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Ich benutze dlib, um Gesichtserkennung durchzuführen, gefolgt von einer 68-Punkt-Gesichtsmarkierungserkennung. Im Allgemeinen funktioniert das sehr gut.Geben Sie die 68-Punkt-Gesichtspunkte von dlib an, und stellen Sie fest, wie gut sie sind.
Der Gesichtsdetektor von dlib erkennt jedoch manchmal Gesichter, bei denen (z. B.) nur ein Auge sichtbar ist oder der Mund der Person nicht sichtbar ist (oder in seltenen Fällen Nicht-Gesichter). Offensichtlich sind in diesen Fällen einige der erkannten 68 Punkte Müll.
Wie kann ich diese Fälle erkennen?
Vielen Dank für die Antwort, das sind gute Vorschläge, aber ich habe einige Bedenken. Erstens glaube ich nicht, dass der Gesichtsdetektor von dlib ein Konfidenzniveau angibt. In jedem Fall sind die problematischen Fälle tatsächlich Gesichter, also glaube ich nicht, dass es ein Erkennungsproblem ist: Es ist nur so, dass die Gesichter in Winkeln sind, so dass es unmöglich ist, bestimmte Landmarken korrekt zu erkennen. In Bezug auf Ihre Landmark-Regeln: Meine Sorge ist, dass diese Tests nur gültig sind, wenn das Gesicht ausgerichtet ist. Wenn ich mich jedoch basierend auf den Orientierungspunkten ausrich- te, kann ich das Problem, das ich zu entdecken versuchte, sehr gut normalisieren! – logidelic
Der Gesichtsdetektor von Dlib kann für jede Erkennung ein Konfidenzmaß angeben: siehe die letzten Zeilen dieses [Beispielcodes] (https://github.com/davisking/dlib/blob/master/python_examples/face_detector.py) (aus der Dlib Github selbst). – scrpy