多人人脸检测必然要基于一张人脸，可以先回顾：

建筑兔零基础自学python记录16|实战人脸识别项目——人脸检测05-CSDN博客

我们先尝试只改变载入的图片，看看可以识别出什么？

 发现识别出来的有些多余的方框。再重新试一张：

 会发现这次出现的是部分人脸没有识别到。

    在以上我们运用的都是face_detect.detectMultiScale()里面带有不少参数的情况：

我们先尝试把参数删除，可以发现两张图的识别效果都有所提升，黄圈部分是还有问题的部分：

此时我们更换一下分类器：

    具体更换方式可见上一篇文章 ，可以发现脸部识别效果有所提升~这里我是把列表中大部分分类器依次尝试过后的效果，部分分类器识别效果更差，或者是识别其他微笑、眼睛的，和本次人脸识别任务不符。

 观察下面这张图发现出问题的有两个情况：1.左侧没有照全的人脸识别不到 2.中间人物识别了两次。就目前所掌握的知识我们可以总结提升识别效果有两种方式： 

1.改变分类器

2.改变参数（包括使用默认参数或者调整参数大小）

    改变参数刚刚我们做的是使用默认参数，现在我们换一种思路来调整参数，这里scaleFactor默认值为 1.1，minNeighbors为3。主要调整指定检测对象的最大最小值。

    上面合照因为人多且站了好几排所以人脸有大有小，根据尝试反馈调整出50和150的值。但这里会发现中部领带多框选的部分大小和周围人脸大小接近，光是调整大小无法实现去除多选的目的。

   在目前这个阶段暂时还没有其他解决办法，这个就作为一个有待补充的问题记录在此。

总结：

提升识别效果有两种方式： 

1.改变分类器

2.改变参数（包括使用默认参数或者调整参数大小）