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5-10张训练图片可使Find My Kids达到90%以上的识别准确率

2025-08-24 948

人脸模型训练的最佳实践

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。

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