Mennesker er flinke til å gjenkjenne ansikter, men vi tolker også uttrykk og følelser ganske naturlig. Forskning sier at vi kan identifisere personlig kjente ansikter innenfor 380ms etter presentasjon og 460 ms for ukjente fjes. Imidlertid har denne iboende menneskelige egenskapen nå en konkurrent innen kunstig intelligens og datasyn. Disse banebrytende teknologiene hjelper til med å utvikle løsninger som gjenkjenner menneskelige ansikter mer nøyaktig og effektivt enn noen gang.
Disse nyeste innovative og ikke-påtrengende teknologiene har gjort livet enklere og spennende. Ansiktsgjenkjenningsteknologi har vokst til en teknologi i rask utvikling. I 2020 ble markedet for ansiktsgjenkjenning verdsatt til $ 3.8 milliarder, og det samme er beregnet til å doble seg i størrelse innen 2025 – anslått til over 8.5 milliarder dollar.
Hva er ansiktsgjenkjenning?
Ansiktsgjenkjenningsteknologi kartlegger ansiktstrekk og hjelper til med å identifisere en person basert på de lagrede ansiktsavtrykkdataene. Denne biometriske teknologien bruker dyplæringsalgoritmer for å sammenligne det lagrede ansiktstrykket med det levende bildet. Ansiktsgjenkjenningsprogramvare sammenligner også tatt bilder med en database med bilder for å finne en match.
Ansiktsgjenkjenning har blitt brukt i mange applikasjoner for å øke sikkerheten på flyplasser, hjelper rettshåndhevende byråer med å oppdage kriminelle, rettsmedisinske analyser og andre overvåkingssystemer.
Hvordan fungerer ansiktsgjenkjenning?
Programvare for ansiktsgjenkjenning begynner med innsamling av data om ansiktsgjenkjenning og bildebehandling ved hjelp av Computer Vision. Bildene gjennomgår et høyt nivå av digital screening slik at datamaskinen kan skille mellom et menneskelig ansikt, et bilde, en statue eller til og med en plakat. Ved å bruke maskinlæring identifiseres mønstre og likheter i datasettet. ML-algoritmen identifiserer ansiktet i et gitt bilde ved å gjenkjenne ansiktstrekkmønstre:
- Forholdet mellom høyde og bredde på ansiktet
- Fargen på ansiktet
- Bredden på hver funksjon – øyne, nese, munn og mer.
- Særpreg
Siden forskjellige ansikter har forskjellige funksjoner, har også programvare for ansiktsgjenkjenning. Men generelt fungerer enhver ansiktsgjenkjenning ved å bruke følgende prosedyre:
-
Ansiktsgjenkjenning
Ansiktsteknologisystemer gjenkjenner og identifiserer et ansiktsbilde i en folkemengde eller individuelt. Teknologiske fremskritt har gjort det lettere for programvaren å oppdage ansiktsbilder selv når det er en liten variasjon i holdning – vendt mot kameraet eller ser bort fra det.
-
Ansiktsanalyse
Neste er analysen av bildet som er tatt. EN ansiktsgjenkjenningssystem brukes til nøyaktig å identifisere unike ansiktstrekk som avstanden mellom øynene, lengden på nesen, avstanden mellom munnen og nesen, bredden på pannen, formen på øyenbrynene og andre biometriske egenskaper.Et menneskeansikts distinkte og gjenkjennelige trekk kalles knutepunkter, og hvert menneskeansikt har omtrent 80 knutepunkter. Ved å kartlegge ansiktet, gjenkjenne geometri og fotometri, er det mulig å analysere og identifisere ansikter ved å bruke gjenkjenningsdatabaser nøyaktig.
-
Bildekonvertering
Etter å ha tatt bildet av et ansikt, konverteres den analoge informasjonen til digitale data basert på personens biometriske egenskaper. Siden maskinlæring Algoritmer gjenkjenner bare tall, det blir relevant å konvertere ansiktskartet til en matematisk formel. Denne numeriske representasjonen av ansiktet, også kjent som et ansiktsavtrykk, sammenlignes deretter med en database med ansikter.
