การจดจำใบหน้าด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง: รายการขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง

แมชชีนเลิร์นนิงส่งผลกระทบต่อการดำเนินงานทุกแขนงในโลกปัจจุบัน ดังนั้น โอกาสที่คุณจะได้สัมผัสถึงผลกระทบของแมชชีนเลิร์นนิงในชีวิตประจำวันของคุณแล้ว ไม่ว่าคุณจะมีส่วนร่วมกับมันอย่างมืออาชีพหรือไม่ก็ตาม เป็นไปได้สูงเช่นกันว่าคุณกำลังใช้เครื่องมือและผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่อาศัยการเรียนรู้ของเครื่องอยู่แล้ว ซึ่งรวมถึงผู้ช่วยอัจฉริยะ เช่น Alexa หรือ Siri สมาร์ททีวี และรถยนต์อัตโนมัติ เป็นต้น

แม้แต่แอปพลิเคชันแบบวันต่อวันที่ดูเรียบง่าย เช่น Netflix ก็ยังใช้ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ว่าจะแสดงชื่อใดบ้างในตำแหน่งใด ขึ้นอยู่กับพฤติกรรมของผู้ใช้และสิ่งอื่น ๆ ในทำนองเดียวกัน แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งอื่นๆ เช่น Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music ก็ใช้การเรียนรู้ของเครื่องด้วยเช่นกัน แม้แต่แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียก็ใช้อัลกอริธึม ML เพื่อทำให้ประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นสำหรับผู้ใช้และนำเสนอเนื้อหาที่พวกเขาต้องการ สิ่งนี้เป็นจริงสำหรับแพลตฟอร์มการช็อปปิ้งเช่น Amazon, Flipkart เป็นต้น

รายการดำเนินต่อไปเรื่อยๆ สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและแอปพลิเคชัน ในรายการนั้น กรณีการใช้งานที่สำคัญกว่ากรณีหนึ่ง ทั้งจากมุมมองของสินค้าอุปโภคบริโภคและมุมมองการวิจัย คือการจดจำใบหน้าหรือการจดจำใบหน้าโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง บล็อกนี้จะพิจารณาว่าการจดจำใบหน้าคืออะไรและทำงานอย่างไรกับการเรียนรู้ของเครื่อง

การจดจำใบหน้าคืออะไร?

การจดจำใบหน้าหมายถึงกระบวนการให้เครื่องจักร เครื่องมือ และซอฟต์แวร์สามารถระบุหรือตรวจสอบลักษณะใบหน้าที่แตกต่างกันได้ กรณีการใช้งานหลักมีไว้เพื่อความปลอดภัยและการตั้งค่าไบโอเมตริกซ์ แม้ว่าจะมีการใช้อย่างเท่าเทียมกันในด้านต่างๆ

การจดจำใบหน้าเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจอย่างมากจากนักวิชาการและนักประดิษฐ์ ณ วันนี้ มีเทคนิคการจดจำใบหน้าที่แตกต่างกันมากมายในทางปฏิบัติ ระบบเหล่านี้ส่วนใหญ่ทำงานโดยพิจารณาจากจุดปมต่างๆ บนใบหน้ามนุษย์ ค่าที่ได้มาจากตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับจุดเหล่านี้ช่วยระบุตัวบุคคล เทคนิคนี้ช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถระบุตัวบุคคลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ และมีประโยชน์อย่างมากสำหรับบริบทด้านความปลอดภัย เทคนิคเหล่านี้มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องด้วยแนวทางใหม่ๆ เช่น การสร้างแบบจำลอง 3 มิติ ซึ่งช่วยให้เอาชนะข้อบกพร่องของกระบวนการในปัจจุบันได้

เทคนิคการจดจำใบหน้ามีประโยชน์มากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคไบโอเมตริกซ์อื่นๆ ประการแรก นี่เป็นลักษณะที่ไม่รุกรานโดยสิ้นเชิง เนื่องจากไม่ต้องติดต่อกับบุคคลที่ได้รับการยืนยัน การสแกนง่ายๆ ก็สามารถทำงาน สามารถจับภาพใบหน้าได้อย่างง่ายดายแม้ในระยะไกล และวิเคราะห์ได้ตามต้องการ

