Computer vision opencv人脸识别误报未知类别
我已经为两个人训练了大约50张图像的FisherFaces算法。它确实能准确地识别出他们，但它也能识别出其他人 我曾尝试使用阈值作为指标，但不幸的是，我也得到了这些样本的准确预测（小距离） 为了尝试解决这个问题，我添加了一些预处理：Computer vision opencv人脸识别误报未知类别,computer-vision,opencv3.0,javacv,Computer Vision,Opencv3.0,Javacv,我已经为两个人训练了大约50张图像的FisherFaces算法。它确实能准确地识别出他们，但它也能识别出其他人 我曾尝试使用阈值作为指标，但不幸的是，我也得到了这些样本的准确预测（小距离） 为了尝试解决这个问题，我添加了一些预处理： 减少了训练图像和测试图像上的面部区域裁剪 通过x标量使测试图像变亮（30为最佳值） 我还考虑过训练一个新的类别，使用“未知”标签，随机人作为训练图像 这是统计学和神经网络领域的一个众所周知的问题，称为 本质上，您训练的分类器只计算样本的类别概率，并且通常不具备区分已
我还考虑过训练一个新的类别，使用“未知”标签，随机人作为训练图像 这是统计学和神经网络领域的一个众所周知的问题，称为 本质上，您训练的分类器只计算样本的类别概率，并且通常不具备区分已知/训练类别之外的标签的能力 在人脸识别的情况下，我们需要神经网络不仅能够定义决策边界，而且能够很好地识别数据点 其中一个可能的解决方案是赋予神经网络贝叶斯属性。在贝叶斯神经网络中，所有权重和偏差都有一个概率分布。您可以在推理期间进行多次正向传递，并解释每个类的不确定性输出概率 希望我的2美分能帮上忙