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

   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。