การจดจำใบหน้าสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์

การเก็บรวบรวมข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาแบบจำลองการจดจำใบหน้าอย่างไร

มนุษย์เชี่ยวชาญในการจดจำใบหน้า แต่เรายังตีความการแสดงออกและอารมณ์ได้อย่างเป็นธรรมชาติอีกด้วย การวิจัยระบุว่าเราสามารถระบุใบหน้าที่คุ้นเคยเป็นการส่วนตัวได้ภายใน 380ms หลังจากนำเสนอและ 460ms สำหรับใบหน้าที่ไม่คุ้นเคย อย่างไรก็ตาม คุณภาพที่เป็นเนื้อแท้ของมนุษย์ขณะนี้มีคู่แข่งในด้านปัญญาประดิษฐ์และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เทคโนโลยีผู้บุกเบิกเหล่านี้กำลังช่วยพัฒนาโซลูชันที่จดจำใบหน้ามนุษย์ได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากกว่าที่เคย

เทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมและไม่ล่วงล้ำล่าสุดเหล่านี้ทำให้ชีวิตง่ายขึ้นและน่าตื่นเต้น เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าได้เติบโตขึ้นเป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว ในปี 2020 ตลาดการจดจำใบหน้ามีมูลค่าที่ $ 3.8 พันล้านและขนาดเดียวกันนี้จะมีขนาดเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าภายในปี 2025 - คาดว่าจะมีมูลค่ามากกว่า 8.5 พันล้านดอลลาร์

การจดจำใบหน้าคืออะไร?

เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าจะจับคู่คุณสมบัติใบหน้าและช่วยระบุตัวบุคคลตามข้อมูลใบหน้าที่เก็บไว้ เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์นี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อเปรียบเทียบการพิมพ์ใบหน้าที่เก็บไว้กับภาพสด ซอฟต์แวร์ตรวจจับใบหน้ายังเปรียบเทียบภาพที่ถ่ายไว้กับฐานข้อมูลของภาพเพื่อค้นหาคู่ที่ตรงกัน

การจดจำใบหน้าถูกนำมาใช้ในหลาย ๆ แอพพลิเคชั่นเพื่อเพิ่มความปลอดภัยในสนามบิน ช่วยหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายในการตรวจหาอาชญากร การวิเคราะห์ทางนิติเวช และระบบการเฝ้าระวังอื่น ๆ.

การจดจำใบหน้าทำงานอย่างไร

ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าเริ่มต้นด้วย การเก็บรวบรวมข้อมูลการจดจำใบหน้า และการประมวลผลภาพด้วยคอมพิวเตอร์วิชั่น รูปภาพได้รับการคัดกรองด้วยระบบดิจิตอลในระดับสูง เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถแยกความแตกต่างระหว่างใบหน้ามนุษย์ รูปภาพ รูปปั้น หรือแม้แต่โปสเตอร์ โดยการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง จะสามารถระบุรูปแบบและความคล้ายคลึงในชุดข้อมูลได้ อัลกอริธึม ML ระบุใบหน้าในภาพที่กำหนดโดยจดจำรูปแบบใบหน้า:

  • อัตราส่วนความสูงต่อความกว้างของใบหน้า
  • สีของใบหน้า
  • ความกว้างของแต่ละฟีเจอร์ – ตา จมูก ปาก และอื่นๆ
  • คุณสมบัติที่โดดเด่น

เนื่องจากใบหน้าที่แตกต่างกันมีคุณสมบัติที่แตกต่างกัน ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าก็เช่นกัน อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไป การจดจำใบหน้าจะทำงานโดยใช้ขั้นตอนต่อไปนี้:

  1. การตรวจจับใบหน้า

    ระบบเทคโนโลยีใบหน้าจดจำและระบุภาพใบหน้าในกลุ่มหรือเป็นรายบุคคล ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้ซอฟต์แวร์ตรวจจับภาพใบหน้าได้ง่ายขึ้น แม้ว่าจะมีท่าทางที่เปลี่ยนแปลงไปเล็กน้อย ไม่ว่าจะเป็นการหันหน้าเข้าหากล้องหรือละสายตาจากกล้องก็ตาม

  2. การวิเคราะห์ใบหน้า

    การวิเคราะห์ใบหน้าเพื่อการจดจำใบหน้า ต่อไปเป็นการวิเคราะห์ภาพที่ถ่าย อา ระบบจดจำใบหน้า ใช้เพื่อระบุลักษณะเฉพาะของใบหน้าอย่างแม่นยำ เช่น ระยะห่างระหว่างดวงตา ความยาวของจมูก ช่องว่างระหว่างปากกับจมูก ความกว้างของหน้าผาก รูปร่างของคิ้ว และคุณลักษณะทางชีวมิติอื่นๆ

    ลักษณะเฉพาะที่ชัดเจนและจดจำได้ของใบหน้ามนุษย์เรียกว่าจุดปมประสาท และใบหน้ามนุษย์ทุกหน้ามีจุดปมประมาณ 80 จุด การทำแผนที่ใบหน้า การจดจำรูปทรงเรขาคณิต และการวัดแสง ทำให้สามารถวิเคราะห์และระบุใบหน้าโดยใช้ ฐานข้อมูลการรับรู้ ถูกต้อง

  3. การแปลงภาพ

    หลังจากจับภาพใบหน้าแล้ว ข้อมูลแอนะล็อกจะถูกแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัลตามคุณสมบัติไบโอเมตริกซ์ของบุคคล ตั้งแต่ เรียนรู้เครื่อง อัลกอริธึมจะจดจำเฉพาะตัวเลข การแปลงแผนที่ใบหน้าเป็นสูตรทางคณิตศาสตร์จึงมีความสำคัญ การแสดงตัวเลขของใบหน้านี้ หรือที่เรียกว่าใบหน้า จากนั้นเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลของใบหน้า

