Makine Öğrenimi ile Yüz Tanıma: İlgili Adımların Listesi

Makine Öğrenimi, günümüz dünyasında tüm operasyon alanlarını etkilemiştir. Bu nedenle, profesyonel olarak ilgilenseniz de olmasanız da, makine öğreniminin günlük yaşamınızda etkisini zaten hissetmiş olmanız ihtimali vardır. Makine öğrenimine dayanan çeşitli araçları ve ürünleri zaten kullanıyor olmanız da oldukça olasıdır. Bunlar arasında Alexa veya Siri gibi akıllı asistanlar, akıllı TV'ler ve otomatik arabalar sayılabilir.

Netflix gibi görünüşte basit, günlük uygulamalar bile, kullanıcı davranışına ve diğer şeylere bağlı olarak hangi içeriklerin hangi konumlarda görüntüleneceğini tahmin etmek için verileri ve makine öğrenimini kullanır. Aynı şekilde, Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music gibi diğer akış platformları da bir veya diğerinde Machine Learning'e güvenir. Sosyal medya platformları bile, deneyimi kullanıcılar için daha kişisel hale getirmek ve istedikleri içeriği sunmak için ML algoritmalarını kullanır. Bu aynı zamanda Amazon, Flipkart vb. alışveriş platformları için de geçerlidir.

Liste, makine öğrenimi ve uygulaması için uzayıp gidiyor. Bu listede, hem tüketici ürünleri açısından hem de araştırma açısından daha önemli kullanım örneklerinden biri, Makine Öğrenimi kullanılarak yüz tanıma veya yüz tanımadır. Bu blog, yüz tanımanın ne olduğuna ve makine öğrenimi ile nasıl çalıştığına bakacaktır.

Yüz Tanıma nedir?

Yüz tanıma, makinelere, araçlara ve yazılımlara farklı yüz özelliklerini tanımlama veya doğrulama yeteneği verme sürecini ifade eder. Birincil kullanım durumu güvenlik ve biyometrik ayarlar içindir, ancak çeşitli alanlarda da eşit olarak kullanılır.

Yüz tanıma, hem akademisyenler hem de yenilikçiler tarafından büyük ilgi gören teknolojilerden biridir. Bugün itibariyle uygulamada çok sayıda farklı yüz tanıma tekniği bulunmaktadır. Bu sistemlerin çoğu, insan yüzündeki çeşitli düğüm noktalarına dayalı olarak çalışır. Bu noktalarla ilişkili değişkenlerden elde edilen değerler, bir kişinin tanımlanmasına yardımcı olur. Bu teknik, uygulamaların bireyleri hızlı ve doğru bir şekilde tanımlamasına olanak tanır ve güvenlik bağlamları için son derece yararlıdır. Bu teknikler, mevcut süreçlerin dezavantajlarının üstesinden gelmeye yardımcı olan 3 boyutlu modelleme gibi yeni yaklaşımlarla sürekli olarak gelişmektedir.

Yüz tanıma tekniği, özellikle diğer biyometrik tekniklerle karşılaştırıldığında sayısız faydalar sunar. Her şeyden önce, bu, doğrulanan kişiyle herhangi bir temas gerektirmediğinden tamamen invaziv olmayan bir yapıdır. Sadece basit tarama işi yapacak. Yüz görüntüleri, uzaktan bile kolayca yakalanabilir ve gerektiğinde analiz edilebilir.

Bu faydalar ve daha fazlası nedeniyle, yüz tanıma tekniklerini daha etkili ve karmaşık hale getirmek için sürekli devam eden araştırmalar vardır. Çoğunlukla, Makine Öğrenimi birçok şeyi basitleştirebildi ve verimli yüz tanıma algoritmaları ve sistemleri sağladı. Hala büyüyen bir alandır, ancak makine öğrenimi ile yüz tanımanın başlangıcı verimli olmuştur.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili kurslarımızı keşfedin

Yüz tanımayı daha verimli ve karmaşık hale getirmede Makine Öğreniminin rolüne bakalım.

Makine Öğrenimi ile Yüz Tanıma

Yüz tanıma teknikleri, makine öğrenimi, derin öğrenme, yapay zeka ve diğer ilgili teknolojilerdeki ilerlemenin yanı sıra sürekli olarak olgunlaştı ve gelişti. Örneğin, makine öğrenimi algoritmaları, bir bağlantı oluşturmak için önceden var olan görüntülerle eşleştirmek için farklı yüz özelliklerini ve nüansları hızla bulur, yakalar, toplar, analiz eder ve alır. Yüz tanımada makine öğrenimi, güvenlik ve biyometri de dahil olmak üzere, ancak bununla sınırlı olmamak üzere, çeşitli alanlardaki cesaretini zaten kanıtlamıştır.

