」となります。 顔認識の定義
顔認識技術は1970年代初頭に始まり、コンピュータービジョン (CV) の典型的なアプリケーションです。 コンピュータビジョンはディープラーニング (DL) に属します。
同時に、顔認識も一種の生体認証技術です。 その他の生体認証技術には、指紋、虹彩、音声、静脈、網膜が含まれます。 他の生体認証技術と比較して、顔認識には、非接触、必須ではなく、便利な並列処理などの特性があります。
さまざまな生体認証技術の比較
顔認識の目的は、写真やビデオ (ビデオは写真で構成されています) で顔の情報を判断して識別し、画像やビデオで顔を検出、識別、追跡することです。
を参照してください。 顔認識アルゴリズムの分類
幾何学的手法、全体論的手法、特徴ベースの手法、ハイブリッド手法など、従来の人間が設計した機能と機械学習手法。
現在のディープラーニング方法は、大規模なデータセットでトレーニングされたディープニューラルネットワーク (DNN) と畳み込みニューラルネットワーク (CNN) に基づいています。
CNNディープラーニング顔アルゴリズムの早期使用が効果的でなかった理由は、不十分な計算能力とデータ量によるものでした。
この段階では、ビッグデータと計算能力のサポートにより、さまざまなアルゴリズムの顔認識の精度はすでに非常に高くなっています。 FacebookのDeepFaceはLFWで97.35% の精度を達成し、GoogleのFaceNetはLFWでそれを達成しました。 99.63% の精度。 顔認識の分野における現在の開発の方向性は、軽量 (モバイル端末への展開が容易) とハードウェアベースのモジュール性です。
IIIだ 顔認識のプロセス
1.顔検出。
顔検出器は、画像内の顔の位置を見つけるために使用され、顔がある場合は、各顔を含む境界ボックスの座標を返します。
2.顔のアライメント。
顔の位置合わせの目的は、画像内の固定された場所にある一連の参照点を使用して、顔の画像をスケーリングおよびクロップすることです。 このプロセスでは通常、特徴点検出器を使用して、単純な2Dアライメントの場合、参照点に最適な最良のアフィン変換を見つけるために、顔のランドマークのセットを見つける必要があります。 より複雑な3Dアライメントアルゴリズムは、顔の前位化、つまり顔のポーズを前を向いて調整することもできます。
3.顔表現。
顔表現フェーズでは、顔画像のピクセル値は、テンプレートとも呼ばれるコンパクトで識別可能な特徴ベクトルに変換されます。 理想的には、同じ被写体のすべての顔が同様の特徴ベクトルにマッピングされるべきである。
4. Faceマッチング。
顔マッチングビルディングブロックでは、2つのテンプレートが比較され、類似性スコアが得られ、両方が同じ被写体に属している可能性が得られます。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー。 顔認識の応用
を使用します。 顔認識技術の難しさ
ヘッド姿勢
ほとんどの顔認識アルゴリズムは、主に正面および準正面の顔画像を対象としています。 ピッチまたは左右のたわみが比較的厳しい場合、顔認識アルゴリズムの認識率は急激に低下します。
年齢
一方、私の国のIDカードの有効期間は通常20年です。 20年の間に、みんなの外観は必然的に大きく変わるので、IDカードの写真の識別にも大きな問題があります。
オクルード
メガネ、帽子などで顔を覆います
照明条件
人間の顔の表情。
式の改良のレベルと式のカテゴリの多様化。
偽造防止に直面する
フェイクフェイス、活気を検出する方法。
」と表示されます。 考える
プライバシーとセキュリティ
<P> 情報に基づいた明示的な同意を確保する。 Li Yanhongは、誰もが利便性のためにプライバシーを交換する用意があると述べました。 中国では、人々の新技術の包括性のために、AIのこれら3つの要素が包括的に壊れており、人々は「個人のプライバシー」と呼ばれるデータを気にしません。 最近、杭州での顔認識の最初のケースが発表されました。 家の購入者は顔で認識され、ビッグデータの殺害などの事例は、関連する国内の顔認識研究企業、政府機関、顔認識技術製品のユーザー。技術は完璧ではありません
現在、顔認識技術は、人種差別や性差別などの問題を含む、有色人種の識別、女性の性別、双子などの区別に欠けています。
写真のなりすましの問題、活気の検出を強化する方法。
データ保護
顔認識データの収集、送信、保存、使用、および破壊の過程でデータのセキュリティを確保する方法。
それが政府機関によって使用されるかどうか、それが民主的な自由と人権を侵害するかどうか!
通常、例えば、アメリカのテレビシリーズ (興味のある人/POI) 、いつでもどこでも監視されているシーン、および顔認識は見たがらないと考えられています。
マイクロソフトの顔認識研究作業が従う6つの原則
Ⅶ。 顔認識の代表的な会社
現在、顔認識の分野では、中国企業は非常に活発で優れています。 代表的な企業には、Sensetime、MEGVII、YITU、Cloudwalk、Hikvision、Baidu、Alibaba、およびTencentが含まれます。 研究機関には、香港中文大学のTang Xiaoouチーム (実際にはSenseTimeの技術チームであり、MEGVIIの創設者もTangXiaoou教授に師事しました) が含まれます。
FacebookのDeepFaceやGoogleのFaceNetなど、外国企業の初期の顔認識分野には多くの成果があります。 政策と法的な考慮のために、それは近年非アクティブになっています。 代表的な企業はグーグル、マイクロソフト、フェイスブックなどです。2020年6月、IBMは顔認識技術を廃止し、関連するすべての研究開発を停止すると発表しました。
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