使用機器學習進行面部識別：涉及的步驟列表

機器學習已經影響了當今世界的所有運營領域。 因此，您很可能已經感受到機器學習在日常生活中的影響，無論您是否專業參與其中。 您也很有可能已經在使用依賴機器學習的各種工具和產品。 其中包括 Alexa 或 Siri 等智能助手、智能電視和自動駕駛汽車等。

即使是看似簡單的日常應用程序，如 Netflix，也使用數據和機器學習來預測在哪些位置顯示哪些標題，具體取決於用戶行為和其他事情。 同樣，其他流媒體平台，如 Hotstar、Prime、Spotify、Apple Music 也都依賴機器學習。 甚至社交媒體平台也使用 ML 算法為用戶提供更加個性化的體驗並提供他們想要的內容。 亞馬遜、Flipkart 等購物平台也是如此。

機器學習及其應用的清單不勝枚舉。 在該列表中，從消費品的角度和研究的角度來看，更重要的用例之一是面部識別或使用機器學習的面部識別。 本博客將介紹什麼是人臉識別以及它如何與機器學習一起工作。

什麼是人臉識別？

人臉識別是指賦予機器、工具和軟件識別或驗證不同面部特徵的能力的過程。 它的主要用例是用於安全和生物識別設置，儘管它也同樣用於各個領域。

人臉識別是備受院士和創新者關注的技術之一。 時至今日，實踐中存在許多不同的人臉識別技術。 這些系統中的大多數都基於人臉上的各種節點工作。 從與這些點相關的變量中得出的值有助於識別一個人。 這種技術允許應用程序快速準確地識別個人，並且對於安全上下文非常有用。 這些技術隨著 3-D 建模等新方法不斷發展，這有助於克服當前流程的缺點。

人臉識別技術具有許多優點，特別是與其他生物識別技術相比。 首先，這是一種完全非侵入性的性質，因為它不需要與被驗證的人接觸。 只需簡單的掃描即可完成工作。 即使從遠處也可以輕鬆捕獲面部圖像並根據需要進行分析。

由於這些好處以及更多好處，人們不斷進行研究以使人臉識別技術更加有效和復雜。 在很大程度上，機器學習已經能夠簡化很多事情並提供高效的人臉識別算法和系統。 它仍然是一個不斷發展的領域，但機器學習人臉識別的開端已經取得了豐碩的成果。

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讓我們看看機器學習在使人臉識別更加高效和復雜方面的作用。

使用機器學習進行人臉識別

隨著機器學習、深度學習、人工智能等相關技術的進步，人臉識別技術不斷成熟和發展。 例如，機器學習算法可以快速查找、捕捉、收集、分析和檢索不同的面部特徵和細微差別，以將它們與預先存在的圖像進行匹配以形成連接。 人臉識別中的機器學習已經在包括安全和生物識別在內的各個領域證明了自己的實力，但不僅限於此。

使用機器學習進行面部識別的確切工作原理有點技術性，超出了這篇關於使用機器學習進行面部識別的介紹性文章的範圍。 因此，在本文中，讓我們考慮機器成功正確識別人臉需要解決的五個廣泛問題。 以下是這五個問題：

1.人臉檢測

正確識別人臉的過程始於首先從一組對像中檢測人臉。 到目前為止，許多智能手機相機都帶有內置的人臉檢測模塊。 它還適用於 Facebook、Instagram、Snapchat 等社交媒體平台，用戶可以使用這些平台為他們的照片添加不同的效果和濾鏡。

2. 人臉對齊

不直視相機或遠離焦點的人臉被計算機解釋為完全不同的人臉。 這就是為什麼需要機器學習算法來規範化相關人臉，使其看起來與存儲在數據庫中的人臉一致。 這通常通過使用通用面部標誌來完成。 這些可能包括眼睛外側、鼻子頂部、下巴底部等。然後，使用不同的數據點重複訓練 ML 算法以定位面部上的這些點並將它們轉向中心以對齊以匹配數據庫。

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4. 特徵提取

這是另一個關鍵步驟，它有助於從人臉中提取所有基本特徵和特徵，然後有助於最終將人臉與數據庫中的其他人臉匹配。 很長一段時間，並不清楚應該提取和尋找哪個特徵。 最終，研究人員得出結論，最好讓機器和算法識別它需要收集的特徵以實現最佳匹配。 用技術術語來說，這個過程可以稱為嵌入，它使用深度卷積神經網絡來訓練自己。 然後，它會生成面部的多個測量值，從而更容易將面部與其他面部區分開來。

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5.人臉識別

一旦在特徵提取階段提取了面部的獨特特徵和測量值，就需要另一種 ML 算法來將這些測量值與數據庫中存儲的其他面部進行匹配。 數據庫中最接近特徵的人臉將與輸入人臉匹配。

6.人臉驗證

人臉驗證是使用機器學習過程的整個人臉識別過程的最後一步。 其中，ML算法需要返回一個置信度值來確認人臉是否匹配。 根據這一點，執行下一次迭代以改進匹配或聲明結果。

綜上所述

機器變得越來越智能，這是不可否認的。 在這一點上，您可以選擇是想坐下來看著機器變得更智能，還是想積極參與這種變化。 這個領域最好的部分是它對來自不同背景的人開放並邀請他們，從計算機科學到心理學，從經濟學到電氣工程等等。

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