Gesichtserkennung für Computer Vision

Wie die Datenerfassung eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Gesichtserkennungsmodellen spielt

Menschen sind geschickt darin, Gesichter zu erkennen, aber wir interpretieren auch Ausdrücke und Emotionen ganz natürlich. Die Forschung sagt, dass wir persönlich bekannte Gesichter darin identifizieren können 380ms nach Präsentation und 460 ms für unbekannte Gesichter. Diese ureigenste menschliche Eigenschaft hat jedoch jetzt einen Konkurrenten in künstlicher Intelligenz und Computer Vision. Diese bahnbrechenden Technologien helfen bei der Entwicklung von Lösungen, die menschliche Gesichter genauer und effizienter denn je erkennen.

Diese neuesten innovativen und berührungsfreien Technologien haben das Leben einfacher und aufregender gemacht. Die Gesichtserkennungstechnologie hat sich zu einer sich schnell entwickelnden Technologie entwickelt. Im Jahr 2020 wurde der Gesichtserkennungsmarkt bewertet 3.8 Mrd. $, und derselbe soll sich bis 2025 verdoppeln – voraussichtlich über 8.5 Milliarden US-Dollar.

Was ist Gesichtserkennung?

Die Gesichtserkennungstechnologie bildet Gesichtsmerkmale ab und hilft, eine Person anhand der gespeicherten Gesichtsabdruckdaten zu identifizieren. Diese biometrische Technologie verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um den gespeicherten Gesichtsabdruck mit dem Live-Bild zu vergleichen. Gesichtserkennungssoftware vergleicht auch aufgenommene Bilder mit einer Bilddatenbank, um eine Übereinstimmung zu finden.

Die Gesichtserkennung wurde in vielen Anwendungen zur Verbesserung der Sicherheit auf Flughäfen eingesetzt. hilft Strafverfolgungsbehörden bei der Aufdeckung von Kriminellen, forensischen Analysen und anderen Überwachungssystemen.

Wie funktioniert die Gesichtserkennung?

Gesichtserkennungssoftware beginnt mit Erfassung von Gesichtserkennungsdaten und Bildverarbeitung mit Computer Vision. Die Bilder werden einem hohen Grad an digitaler Rasterung unterzogen, damit der Computer zwischen einem menschlichen Gesicht, einem Bild, einer Statue oder sogar einem Poster unterscheiden kann. Durch maschinelles Lernen werden Muster und Ähnlichkeiten im Datensatz identifiziert. Der ML-Algorithmus identifiziert das Gesicht in jedem gegebenen Bild, indem er Gesichtsmerkmalsmuster erkennt:

  • Das Verhältnis von Höhe zu Breite des Gesichts
  • Die Farbe des Gesichts
  • Die Breite jedes Merkmals – Augen, Nase, Mund und mehr.
  • Unterscheidungsmerkmale

Da verschiedene Gesichter unterschiedliche Merkmale haben, gilt dies auch für Gesichtserkennungssoftware. Im Allgemeinen funktioniert jedoch jede Gesichtserkennung nach folgendem Verfahren:

  1. Gesichtserkennung

    Gesichtstechnologiesysteme erkennen und identifizieren ein Gesichtsbild in einer Menschenmenge oder individuell. Technologische Fortschritte haben es der Software erleichtert, Gesichtsbilder zu erkennen, selbst wenn die Körperhaltung leicht variiert – mit Blick auf die Kamera oder von ihr weg.

  2. Gesichtsanalyse

    Gesichtsanalyse zur Gesichtserkennung Als nächstes folgt die Analyse des aufgenommenen Bildes. EIN Gesichtserkennungssystem wird verwendet, um eindeutige Gesichtsmerkmale wie den Augenabstand, die Nasenlänge, den Mund-Nase-Abstand, die Breite der Stirn, die Form der Augenbrauen und andere biometrische Merkmale genau zu identifizieren.

    Die eindeutigen und erkennbaren Merkmale eines menschlichen Gesichts werden Knotenpunkte genannt, und jedes menschliche Gesicht hat ungefähr 80 Knotenpunkte. Durch Mapping des Gesichts, Erkennen von Geometrie und Photometrie ist es möglich, Gesichter mit dem zu analysieren und zu identifizieren Anerkennungsdatenbanken genau.

