Hallo
bin noch immer am Testen (Trial Version) und spiele gerade mit der
Gesichtserkennung. Teste parallel ein 2tes Tool (excire foto).
Das 2te Tool hat fast überall das nachsehen, bei der Gesichtserkennung
habe ich aber ein 30% höhere Trefferquote (ohne Fehler).
Mehrere Personen getestet.
Lässt sich da in den iMatch Einstellungen noch etwas optimieren?
Welche Einstellungen verwendest Du denn gerade?
Wie gehst Du vor?
Wie trainierst Du Personen - sehr wichtig!
Du kannst Personen auch falsch trainieren und somit die Trefferquote verschlechtern.
Wenn Excire besser für Dich funktioniert, auch kein Problem.
Nicht alle Gesichtserkennungen funktionieren für alle Bildarten gleich gut.
Quote from: Mario on September 27, 2020, 03:06:01 PM
Wenn Excire besser für Dich funktioniert, auch kein Problem.
Nein, nur dieser eine Punkt scheint besser zu funktionieren.
Quote
Welche Einstellungen verwendest Du denn gerade?
Wie gehst Du vor?
Wie trainierst Du Personen - sehr wichtig!
Bin ja Recht neu, teilweise über grosse Anzeige dann F4
oder über den Manager.
Wo finde ich den Details zum trainieren?
Nicht zu viele Gesichter trainieren. Falsch trainierte entfernen. Gesichter in verschiedenen Posten trainieren. In verschiedenen Altersklassen.
IMatch kommt üblicherweise auf über 96% Erkennungsrate bei den Benchmarks für Gesichtserkennung und das ist extrem gut.
96% schaffe ich nicht. Habe nun keine Riesen Datenbank (ca 6500 Bilder).
Denke das vielleicht die 50-60% ok sind.
Irgendwo hakt es da bei mir oder den Einstellungen. Grösste Problem sind
falsch erkannte Personen. Teileweise erkennt der meine Kinder auf
einem Bild (Junge 11, Mädchen 10, Junge 8) als eine Person. Da
steht dann 3x der Name meiner Tochter.
Die Gesichter von Geschwistern in jungen Jahren sind oftmals sehr ähnlich.
Schau Dir im Gesichtsmanager mal an, welche Gesichter Du für die Personen trainiert hast.
Habe ich ja, die Gesichter hat iMatch ja hinzugefügt.
Gibt es einen Workflow, wie man sowas von Anfang an sauber aufbaut?
Ich verstehe die Frage nicht. Hast Du People (https://www.photools.com/help/imatch/#people.htm) gelesen?
Dort wird beschrieben wie IMatch Personen Gesichtern zuweist und wie Du selbst Personen Gesichtern zuweisen kannst.
IMatch weist immer die am besten passenden Gesichter zu.
Jedesmal wenn Du eine Zuweisung machst oder änderst, wird dieser Vorgang für alle nicht bestätigten Gesichter wiederholt.
Die AI lernt von Deinen Zuweisungen und Trainings und optimiert sich selbst.
Quote from: 4noxx on September 29, 2020, 02:14:35 PM
Habe ich ja, die Gesichter hat iMatch ja hinzugefügt.
Gibt es einen Workflow, wie man sowas von Anfang an sauber aufbaut?
Das Hinzufügen der Gesichter besteht ja eigentlich aus mehreren Schritten: Face Detection (macht IMatch, "Ah, das sieht aus wie ein Gesicht"); dann Face Recognition (macht auch IMatch, "Ah, das scheint Susan zu sein"). Das Ergebnis ist dann aber erst einmal als Vorschlag ("unbestätigte Person", "Unconfirmed Face") zu sehen - gerade bei einer neuen Datenbank.
Dann musst du als Anwender manuell (z.B. im Viewer) die vorgeschlagenen Personen bestätigen ("Confirmed faces"). Jede Bestätigung (oder, falls es nicht die richtige Person ist, manuelle Änderung auf die richtige Person) verbessert erst einmal die Erkennungsleistung der KI, jedenfalls theoretisch und am Anfang.
