Pengecaman Muka untuk Penglihatan Komputer

Pengecaman Muka: Cara Ia Berfungsi, Faedahnya, Cabaran dan Kebimbangan Privasi

Manusia mahir mengenali wajah, tetapi kita juga mentafsir ekspresi dan emosi secara semulajadi. Penyelidikan mengatakan kita boleh mengenal pasti wajah yang dikenali secara peribadi di dalam 380ms selepas pembentangan dan 460ms untuk muka yang tidak dikenali. Walau bagaimanapun, kualiti intrinsik manusia ini kini mempunyai pesaing dalam kecerdasan buatan dan Penglihatan Komputer. Teknologi perintis ini membantu membangunkan penyelesaian yang mengenali wajah manusia dengan lebih tepat dan cekap berbanding sebelum ini.

Teknologi inovatif dan tidak mengganggu terbaharu ini telah menjadikan kehidupan lebih mudah dan mengujakan. Teknologi pengecaman muka telah berkembang menjadi teknologi yang pesat membangun. Pada tahun 2020, pasaran pengecaman wajah dinilai pada $ 3.8 bilion, dan saiz yang sama dijangka meningkat dua kali ganda menjelang 2025 – diramalkan melebihi $8.5 bilion.

Apa itu Pengecaman Muka?

Teknologi pengecaman muka memetakan ciri muka dan membantu mengenal pasti seseorang berdasarkan data cap muka yang disimpan. Teknologi biometrik ini menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk membandingkan cetakan muka yang disimpan dengan imej langsung. Perisian pengesanan muka juga membandingkan imej yang ditangkap dengan pangkalan data imej untuk mencari padanan.

Pengecaman muka telah digunakan dalam banyak aplikasi untuk meningkatkan keselamatan di lapangan terbang, membantu agensi penguatkuasa undang-undang dalam mengesan penjenayah, analisis forensik dan sistem pengawasan lain.

Bagaimana pengecaman wajah berfungsi?

Perisian pengecaman muka bermula dengan pengumpulan data pengecaman muka dan pemprosesan imej menggunakan Penglihatan Komputer. Imej-imej itu menjalani saringan digital tahap tinggi supaya komputer boleh membezakan antara wajah manusia, gambar, patung, atau poster. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, corak dan persamaan dalam set data dikenal pasti. Algoritma ML mengenal pasti wajah dalam mana-mana imej tertentu dengan mengenali corak ciri muka:

  • Nisbah ketinggian kepada lebar muka
  • Warna muka
  • Lebar setiap ciri – mata, hidung, mulut dan banyak lagi.
  • Ciri khas

Memandangkan wajah yang berbeza mempunyai ciri yang berbeza, begitu juga dengan perisian pengecaman muka. Walau bagaimanapun, secara amnya, sebarang pengecaman muka berfungsi menggunakan prosedur berikut:

  1. Pengesanan muka

    Sistem teknologi muka mengecam dan mengenal pasti imej muka dalam khalayak ramai atau secara individu. Kemajuan teknologi telah memudahkan perisian untuk mengesan imej muka walaupun terdapat sedikit variasi dalam postur – menghadap kamera atau mengalihkan pandangan daripadanya.

  2. Analisis wajah

    Analisis muka untuk pengecaman muka Seterusnya ialah analisis imej yang ditangkap. A sistem pengecaman muka digunakan untuk mengenal pasti ciri wajah unik dengan tepat seperti jarak antara mata, panjang hidung, ruang antara mulut dan hidung, lebar dahi, bentuk kening dan sifat biometrik yang lain.

    Ciri wajah manusia yang berbeza dan boleh dikenali dipanggil titik nod, dan setiap muka manusia mempunyai kira-kira 80 titik nod. Dengan memetakan muka, mengenal geometri, dan fotometri, adalah mungkin untuk menganalisis dan mengenal pasti muka menggunakan pangkalan data pengiktirafan dengan tepat.

  3. Penukaran Imej

    Selepas menangkap imej wajah, maklumat analog ditukar kepada data digital berdasarkan ciri biometrik seseorang. Sejak pembelajaran mesin algoritma hanya mengenali nombor, menukar peta muka kepada formula matematik menjadi penting. Perwakilan berangka muka ini, juga dikenali sebagai cap muka, kemudiannya dibandingkan dengan pangkalan data wajah.

