OpenCVによる非ディープラーニングの顔認識でどこまでできるのか試してみた！ – 株式会社ライトコード

ディープラーニングを使わない顔認識 Githubで公開されている「Face-Detection-OpenCV」を実行し、OpenCVでの顔認識の限界を探ってみました。 このコードには、OpenCV（オープンシーヴィ）による、「非ディープラーニングの顔認識のテスト用コード」がまとまっています。 赤ちゃんのグレイ表示／顔認識テスト3人の赤ちゃんの顔認識テスト顔認識精度をパラメータ調整で向上させた例LBP方式の顔認識テストHaar方式とLBP方式の比較最終的にHaar方式、LBP方式という2種類の顔認識を比較しています。 Haar方式については、認識速度が遅く、壁に貼ったポスターの顔まで「顔」と認識してしまいました。 しかし、LBP方式は、実際の人間の顔のみキレイに認識出来た上、認識にかかる時間が1/3以下。 ここだけ見ると、「ああ、Haar方式って良いところないんだな。使わないようにしよう…」

[benridane111]

検出と認識は違う意味で使われるんだよね。この場合は検出かと。英語だと明確なのに。

[wordi]

てかディープラーニング以前に設定値を固定にすると動画やら陰影の違う別写真で簡単に識別変わるからdetectMultiScaleに渡す複数の設定値から複合的に顔判定する実装にしないと使い物にならないよ