Ihminen tunnistaa kasvot taitavasti, mutta tulkitsemme myös ilmeitä ja tunteita melko luonnollisesti. Tutkimusten mukaan voimme tunnistaa henkilökohtaisesti tuttuja kasvoja sisältä 380ms esityksen jälkeen ja 460 ms tuntemattomille kasvoille. Tällä luonnostaan inhimillisellä laadulla on nyt kuitenkin kilpailija tekoälyssä ja tietokonenäössä. Nämä uraauurtavat tekniikat auttavat kehittämään ratkaisuja, jotka tunnistavat ihmisten kasvot tarkemmin ja tehokkaammin kuin koskaan.
Nämä uusimmat innovatiiviset ja tunkeilemattomat tekniikat ovat tehneet elämästä yksinkertaisempaa ja jännittävää. Kasvojentunnistusteknologia on kasvanut nopeasti kehittyväksi teknologiaksi. Vuonna 2020 kasvojentunnistusmarkkinat arvostettiin $ 3.8 miljardia, ja sen on määrä kaksinkertaistua vuoteen 2025 mennessä – ennustetaan olevan yli 8.5 miljardia dollaria.
Mikä on kasvojen tunnistus?
Kasvojentunnistustekniikka kartoittaa kasvojen piirteet ja auttaa tunnistamaan henkilön tallennettujen kasvojälkitietojen perusteella. Tämä biometrinen tekniikka käyttää syväoppimisalgoritmeja vertaamaan tallennettua kasvotulostetta elävään kuvaan. Kasvojentunnistusohjelmisto myös vertaa otettuja kuvia kuvatietokantaan löytääkseen vastaavuuden.
Kasvojentunnistusta on käytetty monissa sovelluksissa turvallisuuden parantamiseksi lentokentillä, auttaa lainvalvontaviranomaisia rikollisten havaitsemisessa, rikosteknisessä analysoinnissa ja muissa valvontajärjestelmissä.
Miten kasvojentunnistus toimii?
Kasvojentunnistusohjelmisto alkaa kasvojentunnistustietojen kerääminen ja kuvankäsittely Computer Visionin avulla. Kuvat läpikäyvät korkean tason digitaalisen seulonnan, jotta tietokone pystyy erottamaan ihmisen kasvot, kuvan, patsaan tai jopa julisteen. Koneoppimisen avulla tunnistetaan tietojoukon malleja ja yhtäläisyyksiä. ML-algoritmi tunnistaa kasvot missä tahansa kuvassa tunnistamalla kasvojen piirrekuvioita:
- Kasvojen korkeuden ja leveyden suhde
- Kasvojen väri
- Kunkin ominaisuuden leveys – silmät, nenä, suu ja muut.
- Erottuvat piirteet
Kuten eri kasvoilla on erilaisia ominaisuuksia, niin on myös kasvojentunnistusohjelmisto. Yleensä kaikki kasvojentunnistus toimii kuitenkin seuraavalla tavalla:
-
Kasvojentunnistus
Kasvoteknologiajärjestelmät tunnistavat ja tunnistavat kasvokuvan joukosta tai yksittäin. Tekniset edistysaskeleet ovat tehneet ohjelmiston helpommaksi havaita kasvokuvat myös silloin, kun asennossa on vähän vaihtelua – kameraa päin tai katseet poispäin.
-
Kasvojen analyysi
Seuraavaksi analysoidaan otettu kuva. A kasvojentunnistusjärjestelmä käytetään tunnistamaan tarkasti ainutlaatuiset kasvonpiirteet, kuten silmien välinen etäisyys, nenän pituus, suun ja nenän välinen tila, otsan leveys, kulmakarvojen muoto ja muut biometriset ominaisuudet.Ihmiskasvojen selkeitä ja tunnistettavia piirteitä kutsutaan solmupisteiksi, ja jokaisessa ihmiskasvossa on noin 80 solmupistettä. Kartoittamalla kasvot, tunnistamalla geometriaa ja fotometriaa, on mahdollista analysoida ja tunnistaa kasvoja käyttämällä tunnistustietokannat tarkasti.
-
Kuvan muuntaminen
Kasvojen kuvan ottamisen jälkeen analogiset tiedot muunnetaan digitaaliseksi dataksi henkilön biometristen ominaisuuksien perusteella. Siitä asti kun koneoppiminen Algoritmit tunnistavat vain numerot, jolloin kasvokartan muuntaminen matemaattiseksi kaavaksi tulee tarkoituksenmukaiseksi. Tätä kasvojen numeerista esitystapaa, joka tunnetaan myös kasvojen jäljenä, verrataan sitten kasvojen tietokantaan.
-
Löydä ottelu
Viimeinen vaihe on verrata kasvokuvaasi useisiin tunnettujen kasvojen tietokantoihin. Tekniikka yrittää sovittaa ominaisuudet tietokannan ominaisuuksiin.
