Rozpoznawanie twarzy z uczeniem maszynowym: lista zaangażowanych kroków

Uczenie maszynowe wpłynęło na wszystkie obszary działania w dzisiejszym świecie. Istnieje więc prawdopodobieństwo, że odczułeś już wpływ uczenia maszynowego na swoje codzienne życie, niezależnie od tego, czy zajmujesz się nim zawodowo. Jest również bardzo prawdopodobne, że korzystasz już z różnych narzędzi i produktów, które opierają się na uczeniu maszynowym. Należą do nich inteligentni asystenci, tacy jak Alexa lub Siri, inteligentne telewizory i zautomatyzowane samochody, żeby wymienić tylko kilka.

Nawet pozornie proste, codzienne aplikacje, takie jak Netflix, wykorzystują dane i uczenie maszynowe do przewidywania, jakie tytuły wyświetlać w jakich lokalizacjach, w zależności od zachowań użytkowników i innych rzeczy. Podobnie inne platformy strumieniowe, takie jak Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music, również polegają na uczeniu maszynowym w jednej lub drugiej. Nawet platformy mediów społecznościowych wykorzystują algorytmy ML, aby uczynić doświadczenie bardziej spersonalizowanym dla użytkowników i dostarczać pożądane treści. Dotyczy to również platform zakupowych, takich jak Amazon, Flipkart itp.

Lista jest długa, jeśli chodzi o uczenie maszynowe i jego zastosowanie. Na tej liście jednym z ważniejszych przypadków użycia – zarówno z punktu widzenia produktów konsumenckich, jak i z punktu widzenia badań – jest rozpoznawanie twarzy lub rozpoznawanie twarzy za pomocą uczenia maszynowego. Na tym blogu przyjrzymy się, czym jest rozpoznawanie twarzy i jak działa z uczeniem maszynowym.

Co to jest rozpoznawanie twarzy?

Rozpoznawanie twarzy odnosi się do procesu nadawania maszynom, narzędziom i oprogramowaniu możliwości identyfikacji lub weryfikacji różnych cech twarzy. Jego głównym przypadkiem użycia są ustawienia bezpieczeństwa i biometryczne, chociaż jest on również używany w różnych obszarach.

Rozpoznawanie twarzy to jedna z technologii, która przyciągnęła wiele uwagi zarówno naukowców, jak i innowatorów. Na dzień dzisiejszy w praktyce istnieje wiele różnych technik rozpoznawania twarzy. Większość z tych systemów działa w oparciu o różne punkty węzłowe na ludzkiej twarzy. Wartości pochodzące ze zmiennych powiązanych z tymi punktami pomagają zidentyfikować osobę. Ta technika umożliwia aplikacjom szybką i dokładną identyfikację osób i jest niezwykle przydatna w kontekście zabezpieczeń. Techniki te stale ewoluują dzięki nowatorskim podejściom, takim jak modelowanie trójwymiarowe, które pomagają przezwyciężyć wady obecnych procesów.

Technika rozpoznawania twarzy ma wiele zalet, zwłaszcza w porównaniu z innymi technikami biometrycznymi. Przede wszystkim jest to całkowicie nieinwazyjny charakter, ponieważ nie wymaga kontaktu z weryfikowaną osobą. Wystarczy proste skanowanie. Obrazy twarzy można łatwo rejestrować nawet z dużej odległości i analizować w razie potrzeby.

Ze względu na te i nie tylko korzyści, nieustannie trwają badania nad zwiększeniem skuteczności i wyrafinowania technik rozpoznawania twarzy. W większości przypadków uczenie maszynowe było w stanie uprościć wiele rzeczy i zapewnić wydajne algorytmy i systemy rozpoznawania twarzy. Jest to wciąż rozwijająca się dziedzina, ale rozpoczęcie rozpoznawania twarzy za pomocą uczenia maszynowego było owocne.

Poznaj nasze kursy na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Przyjrzyjmy się roli uczenia maszynowego w zwiększaniu wydajności i wyrafinowania rozpoznawania twarzy.

Rozpoznawanie twarzy dzięki uczeniu maszynowemu

Techniki rozpoznawania twarzy stale dojrzewały i ewoluowały wraz z postępem w uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, sztucznej inteligencji i innych powiązanych technologiach. Na przykład algorytmy uczenia maszynowego szybko wyszukują, przechwytują, zbierają, analizują i pobierają różne rysy twarzy i niuanse, aby dopasować je do wcześniej istniejących obrazów w celu nawiązania połączenia. Uczenie maszynowe w rozpoznawaniu twarzy sprawdziło się już w różnych dziedzinach, w tym w bezpieczeństwie i biometrii, ale nie tylko.

