خوارزمية التعرف على الوجه

أو. تعريف التعرف على الوجوه

بدأت تقنية التعرف على الوجه في أوائل فترة s وهي تطبيق نموذجي في رؤية الكمبيوتر (CV). رؤية الكمبيوتر تنتمي إلى التعلم العميق (DL).

في الوقت نفسه ، يعد التعرف على الوجه أيضًا نوعًا من تقنية تحديد الهوية البيومترية. تقنيات تحديد الهوية البيومترية الأخرى تشمل: بصمة الإصبع ، القزحية ، الصوت ، الوريد ، شبكية العين. بالمقارنة مع التقنيات الحيوية الأخرى ، يتميز التعرف على الوجه بخصائص عدم الاتصال ، وغير إلزامي ، ومريحة ، والمعالجة المتوازية وما إلى ذلك.

مقارنة بين التقنيات الحيوية المختلفة

الغرض من التعرف على الوجوه هو الحكم وتحديد معلومات الوجوه في الصور ومقاطع الفيديو (تتكون مقاطع الفيديو من صور) ، واكتشاف الوجوه في الصور ومقاطع الفيديو وتحديدها وتتبعها.

Ⅱ. تصنيف خوارزميات التعرف على الوجه

الميزات التقليدية التي صممها الإنسان وتقنيات التعلم الآلي ، بما في ذلك الأساليب الهندسية والأساليب الشاملة والأساليب القائمة على الميزات والأساليب الهجينة.

تعتمد أساليب التعلم العميق الحالية على الشبكات العصبية العميقة (DNN) والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) المدربة على مجموعات البيانات الكبيرة.

السبب في أن الاستخدام المبكر لخوارزمية وجه التعلم العميق CNN لم يكن فعالًا كان بسبب عدم كفاية قوة الحوسبة وحجم البيانات.

في هذه المرحلة ، بدعم من البيانات الكبيرة وقوة الحوسبة ، دقة التعرف على الوجه من مختلف الخوارزميات بالفعل عالية جدا. لقد حقق وجه الوجه العميق في فيسبوك دقة على حساب LFW ، ثم حققه وجه جوجل على LFW. دقة دقة. اتجاه التطوير الحالي في مجال التعرف على الوجوه خفيف الوزن (سهل النشر إلى المحطات الطرفية المتنقلة) ونمطية قائمة على الأجهزة.

أو. عملية التعرف على الوجوه

1. كشف الوجه.

يُستخدم كاشف الوجه للعثور على موقع الوجوه في الصورة ، وإذا كانت هناك وجوه ، يُعيد إحداثيات الصندوق الذي يحتوي على كل وجه.

2. محاذاة الوجه.

الهدف من محاذاة الوجه هو قياس وقص صورة الوجه باستخدام مجموعة من النقاط المرجعية الموجودة في مواقع ثابتة في الصورة. تتطلب هذه العملية عادة استخدام كاشف نقاط مميزة للعثور على مجموعة من معالم الوجه ، في حالة المحاذاة البسيطة ثنائية الأبعاد ، للعثور على أفضل تحويل للتقارب يناسب نقطة المرجعية. يمكن لخوارزميات المحاذاة ثلاثية الأبعاد الأكثر تعقيدًا أيضًا تحقيق واجهة الوجه ، أي ضبط شكل الوجه للوجه إلى الأمام.

3. تمثيل الوجه.

في مرحلة تمثيل الوجه ، يتم تحويل قيم البكسل لصورة الوجه إلى ناقلات ميزات مدمجة وقابلة للتمييز ، والتي تسمى أيضًا القوالب. من الناحية المثالية ، يجب أن ترسم جميع وجوه نفس الموضوع إلى متجهات ميزة مماثلة.

4. مطابقة الوجه.

في كتلة البناء المطابقة للوجه ، تتم مقارنة قالبين ، مما يؤدي إلى درجة تشابه تعطي احتمال أن ينتمي كلاهما إلى نفس الموضوع.

