數據收集如何在開發麵部識別模型中發揮關鍵作用

人類擅長識別面孔，但我們也很自然地解釋表情和情緒。 研究表明，我們可以識別個人熟悉的面孔 380ms 演示後和陌生面孔的 460 毫秒。 然而，這種人類本質上的品質現在在人工智能和計算機視覺領域有了競爭對手。 這些開創性技術正在幫助開發能夠比以往更準確、更有效地識別人臉的解決方案。

這些最新的創新和非侵入性技術使生活變得更簡單和令人興奮。 人臉識別技術已經成長為一項快速發展的技術。 2020年人臉識別市場估值為 的美元3.8億元，到 2025 年，同樣的規模將翻一番 – 預計將超過 8.5 億美元。

什麼是人臉識別？

面部識別技術映射面部特徵並根據存儲的面部指紋數據幫助識別一個人。 這種生物識別技術使用深度學習算法將存儲的面部指紋與實時圖像進行比較。 人臉檢測軟件還將捕獲的圖像與圖像數據庫進行比較以找到匹配項。

面部識別已在許多應用中用於增強機場的安全性， 幫助執法機構偵查罪犯、法醫分析和其他監視系統.

面部識別是如何工作的？

人臉識別軟件始於 人臉識別數據採集 和使用計算機視覺進行圖像處理。 這些圖像經過高水平的數字篩選，以便計算機可以區分人臉、圖片、雕像，甚至海報。 通過使用機器學習，可以識別數據集中的模式和相似性。 ML 算法通過識別面部特徵模式來識別任何給定圖像中的面部：

• 臉的高寬比
• 臉的顏色
• 每個特徵的寬度——眼睛、鼻子、嘴巴等。
• 特色

由於不同的人臉有不同的特徵，人臉識別軟件也是如此。 但是，一般來說，任何面部識別都使用以下過程：

1. 面部檢測

   面部技術系統識別和識別人群中或單獨的面部圖像。 技術進步使軟件更容易檢測面部圖像，即使姿勢有輕微變化——面對相機或遠離相機。

2. 面部分析

   接下來是對捕獲的圖像的分析。 一個 人臉識別系統 用於準確識別獨特的面部特徵，例如眼睛之間的距離、鼻子的長度、口鼻之間的空間、前額的寬度、眉毛的形狀和其他生物特徵。

   人臉的明顯可識別特徵稱為節點，每張人臉大約有80個節點。 通過映射人臉、識別幾何形狀和測光，可以使用 識別數據庫 準確。

3. 圖像轉換

   在捕獲人臉圖像後，模擬信息會根據人的生物特徵轉換為數字數據。 自從 機器學習 算法只識別數字，將面部圖轉換為數學公式變得相關。 然後將面部的這種數字表示（也稱為面部指紋）與面部數據庫進行比較。

4. 尋找比賽

   最後一步是將您的面部指紋與幾個已知面部數據庫進行比較。 該技術試圖將您的特徵與數據庫中的特徵相匹配。