U ovom blog postu, jednostavno i izravno ćemo pogledati principe i procese koji stoje iza načina na koji računala prepoznaju ljudska lica.

Koji su principi temelj prepoznavanja lica?

Vjerojatno ste barem jednom kao dijete igrali igru ​​u kojoj ste morali dovršiti ljudsko lice. U ovoj igri prvo odaberete oblik lica, zatim frizuru, oči, nos i usta jedan po jedan te ih postavite na lice. Prebacivanjem između različitih frizura, očiju, nosova i usta možete stvoriti lice koje želite. Način na koji računala prepoznaju i uspoređuju lica ne razlikuje se puno od ovoga. Računala identificiraju i pohranjuju crte lica; kada se unese nova fotografija lica, uspoređuju je s pohranjenim crtama kako bi utvrdila tko je ta osoba.
Nedavni primjer tehnologije prepoznavanja lica koja je lako dostupna je aplikacija za prepoznavanje lica (App). Ove aplikacije unaprijed izdvajaju i pohranjuju ključne značajke - poput kontura lica, očiju, nosa i usta - s fotografija slavnih osoba. Kasnije, kada se lice osobe snimi kamerom, aplikacija izdvaja crte lica na isti način i uspoređuje ih s pohranjenim crtama lica slavnih osoba kako bi identificirala i prikazala osobu koja najviše odgovara.

Kako računalo prepoznaje lice?

Sada, ispitajmo proces prepoznavanja lica na računalu. Prepoznavanje lica sastoji se od četiri glavne faze: unos, detekcija lica, izdvajanje značajki i usporedba.
U fazi unosa, jedan kadar s fotografije ili videozapisa prenosi se na računalo putem ulaznog uređaja. Općenito, što je veća rezolucija ulaznog uređaja i što je veći broj sličica u sekundi (FPS), to se lica mogu točnije prepoznati. Ovaj je princip sličan načinu na koji osoba s dobrim vidom može točnije prepoznati lice nekoga tko stoji daleko.
U fazi detekcije lica, sustav prvo provjerava je li lice prisutno na ulaznoj fotografiji ili videozapisu. Da bi to učinio, identificira obris lica i ključne značajke poput očiju, nosa i usta. Iako se trenutno koriste različite tehnike detekcije lica, ovdje ćemo se usredotočiti na reprezentativnu Haar-ovu metodu detekcije.
Haarova metoda detekcije koristi Haarove valiće. Valić je jednostavan pravokutni uzorak sastavljen od crnih i bijelih područja. Ta crno-bijela područja koriste se za identifikaciju područja na slici gdje se javljaju razlike u svjetlini. Primjenom valića različitih veličina i oblika na cijelu ulaznu sliku ili videozapis, a zatim zadržavanjem samo mjesta gdje je razlika u svjetlini između crnih i bijelih područja značajna, sustav može učinkovito detektirati obris lica i ključne crte lica poput očiju, nosa, usta i obrva. Nadalje, ovaj proces također omogućuje izdvajanje pozicijskih informacija o crtama lica.
Na primjer, prilikom izdvajanja informacija o očima, crna područja valčića pozicionirana su tako da odgovaraju relativno tamnim područjima - poput zjenice - dok bijela područja odgovaraju svijetlim područjima, poput kože. Korištenjem tih razlika u svjetlini, položaj i oblik očiju mogu se učinkovito detektirati.

Kako se izvlače crte lica?

Nakon što je faza detekcije lica završena, sustav odlučuje hoće li prijeći na fazu ekstrakcije značajki.
U fazi izdvajanja značajki, crte lica se izdvajaju kako bi se u potpunosti iskoristile komponente lica identificirane tijekom faze detekcije lica. Za razliku od faze detekcije lica, ovaj proces uključuje korak prethodne obrade. Budući da se kut rotacije, veličina i intenzitet osvjetljenja lica razlikuju od fotografije do fotografije ili videozapisa, provodi se proces normalizacije kako bi se što više standardizirali. Osim toga, fotografije ili videozapisi u boji mogu se po potrebi pretvoriti u crno-bijele slike.
Na primjer, izvorna fotografija se pretvara u sive tonove, zatim se samo područje lica izrezuje i mijenja mu se veličina na ujednačenu, a histogram se izjednačava kako bi se ispravila svjetlina. Koristeći informacije o položaju komponenti lica dobivene tijekom faze detekcije lica, crte lica se izdvajaju iz fotografija ili videozapisa koji su prošli ovu predobradu.

Kako se koriste izdvojene crte lica?

Tijekom faze usporedbe, informacije o tim izdvojenim komponentama lica pohranjuju se u bazu podataka (DB) ili se uspoređuju s postojećim podacima o licu kako bi se identificiralo najbolje podudaranje.
Sada smo ispitali proces računalnog prepoznavanja lica. Prije samo nekoliko desetljeća, ideja o računalu koje razlikuje ljude činila se kao tehnologija daleko od stvarnosti. Međutim, s brzim napretkom računalnog hardvera, softvera i tehnologija umjetne inteligencije, prepoznavanje lica sada se široko koristi u raznim područjima - uključujući pametne telefone i prijenosna računala, kao i kontrolu pristupa, financijske usluge i sigurnost zračnih luka. Danas tehnologija koja omogućuje računalima prepoznavanje ljudskih lica više nije priča budućnosti, već je postala tehnologija koja je prirodno integrirana u naš svakodnevni život.