Pengenalan Wajah untuk Computer Vision

Bagaimana Pengumpulan Data Memainkan Peran Penting dalam Mengembangkan Model Pengenalan Wajah

Manusia mahir mengenali wajah, tetapi kami juga menafsirkan ekspresi dan emosi secara alami. Penelitian mengatakan kita dapat mengidentifikasi wajah-wajah yang dikenal secara pribadi di dalam 380ms setelah presentasi dan 460ms untuk wajah yang tidak dikenal. Namun, kualitas manusia secara intrinsik ini sekarang memiliki pesaing dalam kecerdasan buatan dan Visi Komputer. Teknologi perintis ini membantu mengembangkan solusi yang mengenali wajah manusia secara lebih akurat dan efisien dari sebelumnya.

Teknologi inovatif dan non-intrusif terbaru ini telah membuat hidup lebih sederhana dan menyenangkan. Teknologi pengenalan wajah telah berkembang menjadi teknologi yang berkembang pesat. Pada tahun 2020, pasar pengenalan wajah dihargai sebesar $ 3.8 miliar, dan hal yang sama dijadwalkan menjadi dua kali lipat pada tahun 2025 – diperkirakan lebih dari $8.5 miliar.

Apa itu Pengenalan Wajah?

Teknologi pengenalan wajah memetakan fitur wajah dan membantu mengidentifikasi seseorang berdasarkan data sidik jari yang tersimpan. Teknologi biometrik ini menggunakan algoritme pembelajaran mendalam untuk membandingkan cetakan wajah yang disimpan dengan gambar langsung. Perangkat lunak pendeteksi wajah juga membandingkan gambar yang diambil dengan database gambar untuk menemukan kecocokan.

Pengenalan wajah telah digunakan dalam banyak aplikasi untuk meningkatkan keamanan di bandara, membantu lembaga penegak hukum dalam mendeteksi penjahat, analisis forensik, dan sistem pengawasan lainnya.

Bagaimana cara kerja pengenalan wajah?

Perangkat lunak pengenalan wajah dimulai dengan pengumpulan data pengenalan wajah dan pengolahan citra menggunakan Computer Vision. Gambar menjalani penyaringan digital tingkat tinggi sehingga komputer dapat membedakan antara wajah manusia, gambar, patung, atau bahkan poster. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, pola dan kesamaan dalam kumpulan data diidentifikasi. Algoritme ML mengidentifikasi wajah dalam gambar apa pun dengan mengenali pola fitur wajah:

  • Tinggi terhadap rasio lebar wajah
  • Warna wajah
  • Lebar setiap fitur – mata, hidung, mulut, dan lainnya.
  • Fitur khas

Karena wajah yang berbeda memiliki fitur yang berbeda, begitu juga perangkat lunak pengenalan wajah. Namun, secara umum, pengenalan wajah apa pun berfungsi menggunakan prosedur berikut:

  1. Deteksi wajah

    Sistem teknologi wajah mengenali dan mengidentifikasi citra wajah dalam kerumunan atau individu. Kemajuan teknologi telah mempermudah perangkat lunak untuk mendeteksi gambar wajah bahkan ketika ada sedikit variasi dalam postur – menghadap kamera atau memalingkan muka.

  2. Analisis wajah

    Analisis wajah untuk pengenalan wajah Selanjutnya adalah analisis citra yang ditangkap. SEBUAH sistem pengenalan wajah digunakan untuk secara akurat mengidentifikasi fitur wajah yang unik seperti jarak antara mata, panjang hidung, jarak antara mulut dan hidung, lebar dahi, bentuk alis, dan atribut biometrik lainnya.

    Fitur wajah manusia yang berbeda dan dapat dikenali disebut titik nodal, dan setiap wajah manusia memiliki sekitar 80 titik nodal. Dengan memetakan wajah, mengenali geometri, dan fotometri, dimungkinkan untuk menganalisis dan mengidentifikasi wajah menggunakan database pengakuan secara akurat

  3. Konversi Gambar

    Setelah menangkap gambar wajah, informasi analog diubah menjadi data digital berdasarkan fitur biometrik orang tersebut. Sejak Mesin belajar algoritma hanya mengenali angka, mengubah peta wajah menjadi rumus matematika menjadi relevan. Representasi numerik wajah ini, juga dikenal sebagai faceprint, kemudian dibandingkan dengan database wajah.

