Люди умеют распознавать лица, но мы также вполне естественно интерпретируем выражения и эмоции. Исследования говорят, что мы можем идентифицировать лично знакомые лица внутри 380ms после презентации и 460 мс для незнакомых лиц. Однако у этого изначально человеческого качества появился конкурент в виде искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Эти новаторские технологии помогают разрабатывать решения, которые распознают человеческие лица точнее и эффективнее, чем когда-либо.
Эти новейшие инновационные и ненавязчивые технологии сделали жизнь проще и интереснее. Технология распознавания лиц превратилась в быстро развивающуюся технологию. В 2020 году рынок распознавания лиц оценивался в $3.8 млрд, а к 2025 году их количество должно увеличиться вдвое. – прогнозируется на уровне более 8.5 миллиардов долларов.
Что такое распознавание лиц?
Технология распознавания лиц отображает черты лица и помогает идентифицировать человека на основе сохраненных данных об отпечатке лица. Эта биометрическая технология использует алгоритмы глубокого обучения для сравнения сохраненного отпечатка лица с живым изображением. Программное обеспечение для обнаружения лиц также сравнивает захваченные изображения с базой данных изображений, чтобы найти совпадение.
Распознавание лиц используется во многих приложениях для повышения безопасности в аэропортах. помогает правоохранительным органам в обнаружении преступников, криминалистической экспертизе и других системах наблюдения.
Как работает распознавание лиц?
Программное обеспечение для распознавания лиц начинается с сбор данных распознавания лиц и обработка изображений с помощью Computer Vision. Изображения подвергаются высокому уровню цифрового скрининга, так что компьютер может отличить человеческое лицо от изображения, статуи или даже плаката. С помощью машинного обучения выявляются закономерности и сходства в наборе данных. Алгоритм ML идентифицирует лицо на любом заданном изображении, распознавая шаблоны черт лица:
- Отношение высоты к ширине лица
- Цвет лица
- Ширина каждого элемента — глаза, нос, рот и т. д.
- Отличительные черты
Как разные лица имеют разные функции, так и программное обеспечение для распознавания лиц. Однако в целом любое распознавание лиц работает по следующей схеме:
-
Распознавание лиц
Системы лицевых технологий распознают и идентифицируют изображение лица в толпе или индивидуально. Технологические достижения упростили для программного обеспечения обнаружение изображений лица, даже когда есть небольшое изменение позы — лицом к камере или взглядом от нее.
-
Лицевой анализ
Далее идет анализ захваченного изображения. А система распознавания лиц используется для точного определения уникальных черт лица, таких как расстояние между глазами, длина носа, расстояние между ртом и носом, ширина лба, форма бровей и другие биометрические атрибуты.Отличительные и узнаваемые черты человеческого лица называются узловыми точками, и каждое человеческое лицо имеет около 80 узловых точек. Нанося на карту лицо, распознавая геометрию и фотометрию, можно анализировать и идентифицировать лица с помощью базы данных распознавания точно.
-
Преобразование изображений
После захвата изображения лица аналоговая информация преобразуется в цифровые данные на основе биометрических характеристик человека. С обучение с помощью машины алгоритмы распознают только числа, преобразование карты лица в математическую формулу становится уместным. Это числовое представление лица, также известное как отпечаток лица, затем сравнивается с базой данных лиц.
-
Нахождение соответствия
Последний шаг — сравнение вашего отпечатка лица с несколькими базами данных известных лиц. Технология пытается сопоставить ваши функции с теми, что есть в базе данных.
Далее идет анализ захваченного изображения. А система распознавания лиц используется для точного определения уникальных черт лица, таких как расстояние между глазами, длина носа, расстояние между ртом и носом, ширина лба, форма бровей и другие биометрические атрибуты.Соответствующее изображение обычно возвращается с именем и адресом человека. Если такая информация отсутствует, используются данные, сохраненные в базе данных.
Применение технологии распознавания лиц в отрасли
- Мы все знаем об идентификаторе лица Apple, который помогает пользователям быстро блокировать и разблокировать свои телефоны и входить в приложения.
- McDonald's использует распознавание лиц в своем японском магазине для оценки качества обслуживания клиентов. Он использует эту технологию, чтобы определить, помогают ли его серверы своим клиентам с улыбкой.
- Девушка с обложки использует программное обеспечение для распознавания лиц чтобы помочь своим клиентам выбрать правильный оттенок тонального крема.
- MAC также использует сложное распознавание лиц, чтобы предоставить клиентам возможность совершать покупки в обычном стиле, позволяя им виртуально «примерить» свой макияж с помощью дополненных зеркал.
- Гигант фаст-фуда CaliBurger использует программное обеспечение для распознавания лиц, чтобы позволить своим посетителям просматривать свои предыдущие покупки, пользоваться специальными скидками, просматривать персональные рекомендации и использовать свои программы лояльности.
- Американский гигант здравоохранения Cigna позволяет своим клиентам в Китае подавать заявки на медицинское страхование, используя фото-подписи вместо письменных подписей.
Сбор данных для модели распознавания лиц
Чтобы модель распознавания лиц работала с максимальной эффективностью, ее необходимо обучать на различных разнородных наборах данных.
Поскольку биометрические данные лица различаются от человека к человеку, программное обеспечение для распознавания лиц должно уметь считывать, идентифицировать и распознавать каждое лицо. Более того, когда человек проявляет эмоции, контуры его лица меняются. Программное обеспечение для распознавания должно быть разработано таким образом, чтобы оно могло учитывать эти изменения.
Одним из решений является получение фотографий нескольких людей из разных уголков мира и создание разнородной базы данных известных лиц. В идеале вы должны делать фотографии с разных ракурсов, ракурсов и с разными выражениями лица.
Когда эти фотографии загружаются на централизованную платформу с четким указанием выражения и перспективы, создается эффективная база данных. Затем группа контроля качества может просмотреть эти фотографии для быстрой проверки качества. Этот метод сбора изображений разных людей может привести к созданию базы данных высококачественных и высокоэффективных изображений.
Разве вы не согласны с тем, что программное обеспечение для распознавания лиц не будет работать оптимально без надежной системы сбора данных о лицах?
Сбор данных о лицах — это основа производительности любого программного обеспечения для распознавания лиц. Он предоставляет ценную информацию, такую как длина носа, ширина лба, форма рта, ушей, лица и многое другое. Используя данные обучения ИИ, автоматизированные системы распознавания лиц могут точно идентифицировать лицо среди большой толпы в динамично меняющейся среде на основе их черт лица.
Если у вас есть проект, требующий высоконадежного набора данных, который может помочь вам разработать сложное программное обеспечение для распознавания лиц, Shaip — правильный выбор. У нас есть обширная коллекция наборов лицевых данных, оптимизированных для обучения специализированным решениям для различных проектов.
Чтобы узнать больше о наших методах сбора, системах контроля качества и методах персонализации, Связаться с нами сегодня.