  4. Mencari padanan

    Langkah terakhir ialah membandingkan cetakan muka anda dengan beberapa pangkalan data wajah yang diketahui. Teknologi ini cuba memadankan ciri anda dengan ciri dalam pangkalan data.

Imej yang dipadankan biasanya dikembalikan dengan nama dan alamat orang tersebut. Jika maklumat tersebut tiada, data yang disimpan dalam pangkalan data digunakan. 

Data latihan Ai untuk pengecaman muka

Di mana Pengecaman Wajah Digunakan?

Hari ini, sistem pengecaman muka memasuki kehidupan seharian, dan penggunaannya sering kali tidak disedari. Untuk menjadikan kehidupan lebih mudah dan menambah keselamatan, berikut ialah beberapa contoh pengecaman muka yang menonjol yang membuat perubahan.

  • Penjagaan kesihatan: Doktor menggunakan pengecaman muka untuk mengenal pasti gangguan genetik tertentu yang jarang berlaku pada kanak-kanak dengan menyelidiki ciri-ciri wajah. Contohnya ialah Aplikasi Face2Gene, yang membandingkan struktur muka pesakit dengan kes yang diketahui untuk membantu menentukan sama ada kanak-kanak itu menghidap sindrom Noonan atau sindrom Angelman.
  • Hotel: Sesetengah hotel memasang pengecaman muka untuk mempercepatkan daftar masuk mereka. Di China, the Hotel Marriott membenarkan tetamu memasuki lobi kiosk untuk imbasan muka pantas, mengelakkan barisan panjang di meja depan dan menjadikan pintu masuk sebagai urusan yang menyenangkan.
  • Kebolehcapaian: Ia membolehkan orang cacat penglihatan untuk mengesahkan diri mereka dengan mudah. Mereka tidak lagi memerlukan kata laluan, PIN atau apa sahaja lagi. Dengan pengecaman muka, mereka boleh mengakses apl perbankan atau membuka kunci peranti, menjadikan tugas harian lebih mudah dilaksanakan.
  • Bilik Darjah: Selain daripada aspek keselamatan, sekolah jalan raya menggunakan pengecaman muka untuk memantau penglibatan pelajar. Sebagai contoh, sistem boleh memberi amaran kepada anda sama ada pelajar memberi perhatian kepada pembelajaran yang berlaku di dalam kelas, yang membolehkan guru menukar kaedah mereka serta-merta.
  • Keselamatan acara: Teknologi pengecaman muka telah menemui aplikasi dalam pengurusan orang ramai dan meningkatkan keselamatan pada acara besar seperti konsert dan permainan sukan. Satu contoh ialah penempatannya di pintu stadium untuk mengesahkan pemegang tiket dan melarang kemasukan tanpa kebenaran.
  • Kereta: Pembuat kereta kini menyepadukan pengecaman muka ke dalam kereta mereka untuk pengalaman pemanduan yang lebih baik. Kenderaan tertentu boleh mengecam muka pemandu membuat pelarasan automatik kedudukan tempat duduk dan cermin dan juga memainkan senarai main tertentu.

[Baca juga: Apakah itu AI Image Recognition? Cara Ia Berfungsi & Contoh]

Apakah Kebaikan Pengecaman Wajah

Pengecaman muka ialah teknologi yang agak baharu dan menawarkan pelbagai perkara positif. Berikut adalah beberapa kebaikan menggunakan pengecaman muka:

