计算机视觉的面部识别

数据收集如何在开发面部识别模型中发挥关键作用

人类擅长识别面孔,但我们也很自然地解释表情和情绪。 研究表明,我们可以识别个人熟悉的面孔 380ms 演示后和陌生面孔的 460 毫秒。 然而,这种人类本质上的品质现在在人工智能和计算机视觉领域有了竞争对手。 这些开创性技术正在帮助开发能够比以往更准确、更有效地识别人脸的解决方案。

这些最新的创新和非侵入性技术使生活变得更简单和令人兴奋。 人脸识别技术已经成长为一项快速发展的技术。 2020年人脸识别市场估值为 的美元3.8亿元,到 2025 年,同样的规模将翻一番 – 预计将超过 8.5 亿美元。

什么是人脸识别?

面部识别技术映射面部特征并根据存储的面部指纹数据帮助识别一个人。 这种生物识别技术使用深度学习算法将存储的面部指纹与实时图像进行比较。 人脸检测软件还将捕获的图像与图像数据库进行比较以找到匹配项。

面部识别已在许多应用中用于增强机场的安全性, 帮助执法机构侦查罪犯、法医分析和其他监视系统.

面部识别是如何工作的?

人脸识别软件始于 人脸识别数据采集 和使用计算机视觉进行图像处理。 这些图像经过高水平的数字筛选,以便计算机可以区分人脸、图片、雕像,甚至海报。 通过使用机器学习,可以识别数据集中的模式和相似性。 ML 算法通过识别面部特征模式来识别任何给定图像中的面部:

  • 脸的高宽比
  • 脸的颜色
  • 每个特征的宽度——眼睛、鼻子、嘴巴等。
  • 特色

由于不同的人脸有不同的特征,人脸识别软件也是如此。 但是,一般来说,任何面部识别都使用以下过程:

  1. 面部检测

    面部技术系统识别和识别人群中或单独的面部图像。 技术进步使软件更容易检测面部图像,即使姿势有轻微变化——面对相机或远离相机。

  2. 面部分析

    面部分析用于面部识别 接下来是对捕获的图像的分析。 一个 人脸识别系统 用于准确识别独特的面部特征,例如眼睛之间的距离、鼻子的长度、口鼻之间的空间、前额的宽度、眉毛的形状和其他生物特征。

    人脸的明显可识别特征称为节点,每张人脸大约有80个节点。 通过映射人脸、识别几何形状和测光,可以使用 识别数据库 准确。

  3. 图像转换

    在捕获人脸图像后,模拟信息会根据人的生物特征转换为数字数据。 自从 机器学习 算法只识别数字,将面部图转换为数学公式变得相关。 然后将面部的这种数字表示(也称为面部指纹)与面部数据库进行比较。

  4. 寻找比赛

    最后一步是将您的面部指纹与几个已知面部数据库进行比较。 该技术试图将您的特征与数据库中的特征相匹配。

让我们今天讨论一下您的 AI 训练数据需求。

匹配的图像通常与人的姓名和地址一起返回。 如果缺少此类信息,则使用保存在数据库中的数据。 

人脸识别技术行业应用

人脸识别行业应用

  • 我们都知道 Apple 的 Face ID 可以帮助用户快速锁定和解锁手机并登录应用程序。
  • 麦当劳一直在其日本商店使用面部识别来评估客户服务质量。 它使用这项技术来确定其服务器是否在微笑帮助客户。
  • 封面女郎使用 面部识别软件 帮助客户选择合适的粉底颜色。 
  • MAC 还使用复杂的面部识别技术为顾客提供实体店风格的购物体验,允许他们使用增强镜虚拟“尝试”化妆。 
  • 快餐巨头 CaliBurger 一直在使用面部识别软件,让顾客可以查看他们以前的购买、享受专门的折扣、查看个性化推荐并使用他们的忠诚度计划。 
  • 美国医疗保健巨头信诺 (Cigna) 允许他们在中国的客户使用照片签名而不是书面签名来提交他们的健康保险索赔。 

面部识别模型的数据收集

为了使面部识别模型发挥最大效率,您必须在各种异构数据集上对其进行训练。

由于面部生物识别技术因人而异,因此面部识别软件应该擅长读取、识别和识别每一张脸。 此外,当人表现出情绪时,他们的面部轮廓会发生变化。 识别软件的设计应使其能够适应这些变化。

一种解决方案是接收来自世界各地的几个人的照片,并创建一个包含已知面孔的异构数据库。 理想情况下,您应该从多个角度、视角和各种面部表情拍摄照片。 

当这些照片上传到一个集中的平台时,清楚地提到表情和视角,它就会创建一个有效的数据库。 然后,质量控制团队可以筛选这些照片以进行快速质量检查。 这种收集不同人图片的方法可以生成高质量、高效的图像数据库。

如果没有可靠的面部数据收集系统,您是否同意面部识别软件无法以最佳方式运行?

面部数据收集是任何面部识别软件性能的基础。 它提供有价值的信息,例如鼻子的长度、前额的宽度、嘴巴的形状、耳朵、脸等等。 使用 AI 训练数据,自动面部识别系统可以根据面部特征在动态变化的环境中准确识别大量人群中的面部。

如果您的项目需要高度可靠的数据集来帮助您开发复杂的面部识别软件,那么 Shaip 是正确的选择。 我们拥有广泛的面部数据集,这些数据集针对各种项目的专业解决方案进行了优化。 

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