เนื่องจากประโยชน์เหล่านี้และอื่น ๆ จึงมีการวิจัยอย่างต่อเนื่องเพื่อทำให้เทคนิคการจดจำใบหน้ามีประสิทธิภาพและซับซ้อนยิ่งขึ้น โดยส่วนใหญ่แล้ว Machine Learning สามารถลดความซับซ้อนของสิ่งต่างๆ ได้มากมาย และมอบอัลกอริธึมและระบบการจดจำใบหน้าที่มีประสิทธิภาพ มันยังคงเป็นสาขาที่กำลังเติบโต แต่การเริ่มต้นของการจดจำใบหน้าด้วยการเรียนรู้ของเครื่องนั้นประสบความสำเร็จ

สำรวจหลักสูตรของเราเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

มาดูบทบาทของแมชชีนเลิร์นนิงในการทำให้การจดจำใบหน้ามีประสิทธิภาพและซับซ้อนยิ่งขึ้น

การจดจำใบหน้าด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

เทคนิคการจดจำใบหน้าได้รับการพัฒนาและพัฒนาอย่างต่อเนื่องควบคู่ไปกับความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก ปัญญาประดิษฐ์ และเทคโนโลยีอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะค้นหา จับภาพ รวบรวม วิเคราะห์ และเรียกข้อมูลใบหน้าและความแตกต่างที่แตกต่างกันอย่างรวดเร็วเพื่อจับคู่กับรูปภาพที่มีอยู่แล้วเพื่อสร้างการเชื่อมต่อ แมชชีนเลิร์นนิงในการจดจำใบหน้าได้พิสูจน์ให้เห็นถึงความสามารถในด้านต่างๆ รวมถึงการรักษาความปลอดภัยและไบโอเมตริกซ์ แต่ไม่จำกัดเพียงเท่านั้น

วิธีการทำงานของการจดจำใบหน้าโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงนั้นเป็นเรื่องทางเทคนิคเล็กน้อย และอยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความเบื้องต้นเกี่ยวกับการจดจำใบหน้าโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิง ดังนั้นสำหรับบทความนี้ ให้เราพิจารณาปัญหากว้างๆ 5 ข้อที่เครื่องต้องแก้ไขเพื่อให้จดจำใบหน้าได้สำเร็จและถูกต้อง นี่คือห้าปัญหาเหล่านี้:

1. การตรวจจับใบหน้า

กระบวนการจดจำใบหน้าอย่างถูกต้องเริ่มต้นด้วยการตรวจจับใบหน้าครั้งแรกจากชุดของวัตถุ ถึงตอนนี้ กล้องสมาร์ทโฟนหลายตัวมาพร้อมกับโมดูลตรวจจับใบหน้าในตัว มันยังใช้ได้กับแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเช่น Facebook, Instagram, Snapchat เป็นต้น ซึ่งผู้ใช้สามารถเพิ่มเอฟเฟกต์และฟิลเตอร์ต่าง ๆ ให้กับภาพถ่ายของพวกเขา

2. การจัดตำแหน่งใบหน้า

ใบหน้าที่ไม่ได้มองตรงมาที่กล้องหรือใบหน้าที่อยู่ห่างจากจุดโฟกัสจะถูกตีความว่าแตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงโดยคอมพิวเตอร์ ด้วยเหตุนี้จึงจำเป็นต้องใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำให้ใบหน้าที่เป็นปัญหาเป็นปกติเพื่อให้ดูสอดคล้องกับใบหน้าที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล โดยทั่วไปจะทำโดยใช้จุดสังเกตใบหน้าทั่วไป สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึงส่วนนอกของดวงตา ส่วนบนของจมูก ส่วนล่างของคาง เป็นต้น จากนั้น ML อัลกอริธึมจะฝึกซ้ำๆ โดยใช้จุดข้อมูลต่างๆ เพื่อค้นหาจุดเหล่านี้บนใบหน้าและหันเข้าหากึ่งกลางเพื่อจัดตำแหน่งให้ตรงกัน ฐานข้อมูล

