Что понимают под этим новым термином - распознавание лиц с использованием информационных технологий? Это определенная система нейросетей, которая обладает способностью, используя фото или видеоматериал, идентифицировать конкретную личность. Другая, смежная с этой, задача, выполняемая системой - верификация, то есть проверка, тот ли это человек изображен на фото.
Способность этой новейшей технологии - системы распознавания лиц - работать с изображениями людей стала возможной благодаря применению двух сложнейших алгоритмов - формирования математической модели и сверки ее с базой данных.
Как нейросеть учится различать человеческие лица?
Создание системы, способной работать с изображениями человеческих лиц, является сложнейшим процессом, в котором задействуются новейшие достижения человеческого интеллекта. На первом этапе создается система связанных между собой нейросетей.
Но это еще не все. Теперь нейросеть необходимо обучить распознавать лица. Это невозможно без использования огромных баз данных, содержащих изображения людей в том или ином формате, а также персональные сведения - имена, фамилии, даты рождения, гражданство, национальную принадлежность и т.д.
Сначала в систему вводится изображение человека (обычно в формате фото) и передается необходимый набор сведений, важнейшие из которых - имя и фамилия. Так формируется собственная база данных нейросети. Затем сети предоставляется для анализа большой набор различных фото, из которых она должна выбрать именно это.
На продвинутом этапе обучении система распознавания лиц приобретает более сложную способность - определять, что нового человека в имеющейся базе данных нет, и заносить его в массив, как новый элемент. Количество фото, из которых состоит учебная база данных для нейросети, исчисляется миллионами.
На что запрограммирована система распознавания
Алгоритм работы программы нейросети, которая осуществляет распознавание людей, состоит из нескольких этапов:
1. Обнаружение. На фото или видео детектируется объект, обладающий признаками человеческого лица, и отделяется от остальной части изображения. Полученной фото подвергается цифровому сканированию.
2. Центровка. Определяются отклонения от стандартного положения головы по отношению к телу, выражения, мимики. Затем цифровое изображение приводится к стандартному виду.
3. Измерение. Программа фиксирует определенные точки на лице, определяющие его форму и пропорции, и строит систему векторов с точностью до миллиметра.
4. Репрезентация. Программа переводит полученную на предыдущем этап уникальную схему в цифровой код. Так черты лица переводятся в определенный набор чисел.
5. Верификация или идентификация. Идет сопоставление полученной математической модели с записями данных, содержащихся в базе лиц, которая была предварительно загружена в нейросеть. Если стоит задача верификации - сравнение происходи только один раз. Если идет идентификация - система производит сравнение со всеми числовыми моделями базе данных.