بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي للتعرف على الوجه

التعرف على الوجوه هو أحد المكونات الأساسية للأمن البيومتري الذكي ، ويهدف إلى تأكيد هوية الشخص أو مصادقتها. كتقنية ، يتم استخدامها للتأكد من وتحديد وتصنيف البشر في مقاطع الفيديو والصور وحتى الخلاصات في الوقت الفعلي.

تعمل ميزة التعرف على الوجوه من خلال مطابقة الوجوه التي تم التقاطها للأفراد مع قاعدة البيانات ذات الصلة. تبدأ العملية بالكشف ، ويتبعها تحليل ثنائي وثلاثي الأبعاد ، وتحويل صورة إلى بيانات ، وأخيراً المطابقة.

غالبًا ما يكون التعرف على الوجوه ، كتقنية تعريف مرئية مبتكرة ، هو الأساس الأساسي لفتح الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر. ومع ذلك ، فإن وجودها في إنفاذ القانون ، أي مساعدة المسؤولين في جمع لقطات مجردة للمشتبه بهم ومطابقتها مع قواعد البيانات ، يمكن اعتبارها أيضًا مثالاً على ذلك.

إذا كنت تبحث عن أمثلة أكثر استهدافًا ، إعادة إدراك الأمازون وصور Google هي بعض النماذج الأساسية.

إذا كنت تخطط لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي خاص عموديًا برؤية الكمبيوتر ، فيجب عليك أولاً جعله قادرًا على تحديد صور ووجوه الأفراد ثم بدء التعلم الخاضع للإشراف عن طريق التغذية بتقنيات أحدث مثل الدلالات والتجزئة والتعليقات التوضيحية المضلعة. وبالتالي ، فإن التعرف على الوجوه هو حجر الأساس لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالأمن ، حيث يتم إعطاء الأولوية لتحديد الهوية على اكتشاف الأشياء.

يمكن أن يكون التعرف على الوجه العمود الفقري للعديد من الأنظمة الذكية في حقبة ما بعد الجائحة. تشمل المزايا تحسين تجربة البيع بالتجزئة باستخدام تقنية Face Pay ، وتجربة مصرفية أفضل ، وتقليل معدلات جرائم البيع بالتجزئة ، والتعرف بشكل أسرع على الأشخاص المفقودين ، وتحسين رعاية المرضى ، وتتبع الحضور الدقيق ، والمزيد.