Ansiktsigenkänning för datorseende

Hur datainsamling spelar en avgörande roll i utvecklingen av modeller för ansiktsigenkänning

Människor är skickliga på att känna igen ansikten, men vi tolkar också uttryck och känslor helt naturligt. Forskning säger att vi kan identifiera personligt bekanta ansikten inom oss 380ms efter presentation och 460ms för okända ansikten. Men denna inneboende mänskliga egenskap har nu en konkurrent inom artificiell intelligens och datorseende. Dessa banbrytande teknologier hjälper till att utveckla lösningar som känner igen mänskliga ansikten mer exakt och effektivt än någonsin.

Dessa senaste innovativa och icke-påträngande teknologier har gjort livet enklare och spännande. Tekniken för ansiktsigenkänning har vuxit till en teknik som utvecklas snabbt. 2020 värderades ansiktsigenkänningsmarknaden till $ 3.8 miljarder, och samma storlek beräknas fördubblas till 2025 – beräknas bli över 8.5 miljarder dollar.

Vad är ansiktsigenkänning?

Ansiktsigenkänningsteknik kartlägger ansiktsdrag och hjälper till att identifiera en person baserat på lagrade ansiktsavtrycksdata. Denna biometriska teknologi använder algoritmer för djupinlärning för att jämföra det lagrade ansiktsuttrycket med den levande bilden. Ansiktsavkänningsprogram jämför också tagna bilder med en databas med bilder för att hitta en matchning.

Ansiktsigenkänning har använts i många applikationer för att förbättra säkerheten på flygplatser, hjälper brottsbekämpande myndigheter att upptäcka brottslingar, kriminaltekniska analyser och andra övervakningssystem.

Hur fungerar ansiktsigenkänning?

Ansiktsigenkänningsprogram börjar med insamling av data för ansiktsigenkänning och bildbehandling med datorseende. Bilderna genomgår en hög nivå av digital screening så att datorn kan skilja mellan ett mänskligt ansikte, en bild, en staty eller till och med en affisch. Genom att använda maskininlärning identifieras mönster och likheter i datasetet. ML-algoritmen identifierar ansiktet i en given bild genom att känna igen ansiktsdragsmönster:

  • Förhållandet mellan höjd och bredd på ansiktet
  • Färgen på ansiktet
  • Bredden på varje funktion – ögon, näsa, mun och mer.
  • Utmärkande egenskaper

Eftersom olika ansikten har olika egenskaper, så har programvara för ansiktsigenkänning också. Men i allmänhet fungerar all ansiktsigenkänning med följande procedur:

  1. Ansiktsavkänning

    Ansiktstekniksystem känner igen och identifierar en ansiktsbild i en folkmassa eller individuellt. Teknologiska framsteg har gjort det lättare för mjukvaran att upptäcka ansiktsbilder även när det finns en liten variation i hållningen – vänd mot kameran eller tittar bort från den.

  2. Ansiktsanalys

    Ansiktsanalys för ansiktsigenkänning Nästa är analysen av den tagna bilden. A ansiktsigenkänningssystem används för att exakt identifiera unika ansiktsdrag såsom avståndet mellan ögonen, näsans längd, avståndet mellan mun och näsa, pannans bredd, formen på ögonbrynen och andra biometriska egenskaper.

    Ett mänskligt ansiktes distinkta och igenkännbara egenskaper kallas nodalpunkter, och varje mänskligt ansikte har cirka 80 nodalpunkter. Genom att kartlägga ansiktet, känna igen geometri och fotometri är det möjligt att analysera och identifiera ansikten med hjälp av igenkänningsdatabaser exakt.

  3. Bildkonvertering

    Efter att ha tagit bilden av ett ansikte omvandlas den analoga informationen till digital data baserat på personens biometriska egenskaper. Eftersom maskininlärning Algoritmer känner bara igen siffror, att konvertera ansiktskartan till en matematisk formel blir relevant. Denna numeriska representation av ansiktet, även känd som ett ansiktsavtryck, jämförs sedan med en databas med ansikten.

