Find My Kids的识别性能直接取决于训练数据集的质量。系统要求采用分层目录结构存储儿童照片，每个子目录对应一个孩子（如images/trainer/Kid1）。实验数据表明，当每个孩子提供5张不同光照条件下的正面照片时，识别准确率可达87%；增加到10张包含侧面的照片后，准确率提升至93%。
项目提供的Web界面包含智能训练功能：用户上传图片后，点击re-train按钮即可触发模型更新。系统后台使用MTCNN算法进行面部对齐，然后采用Facenet提取512维特征向量。这些向量被存储在内存数据库中供实时比对使用。
值得注意的是，图片质量对识别效果影响显著。建议使用分辨率不低于640×480的JPEG格式图片，且应避免超过70%的面部遮挡。系统日志会记录每次识别失败的详细信息，帮助用户优化训练数据集。
本答案来源于文章《Find My Kids：通过人脸识别和WhatsApp通知的儿童安全监控工具》
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