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Olá Jardel!
Não tem um número ideal, os autores dessas 3 abordagens até não recomendam um número aproximado, mas a partir dos diversos testes feitos nós sugerimos manter um número entre 20 e 80 fotos. Mas nada impede de testar depois com mais também, pois as vezes pode funcionar melhor para o seu cenário.
E importante notar que a qualidade das fotos nesse caso pode ser muito mais importante do que a quantidade, pois não adianta por exemplo colocar 1000 fotos de treinamento se elas não seguirem as condições ideais (aquelas dicas que damos nas aulas, por exemplo: iluminação boa, verificar se a face está nítida, etc.)
Para essas abordagens mais clássicas, muitas vezes acaba sendo um trabalho de ‘tentativa e erro’ no começo, até calibrar bem. Então você poderia iniciar com umas 25 fotos por exemplo e ir testando como está a precisão do algoritmo; caso ele não funcione bem para diferenciar mais duas pessoas (que podem ou não ser parecidas) então você vai aumentando a quantidade de fotos por pessoa e assim retreina os algoritmos. E teste com os 3, apesar de que o LBPH se mostrou mais robusto para cenários mais reais (e cenários que não sejam extremamente controlados) então foque nele.
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