آیا تا به حال تصور کرده‌اید که تکنولوژی‌ای اختراع شود که چهره شما تبدیل به هویت شما شود و بدون نیاز به پاسپورت و دیگر اطلاعات هویتی، به راحتی کارهایتان را انجام دهید؟ فناوری تشخیص چهره، کامپیوترها و سایر دستگاه‌ها را قادر می‌سازد تا با تجزیه و تحلیل ویژگی‌های چهره، افراد مختلف را شناسایی، تأیید یا احراز هویت کنند. این فناوری از هوش مصنوعی (AI)، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و روش‌های بینایی کامپیوتر‌ای برای تجزیه و تحلیل تصاویر یا ویدیوهای حاوی چهره انسان استفاده می‌کند. این فرآیند شامل استخراج ویژگی‌های متمایز صورت از هر چهره شناسایی‌شده و مقایسه آنها با پایگاه داده‌ای از چهره های شناخته شده است. در این مقاله از سامانه احراز هویت یوآیدی تصمیم داریم به بررسی موضوع تشخیص چهره با هوش مصنوعی بپردازیم. با ما تا انتهای مطلب همراه باشید.
فناوری تشخیص چهره چیست؟
Facial Recognition یا فناوری تشخیص چهره، نوعی نرم افزار بیومتریک است که ویژگی‌های چهره افراد را به صورت چاپ چهره ترسیم و ذخیره می‌کند. این سیستم از یک تصویر یا ویدیو برای شناسایی افراد استفاده می‌کند. کاربران ممکن است با استفاده از قابلیت‌های تجزیه و تحلیل چهره متوجه شوند که چهره‌ها در یک تصویر یا ویدیو کجا ظاهر می‌شوند و همچنین چه ویژگی‌هایی دارند.
این یکی از پیشرفته ترین انواع احراز هویت بیومتریک است که قادر به شناسایی و احراز هویت یک فرد بر اساس ویژگی های چهره در یک تصویر یا ویدیو پایگاه داده است. این فناوری مستلزم آموزش با استفاده از عکس‌های شناخته شده، طبقه‌بندی آنها در دسته‌های شناخته‌شده و ذخیره آنها در پایگاه داده است. وقتی سیستم یک تصویر آزمایشی دریافت می‌کند، این تصویر را با تصاویر دسته‌بندی‌شده و همچنین با پایگاه داده مقایسه می‌کند.
الگوریتم‌های تشخیص چهره برای تولید «اثر چهره» افراد با ترسیم ویژگی‌های هندسی خاص صورت با استفاده از تعداد زیادی عکس آموزش داده می‌شوند. سپس می توان از چهره نگاری برای طبقه بندی چهره به دسته‌هایی مانند جنسیت، سن و نژاد و همچنین مقایسه آن با سایر چهره‌نگاری‌ها در پایگاه داده استفاده کرد.
برای اطلاعات کامل در مورد فناوری تشخیص چهره یوآیدی کلیک کنید.
نحوه کار تشخیص چهره با هوش مصنوعی چگونه است؟
تشخیص چهره از تکنولوژی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تشخیص چهره انسان در پس‌زمینه استفاده می‌کند. چشم انسان معمولاً اولین چیزی است که الگوریتم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به دنبال آن است و به دنبال آن ابروها، بینی، دهان، سوراخ‌های بینی و عنبیه قرار دارند. صورت یک فرد از نقاط داده‌ای مانند فاصله بین چشم‌ها، ارتفاع استخوان گونه، فاصله بین چشم‌ها و لب ها و غیره تشکیل شده است. تشخیص چهره هوش مصنوعی به دنبال الگوهایی در آن نقاط داده می‌گردد و تلاش می‌کند تا آنها را در نظر بگیرد. اعتبارسنجی‌های اضافی با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ شامل تصاویر مثبت و منفی نشان می‌دهد که پس از جمع‌آوری تمام ویژگی‌های صورت، چهره انسان است.
الگوریتم‌های مبتنی بر ویژگی، مبتنی بر ظاهر، مبتنی بر دانش و تطبیق الگو برخی از رایج‌ترین الگوریتم‌های تشخیص چهره هستند. برای تشخیص چهره، رویکردهای مبتنی بر ویژگی روی ویژگی‌هایی مانند چشم یا بینی تمرکز می‌کنند. نتایج این روش ممکن است با توجه به میزان نویز و نور موجود متفاوت باشد. الگوریتم‌های مبتنی بر ظاهر با استفاده از تجزیه و تحلیل آماری و یادگیری ماشین، ویژگی‌های چهره‌ها را مطابقت می‌دهند. رویکردهای تطبیق الگو، عکس‌ها را با الگوها یا ویژگی‌های چهره که قبلاً ثبت شده‌اند، مقایسه می‌کنند و یافته‌ها را برای تشخیص چهره با عکس مرتبط می‌کنند؛ این در حالی است که روش‌های تشخیص چهره، تصاویر را با الگوها یا ویژگی‌های چهره ذخیره‌شده قبلی مقایسه می‌کنند و نتایج را به هم مرتبط می‌کنند.
کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص چهره
هوش مصنوعی (AI) در تشخیص چهره و check face هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری عمیق، نقشی اساسی ایفا می‌کند. این فرآیند شامل چند مرحله کلیدی است:
- شناسایی چهره: سیستم ابتدا با یافتن و جداسازی چهره‌ها از تصاویر یا ویدیوها کار خود را شروع می‌کند. این کار با استفاده از الگوریتم‌هایی انجام می‌شود که می‌توانند ویژگی‌های متمایز چهره مانند چشم، بینی و دهان را شناسایی کنند. عوامل مختلفی مانند نور، زاویه و کیفیت تصویر می‌توانند بر دقت این مرحله تأثیر بگذارند.
- استخراج ویژگی: پس از شناسایی چهره، سیستم از نقاط کلیدی صورت مانند چشم، بینی، دهان و خطوط پیشانی برای ایجاد “نقشه چهره” منحصربه‌فرد برای هر شخص استفاده می‌کند.این نقشه به صورت یک بردار عددی ذخیره می‌شود که نشان‌دهنده ویژگی‌های خاص هر چهره است.
- مطابقت: در نهایت، نقشه چهره با یک پایگاه داده از چهره‌های ذخیره‌شده مقایسه می‌شود تا فرد شناسایی یا تأیید هویت شود. پایگاه داده می‌تواند شامل عکس‌های گذرنامه، تصاویر رسانه‌های اجتماعی یا هر نوع عکس دیگری باشد که در آن افراد برچسب‌گذاری شده باشند.
مزایای تشخیص چهره با هوش مصنوعی
نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند پایگاه داده چهره ها را در زمان واقعی اسکن کند و آنها را با یک یا چند چهره مشاهده شده در یک موقعیت مقایسه کند. در عرض چند ثانیه، می‌توانید نتایج بسیار دقیقی دریافت کنید – سیستم‌ها به طور معمول نرخ دقت ۹۹.۵ درصدی را در مجموعه داده‌های استاندارد عمومی ارائه می‌کنند. از دیگر مزایای نرم افزار تشخیص چهره هوش مصنوعی اقدامات ضد جعل و شناسایی در زمان واقعی است.
هنگام مقایسه هزینه‌های بیومتریک‌های مختلف، می‌توان مشاهده کرد که تشخیص چهره ارزان است، پذیرش کاربر و کسب اطلاعات ساده است. تشخیص چهره همچنین مزایای متعددی نسبت به تشخیص کارت استاندارد، تشخیص اثر انگشت و تشخیص عنبیه دارد، از جمله عدم تماس، همزمانی بالا و کاربر پسند بودن. امکانات کاربردی زیادی در اداره کشورها، امکانات عمومی، امنیت، تجارت الکترونیک، خرید، آموزش، مراقبت‌های بهداشتی و سایر زمینه ها نیز دارد. فرودگاه‌ها شروع به استفاده از گیت‌های هوشمند کرده‌اند که از ترکیبی از بررسی‌های شناسایی چهره برای تسریع فرآیند رسیدگی به کار مسافران استفاده می‌کنند. الگوریتم های یادگیری عمیق به کاهش نیاز به رمزهای عبور سنتی در دستگاه های تلفن همراه، شناسایی تقلب و بهبود مهارت‌های ضد جعل کمک می‌کنند.
برای اطلاعات بیشتر درباره تشخیص زنده بودن کاربران در سرویس های احراز هویت یوآیدی کلیک کنید.
به طور کلی، برخی از رایج‌ترین مزایای تشخیص چهره با هوش مصنوعی عبارتند از:
۱. امنیت و نظارت
- کنترل دسترسی: تشخیص چهره برای تأیید هویت افراد هنگام ورود به ساختمان‌ها، محوطه‌های امن و یا سیستم‌های کامپیوتری استفاده می‌شود.
- نظارت تصویری: از این فناوری برای ردیابی افراد در مکان‌های عمومی مانند فرودگاه‌ها و مراکز خرید استفاده می‌شود.
- جرم شناسی: تشخیص چهره برای شناسایی مظنونین و مجرمان در تصاویر و ویدیوهای مربوط به جرم استفاده می‌شود. این کار به یافتن سریع مجرم کمک می‌کند.
