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Bessere Gesichtserkennungs-Clustering

Zweck​

Dieser Leitfaden erklärt, wie man die Gesichtserkennung in Systemen mit großen Bildbibliotheken optimiert. Durch die Befolgung dieser Schritte erreichen Sie eine bessere Clusterbildung von Gesichtern, wodurch der Bedarf an manueller Zusammenführung reduziert wird.

Wichtige Hinweise​

  • Am besten geeignet für: Große Bildbibliotheken nach dem Import einer beträchtlichen Anzahl von Bildern.
  • Warnung: Diese Methode löscht alle zuvor zugewiesenen Namen.
  • Tipp: Machen Sie immer ein Backup, bevor Sie fortfahren!

Schritt-für-Schritt-Anleitung​

Ziel​

Die Verbesserung der Gesichtserkennung und sicherstellen, dass das Modell mit qualitativen Ausgangsdaten Gesichter effektiv identifiziert.

Schritte​

1. Einstellungen für maschinelles Lernen anpassen​

Gehen Sie zu:
Admin → Administration → Einstellungen → Einstellungen für maschinelles Lernen

Nehmen Sie die folgenden Änderungen vor:

  • Maximale Erkennungsdistanz (Optional):
    Reduzieren Sie diesen Wert, z. B. auf 0.4, wenn die Bibliothek Personen mit ähnlichen Gesichtszügen enthält.
  • Mindestanzahl an erkannten Gesichtern:
    Setzen Sie dies auf einen hohen Wert (z. B. 20 für Bibliotheken mit großer Menge an Ressourcen (~100.000+), und 10 für Bibliotheken mit mittlerer Menge an Ressourcen (~40.000+)).

    Ein hoher Wert stellt sicher, dass Cluster nur Gesichter enthalten, die mindestens 20/value Mal in der Bibliothek vorkommen, was den anfänglichen Clusterprozess verbessert.

2. Reset-Jobs ausführen​

Gehen Sie zu:
Admin → Administration → Einstellungen → Jobs

Führen Sie Folgendes aus:

  1. GESICHTSERKENNUNG → Zurücksetzen

Diese Reset-Jobs bauen das Erkennungsmodell basierend auf den neuen Einstellungen neu auf.

3. Erkennung mit niedrigeren Schwellenwerten verfeinern​

Sobald die Reset-Jobs abgeschlossen sind, verfeinern Sie die Erkennung wie folgt:

  • Schritt 1:
    Kehren Sie zu Mindestanzahl an erkannten Gesichtern in den Einstellungen für maschinelles Lernen zurück und senken Sie den Wert auf 10 (In mittleren Bibliotheken senken wir den Wert von 10 auf 5).

    Führen Sie den Job aus: GESICHTSERKENNUNG → MISSING Mode

  • Schritt 2:
    Senken Sie den Wert erneut auf 3.

    Führen Sie den Job aus: GESICHTSERKENNUNG → MISSING Mode

:::Tipp Probieren Sie unterschiedliche Werte aus Für bestimmte Bibliotheken mit einer größeren oder kleineren Menge an Ressourcen sind andere Einstellungen möglicherweise besser oder schlechter. Es wird empfohlen, verschiedene Werte ​​vor dem Zuweisen von Namen auszuprobieren und zu sehen, welche Einstellungen für Ihre Bibliothek am besten funktionieren. :::