Gli esseri umani sono abili nel riconoscere i volti, ma interpretiamo anche espressioni ed emozioni in modo abbastanza naturale. La ricerca dice che possiamo identificare volti familiari personalmente all'interno 380ms dopo la presentazione e 460 ms per i volti sconosciuti. Tuttavia, questa qualità intrinsecamente umana ora ha un concorrente nell'intelligenza artificiale e nella visione artificiale. Queste tecnologie pionieristiche stanno aiutando a sviluppare soluzioni che riconoscono i volti umani in modo più accurato ed efficiente che mai.
Queste ultime tecnologie innovative e non intrusive hanno reso la vita più semplice ed emozionante. La tecnologia di riconoscimento facciale è diventata una tecnologia in rapido sviluppo. Nel 2020, il mercato del riconoscimento facciale è stato valutato a $3.8 miliardi, e le stesse dimensioni dovrebbero raddoppiare entro il 2025 – previsto per oltre $ 8.5 miliardi.
Cos'è il riconoscimento facciale?
La tecnologia di riconoscimento facciale mappa le caratteristiche del viso e aiuta a identificare una persona in base ai dati dell'impronta digitale memorizzati. Questa tecnologia biometrica utilizza algoritmi di deep learning per confrontare la stampa del viso memorizzata con l'immagine live. Il software di rilevamento dei volti confronta anche le immagini acquisite con un database di immagini per trovare una corrispondenza.
Il riconoscimento facciale è stato utilizzato in molte applicazioni per migliorare la sicurezza negli aeroporti, aiuta le forze dell'ordine a rilevare criminali, analisi forensi e altri sistemi di sorveglianza.
Come funziona il riconoscimento facciale?
Il software di riconoscimento facciale inizia con raccolta dati di riconoscimento facciale ed elaborazione delle immagini tramite Computer Vision. Le immagini sono sottoposte a un elevato livello di screening digitale in modo che il computer possa distinguere tra un volto umano, un'immagine, una statua o persino un poster. Utilizzando l'apprendimento automatico, vengono identificati modelli e somiglianze nel set di dati. L'algoritmo ML identifica il viso in una determinata immagine riconoscendo i modelli delle caratteristiche facciali:
- Il rapporto tra altezza e larghezza della faccia
- Il colore del viso
- La larghezza di ogni caratteristica: occhi, naso, bocca e altro.
- Caratteristiche distintive
Poiché volti diversi hanno caratteristiche diverse, lo stesso vale per il software di riconoscimento facciale. Tuttavia, in generale, qualsiasi riconoscimento facciale funziona utilizzando la seguente procedura:
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Rilevamento facciale
I sistemi di tecnologia facciale riconoscono e identificano un'immagine facciale in mezzo alla folla o individualmente. I progressi tecnologici hanno reso più facile per il software rilevare le immagini del viso anche quando c'è una leggera variazione nella postura, di fronte alla telecamera o distogliendo lo sguardo da essa.
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Analisi facciale
La prossima è l'analisi dell'immagine catturata. UN sistema di riconoscimento facciale viene utilizzato per identificare con precisione caratteristiche facciali uniche come la distanza tra gli occhi, la lunghezza del naso, lo spazio tra bocca e naso, la larghezza della fronte, la forma delle sopracciglia e altri attributi biometrici.I tratti distinti e riconoscibili di un volto umano sono chiamati punti nodali e ogni volto umano ha circa 80 punti nodali. Mappando il viso, riconoscendo la geometria e la fotometria, è possibile analizzare e identificare i volti utilizzando il banche dati di riconoscimento con precisione.
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Conversione di immagini
Dopo aver catturato l'immagine di un volto, le informazioni analogiche vengono convertite in dati digitali in base alle caratteristiche biometriche della persona. Da machine learning gli algoritmi riconoscono solo i numeri, la conversione della mappa facciale in una formula matematica diventa pertinente. Questa rappresentazione numerica del viso, nota anche come impronta facciale, viene quindi confrontata con un database di volti.
