이미지 인식: 얼굴 인식

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이미지 인식 중 가장 많이 활용되는 분야는 얼굴 인식입니다. 구석구석에 퍼져 있는 우리나라의 스카이아이 프로젝트와 설량 프로젝트에 더 큰 응용 공간을 제공하고 우리나라를 더욱 안전하게 만드는 것은 안면 인식 기술의 대규모 적용입니다. 다음으로 얼굴인식 애플리케이션의 개발 역사를 살펴보자.

2017년 9월. 애플이 가을 컨퍼런스를 열고 아이폰을 출시했다. 얼굴 인식은 본질적으로 영상 인식의 일종으로 사람의 얼굴 특징 정보를 기반으로 한 식별 기술이다. 비디오 카메라 또는 카메라를 사용하여 사람의 얼굴이 포함된 이미지 또는 비디오 스트림을 수집하고 이미지 속 얼굴을 자동으로 감지 및 추적한 다음 감지된 얼굴에 대해 일련의 얼굴 관련 기술을 수행합니다. 이를 일반적으로 인물 인식 및 얼굴 인식이라고도 합니다. 인식.

얼굴 인식은 1960년대에 시작되어 컴퓨터 기술과 광학 영상 기술의 발전으로 발전해 왔으며 실제로 미국, 일본, 독일의 기술을 중심으로 1990년대 후반에 본격적인 응용 단계에 들어갔습니다. 인공 지능의 발전과 빠른 반복 처리 업데이트로 얼굴 인식 기술도 큰 발전을 이루었습니다. 동시에 얼굴 인식은 생체 인식의 최신 응용 분야이기도 합니다. 핵심기술의 구현은 약한 인공지능에서 강한 인공지능으로의 전환을 보여준다. 일반적으로 얼굴 인식의 원리는 사용자의 얼굴 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장한 후, 머신러닝을 수행하여 잠금 해제가 필요한 객체의 얼굴 데이터를 수집하고 이를 데이터베이스에 넣어 비교하는 것이다. 드디어 잠금해제 완료.

휴대폰에 얼굴 인식이 등장한 것은 애플이 처음은 아니다. 구글이 안드로이드 4.0에 얼굴 인식 기능을 추가했지만 당시 기술에는 보안 기능이 없었다. 당시 얼굴 인식은 주로 두 가지 요인에 의해 제한되었습니다. 1. 휴대폰에는 더 발전된 얼굴 인식 센서를 쌓을 공간이 충분하지 않았습니다. 2. 알고리즘에 병목 현상이 있었는데, 이것이 또한 핵심 포인트였으며, 계산을 할 수 없었습니다. 얼굴의 고르지 못한 질감은 2D 평면 단계에만 유지됩니다. iPhoneX의 작은 노치에는 8개의 센서가 통합되어 있으며 그 중 4개는 얼굴 인식 기능을 제공합니다. 실제로 애플은 이미 3D 심도 센싱 부품 배치에 앞서 이스라엘 안면인식 업체를 미리 인수한 바 있다.

신세대 iPhone 이러한 광점에 의해 반사되는 깊이를 읽기 위해 적외선 렌즈와 결합하면 얼굴의 3D 구조를 빠르게 스캔할 수 있으며, 3D 모델링 기술과 결합하여 얼굴 특징 정보의 수집 및 인식을 완성할 수 있습니다. 사람의 얼굴은 평면이 아니기 때문에 Face ID로 수집한 3D 사람 얼굴 데이터의 기하학적 정확도가 매우 높아 오류율이 크게 줄어듭니다. 또한 Face ID 얼굴 인식 기능의 속도는 Touch ID 지문 인식 속도보다 훨씬 빠릅니다.

해외에서는 애플 외에도 소니, 삼성도 3D 안면인식 기술을 선보였습니다. 중국에서는 이후 화웨이 휴대폰이 안면 인식 3D 모델링 휴대폰인 Honor V9을 출시했고, 샤오미 노트3에도 얼굴 잠금 해제 블랙 기술 등이 탑재됐다. 이는 모두 3D 안면 인식 기술이 미래 휴대폰의 트렌드가 되었음을 보여준다. 개발. 또한 알리바바는 알리페이에도 안면인식을 적용해 지문결제 후 안면인식 결제 잠금 해제에 성공했다. 지난 2019년 3월 독일 하노버에서 열린 IT 전시회에서 잭 마는 독일 총리 메르켈과 중국 부총리에게 연설을 한 바 있다. 카이는 알리페이의 '안면인식' 결제 시연을 선보이며 안면인식 기술을 두고 뜨거운 논의를 불러일으켰다.