  4. การหาคู่

    ขั้นตอนสุดท้ายคือการเปรียบเทียบการพิมพ์ใบหน้าของคุณกับฐานข้อมูลใบหน้าที่รู้จักหลายฐานข้อมูล เทคโนโลยีพยายามจับคู่คุณสมบัติของคุณกับคุณสมบัติในฐานข้อมูล

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้

ภาพที่ตรงกันมักจะส่งคืนพร้อมชื่อและที่อยู่ของบุคคล หากข้อมูลดังกล่าวหายไป ข้อมูลที่บันทึกไว้ในฐานข้อมูลจะถูกใช้ 

การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า

การใช้งานในอุตสาหกรรมการจดจำใบหน้า

  • เราทุกคนรู้จัก Face ID ของ Apple ที่ช่วยให้ผู้ใช้ล็อกและปลดล็อกโทรศัพท์และลงชื่อเข้าใช้แอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็ว
  • McDonald's ใช้การจดจำใบหน้าในร้านญี่ปุ่นเพื่อประเมินคุณภาพการบริการลูกค้า ใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อตรวจสอบว่าเซิร์ฟเวอร์กำลังช่วยเหลือลูกค้าด้วยรอยยิ้มหรือไม่
  • Covergirl ใช้ ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า เพื่อช่วยลูกค้าเลือกเฉดสีรองพื้นที่เหมาะสม 
  • นอกจากนี้ MAC ยังใช้การจดจำใบหน้าที่ซับซ้อนเพื่อมอบประสบการณ์การช็อปปิ้งสไตล์อิฐและปูนแก่ลูกค้า โดยอนุญาตให้พวกเขา 'ลอง' แต่งหน้าโดยใช้กระจกเสริม 
  • CaliBurger ยักษ์ใหญ่ด้านอาหารฟาสต์ฟู้ดใช้ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าเพื่อให้ลูกค้าสามารถดูสินค้าที่ซื้อก่อนหน้านี้ เพลิดเพลินกับส่วนลดพิเศษ ดูคำแนะนำเฉพาะบุคคล และใช้โปรแกรมความภักดีของพวกเขา 
  • Cigna ยักษ์ใหญ่ด้านการดูแลสุขภาพของสหรัฐฯ ให้ลูกค้าของพวกเขาในจีนยื่นคำร้องประกันสุขภาพโดยใช้ลายเซ็นที่มีรูปถ่ายแทนการเขียนเป็นลายลักษณ์อักษร 

การเก็บรวบรวมข้อมูลสำหรับแบบจำลองการจดจำใบหน้า

เพื่อให้รูปแบบการจดจำใบหน้าทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ คุณต้องฝึกแบบจำลองนี้ในชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน

เนื่องจากไบโอเมตริกซ์ใบหน้าแตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าจึงควรเชี่ยวชาญในการอ่าน ระบุ และจดจำใบหน้าทุกใบหน้า ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อบุคคลแสดงอารมณ์ โครงหน้าจะเปลี่ยนไป ซอฟต์แวร์การจดจำควรได้รับการออกแบบเพื่อให้สามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ได้

วิธีแก้ปัญหาหนึ่งคือการรับภาพถ่ายของบุคคลหลายคนจากส่วนต่างๆ ของโลก และสร้างฐานข้อมูลที่ต่างกันของใบหน้าที่รู้จัก คุณควรถ่ายภาพจากหลายมุม มุมมอง และการแสดงออกทางสีหน้าที่หลากหลาย 

เมื่อรูปภาพเหล่านี้ถูกอัปโหลดไปยังแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ โดยกล่าวถึงการแสดงออกและมุมมองอย่างชัดเจน ก็จะสร้างฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ จากนั้นทีมควบคุมคุณภาพจะกลั่นกรองรูปภาพเหล่านี้เพื่อตรวจสอบคุณภาพได้อย่างรวดเร็ว วิธีการรวบรวมรูปภาพของบุคคลต่าง ๆ นี้สามารถส่งผลให้ฐานข้อมูลของรูปภาพคุณภาพสูงและมีประสิทธิภาพสูง

คุณจะไม่เห็นด้วยหรือไม่ว่าซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าจะไม่ทำงานอย่างเหมาะสมหากไม่มีระบบรวบรวมข้อมูลใบหน้าที่เชื่อถือได้

การเก็บข้อมูลใบหน้าเป็นพื้นฐานสำหรับประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า โดยให้ข้อมูลที่มีค่า เช่น ความยาวของจมูก ความกว้างของหน้าผาก รูปร่างของปาก หู ใบหน้า และอื่นๆ อีกมากมาย การใช้ข้อมูลการฝึกอบรม AI ระบบจดจำใบหน้าอัตโนมัติสามารถระบุใบหน้าได้อย่างถูกต้องท่ามกลางฝูงชนจำนวนมากในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกตามลักษณะใบหน้าของพวกเขา

หากคุณมีโครงการที่ต้องการชุดข้อมูลที่มีความน่าเชื่อถือสูงซึ่งสามารถช่วยคุณพัฒนาซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าที่ซับซ้อน Shaip เป็นตัวเลือกที่เหมาะสม เรามีคอลเล็กชั่นชุดข้อมูลใบหน้ามากมายที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมโซลูชันเฉพาะทางสำหรับโครงการต่างๆ 

หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการรวบรวม ระบบควบคุมคุณภาพ และเทคนิคการปรับแต่งของเรา ติดต่อเรา กับเราวันนี้.

แบ่งปันสังคม

คุณอาจจะชอบ