  3. Bildkonvertierung

    Nach der Aufnahme des Gesichtsbildes werden die analogen Informationen anhand der biometrischen Merkmale der Person in digitale Daten umgewandelt. Seit Maschinelles Lernen Da Algorithmen nur Zahlen erkennen, wird die Umwandlung der Gesichtskarte in eine mathematische Formel relevant. Diese numerische Darstellung des Gesichts, auch Gesichtsabdruck genannt, wird dann mit einer Datenbank von Gesichtern verglichen.

  4. Eine Übereinstimmung finden

    Der letzte Schritt besteht darin, Ihren Gesichtsabdruck mit mehreren Datenbanken bekannter Gesichter zu vergleichen. Die Technologie versucht, Ihre Merkmale mit denen in der Datenbank abzugleichen.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Das abgeglichene Bild wird normalerweise mit dem Namen und der Adresse der Person zurückgegeben. Fehlen solche Informationen, werden die in der Datenbank gespeicherten Daten verwendet. 

Branchenanwendungen der Gesichtserkennungstechnologie

Anwendungen in der Gesichtserkennungsindustrie

  • Wir alle kennen Apples Face ID, die seinen Benutzern hilft, ihre Telefone schnell zu sperren und zu entsperren und sich bei Anwendungen anzumelden.
  • McDonald's hat in seinem japanischen Geschäft Gesichtserkennung eingesetzt, um die Qualität des Kundenservice zu bewerten. Es verwendet diese Technologie, um festzustellen, ob seine Server seinen Kunden mit einem Lächeln helfen.
  • Covergirl verwendet Gesichtserkennungssoftware Kunden bei der Auswahl der richtigen Foundation-Farbe zu unterstützen. 
  • MAC verwendet auch eine ausgeklügelte Gesichtserkennung, um den Kunden ein Einkaufserlebnis im Backstein- und Mörtelstil zu bieten, indem sie ihr Make-up mithilfe erweiterter Spiegel virtuell „ausprobieren“ können. 
  • Der Fast-Food-Riese CaliBurger hat eine Gesichtserkennungssoftware verwendet, um seinen Kunden zu ermöglichen, ihre früheren Einkäufe anzuzeigen, spezielle Rabatte zu genießen, personalisierte Empfehlungen anzuzeigen und ihre Treueprogramme zu nutzen. 
  • Der US-Gesundheitsriese Cigna lässt seine Kunden in China ihre Krankenversicherungsansprüche mit Fotounterschriften statt mit Schriftzeichen einreichen. 

Datenerhebung für das Gesichtserkennungsmodell

Damit das Gesichtserkennungsmodell seine maximale Effizienz erreichen kann, müssen Sie es mit verschiedenen heterogenen Datensätzen trainieren.

Da die Gesichtsbiometrie von Person zu Person unterschiedlich ist, sollte die Gesichtserkennungssoftware in der Lage sein, jedes Gesicht zu lesen, zu identifizieren und zu erkennen. Wenn die Person Emotionen zeigt, ändern sich außerdem ihre Gesichtskonturen. Die Erkennungssoftware sollte so gestaltet sein, dass sie diese Änderungen aufnehmen kann.

Eine Lösung besteht darin, Fotos von mehreren Personen aus verschiedenen Teilen der Welt zu erhalten und eine heterogene Datenbank bekannter Gesichter zu erstellen. Fotografieren Sie idealerweise aus mehreren Blickwinkeln, Perspektiven und mit unterschiedlichen Gesichtsausdrücken. 

Wenn diese Fotos auf eine zentrale Plattform hochgeladen werden und Ausdruck und Perspektive klar erwähnt werden, entsteht eine effektive Datenbank. Das Qualitätskontrollteam kann diese Fotos dann für schnelle Qualitätsprüfungen sichten. Dieses Verfahren zum Sammeln von Bildern verschiedener Personen kann zu einer Datenbank mit hochqualitativen, hocheffizienten Bildern führen.

Würden Sie nicht zustimmen, dass Gesichtserkennungssoftware ohne ein zuverlässiges Erfassungssystem für Gesichtsdaten nicht optimal funktioniert?

Die Erfassung von Gesichtsdaten ist die Grundlage für die Leistung jeder Gesichtserkennungssoftware. Sie liefert wertvolle Informationen wie Nasenlänge, Stirnbreite, Mundform, Ohren, Gesicht und vieles mehr. Mithilfe von KI-Trainingsdaten können automatisierte Gesichtserkennungssysteme ein Gesicht inmitten einer großen Menschenmenge in einer sich dynamisch verändernden Umgebung anhand ihrer Gesichtszüge genau identifizieren.

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