التعرف على الوجه مع التعلم الآلي: قائمة الخطوات المتضمنة

أثر التعلم الآلي على جميع مجالات التشغيل في عالم اليوم. لذلك ، من المحتمل أنك شعرت بالفعل بتأثير التعلم الآلي في حياتك اليومية ، سواء كنت منخرطًا مهنيًا أم لا. من المحتمل أيضًا أنك تستخدم بالفعل العديد من الأدوات والمنتجات التي تعتمد على التعلم الآلي. وتشمل هذه المساعدين الأذكياء مثل Alexa أو Siri وأجهزة التلفزيون الذكية والسيارات الآلية ، على سبيل المثال لا الحصر.

حتى التطبيقات اليومية التي تبدو بسيطة ، مثل Netflix ، تستخدم البيانات والتعلم الآلي للتنبؤ بالعناوين التي سيتم عرضها في أي المواقع ، اعتمادًا على سلوك المستخدم والأشياء الأخرى. وبالمثل ، تعتمد منصات البث الأخرى مثل Hotstar و Prime و Spotify و Apple Music أيضًا على التعلم الآلي في أحدهما أو الآخر. حتى منصات الوسائط الاجتماعية تستخدم خوارزميات ML لجعل التجربة أكثر تخصيصًا للمستخدمين وتقديم المحتوى الذي يريدونه. ينطبق هذا أيضًا على منصات التسوق مثل Amazon و Flipkart وما إلى ذلك.

القائمة تطول وتطول للتعلم الآلي وتطبيقه. في هذه القائمة ، واحدة من حالات الاستخدام الأكثر أهمية - من وجهة نظر المنتجات الاستهلاكية ووجهة نظر البحث - هي التعرف على الوجه أو التعرف على الوجوه باستخدام التعلم الآلي. ستنظر هذه المدونة في ماهية التعرف على الوجوه وكيف تعمل مع التعلم الآلي.

ما هو التعرف على الوجوه؟

يشير التعرف على الوجوه إلى عملية إعطاء الآلات والأدوات والبرامج القدرة على تحديد ميزات الوجه المختلفة أو التحقق منها. حالة الاستخدام الأساسية الخاصة بها هي إعدادات الأمان والقياسات الحيوية ، على الرغم من أنها تستخدم أيضًا بشكل متساوٍ في مناطق مختلفة.

التعرف على الوجوه هي إحدى التقنيات التي حظيت باهتمام كبير من الأكاديميين والمبتكرين على حد سواء. اعتبارًا من اليوم ، هناك العديد من تقنيات التعرف على الوجوه المختلفة في الممارسة. تعمل معظم هذه الأنظمة على أساس النقاط العقدية المختلفة على وجه الإنسان. تساعد القيم المشتقة من المتغيرات المرتبطة بهذه النقاط في تحديد الشخص. تسمح هذه التقنية للتطبيقات بتحديد الأفراد بسرعة وبدقة وهي مفيدة للغاية لسياقات الأمان. تتطور هذه التقنيات باستمرار باستخدام مناهج جديدة مثل النمذجة ثلاثية الأبعاد ، والتي تساعد في التغلب على عيوب العمليات الحالية.

تقدم تقنية التعرف على الوجوه فوائد عديدة ، لا سيما بالمقارنة مع تقنيات القياسات الحيوية الأخرى. بادئ ذي بدء ، هذه طبيعة غير جراحية تمامًا لأنها لا تتطلب أي اتصال بالشخص الذي يتم التحقق منه. مجرد مسح بسيط سيفي بالغرض. يمكن التقاط صور الوجه بسهولة حتى من مسافة بعيدة وتحليلها حسب الحاجة.

بسبب هذه الفوائد وأكثر ، هناك بحث مستمر لجعل تقنيات التعرف على الوجوه أكثر فعالية وتطورًا. بالنسبة للجزء الأكبر ، تمكن التعلم الآلي من تبسيط الكثير من الأشياء وتوفير خوارزميات وأنظمة فعالة للتعرف على الوجوه. لا يزال مجالًا متناميًا ، لكن بداية التعرف على الوجوه من خلال التعلم الآلي كانت مثمرة.

استكشف دوراتنا التدريبية حول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

دعونا نلقي نظرة على دور التعلم الآلي في جعل التعرف على الوجوه أكثر كفاءة وتعقيدًا.

التعرف على الوجه مع التعلم الآلي

لقد نضجت تقنيات التعرف على الوجوه باستمرار وتطورت جنبًا إلى جنب مع التقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي والتقنيات الأخرى ذات الصلة. على سبيل المثال ، تقوم خوارزميات التعلم الآلي بالعثور على ميزات وفروق دقيقة مختلفة والتقاطها وجمعها وتحليلها واستردادها بسرعة لمطابقتها مع الصور الموجودة مسبقًا لتكوين اتصال. لقد أثبت التعلم الآلي في التعرف على الوجوه بالفعل قوته في مختلف المجالات ، بما في ذلك الأمان والقياسات الحيوية ، على سبيل المثال لا الحصر.

