顔認識のためのAIトレーニングデータ

顔認識は、個人の身元を確認または認証することを目的とした、インテリジェントな生体認証セキュリティの不可欠なコンポーネントのXNUMXつです。 テクノロジーとして、ビデオ、写真、さらにはリアルタイムフィードで人間を確認、識別、分類するために使用されます。

顔認識は、キャプチャされた個人の顔を関連するデータベースと照合することによって機能します。 このプロセスは検出から始まり、2Dおよび3D分析、画像からデータへの変換、そして最後にマッチメイキングが続きます。

独創的な視覚的識別技術としての顔認識は、スマートフォンやコンピューターのロックを解除するための主要な基盤となることがよくあります。 ただし、法執行機関での存在、つまり当局が容疑者のマグショットを収集し、データベースと照合するのを支援することも、例として適格です。

より的を絞った例を見ている場合は、 アマゾンの認識 とGoogleの写真は主要なサンプルの一部です。

コンピュータービジョンを使用して垂直方向固有のAIモデルをトレーニングすることを計画している場合は、最初に個人の画像と顔を識別できるようにしてから、セマンティクス、セグメンテーション、ポリゴンアノテーションなどの新しい手法を取り入れて教師あり学習を開始する必要があります。 したがって、顔認識は、セキュリティ固有のAIモデルをトレーニングするための足がかりとなります。このモデルでは、オブジェクトの検出よりも個人の識別が優先されます。

顔認識は、パンデミック後の時代のいくつかのインテリジェントシステムのバックボーンになる可能性があります。 メリットには、Face Payテクノロジーを使用した小売体験の向上、銀行体験の向上、小売犯罪率の低下、行方不明者の迅速な特定、患者ケアの向上、正確な出席追跡などが含まれます。