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Trovare una corrispondenza
Il passaggio finale consiste nel confrontare l'impronta del tuo viso con diversi database di volti noti. La tecnologia cerca di far corrispondere le tue caratteristiche con quelle nel database.
La prossima è l'analisi dell'immagine catturata. UN sistema di riconoscimento facciale viene utilizzato per identificare con precisione caratteristiche facciali uniche come la distanza tra gli occhi, la lunghezza del naso, lo spazio tra bocca e naso, la larghezza della fronte, la forma delle sopracciglia e altri attributi biometrici.L'immagine corrispondente viene solitamente restituita con il nome e l'indirizzo della persona. Se tali informazioni mancano, vengono utilizzati i dati salvati nel database.
Applicazioni del settore della tecnologia di riconoscimento facciale
- Sappiamo tutti del Face ID di Apple che aiuta i suoi utenti a bloccare e sbloccare rapidamente i loro telefoni e ad accedere alle applicazioni.
- McDonald's ha utilizzato il riconoscimento facciale nel suo negozio giapponese per valutare la qualità del servizio clienti. Utilizza questa tecnologia per determinare se i suoi server stanno assistendo i suoi clienti con un sorriso.
- Covergirl usa software di riconoscimento facciale per aiutare i propri clienti a scegliere la giusta tonalità di fondotinta.
- MAC sta inoltre utilizzando un sofisticato riconoscimento facciale per fornire ai clienti un'esperienza di acquisto in stile mattone e malta, consentendo loro di "provare" virtualmente il trucco utilizzando specchi aumentati.
- Il gigante dei fast food, CaliBurger, ha utilizzato un software di riconoscimento facciale per consentire ai suoi clienti di visualizzare i loro acquisti precedenti, usufruire di sconti specializzati, visualizzare consigli personalizzati e utilizzare i loro programmi fedeltà.
- Il colosso sanitario statunitense Cigna consente ai suoi clienti in Cina di presentare le loro richieste di assicurazione sanitaria utilizzando firme fotografiche anziché segni scritti.
Raccolta dati per il modello di riconoscimento facciale
Affinché il modello di riconoscimento facciale funzioni alla massima efficienza, è necessario addestrarlo su vari set di dati eterogenei.
Poiché la biometria facciale differisce da persona a persona, il software di riconoscimento facciale dovrebbe essere abile nel leggere, identificare e riconoscere ogni volto. Inoltre, quando la persona mostra emozioni, i contorni del viso cambiano. Il software di riconoscimento dovrebbe essere progettato in modo da poter accogliere queste modifiche.
Una soluzione è ricevere foto di più persone da varie parti del mondo e creare un database eterogeneo di volti noti. Idealmente dovresti scattare foto da più angolazioni, prospettive e con una varietà di espressioni facciali.
Quando queste foto vengono caricate su una piattaforma centralizzata, citando chiaramente l'espressione e la prospettiva, si crea un database efficace. Il team di controllo qualità può quindi passare al setaccio queste foto per controlli di qualità rapidi. Questo metodo di raccolta di immagini di persone diverse può creare un database di immagini di alta qualità e altamente efficienti.
Non saresti d'accordo sul fatto che il software di riconoscimento facciale non funzionerà in modo ottimale senza un sistema di raccolta dati facciale affidabile?
La raccolta dei dati sul viso è la base per le prestazioni di qualsiasi software di riconoscimento facciale. Fornisce informazioni preziose come la lunghezza del naso, la larghezza della fronte, la forma della bocca, delle orecchie, del viso e molto altro. Utilizzando i dati di addestramento dell'IA, i sistemi di riconoscimento facciale automatizzati possono identificare con precisione un volto in mezzo a una grande folla in un ambiente che cambia dinamicamente in base alle loro caratteristiche facciali.
Se hai un progetto che richiede un set di dati altamente affidabile che possa aiutarti a sviluppare sofisticati software di riconoscimento facciale, Shaip è la scelta giusta. Abbiamo una vasta raccolta di set di dati facciali ottimizzati per la formazione di soluzioni specializzate per vari progetti.
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