opencv - OpenCV：优化级联人脸检测

Question

我正在制作安卓手机上的情绪检测系统。我正在使用 OpenCV 的 Cascades（LBP 或 Haars）来查找面部、眼睛、嘴巴区域等。到目前为止，我所观察到的准确性并不稳定。在某些情况下，由于光线的轻微变化，我找不到眼睛或背景中有“额外的面孔”。我想问的是：

1) Haar Cascade 比 LBP 更准确吗？
2）有没有什么好的方法可以提高检测的准确性？比如在二值化图像上找到人脸/眼睛等，或者使用一些边缘检测过滤器、饱和度等等？

Answer 1

您可以尝试使用 Microsoft API 进行面部情绪检测..我正在我的项目中尝试，所以..结果是最好的..试试这个链接 https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/emotion-api

Answer 2

有时 HAAR 或 LBP 无法为人脸检测系统获得足够好的结果。如果你想获得更好的ACC。我想你可以尝试使用STASM

它基于 opencv 并使用 Haar 来检测人脸和地标。其他的你也可以试试YOLO 人脸检测

如果你想基于 Haar 或 LBP 构建自己的人脸检测系统并让它们得到一个好的结果，也许你需要使用 LBP 更快地找出人脸并训练一个 CNN 模型以获得最后一个好的结果，它可以使您的系统实时检测人脸。据我所知，SEETAFACE正在使用这种方式进行实时人脸检测。