📷 面部识别训练指南
🧠 训练流程概览
数据收集
- 收集多角度、不同光照条件下的面部图像
- 使用
opencv或dlib等工具进行图像预处理 - 数据集示例：点击查看人脸数据集
模型选择
- 常用算法：
- 支持向量机 (SVM)
- 卷积神经网络 (CNN)
- FaceNet (推荐使用)
- 模型训练工具：深度学习框架指南
- 常用算法：
参数调优
- 学习率：
0.001 - 批量大小：
32 - 迭代次数：
1000 - 使用
matplotlib可视化训练过程
- 学习率：
🧪 常见问题
- Q: 训练准确率不足如何处理？
A: 增加数据多样性或调整超参数 - Q: 如何提升模型泛化能力？
A: 使用数据增强技术（如旋转、翻转）