So integrieren Sie Gesichtserkennungstechnologie in mobile Apps

Die Gesichtserkennungstechnologie ist eine Technologie, mit der Gesichter erkannt und mit vorab gespeicherten Gesichtsbildern verglichen und abgeglichen werden können. Die Gesichtserkennungstechnologie nutzt hauptsächlich Computer-Vision- und Mustererkennungstechnologien zur Identifizierung von Gesichtern. Ihr Hauptzweck besteht darin, die Sicherheit zu gewährleisten und die Identitätsauthentifizierung zu erleichtern.

Die Gesichtserkennungstechnologie umfasst normalerweise die folgenden Schritte: Bilder sammeln, Gesichter erkennen, Gesichtsmerkmale extrahieren, Vergleich, Erkennung und Authentifizierung.

Beim Sammeln von Bildern können Sie Kameras, Scanner und andere Geräte verwenden und diese zur Verarbeitung auf Computer oder andere Geräte übertragen. Anschließend wird die Gesichtserkennungstechnologie verwendet, um das Gesicht im Bild zu erkennen und aus dem Bild zu extrahieren. Gleichzeitig werden die Merkmalspunkte, die Textur und andere Merkmale des Gesichts extrahiert, um einen Gesichtsmerkmalsvektor zu bilden. Schließlich werden diese Merkmalsvektoren mit in der Datenbank gespeicherten bekannten Gesichtsmerkmalsvektoren verglichen und abgeglichen, um die Identität des Gesichts zu identifizieren oder zu überprüfen.

Die Gesichtserkennungstechnologie bietet ein breites Anwendungsspektrum, z. B. Sicherheitsüberwachung, Identitätsauthentifizierung, Zugangskontrolle, elektronische Zahlung, Sperrung persönlicher Geräte usw. Allerdings steht die Gesichtserkennungstechnologie auch vor einigen Herausforderungen, wie z. B. falscher Identifizierung, Schutz der Privatsphäre und anderen Problemen.

Eine 1967 erfundene Technologie hat mittlerweile Einzug in unsere Alltagsgeräte gehalten: Mobiltelefone. Die Rede ist von der Facial Recognition Technology (FRT). Während es ursprünglich der Regulierung, Prävention und Sicherheit diente, können wir jetzt unsere Telefone und sogar Apps über FRT entsperren.

Es nutzt eine Kombination aus künstlicher Intelligenz und biometrischer Technologie, um Gesichter zu erkennen. Die FRT-Technologie ersetzt lange und komplexe Passwörter und ermöglicht Benutzern den einfachen Zugriff auf Anwendungen. Diese Technologie fügt eine weitere Sicherheitsebene hinzu und schützt die Benutzerdaten.

Haben Sie eine App ohne Gesichtserkennungstechnologie? Dann müssen Sie wissen, dass der globale FRT-Markt bis 2025 voraussichtlich auf 9.523,15 Millionen US-Dollar wachsen wird. Die Gründe sind Systemsicherheit, Benutzersicherheit und besseres Benutzerengagement. Daher ist es sehr wichtig, es in mobile Anwendungen zu integrieren.

Wie funktioniert die Gesichtserkennungstechnologie?

Die Gesichtserkennungstechnologie verwendet Algorithmen, um Gesichtsbilder oder Videobilder zu analysieren und sie mit einer Datenbank bekannter Gesichter zu vergleichen, um zu versuchen, eine Person zu identifizieren. Hier ist ein allgemeiner Überblick über die Funktionsweise des Prozesses:

1. Erkennung: Der erste Schritt besteht darin, Gesichter in Bildern oder Videobildern zu erkennen. Dies kann mit verschiedenen Techniken erfolgen, beispielsweise mit der Haar-Kaskade, einem Klassifikator, der die genaue Position eines Objekts in einem Bild anhand seiner Eigenschaften erkennt.
2. Ausrichtung: Sobald ein Gesicht erkannt wird, versucht der Algorithmus, es in Standardpositionen auszurichten, indem er wichtige Gesichtsmerkmale wie Augen, Nase und Mund lokalisiert.
3. Merkmalsextraktion: Der Algorithmus extrahiert dann verschiedene Merkmale aus dem Gesicht, wie zum Beispiel den Abstand zwischen den Augen, die Form des Kinns und die Krümmung der Lippen. Diese Funktionen werden verwendet, um eine digitale Darstellung des Gesichts zu erstellen, die als Gesichtsabdruck oder Gesichtsvorlage bezeichnet wird.
4. Vergleichen: Der Gesichtsabdruck wird dann mit einer Datenbank bekannter Gesichtsabdrücke verglichen, um zu versuchen, die Person zu identifizieren. Dies kann mithilfe verschiedener Techniken erfolgen, beispielsweise der euklidischen Distanz, die die Ähnlichkeit zwischen zwei Gesichtsabdrücken misst, indem der Abstand zwischen ihnen in einem hochdimensionalen Raum berechnet wird.
5. Verifizierung oder Identifizierung: Abhängig vom beabsichtigten Anwendungsfall kann der Algorithmus überprüfen, ob eine Person die Person ist, für die sie sich ausgibt (z. B. an einer Sicherheitskontrolle), oder versuchen, eine Person allein anhand ihres Gesichts zu identifizieren (z. B. in einer strafrechtlichen Untersuchung) ).