أو. تطبيق التعرف على الوجوه

أو. صعوبات في تقنية التعرف على الوجوه

وضعية رأس

تستهدف معظم خوارزميات التعرف على الوجه بشكل أساسي صور الوجه الأمامية وشبه الأمامية. عندما يكون انحراف درجة الصوت أو اليسار واليمين شديدًا نسبيًا ، سينخفض معدل التعرف على خوارزمية التعرف على الوجه بشكل حاد.

العمر

من ناحية أخرى ، فإن فترة صلاحية بطاقة الهوية الخاصة ببلدي هي عادة 20 عامًا. خلال 20 عامًا ، سيتغير مظهر الجميع حتمًا كثيرًا ، لذلك هناك أيضًا مشكلات كبيرة في تحديد صور بطاقة الهوية.

مغطى

غطي وجهك بالنظارات والقبعات وما إلى ذلك.

ظروف الإضاءة

تعبيرات الوجه البشري.

مستوى صقل التعبيرات وتنويع فئات التعبير.

الوجه لمكافحة التزييف

وجه مزيف ، كيفية اكتشاف الليفينيس.

أو. أعتقد

الخصوصية والأمان

>P> ضمان موافقة مستنيرة وصريحة. قال لي يانهونغ أن الجميع على استعداد للتجارة الخصوصية للراحة. في الصين ، بسبب شمولية الناس للتقنيات الجديدة ، تم كسر هذه العناصر الثلاثة لـ AI بشكل شامل ، ولا يهتم الناس بالبيانات التي تسمى "الخصوصية الشخصية". في الآونة الأخيرة ، تم نطق أول حالة للتعرف على الوجوه في هانغتشو. تم التعرف على مشتري المنزل عن طريق الوجه ، ويجب أن تعطي حالات قتل البيانات الضخمة ، وما إلى ذلك ، بعض الإلهام لمؤسسات الأبحاث ذات الصلة للتعرف على الوجوه المحلية ، والوكالات الحكومية ، ومستخدمو منتجات تكنولوجيا التعرف على الوجه.

التكنولوجيا ليست مثالية

في الوقت الحالي ، تفتقر تقنية التعرف على الوجه إلى تحديد الأشخاص ذوي اللون ، والتمييز بين جنس الإناث ، والتوائم ، وما إلى ذلك ، التي تنطوي على قضايا مثل التمييز العنصري والتمييز الجنسي.

مشكلة انتحال الصورة ، وكيفية تعزيز الكشف عن liveness.

حماية البيانات

كيفية ضمان أمن البيانات في عملية جمع بيانات التعرف على الوجوه ونقلها وتخزينها واستخدامها وتدميرها.

سواء تم استخدامه من قبل الوكالات الحكومية ، أو ما إذا كان ينتهك الحرية الديمقراطية وحقوق الإنسان!

عادة ، على سبيل المثال ، في المسلسلات التلفزيونية الأمريكية (شخص محل اهتماميُعتقد أن مشاهد المراقبة في أي وقت وفي أي مكان والتعرف على الوجه غير راغبة في الرؤية.

6 مبادئ يتبعها عمل بحث التعرف على الوجه من مايكروسوفت

أو. الشركات التمثيلية للتعرف على الوجوه

في الوقت الحالي ، في مجال التعرف على الوجوه ، الشركات الصينية نشطة للغاية ومميزة. تشمل الشركات التمثيلية Sensetime و MEGVII و YITU و Cloudwalk و Hikvision و Baidu و Alibaba و Tencent. تشمل المؤسسات البحثية فريق تانغ شياو من جامعة هونغ كونغ الصينية (في الواقع الفريق الفني للكبار ، ومؤسس ميغفي درس أيضا تحت إشراف الأستاذ تانغ شياو).

هناك العديد من الإنجازات في مجال التعرف على الوجه في وقت مبكر من الشركات الأجنبية ، مثل الوجه العميق من الفيسبوك وfacenet من جوجل. بسبب السياسة والاعتبارات القانونية ، فقد كان غير نشط في السنوات الأخيرة. الشركات التمثيلية هي جوجل ، ميكروسوفت ، فاسيبوك ، إلخ. في يون ، أعلنت IBM أنها ستسحب تقنية التعرف على الوجه وتغلق جميع عمليات البحث والتطوير ذات الصلة.