証明写真ポーズの問題に対する技術的解決策
ID文書に共通する特徴である、正面を向いた厳格な顔、ニュートラルな表情は、DeepFaceの誤判定につながる可能性があり、以下の方法で改善することができる：
- 強制アライメント最初に使用する
DeepFace.detectFace()入力の標準化を確実にするために、整列された顔領域を抽出する - 拡張検出パラメータ設定
align=True同時にdetector_backend='ssd'フロントフェイスの特徴に合わせて - 合成データの強化ID写真用の±15度のたわみサンプルとわずかな表情変化サンプルの手動生成
- 多機能フュージョン顔の埋め込みに加え、目の距離や鼻筋の比率などの幾何学的特徴を組み合わせて判定を支援する。
特別なシナリオに対する最適化の提案：1）銀行やその他の機関は、特別なポジティブ顔モデルを構築することができる。actions=['age','gender'])を使用する。normalization='base'特徴の正規化方法を変更する。これらの調整により、証明写真認識の合格率を20-30%向上させることができる。
この答えは記事から得たものである。DeepFace: 顔の年齢、性別、感情、人種認識のための軽量Pythonライブラリについて
