Reconnaissance faciale avec apprentissage automatique : liste des étapes impliquées

L'apprentissage automatique a impacté tous les domaines d'activité dans le monde d'aujourd'hui. Il y a donc de fortes chances que vous ayez déjà ressenti l'impact de l'apprentissage automatique dans votre vie quotidienne, que vous y soyez impliqué professionnellement ou non. Il est également fort possible que vous utilisiez déjà divers outils et produits reposant sur l'apprentissage automatique. Ceux-ci incluent des assistants intelligents comme Alexa ou Siri, des téléviseurs intelligents et des voitures automatisées, pour n'en nommer que quelques-uns.

Même des applications quotidiennes apparemment simples, comme Netflix, utilisent les données et l'apprentissage automatique pour prédire quels titres afficher à quel endroit, en fonction du comportement de l'utilisateur et d'autres facteurs. De même, d'autres plateformes de streaming comme Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music s'appuient également sur l'apprentissage automatique dans l'un ou l'autre. Même les plateformes de médias sociaux utilisent des algorithmes ML pour rendre l'expérience plus personnalisée pour les utilisateurs et fournir le contenu qu'ils souhaitent. Cela est également vrai pour les plateformes d'achat comme Amazon, Flipkart, etc.

La liste s'allonge encore et encore pour l'apprentissage automatique et son application. Dans cette liste, l'un des cas d'utilisation les plus importants - tant du point de vue des produits de consommation que du point de vue de la recherche - est celui de la reconnaissance faciale ou de la reconnaissance faciale à l'aide de l'apprentissage automatique. Ce blog examinera ce qu'est la reconnaissance faciale et son fonctionnement avec l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que la reconnaissance faciale ?

La reconnaissance faciale fait référence au processus consistant à donner aux machines, outils et logiciels la capacité d'identifier ou de vérifier différentes caractéristiques faciales. Son principal cas d'utilisation concerne les paramètres de sécurité et biométriques, bien qu'il soit également utilisé dans divers domaines.

La reconnaissance faciale est l'une des technologies qui a reçu beaucoup d'attention de la part des universitaires et des innovateurs. À ce jour, il existe de nombreuses techniques de reconnaissance faciale différentes dans la pratique. La plupart de ces systèmes fonctionnent sur la base des différents points nodaux sur un visage humain. Les valeurs dérivées des variables associées à ces points permettent d'identifier une personne. Cette technique permet aux applications d'identifier rapidement et avec précision les individus et est extrêmement utile pour les contextes de sécurité. Ces techniques évoluent constamment avec de nouvelles approches telles que la modélisation 3D, qui permet de pallier les inconvénients des procédés actuels.

La technique de reconnaissance faciale présente de nombreux avantages, notamment par rapport aux autres techniques biométriques. Tout d'abord, il s'agit d'une nature entièrement non invasive car elle ne nécessite aucun contact avec la personne vérifiée. Une simple numérisation fera l'affaire. Les images de visage peuvent être facilement capturées même à distance et analysées au besoin.

En raison de ces avantages et plus encore, des recherches continues sont en cours pour rendre les techniques de reconnaissance faciale plus efficaces et plus sophistiquées. Pour la plupart, l'apprentissage automatique a été en mesure de simplifier beaucoup de choses et de fournir des algorithmes et des systèmes de reconnaissance faciale efficaces. C'est encore un domaine en pleine croissance, mais le début de la reconnaissance faciale avec l'apprentissage automatique a été fructueux.

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Examinons le rôle de l'apprentissage automatique pour rendre la reconnaissance faciale plus efficace et sophistiquée.

Reconnaissance faciale avec apprentissage automatique

Les techniques de reconnaissance faciale ont constamment mûri et évolué parallèlement aux progrès de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage en profondeur, de l'intelligence artificielle et d'autres technologies connexes. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique trouvent, capturent, collectent, analysent et récupèrent rapidement différentes caractéristiques et nuances du visage pour les faire correspondre à des images préexistantes afin de former une connexion. L'apprentissage automatique dans la reconnaissance faciale a déjà fait ses preuves dans divers domaines, y compris la sécurité et la biométrie, mais sans s'y limiter.

Le fonctionnement exact de la reconnaissance faciale à l'aide de l'apprentissage automatique est quelque chose de légèrement technique et dépasse le cadre de cet article d'introduction sur la reconnaissance faciale à l'aide de l'apprentissage automatique. Donc, pour cet article, considérons les cinq grands problèmes qui doivent être résolus par les machines pour réussir et correctement reconnaître un visage. Voici ces cinq problèmes :

1. Détection de visage

Le processus de reconnaissance correcte des visages commence par la première détection des visages à partir d'un ensemble d'objets. À l'heure actuelle, de nombreux appareils photo pour smartphones sont équipés d'un module de détection de visage intégré. Il est également disponible avec les plateformes de médias sociaux telles que Facebook, Instagram, Snapchat, etc., à l'aide desquelles les utilisateurs peuvent ajouter différents effets et filtres à leurs photos.

2. Alignement du visage

Les visages qui ne regardent pas directement l'appareil photo ou ceux éloignés du point focal sont interprétés comme complètement différents par l'ordinateur. C'est pourquoi, un algorithme d'apprentissage automatique est nécessaire pour normaliser le visage en question afin qu'il apparaisse cohérent avec les visages stockés dans la base de données. Cela se fait généralement en utilisant des repères faciaux génériques. Ceux-ci peuvent inclure l'extérieur des yeux, le haut du nez, le bas du menton, etc. Ensuite, l'algorithme ML est formé à plusieurs reprises en utilisant différents points de données pour localiser ces points sur le visage et les tourner vers le centre pour les aligner. la base de données.

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4. Extraction de fonctionnalités

Il s'agit d'une autre étape cruciale qui aide à extraire toutes les caractéristiques et caractéristiques essentielles du visage qui aideront ensuite à la correspondance finale du visage avec les autres visages de la base de données. Pendant longtemps, il était difficile de savoir quelle fonctionnalité devait être extraite et recherchée. Finalement, les chercheurs ont conclu qu'il était préférable de laisser les machines et les algorithmes identifier les caractéristiques qu'ils doivent collecter pour une meilleure correspondance. En termes techniques, ce processus peut être appelé intégration, et il utilise des réseaux de neurones à convolution profonde pour s'entraîner. Ensuite, il génère plusieurs mesures du visage, ce qui permet de distinguer plus facilement le visage des autres visages.

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5. Reconnaissance faciale

Une fois que les caractéristiques et les mesures uniques du visage sont extraites lors de l'étape d'extraction des caractéristiques, un autre algorithme ML est nécessaire pour faire correspondre ces mesures avec d'autres visages stockés dans la base de données. La face de la base de données qui se rapproche le plus des entités correspondra à la face d'entrée.

6. Vérification faciale

La vérification faciale est la dernière étape de l'ensemble du processus de reconnaissance faciale à l'aide du processus d'apprentissage automatique. En cela, l'algorithme ML doit renvoyer une valeur de confiance pour confirmer si le visage correspond ou non. En fonction de cela, les itérations suivantes sont effectuées pour améliorer la correspondance ou déclarer le résultat.

En conclusion

Les machines deviennent de plus en plus intelligentes, et c'est indéniable. À ce stade, c'est à vous de décider si vous voulez vous asseoir et regarder les machines devenir plus intelligentes ou si vous voulez participer activement à ce changement. La meilleure partie de ce domaine est qu'il est ouvert et invite des personnes de tous horizons, allant de l'informatique à la psychologie, de l'économie au génie électrique, etc.

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