데이터 수집이 안면 인식 모델 개발에 중요한 역할을 하는 방법

인간은 얼굴을 인식하는 데 능숙하지만 표정과 감정도 아주 자연스럽게 해석합니다. 연구에 따르면 우리는 그 안에서 개인적으로 친숙한 얼굴을 식별할 수 있습니다. 380ms 발표 후 낯선 얼굴은 460ms. 그러나 이 본질적으로 인간적인 특성은 이제 인공 지능과 컴퓨터 비전 분야에서 경쟁자가 되었습니다. 이러한 선구적인 기술은 사람의 얼굴을 그 어느 때보다 정확하고 효율적으로 인식하는 솔루션을 개발하는 데 도움이 됩니다.

이러한 최신 혁신적이고 비침해적인 기술은 삶을 더 단순하고 흥미롭게 만들었습니다. 얼굴 인식 기술은 빠르게 발전하는 기술로 성장했습니다. 2020년 안면 인식 시장의 가치는 $ 3.8 억, 그리고 2025년까지 그 규모가 두 배로 증가할 예정입니다. – 8.5억 달러 이상으로 예상됩니다.

얼굴 인식이란 무엇입니까?

얼굴 인식 기술은 얼굴 특징을 매핑하고 저장된 얼굴 지문 데이터를 기반으로 사람을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 생체 인식 기술은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 저장된 얼굴 지문을 라이브 이미지와 비교합니다. 또한 얼굴 감지 소프트웨어는 캡처된 이미지를 이미지 데이터베이스와 비교하여 일치하는 항목을 찾습니다.

안면 인식은 공항의 보안 강화를 위해 많은 애플리케이션에 사용되어 왔으며, 법 집행 기관이 범죄자, 포렌식 분석 및 기타 감시 시스템을 탐지하는 데 도움을 줍니다..

얼굴 인식은 어떻게 작동합니까?

얼굴 인식 소프트웨어는 다음과 같이 시작됩니다. 얼굴 인식 데이터 수집 Computer Vision을 사용한 이미지 처리. 이미지는 컴퓨터가 사람의 얼굴, 그림, 동상 또는 포스터를 구별할 수 있도록 높은 수준의 디지털 검사를 거칩니다. 머신 러닝을 사용하여 데이터 세트의 패턴과 유사성을 식별합니다. ML 알고리즘은 얼굴 특징 패턴을 인식하여 주어진 이미지에서 얼굴을 식별합니다.

• 얼굴의 높이 대 너비 비율
• 얼굴의 색
• 눈, 코, 입 등 각 기능의 너비.
• 고유 한 특징

얼굴마다 기능이 다르듯이 얼굴 인식 소프트웨어도 다릅니다. 그러나 일반적으로 모든 얼굴 인식은 다음 절차를 사용하여 작동합니다.

1. 얼굴 감지

   얼굴 기술 시스템은 군중 속에서 또는 개별적으로 얼굴 이미지를 인식하고 식별합니다. 기술 발전으로 인해 카메라를 바라보거나 시선을 돌리는 자세에 약간의 변화가 있는 경우에도 소프트웨어가 얼굴 이미지를 더 쉽게 감지할 수 있습니다.

2. 얼굴 분석

   다음은 캡처된 이미지의 분석입니다. ㅏ 얼굴 인식 시스템 눈 사이의 거리, 코의 길이, 입과 코 사이의 공간, 이마의 너비, 눈썹 모양 및 기타 생체 속성과 같은 고유한 얼굴 특징을 정확하게 식별하는 데 사용됩니다.

   사람 얼굴의 뚜렷하고 식별 가능한 특징을 결절점이라고 하며 모든 사람의 얼굴에는 약 80개의 결절점이 있습니다. 얼굴 매핑, 기하학 인식, 측광을 통해 얼굴 분석 및 식별이 가능합니다. 인식 데이터베이스 정확히.

3. 이미지 변환

   얼굴 이미지를 캡처한 후 아날로그 정보를 사람의 생체 특징을 기반으로 디지털 데이터로 변환합니다. 부터 기계 학습 알고리즘은 숫자만 인식하므로 얼굴 지도를 수학 공식으로 변환하는 것이 적절합니다. 그런 다음 페이스프린트라고도 하는 이 숫자 표현을 얼굴 데이터베이스와 비교합니다.

4. 짝 찾기

   마지막 단계는 얼굴 지문을 알려진 얼굴의 여러 데이터베이스와 비교하는 것입니다. 이 기술은 사용자의 기능을 데이터베이스의 기능과 일치시키려고 합니다.