使用Google Cloud Vision人脸检测API的假阴性太多

Question

我在1,000张测试图像上从Google和Amazon运行面部检测API。在results中，Google的误报率非常高。

一些例子：

Google：https://obj-manip.cs.princeton.edu/results/test/ILSVRC2012_test_00086325.google.jpg

Amazon：https://obj-manip.cs.princeton.edu/results/test/ILSVRC2012_test_00086325.amazon.jpg

Google：https://obj-manip.cs.princeton.edu/results/test/ILSVRC2012_test_00009871.google.jpg

Amazon：https://obj-manip.cs.princeton.edu/results/test/ILSVRC2012_test_00009871.amazon.jpg

虽然我了解人脸检测器并不完美，并且会犯下难以解释的错误，但这里过高的错误否定率使我怀疑是否存在某些错误。也许降低人脸检测器的阈值会产生更多被检测到的人脸，但我看不到如何在Google's documentation中执行此操作。

这是我使用的代码

    from google.cloud import vision
    from google.protobuf.json_format import MessageToJson
    import json
    # src: the filename of the input image
    # dst: the filename to store the detection results
    # return value: the number of detected faces
    # side effect: store the face detection results in dst
    def detect(self, src, dst):
        img = vision.types.Image(content=open(src, 'rb').read())
        response = json.loads(MessageToJson(self.client.face_detection(image=img)))
        json.dump(response, open(dst, 'wt'))
        if response == {}:
            return 0
        else:
            return len(response['faceAnnotations'])

关于让Google如何获取更多面孔的想法？谢谢！

Answer 1

这很有趣。您是否尝试过其他人脸检测器，例如Amazone Rekognition，Xailient FaceSDK或Microsoft FaceAPI，看看它们是否比Google Cloud Vision人脸检测API更好？

这里是您可能感兴趣的帖子：https://www.xailient.com/post/integrate-face-detection-in-your-app