Yüz tanımanın makine öğrenimi kullanarak tam olarak nasıl çalıştığı biraz teknik bir konudur ve makine öğrenimi kullanarak yüz tanımaya ilişkin bu giriş makalesinin kapsamının ötesine geçer. Bu makale için, bir yüzü başarılı ve doğru bir şekilde tanımak için makinelerin çözmesi gereken beş geniş sorunu ele alalım. İşte o beş sorun:

1. Yüz Algılama

Yüzleri doğru bir şekilde tanıma süreci, ilk olarak bir dizi nesneden yüzlerin algılanmasıyla başlar. Şimdiye kadar, birçok akıllı telefon kamerası, dahili bir yüz algılama modülü ile birlikte gelir. Ayrıca Facebook, Instagram, Snapchat gibi sosyal medya platformlarında da kullanılabilir, bu sayede kullanıcıların fotoğraflarına farklı efektler ve filtreler eklenebilir.

2. Yüz Hizalama

Doğrudan kameraya bakmayan veya odak noktasından uzaktaki yüzler bilgisayar tarafından tamamen farklı olarak yorumlanır. Bu nedenle, söz konusu yüzün veritabanında depolanan yüzlerle tutarlı görünmesini sağlamak için normalize etmek için bir makine öğrenme algoritmasına ihtiyaç vardır. Bu genellikle genel yüz işaretleri kullanılarak yapılır. Bunlar, gözlerin dışını, burnun üstünü, çenenin altını vb. içerebilir. Ardından, ML algoritması, yüzdeki bu noktaları bulmak ve eşleştirmek için hizalamak için merkeze doğru döndürmek için farklı veri noktaları kullanılarak tekrar tekrar eğitilir. veritabanı.

Kariyerinizi hızlandırmak için Makine Öğrenimi'ni dünyanın en iyi üniversitelerinden - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Gelişmiş Sertifika Programından çevrimiçi öğrenin .

4. Özellik Çıkarma

Bu, yüzün veritabanındaki diğer yüzlerle son eşleşmesine yardımcı olacak tüm temel özelliklerin ve karakteristiklerin yüzden çıkarılmasına yardımcı olan bir diğer önemli adımdır. Uzun bir süre, hangi özelliğin çıkarılması ve aranması gerektiği belirsizdi. Sonunda araştırmacılar, makinelerin ve algoritmaların en iyi eşleşme için toplaması gereken özellikleri tanımlamasına izin vermenin en iyisi olduğu sonucuna vardı. Teknik terimlerle, bu süreç gömme olarak adlandırılabilir ve kendini eğitmek için derin evrişimli sinir ağlarını kullanır. Ardından yüzün birden fazla ölçümünü oluşturarak yüzü diğer yüzlerden ayırt etmeyi kolaylaştırır.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili popüler Makalelerimizi okuyun

5. Yüz Tanıma

Özellik çıkarma aşamasında yüzün benzersiz özellikleri ve ölçümleri çıkarıldıktan sonra, bu ölçümleri veritabanında depolanan diğer yüzlerle eşleştirmek için başka bir ML algoritması gerekir. Veri tabanından özelliklere en yakın olan yüz, girdi yüzü için bir eşleşme olacaktır.

6. Yüz Doğrulama

Yüz doğrulama, makine öğrenimi sürecini kullanan tüm yüz tanıma sürecindeki son adımdır. Bunda, yüzün eşleşip eşleşmediğini doğrulamak için ML algoritmasının bir güven değeri döndürmesi gerekir. Buna bağlı olarak, eşleşmeyi iyileştirmek veya sonucu bildirmek için sonraki yinelemeler gerçekleştirilir.

Sonuç olarak

Makineler giderek daha akıllı hale geliyor ve bunu inkar etmek mümkün değil. Bu noktada, arkanıza yaslanıp makinelerin daha akıllı hale gelmesini izlemek mi yoksa aktif olarak bu değişimin bir parçası olmak mı istediğinizi seçmek size kalmış. Bu alanın en iyi yanı, bilgisayar bilimlerinden psikolojiye, ekonomiden elektrik mühendisliğine ve daha pek çok farklı geçmişe sahip insanlara açık ve davetkar olmasıdır.

upGrad'da, yeterince motive olursanız, Makine Öğrenimi alanında verimli bir kariyer inşa edebileceğinizi güvenle söyleyebiliriz. Özel rehberlik ve endüstri standardı müfredatla, Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikamız, sizi temel bilgilerden ileri seviyelere kadar eksiksiz ML yelpazesiyle tanıştıracaktır. Program, çok sayıda gerçek dünya ödevi ve makine öğrenimi algoritmaları ve teknikleri ile uğraşmanıza olanak tanıyan bir bitirme projesi içerir.