人脸辨识-day30

在实作完人脸辨识後，可以学习到在每一次的训练都要有整理好的资料集、完善的演算法及模型架构、最後在实测看模型和演算法是否解决问题，若没有解决就要持续改善中间的演算法及模型架构。

在资料集的部分要寻找到适合作为人脸辨识系统的资料集，有以下要点：资料集的数量要庞大、相同人的影像不只一张更好、人脸要清晰若为正脸更佳，最重要的是需要用侦测人脸的演算法，并可以侦测出影像中的人脸，在即时侦测时也需要将测试者侦测出人脸来。

演算法使用人脸演算法常见的Resnet18来实作，因使用的模型较深，所以在学习率上调比较小，才不会让模型学习影像时overfitting，还可以尝试一些模型来实做看看。这部分要多多尝试才可以找到一个较佳的模型参数。

最後在实测时，希望预测人脸的时候时间要短，才不会在预测时所需要预测的时间过久，而让使用者感觉不出即时，最重要的要检验训练完的模型是否可以准确的检验出人，并可以精准的分辨测试者是否可以进入系统当中，需要有一些後处理，这些也不能让系统变慢太多。