Οι άνθρωποι είναι ικανοί στην αναγνώριση προσώπων, αλλά ερμηνεύουμε επίσης τις εκφράσεις και τα συναισθήματα αρκετά φυσικά. Η έρευνα λέει ότι μπορούμε να αναγνωρίσουμε προσωπικά οικεία πρόσωπα μέσα 380ms μετά την παρουσίαση και 460ms για άγνωστα πρόσωπα. Ωστόσο, αυτή η εγγενώς ανθρώπινη ποιότητα έχει πλέον ανταγωνιστή στην τεχνητή νοημοσύνη και την όραση υπολογιστών. Αυτές οι πρωτοποριακές τεχνολογίες βοηθούν στην ανάπτυξη λύσεων που αναγνωρίζουν τα ανθρώπινα πρόσωπα με μεγαλύτερη ακρίβεια και αποτελεσματικότητα από ποτέ.
Αυτές οι τελευταίες καινοτόμες και μη παρεμβατικές τεχνολογίες έχουν κάνει τη ζωή πιο απλή και συναρπαστική. Η τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου έχει εξελιχθεί σε μια ταχέως αναπτυσσόμενη τεχνολογία. Το 2020, η αγορά αναγνώρισης προσώπου αποτιμήθηκε $ 3.8 δισ., και το ίδιο αναμένεται να διπλασιαστεί σε μέγεθος έως το 2025 – προβλέπεται ότι θα ξεπεράσει τα 8.5 δισεκατομμύρια δολάρια.
Τι είναι η Αναγνώριση Προσώπου;
Η τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου χαρτογραφεί τα χαρακτηριστικά του προσώπου και βοηθά στην αναγνώριση ενός ατόμου με βάση τα αποθηκευμένα δεδομένα αποτυπώματος προσώπου. Αυτή η βιομετρική τεχνολογία χρησιμοποιεί αλγόριθμους βαθιάς εκμάθησης για να συγκρίνει την αποθηκευμένη εκτύπωση προσώπου με τη ζωντανή εικόνα. Το λογισμικό ανίχνευσης προσώπου συγκρίνει επίσης τις εικόνες που τραβήχτηκαν με μια βάση δεδομένων εικόνων για να βρει μια αντιστοιχία.
Η αναγνώριση προσώπου έχει χρησιμοποιηθεί σε πολλές εφαρμογές για την ενίσχυση της ασφάλειας στα αεροδρόμια, βοηθά τις υπηρεσίες επιβολής του νόμου στον εντοπισμό εγκληματιών, την εγκληματολογική ανάλυση και άλλα συστήματα επιτήρησης.
Πώς λειτουργεί η αναγνώριση προσώπου;
Το λογισμικό αναγνώρισης προσώπου ξεκινά με συλλογή δεδομένων αναγνώρισης προσώπου και επεξεργασία εικόνας με χρήση Computer Vision. Οι εικόνες υποβάλλονται σε υψηλό επίπεδο ψηφιακής προβολής, έτσι ώστε ο υπολογιστής να μπορεί να διακρίνει ένα ανθρώπινο πρόσωπο, μια εικόνα, ένα άγαλμα ή ακόμα και μια αφίσα. Με τη χρήση μηχανικής μάθησης, εντοπίζονται μοτίβα και ομοιότητες στο σύνολο δεδομένων. Ο αλγόριθμος ML προσδιορίζει το πρόσωπο σε οποιαδήποτε δεδομένη εικόνα αναγνωρίζοντας τα μοτίβα χαρακτηριστικών του προσώπου:
- Η αναλογία ύψους προς πλάτος του προσώπου
- Το χρώμα του προσώπου
- Το πλάτος κάθε χαρακτηριστικού – μάτια, μύτη, στόμα και άλλα.
- Χαρακτηριστικά γνωρίσματα
Καθώς τα διαφορετικά πρόσωπα έχουν διαφορετικά χαρακτηριστικά, το ίδιο ισχύει και για το λογισμικό αναγνώρισης προσώπου. Ωστόσο, γενικά, οποιαδήποτε αναγνώριση προσώπου λειτουργεί με την ακόλουθη διαδικασία:
-
Ανίχνευση προσώπου
Τα συστήματα τεχνολογίας προσώπου αναγνωρίζουν και αναγνωρίζουν μια εικόνα προσώπου σε ένα πλήθος ή μεμονωμένα. Οι τεχνολογικές εξελίξεις έχουν καταστήσει ευκολότερο για το λογισμικό να ανιχνεύει εικόνες προσώπου ακόμα και όταν υπάρχει μια μικρή απόκλιση στη στάση του σώματος - κοιτάζοντας προς την κάμερα ή κοιτάζοντας μακριά από αυτήν.
