人脸识别keras+opencv（二）：遇到的问题

weixin_41376658

于 2018-03-06 20:29:57 发布

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分类专栏：人脸识别项目

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41376658/article/details/79463307

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在使用Keras和OpenCV进行人脸识别时遇到一些问题。数据集处理时，训练与测试数据分开并建立标签，但在训练模型(train_model)时出现错误，修改loss后模型准确率达到1，可能因只使用了特定图片训练。测试模型(test_model)无法运行，可能存在参数缺失。此外，read_camera函数读取摄像头并识别成功，但实验室中其他人被误识别为hansen，需要进一步排查问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这里是接着上一篇博文写的。

1.dataSet，建立一个用于存储和格式化读取训练数据的类。将数据集分开为train, test.建立标签。
因为借鉴的博客是theno做的backend。

#重新格式化和标准化
        # 本案例是基于thano的，如果基于tensorflow的backend需要进行修改
        X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, self.img_size, self.img_size)/255.0
        X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, self.img_s

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