기계 학습을 통한 안면 인식: 관련 단계 목록

기계 학습은 오늘날 세계의 모든 운영 분야에 영향을 미쳤습니다. 따라서 전문적으로 관련되어 있는지 여부에 관계없이 일상 생활에서 기계 학습의 영향을 이미 느꼈을 가능성이 있습니다. 또한 이미 머신 러닝에 의존하는 다양한 도구와 제품을 사용하고 있을 가능성도 높습니다. 여기에는 Alexa 또는 Siri와 같은 스마트 비서, 스마트 TV, 자동화된 자동차 등이 포함됩니다.

Netflix와 같이 단순해 보이는 일상적인 애플리케이션도 데이터와 머신 러닝을 사용하여 사용자 행동 및 기타 사항에 따라 어떤 위치에 어떤 타이틀을 표시할지 예측합니다. 마찬가지로 Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music과 같은 다른 스트리밍 플랫폼도 기계 학습에 의존합니다. 소셜 미디어 플랫폼에서도 ML 알고리즘을 사용하여 사용자에게 보다 개인화된 경험을 제공하고 원하는 콘텐츠를 제공합니다. 이는 Amazon, Flipkart 등과 같은 쇼핑 플랫폼에서도 마찬가지입니다.

이 목록은 기계 학습 및 해당 응용 프로그램에 대해 계속해서 나열됩니다. 그 목록에서 소비자 제품의 관점과 연구의 관점 모두에서 더 중요한 사용 사례 중 하나는 머신 러닝을 사용한 얼굴 인식 또는 얼굴 인식입니다. 이 블로그에서는 얼굴 인식이 무엇이며 기계 학습과 어떻게 작동하는지 살펴봅니다.

얼굴 인식이란 무엇입니까?

얼굴 인식은 기계, 도구 및 소프트웨어에 다양한 얼굴 특징을 식별하거나 확인할 수 있는 기능을 제공하는 프로세스를 말합니다. 주요 사용 사례는 보안 및 생체 인식 설정이지만 다양한 영역에서도 동일하게 사용됩니다.

얼굴 인식은 학계와 혁신가 모두에게 많은 관심을 받은 기술 중 하나입니다. 오늘날 실제로는 다양한 얼굴 인식 기술이 있습니다. 이러한 시스템의 대부분은 사람 얼굴의 다양한 결절점을 기반으로 작동합니다. 이러한 점과 관련된 변수에서 파생된 값은 사람을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 기술을 사용하면 애플리케이션에서 개인을 빠르고 정확하게 식별할 수 있으며 보안 컨텍스트에 매우 유용합니다. 이러한 기술은 현재 프로세스의 단점을 극복하는 데 도움이 되는 3D 모델링과 같은 새로운 접근 방식으로 지속적으로 발전하고 있습니다.

얼굴 인식 기술은 특히 다른 생체 인식 기술에 비해 많은 이점을 제공합니다. 우선, 이것은 확인되는 사람과의 접촉이 필요하지 않기 때문에 완전히 비침습적인 특성입니다. 간단한 스캔만 하면 됩니다. 얼굴 이미지는 멀리서도 쉽게 캡처하고 필요에 따라 분석할 수 있습니다.

이러한 이점으로 인해 얼굴 인식 기술을 보다 효과적이고 정교하게 만들기 위한 지속적인 연구가 진행되고 있습니다. 대부분의 경우 기계 학습은 많은 것을 단순화하고 효율적인 얼굴 인식 알고리즘 및 시스템을 제공할 수 있었습니다. 여전히 성장하는 분야이지만 머신 러닝을 통한 얼굴 인식의 시작은 결실을 맺었습니다.

기계 학습 및 인공 지능에 대한 과정 살펴보기

얼굴 인식을 보다 효율적이고 정교하게 만드는 기계 학습의 역할을 살펴보겠습니다.

기계 학습을 통한 얼굴 인식

얼굴 인식 기술은 머신 러닝, 딥 러닝, 인공 지능 및 기타 관련 기술의 발전과 함께 지속적으로 성숙하고 발전해 왔습니다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 다양한 얼굴 특징과 뉘앙스를 빠르게 찾고, 캡처하고, 수집하고, 분석하고 검색하여 기존 이미지와 일치시켜 연결을 형성합니다. 얼굴 인식의 머신 러닝은 보안 및 생체 인식을 포함한 다양한 분야에서 이미 그 역량을 입증했지만 이에 국한되지 않습니다.