เรียนรู้ แมชชีนเลิ ร์นนิง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท, Executive Post Graduate Programme และ Advanced Certificate Program ใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

4. การแยกคุณลักษณะ

นี่เป็นอีกขั้นตอนสำคัญที่ช่วยดึงคุณลักษณะและคุณลักษณะที่จำเป็นทั้งหมดออกจากใบหน้า ซึ่งจะช่วยในการจับคู่ใบหน้ากับใบหน้าอื่นๆ ในฐานข้อมูลในขั้นสุดท้าย เป็นเวลานานแล้วที่ไม่ชัดเจนว่าควรแยกและมองหาคุณลักษณะใด ในที่สุด นักวิจัยสรุปว่า เป็นการดีที่สุดที่จะให้เครื่องและอัลกอริทึมระบุคุณลักษณะที่จำเป็นต้องรวบรวมเพื่อการจับคู่ที่ดีที่สุด ในแง่เทคนิค กระบวนการนี้เรียกว่าการฝัง และใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเพื่อฝึกตัวเอง จากนั้นจึงสร้างการวัดใบหน้าหลายครั้ง ทำให้แยกแยะใบหน้าจากใบหน้าอื่นๆ ได้ง่ายขึ้น

อ่านบทความยอดนิยมของเราเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

5. การจดจำใบหน้า

เมื่อดึงคุณลักษณะเฉพาะและการวัดใบหน้าในขั้นตอนการแยกคุณลักษณะแล้ว จำเป็นต้องใช้อัลกอริทึม ML อื่นเพื่อจับคู่การวัดเหล่านี้กับใบหน้าอื่นๆ ที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล ใบหน้าใดก็ตามจากฐานข้อมูลที่ใกล้เคียงที่สุดกับคุณสมบัติจะเป็นการจับคู่กับใบหน้าที่ป้อน

6. การตรวจสอบใบหน้า

การยืนยันใบหน้าเป็นขั้นตอนสุดท้ายในกระบวนการจดจำใบหน้าทั้งหมดโดยใช้กระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง ในกรณีนี้ ต้องใช้อัลกอริธึม ML เพื่อคืนค่าความเชื่อมั่นเพื่อยืนยันว่าใบหน้าตรงกันหรือไม่ การวนซ้ำครั้งต่อไปจะดำเนินการเพื่อปรับปรุงการจับคู่หรือประกาศผลทั้งนี้ขึ้นอยู่กับสิ่งนั้น

สรุปแล้ว

เครื่องจักรเริ่มฉลาดขึ้นและไม่มีใครปฏิเสธได้ ณ จุดนี้ คุณเลือกได้ว่าต้องการนั่งดูเครื่องจักรที่ฉลาดขึ้นหรือต้องการเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงนี้อย่างจริงจัง ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับสาขานี้คือเปิดกว้างและเชิญชวนผู้คนจากภูมิหลังที่แตกต่างกัน ตั้งแต่วิทยาการคอมพิวเตอร์ไปจนถึงจิตวิทยา เศรษฐศาสตร์ ไปจนถึงวิศวกรรมไฟฟ้า และอื่นๆ

ที่ upGrad เราสามารถพูดได้อย่างมั่นใจว่าถ้าคุณมีแรงบันดาลใจมากพอ คุณสามารถสร้างอาชีพที่ประสบความสำเร็จในการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยคำแนะนำเฉพาะและหลักสูตรที่เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม การรับรองขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่องและระบบคลาวด์ จะแนะนำให้คุณรู้จักกับ ML ที่ครบถ้วน ตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงระดับสูง โปรแกรมนี้ประกอบด้วยการมอบหมายงานจริงจำนวนมากและโครงการสำคัญที่จะช่วยให้คุณคุ้นเคยกับอัลกอริทึมและเทคนิค ML