얼굴 인식 시스템은디지털 이미지 또는 비디오에서 사람을 식별하거나 확인할 수있는 컴퓨터 응용 프로그램. 이를 수행하는 한 가지 방법은 선택한 얼굴 특징을 데이터베이스의 이미지 및 변형과 비교하는 것입니다.
얼굴 인식 (소프트웨어)이 일반적으로 사용됩니다.보안 시스템에서 다른 생체 인식 시스템 (예 : 지문 인식 또는 눈 횡경막)과 비교할 수 있습니다. 최근에는 상업적 식별 및 광고 도구로도 인기를 얻고 있습니다.
일부 얼굴 인식 알고리즘피사체의 얼굴 이미지에서 랜드 마크 또는 물체를 추출하여 얼굴 특징을 식별합니다. 예를 들어, 알고리즘은 눈, 코, 광대뼈 및 턱의 상대적 위치, 크기 및 / 또는 모양을 분석 할 수 있습니다. 이 데이터는 일치하는 매개 변수가있는 다른 이미지를 검색하는 데 사용됩니다. 다른 알고리즘은 얼굴 이미지 갤러리를 정규화 한 다음 얼굴 정보를 압축하여 얼굴 인식에 유용한 이미지의 데이터 만 유지합니다. 그런 다음 원하는 이미지가 사용 가능한 데이터와 비교됩니다. 가장 성공적인 시스템 중 하나는 얼굴 특징 세트에 적용된 패턴 매칭 기술에 의존하여 외모에 대한 일종의 간결한보기를 제공합니다.
여기에는 두 가지 주요 접근 방식으로 나눌 수있는 특정 알고리즘이 포함됩니다.
더 많은 것을 성취하기 위해 만들어진 새로운 트렌드높은 정밀도는 3 차원 얼굴 인식입니다. 이 방법은 3D 센서를 사용하여 얼굴 모양에 대한 정보를 수집합니다. 이 정보는 눈 소켓, 코 및 턱의 윤곽과 같은 구별되는 특징을 식별하는 데 사용됩니다.
3D 프로그램의 장점 중 하나얼굴 인식은 다른 옵션과 달리 조명 변화에 영향을받지 않는다는 것입니다. 이 기술은 또한 프로필보기를 포함하여 다양한 시야각 범위에서 식별 할 수 있습니다. 3D 데이터 포인트는 얼굴 인식의 정확도를 크게 향상시킵니다. 이미지를 3D 이미지로 캡처하는 성능을 향상시키는 정교한 센서의 개발로 3D 연구가 강화되고 있습니다. 센서는 구조화 된 빛을 얼굴에 투사하여 작동합니다. 최대 12 개 이상의 이미지 센서를 단일 CMOS 칩에 수용 할 수 있으며, 각각은 스펙트럼의 다른 부분을 캡처합니다.
그러나 이상적인 3D 매칭 방법조차얼굴 표정에 민감 할 수 있습니다. 이를 위해 Technion의 연구원 팀은 메트릭 기하학의 도구를 적용하여 표현을 등각 투영으로 처리했습니다. 그 후 Vision Access는 3D 얼굴 인식 솔루션을 만들었습니다. 이 회사는 나중에 3D FastPass로 알려진 인간 얼굴 인식 소프트웨어 버전을 개발 한 Bioscrypt Inc.에 인수되었습니다.
새로운 방법은다른 각도를 가리키는 세 개의 추적 카메라를 사용하여 3D 이미지를 캡처하는 방법입니다. 그들 중 하나는 물체의 앞면을, 두 번째는 측면에서, 세 번째는 비스듬히 가리킬 것입니다. 그들은 모두 함께 작동하여 실시간으로 물체의 얼굴을 추적하고 식별 할 수 있습니다. 카메라를 통한 얼굴 인식 프로그램은 조만간이 기술을 기반으로 할 것으로 보인다.
또 다른 새로운 트렌드는 시각적표준 디지털 또는 스캔 이미지로 캡처 된 피부 세부 정보. 피부 질감 분석이라고하는이 기술은 인간의 피부에서 볼 수있는 독특한 선, 패턴 및 반점을 수학적 공간으로 변환합니다.
테스트에 따르면이 기술을 추가하면 얼굴 인식의 효율성이 20 ~ 25 % 증가 할 수 있습니다.
