python - より多くのヒストグラム ブロックを使用して、LBPH の顔認識精度を向上させます

Question

大きなデータセットを使用した顔認識プロジェクトに取り組んでいます。顔認証に使われるアルゴリズムはLBPHです。今、私の問題は、認識精度を向上させる方法です

これはトレーニングの部分です

def train_classifier(faces,faceID):                              
    face_recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
    face_recognizer.train(faces,np.array(faceID))
    return face_recognizer

パラメータを変更して、より多くのヒストグラムブロックを使用する必要があることを知っています

face_recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

しかし、グリッド x とグリッド y を 8 以上にすると 、たとえば次のような1 つのキー エラーが発生します。

face_recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(2,2,12,12,15)

1. x と y は多数のヒストグラム ブロックの応答ですか?

2. 私は正しいことをしましたか？

3. エラーを発生させずに精度を向上させる、またはより多くのヒストグラム ブロックを使用するための別のアイデアはありますか?

4. より良い結果を得るには、ウェブカメラのカメラを変更する必要がありますか? または、8GBのRAM cuzを変更しますか?