1.1 データソース 　　gain_face.py：カメラの電源をオンにして、設定された数の顔画像を取得します。 画像が取得されるたびに、dlibを通じて顔領域が認識され、指定されたディレクトリにグレースケール画像として顔領域が保存されます。

1.2 情報処理 　　トレーニングデータとラベルはvideo_face_train.npzファイルに保存され、 各カテゴリのディレクトリ名をリストにまとめて、このファイルに保存します。

2　モデルトレーニング 　　関連するスクリプトはcnn_model.py；losshistory.py。

3　モデルの使用 　　次のステップは、訓練されたモデルを使用して新しい画像を認識することです トレーニング画像を取得するときは、画像内の正面の顔だけが必要ですが、認識時には、画像内のすべての顔が認識されます。