Le système de reconnaissance faciale estune application informatique capable d'identifier ou de vérifier une personne à partir d'une image ou d'une vidéo numérique. Une façon de faire est de comparer les traits du visage sélectionnés avec l'image et les variantes de la base de données.
La reconnaissance faciale (logiciel) est couramment utiliséedans les systèmes de sécurité, et peut être comparé à d'autres systèmes biométriques (par exemple, la reconnaissance d'empreintes digitales ou le diaphragme oculaire). Récemment, il est également devenu populaire en tant qu'outil d'identification commerciale et de publicité.
Quelques algorithmes de reconnaissance facialeidentifier les traits du visage en extrayant des points de repère ou des objets de l'image du visage du sujet. Par exemple, l'algorithme peut analyser la position relative, la taille et / ou la forme des yeux, du nez, des pommettes et de la mâchoire. Ces données sont ensuite utilisées pour rechercher d'autres images avec des paramètres correspondants. D'autres algorithmes normalisent la galerie d'images de visage, puis compressent les informations sur le visage, en ne conservant que les données dans l'image qui sont utiles pour la reconnaissance faciale. Ensuite, l'image souhaitée est comparée aux données disponibles. L'un des premiers systèmes à succès repose sur des techniques de correspondance de motifs appliquées à un ensemble de traits du visage, offrant une sorte de vue succincte de l'apparence.
Il comprend certains algorithmes qui peuvent être divisés en deux approches principales:
Une nouvelle tendance créée pour en faire plushaute précision, est une reconnaissance faciale en trois dimensions. Cette méthode utilise des capteurs 3D pour collecter des informations sur la forme du visage. Ces informations sont ensuite utilisées pour identifier des caractéristiques distinctives telles que le contour des orbites, le nez et le menton.
Un des avantages des programmes 3Dla reconnaissance faciale est qu'ils ne sont pas affectés par les changements d'éclairage, contrairement aux autres options. Cette technologie peut également identifier à partir d'une gamme différente d'angles de vision, y compris la vue de profil. Les points de données 3D améliorent considérablement la précision de la reconnaissance faciale. La recherche 3D est amplifiée par le développement de capteurs sophistiqués qui améliorent les performances de capture d'images sous forme d'images 3D. Les capteurs fonctionnent en projetant une lumière structurée sur le visage. Jusqu'à une douzaine ou plus de ces capteurs d'image peuvent être logés sur une seule puce CMOS - chacun capturant une partie différente du spectre.
Cependant, même la méthode de correspondance 3D idéalepeut être sensible aux expressions faciales. À cette fin, une équipe de chercheurs du Technion a appliqué des outils de la géométrie métrique pour traiter les expressions comme des isométriques. Après cela, Vision Access a créé sa solution de reconnaissance faciale 3D. La société a ensuite été acquise par Bioscrypt Inc., qui a développé une version du logiciel de reconnaissance faciale humaine connue sous le nom de 3D FastPass.
La nouvelle méthode consiste à taperun moyen de capturer une image 3D à l'aide de trois caméras de suivi qui pointent vers des angles différents. L'un d'eux pointera vers l'avant de l'objet, le second - du côté, le troisième - à un angle. Ils travailleront tous ensemble pour pouvoir suivre le visage d'un objet en temps réel et pouvoir l'identifier. On pense que tout programme de reconnaissance de visages à travers une caméra sera bientôt basé sur cette technologie.
Une autre tendance émergente utilise le visueldétails de la peau capturés dans des images numériques ou numérisées standard. Cette technique, appelée analyse de la texture de la peau, transforme les lignes, les motifs et les taches uniques visibles dans la peau humaine en un espace mathématique.
Des tests ont montré qu'avec l'ajout de cette technologie, l'efficacité de la reconnaissance faciale peut augmenter de 20 à 25%.
