Riconoscimento facciale con Machine Learning: elenco dei passaggi coinvolti

L'apprendimento automatico ha avuto un impatto su tutti i campi operativi nel mondo di oggi. Quindi, è probabile che tu abbia già sentito l'impatto dell'apprendimento automatico nella tua vita quotidiana, indipendentemente dal fatto che tu ne sia coinvolto professionalmente o meno. È anche altamente possibile che tu stia già utilizzando vari strumenti e prodotti che si basano sull'apprendimento automatico. Questi includono assistenti intelligenti come Alexa o Siri, smart TV e auto automatizzate, solo per citarne alcuni.

Anche le applicazioni quotidiane apparentemente semplici, come Netflix, utilizzano i dati e l'apprendimento automatico per prevedere quali titoli visualizzare in quali posizioni, a seconda del comportamento dell'utente e di altre cose. Allo stesso modo, anche altre piattaforme di streaming come Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music si basano sull'apprendimento automatico nell'una o nell'altra. Anche le piattaforme di social media utilizzano algoritmi ML per rendere l'esperienza più personalizzata per gli utenti e fornire i contenuti desiderati. Questo vale anche per piattaforme di acquisto come Amazon, Flipkart, ecc.

L'elenco potrebbe continuare all'infinito per l'apprendimento automatico e la sua applicazione. In tale elenco, uno dei casi d'uso più importanti, sia dal punto di vista dei prodotti di consumo che dal punto di vista della ricerca, è quello del riconoscimento facciale o del riconoscimento facciale tramite Machine Learning. Questo blog esaminerà cos'è il riconoscimento facciale e come funziona con l'apprendimento automatico.

Cos'è il riconoscimento facciale?

Il riconoscimento facciale si riferisce al processo attraverso il quale macchine, strumenti e software hanno la capacità di identificare o verificare diverse caratteristiche facciali. Il suo caso d'uso principale riguarda la sicurezza e le impostazioni biometriche, sebbene sia ugualmente utilizzato in varie aree.

Il riconoscimento facciale è una delle tecnologie che ha ricevuto molta attenzione da accademici e innovatori allo stesso modo. Ad oggi, ci sono numerose tecniche diverse di riconoscimento facciale in pratica. La maggior parte di questi sistemi funziona in base ai vari punti nodali su un volto umano. I valori derivati ​​dalle variabili associate a questi punti aiutano a identificare una persona. Questa tecnica consente alle applicazioni di identificare gli individui in modo rapido e accurato ed è estremamente utile per i contesti di sicurezza. Queste tecniche sono in continua evoluzione con nuovi approcci come la modellazione 3D, che aiuta a superare gli svantaggi dei processi attuali.

La tecnica di riconoscimento facciale presenta numerosi vantaggi, soprattutto rispetto ad altre tecniche biometriche. Innanzitutto, si tratta di una natura del tutto non invasiva in quanto non richiede alcun contatto con la persona da verificare. Solo una semplice scansione farà il lavoro. Le immagini dei volti possono essere facilmente acquisite anche a distanza e analizzate secondo necessità.

A causa di questi vantaggi e altro ancora, è in corso una continua ricerca per rendere le tecniche di riconoscimento facciale più efficaci e sofisticate. Per la maggior parte, Machine Learning è stato in grado di semplificare molte cose e fornire algoritmi e sistemi di riconoscimento facciale efficienti. È ancora un campo in crescita, ma l'inizio del riconoscimento facciale con l'apprendimento automatico è stato fruttuoso.

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Diamo un'occhiata al ruolo del Machine Learning nel rendere il riconoscimento facciale più efficiente e sofisticato.

Riconoscimento facciale con Machine Learning

Le tecniche di riconoscimento facciale sono costantemente maturate e si sono evolute insieme al progresso nell'apprendimento automatico, nell'apprendimento profondo, nell'intelligenza artificiale e in altre tecnologie correlate. Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento automatico trovano, acquisiscono, raccolgono, analizzano e recuperano rapidamente diverse caratteristiche e sfumature del viso per abbinarle a immagini preesistenti per formare una connessione. L'apprendimento automatico nel riconoscimento facciale ha già dimostrato il suo coraggio in vari campi, tra cui sicurezza e biometria, ma non solo.

Il modo esatto in cui funziona il riconoscimento facciale utilizzando l'apprendimento automatico è qualcosa di leggermente tecnico e va oltre lo scopo di questo articolo introduttivo sul riconoscimento facciale utilizzando l'apprendimento automatico. Quindi, per questo articolo, consideriamo i cinque grandi problemi che devono essere risolti dalle macchine per riconoscere correttamente e correttamente un volto. Ecco questi cinque problemi:

1. Rilevamento facciale

Il processo di riconoscimento corretto dei volti inizia con il primo rilevamento dei volti da un insieme di oggetti. Ormai, molte fotocamere per smartphone sono dotate di un modulo di rilevamento facciale integrato. È anche disponibile con piattaforme di social media come Facebook, Instagram, Snapchat, ecc., utilizzando le quali gli utenti possono aggiungere diversi effetti e filtri alle proprie foto.

2. Allineamento del viso

I volti che non guardano direttamente la fotocamera o quelli lontani dal punto focale vengono interpretati come completamente diversi dal computer. Ecco perché è necessario un algoritmo di apprendimento automatico per normalizzare il volto in questione per farlo apparire coerente con i volti archiviati nel database. Questo viene generalmente fatto utilizzando punti di riferimento facciali generici. Questi potrebbero includere l'esterno degli occhi, la parte superiore del naso, la parte inferiore del mento, ecc. Quindi, l'algoritmo ML viene addestrato ripetutamente utilizzando diversi punti dati per individuare questi punti sul viso e ruotarli verso il centro per allinearli in modo che corrispondano la banca dati.

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4. Estrazione di funzionalità

Questo è un altro passaggio cruciale che aiuta a estrarre tutte le caratteristiche e le caratteristiche essenziali dal viso che aiuteranno quindi nell'abbinamento finale del viso ad altri volti nel database. Per molto tempo non era chiaro quale caratteristica dovesse essere estratta e cercata. Alla fine, i ricercatori hanno concluso che è meglio lasciare che macchine e algoritmi identifichino le caratteristiche che devono raccogliere per una migliore corrispondenza. In termini tecnici, questo processo può essere chiamato embedding e utilizza reti neurali convoluzionali profonde per addestrarsi. Quindi, genera misurazioni multiple del viso, rendendo più facile distinguere il viso dagli altri volti.

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5. Riconoscimento facciale

Una volta estratte le caratteristiche uniche e le misurazioni della faccia nella fase di estrazione delle caratteristiche, è necessario un altro algoritmo ML per confrontare queste misurazioni con altre facce archiviate nel database. La faccia del database che si avvicina di più alle caratteristiche corrisponderà alla faccia di input.

6. Verifica facciale

La verifica facciale è l'ultimo passaggio dell'intero processo di riconoscimento facciale utilizzando il processo di apprendimento automatico. In questo, l'algoritmo ML deve restituire un valore di confidenza per confermare se la faccia corrisponde o meno. A seconda di ciò, le successive iterazioni vengono eseguite per migliorare la corrispondenza o dichiarare il risultato.

Insomma

Le macchine stanno diventando più intelligenti e non si può negarlo. A questo punto, è una tua scelta decidere se vuoi sederti e guardare le macchine diventare più intelligenti o se vuoi partecipare attivamente a questo cambiamento. La parte migliore di questo campo è che è aperto e invita persone di tutti i diversi background, che vanno dall'informatica alla psicologia, dall'economia all'ingegneria elettrica e altro ancora.

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