Слишком много ложных негативов с использованием Google Cloud Vision API распознавания лиц - PullRequest
Новая
       15

Слишком много ложных негативов с использованием Google Cloud Vision API распознавания лиц

0 голосов
/ 01 ноября 2019

Я запускаю API распознавания лиц из Google и Amazon на 1000 тестовых изображений. В результатах Google имеет удивительно высокий уровень ложных отрицательных результатов.

Некоторые примеры:

Google: https://obj -manip.cs.princeton.edu / results / test / ILSVRC2012_test_00086325.google.jpg

Amazon: https://obj -manip.cs.princeton.edu / results / test / ILSVRC2012_test_00086325.amazon.jpg

Google: https://obj -manip.cs.princeton. edu / results / test / ILSVRC2012_test_00009871.google.jpg

Amazon: https://obj -manip.cs.princeton.edu / results / test / ILSVRC2012_test_00009871.amazon.jpg

Хотя я понимаю, что детекторы лица не идеальны, и они допускают ошибки, которые трудно объяснить, чрезмерный процент ложных отрицательных результатов заставляет меня задуматься, что-то не так. Возможно, снижение порога детектора лица приведет к большему количеству обнаруженного лица, но я не вижу, как это сделать в документации Google .

Это код, который я использовал 

    from google.cloud import vision
    from google.protobuf.json_format import MessageToJson
    import json
    # src: the filename of the input image
    # dst: the filename to store the detection results
    # return value: the number of detected faces
    # side effect: store the face detection results in dst
    def detect(self, src, dst):
        img = vision.types.Image(content=open(src, 'rb').read())
        response = json.loads(MessageToJson(self.client.face_detection(image=img)))
        json.dump(response, open(dst, 'wt'))
        if response == {}:
            return 0
        else:
            return len(response['faceAnnotations'])

Есть идеи, как заставить Google обнаруживать больше лиц? Спасибо!

...