-
Å finne en kamp
Det siste trinnet er å sammenligne ansiktsutskriften med flere databaser med kjente ansikter. Teknologien prøver å matche funksjonene dine med de i databasen.
Neste er analysen av bildet som er tatt. EN ansiktsgjenkjenningssystem brukes til nøyaktig å identifisere unike ansiktstrekk som avstanden mellom øynene, lengden på nesen, avstanden mellom munnen og nesen, bredden på pannen, formen på øyenbrynene og andre biometriske egenskaper.Det samsvarende bildet returneres vanligvis med navnet og adressen til personen. Hvis slik informasjon mangler, brukes dataene som er lagret i databasen.
Ansiktsgjenkjenningsteknologi industriapplikasjoner
- Vi kjenner alle til Apples Face ID som hjelper brukerne raskt å låse og låse opp telefonene sine og logge på applikasjoner.
- McDonald's har brukt ansiktsgjenkjenning i sin japanske butikk for å vurdere kvaliteten på kundeservicen. Den bruker denne teknologien for å finne ut om serverne hjelper kundene med et smil.
- Covergirl bruker ansiktsgjenkjenning programvare for å hjelpe kundene med å velge riktig nyanse av foundation.
- MAC bruker også sofistikert ansiktsgjenkjenning for å gi kundene en handleopplevelse i murstein og mørtel ved å la dem praktisk talt "prøve" sminken ved hjelp av utvidede speil.
- Hurtigmatgiganten CaliBurger har brukt programvare for ansiktsgjenkjenning for å la kundene se sine tidligere kjøp, nyte spesialiserte rabatter, se personlige anbefalinger og bruke deres lojalitetsprogrammer.
- Den amerikanske helsegiganten Cigna lar kundene sine i Kina sende inn helseforsikringskrav ved å bruke bildesignaturer i stedet for skriftlige tegn.
Datainnsamling for ansiktsgjenkjenningsmodell
For at ansiktsgjenkjenningsmodellen skal yte maksimalt, må du trene den på ulike heterogene datasett.
Siden ansiktsbiometri er forskjellig fra person til person, bør programvaren for ansiktsgjenkjenning være dyktig til å lese, identifisere og gjenkjenne hvert ansikt. Dessuten, når personen viser følelser, endres ansiktskonturene deres. Gjenkjenningsprogramvaren bør utformes slik at den kan tilpasses disse endringene.
En løsning er å motta bilder av flere mennesker fra ulike deler av verden og lage en heterogen database med kjente ansikter. Du bør ideelt sett ta bilder fra flere vinkler, perspektiver og med en rekke ansiktsuttrykk.
Når disse bildene lastes opp til en sentralisert plattform, og tydelig nevner uttrykket og perspektivet, skaper det en effektiv database. Kvalitetskontrollteamet kan deretter sile gjennom disse bildene for raske kvalitetskontroller. Denne metoden for å samle bilder av forskjellige mennesker kan resultere i en database med høykvalitets, svært effektive bilder.
Er du ikke enig i at programvare for ansiktsgjenkjenning ikke vil fungere optimalt uten et pålitelig innsamlingssystem for ansiktsdata?
Innsamling av ansiktsdata er grunnlaget for ytelsen til enhver programvare for ansiktsgjenkjenning. Den gir verdifull informasjon som lengden på nesen, bredden på pannen, formen på munnen, ørene, ansiktet og mye mer. Ved å bruke AI-treningsdata kan automatiserte ansiktsgjenkjenningssystemer nøyaktig identifisere et ansikt blant en stor folkemengde i et dynamisk skiftende miljø basert på ansiktstrekkene deres.
Hvis du har et prosjekt som krever et svært pålitelig datasett som kan hjelpe deg med å utvikle sofistikert programvare for ansiktsgjenkjenning, er Shaip det riktige valget. Vi har en omfattende samling av ansiktsdatasett optimalisert for opplæring av spesialiserte løsninger for ulike prosjekter.
For å vite mer om våre innsamlingsmetoder, kvalitetskontrollsystemer og tilpasningsteknikker, komme i kontakt hos oss i dag.