还剩1页未读,继续阅读
文本内容:
lbphfacerecognizer_create模型增量训练在使用LBPHFaceRecognizer进行人脸识别时,通常会将已有的图像数据集用于训练模型如果想要增量训练模型,即在已有模型的基础上添加新的训练数据,可以按照以下步骤进行操作
1.加载已有模型```pythonrecognizer=cv
2.face.LBPHFaceRecognizer_createrecognizer.readmodel.yml#加载已有模型```
2.准备增量训练数据假设有一组新的人脸图像数据集,则可以像下面这样准备增量训练数据```pythonnew_faces=[]new_labels=[]forimage_pathinnew_images:image=cv
2.imreadimage_pathgray=cv
2.cvtColorimagecv
2.COLOR_BGR2GRAY#手动标记每个新图像对应的标签(类别)label=0#标记为第一个类别new_faces.appendgraynew_labels.appendlabel```
3.进行增量训练```pythonrecognizer.updatenew_facesnp.arraynew_labels```这里使用了`update`方法进行增量训练该方法接受两个参数,第一个参数是增量训练数据,是一个图像数据的列表;第二个参数是增量训练数据对应的标签,是一个整数标签的NumPy数组
4.保存增量训练后的模型```pythonrecognizer.writeupdated_model.yml```通过使用`write`方法可以将更新后的模型保存为文件注意事项-增量训练时,新的训练数据应该保持与之前训练数据的特征提取方式一致,例如使用相同的人脸检测器和相同的人脸对齐步骤-增量训练可以帮助模型适应新的数据,但是过多的增量训练可能会导致模型过拟合,因此需要根据具体情况和需求来决定增量训练的次数和步长第PAGE页共NUMPAGES页。