opencv распознавание лиц ложные срабатывания неизвестная категория

Question

Я обучил алгоритм FisherFaces примерно с 50 изображениями для двух человек. Он точно распознает их, но также признает и других.

Я пытался использовать пороговое значение в качестве индикатора, но, к сожалению, я также получаю точные прогнозы (небольшое расстояние) и для этих выборок.

Чтобы попытаться бороться с этой проблемой, я добавил некоторую предварительную обработку:

1. уменьшил обрезку области лица на тренировочных и тестовых изображениях
2. осветлило тестовые изображения по x скаляру (30 было лучшим значением)

Я также рассмотрел вопрос об обучении новой категории с надписью «неизвестный» со случайными людьми в качестве обучающих образов.

Answer 1

Это одна из хорошо известных проблем в области статистики и нейронных сетей, которая называется Проблема распознавания открытого набора .

По сути, обученный вами классификатор рассчитывает только классовую вероятность выборки и, как правило, не способен различать метки за пределами известных / обученных классов.

В случае распознавания лиц нам нужна нейронная сеть, чтобы иметь возможность не только определять границу решения, но и способность хорошо различать точки данных.

Одним из возможных решений является придание байесовских свойств нейронной сети. В байесовской нейронной сети все веса и уклоны имеют распределенное распределение вероятностей. Вы можете сделать несколько проходов вперед во время вывода и интерпретировать выходную вероятность неопределенности для каждого класса.

Надеюсь, мои 2 цента помогут.