Facial Recognition

Розпізнавання обличчя - одна з провідних сфер застосування штучного інтелекту. Цей складний вид біометричної автентифікації здатний ідентифікувати та автентифікувати особу на основі характеристик обличчя на відео або зображенні з бібліотеки.

Важливість розпізнавання облич

Останніми роками спостерігається зростання витрат на технології розпізнавання облич. У 2021 році різко збільшився обсяг венчурного фінансування стартапів у сфері розпізнавання облич. Стрімке зростання складності цієї технології призвело до появи нових застосувань і бізнес-моделей у найрізноманітніших галузях, зокрема в охороні здоров'я, маркетингу, безпеці, проктології та транспорті.

Як працює розпізнавання облич

Розпізнавання облич використовує штучний інтелект і машинне навчання, щоб відрізнити людські обличчя від фону. Алгоритм починає зі сканування людських очей, потім рота, носа, райдужної оболонки, ніздрів і брів. Після фіксації всіх рис обличчя, подальша перевірка з використанням великих наборів даних, що включають як негативні, так і позитивні фотографії, демонструє, що обличчя є людським. Найпоширеніші методи розпізнавання обличчя включають ті, що базуються на рисах, зовнішності, досвіді та співставленні з шаблоном. Кожна з цих стратегій має свої переваги та недоліки.

Виявлення обличчя за допомогою підходів, заснованих на ознаках, спирається на такі характеристики, як очі та ніс. Результати такого підходу можуть відрізнятися залежно від умов шуму та освітлення. Крім того, підходи на основі зовнішності порівнюють риси фотографій облич за допомогою статистичного аналізу та машинного навчання.

У методі, що базується на знаннях, особа ідентифікується за заздалегідь визначеними критеріями. З огляду на роботу, необхідну для розробки чітко визначених норм, це може виявитися складним завданням. На противагу цьому, підходи на основі шаблонів порівнюють фотографії з раніше записаними шаблонами або рисами обличчя і пов'язують отримані результати для ідентифікації особи. Однак ця стратегія не враховує зміни розміру, положення та форми обличчя.

Системи розпізнавання обличчя

Комп'ютер оцінює візуальні дані та шукає заздалегідь визначений набір ознак, таких як форма голови людини та глибина розрізу повік. Створюється база даних маркерів обличчя, і зображення обличчя, яке відповідає мінімальному критерію схожості в базі даних, вказує на ймовірний збіг. Технології ідентифікації осіб, такі як машинний зір, моделювання та реконструкція, а також аналітика, потребують використання складних алгоритмів у сферах ML-DL та CNN, що експоненціально розширюються.

З розвитком технологій розпізнавання облич з'явилося кілька різних систем картографування та зберігання даних про обличчя, заснованих на комп'ютерному зорі та глибокому навчанні, з різним ступенем точності та ефективності. Існує, як правило, три методи:

• Традиційне розпізнавання обличчя
• Біометричне розпізнавання обличчя
• 3D розпізнавання обличчя

Традиційне розпізнавання обличчя

Існує два підходи. Один метод відомий як цілісне розпізнавання обличчя, і він передбачає огляд всього обличчя потенційного ідентифікатора, щоб знайти риси, які відповідають рисам цілі. На противагу цьому, розпізнавання обличчя за ознаками витягує відповідні розпізнавальні дані з обличчя, а потім застосовує їх до шаблону, який перевіряється на наявність можливих збігів.

• Програмне забезпечення для розпізнавання обличчя розпізнає обличчя ідентифікатора на зображенні - виявлення.
• Біометричні показники та аспекти обличчя, такі як розмір чола, форма очей, відстань між носом і губами, аналізуються за допомогою алгоритмів - аналіз.
• На цьому етапі програма може ідентифікувати обличчя, порівнюючи його відбиток з базою даних інших відбитків - ідентифікація.

Біометричне розпізнавання обличчя

У сфері сканерів обличчя біометрія шкіри та обличчя є актуальною проблемою, яка може значно підвищити точність технології розпізнавання осіб. Аналіз текстури шкіри аналізує певну ділянку шкіри суб'єкта, проводячи дуже точні вимірювання зморшок, пор і текстури за допомогою алгоритму.

3D розпізнавання обличчя

Цей метод будує тривимірне зображення обличчя, використовуючи його геометрію. Щоб розпізнати людину, він аналізує характерні риси її обличчя, такі як форма очниць, носа та підборіддя, де найлегше помітні кісткові структури. Ці зони унікальні одна від одної і не змінюються з часом. Аналізуючи геометрію твердих характеристик на обличчі, 3D-розпізнавання обличчя може досягти більшої точності, ніж його 2D-версія. Тривимірне розпізнавання обличчя використовує датчики для більш точного запису контурів обличчя. Сканування для 3D-розпізнавання обличчя можна проводити в повній темряві, на відміну від традиційних світлочутливих систем розпізнавання. Ще однією перевагою 3D-розпізнавання облич є можливість ідентифікувати об'єкт з кількох ракурсів, а не лише з фронтальної проекції.