如何提升OpenCV人脸识别方法准确率

OpenCV自带的人脸识别方法会识别同一幅图像上所有的人脸，同时也会把并不是人脸的地方识别成人脸，这就对使用者带来不便。那么如何优化这个方法，使其能够正常有效地运行呢？

OpenCV人脸识别的不准问题

上图就是直接使用OpenCV人脸识别方法经常会发生的情况了。对于我目前的使用场景，我只想要图片中识别出唯一正确的人脸。所以我使用了如下两种改进方法：设置ROI和人脸排序。

设置ROI

ROI（region of interest）就是感兴趣区域，在此处具体来讲就是人脸比较容易出现的区域。由于我目前使用的是双目相机，根据双目相机的成像规律，人脸通常会出现在左相机的右侧，以及右相机的左侧，具体可以看下图

从图中可以看出，人脸的图像总是会在左相机的右边，在右相机的左边，因此我把这两个区域设置为ROI，让OpenCV的人脸识别只识别ROI区域，这样非ROI区域就不会被识别了。

具体设置如下：

cv::Rect RectROI1(300, 100, 340, 300);  //把ROI画出来,括号内分别是图像的x,y,width,height，注意x轴是从左往右为正，y轴是从上往下为正
cv::Rect RectROI2(0, 100, 340, 300);
cv::rectangle(image1, RectROI1, Scalar(0, 255, 0), 1); 	
cv::rectangle(image2, RectROI2, Scalar(0, 255, 0), 1);

cv::Mat imageROI1 = image1(Range(100, 340), Range(300, 640)); //正式设置每幅图像的ROI，四个参数分别是上下左右
cv::Mat imageROI2 = image2(Range(100, 340), Range(0, 340));

this->faceDetector.detectMultiScale(imageROI1, faces1);//这里再修改一下输入参数，不是原图像，而是ROI
this->faceDetector.detectMultiScale(imageROI2, faces2);

faces1[0] = faces1[0] + Point(300, 100); //识别出来的人脸的坐标是在ROI区域内的，需要转换到原图像中
faces2[0] = faces2[0] + Point(0, 100);
	
//其他步骤和前文就一致了

结果如下图：

可以看到，设置ROI之后，人脸检测的范围就被缩小到大的绿色框内了，识别成功的概率有提升。如果在你的应用场景中，人脸也是会通常出现在特定区域，那么你也可以利用这个方法试一试。

等等，右边图像的背景墙上有一部分还是被当做人脸，如何解决这个问题？

人脸排序

通过大量测试发现，OpenCV误把非人脸区域识别成人脸的情况下，错误人脸bounding-box是明显小于真正人脸bounding-box的，因此可以把识别到的所有“人脸”降序排列，第一个就是真正的人脸啦。

//降序排列
bool comparison(cv::Rect a, cv::Rect b) {
	return a.width > b.width;
}

std::sort(faces1.begin(), faces1.end(), comparison);
std::sort(faces2.begin(), faces2.end(), comparison);

//第一个人脸用绿框，其余用红框
for (int i = 0; i < faces1.size(); i++) {
    if (i == 0)
        cv::rectangle(img1, faces1[i], cv::Scalar(0, 255, 0));
    else
        cv::rectangle(img1, faces1[i], cv::Scalar(0, 0, 255));
}

for (int i = 0; i < faces2.size(); i++) {
    if (i == 0)
        cv::rectangle(img2, faces2[i], cv::Scalar(0, 255, 0));
    else
        cv::rectangle(img2, faces2[i], cv::Scalar(0, 0, 255));
}

结果如图，这样就能确保得到真正的人脸了。这些框框只是为了讲明白是怎么一回事画的，实际上我的工程里面没有画这些红的绿的框，只标出了人脸特征点，需不需要画自己决定。

经过设置ROI和人脸排序两个步骤，OpenCV的人脸识别方法已经有很大的改良了，能够投入正常使用中。除此之外有没有其他比较方便的实现人脸识别的办法呢？你好，有的。那就是Dlib，下一篇文章就介绍如何在OpenCV里面使用Dlib进行人脸识别吧。