Recunoașterea facială cu învățare automată: Lista pașilor implicați

Machine Learning a afectat toate domeniile de operare din lumea de astăzi. Deci, sunt șanse să fi simțit deja impactul învățării automate în viața de zi cu zi, indiferent dacă sunteți sau nu implicat profesional în ea. De asemenea, este foarte posibil să utilizați deja diverse instrumente și produse care se bazează pe învățarea automată. Acestea includ asistenți inteligenți precum Alexa sau Siri, televizoare inteligente și mașini automate, pentru a numi câteva.

Chiar și aplicațiile aparent simple, de zi cu zi, cum ar fi Netflix, folosesc datele și învățarea automată pentru a prezice ce titluri vor afișa în ce locații, în funcție de comportamentul utilizatorului și de alte lucruri. De asemenea, alte platforme de streaming precum Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music se bazează, de asemenea, pe Machine Learning într-una sau alta. Chiar și platformele de social media folosesc algoritmi ML pentru a face experiența mai personalizată pentru utilizatori și pentru a oferi conținut pe care și-l doresc. Acest lucru este valabil și pentru platformele de cumpărături precum Amazon, Flipkart etc.

Lista continuă și continuă pentru învățarea automată și aplicarea acesteia. În acea listă, unul dintre cele mai importante cazuri de utilizare – atât din punct de vedere al produselor de consum, cât și din punct de vedere al cercetării – este cel al recunoașterii faciale sau al recunoașterii faciale folosind Machine Learning. Acest blog va analiza ce este recunoașterea facială și cum funcționează cu învățarea automată.

Ce este recunoașterea feței?

Recunoașterea feței se referă la procesul de a oferi mașinilor, instrumentelor și software-ului capacitatea de a identifica sau verifica diferite trăsături faciale. Cazul său de utilizare principal este pentru setările de securitate și biometrice, deși este, de asemenea, utilizat în mod egal în diferite domenii.

Recunoașterea feței este una dintre tehnologiile care a primit multă atenție atât din partea academicienilor, cât și a inovatorilor. Începând de astăzi, există numeroase tehnici diferite de recunoaștere a feței în practică. Majoritatea acestor sisteme funcționează pe baza diferitelor puncte nodale de pe chipul uman. Valorile derivate din variabilele asociate acestor puncte ajută la identificarea unei persoane. Această tehnică permite aplicațiilor să identifice rapid și precis indivizii și este extrem de utilă pentru contexte de securitate. Aceste tehnici evoluează constant cu abordări noi, cum ar fi modelarea 3-D, care ajută la depășirea dezavantajelor proceselor actuale.

Tehnica de recunoaștere a feței prezintă numeroase beneficii, mai ales în comparație cu alte tehnici biometrice. În primul rând, aceasta este o natură complet neinvazivă, deoarece nu necesită contact cu persoana care este verificată. Doar o simplă scanare va face treaba. Imaginile feței pot fi capturate cu ușurință chiar și de la distanță și analizate după cum este necesar.

Datorită acestor beneficii și mai mult, există cercetări continue pentru a face tehnicile de recunoaștere a feței mai eficiente și mai sofisticate. În cea mai mare parte, Machine Learning a reușit să simplifice o mulțime de lucruri și să ofere algoritmi și sisteme eficiente de recunoaștere a feței. Este încă un domeniu în creștere, dar începutul recunoașterii faciale cu învățarea automată a fost unul fructuos.

Explorați cursurile noastre despre învățare automată și inteligență artificială

Să ne uităm la rolul Machine Learning în a face recunoașterea facială mai eficientă și mai sofisticată.

Recunoaștere facială cu Machine Learning

Tehnicile de recunoaștere a feței s-au maturizat și au evoluat în mod constant odată cu progresul în învățarea automată, învățarea profundă, inteligența artificială și alte tehnologii conexe. De exemplu, algoritmii de învățare automată găsesc, captează, colectează, analizează și preiau rapid diferite trăsături și nuanțe faciale pentru a le potrivi cu imaginile preexistente pentru a forma o conexiune. Învățarea automată în recunoașterea facială și-a dovedit deja puterea în diverse domenii, inclusiv securitate și biometrie, dar fără a se limita la aceasta.

