Ludzie są biegli w rozpoznawaniu twarzy, ale my również całkiem naturalnie interpretujemy mimikę i emocje. Badania pokazują, że możemy zidentyfikować osobiście znajome twarze wewnątrz 380ms po prezentacji i 460ms dla nieznanych twarzy. Jednak ta nieodłącznie ludzka cecha ma teraz konkurenta w sztucznej inteligencji i wizji komputerowej. Te pionierskie technologie pomagają opracowywać rozwiązania, które rozpoznają ludzkie twarze dokładniej i skuteczniej niż kiedykolwiek.
Te najnowsze, innowacyjne i nieinwazyjne technologie uczyniły życie prostszym i ekscytującym. Technologia rozpoznawania twarzy stała się szybko rozwijającą się technologią. W 2020 roku rynek rozpoznawania twarzy został wyceniony na $ 3.8 mldi to samo ma się podwoić do 2025 r. – prognozuje się na ponad 8.5 miliarda dolarów.
Co to jest rozpoznawanie twarzy?
Technologia rozpoznawania twarzy odwzorowuje rysy twarzy i pomaga zidentyfikować osobę na podstawie zapisanych danych odcisku twarzy. Ta technologia biometryczna wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia do porównywania zapisanego odcisku twarzy z obrazem na żywo. Oprogramowanie do wykrywania twarzy porównuje również przechwycone obrazy z bazą danych obrazów, aby znaleźć dopasowanie.
Rozpoznawanie twarzy znalazło zastosowanie w wielu aplikacjach w celu zwiększenia bezpieczeństwa na lotniskach, pomaga organom ścigania w wykrywaniu przestępców, analizach kryminalistycznych i innych systemach nadzoru.
Jak działa rozpoznawanie twarzy?
Oprogramowanie do rozpoznawania twarzy zaczyna się od zbieranie danych rozpoznawania twarzy i przetwarzanie obrazu za pomocą Computer Vision. Obrazy przechodzą wysoki poziom cyfrowej weryfikacji, dzięki czemu komputer może odróżnić ludzką twarz, obraz, posąg, a nawet plakat. Korzystając z uczenia maszynowego, identyfikowane są wzorce i podobieństwa w zbiorze danych. Algorytm ML identyfikuje twarz na dowolnym obrazie, rozpoznając wzorce rysów twarzy:
- Stosunek wysokości do szerokości twarzy
- Kolor twarzy
- Szerokość każdej cechy – oczy, nos, usta i inne.
- Cechy charakterystyczne
Ponieważ różne twarze mają różne cechy, tak samo oprogramowanie do rozpoznawania twarzy. Jednak generalnie każde rozpoznawanie twarzy działa przy użyciu następującej procedury:
-
Wykrywanie twarzy
Systemy technologii twarzy rozpoznają i identyfikują obraz twarzy w tłumie lub indywidualnie. Postęp technologiczny ułatwił oprogramowaniu wykrywanie obrazów twarzy nawet w przypadku niewielkich różnic w postawie — twarzą do aparatu lub odwrócenia od niego wzroku.
-
Analiza twarzy
Następna jest analiza przechwyconego obrazu. A system rozpoznawania twarzy służy do dokładnej identyfikacji unikalnych cech twarzy, takich jak odległość między oczami, długość nosa, odstęp między ustami a nosem, szerokość czoła, kształt brwi i inne cechy biometryczne.Wyraźne i rozpoznawalne cechy ludzkiej twarzy nazywane są punktami węzłowymi, a każda twarz ma około 80 punktów węzłowych. Mapując twarz, rozpoznając geometrię i fotometrię, można analizować i identyfikować twarze za pomocą bazy danych rozpoznawczych dokładnie.
-
Konwersja obrazu
Po uchwyceniu obrazu twarzy informacje analogowe są przekształcane na dane cyfrowe w oparciu o cechy biometryczne osoby. Odkąd uczenie maszynowe algorytmy rozpoznają tylko liczby, konwersja mapy twarzy na wzór matematyczny staje się aktualna. Ta numeryczna reprezentacja twarzy, znana również jako odcisk twarzy, jest następnie porównywana z bazą danych twarzy.
-
Znalezienie dopasowania
Ostatnim krokiem jest porównanie odcisku twarzy z kilkoma bazami danych znanych twarzy. Technologia próbuje dopasować Twoje funkcje do tych w bazie danych.