  • Peningkatan keselamatan awam: Jabatan polis menggunakan pengecaman muka untuk mengenal pasti individu yang hilang dan penjenayah yang dikehendaki. Sebagai contoh, jabatan polis di India telah berjaya membawa kanak-kanak yang hilang kepada keluarga mereka selepas memadankan foto mereka dengan pangkalan data orang hilang.
  • Transaksi terjamin: Banyak bank dan sistem pembayaran menggunakan pengecaman muka untuk menjadikan transaksi mereka lebih selamat. Sebagai contoh, di Alipay, China, pengguna boleh membenarkan pembayaran hanya dengan membenarkan wajah mereka diimbas, dengan itu mengurangkan kejadian penipuan dan menyediakan kemudahan dalam pembayaran tanpa tunai.
  • Penjagaan kesihatan yang lebih baik: Hospital telah memacu sistem pengecaman muka untuk mengakses direktori pesakit dengan lancar dan mempercepatkan proses pendaftaran. Sesetengah sistem juga mengesan kesakitan fizikal atau gangguan emosi pada pesakit, sekali gus membolehkan doktor memberikan penjagaan yang lebih baik.
  • Keselamatan: Teknologi pengecaman muka telah mengubah keselamatan telefon pintar selama-lamanya. Walaupun ID Wajah Apple bukan sahaja membuka kunci telefon, ia juga membolehkan perlindungan aplikasi sensitif, seperti dompet digital dan aplikasi perbankan.

Keburukan Pengecaman Muka

Ia mempunyai kelebihan tertentu; namun, secara lebih ketara, ia menimbulkan isu etika, privasi dan ketepatan. Berikut adalah beberapa kelemahan:

  • Tuduhan yang salah: Sistem pengecaman muka mungkin membawa tuduhan yang salah. Contoh Randall Reid, yang ditangkap pada 2022 berdasarkan pengecaman yang salah dengan DNA melalui perisian pengecaman muka untuk kesalahan di Louisiana, sebenarnya, tempat yang dia tidak pernah jejakkan kakinya.
  • Kecondongan budaya dan jantina: Kajian telah menunjukkan sistem pengecaman muka kurang tepat dalam mengenali orang kulit berwarna dan wanita. Dalam laporan terperinci yang disediakan untuk kerajaan AS mengenai prestasi sistem ini, didapati bahawa mereka secara rutin salah mengenal pasti orang daripada latar belakang minoriti, membawa kepada kemungkinan penangkapan salah atau diskriminasi dalam penguatkuasaan undang-undang.
  • Pencerobohan privasi: Tempat pengecaman muka kini menimbulkan kebimbangan etika kerana ia mengumpul dan menyimpan data biometrik, kadangkala tanpa persetujuan. Sebagai contoh, sesetengah kedai runcit menggunakan teknologi pengecaman muka untuk menjejaki tingkah laku pelanggan, yang membawa kepada kebimbangan terhadap pengawasan dan kebebasan peribadi.
  • Kerentanan keselamatan maklumat: Tindakan menyimpan data muka mendedahkan seseorang kepada penggodaman; kerana penggodam telah memecahkan maklumat biometrik yang sensitif, penggodam Black Hat hanya dalam masa dua minit menunjukkannya ID wajah Apple boleh digodam.

[Baca juga: 27 Set Data Imej Percuma untuk Penglihatan Komputer]

Contoh Pengecaman Muka

  • Pengiktirafan Amazon: Perisian pengecaman muka berasaskan awan Amazon telah menjalankan carian penguatkuasaan undang-undang dengan menggunakan rakaman video untuk mendapatkan sumber orang di dalam badan kes. Bagaimanapun, syarikat itu mengumumkan polis tidak akan menggunakannya lagi menjelang 2020 sementara menunggu undang-undang persekutuan digubal untuk melindungi individu sivil dalam fikiran.
  • ID Wajah Apple: Apple melaksanakan sistem pengecaman muka pada perantinya yang membolehkan pengguna membuka kunci telefon mereka, log masuk ke apl mereka dan membuat pembelian dengan selamat; standard lengkap untuk kemudahan dan keselamatan dalam elektronik pengguna.
  • Facebook (Meta): Pada tahun 2010, Facebook melancarkan teknologi pengecaman muka untuk menandai foto. Keupayaan untuk menggunakan teknologi sedemikian adalah pilihan, dan ia membenarkan penandaan automatik rakan selepas memuat naik foto, kerana mereka telah dikenali dalam foto itu sendiri.
  • Foto Google: Google menggunakan pengecaman muka untuk mengatur dan menandai imej secara automatik, yang memudahkan pengguna menjejak dan mencari imej dengan wajah yang dikenali.
  • Snapchat: Sebagai perintis perisian pengecaman muka, Snapchat menggunakan teknologi sedemikian untuk penapis luar biasa popularnya untuk pelbagai objek dan personaliti sukan.

Adakah Pengecaman Wajah Tepat?

