Перейти к основному содержимому

Лучшие Кластеры Распознавания Лиц

Цель​

Это руководство объясняет, как оптимизировать распознавание лиц в системах с большими библиотеками изображений. Следуя этим шагам, вы добьетесь лучшего объединения лиц в кластеры, снижая необходимость в ручном объединении.

Важные заметки​

  • Наиболее подходит для: Больших библиотек изображений после импорта значительного количества изображений.
  • Предупреждение: Этот метод удаляет все ранее назначенные имена.
  • Совет: Всегда сделайте резервную копию перед началом!

Пошаговые инструкции​

Цель​

Улучшить кластеризацию лиц и обеспечить эффективное распознавание лиц моделью с использованием качественных исходных данных.

Шаги​

1. Настройте параметры машинного обучения​

Перейдите в:
Админ → Администрирование → Настройки → Настройки машинного обучения

Внесите следующие изменения:

  • Максимальная дистанция распознавания (необязательно):
    Уменьшите это значение, например, до 0.4, если библиотека содержит людей с похожими чертами лица.
  • Минимальное количество распознанных лиц:
    Установите это значение на высокое значение (например, 20 для библиотек с большим количеством данных (~100K+), и 10 для библиотек со средним количеством данных (~40K+)).

    Высокое значение гарантирует, что кластеры будут включать только лица, которые появляются по крайней мере 20/value раз в библиотеке, улучшая начальный процесс кластеризации.

2. Запустите задачи сброса​

Перейдите в:
Админ → Администрирование → Настройки → Задачи

Выполните следующее:

  1. РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ → Сброс

Эти задачи сброса перестраивают модель распознавания на основе новых настроек.

3. Улучшите распознавание с помощью более низких пороговых значений​

После завершения задач сброса выполните следующие действия для улучшения распознавания:

  • Шаг 1:
    Вернитесь к параметру Минимальное количество распознанных лиц в настройках машинного обучения и уменьшите значение до 10 (в средних библиотеках мы уменьшим значение с 10 до 5).

    Запустите задачу: РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ → Режим MISSING

  • Шаг 2:
    Уменьшите значение еще раз до 3.

    Запустите задачу: РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ → Режим MISSING

попробуйте разные значения

Для некоторых библиотек с большим или меньшим количеством данных другие настройки могут быть лучше или хуже. Рекомендуется попробовать разные значения перед назначением имен и посмотреть, какие настройки лучше всего подходят для вашей библиотеки.