라즈베리 파이를 이용해 얼굴 인식 프로그램을 만든 블로그에서 하라는대로 하면 정확도가 높지 않다. parameter를 변경하는 것만으로도 충분하지 않다.

어떻게 해야할까?

시도1 : parameter 변경

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scaleFactor, minNeighbor 수정

dataset 개수 늘이기 (50 → 100)

시도2 : 분류기 추가 후 함께 쓰기

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다른 분류기(xml 파일)로 변경해보았다(default → alt2) 하지만 소용없다.

여러 분류기를 함께 쓰는 방법도 있길래 해봤다

• EigenFaceRecognizer 사용하는 방법 잘 모르겠다 + 각 분류기마다 xml 파일 다르게 생성해야 한다.

으으 모르겠다

시도3: dlib 사용하기

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기계학습은 즐겁다! 블로그에서 나온 것처럼,

다른 github나 사람들이 사용한 것처럼 dlib을 사용하여 얼굴의 랜드마크를 찾아 이미지를 조정해보자.

그러면 dataset이 더 정확해져서 학습하기 좋고, 인식 정확도가 올라가지 않을까?

참고

• https://medium.com/@jongdae.lim/기계-학습-machine-learning-은-즐겁다-part-4-63ed781eee3c
• https://www.popit.kr/openface-exo-member-face-recognition/
• https://m.blog.naver.com/kjh3864/221219659663
  
  
• https://github.com/kairess/simple_face_recognition/blob/master/matrix_face_recognition.ipynb
• https://github.com/jeonggunlee/faceid/blob/master/README2.md
• https://m.blog.naver.com/chandong83/221487549771

덧붙여, OpenFace를 사용하여 얼굴 부분의 눈코입이 적절한 위치에 오게 align하여 저장해줘야 한다.

시도4 : DNN, 분류기 사용하기

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모르겠다

• https://ukayzm.github.io/python-face-recognition/
• https://thecodingnote.tistory.com/8