Ketepatan pengecaman muka boleh dikurangkan dalam situasi kehidupan sebenar kerana sistem ini terjejas di bawah tetapan tersebut. Beberapa pemacu utama untuk berat sebelah telah diringkaskan di sini:

  • Persekitaran terkawal: Algoritma berjaya mengenal pasti dan memadankan muka dengan imej rujukan yang diambil di bawah keadaan pencahayaan terkawal dengan kamera berkualiti, memberikan ketepatan hampir 99.97%.
  • Penuaan: Ketepatan mengalami perubahan semula jadi ciri yang berlaku selama bertahun-tahun, terutamanya dengan foto yang diambil dengan jurang bertahun-tahun.
  • herotan demografi: Sistem ini kadangkala cenderung menunjukkan prestasi yang lebih baik untuk kulit yang lebih cerah dan jantina lelaki dan kadar ralat lebih tinggi untuk wanita dan orang kulit berwarna.
  • Faktor luaran: Kamera resolusi rendah, bunyi digital dan perubahan ekspresi memberi kesan buruk kepada prestasi.

Adakah Pengecaman Wajah Selamat?

Berdasarkan corak biometrik yang unik, sistem pengecaman muka mungkin merupakan salah satu mod pengecaman paling selamat antara mod sedia ada dalam teknologi biometrik. Pengesanan liveness, seterusnya, menjamin bahawa sistem hanya berinteraksi dengan pengguna langsung, mewujudkan langkah balas terhadap serangan spoofing menggunakan foto atau video.

Namun terdapat kebimbangan mengenai privasi dan penyalahgunaan, seperti pengawasan besar-besaran yang menggariskan keperluan untuk mekanisme pengawalseliaan yang ketat, ditadbir dalam lingkungan etika.

Pengumpulan Data untuk Model Pengecaman Muka

Untuk model pengecaman muka mencapai kecekapan maksimumnya, anda mesti melatihnya pada pelbagai set data heterogen.

Memandangkan biometrik muka berbeza bagi setiap orang, perisian pengecaman muka harus mahir membaca, mengenal pasti dan mengecam setiap wajah. Lebih-lebih lagi, apabila seseorang itu menunjukkan emosi, kontur muka mereka berubah. Perisian pengecaman harus direka bentuk supaya ia dapat menampung perubahan ini.

Satu penyelesaian ialah menerima foto beberapa orang dari pelbagai bahagian dunia dan mencipta pangkalan data heterogen wajah yang dikenali. Sebaik-baiknya anda perlu mengambil foto dari pelbagai sudut, perspektif dan dengan pelbagai ekspresi muka. 

Apabila foto ini dimuat naik ke platform terpusat, dengan jelas menyebut ungkapan dan perspektif, ia mewujudkan pangkalan data yang berkesan. Pasukan kawalan kualiti kemudiannya boleh menapis foto ini untuk semakan kualiti pantas. Kaedah mengumpul gambar orang yang berbeza ini boleh menghasilkan pangkalan data imej yang berkualiti tinggi dan sangat cekap.

Tidakkah anda bersetuju bahawa perisian pengecaman muka tidak akan berfungsi secara optimum tanpa sistem pengumpulan data muka yang boleh dipercayai?

Pengumpulan data muka ialah asas untuk prestasi perisian pengecaman muka. Ia memberikan maklumat berharga seperti panjang hidung, lebar dahi, bentuk mulut, telinga, muka dan banyak lagi. Menggunakan data latihan AI, sistem pengecaman muka automatik boleh mengenal pasti wajah dengan tepat di tengah-tengah orang ramai dalam persekitaran yang berubah secara dinamik berdasarkan ciri wajah mereka.

Jika anda mempunyai projek yang memerlukan set data yang sangat boleh dipercayai yang boleh membantu anda membangunkan perisian pengecaman muka yang canggih, Shaip ialah pilihan yang tepat. Kami mempunyai koleksi set data muka yang luas yang dioptimumkan untuk melatih penyelesaian khusus untuk pelbagai projek. 

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang kaedah pengumpulan, sistem kawalan kualiti dan teknik penyesuaian kami, berhubung dengan kami hari ini.

Kongsi sosial

Awak juga mungkin menyukai