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我目前正在评估 IBM Watson Visual Recognition 服务识别人脸的能力。因此，该系统应该识别我们培训过的每个人。个人可能会穿着不同的衣服，以及其他可能的变化。但是系统应该通过查看每个人脸来识别每个人。

按照 IBM 的说法，IBM 视觉识别不支持人脸识别，只支持人脸检测。

人脸识别：视觉识别能够进行人脸检测（检测人脸的存在）而不是人脸识别（识别个人）。

我们可以通过为每个人添加不同类型的图像来使用自定义分类器吗？

开发人员要获得至少 90% 的准确率，需要进行哪些重要的前期/后期工作？

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Matt Hill在 dW Answers 上对这个类似问题发表了很好的回复。这是他不得不说的：

可以训练自定义分类器来尝试识别人脸。将人脸检测服务用作预处理器可能有助于为您提供人脸周围的边界框，并使用它们来裁剪提交以进行自定义分类的图像。但是，VR 自定义学习引擎并未针对人脸识别进行优化，我不希望结果与专门为人脸识别设计的系统一样准确。

问题在于，人脸在学习系统基础时训练的大量特征通常彼此非常相似，这需要非常广泛地接触多种类型的场景和对象。

于 2016-11-28T22:03:52.553 回答