对OpenCV FaceRecognizer的信心预测方法输出

Question

我正在使用OpenCV进行人脸识别，并有一个新手问题。这是我的代码的一部分：

recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer()
...
nbr_predicted, confidence = recognizer.predict(predict_image)
...

我的问题是信心越高意味着面孔更相似或更不相似？

Answer 1

有一个关于面部识别的实现，你可以阅读here。他们使用OpenCV与面部模块。

在他们的阅读中，有一个关于项目的解释，他们说当数字较低时，信心更加相似。反之亦然。

我一直在研究有特征脸和渔夫面的cv2.face，我在预测中得到的数字大约是10000，但是LBPH可以预测距离为60~80。

你有关于LBPH的任何项目要分享吗？

Answer 2

如果置信度较高，则意味着图片不太相似，或者换句话说，图片越低越好。许多人，包括我，发现这很奇怪，但我只是改变我的变量叫做loss而不是conf或confidence。希望这能回答你的问题。