Soluções técnicas para o problema de poses de fotos de identificação
Os recursos comuns em documentos de identificação, como rosto positivo estritamente voltado para a frente e expressão neutra, podem levar a um erro de avaliação do DeepFace, que pode ser aprimorado pelos métodos a seguir:
- alinhamento forçadoUse primeiro
DeepFace.detectFace()Extração de regiões faciais alinhadas para garantir a padronização da entrada - <strong]Parâmetros de detecção estendidos: Configurações
align=TrueAo mesmo tempo, os ajustesdetector_backend='ssd'para se ajustar às características da face frontal - <strong]Aprimoramento de dados sintéticosGeração manual de amostras de deflexão de ±15 graus e de amostras de leve mudança de expressão para fotos de identificação
- <strong]Fusão de vários recursosAlém da incorporação facial, os recursos geométricos, como a distância entre os olhos e as proporções da ponte do nariz, são combinados para ajudar no julgamento
Sugestões de otimização para cenários especiais: 1) Bancos e outras instituições podem criar modelos especiais de rostos positivos; 2) Para expressões especiais, como olhar apertado, desative a análise de sentimentos (actions=['age','gender']); 3) usarnormalization='base'Alterar a forma como os recursos são normalizados. Com esses ajustes, a taxa de aprovação do reconhecimento de fotos de identificação pode ser melhorada em 20-30%.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepFace: uma biblioteca Python leve para reconhecimento facial de idade, gênero, emoção e raçaO
