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# System prepended metadata

title: 2020/04/14 報告
tags: [進度報告]

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# 2020/04/14 報告
###### tags: `進度報告`

# 人臉辨識實驗
## 一、data
<style>
.foo table {
  width: 100%
}
table th:nth-of-type(2) {
    width: 50%;
}
</style>
* 背景
<div class foo>

|                  複雜背景                  |                  單一背景                  |
|:------------------------------------------:|:------------------------------------------:|
| ![](https://i.imgur.com/cSia3Bq.jpg =70%x) | ![](https://i.imgur.com/YJ1DiSE.jpg =70%x) |

     
* 處理後的資料

|              沒有裁切臉部照片              |                裁切臉部照片                |
|:------------------------------------------:|:------------------------------------------:|
| ![](https://i.imgur.com/HmGrjEt.jpg =70%x) | ![](https://i.imgur.com/I4r2wOq.jpg =70%x) |
</div>
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## 二、Train

* 裁切臉部照片
    *  data(張) : 202
        *  Kang : 52
        *  Ken : 62
        *  Lai : 50
        *  Yi : 38
    *  method : Alexnet
    *  batch size : 3
    *  epoch : 30
* 沒有裁切臉部照片
    *  data(張) : 160
        *  Kang : 35
        *  Ken : 49
        *  Lai : 39
        *  Yi : 37
    *  method : Alexnet
    *  batch size : 3
    *  epoch : 30


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## 三、Test
* 裁切臉部照片model : 
    * 單一背景
        * data(張)
            *  Kang : 10
            *  Ken : 10
            *  Lai : 10
            *  Yi : 10
        * acc : 100%

    * 複雜背景
        * data(張)
            *  Kang : 10
            *  Ken : 10
            *  Lai : 10
            *  Yi : 10
        * acc : 55%

* 沒有裁切臉部照片model : 
    * 單一背景
        * data(張)
            *  Kang : 10
            *  Ken : 10
            *  Lai : 10
            *  Yi : 10
        * acc : 97%

    * 複雜背景
        * data(張)
            *  Kang : 10
            *  Ken : 10
            *  Lai : 10
            *  Yi : 10
        * acc : 32%
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## 四、結論
1. 單一背景TEST的ACC度較高
2. 和裁切臉部照片MODEL的ACC會較高

我認為是因為較沒有被背景雜物干擾所以抓特徵的時候會抓的比較準。

# CPE 18題目
