1.1 データソース gain_face.py:カメラの電源をオンにして、設定された数の顔画像を取得します。 画像が取得されるたびに、dlibを通じて顔領域が認識され、指定されたディレクトリにグレースケール画像として顔領域が保存されます。
1.2 情報処理 トレーニングデータとラベルはvideo_face_train.npzファイルに保存され、 各カテゴリのディレクトリ名をリストにまとめて、このファイルに保存します。
2 モデルトレーニング 関連するスクリプトはcnn_model.py;losshistory.py。
3 モデルの使用 次のステップは、訓練されたモデルを使用して新しい画像を認識することです トレーニング画像を取得するときは、画像内の正面の顔だけが必要ですが、認識時には、画像内のすべての顔が認識されます。