В настоящее время распознавание лиц и технологии машинного обучения становятся очень популярными, но процедура их выполнения несколько неоднозначна. Подавляющее большинство людей до сих пор не знают, как это реализовать. Таким образом, вполне естественно, что вы можете запутаться, если хотите создать систему с использованием этой технологии от компании, занимающейся разработкой мобильных приложений .

Что ж, чтобы развеять все ваши сомнения, мы составили это подробное руководство. Здесь мы поговорим почти обо всем, что вам нужно знать о мобильных приложениях с функциями распознавания лиц, способах их реализации и реализации. Без дальнейших задержек, давайте начнем наше информативное путешествие, чтобы хорошо понять его.

Как работает эта технология распознавания лиц?

Распознавание лиц можно назвать улучшенным применением, в частности, технологии, которая используется для оценки изображений. В этом случае вход обычно представляет собой видеопоток или изображение. С другой стороны, результатом является проверка или идентификация конкретного объекта, который обычно появляется на видео или изображении. Как правило, система с чертами лица работает следующим образом, описанным в 5-этапной процедуре:

  • Обнаружение лиц, а также отслеживание
  • Выравнивание лица
  • Извлечение признаков
  • Сопоставление функций
  • Распознавание лиц

Говоря об обнаружении лиц, оно рассматривается как особая процедура, при которой происходит идентификация лица на сканируемом изображении. Опять же, извлечение признаков — это то, что влечет за собой получение соответствующих форм лица, таких как углы, вариации, соотношения, области лица (например, расстояние между глазами).

Все это поможет определить, является ли сущность человеком. В конечном счете, эта система фокусируется на распознавании лица, а также на сопоставлении его с определенным именем, хранящимся в базе данных. Присутствует множество методов, предназначенных для распознавания лица. Основные различия, существующие между каждым из алгоритмов, связаны с вычислением характеристик.

Не только это, но также включает в себя эффективное противопоставление, в частности, их наборов данных друг другу. Чтобы сделать это реальным, здесь мы поговорим о подходе, который представляет собой идеальное сочетание PCA или анализа основных компонентов, а также нейронных сетей.

Хотя вы можете сосредоточиться на том, чтобы задать вопрос компании разработке приложений для Android или разработке приложений для iOS, вы должны будете выбрать, как работают эти алгоритмы, здесь, чтобы помочь вам лучше понять , мы подробно обсудим это в следующем разделе.

PCA

Он считается одним из широко признанных и сложных алгоритмов, используемых для распознавания лиц. При этом представление изображения осуществляется в виде маломерного вектора, который считается его ключевой составляющей.

После этого он эффективен при сравнении со стандартными векторами, присутствующими в базе данных. Самая важная цель этого PCA — уменьшить размерность персонажей, что позволяет им иллюстрировать «типичные» элементы различных лиц.

Ниже приведены способы, которыми это точно работает:

  • Во-первых, в частности, происходит преобразование записанного обучающего набора лиц в нормальную матрицу данных.
  • После этого эта матрица используется для разложения сохраненного изображения, как правило, на набор линейных коэффициентов, которые известны как собственные грани или главные компоненты.
  • Теперь вычисление этих главных компонент выполняется почти для каждого изображения лица. В этом случае алгоритмам требуется от 5 до 300 собственных граней.
  • Остаточные элементы помогают идентифицировать небольшие различия, существующие среди фонового шума, а также лиц на изображении. Один из ключевых моментов, который следует отметить, заключается в том, что процесс распознавания включает в себя эффективное сравнение ключевых элементов неидентифицированного изображения с элементами любой другой иллюстрации.

Концепция PCA снова эффективно доказана. Эффективность именно этого метода особенно снижается в случае значительных изменений выражения лица или его яркости.

Чтобы решить эту проблему, следует сосредоточиться на использовании линейного дискриминанта Фишера. Эксперименты показали, что в условиях наклонного затенения или освещения лицевых иллюстраций Fisherface обладает эффективностью около 95% по сравнению с 53%, особенно для техники собственного лица.

Искусственные нейронные сети

Это другие известные методы распознавания лиц, которые в основном используются для принятия решений, а также для извлечения признаков. Одной из широко используемых альтернатив является, в частности, сеть, разработанная на нескольких уровнях персептрона. Это то, что помогает в классификации входного изображения, которое соответствует, в частности, предварительно обученной сети.

Также следует знать, что эти конкретные нейронные сети в основном ориентированы на набор обучающих примеров. В процессе обучения нейронная сеть автоматически выделяет интегральные признаки, определяет их значимость, а также выстраивает связи между ними.

Думается, что этот метод сможет эффективно использовать знания, полученные в процессе обучения, к неопознанным иллюстрациям. И его обобщающая способность значительно способствует этому.

Сверточные нейронные сети показывают первоклассные результаты всякий раз, когда речь идет о правильном анализе визуальных образов. Это связано с их способностью учитывать двумерную топологию изображения по сравнению с многослойным персептроном. По этой причине изменения масштаба, повороты, смещения, углы, а также другие искажения, как правило, оказывают гораздо меньшее влияние на сверточную нейронную сеть.

