<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Mon, Feb 5, 2024 at 11:20 AM <<a href="mailto:chimney@thespicers.net">chimney@thespicers.net</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">I'm trying to use face recognition in digiKam but am having no success. I have run face detection across my whole collection of around 13,000 photos using the default parameters (70%, not YOLO v3). This completed in a few hours and successfully identified many faces. I then manually identified 14 new people from Unknown and assigned several faces to them - at least 5 faces for 8 of the people.<div><br></div><div>After this, I have tried using recognise faces, but the results are extremely poor. Each time it runs, it basically assigns all faces to the same one person and the vast majority of these are completely different people that don't resemble them at all. I have not seen it ever assign faces to any other person. The person that it choses has 28 manually assigned faces that are correct.</div><div><br></div><div>It seems that digiKam simply isn't learning how to recognise faces. This seems to closely match the experience described here: <a href="https://bugs.kde.org/show_bug.cgi?id=444160#c10" target="_blank">https://bugs.kde.org/show_bug.cgi?id=444160#c10</a></div><div><br></div><div>I'm using the latest Windows 8.3.0 snapshot (<span>04/02/2024 10:33). </span><br></div><div><br></div><div>Am I doing something wrong or is this feature simply not working at present?</div></div></blockquote><div><br></div><div><div>Hi there, <br></div><div><br></div><div>I can't comment on the official state of face detection, but I can share what has been working for me. <br></div><div><br></div><div>I have been running it with 97% Face Accuracy. I have done this for 3 reasons: <br></div><div><br></div><div>1. My initial run at the default accuracy produced poor results, so I upped the accuracy</div><div>2. I assume that as I train more faces, the model will improve - 97% accuracy generates mostly correct hits. It also has some wrong results, which I tag with the correct person instead. This level of correction, I am hoping, provides a balance in my work flow to eventually tag everyone. <br></div><div>3. I have about 200,000 photos, at 99% accuracy it find few enough results that I can review them in a few sessions. Then I run it again and have another batch to review. <br></div><div><br></div><div>I also hope for improvements in the process, but with the high accuracy setting it seems to do good enough for me for now. <br></div><div><br></div><div>I'm running on Debian Linux with version 8.1.0 and MySQL as my database. <br></div><div><br></div><div>--</div><div>Michael Moore</div> </div></div></div>