Gesichtserkennung mit maschinellem Lernen: Liste der beteiligten Schritte

Maschinelles Lernen hat sich auf alle Tätigkeitsfelder der heutigen Welt ausgewirkt. Die Chancen stehen also gut, dass Sie bereits die Auswirkungen des maschinellen Lernens in Ihrem täglichen Leben gespürt haben, unabhängig davon, ob Sie beruflich damit zu tun haben oder nicht. Es ist auch sehr wahrscheinlich, dass Sie bereits verschiedene Tools und Produkte verwenden, die auf maschinelles Lernen setzen. Dazu gehören intelligente Assistenten wie Alexa oder Siri, Smart-TVs und automatisierte Autos, um nur einige zu nennen.

Sogar scheinbar einfache, alltägliche Anwendungen wie Netflix nutzen Daten und maschinelles Lernen, um vorherzusagen, welche Titel an welchen Orten angezeigt werden sollen, abhängig vom Benutzerverhalten und anderen Dingen. Ebenso setzen auch andere Streaming-Plattformen wie Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music bei dem ein oder anderen auf Machine Learning. Sogar Social-Media-Plattformen verwenden ML-Algorithmen, um das Erlebnis für die Benutzer persönlicher zu gestalten und die gewünschten Inhalte bereitzustellen. Dies gilt auch für Shopping-Plattformen wie Amazon, Flipkart etc.

Die Liste für maschinelles Lernen und seine Anwendung lässt sich beliebig fortsetzen. In dieser Liste ist einer der wichtigeren Anwendungsfälle – sowohl aus Sicht der Verbraucherprodukte als auch aus der Sicht der Forschung – die Gesichtserkennung oder Gesichtserkennung durch maschinelles Lernen. In diesem Blog wird untersucht, was Gesichtserkennung ist und wie sie mit maschinellem Lernen funktioniert.

Was ist Gesichtserkennung?

Gesichtserkennung bezieht sich auf den Prozess, Maschinen, Werkzeugen und Software die Möglichkeit zu geben, verschiedene Gesichtsmerkmale zu identifizieren oder zu verifizieren. Sein primärer Anwendungsfall sind Sicherheits- und biometrische Einstellungen, obwohl es auch in verschiedenen Bereichen gleichermaßen verwendet wird.

Die Gesichtserkennung ist eine der Technologien, die sowohl von Akademikern als auch von Innovatoren viel Aufmerksamkeit erhalten hat. Stand heute gibt es in der Praxis zahlreiche verschiedene Gesichtserkennungstechniken. Die meisten dieser Systeme arbeiten basierend auf den verschiedenen Knotenpunkten auf einem menschlichen Gesicht. Die Werte, die von den diesen Punkten zugeordneten Variablen abgeleitet werden, helfen bei der Identifizierung einer Person. Diese Technik ermöglicht es Anwendungen, Personen schnell und genau zu identifizieren, und ist für Sicherheitskontexte äußerst nützlich. Diese Techniken entwickeln sich ständig mit neuartigen Ansätzen wie der 3D-Modellierung weiter, die dazu beitragen, die Nachteile aktueller Prozesse zu überwinden.

Die Gesichtserkennungstechnik bietet zahlreiche Vorteile, insbesondere im Vergleich zu anderen biometrischen Verfahren. Zunächst einmal ist dies eine völlig nicht-invasive Natur, da kein Kontakt mit der zu verifizierenden Person erforderlich ist. Einfaches Scannen genügt. Gesichtsbilder können auch aus der Ferne problemlos erfasst und bei Bedarf analysiert werden.

Aufgrund dieser und weiterer Vorteile wird kontinuierlich geforscht, um Gesichtserkennungstechniken effektiver und ausgefeilter zu machen. Zum größten Teil konnte maschinelles Lernen viele Dinge vereinfachen und effiziente Gesichtserkennungsalgorithmen und -systeme bereitstellen. Es ist immer noch ein wachsendes Feld, aber der Beginn der Gesichtserkennung mit maschinellem Lernen war ein fruchtbarer.

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Schauen wir uns die Rolle des maschinellen Lernens an, um die Gesichtserkennung effizienter und ausgefeilter zu machen.

