Šiame tinklaraščio įraše paprastai ir aiškiai apžvelgsime principus ir procesus, kuriais kompiuteriai atpažįsta žmonių veidus.
Kokie principai yra veido atpažinimo pagrindas?
Tikriausiai vaikystėje bent kartą žaidėte žaidimą, kuriame reikėjo sukurti žmogaus veidą. Šiame žaidime pirmiausia pasirenkate veido formą, tada po vieną pasirenkate šukuoseną, akis, nosį ir burną ir uždedate juos ant veido. Kaitaliodami įvairias šukuosenas, akis, nosis ir burnas, galite sukurti norimą veidą. Kompiuteriai atpažįsta ir lygina veidus panašiai. Kompiuteriai atpažįsta ir išsaugo veido bruožus; kai įvedama nauja veido nuotrauka, jie palygina ją su išsaugotais bruožais, kad nustatytų, kas yra tas asmuo.
Naujausias ir lengvai prieinamos veido atpažinimo technologijos pavyzdys yra veido atpažinimo programa (programėlė). Šios programėlės iš anksto išskiria ir išsaugo pagrindinius bruožus, tokius kaip veido kontūrai, akys, nosis ir burna, iš įžymybių nuotraukų. Vėliau, kai žmogaus veidas užfiksuojamas kamera, programėlė tokiu pačiu būdu išskiria veido bruožus ir palygina juos su išsaugotais įžymybių veido bruožais, kad nustatytų ir parodytų asmenį, kuris labiausiai atitinka.
Kaip kompiuteris atpažįsta veidą?
Dabar panagrinėkime kompiuterio veido atpažinimo procesą. Veido atpažinimas susideda iš keturių pagrindinių etapų: įvedimo, veido aptikimo, bruožų išskyrimo ir palyginimo.
Įvesties etape vienas kadras iš nuotraukos ar vaizdo įrašo perduodamas į kompiuterį per įvesties įrenginį. Paprastai kuo didesnė įvesties įrenginio skiriamoji geba ir kuo didesnis kadrų per sekundę skaičius (FPS), tuo tiksliau galima atpažinti veidus. Šis principas panašus į tai, kaip gerai regintis žmogus gali tiksliau atpažinti toli stovinčio žmogaus veidą.
Veido atpažinimo etape sistema pirmiausia patikrina, ar įvesties nuotraukoje arba vaizdo įraše yra veidas. Norėdama tai padaryti, ji nustato veido kontūrą ir pagrindinius bruožus, tokius kaip akys, nosis ir burna. Nors šiuo metu naudojami įvairūs veido atpažinimo metodai, čia daugiausia dėmesio skirsime tipiniam Haaro metodui panašiam aptikimo metodui.
Haaro tipo aptikimo metodas naudoja Haaro bangeles. Bangelė yra paprastas stačiakampis raštas, sudarytas iš juodų ir baltų sričių. Šios juodos ir baltos sritys naudojamos vaizdo sritims, kuriose yra ryškumo skirtumų, identifikuoti. Taikant įvairaus dydžio ir formos bangeles visame įvesties vaizde ar vaizdo įraše ir išlaikant tik tas vietas, kuriose ryškumo skirtumas tarp juodų ir baltų sričių yra reikšmingas, sistema gali efektyviai aptikti veido kontūrą ir pagrindinius veido bruožus, tokius kaip akys, nosis, burna ir antakiai. Be to, šis procesas taip pat leidžia išgauti veido bruožų padėties informaciją.
Pavyzdžiui, išgaunant informaciją apie akis, juodos bangelės sritys išdėstomos taip, kad atitiktų santykinai tamsias sritis, tokias kaip vyzdys, o baltos sritys – šviesias sritis, tokias kaip oda. Naudojant šiuos ryškumo skirtumus, galima efektyviai nustatyti akių padėtį ir formą.
Kaip išgaunami veido bruožai?
Kai veido aptikimo etapas bus baigtas, sistema nuspręs, ar pereiti prie požymių išskyrimo etapo.
Bruožų išskyrimo etape išskiriami veido bruožai, siekiant visapusiškai panaudoti veido komponentus, nustatytus veido aptikimo etape. Skirtingai nuo veido aptikimo etapo, šis procesas apima išankstinio apdorojimo etapą. Kadangi veidų pasukimo kampas, dydis ir apšvietimo intensyvumas kiekvienoje nuotraukoje ar vaizdo įraše skiriasi, atliekamas normalizavimo procesas, siekiant juos kuo labiau standartizuoti. Be to, spalvotos nuotraukos ar vaizdo įrašai prireikus gali būti konvertuojami į nespalvotus vaizdus.
Pavyzdžiui, originali nuotrauka konvertuojama į pilkos spalvos atspalvį, tada apkerpama ir pakeičiamas tik veido dydis iki vienodo dydžio, o histograma išlyginama, kad būtų koreguojamas ryškumas. Naudojant veido aptikimo etape gautą veido komponentų padėties informaciją, iš nuotraukų ar vaizdo įrašų, kurie buvo apdoroti, išskiriami veido bruožai.
Kaip panaudojami išgauti veido bruožai?
Palyginimo etape informacija apie šiuos išskirtus veido komponentus yra saugoma duomenų bazėje (DB) arba palyginama su esamais veido duomenimis, siekiant nustatyti geriausią atitikmenį.
Dabar išnagrinėjome kompiuterinio veido atpažinimo procesą. Vos prieš kelis dešimtmečius kompiuterio, galinčio atskirti žmones, idėja atrodė kaip technologija, toli gražu nereali. Tačiau sparčiai tobulėjant kompiuterinei įrangai, programinei įrangai ir dirbtinio intelekto technologijoms, veido atpažinimas dabar plačiai naudojamas įvairiose srityse – įskaitant išmaniuosius telefonus ir nešiojamuosius kompiuterius, taip pat prieigos kontrolę, finansines paslaugas ir oro uostų apsaugą. Šiandien technologija, leidžianti kompiuteriams atpažinti žmonių veidus, nebėra ateities istorija, o tapo technologija, kuri natūraliai integruota į mūsų kasdienį gyvenimą.