Następna jest analiza przechwyconego obrazu. A system rozpoznawania twarzy służy do dokładnej identyfikacji unikalnych cech twarzy, takich jak odległość między oczami, długość nosa, odstęp między ustami a nosem, szerokość czoła, kształt brwi i inne cechy biometryczne.Dopasowany obraz jest zwykle zwracany z nazwiskiem i adresem osoby. W przypadku braku takich informacji wykorzystywane są dane zapisane w bazie danych.
Zastosowania w branży technologii rozpoznawania twarzy
- Wszyscy znamy Face ID firmy Apple, który pomaga użytkownikom szybko blokować i odblokowywać telefony oraz logować się do aplikacji.
- McDonald's używa rozpoznawania twarzy w swoim japońskim sklepie do oceny jakości obsługi klienta. Wykorzystuje tę technologię, aby określić, czy jej serwery pomagają klientom z uśmiechem.
- Używa dziewczyny z okładki oprogramowanie do rozpoznawania twarzy aby pomóc swoim klientom wybrać odpowiedni odcień podkładu.
- MAC wykorzystuje również zaawansowane rozpoznawanie twarzy, aby zapewnić klientom wrażenia z zakupów w tradycyjnym stylu, umożliwiając im wirtualne „przymierzenie” makijażu przy użyciu rozszerzonych luster.
- Gigant fast foodów, CaliBurger, używa oprogramowania do rozpoznawania twarzy, aby umożliwić swoim klientom przeglądanie poprzednich zakupów, korzystanie ze specjalnych zniżek, wyświetlanie spersonalizowanych rekomendacji i korzystanie z programów lojalnościowych.
- Amerykański gigant opieki zdrowotnej Cigna pozwala swoim klientom w Chinach składać roszczenia dotyczące ubezpieczenia zdrowotnego przy użyciu podpisów fotograficznych zamiast pisemnych.
Zbieranie danych dla modelu rozpoznawania twarzy
Aby model rozpoznawania twarzy działał z maksymalną wydajnością, należy go przeszkolić na różnych heterogenicznych zestawach danych.
Ponieważ biometria twarzy różni się w zależności od osoby, oprogramowanie do rozpoznawania twarzy powinno być sprawne w odczytywaniu, identyfikowaniu i rozpoznawaniu każdej twarzy. Co więcej, gdy osoba okazuje emocje, zmienia się jej kontur twarzy. Oprogramowanie do rozpoznawania powinno być zaprojektowane tak, aby mogło uwzględniać te zmiany.
Jednym z rozwiązań jest otrzymywanie zdjęć kilku osób z różnych części świata i tworzenie heterogenicznej bazy danych znanych twarzy. Najlepiej robić zdjęcia pod różnymi kątami, z różnych perspektyw i z różnymi wyrazami twarzy.
Kiedy te zdjęcia są przesyłane na scentralizowaną platformę, wyraźnie wymieniającą ekspresję i perspektywę, tworzy skuteczną bazę danych. Zespół kontroli jakości może następnie przejrzeć te zdjęcia w celu szybkiej kontroli jakości. Ta metoda zbierania zdjęć różnych osób może skutkować powstaniem bazy danych wysokiej jakości, wysoce wydajnych zdjęć.
Czy nie zgodziłbyś się, że oprogramowanie do rozpoznawania twarzy nie będzie działać optymalnie bez niezawodnego systemu gromadzenia danych twarzy?
Gromadzenie danych twarzy to podstawa działania każdego oprogramowania do rozpoznawania twarzy. Dostarcza cennych informacji, takich jak długość nosa, szerokość czoła, kształt ust, uszu, twarzy i wiele innych. Korzystając z danych szkoleniowych AI, zautomatyzowane systemy rozpoznawania twarzy mogą dokładnie zidentyfikować twarz w dużym tłumie w dynamicznie zmieniającym się środowisku na podstawie ich rysów twarzy.
Jeśli masz projekt, który wymaga wysoce niezawodnego zestawu danych, który może pomóc w opracowaniu zaawansowanego oprogramowania do rozpoznawania twarzy, Shaip jest właściwym wyborem. Posiadamy obszerny zbiór zestawów danych dotyczących twarzy zoptymalizowanych pod kątem specjalistycznych rozwiązań szkoleniowych dla różnych projektów.
Aby dowiedzieć się więcej o naszych metodach zbierania, systemach kontroli jakości i technikach dostosowywania, skontaktuj się z nami z nami dzisiaj.