Gesichtserkennung mit maschinellem Lernen

Gesichtserkennungstechniken sind neben den Fortschritten in maschinellem Lernen, Deep Learning, künstlicher Intelligenz und anderen verwandten Technologien ständig ausgereift und weiterentwickelt worden. Beispielsweise finden, erfassen, sammeln, analysieren und rufen maschinelle Lernalgorithmen schnell verschiedene Gesichtsmerkmale und -nuancen ab, um sie mit bereits vorhandenen Bildern abzugleichen, um eine Verbindung herzustellen. Maschinelles Lernen in der Gesichtserkennung hat sich bereits in verschiedenen Bereichen bewährt, darunter Sicherheit und Biometrie, ist aber nicht darauf beschränkt.

Wie die Gesichtserkennung mit maschinellem Lernen genau funktioniert, ist etwas technisches und geht über den Rahmen dieses Einführungsartikels zur Gesichtserkennung mit maschinellem Lernen hinaus. Lassen Sie uns für diesen Artikel also die fünf großen Probleme betrachten, die von Maschinen gelöst werden müssen, um ein Gesicht erfolgreich und richtig zu erkennen. Hier sind diese fünf Probleme:

1. Gesichtserkennung

Der Prozess der korrekten Erkennung von Gesichtern beginnt mit der ersten Erkennung von Gesichtern aus einer Reihe von Objekten. Mittlerweile verfügen viele Smartphone-Kameras über ein eingebautes Gesichtserkennungsmodul. Es ist auch mit Social-Media-Plattformen wie Facebook, Instagram, Snapchat usw. verfügbar, mit denen Benutzer ihren Fotos verschiedene Effekte und Filter hinzufügen können.

2. Gesichtsausrichtung

Gesichter, die nicht direkt in die Kamera blicken oder vom Brennpunkt entfernt sind, werden vom Computer als völlig anders interpretiert. Aus diesem Grund ist ein maschineller Lernalgorithmus erforderlich, um das betreffende Gesicht zu normalisieren, damit es mit den in der Datenbank gespeicherten Gesichtern übereinstimmt. Dies erfolgt im Allgemeinen durch die Verwendung generischer Gesichtsmerkpunkte. Dazu könnten die Außenseite der Augen, die Oberseite der Nase, die Unterseite des Kinns usw. gehören. Dann wird der ML-Algorithmus wiederholt mit verschiedenen Datenpunkten trainiert, um diese Punkte im Gesicht zu lokalisieren und sie zur Mitte zu drehen, um sie passend auszurichten die Datenbank.

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4. Merkmalsextraktion

Dies ist ein weiterer entscheidender Schritt, der dazu beiträgt, alle wesentlichen Merkmale und Merkmale aus dem Gesicht zu extrahieren, die dann beim endgültigen Abgleich des Gesichts mit anderen Gesichtern in der Datenbank helfen. Lange Zeit war unklar, welches Merkmal extrahiert und gesucht werden sollte. Schließlich kamen die Forscher zu dem Schluss, dass es am besten ist, Maschinen und Algorithmen die Merkmale identifizieren zu lassen, die sie für die beste Übereinstimmung sammeln müssen. Technisch lässt sich dieser Prozess Embedding nennen, der sich selbst durch Deep Convolutional Neural Networks trainiert. Dann generiert es mehrere Messungen des Gesichts, wodurch es einfacher wird, das Gesicht von anderen Gesichtern zu unterscheiden.

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5. Gesichtserkennung

Sobald die einzigartigen Merkmale und Maße des Gesichts in der Merkmalsextraktionsphase extrahiert wurden, ist ein weiterer ML-Algorithmus erforderlich, um diese Maße mit anderen in der Datenbank gespeicherten Gesichtern abzugleichen. Welche Fläche aus der Datenbank den Merkmalen am nächsten kommt, entspricht der Eingabefläche.

6. Gesichtsüberprüfung

Die Gesichtsverifizierung ist der letzte Schritt im gesamten Gesichtserkennungsprozess mithilfe des maschinellen Lernprozesses. Dabei muss der ML-Algorithmus einen Konfidenzwert zurückgeben, um zu bestätigen, ob das Gesicht übereinstimmt oder nicht. Abhängig davon werden die nächsten Iterationen durchgeführt, um das Matching zu verbessern oder das Ergebnis zu deklarieren.

Abschließend

Maschinen werden intelligenter, das lässt sich nicht leugnen. An diesem Punkt haben Sie die Wahl, ob Sie sich zurücklehnen und zusehen möchten, wie die Maschinen intelligenter werden, oder ob Sie diesen Wandel aktiv mitgestalten möchten. Das Beste an diesem Bereich ist, dass er offen ist und Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund einlädt, von Informatik über Psychologie, Wirtschaftswissenschaften bis Elektrotechnik und mehr.

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