Хотя обученные нейронные сети — очень энергозатратная и трудоемкая процедура, они показывают хорошие результаты для распознавания лиц. Это также эффективно снижает количество ошибок. Но главная проблема в данном случае заключается в том, чтобы добавить в базу данных совершенно новое эталонное лицо. Требуется полная переобучение сети, особенно через весь набор баз данных.

Как правило, смесь нейронных сетей и PCA работает следующим образом. В первую очередь осуществляется извлечение лиц из изображений. Он снова изображается набором собственных граней с использованием PCA. После этого нейронные сети используются для распознавания лица посредством понимания правильной категоризации дескрипторов.

Теперь посмотрим, как реализуется проект по распознаванию лиц:

Реализация проекта по распознаванию лиц

Приложение, которое требует выполнения этой конкретной характеристики, может быть простым приложением для создания заметок. С его помощью пользователи (зарегистрированные) могут создавать, хранить и просматривать текстовые заметки, особенно конфиденциальные. Таким образом, можно сказать, что использование функций распознавания лиц — это безопасный и надежный способ получить к ним доступ.

Всякий раз, когда пользователи участвуют в запуске приложения в первый раз, им необходимо настроить совершенно новую учетную запись. Если у них уже есть учетная запись, они могут войти в свою существующую учетную запись. Не волнуйтесь, создать учетную запись очень быстро и легко. Это позволяет пользователю сделать серию фотографий своего лица через камеру своего устройства.

Как только приложение введено, оно способствует запуску двигателя для распознавания лица. Это приложение требует, чтобы пользователь посмотрел, в частности, на камеру. В этом аспекте следует отметить, что механизм распознавания лиц оценивает данные пользователя (данные о лице), которые захвачены с помощью камеры устройства.

В случае, если данные лица имеют тенденцию надежно совпадать с локальными данными, в частности с профилем пользователя, происходит расшифровка текстового содержимого, и оно отображается на экране. Кроме того, следует иметь в виду, что механизм распознавания лиц повторно оценивает данные лица пользователя каждые N секунд. Опять же, содержимое кажется размытым, если захваченные данные лица не совпадают.

Теперь вы можете реализовать распознавание лиц с помощью OpenCV, которое считается очень хорошим для реализации основных задач, таких как распознавание и обнаружение. Если дело в том, что OpenCV не подходит для конкретного проекта, то лучше переключиться на других поставщиков распознавания лиц. Из различных доступных вариантов Kairos является одним из лучших. Мало того, это еще и гораздо более дешевое решение.

О чем обязательно нужно помнить в этом аспекте?

Вы должны понимать, что выбор неподходящего источника функций распознавания лиц может привести к нескольким проблемам на этапе разработки. Таким образом, всякий раз, когда вы выбираете конкретный инструмент для выполнения определенного аспекта распознавания лиц, вы должны сначала получить очень четкое представление о целях вашего продукта.

Правильный анализ рынка также очень важен. Некоторые из движков считаются идеальным вариантом для обнаружения лиц, в то время как другие отлично подходят для фактического распознавания лиц.

  • Библиотеки с открытым исходным кодом

Вы можете выбрать любой из бесплатных инструментов. Например, библиотека OpenCV позволяет бесплатно выполнять проекты. Тем не менее, вы должны думать, что это работает очень хорошо, когда дело доходит до распознавания лиц, но не для фактического распознавания лица. Вам нужно будет настроить это для конкретных целей распознавания лиц.

А для этого вам придется нанять разработчика мобильных приложений или команду опытных разработчиков. Кроме того, это требует значительного количества времени. Полученный продукт в этом случае сможет распознавать хорошо освещенные лица, а также на однотонном фоне.

  • Программное обеспечение для распознавания лиц

Многие сервисы предлагают SDK и API для распознавания лиц. Как уже упоминалось в предыдущем разделе, можно выбрать API Kairos из-за его простоты, а также стоимости. Именно такой движок способствует предоставлению разработчикам практически всех средств, которые нужны как для распознавания, так и для обучения.

Таким образом, вам не требуется команда разработчиков. В определенных обстоятельствах допустимо использовать SDK вместо API. Например, если ваше приложение может распознавать лица, особенно в автономном режиме, или если вас беспокоит скорость, SDK считается значительно улучшенной альтернативой.

К счастью, большинство источников платформы обладают и тем, и другим, а также сосредоточены на предоставлении четкой документации, которая поможет принять правильное решение.

Подведение итогов

Несмотря на многие ограничения, связанные с распознаванием лиц, такие как изменение освещения, позы, а также качество изображения, в наши дни эта технология получает широкое признание. Ожидается, что в конечном итоге он станет частью повседневной деятельности людей. Платформы, которые способствуют простому выполнению технологии распознавания лиц, используют различные алгоритмы.

Таким образом, его можно использовать в различных приложениях. Кроме того, из обсуждавшегося выше раздела видно, что идея использования этой функции распознавания лиц была не так проста в реализации, поэтому всегда полезно нанять профессиональную компанию по разработке приложений, которая вам очень поможет. в этом аспекте.