Dann gibt es aber auch noch den Unterschied zwischen "Confirmed" und "Trained", weil zu viele trainierte Gesichter für eine Person auch wieder schlecht sind. Im Prinzip sollten die trainierten Gesichter representativ für eine Person sein, aber auch noch genügend Unterscheidungsmerkmale zu anderen haben. Also vielleicht nicht unbedingt mit Snutenpulli (Mund-Nasenschutz), Sonnenbrille und Mütze... Aber auch nicht nur der immer gleiche Gesichtsausdruck.
Das ist, was Mario meinte:
QuoteNicht zu viele Gesichter trainieren. Falsch trainierte entfernen. Gesichter in verschiedenen Posen trainieren. In verschiedenen Altersklassen.
Den Abschnitt Views (https://www.photools.com/help/imatch/#people-face-manager.htm?dl=h-9) listet eigentlich ganz übersichtlich die verschiedenen "Status" auf, in denen sich eine Person (oder eigentlich die Verknüpfung von Person mit Gesicht) befinden kann.
Thorsten, sehr gut beschrieben!!! :)
danke. people kannte ich, auch das tutorial hier: https://www.youtube.com/watch?v=lezf_0a55js
ich setzte nun mal eine neue Datenbank auf und gucke obs besser läuft. Bin ja noch in den 30Tage Test.
Teste aktuell gerade ein paar Tools, die mein Lightroom ablösen müssen.
Eine Frage zu Bilder die im Manager auftauchen, dort kann ich wählen zwischen
1. Bestätigen
2. Trainieren
3. Anlehnen
4. Löschen
5. Ignorieren
Bilder die nicht zur Person gehören, wo ist da der Unterschied ob man 3, 4 oder 5 nimmt?
3. Besser die richtige Person zuweisen als ablehnen.
4. Löscht die Gesichtsanmerkung
5. Die Gesichtsanmerkung bleibt bestehen, es wird aber durch die AI keine Person mehr zugewiesen.
Danke. was mir noch aufgefallen ist, gerade bei meinen Kindern...
mag ja sein, das Kinder etwas schwieriger zu unterscheiden sind in den jungen
Jahren. Aber, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, das bei einem Gruppenfoto
mit 3 Kindern alle 3 die gleiche Person sind?
Das hatte ich bei einigen Fotos, das er 2 oder 3 Personen auf dem Bild den gleichen
Namen zugewiesen bzw vorgeschlagen hat.
Das hängt immer vom Einzelfall ab, der Auflösung des Bildes, dem Trainingsstand usw. Ohne einen Satz von Beispielbildern und umfangreiche Tests schwer zu sagen.
Generell funktioniert die Gesichtserkennung in IMatch extrem gut. Es gibt aber immer Sonderfälle. Selbst die Gesichtserkennung von Google oder Facebook macht Fehler, und die haben deutlich höhere Budgets und ganze Teams von Entwicklern...
Nobody perfect. Teste gerade einige durch, keins kam da über 75%.
Aber bei Fotos mit mehr als einer Person, hätte ich nun erwartet, das
der erkennt, das es sich um ein und dieselbe Person handelt.
Gesicht A = 86% Klaus
Gesicht B = 85% Klaus
Keine Ahnung wie das intern abläuft, aber das Gesicht A und B = Klaus ist, ist eher unwahrscheinlich.
Aber, andere Tool haben ähnliches gezeigt.
Vielleicht sind die Gesichter zu ähnlich. Bitte auch im FaceManager die trainierten Gesichter prüfen und ggf. anpassen.
Ich habe bei Kindern mit ähnelnden Gesichtern eine Trefferquote größer >95%. Die Gesichter sind gut trainiert. Die Gesichtserkennung und das drumherum (autom. Verschlagwortung bei Erkennung, Altersangabe etc.) in imatch ist m.E. hervorragend, auch im Vergleich mit der Konkurrenz von Adobe. Mein Bruder nutzt Adobe LR und ist mit deren Gesichtserkennung lange nicht so zufrieden wie ich es diesbezüglich mit imatch bin.
Hab mir auch mal excire angesehen. Ganz nett, läßt sich aber nicht trainieren. Und die Fehlerquote: Man muß halt mit etlichen Fehlern leben, letzlich hilft nur die eigene Verschlagwortung. Und das ist letztlich die sicherste Möglichkeit.