Dokładnie to, jak działa rozpoznawanie twarzy przy użyciu uczenia maszynowego, jest czymś nieco technicznym i wykracza poza zakres tego artykułu wprowadzającego na temat rozpoznawania twarzy przy użyciu uczenia maszynowego. W tym artykule rozważmy pięć ogólnych problemów, które muszą rozwiązać maszyny, aby pomyślnie i poprawnie rozpoznać twarz. Oto te pięć problemów:

1. Wykrywanie twarzy

Proces prawidłowego rozpoznawania twarzy rozpoczyna się od wykrycia twarzy z zestawu obiektów. Obecnie wiele kamer smartfonów ma wbudowany moduł wykrywania twarzy. Jest również dostępny na platformach społecznościowych, takich jak Facebook, Instagram, Snapchat itp., Za pomocą których użytkownicy mogą dodawać różne efekty i filtry do swoich zdjęć.

2. Wyrównanie twarzy

Twarze, które nie patrzą bezpośrednio w kamerę lub te, które znajdują się z dala od ogniska, są przez komputer interpretowane jako zupełnie inne. Dlatego potrzebny jest algorytm uczenia maszynowego, aby znormalizować daną twarz, aby wyglądała na spójną z twarzami przechowywanymi w bazie danych. Zwykle odbywa się to za pomocą ogólnych punktów orientacyjnych twarzy. Mogą one obejmować zewnętrzną stronę oczu, czubek nosa, spód podbródka itp. Następnie algorytm ML jest wielokrotnie trenowany przy użyciu różnych punktów danych, aby zlokalizować te punkty na twarzy i obrócić je w kierunku środka, aby dopasować się do dopasowania baza danych.

Ucz się uczenia maszynowego online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

4. Ekstrakcja funkcji

Jest to kolejny ważny krok, który pomaga wydobyć z twarzy wszystkie istotne cechy i cechy, które następnie pomogą w ostatecznym dopasowaniu twarzy do innych twarzy w bazie danych. Przez długi czas nie było jasne, którą cechę należy wydobyć i poszukać. Ostatecznie naukowcy doszli do wniosku, że najlepiej jest pozwolić maszynom i algorytmom zidentyfikować funkcje, które muszą zebrać, aby uzyskać najlepsze dopasowanie. Z technicznego punktu widzenia proces ten można nazwać osadzaniem, a do uczenia się wykorzystuje on głębokie splotowe sieci neuronowe. Następnie generuje wielokrotne pomiary twarzy, ułatwiając odróżnienie twarzy od innych twarzy.

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

5. Rozpoznawanie twarzy

Po wyodrębnieniu unikalnych cech i pomiarów twarzy na etapie wyodrębniania cech, wymagany jest inny algorytm ML, aby dopasować te pomiary do innych twarzy przechowywanych w bazie danych. Twarz z bazy danych, która jest najbardziej zbliżona do cech, zostanie dopasowana do twarzy wejściowej.

6. Weryfikacja twarzy

Weryfikacja twarzy to ostatni krok w całym procesie rozpoznawania twarzy z wykorzystaniem procesu uczenia maszynowego. W tym przypadku algorytm ML musi zwrócić wartość ufności, aby potwierdzić, czy twarz pasuje, czy nie. W zależności od tego wykonywane są kolejne iteracje mające na celu poprawę dopasowania lub zadeklarowanie wyniku.

Na zakończenie

Maszyny stają się coraz inteligentniejsze i nie da się temu zaprzeczyć. W tym momencie do Ciebie należy decyzja, czy chcesz usiąść wygodnie i patrzeć, jak maszyny stają się coraz mądrzejsze, czy też chcesz aktywnie uczestniczyć w tej zmianie. Najlepsze w tej dziedzinie jest to, że jest otwarta i zaprasza ludzi z różnych środowisk, od informatyki po psychologię, ekonomię, elektrotechnikę i wiele innych.

W upGrad możemy śmiało powiedzieć, że jeśli jesteś wystarczająco zmotywowany, możesz zbudować owocną karierę w Machine Learning. Dzięki dedykowanym wskazówkom i programowi nauczania zgodnemu ze standardami branżowymi nasza zaawansowana certyfikacja w zakresie uczenia maszynowego i chmury wprowadzi Cię w pełny zakres uczenia maszynowego — od poziomu podstawowego do poziomu zaawansowanego. Program obejmuje liczne zadania w świecie rzeczywistym i projekt zwieńczenia, który pozwoli Ci opanować algorytmy i techniki ML.