Oamenii sunt abili în recunoașterea fețelor, dar interpretăm și expresiile și emoțiile destul de natural. Cercetările spun că putem identifica fețe familiare personal în interior 380ms după prezentare și 460 ms pentru fețele necunoscute. Cu toate acestea, această calitate intrinsecă umană are acum un concurent în inteligența artificială și viziunea pe computer. Aceste tehnologii de pionierat ajută la dezvoltarea de soluții care recunosc chipurile umane mai precis și mai eficient decât oricând.
Aceste ultime tehnologii inovatoare și non-intruzive au făcut viața mai simplă și mai interesantă. Tehnologia de recunoaștere a feței a crescut într-o tehnologie cu dezvoltare rapidă. În 2020, piața de recunoaștere facială a fost evaluată la $ 3.8 de miliarde de, iar aceeași dimensiune este programată să se dubleze până în 2025 – estimat a fi peste 8.5 miliarde de dolari.
Ce este recunoașterea facială?
Tehnologia de recunoaștere facială mapează trăsăturile feței și ajută la identificarea unei persoane pe baza datelor stocate pe amprenta facială. Această tehnologie biometrică utilizează algoritmi de învățare profundă pentru a compara amprenta feței stocată cu imaginea live. Software-ul de detectare a feței compară și imaginile capturate cu o bază de date de imagini pentru a găsi o potrivire.
Recunoașterea facială a fost utilizată în multe aplicații pentru îmbunătățirea securității în aeroporturi, ajută agențiile de aplicare a legii în detectarea criminalilor, analize criminalistice și alte sisteme de supraveghere.
Cum funcționează recunoașterea facială?
Software-ul de recunoaștere facială începe cu colectarea datelor de recunoaștere facială și procesarea imaginilor folosind Computer Vision. Imaginile sunt supuse unui nivel ridicat de ecranizare digitală, astfel încât computerul poate face diferența între o față umană, o imagine, o statuie sau chiar un poster. Prin utilizarea învățării automate, sunt identificate modele și asemănări în setul de date. Algoritmul ML identifică fața în orice imagine dată prin recunoașterea modelelor de trăsături faciale:
- Raportul dintre înălțimea și lățimea feței
- Culoarea feței
- Lățimea fiecărei caracteristici – ochi, nas, gură și multe altele.
- Trăsături distinctive
Deoarece fețele diferite au caracteristici diferite, la fel și software-ul de recunoaștere facială. Cu toate acestea, în general, orice recunoaștere facială funcționează folosind următoarea procedură:
-
Detectia faciala
Sistemele de tehnologie facială recunosc și identifică o imagine facială într-o mulțime sau individual. Progresele tehnologice au făcut ca software-ul să detecteze mai ușor imaginile faciale chiar și atunci când există o ușoară variație a posturii - cu fața la cameră sau privirea departe de aceasta.
-
Analiza facială
Urmează analiza imaginii capturate. A sistem de recunoaștere a feței este folosit pentru a identifica cu precizie caracteristicile faciale unice, cum ar fi distanța dintre ochi, lungimea nasului, spațiul dintre gură și nas, lățimea frunții, forma sprâncenelor și alte atribute biometrice.Trăsăturile distincte și recunoscute ale unei fețe umane sunt numite puncte nodale și fiecare față umană are aproximativ 80 de puncte nodale. Prin cartografierea feței, recunoașterea geometriei și fotometriei, este posibilă analiza și identificarea fețelor folosind baze de date de recunoaștere cu precizie.
-
Conversie imagini
După capturarea imaginii unei fețe, informațiile analogice sunt convertite în date digitale pe baza caracteristicilor biometrice ale persoanei. De cand masina de învățare algoritmii recunosc doar numere, transformarea hărții faciale într-o formulă matematică devine pertinentă. Această reprezentare numerică a feței, cunoscută și ca amprentă facială, este apoi comparată cu o bază de date de fețe.
-
Găsirea unei potriviri
Pasul final este să compari imprimarea feței tale cu mai multe baze de date de fețe cunoscute. Tehnologia încearcă să potrivească caracteristicile dvs. cu cele din baza de date.
