Dlaczego rozpoznawanie tyle pomija
Za pierwszym razem wygląda to jak błąd. Nadałeś komuś imię, ta osoba jest wyraźnie widoczna na stu zdjęciach, a strona Osoby przypisuje jej sześćdziesiąt. Reszta zostaje nieprzypisana — portret, to jedno ze śmiechem, to sprzed czterech lat.
To nie porażka modelu. To model, który celowo zachowuje ostrożność. Twarz przypisaną do niewłaściwej osoby znacznie trudniej później rozplątać niż taką, której nigdy nie przypisał: ta błędna rozlewa się na wyniki wyszukiwania, Memories i Shared Spaces, a wycofanie jej oznacza odnalezienie każdego miejsca, do którego dotarła. Dlatego rozpoznawanie trzyma świadomie wąski próg i zostawia w spokoju wszystko, co go nie osiąga.
Cena tej ostrożności jest jednak realna i nikt jej dotąd nie spłacał. Każda biblioteka gromadzi długi ogon twarzy, których model był niemal pewien i o których nic nie powiedział. Podpowiedzi twarzy to druga połowa tej wymiany — niepewne przypadki wracają do Ciebie, a Ty rozstrzygasz to, czego model nie chciał rozstrzygnąć.
Jedna twarz, jedno pytanie
Otwórz nazwaną osobę, a jeśli czekają na Ciebie bliskie trafienia, nad jej zdjęciami pojawi się baner: znaleziono twarze, które mogą należeć do tej osoby, wraz z podglądem wycinków. Naciśnij Przejrzyj, a dostaniesz je po kolei, jedna po drugiej.
Każda pokazuje twarz na zdjęciu, z którego pochodzi, dzięki czemu masz kontekst, który sam wycinek odrzuca — kto jeszcze jest w kadrze, kiedy powstało zdjęcie, co się wtedy działo. Obok stoi znane zdjęcie osoby, o którą jesteś pytany, bo uczciwa wersja tego pytania to porównanie, a nie zgadywanie.
Są trzy odpowiedzi. Ta sama osoba przypisuje twarz i wyostrza przyszłe dopasowania. Inna osoba mówi „nie” i ta twarz nigdy więcej nie zostanie zaproponowana dla tej osoby. Zignoruj twarz jest dla wycinków, które nie są niczyjego czasu warte — przypadkowa osoba w tle, twarz z plakatu.
Twoje odpowiedzi zostają
Sens przeglądania polega na tym, że robisz to tylko raz. Każda odpowiedź trafia do trwałego zapisu, więc twarz, o której już zdecydowałeś, nie wraca przy kolejnym skanowaniu i przetrwa scalanie lub zmianę nazwy osoby pod spodem.
Odpowiedź inna osoba ukrywa podpowiedź — nie wpisuje twarzy na czarną listę. Jeśli zwykłe rozpoznawanie później samo nabierze wystarczającej pewności co do tej twarzy, wciąż może ją przypisać. To zamierzone: odrzucenie podpowiedzi jest stwierdzeniem w tej konkretnej sprawie, a nie trwałym wetem wobec zdjęcia.
Całą funkcję można też wyłączyć. Wtedy oczekujące podpowiedzi znikają wszędzie i nic nie zostaje usunięte; każda podjęta wcześniej decyzja pozostaje w mocy, a ponowne włączenie sprawdza na nowo to, co czekało, zamiast przywracać podpowiedzi, które zdążyły się zdezaktualizować.
Shared Spaces działają tak samo
Osoby w Shared Space też dostają podpowiedzi — niezależnie od tego, czy otwierasz je z wnętrza przestrzeni, czy z głównego widoku Osoby. Widzą je właściciele i edytorzy, bo to oni mogą na nie zareagować. Widzowie nie — nie mogą przypisywać twarzy, więc kolejka pytań, na które nie potrafią odpowiedzieć, byłaby tylko szumem.
Nie ma czego włączać
Podpowiedzi są domyślnie włączone, a pierwsze skanowanie biblioteki jest kolejkowane za Ciebie, więc istniejąca biblioteka nadrabia zaległości bez wycieczki na stronę zadań. Od tej pory pozostają aktualne w miarę przetwarzania nowych zdjęć. Jeśli wolisz ich nie mieć, przełącznik znajduje się przy pozostałych ustawieniach rozpoznawania twarzy — a jeśli później poszerzysz próg podpowiedzi, zadanie konserwacyjne przeskanuje bibliotekę na żądanie.
Warto zrozumieć to zestawienie: Podpowiedzi twarzy zajmują się twarzami, które rozpoznawanie pominęło. Porządkowanie twarzy zajmuje się tymi, które przypisało błędnie. Razem sprawiają, że wąski próg przestaje być czymś, z czym po prostu żyjesz.
