顔が見やすい写真の準備と、検出失敗・読み込みの問題・結果変動を区別する確認方法を案内します。
この案内の目的
以下は入力を確認するための提案です。精度の改善幅を試験した撮影規格ではなく、特定の動物や同じ結果を保証しません。座標推定とアプリの条件比較は別の段階です。
写真を選ぶとき
- 顔全体が切れず、目・鼻・口が見える写真を選びます。
- 比較条件を単純にするため、目線の高さから正面で撮るところから始めます。
- ピントを確認し、顔が見えにくい逆光や濃い影を避けます。
- 表情の差を減らすなら自然な中立表情にします。笑顔はコードが使う口幅や口角の指標に影響し得ます。
- 目の周りの反射や遮蔽物を確認します。眼鏡を必ず外す必要はなく、反射が強ければ光や角度を変えてみましょう。
- 単独分析には一人の写真を使います。複数の顔が検出されると専用のエラーを表示します。
検出と読み込みの問題を区別する
顔が小さい、ぼけている、隠れている場合は別の写真を試せます。ただし一般エラーはモデルの読み込みや処理の失敗でも出る場合があります。鮮明な写真でも失敗が続くなら接続を確認し、再読み込みしてモデルの準備を待ってください。写真を変えるだけで直る保証はありません。
動物が変わった場合
角度や表情で条件の一致が変わることがあります。同じ入力でも最高点が同点ならランダム選択を行います。正面で撮り直しても「本当の動物」が確定するわけではありません。
一度に一つの条件を変え、写真と結果を記録すると変更点を確認しやすくなります。ただし、それだけでどちらの結果が正確か判断はできません。