-
Ανάλυση προσώπου
Ακολουθεί η ανάλυση της εικόνας που τραβήχτηκε. ΕΝΑ σύστημα αναγνώρισης προσώπου χρησιμοποιείται για τον ακριβή προσδιορισμό των μοναδικών χαρακτηριστικών του προσώπου, όπως η απόσταση μεταξύ των ματιών, το μήκος της μύτης, το διάστημα μεταξύ στόματος και μύτης, πλάτος μετώπου, το σχήμα των φρυδιών και άλλα βιομετρικά χαρακτηριστικά.Τα ευδιάκριτα και αναγνωρίσιμα χαρακτηριστικά ενός ανθρώπινου προσώπου ονομάζονται κομβικά σημεία και κάθε ανθρώπινο πρόσωπο έχει περίπου 80 κομβικά σημεία. Με τη χαρτογράφηση του προσώπου, την αναγνώριση της γεωμετρίας και της φωτομετρίας, είναι δυνατή η ανάλυση και η αναγνώριση προσώπων χρησιμοποιώντας το βάσεις δεδομένων αναγνώρισης με ακρίβεια.
-
Μετατροπή εικόνας
Μετά τη λήψη της εικόνας ενός προσώπου, οι αναλογικές πληροφορίες μετατρέπονται σε ψηφιακά δεδομένα με βάση τα βιομετρικά χαρακτηριστικά του ατόμου. Από μάθηση μηχανής Οι αλγόριθμοι αναγνωρίζουν μόνο αριθμούς, η μετατροπή του χάρτη του προσώπου σε μαθηματικό τύπο καθίσταται σχετική. Αυτή η αριθμητική αναπαράσταση του προσώπου, γνωστή και ως αποτύπωμα προσώπου, συγκρίνεται στη συνέχεια με μια βάση δεδομένων προσώπων.
-
Εύρεση αγώνα
Το τελευταίο βήμα είναι να συγκρίνετε την εκτύπωση του προσώπου σας με πολλές βάσεις δεδομένων γνωστών προσώπων. Η τεχνολογία προσπαθεί να αντιστοιχίσει τα χαρακτηριστικά σας με αυτά της βάσης δεδομένων.
Ακολουθεί η ανάλυση της εικόνας που τραβήχτηκε. ΕΝΑ σύστημα αναγνώρισης προσώπου χρησιμοποιείται για τον ακριβή προσδιορισμό των μοναδικών χαρακτηριστικών του προσώπου, όπως η απόσταση μεταξύ των ματιών, το μήκος της μύτης, το διάστημα μεταξύ στόματος και μύτης, πλάτος μετώπου, το σχήμα των φρυδιών και άλλα βιομετρικά χαρακτηριστικά.Η αντιστοιχισμένη εικόνα συνήθως επιστρέφεται με το όνομα και τη διεύθυνση του ατόμου. Εάν λείπουν τέτοιες πληροφορίες, χρησιμοποιούνται τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στη βάση δεδομένων.
Εφαρμογές βιομηχανίας τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπου
- Όλοι γνωρίζουμε το Face ID της Apple που βοηθά τους χρήστες της να κλειδώνουν και να ξεκλειδώνουν γρήγορα τα τηλέφωνά τους και να συνδέονται σε εφαρμογές.
- Η McDonald's χρησιμοποιεί την αναγνώριση προσώπου στο ιαπωνικό κατάστημά της για να αξιολογήσει την ποιότητα της εξυπηρέτησης πελατών. Χρησιμοποιεί αυτήν την τεχνολογία για να προσδιορίσει εάν οι διακομιστές της βοηθούν τους πελάτες της με ένα χαμόγελο.
- Covergirl χρήσεις λογισμικό αναγνώρισης προσώπου για να βοηθήσει τους πελάτες της να επιλέξουν τη σωστή απόχρωση του foundation.
- Η MAC χρησιμοποιεί επίσης εξελιγμένη αναγνώριση προσώπου για να προσφέρει στους πελάτες εμπειρία αγορών σε στυλ τούβλου και κονιάματος, επιτρέποντάς τους να «δοκιμάζουν» ουσιαστικά το μακιγιάζ τους χρησιμοποιώντας επαυξημένους καθρέφτες.