Modul exact în care funcționează recunoașterea facială folosind învățarea automată este ceva ușor tehnic și depășește scopul acestui articol introductiv despre recunoașterea facială folosind învățarea automată. Deci, pentru acest articol, să luăm în considerare cele cinci probleme mari care trebuie rezolvate de mașini pentru a recunoaște cu succes și corect o față. Iată aceste cinci probleme:

1. Detectarea feței

Procesul de recunoaștere corectă a fețelor începe cu detectarea mai întâi a fețelor dintr-un set de obiecte. Până acum, multe camere pentru smartphone-uri vin cu un modul de detectare a feței încorporat. Este disponibil și cu platforme de social media precum Facebook, Instagram, Snapchat etc., folosindu-se de care utilizatorii pot adăuga diferite efecte și filtre la fotografiile lor.

2. Alinierea feței

Fețele care nu se uită direct la cameră sau cele îndepărtate de punctul focal sunt interpretate ca fiind complet diferite de computer. De aceea, este necesar un algoritm de învățare automată pentru a normaliza fața în cauză, pentru a o face să pară în concordanță cu fețele stocate în baza de date. Acest lucru se face în general prin utilizarea reperelor faciale generice. Acestea ar putea include partea exterioară a ochilor, partea superioară a nasului, partea inferioară a bărbiei etc. Apoi, algoritmul ML este antrenat în mod repetat folosind diferite puncte de date pentru a localiza aceste puncte pe față și a le întoarce spre centru pentru a se alinia pentru a se potrivi. baza de date.

Învățați învățare automată online de la cele mai bune universități din lume - Master, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

4. Extragerea caracteristicilor

Acesta este un alt pas crucial care ajută la extragerea tuturor trăsăturilor și caracteristicilor esențiale de pe față, care vor ajuta apoi la potrivirea finală a feței cu alte fețe din baza de date. Multă vreme, nu a fost clar ce caracteristică ar trebui extrasă și căutată. În cele din urmă, cercetătorii au ajuns la concluzia că cel mai bine este să lăsați mașinile și algoritmii să identifice caracteristicile pe care trebuie să le colecteze pentru cea mai bună potrivire. În termeni tehnici, acest proces poate fi numit încorporare și folosește rețele neuronale convoluționale profunde pentru a se antrena. Apoi, generează mai multe măsurători ale feței, făcând mai ușor deosebirea feței de alte fețe.

Citiți articolele noastre populare legate de învățarea automată și inteligența artificială

5. Recunoașterea feței

Odată ce caracteristicile și măsurătorile unice ale feței sunt extrase în etapa de extracție a caracteristicilor, este necesar un alt algoritm ML pentru a potrivi aceste măsurători cu alte fețe stocate în baza de date. Orice față din baza de date se apropie cel mai mult de caracteristici va fi o potrivire pentru fața de intrare.

6. Verificare facială

Verificarea feței este ultimul pas în întregul proces de recunoaștere a feței folosind procesul de învățare automată. În acest sens, algoritmul ML este necesar să returneze o valoare de încredere pentru a confirma dacă fața se potrivește sau nu. În funcție de asta, următoarele iterații sunt efectuate pentru a îmbunătăți potrivirea sau pentru a declara rezultatul.

In concluzie

Mașinile devin din ce în ce mai inteligente și asta nu se poate nega. În acest moment, este alegerea dvs. să decideți dacă doriți să stați pe spate și să urmăriți ca mașinile devin mai inteligente sau dacă doriți să participați activ la această schimbare. Cea mai bună parte a acestui domeniu este că este deschis și invită oameni din toate mediile diferite, de la informatică la psihologie, economie la inginerie electrică și multe altele.

La upGrad, putem spune cu încredere că, dacă sunteți suficient de motivat, vă puteți construi o carieră fructuoasă în Machine Learning. Cu îndrumări dedicate și un curriculum standard în industrie, Certificarea noastră avansată în Machine Learning și Cloud vă va prezenta gama completă de ML - de la niveluri de bază la niveluri avansate. Programul include numeroase sarcini din lumea reală și un proiect capstone pentru a vă permite să vă familiarizați cu algoritmii și tehnicile ML.