Система распознавания лиц в реальном времени по фото или видео 8 Система распознавания лиц в реальном времени по фото или видео 9 Система распознавания лиц в реальном времени по фото или видео 10

Система распознавания лиц по фото или видео. Программирование нейронных сетей

#Машинное обучение #Нейронные сети #Распознавание образов

Системы распознавания лиц уже широко используются в различных сферах бизнеса: для дистанционной верификации клиентов финансовых компаний и банков, онлайн-страхования, бесконтактной идентификации в логистике и не только. Если вы ищете готовый сервис распознавания лиц, вам будет интересно узнать больше о Face ID — системе распознавания и сравнения лиц по фото разработки Evergreen.

Страница Face ID

А теперь несколько слов о технологии.

Нейронные сети, как мы привыкли говорить, или глубокое обучение (Deep Learning, DL) - это специфический тип машинного обучения (Machine Learning, ML). Обучение нейронной сети дает 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 (computer vision face recognition)

Алгоритм распознавания лиц состоит из трех этапов:

computer vision face recognition1. 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 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 распознавания лиц 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 запоминания нового лица 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 (computer vision face recognition)

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

01.10.2018
Используемые в статье картинки взяты из открытых источников и используются как иллюстрации.
Хотите обсудить ваш проект или заказать разработку?
Отправить
Цей сайт є українською мовою. Ви можете переключити мову у меню, або зробити це зараз.