Os humanos são adeptos de reconhecer rostos, mas também interpretamos expressões e emoções com bastante naturalidade. Pesquisas dizem que podemos identificar rostos pessoalmente familiares dentro de 380ms após a apresentação e 460ms para rostos desconhecidos. No entanto, essa qualidade intrinsecamente humana agora tem um concorrente em inteligência artificial e visão computacional. Essas tecnologias pioneiras estão ajudando a desenvolver soluções que reconhecem rostos humanos com mais precisão e eficiência do que nunca.
Estas últimas tecnologias inovadoras e não intrusivas tornaram a vida mais simples e emocionante. A tecnologia de reconhecimento facial tornou-se uma tecnologia de rápido desenvolvimento. Em 2020, o mercado de reconhecimento facial foi avaliado em US$ 3.8 bilhões, e o mesmo deve dobrar de tamanho até 2025 – estimado em mais de US$ 8.5 bilhões.
O que é Reconhecimento Facial?
A tecnologia de reconhecimento facial mapeia os recursos faciais e ajuda a identificar uma pessoa com base nos dados de impressão facial armazenados. Essa tecnologia biométrica usa algoritmos de aprendizado profundo para comparar a impressão facial armazenada com a imagem ao vivo. O software de detecção de rosto também compara as imagens capturadas com um banco de dados de imagens para encontrar uma correspondência.
O reconhecimento facial tem sido usado em muitas aplicações para aumentar a segurança em aeroportos, ajuda as agências de aplicação da lei na detecção de criminosos, análise forense e outros sistemas de vigilância.
Como funciona o reconhecimento facial?
O software de reconhecimento facial começa com coleta de dados de reconhecimento facial e processamento de imagens usando Visão Computacional. As imagens passam por um alto nível de triagem digital para que o computador possa diferenciar entre um rosto humano, uma foto, uma estátua ou até mesmo um pôster. Ao usar o aprendizado de máquina, padrões e semelhanças no conjunto de dados são identificados. O algoritmo de ML identifica o rosto em qualquer imagem ao reconhecer padrões de características faciais:
- A proporção entre a altura e a largura do rosto
- A cor do rosto
- A largura de cada recurso - olhos, nariz, boca e muito mais.
- Características distintas
Como rostos diferentes têm recursos diferentes, o software de reconhecimento facial também. No entanto, em geral, qualquer reconhecimento facial funciona usando o seguinte procedimento:
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Detecção facial
Os sistemas de tecnologia facial reconhecem e identificam uma imagem facial em uma multidão ou individualmente. Os avanços tecnológicos tornaram mais fácil para o software detectar imagens faciais mesmo quando há uma pequena variação na postura – de frente para a câmera ou olhando para longe dela.
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Análise facial
Em seguida é a análise da imagem capturada. UMA sistema de reconhecimento de rosto é usado para identificar com precisão características faciais únicas, como a distância entre os olhos, o comprimento do nariz, o espaço entre a boca e o nariz, a largura da testa, o formato das sobrancelhas e outros atributos biométricos.As características distintas e reconhecíveis de um rosto humano são chamadas de pontos nodais, e cada rosto humano tem cerca de 80 pontos nodais. Ao mapear o rosto, reconhecer geometria e fotometria, é possível analisar e identificar rostos usando o bancos de dados de reconhecimento com precisão.
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Conversão de imagem
Depois de capturar a imagem de um rosto, as informações analógicas são convertidas em dados digitais com base nas características biométricas da pessoa. Desde aprendizado de máquina algoritmos reconhecem apenas números, convertendo o mapa facial em uma fórmula matemática torna-se pertinente. Essa representação numérica da face, também conhecida como faceprint, é então comparada com um banco de dados de faces.
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Encontrar uma correspondência
A etapa final é comparar sua impressão de rosto com vários bancos de dados de rostos conhecidos. A tecnologia tenta combinar seus recursos com os do banco de dados.
Em seguida é a análise da imagem capturada. UMA sistema de reconhecimento de rosto é usado para identificar com precisão características faciais únicas, como a distância entre os olhos, o comprimento do nariz, o espaço entre a boca e o nariz, a largura da testa, o formato das sobrancelhas e outros atributos biométricos.A imagem correspondente geralmente é retornada com o nome e o endereço da pessoa. Se tal informação estiver faltando, os dados salvos no banco de dados são usados.
Aplicações da indústria de tecnologia de reconhecimento facial
- Todos conhecemos o Face ID da Apple, que ajuda seus usuários a bloquear e desbloquear rapidamente seus telefones e fazer login em aplicativos.
- O McDonald's tem usado reconhecimento facial em sua loja japonesa para avaliar a qualidade do atendimento ao cliente. Ele usa essa tecnologia para determinar se seus servidores estão atendendo seus clientes com um sorriso.
- Covergirl usa Software de reconhecimento facial para ajudar seus clientes a selecionar o tom certo de base.
- A MAC também está usando o reconhecimento facial sofisticado para fornecer uma experiência de compra no estilo tijolo e argamassa aos clientes, permitindo que eles virtualmente 'experimentem' sua maquiagem usando espelhos aumentados.
- A gigante do fast food, CaliBurger, tem usado software de reconhecimento facial para permitir que seus clientes visualizem suas compras anteriores, desfrutem de descontos especializados, visualizem recomendações personalizadas e usem seus programas de fidelidade.
- A gigante norte-americana de saúde Cigna permite que seus clientes na China registrem suas reivindicações de seguro de saúde usando assinaturas de fotos em vez de sinais escritos.
Coleta de Dados para Modelo de Reconhecimento Facial
Para que o modelo de reconhecimento facial funcione com eficiência máxima, você deve treiná-lo em vários conjuntos de dados heterogêneos.
Como a biometria facial difere de pessoa para pessoa, o software de reconhecimento facial deve ser capaz de ler, identificar e reconhecer todos os rostos. Além disso, quando a pessoa mostra emoções, seus contornos faciais mudam. O software de reconhecimento deve ser projetado para acomodar essas mudanças.
Uma solução é receber fotos de várias pessoas de várias partes do mundo e criar um banco de dados heterogêneo de rostos conhecidos. O ideal é tirar fotos de vários ângulos, perspectivas e com uma variedade de expressões faciais.
Quando essas fotos são carregadas em uma plataforma centralizada, mencionando claramente a expressão e a perspectiva, cria-se um banco de dados eficaz. A equipe de controle de qualidade pode filtrar essas fotos para verificações rápidas de qualidade. Esse método de coletar fotos de pessoas diferentes pode resultar em um banco de dados de imagens de alta qualidade e altamente eficientes.
Você não concorda que o software de reconhecimento facial não funcionará de maneira ideal sem um sistema confiável de coleta de dados faciais?
A coleta de dados faciais é a base para o desempenho de qualquer software de reconhecimento facial. Ele fornece informações valiosas, como o comprimento do nariz, a largura da testa, o formato da boca, orelhas, rosto e muito mais. Usando dados de treinamento de IA, os sistemas automatizados de reconhecimento facial podem identificar com precisão um rosto em meio a uma grande multidão em um ambiente que muda dinamicamente com base em suas características faciais.
Se você tem um projeto que exige um conjunto de dados altamente confiável que pode ajudá-lo a desenvolver um software sofisticado de reconhecimento facial, o Shaip é a escolha certa. Temos uma extensa coleção de conjuntos de dados faciais otimizados para treinar soluções especializadas para vários projetos.
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