Urmează analiza imaginii capturate. A sistem de recunoaștere a feței este folosit pentru a identifica cu precizie caracteristicile faciale unice, cum ar fi distanța dintre ochi, lungimea nasului, spațiul dintre gură și nas, lățimea frunții, forma sprâncenelor și alte atribute biometrice.Imaginea potrivită este de obicei returnată cu numele și adresa persoanei. Dacă astfel de informații lipsesc, se utilizează datele salvate în baza de date.
Tehnologia recunoașterii faciale Aplicații industriale
- Cu toții știm despre Face ID de la Apple, care îi ajută pe utilizatori să-și blocheze și să deblocheze rapid telefoanele și să se conecteze la aplicații.
- McDonald's a folosit recunoașterea facială în magazinul său japonez pentru a evalua calitatea serviciului clienți. Folosește această tehnologie pentru a determina dacă serverele sale își asistă clienții cu un zâmbet.
- Covergirl folosește recunoașterea facială pentru a-și ajuta clienții să aleagă nuanța potrivită de fond de ten.
- MAC folosește, de asemenea, recunoașterea facială sofisticată pentru a oferi clienților o experiență de cumpărături în stil real, permițându-le să „încerce” practic machiajul folosind oglinzi augmentate.
- Gigantul de fast-food, CaliBurger, a folosit un software de recunoaștere facială pentru a permite clienților săi să-și vadă achizițiile anterioare, să se bucure de reduceri specializate, să vadă recomandări personalizate și să-și folosească programele de fidelitate.
- Gigantul american Cigna le permite clienților săi din China să își depună cererile de asigurare de sănătate folosind semnături foto în loc de semne scrise.
Colectarea datelor pentru modelul de recunoaștere facială
Pentru ca modelul de recunoaștere facială să funcționeze la eficiența maximă, trebuie să îl antrenați pe diverse seturi de date eterogene.
Deoarece biometria facială diferă de la o persoană la alta, software-ul de recunoaștere facială ar trebui să fie abil în a citi, a identifica și a recunoaște fiecare față. Mai mult, atunci când persoana prezintă emoții, contururile feței i se schimbă. Software-ul de recunoaștere ar trebui să fie proiectat astfel încât să poată găzdui aceste modificări.
O soluție este primirea de fotografii cu mai multe persoane din diferite părți ale lumii și crearea unei baze de date eterogene cu fețe cunoscute. În mod ideal, ar trebui să faceți fotografii din mai multe unghiuri, perspective și cu o varietate de expresii faciale.
Când aceste fotografii sunt încărcate pe o platformă centralizată, menționând clar expresia și perspectiva, se creează o bază de date eficientă. Echipa de control al calității poate verifica apoi aceste fotografii pentru verificări rapide de calitate. Această metodă de colectare a imaginilor cu diferite persoane poate avea ca rezultat o bază de date de imagini de înaltă calitate, foarte eficiente.
Nu sunteți de acord că software-ul de recunoaștere facială nu va funcționa optim fără un sistem fiabil de colectare a datelor faciale?
Colectarea datelor faciale este baza performanței oricărui software de recunoaștere facială. Oferă informații valoroase, cum ar fi lungimea nasului, lățimea frunții, forma gurii, urechilor, feței și multe altele. Folosind datele de antrenament AI, sistemele automate de recunoaștere facială pot identifica cu precizie o față în mijlocul unei mulțimi mari într-un mediu în schimbare dinamică, pe baza trăsăturilor faciale.
Dacă aveți un proiect care necesită un set de date extrem de fiabil, care vă poate ajuta să dezvoltați un software sofisticat de recunoaștere facială, Shaip este alegerea potrivită. Avem o colecție extinsă de seturi de date faciale optimizate pentru formarea soluțiilor specializate pentru diverse proiecte.
Pentru a afla mai multe despre metodele noastre de colectare, sistemele de control al calității și tehnicile de personalizare, intra în contact cu noi astăzi.