Yüz Tanıma Modellerinin Geliştirilmesinde Veri Toplama Nasıl Önemli Bir Rol Oynar?

İnsanlar yüzleri tanımakta ustadır, ancak aynı zamanda ifadeleri ve duyguları da oldukça doğal bir şekilde yorumlarız. Araştırmalar, içimizde kişisel olarak tanıdık yüzleri tanımlayabileceğimizi söylüyor. 380ms sunumdan sonra ve tanıdık olmayan yüzler için 460ms. Ancak, özünde insan olan bu niteliğin artık yapay zeka ve Bilgisayarla Görme alanında bir rakibi var. Bu öncü teknolojiler, insan yüzlerini her zamankinden daha doğru ve verimli bir şekilde tanıyan çözümler geliştirmeye yardımcı oluyor.

Bu en son yenilikçi ve müdahaleci olmayan teknolojiler, hayatı daha basit ve heyecan verici hale getirdi. Yüz tanıma teknolojisi hızla gelişen bir teknoloji haline geldi. 2020'de yüz tanıma pazarının değeri şu şekildeydi: $ 3.8 milyarve aynısının 2025 yılına kadar iki katına çıkması planlanıyor - 8.5 milyar doların üzerinde olacağı tahmin ediliyor.

Yüz Tanıma Nedir?

Yüz tanıma teknolojisi, yüz özelliklerini eşler ve saklanan yüz izi verilerine göre bir kişinin tanımlanmasına yardımcı olur. Bu biyometrik teknoloji, saklanan yüz baskısını canlı görüntü ile karşılaştırmak için derin öğrenme algoritmaları kullanır. Yüz algılama yazılımı, bir eşleşme bulmak için yakalanan görüntüleri bir görüntü veritabanıyla da karşılaştırır.

Havaalanlarında güvenliği artırmak için birçok uygulamada yüz tanıma kullanılmıştır, kolluk kuvvetlerine suçluları, adli analizleri ve diğer gözetim sistemlerini tespit etmede yardımcı olur.

Yüz tanıma nasıl çalışır?

Yüz tanıma yazılımı ile başlar yüz tanıma veri toplama ve Computer Vision kullanarak görüntü işleme. Görüntüler, bilgisayarın bir insan yüzü, bir resim, bir heykel ve hatta bir poster arasında ayrım yapabilmesi için yüksek düzeyde dijital taramadan geçer. Makine öğrenimi kullanılarak veri setindeki örüntüler ve benzerlikler belirlenir. ML algoritması, yüz özelliği modellerini tanıyarak herhangi bir görüntüdeki yüzü tanımlar:

• Yüzün yüksekliğinin genişliğine oranı
• yüzün rengi
• Her özelliğin genişliği – gözler, burun, ağız ve daha fazlası.
• Ayırt edici özellikleri

Farklı yüzlerin farklı özellikleri olduğu gibi, yüz tanıma yazılımları da farklıdır. Bununla birlikte, genel olarak, herhangi bir yüz tanıma aşağıdaki prosedürü kullanarak çalışır:

1. Yüz algılama

   Yüz teknolojisi sistemleri, bir kalabalığın veya bireysel olarak bir yüz görüntüsünü tanır ve tanımlar. Teknolojik ilerlemeler, yazılımın duruşta küçük bir değişiklik olduğunda bile yüz görüntülerini algılamasını kolaylaştırdı - kameraya bakarken veya kameradan uzağa bakarken.

2. Yüz analizi

   Sonraki, yakalanan görüntünün analizidir. A yüz tanıma sistemi gözler arasındaki mesafe, burnun uzunluğu, ağız ve burun arasındaki boşluk, alın genişliği, kaşların şekli ve diğer biyometrik özellikler gibi benzersiz yüz özelliklerini doğru bir şekilde tanımlamak için kullanılır.

   Bir insan yüzünün belirgin ve tanınabilir özelliklerine düğüm noktaları denir ve her insan yüzünün yaklaşık 80 düğüm noktası vardır. Yüzü haritalayarak, geometriyi tanıyarak ve fotometriyi kullanarak yüzleri analiz etmek ve tanımlamak mümkündür. tanıma veritabanları doğru.

3. Görüntü Dönüştürme

   Bir yüzün görüntüsü alındıktan sonra, analog bilgiler kişinin biyometrik özelliklerine dayalı olarak dijital verilere dönüştürülür. Dan beri makine öğrenme algoritmalar sadece sayıları tanır, yüz haritasını matematiksel bir formüle dönüştürmek uygun hale gelir. Yüz izi olarak da bilinen yüzün bu sayısal temsili daha sonra bir yüz veritabanıyla karşılaştırılır.

4. Bir eşleşme bulmak

   Son adım, yüz baskınızı bilinen yüzlerin çeşitli veritabanlarıyla karşılaştırmaktır. Teknoloji, özelliklerinizi veritabanındaki özelliklerle eşleştirmeye çalışır.