Нейронные сети, как мы привыкли говорить, или глубокое обучение (Deep Learning, DL) - это специфический тип машинного обучения (Machine Learning, ML). Они дают нам возможность проводить распознавание лиц в реальном времени. У нас получилась простая программа распознавания лиц с веб камеры, видеонаблюдения, или любых других фото/видео источников. О том, как она работает - далее в нашей статье.

обучение нейросети распознавать лица

Алгоритм распознавания лиц состоит из трех этапов:

этапы обучения нейросети1. Этап - загрузка данных в систему. Записываем пол минутное видео, с крупным планом лица человека в разных ракурсах с разной мимикой. Загружаем видео в систему, и добавляем информацию о человеке (имя, фамилию, паспортные данные, и пр.). На видео нужно повернуть голову по сторонам, наклонить, и изобразить несколько эмоций. Чем разнообразней будет исходный материал - тем более точным будет распознание этого человека на практике.

2. Этап - обработка информации системой. На основании раскадровки этого видео, делаются слепки всех уникальных меток лица (в области рта, носа, бровей и подбородка). Вместе эти метки формируют массив данных, соответствующий конкретной личности.

3. Этап - непосредственно распознавание лиц.  В работе система считывает маркеры каждого лица, попавшего в камеру, и сверяет с имеющимися в ее памяти. В случае совпадения - система опознает человека, обычно, это занимает пару секунд.

В результате, программа для распознавания лиц легко внедряется в бизнес

Эта система простая, и легко масштабируемая. Процесс обучения новому лицу занимает меньше минуты, и при наличии видеоматериалов систему можно оперативно научить распознавать большое количество людей.  

В некоторых странах, программы для распознавания лиц используются в аэропорту, для прохождения таможенного контроля, в банках для контроля безопасности, в полиции, для поиска преступников по городским камерам, и проч. Применение ей найдется в разных сферах бизнеса от ресторанов с отелями, до больших промышленных комплексов.

отрасли использования систем распознавания

Если хотите узнать, перспективы внедрения подобной системы в ваш бизнес - не стесняйтесь, пишите нам!

01.10.2018
Рейтинг: 5 / 5 (1)