<div dir="ltr">Hi,<br><br>First I just want to thank for the really nice piece of software. Just started using it but must say that I'm really impressed, and the general scan for faces is a really nice feature which makes it a lot easier finding good photos of people. The version I'm using is digikam-7.2.0-beta2-x86-64.appimage.<br><br>However, like Frederic I'm struggling a bit with face recognition and before jumping into my current problems I have four general questions on preparing things as good as possible:<br><br>1. Roughly how many photos of a person should I manually tag before it's realistic to expect automatic matches?<br><br>2. At what point is it "safe" to tag photos of a person where they look really different?<br>I'm thinking of photos where a person is in the background out of focus, motion blur, people dressing out and so on where there's a value for me to tag that person A is in the photo, even if it isn't the focus of the photo. Or should I avoid that and use a duplicate tag that isn't a person-tag to make life easier for the face recognition code?<br><br>3. When manually tagging images is there a specific strategy which makes it more efficient for the learning?<br>Should I try to find images from different angles and different years to give a wider definition of the person, or should I only select images showing the whole face?<br><br>4. When I have images with crowds, restaurants or sightseeing where the same random person is in one max 2 images, should I mark them as "not faces"? Having them as ignored doesn't make  much sense as there will be thousands of such faces being found.<br><br><br>Now over to my struggles with face recognition:<br><br>I have a collection of about 20k images with around 50 people being my main focus of trying to have automatic face recognition. I have, through manual tagging and multiple runs of automatic detection, tagged these persons in between 5 and 1500 images per person. I also have 5000 faces marked as unknown. Out of those I'd say about 2000 are high quality photos of the people I've identified.<br><br>I've tried the following things:<br><br>I read the mail thread started by Frederic, and followed the suggestion there to use tools -> maintenance -> clear and rebuild training data.<br><br>Then I set the threshold to 90% with YOLO v3 checked and I only got 10 suggestions, neither being the suggested person.<br><br>Then I ran it again with 70% and YOLO v3 checked, got 1254 suggestions, but only 294 of those where correct suggestions. The wrong faces seems very random as well, such as suggesting a black man when the person is a white woman or a 90+ years old lady who had 5 suggestions; 3 different men and a toddler. I confirmed the 294 correct photos.<br><br>Ran it again with 80% and YOLO v3, it suggested 343 and only 13 were correct. I rejected them all.<br><br>Ran again with 70% without YOLO, it suggested 1043 and I didn't go through them all but it seems like about 5-10% were correct.<br><br>In all these runs the wrong ones are in many cases of other identified people.<br>Is this roughly the performance I can expect from the face recognition? I don't really know what's reasonable to expect, but if this is the level it would seem that it won't optimise the manual workflow a lot.<br><br><div>Thanks in advance</div><div>Jon</div></div>