Машинное обучение и его применение для распознавания лиц

Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, которая используется для решения множества задач, включая распознавание лиц. В наши дни технология распознавания лиц используется повсюду, даже если люди не знают об этом. Многие люди используют технологию распознавания лиц, чтобы без труда войти в свои смартфоны. С помощью передового программного обеспечения для обнаружения лиц операторы наблюдения могут выделять криминальные лица из толпы.
Что менее известно, так это техника и процессы, лежащие в основе распознавания лиц. В этой статье представлен обзор областей машинного обучения и объясняется, как оно сделало возможной технологию распознавания лиц, которую мы используем в нашем продукте PXL Ident.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая занимается проектированием и разработкой алгоритмов. Это процесс обучения компьютеров обучению на основе данных, который включает в себя разработку алгоритмов, которые могут автоматически обнаруживать шаблоны в данных, а затем делать прогнозы на основе этих шаблонов. Это контрастирует с традиционным программированием, где программист пишет код, явно сообщающий машине, что делать.

Алгоритмы машинного обучения учатся на данных для решения проблем, которые слишком сложны для решения с помощью обычного программирования.

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое получается из одновременного запуска нескольких уровней алгоритмов машинного обучения. Примечание. Термины машинное обучение и глубокое обучение часто используются как синонимы. Большая часть машинного обучения сегодня задумана на уровне глубокого обучения.

Как машинное обучение используется сегодня

Машинное обучение растет благодаря множеству приложений в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и прогнозная аналитика.Вероятно, вы уже используете в своей повседневной жизни несколько продуктов или услуг, использующих технологии машинного обучения, поскольку все большее число компаний используют машинное обучение в чрезвычайно широком спектре отраслевых вертикалей.

Например, Netflix использует машинное обучение несколькими способами. Один из способов — через их рекомендательную систему. Система рекомендаций — это то, что дает вам индивидуальные предложения о том, что смотреть дальше. Он основан на алгоритмах, которые учитывают вашу историю просмотров, ваши оценки и то, что популярно на Netflix. Другой способ заключается в том, что компания с самого начала инвестировала в несколько сезонов новых шоу, в которых они были уверены, что они будут иметь успех, основываясь на предсказаниях алгоритмов.
Другие потоковые и социальные сети также в значительной степени полагаются на алгоритмы машинного обучения для доставки контента, который соответствует предпочтениям пользователя. А также порталы онлайн-покупок, такие как Amazon, используют алгоритмы машинного обучения, чтобы рекомендовать другие вещи, которые вы, возможно, захотите купить, на основе ваших прошлых поисков.

Реже, чем в приведенных примерах, используются такие варианты использования, как распознавание лиц на основе машинного обучения. Итак, давайте сосредоточимся на этом сейчас.

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц — это метод биометрической идентификации, который использует уникальные характеристики лица человека для его идентификации. Большинство систем распознавания лиц работают, сравнивая отпечаток лица с базой данных известных лиц. Если есть совпадение, система может идентифицировать человека. Однако если отпечатка лица нет в базе данных, система не сможет идентифицировать человека.
Технология распознавания лиц часто используется в целях безопасности, например для выявления преступников или предотвращения кражи личных данных. Его также можно использовать для более приземленных задач, таких как поиск потерянного ребенка в людном месте или идентификация VIP-персон на мероприятии.
Некоторые системы распознавания лиц оснащены искусственным интеллектом, который может научиться идентифицировать людей, даже если их внешний вид изменился, например, если они отрастили бороду или набрали вес.

Как машинное обучение используется в технологии распознавания лиц

Наиболее распространенным типом алгоритма машинного обучения, используемого для распознавания лиц, является сверточная нейронная сеть с глубоким обучением (CNN). CNN — это тип искусственной нейронной сети, которая хорошо подходит для задач классификации изображений.

CNN учатся извлекать функции из изображений и использовать эти функции для классификации изображений по различным категориям. Глубина CNN важна для распознавания лиц, поскольку позволяет CNN изучать более сложные черты лица.

Например, неглубокая CNN может научиться распознавать только простые черты лица, такие как форма носа или положение глаз. С другой стороны, глубокая CNN может научиться идентифицировать более сложные черты лица, такие как текстура кожи или форма подбородка. После того, как CNN была обучена на наборе данных изображений лиц, ее можно использовать для идентификации лиц на новых изображениях. Этот процесс называется распознаванием лиц.

3 шага распознавания лиц

Распознавание лиц делится на три этапа:

Выравнивание и обнаружение лиц. Первым шагом является обнаружение лиц на входном изображении. Это можно сделать с помощью классификатора Haar Cascade, который представляет собой тип алгоритма машинного обучения, который обучается на положительных и отрицательных изображениях. Машина должна найти лицо на изображении или видео. К настоящему времени большинство камер имеют встроенную функцию распознавания лиц. Обнаружение лиц также используется Snapchat, Facebook и другими платформами социальных сетей, чтобы позволить пользователям добавлять эффекты к фотографиям и видео, которые они снимают с помощью своих приложений.

Проблема в контексте обнаружения лиц заключается в том, что часто лицо не направлено прямо в камеру. Лица, отвернутые от точки фокусировки, выглядят на компьютере совершенно иначе.Требуется алгоритм для нормализации лица, чтобы оно соответствовало лицам в базе данных. Один из способов добиться этого — использовать несколько общих ориентиров лица. Например, нижняя часть подбородка, верхняя часть носа, внешние стороны глаз, различные точки вокруг глаз и рта и т. д. Необходимо обучить алгоритм машинного обучения находить эти точки на любом лице и поворачивать лицо к центру.

Как PXL Vision использует распознавание лиц

Мы используем технологию машинного обучения для распознавания лиц в наших решениях IDV. Наши высокопроизводительные системы машинного обучения постоянно совершенствуются и проходят дальнейшее обучение. Это позволяет ему выполнить полную проверку личности всего за 30 секунд, тогда как само распознавание лиц занимает всего несколько секунд. Здесь вы можете узнать больше о нашей технологии. Здесь вы можете узнать больше о нашей технологии.