使用机器学习进行面部识别：涉及的步骤列表

机器学习已经影响了当今世界的所有运营领域。 因此，您很可能已经感受到机器学习在日常生活中的影响，无论您是否专业参与其中。 您也很有可能已经在使用依赖机器学习的各种工具和产品。 其中包括 Alexa 或 Siri 等智能助手、智能电视和自动驾驶汽车等。

即使是看似简单的日常应用程序，如 Netflix，也使用数据和机器学习来预测在哪些位置显示哪些标题，具体取决于用户行为和其他事情。 同样，其他流媒体平台，如 Hotstar、Prime、Spotify、Apple Music 也都依赖机器学习。 甚至社交媒体平台也使用 ML 算法为用户提供更加个性化的体验并提供他们想要的内容。 亚马逊、Flipkart 等购物平台也是如此。

机器学习及其应用的清单不胜枚举。 在该列表中，从消费品的角度和研究的角度来看，更重要的用例之一是面部识别或使用机器学习的面部识别。 本博客将介绍什么是人脸识别以及它如何与机器学习一起工作。

什么是人脸识别？

人脸识别是指赋予机器、工具和软件识别或验证不同面部特征的能力的过程。 它的主要用例是用于安全和生物识别设置，尽管它也同样用于各个领域。

人脸识别是备受院士和创新者关注的技术之一。 时至今日，实践中存在许多不同的人脸识别技术。 这些系统中的大多数都基于人脸上的各种节点工作。 从与这些点相关的变量中得出的值有助于识别一个人。 这种技术允许应用程序快速准确地识别个人，并且对于安全上下文非常有用。 这些技术随着 3-D 建模等新方法不断发展，这有助于克服当前流程的缺点。

人脸识别技术具有许多优点，特别是与其他生物识别技术相比。 首先，这是一种完全非侵入性的性质，因为它不需要与被验证的人接触。 只需简单的扫描即可完成工作。 即使从远处也可以轻松捕获面部图像并根据需要进行分析。

由于这些好处以及更多好处，人们不断进行研究以使人脸识别技术更加有效和复杂。 在很大程度上，机器学习已经能够简化很多事情并提供高效的人脸识别算法和系统。 它仍然是一个不断发展的领域，但机器学习人脸识别的开端已经取得了丰硕的成果。

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让我们看看机器学习在使人脸识别更加高效和复杂方面的作用。

使用机器学习进行人脸识别

随着机器学习、深度学习、人工智能等相关技术的进步，人脸识别技术不断成熟和发展。 例如，机器学习算法可以快速查找、捕捉、收集、分析和检索不同的面部特征和细微差别，以将它们与预先存在的图像进行匹配以形成连接。 人脸识别中的机器学习已经在包括安全和生物识别在内的各个领域证明了自己的实力，但不仅限于此。

使用机器学习进行面部识别的确切工作原理有点技术性，超出了这篇关于使用机器学习进行面部识别的介绍性文章的范围。 因此，在本文中，让我们考虑机器成功正确识别人脸需要解决的五个广泛问题。 以下是这五个问题：

1.人脸检测

正确识别人脸的过程始于首先从一组对象中检测人脸。 到目前为止，许多智能手机相机都带有内置的人脸检测模块。 它还适用于 Facebook、Instagram、Snapchat 等社交媒体平台，用户可以使用这些平台为他们的照片添加不同的效果和滤镜。

2. 人脸对齐

不直视相机或远离焦点的人脸被计算机解释为完全不同的人脸。 这就是为什么需要机器学习算法来规范化相关人脸，使其看起来与存储在数据库中的人脸一致。 这通常通过使用通用面部标志来完成。 这些可能包括眼睛外侧、鼻子顶部、下巴底部等。然后，使用不同的数据点重复训练 ML 算法以定位面部上的这些点并将它们转向中心以对齐以匹配数据库。

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4. 特征提取

这是另一个关键步骤，它有助于从人脸中提取所有基本特征和特征，然后有助于最终将人脸与数据库中的其他人脸匹配。 很长一段时间，并不清楚应该提取和寻找哪个特征。 最终，研究人员得出结论，最好让机器和算法识别它需要收集的特征以实现最佳匹配。 用技术术语来说，这个过程可以称为嵌入，它使用深度卷积神经网络来训练自己。 然后，它会生成面部的多个测量值，从而更容易将面部与其他面部区分开来。

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5.人脸识别

一旦在特征提取阶段提取了面部的独特特征和测量值，就需要另一种 ML 算法来将这些测量值与数据库中存储的其他面部进行匹配。 数据库中最接近特征的人脸将与输入人脸匹配。

6.人脸验证

人脸验证是使用机器学习过程的整个人脸识别过程的最后一步。 其中，ML算法需要返回一个置信度值来确认人脸是否匹配。 根据这一点，执行下一次迭代以改进匹配或声明结果。

综上所述

机器变得越来越智能，这是不可否认的。 在这一点上，您可以选择是想坐下来看着机器变得更智能，还是想积极参与这种变化。 这个领域最好的部分是它对来自不同背景的人开放并邀请他们，从计算机科学到心理学，从经济学到电气工程等等。

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