27、OpenCV神经网络与曲线滤镜：从基础到应用

OpenCV神经网络与曲线滤镜：从基础到应用

1. 神经网络在OpenCV中的应用

在计算机视觉领域，神经网络发挥着至关重要的作用。我们以一个具体的例子来了解其应用，即人脸检测与分类。

1.1 人脸检测与ROI选择

首先进行人脸检测，并准确选择感兴趣区域（ROI）。在这个例子中，人脸被精确检测出来，ROI被扩展为包含颈部的方形区域，对于年龄和性别分类来说，这个区域可能是非常重要的。

1.2 分类示例

以Joseph Howse的照片为例，实际情况是他为男性，拍照时大约35.8岁。人类能很有把握地判断他是男性，但对其年龄的估计差异较大。性别分类的深度神经网络（DNN）以100%的置信度判断他为男性，年龄分类的DNN以96.6%的置信度判断他处于25 - 32岁的年龄段。虽然可以取这个范围的中间值28.5岁，得出预测误差为 -7.3岁（占真实年龄的 -20.4%），但这种评估方式有些牵强。因为这个DNN是年龄分类器，不是连续年龄值的预测器，且其年龄类别是不连续的范围，“25 - 32”之后是“38 - 43”，模型在Joseph Howse的真实年龄附近存在一个区间，但至少选择了与该区间相邻的两个类别之一。

1.3 神经网络的学习与应用总结

我们学习了人工神经网络（ANNs）的结构，以及如何根据应用需求设计网络拓扑。重点关注了OpenCV对多层感知器（MLP）ANNs的实现，以及OpenCV对其他框架训练的各种DNN的支持。
将神经网络应用到了实际问题中，包括手写数字识别、目标检测与分类，以及实时的人脸检测、年龄分类和性别分类。即使在这些入门级的演示中，神经网络在通用性、准确性和速度