顔モデルトレーニングのベストプラクティス
Find My Kidsの認識性能は、トレーニングデータセットの質に直接依存します。本システムは、子供の写真を保存するために階層的なディレクトリ構造を必要とし、各サブディレクトリは1人の子供に対応する（例：images/trainer/Kid1）。実験データによると、各子供に異なる照明条件下で5枚の正面写真を与えた場合、認識精度は87%に達し、側面を含む写真を10枚に増やすと認識精度は93%に向上する。
ユーザーが画像をアップロードした後、再トレーニングボタンをクリックすることでモデルの更新が開始される。システムは、バックグラウンドで顔の位置合わせにMTCNNアルゴリズムを使用し、Facenetを使用して512次元の特徴ベクトルを抽出する。これらのベクトルは、リアルタイムの比較のためにインメモリデータベースに保存される。
画像の品質が認識結果に大きな影響を与えることは注目に値する。640×480以上の解像度を持つJPEG形式の画像を使用し、70%以上の顔のオクルージョンを避けることを推奨します。システムログには、各認識失敗の詳細情報が記録され、ユーザーがトレーニングデータセットを最適化するのに役立ちます。
この答えは記事から得たものである。Find My Kids：顔認証とWhatsApp通知による子供の安全監視ツールについて