  4. Menemukan kecocokan

    Langkah terakhir adalah membandingkan cetakan wajah Anda dengan beberapa database wajah yang dikenal. Teknologi mencoba mencocokkan fitur Anda dengan yang ada di database.

Mari diskusikan kebutuhan Data Pelatihan AI Anda hari ini.

Gambar yang cocok biasanya dikembalikan dengan nama dan alamat orang tersebut. Jika informasi tersebut hilang, data yang disimpan dalam database digunakan. 

Aplikasi Industri Teknologi Pengenalan Wajah

Aplikasi industri pengenalan wajah

  • Kita semua tahu ID Wajah Apple yang membantu penggunanya dengan cepat mengunci dan membuka kunci ponsel mereka dan masuk ke aplikasi.
  • McDonald's telah menggunakan pengenalan wajah di toko Jepangnya untuk menilai kualitas layanan pelanggan. Ia menggunakan teknologi ini untuk menentukan apakah servernya membantu pelanggannya dengan senyuman.
  • Covergirl menggunakan perangkat lunak pengenal wajah untuk membantu pelanggannya memilih warna alas bedak yang tepat. 
  • MAC juga menggunakan pengenalan wajah yang canggih untuk memberikan pengalaman berbelanja bergaya bata dan mortir kepada pelanggan dengan memungkinkan mereka 'mencoba' riasan mereka secara virtual menggunakan cermin yang diperbesar. 
  • Raksasa makanan cepat saji, CaliBurger, telah menggunakan perangkat lunak pengenalan wajah untuk memungkinkan pelanggannya melihat pembelian mereka sebelumnya, menikmati diskon khusus, melihat rekomendasi yang dipersonalisasi, dan menggunakan program loyalitas mereka. 
  • Raksasa perawatan kesehatan AS Cigna memungkinkan pelanggan mereka di China mengajukan klaim asuransi kesehatan mereka menggunakan tanda tangan foto, bukan tanda tertulis. 

Pengumpulan Data untuk Model Pengenalan Wajah

Agar model pengenalan wajah bekerja dengan efisiensi maksimum, Anda harus melatihnya pada berbagai kumpulan data yang heterogen.

Karena biometrik wajah berbeda dari orang ke orang, perangkat lunak pengenalan wajah harus mahir membaca, mengidentifikasi, dan mengenali setiap wajah. Apalagi, ketika orang itu menunjukkan emosi, kontur wajahnya berubah. Perangkat lunak pengenalan harus dirancang sedemikian rupa sehingga dapat mengakomodasi perubahan ini.

Salah satu solusinya adalah menerima foto beberapa orang dari berbagai belahan dunia dan membuat database heterogen dari wajah yang dikenal. Idealnya Anda harus mengambil foto dari berbagai sudut, perspektif, dan dengan berbagai ekspresi wajah. 

Ketika foto-foto ini diunggah ke platform terpusat, dengan jelas menyebutkan ekspresi dan perspektif, itu menciptakan database yang efektif. Tim kontrol kualitas kemudian dapat menyaring foto-foto ini untuk pemeriksaan kualitas cepat. Metode pengumpulan gambar orang yang berbeda ini dapat menghasilkan database gambar berkualitas tinggi dan sangat efisien.

Setujukah Anda bahwa software pengenalan wajah tidak akan bekerja maksimal tanpa sistem pendataan wajah yang handal?

Pengumpulan data wajah adalah dasar untuk kinerja perangkat lunak pengenalan wajah apa pun. Ini memberikan informasi berharga seperti panjang hidung, lebar dahi, bentuk mulut, telinga, wajah, dan banyak lagi. Menggunakan data pelatihan AI, sistem pengenalan wajah otomatis dapat secara akurat mengidentifikasi wajah di tengah kerumunan besar di lingkungan yang berubah secara dinamis berdasarkan fitur wajah mereka.

Jika Anda memiliki proyek yang menuntut kumpulan data yang sangat andal yang dapat membantu Anda mengembangkan perangkat lunak pengenalan wajah yang canggih, Shaip adalah pilihan yang tepat. Kami memiliki koleksi lengkap kumpulan data wajah yang dioptimalkan untuk melatih solusi khusus untuk berbagai proyek. 

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang metode pengumpulan, sistem kontrol kualitas, dan teknik penyesuaian kami, menghubungi bersama kami hari ini.

sosial Share

Anda Mungkin Juga Suka