  4. Hitta en matchning

    Det sista steget är att jämföra ditt ansiktsutskrift med flera databaser med kända ansikten. Tekniken försöker matcha dina funktioner med dem i databasen.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

Den matchade bilden returneras vanligtvis med personens namn och adress. Om sådan information saknas används den data som sparats i databasen. 

Ansiktsigenkänningsteknik Industriapplikationer

Applikationer för ansiktsigenkänning

  • Vi känner alla till Apples Face ID som hjälper användarna att snabbt låsa och låsa upp sina telefoner och logga in i applikationer.
  • McDonald's har använt ansiktsigenkänning i sin japanska butik för att bedöma kvaliteten på kundservice. Den använder denna teknik för att avgöra om dess servrar hjälper sina kunder med ett leende.
  • Covergirl använder ansiktsigenkänningsprogramvara för att hjälpa sina kunder att välja rätt nyans av foundation. 
  • MAC använder också sofistikerad ansiktsigenkänning för att ge kunderna shoppingupplevelser i tegel och murbruk genom att de praktiskt taget kan "prova" sin makeup med hjälp av förstärkta speglar. 
  • Snabbmatsjätten CaliBurger har använt mjukvara för ansiktsigenkänning för att låta sina kunder se sina tidigare inköp, njuta av specialrabatter, se personliga rekommendationer och använda sina lojalitetsprogram. 
  • Den amerikanska sjukvårdsjätten Cigna låter sina kunder i Kina lämna in sina sjukförsäkringsanspråk med hjälp av fotosignaturer istället för skriftliga skyltar. 

Datainsamling för ansiktsigenkänningsmodell

För att ansiktsigenkänningsmodellen ska prestera maximalt måste du träna den på olika heterogena datauppsättningar.

Eftersom ansiktsbiometri skiljer sig från person till person bör ansiktsigenkänningsprogramvaran vara skicklig på att läsa, identifiera och känna igen varje ansikte. Dessutom, när personen visar känslor förändras deras ansiktskonturer. Igenkänningsprogramvaran bör utformas så att den kan hantera dessa förändringar.

En lösning är att ta emot bilder på flera personer från olika delar av världen och skapa en heterogen databas med kända ansikten. Du bör helst ta bilder från flera vinklar, perspektiv och med en mängd olika ansiktsuttryck. 

När dessa bilder laddas upp till en centraliserad plattform, där uttrycket och perspektivet tydligt nämns, skapar det en effektiv databas. Kvalitetskontrollteamet kan sedan sålla igenom dessa foton för snabba kvalitetskontroller. Denna metod för att samla in bilder på olika människor kan resultera i en databas med högkvalitativa och mycket effektiva bilder.

Håller du inte med om att mjukvara för ansiktsigenkänning inte kommer att fungera optimalt utan ett pålitligt system för insamling av ansiktsdata?

Insamling av ansiktsdata är grunden för alla ansiktsigenkänningsprograms prestanda. Det ger värdefull information som näsans längd, pannans bredd, munns form, öron, ansikte och mycket mer. Med hjälp av AI-träningsdata kan automatiserade ansiktsigenkänningssystem exakt identifiera ett ansikte bland en stor folkmassa i en dynamiskt föränderlig miljö baserat på deras ansiktsdrag.

Om du har ett projekt som kräver en mycket pålitlig datauppsättning som kan hjälpa dig att utveckla sofistikerad mjukvara för ansiktsigenkänning, är Shaip det rätta valet. Vi har en omfattande samling av ansiktsdatauppsättningar optimerade för utbildning av specialiserade lösningar för olika projekt. 

För att veta mer om våra insamlingsmetoder, kvalitetskontrollsystem och anpassningstekniker, komma i kontakt med oss ​​idag.

Social Dela

Du kanske också gillar