opencv - 使用 OpenCV 使用 haar 人脸检测时，有没有办法测量置信度？

Question

我使用 OpenCVs HAAR 级联人脸检测开发了一个人脸检测应用程序。该算法工作正常，但每隔一段时间它会在墙上或其他不是面孔的东西上找到图案。
我想对怀疑为面孔的对象进行额外检查，但我只想对我不相信它们是面孔的对象进行检查。有没有办法为 HAAR 级联人脸检测检测到的人脸获得“置信度”级别？

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OpenCV 通过 CascadeClassifier 类的函数“detectMultiScale”中的参数“weights”提供置信度，您需要将标志“outputRejectLevels”设置为 true

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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”计数。这个计数就是所谓的信心。

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。增加它会减少误报，但也会减少可能检测到的人脸的数量。

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为什么不对同一张图像运行多个 haar 级联（训练不同），看看它们是否产生相似的结果？让他们投票，就像它一样。因此，如果只有一个级联找到给定的面孔而其他级联没有，那将使您对给定的面孔失去信心。

我能够实时在 iPhone 视频源上同时运行 3 个级联，因此在许多正常情况下性能应该不是问题。更多信息： http ://rwoodley.org/?p=417

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不是您问题的直接答案，但这可能有助于减少错误检测。

您可以通过调整 MinNeibhbours、CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT 和 Size 值来减少错误检测。

int MinNeighbours = 7;

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

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