입력을 받아들이는 또 다른 형태얼굴 인식은 열 화상 카메라를 사용하는 것입니다. 이 절차를 통해 카메라는 안경, 모자 또는 메이크업과 같은 항목은 무시하고 머리 모양 만 감지합니다. 얼굴 인식을 위해 열 화상 이미지를 사용할 때의 문제점은 데이터베이스가 제한되어 있다는 것입니다.
연구원은 현재 공부하고 있습니다이 기술을 실제 환경과 운영 환경에서 사용하는 동시에 새로운 열 화상 데이터베이스를 생성합니다. 이 연구는 장파장 열 적외선 (LWIR) 이미지를 수신 할 수있는 저해상도, 저해상도 강유전성 전기 센서를 사용합니다. 결과는 LWIR과 기존의 시각 카메라의 융합이 실외 프로브에서 큰 결과를 가져온다는 것을 보여줍니다. 카메라 용 매우 강력한 얼굴 인식 소프트웨어가이 조합에서 작동 할 수 있습니다.
연구자들이 작업하는 동안전문가 만 사용할 수있는 최신 기술로 인해 대량 응용 프로그램 개발자도 가만히 있지 않습니다. 구글 글래스의 탄생을 발표 한 후, 인터넷에서 얼굴 인식과이를위한 소프트웨어에 대한 많은 소문이있었습니다. 이것은 사용자가 서로 상호 작용할뿐만 아니라 다양한 개체와도 상호 작용할 수있는 많은 기회를 열어 줄 것으로 믿어집니다.
현재 애플리케이션에 사용할 수있는 얼굴 인식 인터페이스 목록이 많이 있습니다. 가장 일반적인 것은 다음과 같습니다.
눈 위치, 코와 입 모양, 성별 분류를 기반으로 얼굴 인식을 제공하는 Lambda Labs의 개발입니다. 개발자의 공식 웹 사이트에서 사용할 수 있습니다.
Face.com의 이상적인 대체품 인 인터넷상의 컴퓨터 기반 얼굴 인식 소프트웨어. 현재 무료로 제공됩니다.
Animetrics Face Recognition API를 사용하여 사진에서 얼굴을 감지 할 수 있습니다. 얼굴 특징 또는 랜드 마크에 대한 정보는 이미지의 좌표로 반환됩니다.
이를 사용하려면 SkyBiometry 계정에 애플리케이션을 생성해야합니다. 그것을 만들려면 간단한 등록으로 충분합니다.
이 응용 프로그램은 최첨단 기술을 사용합니다.컴퓨터 비전 및 데이터 마이닝을 통해 3 가지 주요 서비스 (탐지, 인식 및 분석)를 제공합니다. 이 프로그램은 랜드 마크 (23 점), 랜드 마크 (81 점), 속성 : 나이, 성별, 점수, 인종 등을 감지하고 분석합니다.
얼굴 인식을위한 강력한 API입니다.얼굴의 전체 얼굴 이미지에 대해 68 점, 프로필에 대해 35 점을 찾습니다. FaceMark는 URL 또는 업로드 된 파일로 지정된 이미지에서 얼굴 랜드 마크를 감지하고 발견 된 각 변형에 대한 얼굴 랜드 마크 및 일치 지점 벡터가 포함 된 JSON 파일로 결과를 출력합니다.
지능형 소프트웨어카메라가 인간의 미세한 표현, 성별 및 연령대를 읽을 수 있도록하는 감정 인식. 사용자가 컴퓨터 나 모바일 기기에서 동영상을 볼 때 작동하는 실시간 안면 인식 소프트웨어입니다.
이것은 Face.com에 대한 최고의 대안 중 하나입니다.빠르고 안정적이며 확장 가능한 인식 엔진은 얼굴 감지, 스캔, 인식 및 검색을 수행 할 수 있습니다. Facebook에서 이미지와 태그를 사용하여 자동으로 학습 할 수 있습니다. 소셜 미디어에 초점을 맞추고 있기 때문에 Android 용 최고의 얼굴 인식 소프트웨어입니다.
또한 강력한 무료 인터페이스입니다.얼굴 인식. URL로 지정되거나 파일로 다운로드 된 이미지에서 얼굴 (전체 얼굴과 프로필 모두)을 찾고 동일한 사진에서 여러 얼굴을 찾을 수 있으며 JSON 형식으로 응답을 반환합니다. 이 경우 이미지는 발견 된 각면에 대한 경계 상자와 함께로드됩니다.