기계 학습을 사용하여 얼굴 인식이 작동하는 방식은 약간 기술적이며 기계 학습을 사용한 얼굴 인식에 대한 이 소개 기사의 범위를 벗어납니다. 따라서 이 기사에서는 얼굴을 성공적으로 정확하게 인식하기 위해 기계가 해결해야 하는 5가지 광범위한 문제를 살펴보겠습니다. 다음은 그 다섯 가지 문제입니다.

1. 얼굴 인식

얼굴을 올바르게 인식하는 프로세스는 먼저 일련의 개체에서 얼굴을 감지하는 것으로 시작됩니다. 지금까지 많은 스마트폰 카메라에는 얼굴 인식 모듈이 내장되어 있습니다. Facebook, Instagram, Snapchat 등과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서도 사용할 수 있으며 이를 사용하여 사용자는 사진에 다양한 효과와 필터를 추가할 수 있습니다.

2. 얼굴 정렬

카메라를 직접 보지 않는 얼굴이나 초점에서 멀리 떨어져 있는 얼굴은 컴퓨터에서 완전히 다른 것으로 해석됩니다. 그렇기 때문에 데이터베이스에 저장된 얼굴과 일치하도록 문제의 얼굴을 정규화하는 기계 학습 알고리즘이 필요합니다. 이것은 일반적으로 일반적인 얼굴 랜드마크를 사용하여 수행됩니다. 여기에는 눈 바깥쪽, 코 위쪽, 턱 아래쪽 등이 포함될 수 있습니다. 그런 다음 ML 알고리즘은 서로 다른 데이터 포인트를 사용하여 반복적으로 훈련되어 얼굴에서 이러한 포인트를 찾고 중앙으로 돌려 일치하도록 정렬합니다. 데이터베이스.

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4. 특징 추출

이것은 얼굴에서 데이터베이스의 다른 얼굴과 얼굴을 최종적으로 일치시키는 데 도움이 될 모든 필수 특징과 특성을 추출하는 데 도움이 되는 또 다른 중요한 단계입니다. 오랫동안 어떤 기능을 추출하고 찾아야 하는지 명확하지 않았습니다. 결국 연구원들은 기계와 알고리즘이 최상의 일치를 위해 수집해야 하는 기능을 식별하도록 하는 것이 가장 좋다고 결론지었습니다. 기술적으로 이 과정을 임베딩(embedding)이라고 부를 수 있으며, 심층 컨볼루션 신경망을 사용하여 스스로 훈련합니다. 그런 다음 얼굴에 대한 여러 측정값을 생성하여 다른 얼굴과 얼굴을 더 쉽게 구별할 수 있습니다.

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5. 얼굴 인식

특징 추출 단계에서 얼굴의 고유한 특징과 측정값이 추출되면 이러한 측정값을 데이터베이스에 저장된 다른 얼굴과 일치시키기 위해 다른 ML 알고리즘이 필요합니다. 데이터베이스에서 피처에 가장 가까운 얼굴이 입력 얼굴과 일치합니다.

6. 얼굴 인증

얼굴 인증은 머신 러닝 프로세스를 사용하는 전체 얼굴 인식 프로세스의 마지막 단계입니다. 여기서 ML 알고리즘은 얼굴이 일치하는지 여부를 확인하기 위해 신뢰도 값을 반환해야 합니다. 이에 따라 다음 반복을 수행하여 일치를 개선하거나 결과를 선언합니다.

결론적으로

기계는 점점 더 똑똑해지고 있으며, 이를 부정할 수 없습니다. 이 시점에서 앉아서 기계가 더 똑똑해지는 것을 볼 것인지 아니면 이 변화에 적극적으로 참여할 것인지는 귀하의 선택입니다. 이 분야의 가장 좋은 점은 컴퓨터 과학에서 심리학, 경제학, 전기 공학 등에 이르기까지 다양한 배경을 가진 사람들에게 열려 있고 초대한다는 것입니다.

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