Une autre forme d'acceptation d'entrée pourla reconnaissance faciale consiste à utiliser des caméras thermiques. Avec cette procédure, les caméras ne détecteront que la forme de la tête, tout en ignorant les éléments tels que les lunettes, les chapeaux ou le maquillage. Le problème avec l'utilisation d'images thermiques pour la reconnaissance faciale est que les bases de données sont limitées.
Les chercheurs étudient actuellementutiliser cette technologie dans la vie réelle et les paysages opérationnels et en même temps créer une nouvelle base de données d'images thermiques. L'étude utilise des capteurs électriques ferroélectriques basse résolution et basse résolution capables d'acquérir des images infrarouges thermiques (LWIR) à longue longueur d'onde. Les résultats montrent que la fusion du LWIR et des caméras visuelles conventionnelles donne d'excellents résultats dans les sondes extérieures. Un logiciel de reconnaissance faciale très puissant pour la caméra peut fonctionner sur cette combinaison.
Pendant que les chercheurs travaillent surAvec les dernières technologies disponibles uniquement pour les spécialistes, les développeurs d'applications de masse ne s'arrêtent pas non plus. Après l'annonce de la création de Google Glass, il y a eu beaucoup de buzz autour de la reconnaissance faciale et des logiciels pour cela sur Internet. On pense que cela ouvrira de nombreuses opportunités aux utilisateurs non seulement d'interagir entre eux, mais également avec divers objets.
Il existe aujourd'hui une grande liste d'interfaces de reconnaissance faciale que vous pouvez utiliser pour vos applications. Les plus courants sont les suivants.
Un développement de Lambda Labs qui fournit une reconnaissance faciale basée sur la position des yeux, la forme du nez et de la bouche et la classification par sexe. Disponible sur le site officiel du développeur.
Un logiciel de reconnaissance faciale informatisé sur Internet qui remplace idéalement Face.com. Actuellement fourni gratuitement.
L'API de reconnaissance de visage Animetrics peut être utilisée pour détecter les visages sur les photos. Les informations sur les traits du visage ou les points de repère sont renvoyées sous forme de coordonnées dans l'image.
Pour l'utiliser, vous devez avoir une application créée dans votre compte SkyBiometry. Pour le créer, un simple enregistrement suffit.
Cette application utilise une technologie de pointevision par ordinateur et data mining pour fournir 3 services principaux (détection, reconnaissance et analyse). Le programme fournit la détection et l'analyse des points de repère (23 points), des points de repère (81 points), des attributs: âge, sexe, points, race, etc.
C'est une API puissante pour la reconnaissance faciale. Il trouve 68 points de référence pour une image de face d'un visage et 35 pour un profil. FaceMark détecte les repères de visage dans l'image spécifiée par l'URL ou le fichier téléchargé, et produit le résultat sous forme de fichier JSON contenant un vecteur de repères de visage et des points de coïncidence pour chaque variation trouvée.
Logiciel intelligent pourreconnaissance des émotions, qui permet aux caméras de lire les micro-expressions humaines, le sexe et le groupe d'âge. Il s'agit d'un logiciel de reconnaissance faciale en temps réel qui fonctionne lorsque les utilisateurs regardent des vidéos sur leurs ordinateurs ou appareils mobiles.
C'est l'une des meilleures alternatives à Face.com. Un moteur de reconnaissance rapide, fiable et évolutif peut effectuer la détection de visage, la numérisation, la reconnaissance et la recherche. Il peut être formé automatiquement avec des images et des tags sur Facebook. Puisqu'il se concentre sur les médias sociaux, c'est le meilleur logiciel de reconnaissance faciale pour Android.
C'est aussi une interface puissante et gratuite pourdétection facial. Il trouve les visages (à la fois de face et de profil) dans l'image spécifiée par l'URL ou téléchargée sous forme de fichier, et peut trouver plusieurs visages dans la même photo et renvoie la réponse au format JSON. L'image est chargée avec une boîte englobante pour chaque visage trouvé.
