使用 haarcascade 进行人脸检测的准确性

Question

最近我在使用“haarcascade_frontalface_alt2.xml”进行人脸检测时发生了一些奇怪的事情

假设在网络摄像头拍摄的视频中检测到我的脸时，虽然我的脸和相机都没有移动，但返回的人脸坐标和大小会发生一点变化。为什么会发生这种情况？有什么办法可以改善吗？

谢谢

Answer 1

一点是多少？只要检测到的人脸的坐标和大小值不会乱跳，您就可以使用低通滤波器（即运行平均值）来平滑处理。

我不知道您使用的是什么语言，但在 Python 中，它看起来像这样：

filterSize = 3
m = []

while True:
   x, y, sizex, sizey = <getThisFramesFaceParams()> ## Your function here
   m.append([x,y,sizex,sizey])
   if len(m) > filterSize:
      m.pop

   x, y, sizex, sizey = 0, 0, 0, 0
   for i in m:
      x += i[0]
      y += i[1] 
      sizex += i[2] 
      sizey += i[3]   

   # less variation in these values:
   x /= len(m)
   y /= len(m)
   sizeX /= len(m)
   sizeY /= len(m)

您将 filterSize 设置得越大，您就越能抑制噪声/变化（因此值的随机变化越少）。但是，随着该值变大，您也会注意到更多的滞后。例如，当您移动脸部时，您可能会发现您脸部的“检测到”位置滞后于您脸部的当前位置。您需要根据您遇到的噪音量和应用程序所需的速度做出权衡。