Opencv 人脸检测错误对象

我们用Emgu的简历来检测人脸和识别性别，但我的老板说有问题，我不知道为什么。我使用的是Emgu CV版本2.4.9，我使用的是默认的haar cascade xml文件。下面这张由网络摄像头拍摄的图片中出现了严重错误

图片中没有面，但有一组矩形，其中有许多矩形，我将minNeighbour设置为0，因为我想显示所有预测包含面的矩形。请给我一些意见或想法来消除这种情况。我确信我的代码是正确的。非常感谢你的帮助

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对不起，我的英语不好。

有一种方法可以很好地消除误报，那就是降低图像的分辨率。具有大分辨率的图像通常有压缩产生的伪影，这愚弄了Haar级联

因此，将大小调整为高度和宽度的50%，然后再次处理。当然，如果图像中的面太小，降低分辨率可能会导致级联无法检测到它们

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因此，您可以同时进行两次扫描，而在两次扫描中均未检测到的图像可能属于可能匹配的一类。

不要设置

minNeighbour=0

，这就是为什么我认为您会得到如此多的错误检测。 将

minNeighbour

设置在2和6之间

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试一试

我认为你的解决方案对我不好，因为人们总是远离我的摄像头。你的摄像头的分辨率是多少？您也可以尝试Pervez在评论中建议的高斯模糊选项。另外，这就是为什么我建议你把两个测试中的匹配看作是一个高概率匹配，而只是在一个匹配中，作为一个较低的概率匹配。一些测试将帮助您了解如何解释这一点。这也取决于你们想对匹配的人脸做什么。我有一个新的解决方案，就是使用最大变焦的网络摄像头。因此，我们可以在远离网络摄像头的地方拍摄一些人脸，但拍摄区域较窄。我们正在尝试这个解决方案。事实上，我们以前有过一个解决方案，但它对我们的情况不好，但我认为它会帮助这里的人。在我们检测到所有可能包含人脸的矩形后，我们使用所有的矩形作为眼睛检测的输入，这样我们可以消除所有不包含眼睛的矩形，最后我们有了所有的脸。用3x3高斯模糊或简单的3x3盒滤波器来消除这些噪音怎么样？我设置minNeighbour=0只是想显示所有的矩形。请仔细阅读我上面提到的内容。你知道上图中有一组矩形。因此，尽管我将minNeighbour设置为6，它仍将显示在图片中。我想要一个解决方案，如何消除屏幕之间的组。你明白吗？