Prezentare generală

Detectarea facială este o tehnologie capabilă să recunoască o persoană bazată pe anumite caracteristici ale feței acesteia și are deja aplicații vaste în mod curent, precum bine știți.

Algoritmii de tip Machine Learning sunt și de această dată complecși și sunt formați din mai multe etape: detectarea feței, alinierea acesteia, extragerea trăsăturilor, recunoașterea facială și ca ultim pas, verificarea finală.

Mai sus aveți un exemplu de aplicație ce se ocupă strict cu detectarea automată a feței, etapă importantă în analiza în timp real a imaginilor captate. Observați faptul că "masca" suprapusă peste fața noastră conține mai multe puncte interconectate, care pot fi utilizate ulterior în analiza trăsăturilor.

Precizia este uimitoare, având în vedere faptul că folosim totuși un browser web, iar limbajul de programare utilizat este JavaScript.

Pentru noi este ușor să recunoaștem dacă o persoană este prezentă sau nu într-o imagine sau clip video, însă pentru un sistem de calcul este dificil, datorită naturii dinamice a structurii faciale prezentă în cadrul acestora - sunt necesare câteva secunde bune pentru ca sistemul inteligent să se calibreze și să porneacă corespunzător, după ce am oferit permisiunea camerei video.

Aplicațiile sunt multiple, de la autentificarea pe dispozitive mobile până la sisteme avansate de comandă prin gesturi, având în vedere faptul că pe lângă față, se pot detecta și postura sau mișcarea mâinilor utilizatorului, precum vedeți mai sus.

Care este principiul?

Algoritmii bazați pe Inteligență Artifială, Rețele Neuronale Artificiale și Machine Learning sunt foarte sofisticați în acest caz. Imaginile noastre pot conține și alte elemente, precum peisaje ori obiecte suplimentare care trebuie ignorate în etapa de analiză, așadar uzual se pornește de la detecția ochilor, fiind cei mai ușor de identificat. Apoi, se încearcă găsirea sprâncenelor, gura ori nasul pentru a-și face o imagine de ansablu a poziției feței în cadrul respectiv. Ulterior, se fac mai multe verificări suplimentare care să asigure că este în realitate detectată o anumită față.

Pentru a fi asigurată acuratețea detectiei, algoritmii sunt antrenați pe un set mare de date (imagini diverse) care au sau nu în cadrul lor reprezentări faciale, îmbunătățind abilitatea acestuia.

Bineînțeles, există mai multe astfel de tehnici de calcul, fiecare cu avantajele și dezavantajele sale. Ultimele cercetări se orientează spre tehnici avansate de tip Deep Learning pentru a asigura o rapiditate și acuratețe superioare celorlaltor metode.

Vă invităm să testați aici un astfel de sistem inteligent.