人間は顔の認識に長けていますが、表現や感情も非常に自然に解釈します。 調査によると、個人的になじみのある顔を特定することができます 380ms プレゼンテーション後、見慣れない顔の場合は460ms。 しかし、この本質的に人間的な品質は、現在、人工知能とコンピュータービジョンの競争相手を持っています。 これらの先駆的なテクノロジーは、これまで以上に正確かつ効率的に人間の顔を認識するソリューションの開発に役立っています。
これらの最新の革新的で邪魔にならないテクノロジーは、人生をよりシンプルでエキサイティングなものにしました。 顔認識技術は急速に発展している技術に成長しました。 2020年、顔認識市場は次のように評価されました。 $ 3.8億、そして同じものは2025年までにサイズがXNUMX倍になる予定です –8.5億ドルを超えると予測されています。
顔認識とは何ですか？
顔認識技術は、顔の特徴をマッピングし、保存された顔写真データに基づいて人物を識別するのに役立ちます。 この生体認証技術は、ディープラーニングアルゴリズムを使用して、保存されているフェイスプリントをライブ画像と比較します。 顔検出ソフトウェアは、キャプチャされた画像を画像のデータベースと比較して、一致するものを見つけます。
顔認識は、空港のセキュリティを強化するための多くのアプリケーションで使用されています。 法執行機関が犯罪者、法医学分析、およびその他の監視システムを検出するのに役立ちます.
顔認識はどのように機能しますか？
顔認識ソフトウェアは 顔認識データ収集 コンピュータビジョンを使用した画像処理。 コンピューターが人間の顔、写真、彫像、さらにはポスターを区別できるように、画像は高レベルのデジタルスクリーニングを受けます。 機械学習を使用することにより、データセット内のパターンと類似性が識別されます。 MLアルゴリズムは、顔の特徴パターンを認識することにより、任意の画像内の顔を識別します。
- 顔の高さと幅の比率
- 顔の色
- 各機能の幅–目、鼻、口など。
- 特徴的な機能
顔が異なれば機能も異なるため、顔認識ソフトウェアも異なります。 ただし、一般に、顔認識は次の手順を使用して機能します。
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顔検出
顔のテクノロジーシステムは、群衆の中または個別に顔の画像を認識して識別します。 技術の進歩により、カメラに向かっているときやカメラから目をそらしているときなど、姿勢にわずかな変化がある場合でも、ソフトウェアが顔画像を簡単に検出できるようになりました。
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顔の分析
次は、キャプチャされた画像の分析です。 A 顔認識システム は、目の距離、鼻の長さ、口と鼻の間のスペース、額の幅、眉の形、その他の生体認証属性など、固有の顔の特徴を正確に識別するために使用されます。人間の顔のはっきりと認識できる特徴は節点と呼ばれ、すべての人間の顔には約80の節点があります。 顔をマッピングし、ジオメトリを認識し、測光することにより、 認識データベース 正確に。
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画像変換
顔の画像をキャプチャした後、アナログ情報は人の生体認証機能に基づいてデジタルデータに変換されます。 以来 機械学習 アルゴリズムは数字のみを認識し、顔の地図を数式に変換することが適切になります。 次に、顔のこの数値表現は、フェイスプリントとも呼ばれ、顔のデータベースと比較されます。
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一致するものを見つける
最後のステップは、フェイスプリントを既知の顔のいくつかのデータベースと比較することです。 このテクノロジーは、ユーザーの機能をデータベース内の機能と一致させようとします。
次は、キャプチャされた画像の分析です。 A 顔認識システム は、目の距離、鼻の長さ、口と鼻の間のスペース、額の幅、眉の形、その他の生体認証属性など、固有の顔の特徴を正確に識別するために使用されます。一致した画像は通常、人物の名前と住所とともに返されます。 そのような情報が欠落している場合は、データベースに保存されているデータが使用されます。
顔認識技術業界のアプリケーション
- AppleのFaceIDは、ユーザーが電話をすばやくロックおよびロック解除してアプリケーションにログインするのに役立ちます。
- マクドナルドは、日本の店舗で顔認識を使用して、顧客サービスの品質を評価してきました。 このテクノロジーを使用して、サーバーが顧客を笑顔で支援しているかどうかを判断します。
- Covergirlは 顔認識ソフトウェア その顧客がファンデーションの正しい色合いを選択するのを助けるために。
- MACはまた、洗練された顔認識を使用して、拡張ミラーを使用してメイクを事実上「試す」ことを顧客に提供することにより、顧客にレンガとモルタルのスタイルのショッピング体験を提供しています。
- ファーストフードの巨人であるCaliBurgerは、顔認識ソフトウェアを使用して、常連客が以前の購入を表示したり、特別割引を楽しんだり、パーソナライズされた推奨事項を表示したり、ロイヤルティプログラムを使用したりできるようにしています。
- 米国の医療大手Cignaは、中国の顧客に、書面による署名の代わりに写真による署名を使用して健康保険の請求を提出させています。
顔認識モデルのデータ収集
顔認識モデルを最大限の効率で実行するには、さまざまな異種データセットでモデルをトレーニングする必要があります。
顔の生体認証は人によって異なるため、顔認識ソフトウェアは、すべての顔を読み取り、識別し、認識することに長けている必要があります。 さらに、人が感情を示すと、顔の輪郭が変化します。 認識ソフトウェアは、これらの変更に対応できるように設計する必要があります。
XNUMXつの解決策は、世界のさまざまな地域から数人の写真を受け取り、既知の顔の異種データベースを作成することです。 理想的には、さまざまな角度、視点、さまざまな表情で写真を撮る必要があります。
これらの写真を一元化されたプラットフォームにアップロードすると、表現と視点が明確に示され、効果的なデータベースが作成されます。 品質管理チームは、これらの写真をふるいにかけて、迅速な品質チェックを行うことができます。 さまざまな人物の写真を収集するこの方法により、高品質で高効率の画像のデータベースを作成できます。
信頼できる顔データ収集システムがないと、顔認識ソフトウェアが最適に機能しないことに同意しませんか？
顔データ収集は、顔認識ソフトウェアのパフォーマンスの基盤です。 鼻の長さ、額の幅、口の形、耳、顔などの貴重な情報を提供します。 自動化された顔認識システムは、AIトレーニングデータを使用して、顔の特徴に基づいて動的に変化する環境で大勢の群衆の中の顔を正確に識別できます。
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