27、OpenCV神经网络与曲线滤镜的应用与实现

OpenCV神经网络与曲线滤镜的应用与实现

1. 神经网络在OpenCV中的应用

1.1 人脸检测与ROI选择

在实际应用中，人脸检测是一个重要的环节。首先，人脸被准确检测出来，然后将感兴趣区域（ROI）正确扩展到包含颈部的方形区域。例如，在某些情况下，完整的胡须区域也会被包含在内，这对于年龄和性别分类可能是一个重要的区域。

1.2 分类示例

以Joseph Howse的照片为例，真实情况是他为男性，拍摄照片时大约35.8岁。人类能够自信地判断他为男性，但对其年龄的估计差异很大。性别分类的深度神经网络（DNN）以100.0%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。虽然可以取该范围的中点28.5岁，得出预测误差为 -7.3岁（占真实年龄的 -20.4%），但这种评估方式夸大了预测的意义。因为这个DNN是一个年龄分类器，而非连续年龄值的预测器，且其年龄类别是以不连续的范围标注的，“25 - 32”之后的下一个类别是“38 - 43”。所以，该模型在Joseph Howse的真实年龄附近存在一个区间，但至少它选择了与该区间相邻的两个类别之一。

1.3 神经网络的应用总结

神经网络在实际问题中展现出了巨大的潜力，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。在这些初步的演示中，神经网络在通用性、准确性和速度方面都表现出色。以下是神经网络应用的总结表格：
| 应用场景 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 手写数字识别 | 利用神经网络对书写的数字进行准确识别 |
| 目标检测与分类 |