照philipp wagner教程来解决这个问题。