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我正在做一个带有大数据集的人脸识别项目。用于人脸识别的算法是LBPH。现在我的问题是如何提高识别准确率

这是训练部分

def train_classifier(faces,faceID):                              
    face_recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
    face_recognizer.train(faces,np.array(faceID))
    return face_recognizer

我知道我应该通过更改参数来使用更多的直方图块

face_recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

但是当我使网格 x 和网格 y 超过 8 时，它给了我 - 1 个关键错误 ，例如像这样：

face_recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(2,2,12,12,15)

  1. x 和 y 是多个直方图块的响应吗？

  2. 我做对了吗？

  3. 还有什么其他想法可以提高准确性或使用更多直方图块而不会出错？

  4. 我应该更换网络摄像头以获得更好的效果吗？或更改我的 RAM 因为它是 8GB？

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