컴퓨터 비전을 위한 안면 인식

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

    얼굴 인식을 위한 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.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

일치하는 이미지는 일반적으로 사람의 이름과 주소와 함께 반환됩니다. 이러한 정보가 누락된 경우 데이터베이스에 저장된 데이터를 사용합니다. 

안면 인식 기술 산업 응용

안면 인식 산업 응용

  • 사용자가 휴대폰을 빠르게 잠그거나 잠금 해제하고 애플리케이션에 로그인하는 데 도움이 되는 Apple의 Face ID는 우리 모두 알고 있습니다.
  • 맥도날드는 일본 매장에서 고객 서비스 품질을 평가하기 위해 안면 인식을 사용해 왔다. 이 기술을 사용하여 서버가 고객에게 미소를 지으며 지원하고 있는지 확인합니다.
  • Covergirl 사용 얼굴 인식 소프트웨어 고객이 올바른 파운데이션을 선택할 수 있도록 도와줍니다. 
  • MAC은 또한 정교한 안면 인식을 사용하여 고객이 증강 거울을 사용하여 화장을 가상으로 '시도'할 수 있도록 함으로써 고객에게 오프라인 스타일의 쇼핑 경험을 제공합니다. 
  • 패스트푸드 대기업인 CaliBurger는 고객이 이전 구매를 보고, 특별 할인을 받고, 맞춤 추천을 보고, 로열티 프로그램을 사용할 수 있도록 안면 인식 소프트웨어를 사용해 왔습니다. 
  • 미국 의료 대기업 Cigna는 중국 고객이 서명 대신 사진 서명을 사용하여 건강 보험 청구를 접수할 수 있도록 합니다. 

얼굴 인식 모델을 위한 데이터 수집

얼굴 인식 모델이 최대 효율성을 발휘하려면 다양한 이기종 데이터 세트에서 훈련해야 합니다.

얼굴 생체 인식은 사람마다 다르기 때문에 얼굴 인식 소프트웨어는 모든 얼굴을 읽고 식별하고 인식하는 데 능숙해야 합니다. 또한 감정을 표현하면 얼굴 윤곽이 바뀝니다. 인식 소프트웨어는 이러한 변경 사항을 수용할 수 있도록 설계되어야 합니다.

한 가지 솔루션은 세계 여러 지역에서 여러 사람의 사진을 수신하고 알려진 얼굴의 이종 데이터베이스를 만드는 것입니다. 여러 각도, 관점 및 다양한 표정으로 사진을 찍는 것이 이상적입니다. 

이 사진을 중앙 플랫폼에 업로드하고 표정과 관점을 명확하게 언급하면 ​​효과적인 데이터베이스가 생성됩니다. 품질 관리 팀은 빠른 품질 검사를 위해 이러한 사진을 검토할 수 있습니다. 다른 사람들의 사진을 수집하는 이 방법은 고품질의 고효율 이미지 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 얼굴 데이터 수집 시스템 없이는 얼굴 인식 소프트웨어가 최적으로 작동하지 않는다는 데 동의하지 않습니까?

얼굴 데이터 수집은 모든 얼굴 인식 소프트웨어 성능의 기초입니다. 코의 길이, 이마의 너비, 입의 모양, 귀, 얼굴 등과 같은 귀중한 정보를 제공합니다. AI 훈련 데이터를 사용하여 자동화된 얼굴 인식 시스템은 얼굴 특징을 기반으로 동적으로 변화하는 환경에서 많은 군중 속에서 얼굴을 정확하게 식별할 수 있습니다.

정교한 얼굴 인식 소프트웨어를 개발하는 데 도움이 될 수 있는 매우 안정적인 데이터 세트가 필요한 프로젝트가 있는 경우 Shaip이 올바른 선택입니다. 다양한 프로젝트를 위한 전문 솔루션 교육에 최적화된 광범위한 얼굴 데이터 세트를 보유하고 있습니다. 

수집 방법, 품질 관리 시스템 및 사용자 정의 기술에 대해 자세히 알아보려면 연락 오늘 우리와 함께.

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