機械学習による顔認識：関連するステップのリスト

機械学習は、今日の世界のすべての運用分野に影響を与えています。 したがって、専門的に関与しているかどうかに関係なく、機械学習が日常生活に与える影響をすでに感じている可能性があります。 また、機械学習に依存するさまざまなツールや製品をすでに使用している可能性も高くなります。 これらには、AlexaやSiriなどのスマートアシスタント、スマートTV、自動運転車などが含まれます。

Netflixのような一見シンプルな日常のアプリケーションでさえ、データと機械学習を使用して、ユーザーの行動などに応じて、どのタイトルをどの場所に表示するかを予測します。 同様に、Hotstar、Prime、Spotify、Apple Musicなどの他のストリーミングプラットフォームも、どちらか一方の機械学習に依存しています。 ソーシャルメディアプラットフォームでさえ、MLアルゴリズムを採用して、ユーザー向けにエクスペリエンスをよりパーソナライズし、ユーザーが望むコンテンツを配信します。 これは、Amazon、Flipkartなどのショッピングプラットフォームにも当てはまります。

このリストは、機械学習とその応用についてどんどん増えています。 そのリストで、消費者製品の観点と研究の観点の両方から、より重要な使用例の1つは、機械学習を使用した顔認識または顔認識の使用例です。 このブログでは、顔認識とは何か、そしてそれが機械学習でどのように機能するかを見ていきます。

顔認識とは何ですか？

顔認識とは、さまざまな顔の特徴を識別または検証する機能をマシン、ツール、およびソフトウェアに提供するプロセスを指します。 その主な使用例は、セキュリティと生体認証の設定ですが、さまざまな分野でも同様に使用されています。

顔認識は、学者やイノベーターからも多くの注目を集めているテクノロジーの1つです。 今日の時点で、実際には多くの異なる顔認識技術があります。 これらのシステムのほとんどは、人間の顔のさまざまな節点に基づいて機能します。 これらのポイントに関連付けられた変数から導出された値は、人を識別するのに役立ちます。 この手法により、アプリケーションは個人を迅速かつ正確に識別でき、セキュリティコンテキストに非常に役立ちます。 これらの技術は、現在のプロセスの欠点を克服するのに役立つ3Dモデリングなどの新しいアプローチで絶えず進化しています。

顔認識技術は、特に他の生体認証技術と比較して、多くの利点を提供します。 まず第一に、これは検証される人との接触を必要としないため、完全に非侵襲的な性質です。 単純なスキャンだけでうまくいきます。 顔画像は遠くからでも簡単に撮影でき、必要に応じて分析できます。

これらの利点などのために、顔認識技術をより効果的かつ洗練されたものにするための継続的な研究が行われています。 ほとんどの場合、機械学習は多くのことを簡素化し、効率的な顔認識アルゴリズムとシステムを提供することができました。 それはまだ成長している分野ですが、機械学習による顔認識の開始は実り多いものでした。

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顔認識をより効率的かつ洗練されたものにするための機械学習の役割を見てみましょう。

機械学習による顔認識

顔認識技術は、機械学習、深層学習、人工知能、およびその他の関連技術の進歩とともに、絶えず成熟し、進化してきました。 たとえば、機械学習アルゴリズムは、さまざまな顔の特徴やニュアンスをすばやく検索、キャプチャ、収集、分析、取得して、既存の画像と照合して接続を形成します。 顔認識における機械学習は、セキュリティやバイオメトリクスを含むさまざまな分野ですでにその威力を証明していますが、これに限定されません。

機械学習を使用した顔認識の正確な動作は少し技術的なものであり、機械学習を使用した顔認識に関するこの紹介記事の範囲を超えています。 したがって、この記事では、顔を正しく正しく認識するためにマシンで解決する必要がある5つの広範な問題について考えてみましょう。 これらの5つの問題は次のとおりです。

1.顔検出

顔を正しく認識するプロセスは、最初に一連のオブジェクトから顔を検出することから始まります。 今では、多くのスマートフォンカメラに顔検出モジュールが組み込まれています。 Facebook、Instagram、Snapchatなどのソーシャルメディアプラットフォームでも利用でき、ユーザーはこれを使用して写真にさまざまな効果やフィルターを追加できます。

2.フェイスアラインメント

カメラを直接見ない顔や焦点から離れた顔は、コンピューターによって完全に異なるものとして解釈されます。 そのため、データベースに保存されている顔と一致するように見せるために、問題の顔を正規化するための機械学習アルゴリズムが必要です。 これは通常、一般的な顔のランドマークを使用して行われます。 これらには、目の外側、鼻の上部、あごの下部などが含まれます。次に、MLアルゴリズムは、さまざまなデータポイントを使用して繰り返しトレーニングされ、顔のこれらのポイントを特定し、それらを中心に向けて位置合わせします。データベース。

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4.特徴抽出

これは、顔からすべての重要な特徴と特性を抽出するのに役立つもう1つの重要なステップであり、データベース内の他の顔との最終的なマッチングに役立ちます。 長い間、どの特徴を抽出して探すべきかは明確ではありませんでした。 最終的に、研究者は、マシンとアルゴリズムに、最適なマッチングのために収集する必要のある機能を識別させることが最善であると結論付けました。 技術的には、このプロセスは埋め込みと呼ぶことができ、深い畳み込みニューラルネットワークを使用してそれ自体をトレーニングします。 次に、顔の複数の測定値を生成し、顔を他の顔と区別しやすくします。

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5.顔認識

特徴抽出段階で顔の固有の特徴と測定値が抽出されると、これらの測定値をデータベースに保存されている他の顔と照合するために、別のMLアルゴリズムが必要になります。 データベースのどちらの面がフィーチャに最も近いかが、入力面に一致します。

6.顔の検証

顔の検証は、機械学習プロセスを使用した顔認識プロセス全体の最後のステップです。 この場合、MLアルゴリズムは、顔が一致するかどうかを確認するために信頼値を返す必要があります。 それに応じて、次の反復が実行され、マッチングが改善されるか、結果が宣言されます。

結論は

機械はますますスマートになっており、それを否定することはできません。 この時点で、座ってマシンがよりスマートになるのを見るか、この変更に積極的に参加するかを選択できます。 この分野の最大の利点は、コンピュータサイエンスから心理学、経済学から電気工学など、さまざまなバックグラウンドを持つ人々に門戸を開いて招待していることです。

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