ワトソンの視覚認識サービスを使用する人物の顔を認識するためには、50枚の画像が最低限必要ですか？

Question

私はワトソンに関する質問がありますブルーミックスの視覚認識サービス？

50人物の顔を認識するために最低限必要なのは画像ですか？

私たちが50枚以下の画像でトレーニングするとどうなりますか？顔の認識の点で、出力の一貫性はどのようになりますか？

要件は、従業員の従業員IDを顔（視覚）認識で取得します。

ワトソンの視覚認識サービスでは達成可能ですか？

リアルタイムでは、従業員や人物の画像を50枚撮るのが難しい場合があります。 ？

おかげで、

て、Priyanka

Answer 1

私は視覚認識を使用し、私はこのarticleがグッドプラクティスについて話して検索し、その後、同じ疑問を持っていた：

あなたから表示されます精度をカスタム分類器は、実行するトレーニングの品質に直接依存します。

基本レベルでは、トレーニングセットとテストセットのイメージは互いに類似している必要があります。トレーニンググループとテストグループの視覚的な違いが顕著になると、パフォーマンスが低下します。

画像の解像度を超えてトレーニングの質に影響するいくつかの追加要因があります。照明、角度、焦点、色、形、被写体からの距離、画像内の他のオブジェクトの存在は、すべてトレーニングに影響します。ワトソンは、各画像の訓練を受ける際に全体的なアプローチを取ることに注意してください。上記のすべての要素を評価しますが、特定の要素を排他的に考慮する必要はありません。

ので、サービスはの分類をコレクションを使用することで動作し、各分類器は、単一のタグで、positiveとnegative画像のそれ自身のセットを用いて訓練する必要があります。そのため、専門家は、画像数を大幅に増やして、classifier（100秒または1000秒など）のパフォーマンスと精度を向上させることをお勧めします。

• どのように動作するかを確認するには、videoを参照してください。
• フォークのの動画はGithubです。
• トレーニング分類器のためのGuidelinesに関する公式文書。