Es ist erwähnenswert, dass die Gesichtserkennungstechnologie verschiedene Herausforderungen und Einschränkungen mit sich bringt, wie z. B. Änderungen in der Beleuchtung und Haltung sowie potenzielle Vorurteile und Datenschutzprobleme.

So implementieren Sie FRT in Ihrer App

Die große Frage bei der Anwendung der Gesichtserkennung in mobilen Apps ist: Welche Methode soll verwendet werden? Es gibt mehrere Möglichkeiten, es zu implementieren, diese sind:

1.OpenCV und Python

OpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek und Python ist eine beliebte ML-Programmiersprache. Sie können OpenCV mit Python verwenden, um die Gesichtserkennung in Ihrer Anwendung zu implementieren. Hier sind die grundlegenden Schritte:

• Erfassen Sie Bilder von der Kamera mit OpenCV.
• Bilder vorverarbeiten, um Gesichtsmerkmale zu extrahieren und Gesichter auszurichten.
• Trainieren Sie das Modell anhand vorverarbeiteter Daten mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen wie Support-Vektor-Maschinen oder Faltungs-Neuronalen Netzen.
• Integrieren Sie das Modell in Ihre App, damit es Gesichter in Echtzeit erkennen kann.

2. Native API

Eine der einfachsten Möglichkeiten, Gesichtserkennungssoftware für Android und iOS zu erstellen, ist die Verwendung der nativen APIs von Google und Apple. Diese sind erschwinglich, einfach zu implementieren und erfordern keine zusätzlichen Kosten oder Anstrengungen. Integrieren Sie die API in Ihre Anwendung und sorgen Sie für eine zuverlässige Bilderkennung und -erkennung.

3. Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure bietet eine Reihe vorgefertigter APIs, mit denen Sie Ihren Anwendungen Gesichtserkennung hinzufügen können. So verwenden Sie die Azure Face API:

• Senden Sie Bilder an die Face API, um Gesichter zu erkennen und zu erkennen.
• Verwenden Sie die Gesichts-API, um Gesichtsmerkmale und -attribute wie Alter, Geschlecht und Emotionen zu identifizieren.
• Integrieren Sie die API in Ihre Anwendung, um Gesichter zu erkennen und relevante Informationen anzuzeigen.

4. Google Cloud Vision API

Google Cloud bietet auch eine Gesichtserkennungs-API, mit der Sie Ihren Anwendungen Gesichtserkennungs- und Erkennungsfunktionen hinzufügen können. So können Sie die Google Cloud Vision API verwenden:

• Senden Sie Bilder an die Vision API, um Gesichter zu erkennen und zu erkennen.
• Verwenden Sie die API, um Gesichtsmerkmale wie Augen und Nase zu extrahieren.
• Integrieren Sie die API in Ihre Anwendung, um Gesichter zu erkennen und zugehörige Aufgaben auszuführen.

Es ist wichtig zu bedenken, dass dies nur einige Beispiele sind. Es gibt viele andere Techniken und Frameworks, die zur Implementierung der Gesichtserkennung in Anwendungen verwendet werden können. Zu den weiteren Möglichkeiten zur Integration der Gesichtserkennungstechnologie in Ihre Anwendungen gehören Amazon Rekognition, die luxand.cloud API und andere. Die Wahl der Technologie hängt von Ihren spezifischen Anwendungsfällen, Anforderungen und Fachkenntnissen ab.

Zusammenfassung

Um die Gesichtserkennung erfolgreich zu implementieren, ist es wichtig, Faktoren wie die Art des verwendeten Erkennungsalgorithmus, Datenschutz- und Sicherheitsprobleme, Benutzererfahrung und Hardwareanforderungen zu bewerten. Es ist außerdem wichtig, gründliche Tests und Benutzerfeedback durchzuführen, um sicherzustellen, dass die Funktion effektiv funktioniert und die Benutzeranforderungen erfüllt. Bei richtiger Planung und Ausführung kann die Gesichtserkennung eine leistungsstarke Ergänzung für jede Anwendung sein und Benutzern ein nahtloses und sicheres Erlebnis bieten.

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