如何减少Luxand.cloud人脸识别API中的误报？

Question

我正在开发一个使用 Luxand.cloud 人脸识别 API 来识别人群中个人的应用程序。 我遇到了很高的误报率，API 错误地将一个人识别为另一个人，尤其是在拥挤的环境中。

def recognize_face(image_url):
    endpoint = f'https://api.luxand.cloud/photo/search'
    headers = {
        'token': my_token
    }
    data = {
        'photo': image_url,
        'multiple': 'true' 
    }
    
    response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=data)
    
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("Error:", response.status_code, response.text)
        return None

我尝试过提高置信度阈值，但这种方法也会导致漏报率增加。 哪些技术可以帮助减少 Luxand.cloud 人脸识别 API 中的误报？是否可以实施特定的 API 设置或额外检查来提高识别准确性？

Answer 1

尝试这个改进的代码，也许它会有所帮助：

导入请求

API_KEY = 'your_api_key' IMAGE_URL = 'https://example.com/your_image.jpg'

def preprocess_image(image_url): # 这里实现图像预处理，例如人脸检测和裁剪 # 这是一个占位符；实际实施取决于您的环境 返回图片_url

def recognize_face(image_url): 端点 = f'https://api.luxand.cloud/photo/search' 标题= { “令牌”：API_KEY } 数据 = { '照片': 预处理图像(image_url), 'multiple': 'false', # 设置为 'false' 以减少误报 # 'age_filter': '20-30', # 可选：如果适用，使用年龄过滤器 # 'gender_filter': 'female', # 可选：如果适用，使用性别过滤器 }

response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=data)

if response.status_code == 200:
    results = response.json()
    if results and len(results) > 0:
        best_match = results[0]  # Assuming results are sorted by confidence
        print(f"Detected: {best_match['name']} with confidence {best_match['confidence']}%")
        # Additional logic to handle multiple matches or low confidence
    else:
        print("No faces detected or no confident match.")
else:
    print("Error:", response.status_code, response.text)
    return None

使用图像 URL 调用该函数

识别_脸部（IMAGE_URL）