Seuraavaksi analysoidaan otettu kuva. A kasvojentunnistusjärjestelmä käytetään tunnistamaan tarkasti ainutlaatuiset kasvonpiirteet, kuten silmien välinen etäisyys, nenän pituus, suun ja nenän välinen tila, otsan leveys, kulmakarvojen muoto ja muut biometriset ominaisuudet.Vastaava kuva palautetaan yleensä henkilön nimellä ja osoitteella. Jos tällaiset tiedot puuttuvat, käytetään tietokantaan tallennettuja tietoja.
Kasvojentunnistusteknologian teollisuussovellukset
- Tiedämme kaikki Applen Face ID:n, joka auttaa käyttäjiä lukitsemaan ja avaamaan puhelimensa nopeasti ja kirjautumaan sovelluksiin.
- McDonald's on käyttänyt kasvojentunnistusta japanilaisessa myymälässään arvioidakseen asiakaspalvelun laatua. Se käyttää tätä tekniikkaa määrittääkseen, auttavatko sen palvelimet asiakkaita hymyillen.
- Covergirl käyttää kasvojentunnistusohjelmisto auttaa asiakkaitaan valitsemaan oikean sävyn.
- MAC käyttää myös kehittynyttä kasvojentunnistusta tarjotakseen asiakkaille kivijalkatyyliset ostokokemukset antamalla heille mahdollisuuden käytännössä "kokeilla" meikkiään käyttämällä lisättyjä peilejä.
- Pikaruokajätti CaliBurger on käyttänyt kasvojentunnistusohjelmistoa, jonka avulla asiakkaat voivat tarkastella aiempia ostojaan, nauttia erikoisalennuksista, tarkastella henkilökohtaisia suosituksia ja käyttää kanta-asiakasohjelmiaan.
- Yhdysvaltain terveydenhuollon jättiläinen Cigna antaa asiakkaidensa Kiinassa jättää sairausvakuutuksensa käyttämällä valokuvaallekirjoituksia kirjallisten kylttien sijaan.
Tiedonkeruu kasvojentunnistusmallia varten
Jotta kasvojentunnistusmalli toimisi parhaalla mahdollisella tavalla, sinun on harjoitettava sitä erilaisilla heterogeenisillä tietojoukoilla.
Koska kasvojen biometriset tiedot vaihtelevat henkilöittäin, kasvojentunnistusohjelmiston tulisi olla taitava lukemaan, tunnistamaan ja tunnistamaan kaikki kasvot. Lisäksi, kun henkilö näyttää tunteita, hänen kasvojensa ääriviivat muuttuvat. Tunnistusohjelmisto tulee suunnitella siten, että se mukautuu näihin muutoksiin.
Yksi ratkaisu on vastaanottaa kuvia useista ihmisistä eri puolilta maailmaa ja luoda heterogeeninen tietokanta tunnetuista kasvoista. Sinun tulisi ihanteellisesti ottaa kuvia useista kulmista, eri näkökulmista ja erilaisilla ilmeillä.
Kun nämä valokuvat ladataan keskitetylle alustalle, jossa ilmaisu ja perspektiivi mainitaan selvästi, syntyy tehokas tietokanta. Laadunvalvontatiimi voi sitten seuloa nämä kuvat läpi nopeita laaduntarkastuksia varten. Tämä menetelmä kerätä kuvia eri ihmisistä voi johtaa tietokantaan korkealaatuisista ja erittäin tehokkaista kuvista.
Etkö ole samaa mieltä siitä, että kasvojentunnistusohjelmisto ei toimi optimaalisesti ilman luotettavaa kasvotietojen keruujärjestelmää?
Kasvotietojen kerääminen on perusta minkä tahansa kasvojentunnistusohjelmiston suorituskyvylle. Se tarjoaa arvokasta tietoa, kuten nenän pituuden, otsan leveyden, suun muodon, korvat, kasvot ja paljon muuta. Tekoälyharjoitteludatan avulla automaattiset kasvojentunnistusjärjestelmät voivat tunnistaa kasvot tarkasti suuren ihmisjoukon keskellä dynaamisesti muuttuvassa ympäristössä kasvojen piirteiden perusteella.
Jos sinulla on projekti, joka vaatii erittäin luotettavan tietojoukon, joka voi auttaa sinua kehittämään kehittyneitä kasvojentunnistusohjelmistoja, Shaip on oikea valinta. Meillä on laaja kokoelma kasvotietosarjoja, jotka on optimoitu kouluttamaan erikoisratkaisuja erilaisiin projekteihin.
Jos haluat tietää lisää keräysmenetelmistämme, laadunvalvontajärjestelmistämme ja räätälöintitekniikoistamme, ota yhteyttä kanssamme tänään.