FaceBook个人资料图片中有多少人？

Question

所以我想知道有多少人出现在Facebook个人资料图片中。 通常有0-2人（有时候有4-5人，但更罕见）。

可以在此处找到样本数据集（以及使用python的几次尝试）：

https://github.com/yoniker/FaceDetect

我尝试过不同的方法，但没有一个方法能给出合理的结果（所有这些方法在大多数情况下都是错误的），我已尝试过以下方法：

- 面部检测 - http://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html

它通常找不到任何人（大约75％的图片都会发生） - 我尝试过不同的Haar滤镜和参数。

- 行人检测http://www.pyimagesearch.com/2015/11/09/pedestrian-detection-opencv/ 再次，它在大多数时间都找不到人。

OpenFace：这个面部识别算法可能并不能真正帮助进行人脸检测（参见https://groups.google.com/forum/#!topic/cmu-openface/X6erXKckk0Q）。

最后，我查看了不同的StackOverflow问题，例如 Count the number of people in the video但没有一个是相关的！

我已经尝试了半天了 - 所以我会非常感激帮助!!

Answer 1

对我来说，dlib比使用OpenCV的haar人脸检测器效果更好。它也有python绑定。您可以找到快速启动代码来进行面部检测here。

如果您发布未正确检测到面部的图像，则可以提供更好的帮助。

话虽如此，除了使用dlib之外，为了改善面部检测，您可以尝试这些想法：

• 在将灰度图像传递到面部检测器之前，使用直方图均衡（opencv上的equalizeHist）。 （即预处理你的图像）
• 如果脸部向左或向右倾斜，则脸部检测通常会失败。要解决此问题，请将图像以5度到30度的步长旋转并应用面部检测。在每次旋转时，您都可以检测到新面孔。
• 大多数未使用深度学习的面部检测器主要检测正面。除了使用深度学习或使用HOG或HAAR功能训练您自己的侧面人脸探测器之外，没有什么可以做的。

希望这可以帮助您改善面部检测。

Answer 2

OpenCV中始终存在级联分类器，可满足您的所有面部检测需求。如果你能用它提供一些不错的功能，它会给你所有的结果。