إن كيفية عمل التعرف على الوجه باستخدام التعلم الآلي أمر تقني إلى حد ما ويتجاوز نطاق هذه المقالة التمهيدية حول التعرف على الوجوه باستخدام التعلم الآلي. لذلك بالنسبة لهذه المقالة ، دعونا ننظر في المشاكل العريضة الخمس التي تحتاج إلى حل بواسطة الآلات للتعرف على الوجه بنجاح وبشكل صحيح. فيما يلي هذه المشاكل الخمس:

1. كشف الوجه

تبدأ عملية التعرف على الوجوه بشكل صحيح باكتشاف الوجوه أولاً من مجموعة من الكائنات. في الوقت الحالي ، تأتي العديد من كاميرات الهواتف الذكية مع وحدة مدمجة لاكتشاف الوجه. يتوفر أيضًا مع منصات الوسائط الاجتماعية مثل Facebook و Instagram و Snapchat وما إلى ذلك ، حيث يمكن للمستخدمين إضافة تأثيرات وفلاتر مختلفة إلى صورهم.

2. محاذاة الوجه

يتم تفسير الوجوه التي لا تنظر مباشرة إلى الكاميرا أو تلك البعيدة عن نقطة الاتصال على أنها مختلفة تمامًا بواسطة الكمبيوتر. لهذا السبب ، هناك حاجة إلى خوارزمية التعلم الآلي لتطبيع الوجه المعني لجعله يبدو متسقًا مع الوجوه المخزنة في قاعدة البيانات. يتم ذلك بشكل عام باستخدام معالم الوجه العامة. يمكن أن يشمل ذلك الجزء الخارجي من العينين ، وأعلى الأنف ، وأسفل الذقن ، وما إلى ذلك ، وبعد ذلك ، يتم تدريب خوارزمية ML بشكل متكرر باستخدام نقاط بيانات مختلفة لتحديد هذه النقاط على الوجه وتحويلها نحو المركز لمحاذاة المطابقة قاعدة البيانات.

تعلم التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

4. ميزة استخراج

هذه خطوة مهمة أخرى تساعد في استخراج جميع الميزات والخصائص الأساسية من الوجه والتي ستساعد بعد ذلك في المطابقة النهائية للوجه مع الوجوه الأخرى في قاعدة البيانات. لفترة طويلة ، لم يكن من الواضح ما الميزة التي يجب استخراجها والبحث عنها. في النهاية ، خلص الباحثون إلى أنه من الأفضل السماح للآلات والخوارزميات بتحديد الميزات التي تحتاج إلى جمعها لتحقيق أفضل مطابقة. من الناحية الفنية ، يمكن تسمية هذه العملية بالتضمين ، وهي تستخدم شبكات عصبية تلافيفية عميقة لتدريب نفسها. بعد ذلك ، يقوم بتوليد قياسات متعددة للوجه ، مما يسهل تمييز الوجه عن الوجوه الأخرى.

اقرأ مقالاتنا الشائعة المتعلقة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

5. التعرف على الوجوه

بمجرد استخراج الميزات والقياسات الفريدة للوجه في مرحلة استخراج الميزات ، يلزم استخدام خوارزمية ML أخرى لمطابقة هذه القياسات مع الوجوه الأخرى المخزنة في قاعدة البيانات. سيكون أي وجه من قاعدة البيانات أقرب إلى الميزات سيكون مطابقًا لوجه الإدخال.

6. التحقق من الوجه

التحقق من الوجه هو الخطوة الأخيرة في عملية التعرف على الوجوه بأكملها باستخدام عملية التعلم الآلي. في هذا ، يلزم خوارزمية ML لإرجاع قيمة ثقة لتأكيد ما إذا كان الوجه متطابقًا أم لا. بناءً على ذلك ، يتم إجراء التكرارات التالية لتحسين المطابقة أو إعلان النتيجة.

ختاماً

أصبحت الآلات أكثر ذكاءً ، ولا أحد ينكر ذلك. في هذه المرحلة ، يكون اختيارك هو ما إذا كنت ترغب في الجلوس ومشاهدة الآلات وهي تصبح أكثر ذكاءً أم أنك تريد أن تكون جزءًا من هذا التغيير بنشاط. أفضل جزء في هذا المجال هو أنه مفتوح ويدعو الناس من جميع الخلفيات المختلفة ، بدءًا من علوم الكمبيوتر إلى علم النفس والاقتصاد إلى الهندسة الكهربائية والمزيد.

في upGrad ، يمكننا أن نقول بثقة أنه إذا كان لديك الدافع الكافي ، يمكنك بناء حياة مهنية مثمرة في التعلم الآلي. من خلال التوجيه المخصص والمنهج المتوافق مع معايير الصناعة ، ستقدم لك الشهادة المتقدمة في التعلم الآلي والسحابة مجموعة كاملة من ML - من الأساسيات إلى المستويات المتقدمة. يشتمل البرنامج على العديد من المهام الواقعية ومشروع تتويج يتيح لك التعامل مع خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي.