Вопрос или проблема
Я создал модель распознавания лиц на основе учебника Pyimagesearch
Она отлично работает с изображениями, но проблема, с которой я сталкиваюсь, связана с видео.
Я распознаю лица кадр за кадром (5 кадров в секунду). Это дает мне людей, присутствующих в конкретном кадре видео.
Но один и тот же человек идентифицируется разными именами в различных кадрах.
Как я могу ограничить идентификацию одного и того же имени на протяжении всего видео?
Иногда она также распознает двух разных людей с одним и тем же именем. Например, Сэм и Дин присутствуют в кадре, но она идентифицирует обоих как Сэма.
Реализация распознавания лиц в pyimagesearch использует классификатор knn для распознавания лиц. Я работал как с классификаторами svm, так и с knn, и, исходя из моего опыта, вы можете сделать несколько вещей, чтобы улучшить производительность распознавания лиц.
1. используйте svm с более высоким значением C (от 1 до 10) вместо классификатора knn.
2. Поддерживайте относительно равное количество изображений во всех классах.
Ответ или решение
Для успешного решения проблемы распознавания лиц в видеофайлах, которое вы описали, важно учитывать несколько аспектов работы вашей модели, использующей KNN (k-ближайших соседей) или SVM (Опорные векторы). Эти алгоритмы могут иногда путать идентификацию лиц в зависимости от ряда факторов, таких как переменные условия съемки, положение лиц и качество изображения. Вот несколько рекомендаций, которые помогут вам улучшить производительность вашей модели распознавания лиц в видео.
1. Улучшение стабильности идентификации лиц
Для того чтобы ваша модель постоянно идентифицировала одно и то же лицо в течение всего видео, вам следует предусмотреть механизм «идентификации по контексту». Это можно сделать с помощью:
-
Контекстной базы данных: Создайте базу данных с дескрипторами лиц, где каждому лицу будет присвоен уникальный идентификатор. Например, когда ваше приложение впервые распознает лицо, оно будет сохранять этот идентификатор. Если это лицо будет обнаружено в других кадрах, приложение будет ссылаться на уже имеющиеся данные, а не создавать новое.
-
Устойчивое сопоставление: Введите логику для сопоставления ранее выявленных лиц. При обнаружении нового лица сравните его с уже распознанными. Если существующий дескриптор подходит по определенной степени сходства, присвойте этому лицу уже существующее имя.
2. Настройка параметров алгоритма
Ваши замечания об использовании SVM с более высоким значением C являются хорошим шагом к улучшению. Обратите внимание на следующие рекомендации:
-
Параметры классификаторов: Экспериментируйте с другими параметрами вашего классификатора. Для KNN можно использовать разные значения k и проверять их производительность. В некоторых случаях меньшие k могут давать более надежные результаты.
-
Увеличение выборки: Согласитесь с тем, что увеличение количества обучающих изображений для каждого класса (лица) помогает. Попробуйте использовать техники аугментации данных, такие как вращение, изменение яркости и масштабирование, чтобы создать разнообразие в вашем наборе данных.
3. Разрешение проблемы путаницы имен
Для решения проблемы, когда разные лица могут идентифицироваться одним и тем же именем, стоит внедрить:
-
Отслеживание лиц: Используйте методы отслеживания, такие как алгоритмы на основе Kalman Filters или OptiTrack. Эти методы будут отслеживать лица в кадрах и сопоставлять их на основе координат и временной последовательности.
-
Система голосования: Если у вас есть несколько моделей, выполнивших предсказание в разные кадры, создавайте систему голосования, которая присвоит звание наиболее часто исполняемому распознанному лицу.
4. Работа с различными условиями освещения и углами
Качество входящего видео может варьироваться, и это может влиять на результат распознавания:
-
Обработка изображений: Перед обработкой кадров используйте обработку изображений для улучшения качества: агрегация яркости, контрастности и удаление шумов.
-
Обучение на разнообразных данных: Попробуйте использовать обучающий набор, содержащий лица при различных вариантах освещения и позах.
Заключительное слово
Распознавание лиц на видео – это сложная задача, требующая многофакторного подхода. Комбинирование улучшений в настройках классификаторов, отслеживания лиц и обработки изображений существенно повысит качество работы вашей модели. Мы надеемся, что данных рекомендаций будет достаточно для систематизации и улучшения вашей системы распознавания лиц.