Machine learning 人脸检测与裁剪
项目：人脸检测 说明：我想在图像中检测并裁剪人脸。这张图片是通过网络摄像头拍摄的，每张图片只有一张脸。我使用了OpenCV人脸检测器，但我对裁剪不满意。所以，我开始使用STASM(http://www.milbo.users.sonic.net/stasm/)人脸地标检测器裁剪图像。STASM使用OpenCV人脸检测器在图像中查找人脸，STASM在人脸中定位地标。在光线不好的情况下，STASM的裁剪图像不好，因为它不能单独准确地检测人脸 1） 我想知道任何更好的人脸检测算法。我的主要目标是从图像中裁剪出人脸 2） 目前我正在使用STASM进行裁剪。在恶劣的光照条件下或在 一张图像，如果没有捕获整个或完整的面部（前额到下巴），则STASM裁剪不可靠（输出将仅为眼睛或嘴唇）。在我的应用程序中，如果stasm没有正确的输出，或者脸没有被适当地裁剪，那么我应该拒绝这些图像。怎么做？因此，我计划通过找到眼睛来验证图像中的人脸。如果我的方法是正确的，如何从裁剪后的图像中检测眼睛Machine learning 人脸检测与裁剪,machine-learning,artificial-intelligence,computer-vision,face-detection,face-recognition,Machine Learning,Artificial Intelligence,Computer Vision,Face Detection,Face Recognition,项目：人脸检测 说明：我想在图像中检测并裁剪人脸。这张图片是通过网络摄像头拍摄的，每张图片只有一张脸。我使用了OpenCV人脸检测器，但我对裁剪不满意。所以，我开始使用STASM(http://www.milbo.users.sonic.net/stasm/)人脸地标检测器裁剪图像。STASM使用OpenCV人脸检测器在图像中查找人脸，STASM在人脸中定位地标。在光线不好的情况下，STASM的裁剪图像不好，因为它不能单独准确地检测人脸 1） 我想知道任何更好的人脸检测算法。我的主要目标是从图像
尝试使用OpenCV中的眼睛检测器。并根据眼睛位置调整面部框 在我的一个项目中，通过使用嵌套级联分类器检测人脸中的眼睛，我得到了非常好的结果，正如在交付的示例中所示。但接下来我使用了另一个技巧：我将nestedCascade.detectMultiScale（）的minNeighbors参数调低到0 这意味着你会得到很多结果。一只眼睛可以被认出来。然后我检查结果在面部左右两侧的聚集位置。聚集点是实际的眼睛位置 然后旋转初始图像。旋转中心是我发现的面部中心，旋转角度是检测到的眼睛之间的角度。然后，我对旋转后的图像进行另一次人脸检测，并确保在nestedCascade.detectMultiScale（）的参数中使用非常低的比例因子
在大多数情况下，结果是一个完全正常化的面部图像。当然，成功与否仍然取决于你的闪电状态到底有多糟糕。裁剪人脸后你的目标是什么？创建一个训练集？还是进行人脸识别？裁剪后，我用它来创建一个好的人脸识别训练集。谢谢你的回复。。。