Wie können wir die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Gesichtserkennung von DeepFace verbessern?

Bei der Verwendung von DeepFace für die Gesichtserkennung gibt es mehrere Möglichkeiten, die Erkennungsgeschwindigkeit und -genauigkeit zu optimieren:

1) Methoden zur Optimierung der Erkennungsgeschwindigkeit:

• Vorberechnete und gespeicherte Gesichtseinbettung:Die Verwendung von Pickle-Dateien zur Speicherung von eingebetteten Gesichtsmerkmalen kann spätere Suchvorgänge erheblich beschleunigen.
  DeepFace unterstützt die lokale Speicherung von Gesichtsmerkmalen in Form von Einbettungen, so dass diese nicht jedes Mal neu berechnet werden müssen.
• Verwenden Sie effizientere Hardware:Wenn die Bedingungen es zulassen, können Sie den Grafikprozessor für Berechnungen verwenden, und DeepFace unterstützt die Nutzung der GPU-Beschleunigung.
• Wählen Sie das richtige Modell:DeepFace integriert mehrere Erkennungsmodelle, wobei die verschiedenen Modelle unterschiedliche Kompromisse in Bezug auf Geschwindigkeit und Genauigkeit eingehen.
  FastFace-Modelle sind beispielsweise schneller, aber etwas ungenauer, und ArcFace ist genauer, aber rechenintensiver.

2) Techniken zur Verbesserung der Identifizierungsgenauigkeit:

• Verarbeitet Bilder mit niedriger Auflösung:Verwenden Sie den Parameter resample, um die Qualität von Bildern mit niedriger Auflösung zu verbessern.
• Verarbeitung von Bildern mit mehreren Gesichtern:Durch die Verwendung des Parameters max_faces zur Begrenzung der Anzahl der verarbeiteten Gesichter werden unnötige Berechnungsstörungen vermieden.
• Auswahl eines geeigneten Erkennungsmodells:Für verschiedene Szenarien wird das am besten geeignete Erkennungsmodell ausgewählt.
  Bei guten Lichtverhältnissen können Sie zum Beispiel ein Modell mit höherer Genauigkeit wählen, und bei Szenen mit komplexer Beleuchtung können Sie ein robusteres Modell in Betracht ziehen.
• Vorverarbeitete Bilder:Das Bild kann vor der Erkennung in geeigneter Weise vorverarbeitet werden.
  So tragen z. B. Histogrammausgleich, Gesichtsausrichtung usw. zur Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit bei.

3. andere praktische Vorschläge:

• Halten Sie die Versionen der DeepFace-Bibliotheken und Abhängigkeiten auf dem neuesten Stand
• Für bestimmte Anwendungsszenarien kann eine Feinabstimmung der Parameter des Modells in Betracht gezogen werden
• Der ANN-Suchalgorithmus (Approximate Nearest Neighbour) kann verwendet werden, um die Effizienz von umfangreichen Suchvorgängen bei Datenbankabfragen zu verbessern.

Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepFace: eine leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Erkennung von Alter, Geschlecht, Emotionen und Ethnie im GesichtDie