Alipay의 얼굴 인식도 딥러닝을 기반으로 합니다. 즉, 수집된 이미지를 먼저 전처리합니다. 즉, 핵심 특징점 감지, 회전, 눈 사이의 거리 정규화 및 이미지 절단을 사용하여 얼굴 인식을 수행합니다. 인식 후 다양한 척도를 사용한 다중 채널 정규화. 딥러닝은 다층 컨볼루션 신경망 학습을 사용해 각 얼굴 영역에서 해당 영역의 특징을 추출합니다. CNN에는 로컬 인식, 전체 값 공유, 시간 또는 공간이라는 세 가지 핵심이 있습니다. 서브샘플링, 이 세 가지 아이디어의 조합은 이동, 크기 및 변형 불변성을 어느 정도 얻을 수 있도록 보장합니다. 마지막으로 분류기를 사용하여 동일인인지 여부를 확인합니다.

Tencent Cloud Shentu·얼굴 인식(얼굴 인식)은 Tencent Youtu의 강력한 얼굴 분석 기술을 기반으로 얼굴 감지 및 분석, 얼굴 특징 포지셔닝, 얼굴 검색, 얼굴 비교, 얼굴 확인, 인원 중복 확인, 생체 감지 및 기타 기능을 통해 개발자와 기업에 고성능, 고가용성 얼굴 인식 서비스를 제공합니다. 스마트 소매점, 스마트 커뮤니티, 온라인 엔터테인먼트, 스마트 빌딩, 온라인 신원 인증 등 다양한 애플리케이션 시나리오에서 얼굴 특성 인식 및 사용자 신원 확인에 대한 다양한 업계 고객의 요구 사항을 완벽하게 충족할 수 있습니다.

장점은 다음과 같습니다.

(1) 정확한 인식: Tencent Cloud 얼굴 인식 서비스는 여러 국제 공개 대회에서 신기록을 세웠으며, 2017년 LFW 평가에서 얼굴 비교가 정확했습니다. 인식 정확도 얼굴 검색은 메가페이스 대회에서 83.29%의 인식률로 1위를 기록하며, 밀리언 규모 대회에서도 인식 정확도가 업계 최고 수준이다.

(2) 알고리즘 리더십: 3세대 Tencent Youtu 할머니 모델을 기반으로 측정 학습, 전이 학습, 다중 작업 학습 및 기타 교육 방법을 통합하여 다양한 비즈니스 시나리오의 특성에 따라 모델을 최적화합니다. 비즈니스 성능과 대기 시간이라는 이중 요구 사항을 충족하기 위해 모델을 미세 조정하거나 정제합니다.

(3) 안정성과 신뢰성: Tencent Cloud 얼굴 인식 서비스는 Tencent 내부 제품의 대규모 사용자와 복잡한 시나리오를 통해 검증되었으며 안정적이고 강력하게 작동하며 서비스 가용성은 99.9%를 초과합니다.

(4) 실시간 응답: 얼굴 인식은 높은 동시성, 높은 처리량 및 낮은 대기 시간의 특성을 가지고 있습니다. 심지어 백만 규모의 얼굴 검색도 단 수백 밀리초 내에 처리할 수 있어 실시간 사용 요구 사항을 충족합니다. .

(5) 간단하고 사용하기 쉬움: 풍부하고 다양한 온라인 API 및 오프라인 식별 SDK를 제공하여 클라우드에 대한 액세스를 지원할 뿐만 아니라 오프라인 식별 SDK를 애플리케이션 및 하드웨어 장치에 이식할 수도 있습니다. 필요에 따라 오프라인 식별을 결합하여 SDK와 온라인 API를 사용하여 다양한 시나리오의 요구 사항을 충족하는 클라이언트 + 클라우드 솔루션을 구성합니다.

(6) 광범위한 적용: 얼굴 인식은 온라인 사진 앨범, 스마트 소매, 민감한 얼굴 검토, 얼굴 액세스 제어, 얼굴 출석, 얼굴 로그인, 얼굴 특수 효과, 온라인 시험 등과 같은 다양한 시나리오에서 널리 사용됩니다.

이 외에도 바이두, 구글 등에서도 얼굴인식에 관한 많은 연구와 제품들이 나와있습니다. 얼굴인식 기술은 점점 더 성숙해지고 있으며, 우리의 일과 생활에 큰 편리함을 가져다주고 있습니다.

위 내용은 이미지 인식: 얼굴 인식의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!