- Ο γίγαντας του φαστ φουντ, CaliBurger, χρησιμοποιεί λογισμικό αναγνώρισης προσώπου για να επιτρέπει στους πελάτες του να βλέπουν τις προηγούμενες αγορές τους, να απολαμβάνουν εξειδικευμένες εκπτώσεις, να βλέπουν εξατομικευμένες προτάσεις και να χρησιμοποιούν τα προγράμματα αφοσίωσης τους.
- Ο αμερικανικός γίγαντας υγειονομικής περίθαλψης Cigna επιτρέπει στους πελάτες του στην Κίνα να υποβάλλουν τις αξιώσεις ασφάλισης υγείας χρησιμοποιώντας φωτογραφικές υπογραφές αντί για γραπτές πινακίδες.
Συλλογή δεδομένων για μοντέλο αναγνώρισης προσώπου
Προκειμένου το μοντέλο αναγνώρισης προσώπου να έχει τη μέγιστη απόδοση, πρέπει να το εκπαιδεύσετε σε διάφορα ετερογενή σύνολα δεδομένων.
Δεδομένου ότι τα βιομετρικά στοιχεία του προσώπου διαφέρουν από άτομο σε άτομο, το λογισμικό αναγνώρισης προσώπου θα πρέπει να είναι ικανό να διαβάζει, να αναγνωρίζει και να αναγνωρίζει κάθε πρόσωπο. Επιπλέον, όταν το άτομο δείχνει συναισθήματα, το περίγραμμα του προσώπου του αλλάζει. Το λογισμικό αναγνώρισης θα πρέπει να σχεδιαστεί έτσι ώστε να μπορεί να δέχεται αυτές τις αλλαγές.
Μια λύση είναι η λήψη φωτογραφιών πολλών ανθρώπων από διάφορα μέρη του κόσμου και η δημιουργία μιας ετερογενούς βάσης δεδομένων γνωστών προσώπων. Ιδανικά θα πρέπει να τραβήξετε φωτογραφίες από πολλές γωνίες, προοπτικές και με ποικίλες εκφράσεις του προσώπου.
Όταν αυτές οι φωτογραφίες ανεβαίνουν σε μια κεντρική πλατφόρμα, αναφέροντας ξεκάθαρα την έκφραση και την προοπτική, δημιουργείται μια αποτελεσματική βάση δεδομένων. Η ομάδα ποιοτικού ελέγχου μπορεί στη συνέχεια να περιηγηθεί σε αυτές τις φωτογραφίες για γρήγορους ελέγχους ποιότητας. Αυτή η μέθοδος συλλογής εικόνων διαφορετικών ανθρώπων μπορεί να οδηγήσει σε μια βάση δεδομένων εικόνων υψηλής ποιότητας, υψηλής απόδοσης.
Δεν θα συμφωνούσατε ότι το λογισμικό αναγνώρισης προσώπου δεν θα λειτουργήσει βέλτιστα χωρίς ένα αξιόπιστο σύστημα συλλογής δεδομένων προσώπου;
Η συλλογή δεδομένων προσώπου αποτελεί τη βάση για την απόδοση οποιουδήποτε λογισμικού αναγνώρισης προσώπου. Παρέχει πολύτιμες πληροφορίες όπως το μήκος της μύτης, το πλάτος του μετώπου, το σχήμα του στόματος, των αυτιών, του προσώπου και πολλά άλλα. Χρησιμοποιώντας δεδομένα εκπαίδευσης AI, τα αυτοματοποιημένα συστήματα αναγνώρισης προσώπου μπορούν να αναγνωρίσουν με ακρίβεια ένα πρόσωπο ανάμεσα σε ένα μεγάλο πλήθος σε ένα δυναμικά μεταβαλλόμενο περιβάλλον με βάση τα χαρακτηριστικά του προσώπου τους.
Εάν έχετε ένα έργο που απαιτεί ένα εξαιρετικά αξιόπιστο σύνολο δεδομένων που μπορεί να σας βοηθήσει να αναπτύξετε εξελιγμένο λογισμικό αναγνώρισης προσώπου, το Shaip είναι η σωστή επιλογή. Έχουμε μια εκτενή συλλογή συνόλων δεδομένων προσώπου βελτιστοποιημένων για εκπαίδευση εξειδικευμένων λύσεων για διάφορα έργα.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τις μεθόδους συλλογής, τα συστήματα ποιοτικού ελέγχου και τις τεχνικές προσαρμογής, έρθετε σε επαφή μαζί μας σήμερα.