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
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.
Imaginea potrivită este de obicei returnată cu numele și adresa persoanei. Dacă astfel de informații lipsesc, se utilizează datele salvate în baza de date.
Unde se folosește recunoașterea facială?
Astăzi, sistemele de recunoaștere facială intră în viața de zi cu zi, iar utilizarea lor poate trece frecvent neobservată. Pentru a face viața mai ușoară și pentru a spori siguranța, iată câteva exemple proeminente de recunoaștere facială care face diferența.
- Sănătate: Medicii folosesc recunoașterea facială pentru a identifica anumite tulburări genetice rare la copii, răsfoind trăsăturile faciale. Un exemplu în acest sens ar fi Aplicația Face2Gene, care compară structura unui pacient la nivel facial cu cazurile cunoscute pentru a ajuta la determinarea dacă copilul are sindromul Noonan sau sindromul Angelman.
- hoteluri: Unele hoteluri instalează recunoașterea facială pentru a-și accelera înregistrările. În China, Hotelul Marriott permite oaspeților să intre într-un hol chioșc pentru o scanare facială rapidă, evitând cozile lungi la recepție și făcând intrarea într-o afacere plăcută.
- Accesibilitate: Permite persoanelor cu deficiențe de vedere să se autentifice cu ușurință. Nu mai necesită parole, PIN-uri sau orice altceva. Cu recunoașterea facială, aceștia pot accesa aplicații bancare sau pot debloca dispozitive, făcând sarcinile zilnice mult mai fezabile.
- Săli de clasă: Pe lângă aspectul de securitate, școlile rutiere folosesc recunoașterea facială pentru a monitoriza implicarea elevilor. De exemplu, sistemele vă pot alerta dacă elevii acordă atenție învățării care se desfășoară în clasă, permițând profesorilor să-și schimbe metodele instantaneu.
- Securitatea evenimentului: Tehnologia de recunoaștere facială și-a găsit o aplicație în gestionarea mulțimilor și îmbunătățirea siguranței la evenimente mari, cum ar fi concerte și jocuri sportive. Un exemplu ar fi desfășurarea acestuia la porțile stadionului pentru a verifica deținătorii de bilete și a interzice intrarea neautorizată.
- Mașini: Producătorii de automobile integrează acum recunoașterea facială în mașinile lor pentru o experiență de conducere mai bună. Anumite vehicule pot recunoaște fața șoferului, efectuează ajustări automate ale pozițiilor scaunelor și oglinzilor și chiar pot reda anumite liste de redare.
[Citește și: Ce este AI Image Recognition? Cum funcționează și exemple]
Care sunt avantajele recunoașterii faciale
Recunoașterea facială este o tehnologie relativ nouă și oferă multiple aspecte pozitive. Iată câteva avantaje ale utilizării recunoașterii faciale:
- Siguranta publica sporita: Departamentele de poliție folosesc recunoașterea facială pentru identificarea persoanelor dispărute și a criminalilor căutați. De exemplu, departamentele de poliție din India a adus cu succes copiii pierduți înapoi în familiile lor după ce le-au asociat fotografiile cu bazele de date cu persoane dispărute.
- Tranzacții securizate: Multe bănci și sisteme de plată folosesc recunoașterea facială pentru a face tranzacțiile lor mai sigure. De exemplu, în Alipay, China, un utilizator poate autoriza o plată pur și simplu permițând scanarea feței sale, reducând astfel evenimentul de fraudă și oferind confort în plățile fără numerar.
- Asistență medicală mai bună: Spitalele au condus sisteme de recunoaștere facială pentru a accesa fără probleme directoarele pacienților și pentru a accelera procesul de înregistrare. Unele sisteme detectează chiar durerea fizică sau tulburările emoționale la pacienți, permițând astfel medicilor să ofere îngrijiri mai bune.
- De securitate: Tehnologia de recunoaștere facială a schimbat pentru totdeauna securitatea smartphone-ului. Deși Face ID de la Apple nu numai că deblochează un telefon, dar permite și protecția aplicațiilor sensibile, cum ar fi portofelele digitale și aplicațiile bancare.
Contra recunoașterii faciale
Are anumite avantaje; cu toate acestea, mai semnificativ, ridică probleme de etică, confidențialitate și acuratețe. Mai jos sunt câteva dintre dezavantaje:
- Acuzație greșită: Sistemele de recunoaștere facială pot genera acuzații greșite. Exemplul lui Randall Reid, care a fost arestat în 2022 pe baza identificării eronate cu ADN prin intermediul unui software de recunoaștere facială pentru o infracțiune în Louisiana, este de fapt, un loc în care nu pusese niciodată piciorul.
