如何在Android上使用FaceDetector.Face进行人脸识别

use*_*743 7 android face-recognition face-detection javacv

这是我在这里的第一篇文章,所以如果我的问题不清楚或者提供的信息不足,我很抱歉.

我目前正在开发一款能够识别照片中脸部的Android应用程序.

我的第一个方法是使用JavaCV并且一切正常,除了面部检测需要花费太多时间才能完成的事实!

之后,我尝试使用FaceDetector.Face检测面部.然后我使用检测到的面部来训练我的脸部识别器模型.到目前为止没有发现任何错误.

我的问题是我的模型无法识别FaceDetector.Face给出的任何检测到的面部.我总是从预测函数得到-1.有人能说出什么可能是错的吗?先感谢您!

这是我在检测后裁剪面部的方法:

    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);
    }
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这是培训模型的主要部分.

    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());
    }
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

最后我用以下代码识别face:

    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;
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

byt*_*ish 2

仅当您未正确设置阈值时才会发生这种情况,请参阅文档:

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创建方法LBPHFaceRecognizer是:

\n\n
Ptr<FaceRecognizer> createLBPHFaceRecognizer(int radius=1, int neighbors=8, int grid_x=8, int grid_y=8, double threshold=DBL_MAX)\n
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n\n

, 在哪里:

\n\n
    \n
  • 阈值 \xe2\x80\x93 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。
  • \n
\n\n

因此,在上面的方法签名中,您会看到阈值设置DBL_MAX为默认值。因此,如果您简单地忽略阈值,那么它永远不会产生-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,检查你设置了什么binaryTreshold在代码中设置的内容。为数据找到合适的决策阈值是一个经典的优化问题,您必须根据给定标准(例如基于错误接受率/错误拒绝率)优化最佳阈值。

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