Распознавание лиц с помощью машинного обучения: список необходимых шагов

Машинное обучение повлияло на все сферы деятельности в современном мире. Итак, есть вероятность, что вы уже ощутили влияние машинного обучения на свою повседневную жизнь, независимо от того, занимаетесь ли вы этим профессионально или нет. Также весьма вероятно, что вы уже используете различные инструменты и продукты, основанные на машинном обучении. К ним относятся умные помощники, такие как Alexa или Siri, умные телевизоры и автоматизированные автомобили, и это лишь некоторые из них.

Даже кажущиеся простыми повседневные приложения, такие как Netflix, используют данные и машинное обучение, чтобы прогнозировать, какие заголовки отображать в каких местах, в зависимости от поведения пользователя и других факторов. Точно так же другие потоковые платформы, такие как Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music, также полагаются на машинное обучение в той или иной степени. Даже платформы социальных сетей используют алгоритмы машинного обучения, чтобы сделать работу более персонализированной для пользователей и предоставлять контент, который они хотят. Это также верно для торговых платформ, таких как Amazon, Flipkart и т. д.

Список можно продолжать и продолжать для машинного обучения и его применения. В этом списке одним из наиболее важных вариантов использования — как с точки зрения потребительских товаров, так и с точки зрения исследований — является распознавание лиц или распознавание лиц с помощью машинного обучения. В этом блоге мы рассмотрим, что такое распознавание лиц и как оно работает с машинным обучением.

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц относится к процессу предоставления машинам, инструментам и программному обеспечению возможности идентифицировать или проверять различные черты лица. Его основной вариант использования — безопасность и биометрические настройки, хотя он также в равной степени используется в различных областях.

Распознавание лиц — одна из технологий, которая привлекла большое внимание ученых и новаторов. На сегодняшний день на практике существует множество различных методов распознавания лиц. Большинство этих систем работают на основе различных узловых точек на человеческом лице. Значения, полученные из переменных, связанных с этими точками, помогают идентифицировать человека. Этот метод позволяет приложениям быстро и точно идентифицировать людей и чрезвычайно полезен в контексте безопасности. Эти методы постоянно развиваются благодаря новым подходам, таким как трехмерное моделирование, которое помогает преодолеть недостатки существующих процессов.

Метод распознавания лиц имеет множество преимуществ, особенно по сравнению с другими биометрическими методами. Во-первых, это полностью неинвазивный характер, так как не требует контакта с проверяемым лицом. Достаточно простого сканирования. Изображения лиц можно легко захватить даже на расстоянии и проанализировать при необходимости.

Из-за этих и других преимуществ постоянно проводятся исследования, направленные на то, чтобы сделать методы распознавания лиц более эффективными и совершенными. По большей части машинное обучение смогло упростить многие вещи и предоставить эффективные алгоритмы и системы распознавания лиц. Это все еще развивающаяся область, но начало распознавания лиц с помощью машинного обучения было плодотворным.

Изучите наши курсы по машинному обучению и искусственному интеллекту

Давайте посмотрим на роль машинного обучения в повышении эффективности и сложности распознавания лиц.

Распознавание лиц с помощью машинного обучения

Методы распознавания лиц постоянно совершенствовались и развивались вместе с развитием машинного обучения, глубокого обучения, искусственного интеллекта и других связанных технологий. Например, алгоритмы машинного обучения быстро находят, захватывают, собирают, анализируют и извлекают различные черты лица и нюансы, чтобы сопоставить их с уже существующими изображениями и сформировать связь. Машинное обучение в распознавании лиц уже доказало свою эффективность в различных областях, включая безопасность и биометрию, но не ограничиваясь ими.

То, как именно работает распознавание лиц с помощью машинного обучения, является чем-то немного техническим и выходит за рамки этой вводной статьи о распознавании лиц с помощью машинного обучения. Итак, в этой статье давайте рассмотрим пять общих проблем, которые должны быть решены машинами, чтобы успешно и правильно распознавать лица. Вот эти пять проблем:

1. Распознавание лиц

Процесс правильного распознавания лиц начинается с первого обнаружения лиц из набора объектов. К настоящему времени многие камеры смартфонов оснащены встроенным модулем распознавания лиц. Он также доступен на платформах социальных сетей, таких как Facebook, Instagram, Snapchat и т. д., с помощью которых пользователи могут добавлять различные эффекты и фильтры к своим фотографиям.

2. Выравнивание лица

Лица, которые не смотрят прямо в камеру или вдали от точки фокусировки, интерпретируются компьютером как совершенно разные. Вот почему алгоритм машинного обучения необходим для нормализации рассматриваемого лица, чтобы оно соответствовало лицам, хранящимся в базе данных. Обычно это делается с помощью общих ориентиров лица. Это может быть внешняя сторона глаз, верхняя часть носа, нижняя часть подбородка и т. д. Затем алгоритм машинного обучения многократно обучается с использованием разных точек данных, чтобы найти эти точки на лице и повернуть их к центру, чтобы выровнять их. базу данных.

Изучайте машинное обучение онлайн в лучших университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутые программы сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

4. Извлечение признаков

Это еще один важный шаг, который помогает извлечь из лица все основные черты и характеристики, которые затем помогут в окончательном сопоставлении лица с другими лицами в базе данных. Долгое время было неясно, какой признак следует извлекать и искать. В конце концов, исследователи пришли к выводу, что лучше всего позволить машинам и алгоритмам определять признаки, которые им необходимо собрать для наилучшего сопоставления. С технической точки зрения этот процесс можно назвать встраиванием, и он использует глубокие сверточные нейронные сети для самообучения. Затем он генерирует несколько измерений лица, что упрощает его отличие от других лиц.

Читайте наши популярные статьи, посвященные машинному обучению и искусственному интеллекту.

5. Распознавание лиц

После того, как уникальные особенности и измерения лица извлечены на этапе извлечения признаков, требуется другой алгоритм машинного обучения, чтобы сопоставить эти измерения с другими лицами, хранящимися в базе данных. Любое лицо из базы данных, которое ближе всего подходит к функциям, будет соответствовать входному лицу.

6. Проверка лица

Проверка лица — это последний шаг во всем процессе распознавания лиц с использованием процесса машинного обучения. При этом алгоритм ML должен возвращать значение достоверности, чтобы подтвердить, совпадает ли лицо или нет. В зависимости от этого выполняются следующие итерации для улучшения сопоставления или объявления результата.

В заключение

Машины становятся умнее, и это нельзя отрицать. На этом этапе вам решать, хотите ли вы сидеть сложа руки и наблюдать, как машины становятся умнее, или вы хотите активно участвовать в этих изменениях. Самое приятное в этой области то, что она открыта и приглашает людей из самых разных областей, от компьютерных наук до психологии, экономики, электротехники и многого другого.

В upGrad мы можем с уверенностью сказать, что если вы достаточно мотивированы, вы можете построить плодотворную карьеру в области машинного обучения. Наша расширенная сертификация в области машинного обучения и облачных вычислений с помощью специального руководства и стандартной учебной программы познакомит вас со всем спектром машинного обучения — от основ до продвинутого уровня. Программа включает в себя множество реальных заданий и завершающий проект, который позволит вам освоить алгоритмы и методы машинного обучения.