- Prejudecăți culturale și de gen: Studiile au arătat că sistemele de recunoaștere facială sunt mai puțin precise în recunoașterea persoanelor de culoare și a femeilor. Într-un raport detaliat pregătit pentru guvernul SUA cu privire la performanța acestor sisteme, s-a constatat că în mod obișnuit identificau greșit persoane dintr-un mediu minoritar, ceea ce duce la potențiale arestări ilegale sau discriminare în forțele de ordine.
- Încălcarea vieții private: Locul recunoașterii faciale ridică acum preocupări etice, deoarece colectează și stochează date biometrice, uneori fără consimțământ. De exemplu, unele magazine de vânzare cu amănuntul folosesc tehnologia de recunoaștere facială pentru a urmări comportamentul clienților, ceea ce duce la îngrijorări legate de supraveghere și libertăți personale.
- Vulnerabilitatea securității informațiilor: Însuși actul de stocare a datelor faciale îl expune la hacking; deoarece hackerii au spart informații biometrice sensibile, hackerii Black Hat au demonstrat asta în doar două minute Face ID-ul Apple ar putea fi spart.
[Citește și: 27 seturi de date cu imagini gratuite pentru computer Vision]
Exemple de recunoaștere facială
- Recunoaștere Amazon: Software-ul de recunoaștere facială bazat pe cloud Amazon a efectuat percheziții ale forțelor de ordine cu ajutorul materialelor video pentru a găsi persoane din corpul unui caz. Cu toate acestea, compania a anunțat că poliția nu îl va mai folosi până în 2020, în așteptarea adoptării legilor federale care să protejeze persoanele civile.
- Apple Face ID: Apple implementează sisteme de recunoaștere facială pe dispozitivele sale, permițând utilizatorilor să-și deblocheze telefoanele, să se conecteze la aplicațiile lor și să facă achiziții în siguranță; un standard complet pentru confort și securitate în electronicele de larg consum.
- Facebook (Meta): În 2010, Facebook a lansat tehnologia de recunoaștere facială pentru etichetarea fotografiilor. Capacitatea de a utiliza o astfel de tehnologie este opțională și permite etichetarea automată a prietenilor după încărcarea fotografiilor, deoarece aceștia au fost recunoscuti în fotografiile în sine.
- Fotografii Google: Google folosește recunoașterea facială pentru organizarea și etichetarea automată a imaginilor, ceea ce face mai ușor pentru utilizatori să urmărească și să găsească imagini cu fețe recunoscute.
- Snapchat: Un pionier al software-ului de recunoaștere facială, Snapchat utilizează o astfel de tehnologie pentru filtrele sale populare neobișnuite pentru diferite obiecte și personalități sportive.
Recunoașterea facială este corectă?
Precizia recunoașterii faciale poate fi scăzută în situații din viața reală, deoarece aceste sisteme sunt afectate în acele setări. Câteva dintre factorii cheie pentru părtinire au fost rezumați aici:
- Mediu controlat: Algoritmii sunt capabili să identifice și să potrivească cu succes fețele cu imagini de referință realizate în condiții de iluminare controlată cu camere de calitate, oferind o precizie de aproape 99.97%.
- Îmbătrânire: Precizia suferă de modificarea naturală a caracteristicilor care are loc de-a lungul anilor, în special cu fotografiile făcute cu anii de decalaj.
- Distorsiuni demografice: Sistemul tinde uneori să funcționeze mai bine pentru pielea deschisă și sexele masculine, iar ratele de eroare sunt mai mari pentru femei și persoanele de culoare.
- Factori externi: Camerele cu rezoluție scăzută, zgomotul digital și expresiile în schimbare afectează negativ performanța.
Este recunoașterea facială sigură?
Fiind bazate pe modele biometrice unice, sistemele de recunoaștere facială sunt poate unul dintre cele mai sigure moduri de identificare între modurile existente în tehnologia biometrică. Detectarea liveness, la rândul său, garantează că sistemul interacționează doar cu utilizatorii în direct, stabilind o contramăsuri împotriva atacurilor de falsificare folosind fotografii sau videoclipuri.
Cu toate acestea, există preocupări cu privire la confidențialitate și utilizarea abuzivă, cum ar fi supravegherea în masă, care subliniază necesitatea unor mecanisme de reglementare stricte, administrate într-un domeniu etic.
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.
