【发布时间】：2017-10-13 02:39:42
【问题描述】：
我正在做一个项目来检测人类并检查他/她是否戴着护目镜（我只是假设它是一个类似太阳镜的物体）
这就是我所做的：
用线性SVM和HOG特征训练了我自己的分类器，数据集来自Dalal的论文资源加上我自己的图像。它的性能可以接受，但不是那么好。 （检测时FP率非常高）。它在给定的背景下运行良好..
然后我尝试在人体区域检测护目镜。我又拍了 50 张照片并保存了 [额头+太阳镜+鼻子] 区域，并用线性 SVM 和 HOG 训练它们（每个单元格 2x2 像素，每个块 2x2 单元格）然后几乎可以检测到身体上的所有东西，除了真正的太阳镜地区....我想知道是否有进行太阳镜检测的好方法？我很着急，没时间一一尝试每个功能....
（我的训练集是这样的http://answers.opencv.org/upfiles/1494591627821208.png）
对不起我的英语，非常感谢你们！
尼克
【问题讨论】：
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你可以从看这个youtube.com/watch?v=-Mhy-5YNcG4&t=197s开始，你还需要训练更多的图片
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我建议你先用
frontal_face_cascade.xml检测人脸，然后在那个矩形的上半部分搜索太阳镜，这样会提高你的准确率。
标签： python opencv computer-vision face-detection object-detection