- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Признание лиц на оффлайн изображениях: Полное руководство
- 1. Влияние очков на точность распознавания
- 2. Влияние изменения возраста на распознавание
- 3. Требуется ли выравнивание изображений?
- 4. Влияние фона на распознавание
- 5. Практическое применение на большом наборе изображений
- Заключение
Вопрос или проблема
Я хочу проводить распознавание лиц на широкомасштабных изображениях, сделанных в разные годы жизни моих членов семьи. Ниже приведены некоторые вопросы, которые у меня есть.
- Если человек носит очки разных типов, нужно ли добавлять изображения с каждым типом очков в обучающий набор данных? Что если глаза не видны после того, как человек наденет солнечные очки?
- Есть много фотографий, начиная с детства и до текущего возраста около 30 лет. Нужно ли мне обучать модель на фотографиях различных возрастов для достижения хорошей точности?
- Нужно ли выравнивать изображения в обучающем наборе данных для лучшей точности?
- Нужно ли обрезать фон изображений в обучающем наборе данных, чтобы оставить только лица, или фон не имеет значения?
Идея моего запроса заключается в том, чтобы просмотреть все изображения на моем жестком диске (около 100 ГБ изображений) и классифицировать изображения в разные папки для каждого человека. Я знаю, что подобное делается на iPhone и других мобильных телефонах, но я хотел сделать это для оффлайн-изображений, хранящихся на моем внешнем жестком диске.
Я исследовал модель facenet от Google и распознавание лиц в OpenCV. Но зацепился на первом шаге создания набора данных.
- Очки имеют значение. Поэтому вам понадобятся эти фотографии в обучающем наборе данных.
- Да. Вам нужно будет добавить изображения всех возрастов для нескольких людей. Это поможет модели обобщить, как меняются люди с возрастом.
- Выравнивание не должно иметь значения.
- Фон не должен иметь значения.
Я хотел бы добавить несколько моментов, упомянутых Сунитом Батией и вашими вопросами о iPhone.
- Вы должны добавить изображения с очками, чтобы они могли быть распознаны, и это определенно повлияет на вашу точность. Способ распознавания лиц на iPhone отличается от модели facenet. iPhone использует верификацию лиц, которая сравнивает лицо один на один, и iPhone использует не только обычные изображения, но и 3D-структуру лица с использованием ИК-камеры.
- Добавьте изображения всех возрастных групп, если ваша целевая аудитория принадлежит к одной группе, в противном случае это не требуется.
- Не имеет значения, если вы не выравниваете изображения лиц.
- Всегда старайтесь удалять лишние элементы из изображения, поэтому старайтесь подавать в сеть только изображения лиц для лучшей производительности.
Проблемы, такие как распознавание лиц, поиск изображений и семантическое сходство, на самом деле не являются задачами классификации; они больше похожи на различие между двумя элементами.
Ответ или решение
Признание лиц на оффлайн изображениях: Полное руководство
В настоящее время технологии распознавания лиц становятся все более доступными и эффективными. Однако для того, чтобы добиться высокой точности при распознавании лиц в различных изображениях ваших близких, важно учесть несколько ключевых аспектов, рассматриваемых ниже.
1. Влияние очков на точность распознавания
Очки, включая солнцезащитные, играют значительную роль в распознавании лиц. Чтобы обеспечить надежное распознавание, вам необходимо включить в тренировочный набор фотографий изображения ваших родственников в разных типах очков. Если на фотоснимках глаза закрыты солнцезащитными очками, то точно распознать лицо может быть сложно, так как модель не сможет идентифицировать ключевые особенности, такие как глаза. Следовательно, разнообразие в вашем наборе данных — это обязательное условие для достижения высокой точности.
2. Влияние изменения возраста на распознавание
Возраст — это важный фактор, который влияет на внешний вид человека. Для более точного распознавания лиц ваших родственников, рекомендуется собрать изображения, охватывающие различные этапы их жизни, начиная с детства и заканчивая текущим возрастом (около 30 лет). Обучая модель на изображениях разных возрастов, вы повысите ее способность обобщать и правильно идентифицировать лица, даже если их внешний вид изменился с течением времени.
3. Требуется ли выравнивание изображений?
В большинстве случаев выравнивание лиц — это полезная практика, однако в контексте моделей глубокого обучения, таких как FaceNet, точное выравнивание не всегда является критически важным. Модели, обученные на больших масштабах изображений, могут отменить необходимость строгого выравнивания. Однако убедитесь, что изображения относительно четкие, чтобы модель могла извлекать необходимые особенности.
4. Влияние фона на распознавание
При проведении распознавания лиц желательно минимизировать количество фоновых элементов на изображениях. Хотя современным алгоритмам не всегда требуется обрезка фона, фотографии, содержащие только лица (без дополнительных элементов), могут значительно улучшить эффективность работы модели. Чистый набор данных, сосредоточенный на лицах, помогает модели сосредоточиться на важных признаках лица.
5. Практическое применение на большом наборе изображений
Ваше желание классифицировать изображения на жестком диске (около 100 ГБ) в отдельные папки для каждого члена семьи вполне осуществимо. Подходы, такие как использование модели FaceNet и OpenCV, предоставляют необходимые инструменты для анализа изображений. Обратите внимание, что для достижения наилучших результатов вам потребуется собрать качественный тренировочный набор, включающий разнообразные изображения, как уже обсуждалось выше.
Заключение
Распознавание лиц — это сложная, но выполнимая задача, особенно когда речь идет о различных изображениях и условиях. Внимание к деталям, как в виде разнообразия изображений (по возрасту и используемым аксессуарам), так и к качеству самих изображений, будет основным ключом к успешному решению вашей задачи. Удачи вам в ваших усилиях, и не забывайте постоянным образом обновлять и оптимизировать ваш набор данных для получения наилучших результатов!