7

这是我在这里的第一篇文章，如果我的问题不清楚或没有提供足够的信息，我很抱歉。

我目前正在开发一个可以从图片中识别人脸的 Android 应用程序。

我的第一种方法是使用 JavaCV，一切正常，除了面部检测需要太多时间才能完成！

之后，我尝试使用 FaceDetector.Face 来检测人脸。然后我使用检测到的人脸来训练我的人脸识别器模型。目前没有发现错误。

我的问题是我的模型无法识别 FaceDetector.Face 给出的任何检测到的人脸。我总是从预测函数中得到-1。谁能告诉我可能出了什么问题？先感谢您！

这是我在检测后裁剪人脸的方式：

    for(int count=0;count<NUMBER_OF_FACE_DETECTED;count++)
    {
        Face face=detectedFaces[count];
        PointF midPoint=new PointF();
        face.getMidPoint(midPoint);         
        eyeDistance=face.eyesDistance();

        left = midPoint.x - (float)(1.4 * eyeDistance);
        top = midPoint.y - (float)(1.8 * eyeDistance);

        bmFace = Bitmap.createBitmap(origiImage, (int) left, (int) top, (int) (2.8 * eyeDistance), (int) (3.6 * eyeDistance));          
        bmFaces.add(bmFace);
    }

这是训练模型的主要部分。

    MatVector images = new MatVector(imageFiles.length);            
    int[] labels = new int[imageFiles.length];

    IplImage img;
    IplImage grayImage;
    FaceRecognizer faceRecognizer = createLBPHFaceRecognizer(1, 8, 8, 8, binaryTreshold);
    try
    {          
        FileInputStream fstream = new FileInputStream(working_Dir.getAbsolutePath()+"/csv.txt");
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fstream));
        String imgInfo;

        for (int i = 0; (imgInfo = br.readLine()) != null; i++)  
        {
            String info[] = imgInfo.split(";");

            String imagePath = info[0];             
            img = cvLoadImage(imagePath);
            grayImage = IplImage.create(img.width(),img.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);
            cvCvtColor(img, grayImage, CV_BGR2GRAY);
            images.put(i, grayImage);
            labels[i] = Integer.parseInt(info[1]);;
        }
        in.close();

        //train the FaceRecognizer model         
        faceRecognizer.train(images, labels);
    }catch (Exception e)
    {
        System.err.println("Error: " + e.getMessage());
    }

最后我用下面的代码识别人脸：

    public static String identifyFace(IplImage grayImg)
{
    String predictedName = "";

    //identify face from the image
    int predictedLabel = faceRecognizer.predict(grayImg);

    if(predictedLabel != -1 )
    {
        predictedName = new String(idToName.get(predictedLabel));
    }
    return predictedName;
}
4

2 回答 2

2

仅当您没有正确设置阈值时才会发生这种情况，请参阅文档：

创建一个的方法LBPHFaceRecognizer是：

Ptr<FaceRecognizer> createLBPHFaceRecognizer(int radius=1, int neighbors=8, int grid_x=8, int grid_y=8, double threshold=DBL_MAX)

， 在哪里：

  • threshold – 预测中应用的阈值。如果到最近邻居的距离大于阈值，则此方法返回 -1。

因此，在您看到的上述方法签名中，阈值DBL_MAX默认设置为。因此，如果您只是将阈值排除在外，那么它将永远不会屈服-1。另一方面，如果您将阈值设置得太低，FaceRecognizer 总是会屈服-1。也就是说，请检查您binaryTreshold在代码中设置的内容。为您的数据找到合适的决策阈值是一个经典的优化问题，您必须根据给定的标准（例如基于错误接受率/错误拒绝率）优化最佳阈值。

于 2013-01-10T21:25:24.030 回答
1

我知道这真的很晚了，但是尝试使用 JavaCV 的 Haar 级联分类器而不是 Android 本身的 facedetector

于 2015-03-19T05:53:46.993 回答