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python - 提高LBPH人脸识别准确率，使用更多直方图块

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

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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face-recognition - cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() 不起作用，即使我已经在 pycharm 窗口中安装了它的库。该怎么办？

我试图在我的程序中使用 '''cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()''' 但这个错误来自AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'face' on pycharm。我已经安装了此功能所需的所有以下库，但仍然没有解决方案。我是pycharm windows 10上的这个程序。

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javascript - JavaScript 中的 LBPH 识别器

是否存在用于在 JavaScript 中实现人脸识别的 npm 模块？我正在尝试使用 Python 模仿 OpenCV 中提到的 LBPH 分类。在 JavaScript 中做同样的事情有什么办法吗？

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python - 给出了空的训练数据。您需要多个样本来学习模型。在函数'cv::face::LBP

我目前正在使用 Pycharm 进行人脸识别项目。

我使用以下代码进行训练：

虽然我不断收到这个错误

我创建了一个文件夹，在这个文件夹中是每个人的多个文件夹。每个人有 7 张图像。

那么错误的原因可能是什么？

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python - 有没有办法为在 python 中使用 LBP 的人脸识别模型计算 FAR、FRR、ERR？

我创建了一个使用局部二进制模式 (LBP) cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(radius=2, neighbors=10, grid_x=6, grid_y=6)执行人脸识别的简单程序。

我想知道是否有办法用 FAR、FRR 和 ERR 来评估这个模型。

这是我的小程序：

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python - 如何同时使用 HOG 和 LBP？

我正在使用 HOG 和 LBP 特征提取进行人脸检测。我正在使用 SVM 分类器进行训练。当我只使用 HOG 时，我为每个图像得到一个 1960 大小的向量。当我使用 LBP 时，我得到大小为 26 的向量。当我将这两个向量与 numpy.hstack 端到端添加和使用时，HOG 成为主导。例如，它仅对 HOG 给出 200 张图像中的 190 个正确结果，但仅对 LBP 给出 144/200 个结果。如果我将两者与 np.hstack 结合并使用它，与 HOG 的值相同的 190/200 是正确的选择。我该如何解决这种情况？我可以有效地同时使用 Hog 和 Lbp 吗？


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