Reconhecimento facial com aprendizado de máquina: lista de etapas envolvidas

O Machine Learning impactou todos os campos de operação no mundo de hoje. Portanto, é provável que você já tenha sentido o impacto do aprendizado de máquina em sua vida diária, esteja ou não envolvido profissionalmente com ele. Também é altamente possível que você já esteja usando várias ferramentas e produtos que dependem de aprendizado de máquina. Isso inclui assistentes inteligentes como Alexa ou Siri, TVs inteligentes e carros automatizados, para citar alguns.

Mesmo aplicativos do dia-a-dia aparentemente simples, como o Netflix, usam dados e aprendizado de máquina para prever quais títulos exibir em quais locais, dependendo do comportamento do usuário e outras coisas. Da mesma forma, outras plataformas de streaming como Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music também contam com Machine Learning em uma ou outra. Até as plataformas de mídia social empregam algoritmos de ML para tornar a experiência mais personalizada para os usuários e fornecer o conteúdo que eles desejam. Isso também é verdade para plataformas de compras como Amazon, Flipkart, etc.

A lista continua para o aprendizado de máquina e sua aplicação. Nessa lista, um dos casos de uso mais importantes – tanto do ponto de vista dos produtos de consumo quanto do ponto de vista da pesquisa – é o reconhecimento facial ou reconhecimento facial usando Machine Learning. Este blog analisará o que é o reconhecimento facial e como ele funciona com o aprendizado de máquina.

O que é reconhecimento facial?

O reconhecimento facial refere-se ao processo de dar a máquinas, ferramentas e software a capacidade de identificar ou verificar diferentes características faciais. Seu principal caso de uso é para configurações de segurança e biometria, embora também seja usado igualmente em várias áreas.

O reconhecimento facial é uma das tecnologias que tem recebido muita atenção de acadêmicos e inovadores. A partir de hoje, existem inúmeras técnicas diferentes de reconhecimento de rosto na prática. A maioria desses sistemas funciona com base nos vários pontos nodais de um rosto humano. Os valores derivados das variáveis ​​associadas a esses pontos ajudam a identificar uma pessoa. Essa técnica permite que os aplicativos identifiquem indivíduos com rapidez e precisão e é extremamente útil para contextos de segurança. Essas técnicas estão em constante evolução com novas abordagens, como modelagem 3-D, que ajuda a superar as desvantagens dos processos atuais.

A técnica de reconhecimento facial apresenta inúmeros benefícios, principalmente se comparada a outras técnicas biométricas. Em primeiro lugar, esta é uma natureza totalmente não invasiva, pois não requer contato com a pessoa que está sendo verificada. Apenas uma simples digitalização fará o trabalho. As imagens de rosto podem ser facilmente capturadas mesmo à distância e analisadas conforme necessário.

Devido a esses benefícios e muito mais, há pesquisas contínuas em andamento para tornar as técnicas de reconhecimento facial mais eficazes e sofisticadas. Na maioria das vezes, o Machine Learning conseguiu simplificar muitas coisas e fornecer algoritmos e sistemas eficientes de reconhecimento de rosto. Ainda é um campo em crescimento, mas o início do reconhecimento facial com aprendizado de máquina foi frutífero.

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Vejamos o papel do Machine Learning para tornar o reconhecimento facial mais eficiente e sofisticado.

Reconhecimento facial com aprendizado de máquina

As técnicas de reconhecimento facial amadureceram e evoluíram constantemente ao lado do avanço no aprendizado de máquina, aprendizado profundo, inteligência artificial e outras tecnologias relacionadas. Por exemplo, os algoritmos de aprendizado de máquina encontram, capturam, coletam, analisam e recuperam rapidamente diferentes características faciais e nuances para combiná-las com imagens pré-existentes para formar uma conexão. O aprendizado de máquina no reconhecimento facial já provou sua força em vários campos, incluindo segurança e biometria, mas não se limitando a isso.

Exatamente como o reconhecimento facial funciona usando aprendizado de máquina é algo um pouco técnico e vai além do escopo deste artigo introdutório sobre reconhecimento facial usando aprendizado de máquina. Então, para este artigo, vamos considerar os cinco grandes problemas que precisam ser resolvidos por máquinas para reconhecer um rosto com sucesso e corretamente. Aqui estão esses cinco problemas:

1. Detecção de rosto

O processo de reconhecimento correto de rostos começa com a detecção de rostos de um conjunto de objetos. Até agora, muitas câmeras de smartphones vêm com um módulo de detecção de rosto embutido. Também está disponível com plataformas de mídia social como Facebook, Instagram, Snapchat, etc., com as quais os usuários podem adicionar diferentes efeitos e filtros às suas fotos.

2. Alinhamento da Face

Rostos que não olham diretamente para a câmera ou aqueles que estão longe do ponto focal são interpretados como completamente diferentes pelo computador. É por isso que um algoritmo de aprendizado de máquina é necessário para normalizar a face em questão para torná-la consistente com as faces armazenadas no banco de dados. Isso geralmente é feito usando pontos de referência faciais genéricos. Isso pode incluir a parte externa dos olhos, a parte superior do nariz, a parte inferior do queixo etc. Em seguida, o algoritmo de ML é treinado repetidamente usando diferentes pontos de dados para localizar esses pontos no rosto e girá-los em direção ao centro para alinhar para corresponder o banco de dados.

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4. Extração de recursos

Este é outro passo crucial que ajuda a extrair todos os recursos e características essenciais do rosto que ajudarão na correspondência final do rosto com outros rostos no banco de dados. Por muito tempo, não ficou claro qual recurso deveria ser extraído e procurado. Eventualmente, os pesquisadores concluíram que é melhor deixar máquinas e algoritmos identificarem os recursos que precisam coletar para obter a melhor correspondência. Em termos técnicos, esse processo pode ser chamado de incorporação e usa redes neurais convolucionais profundas para se treinar. Em seguida, ele gera várias medidas do rosto, facilitando a distinção do rosto de outros rostos.

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5. Reconhecimento facial

Depois que os recursos e as medidas exclusivas da face são extraídos no estágio de extração de recursos, outro algoritmo de ML é necessário para comparar essas medidas com outras faces armazenadas no banco de dados. A face do banco de dados que mais se aproximar dos recursos será uma correspondência para a face de entrada.

6. Verificação facial

A verificação facial é a última etapa de todo o processo de reconhecimento facial usando o processo de aprendizado de máquina. Neste, o algoritmo de ML é obrigado a retornar um valor de confiança para confirmar se a face corresponde ou não. Dependendo disso, as próximas iterações são realizadas para melhorar a correspondência ou declarar o resultado.

Para concluir

As máquinas estão ficando mais inteligentes, e não há como negar isso. Neste ponto, é sua escolha se você quer sentar e ver as máquinas ficarem mais inteligentes ou se você quer fazer parte ativamente dessa mudança. A melhor parte desse campo é que ele é aberto e convida pessoas de todas as origens, desde ciência da computação até psicologia, economia, engenharia elétrica e muito mais.

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