۲. رفاه و آسایش
- احراز هویت: از تشخیص چهره برای تأیید هویت افراد هنگام استفاده از خدمات بانکی، ورود به شبکه‌های اجتماعی و یا قفل‌گشایی گوشی‌های هوشمند استفاده می‌شود. Face ID یکی از تکنولوژی‌های تشخیص چهره است که با هدف احراز هویت و قفل‌گشایی گوشی‌های Apple استفاده می‌شود.
- شخصی‌سازی: از این فناوری برای ارائه تجربیات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان در فروشگاه‌ها، رستوران‌ها و سایر مکان‌ها استفاده می‌شود.
- بازاریابی: از تشخیص چهره برای هدف قرار دادن تبلیغات به افراد بر اساس سن، جنسیت و علایق آنها استفاده می‌شود.
۳. سایر کاربردهای تشخیص چهره با هوش مصنوعی
- حضور و غیاب: از تشخیص چهره برای ثبت ورود و خروج کارکنان در محل کار استفاده می‌شود.
- آموزش: از این فناوری برای ردیابی حضور دانش‌آموزان در کلاس درس و یا ارائه بازخورد به آنها در مورد نحوه انجام تکالیف استفاده می‌شود.
- خدمات درمانی: از تشخیص چهره برای شناسایی بیماران و یا ارائه مشاوره پزشکی از راه دور استفاده می‌شود.
معایب تشخیص چهره با هوش مصنوعی
حتی سیستم‌های تشخیص چهره با هوش مصنوعی که به خوبی آموزش دیده‌اند، مستعد فریب هستند، زیرا از جزئیات و پیچیدگی‌های دنیای واقعی دور هستند. وقتی یکی از همکاران شما از کلاه، عینک و ماسک صورت استفاده می‌کند، شما همچنان او را شناسایی می‌کنید. اما یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است اینطور نباشد. این موضوع بستگی به سطح آموزش شبکه عصبی شما دارد. حتی اگر سیستم‌های تشخیص چهره هوش مصنوعی در سطح بسیار دقیقی باشند، احتمال اشتباه همچنان وجود دارد.
یکی دیگر از مسائل پیچیده، جمع‌آوری داده‌ها بدون رضایت است. اکثریت قریب به اتفاق عکس‌های صورت بدون رضایت جمع‌آوری می‌شوند. شرکت‌های تشخیص چهره گاهی اوقات برای به دست آوردن تصاویری از افراد بدون رضایت آنها به منظور ساخت مجموعه داده‌های آموزشی خود در سایت‌ها جستجو می‌کنند. این کار بسیار بحث‌برانگیز است و اخلاقی بودن آن زیر سوال رفته است.
کاربردهای تشخیص چهره با هوش مصنوعی در صنایع مختلف
به لطف پیشرفتهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، فناوری تشخیص چهره در سال‌های اخیر مورد استقبال گسترده‌ای قرار گرفته است و کاربردهای مختلفی در صنایع مختلف پیدا کرده است. در اینجا چند کاربرد قابل توجه تشخیص چهره با هوش مصنوعی در صنایع مختلف آورده شده است:
- امنیت و نظارت: تشخیص چهره معمولاً برای تقویت اقدامات امنیتی از جمله سیستم‌های نظارتی، سیستم‌های کنترل دسترسی و پروتکل‌های تأیید هویت استفاده می‌شود.
- پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی: پلتفرم‌های بزرگ رسانه‌های اجتماعی مانند فیسبوک از الگوریتم‌های تشخیص چهره برای برچسب‌گذاری خودکار کاربران در عکس‌ها یا پیشنهاد دوستان بر اساس شباهت‌های چهره استفاده می‌کنند.
- فرودگاه‌ها و کنترل مرز: فرودگاه‌های سراسر جهان شروع به یکپارچه‌سازی راه‌حل‌های بیومتریک مانند سیستم‌های تشخیص چهره برای شناسایی مسافران در فرآیندهای ورود یا خروج مسافران در پست‌های بازرسی مرزی کرده‌اند.
- بانک‌ها و مؤسسات مالی: ابزارهای تجزیه و تحلیل چهره مبتنی بر هوش مصنوعی توسط بانک‌ها و مؤسسات مالی برای احراز هویت مشتریان در طول تراکنش‌ها استفاده می شود، در نتیجه خطرات کلاهبرداری کاهش می‌یابد و عملیات خدمات مشتری ساده می‌شود.
- برش تصویر: فناوری تشخیص چهره را می‌توان برای برش خودکار تصویر به کار برد. صاحبان وب‌سایت‌ها می‌توانند به‌طور خودکار تصاویر را روی صورت سوژه‌ها با فناوری تشخیص چهره در تصاویر متمرکز کنند. این تکنولوژی، امکان ایجاد خودکار تصاویر پروفایل حرفه‌ای را فراهم می‌کند.
تشخیص چهره با استفاده از یادگیری ماشین
وقتی به قلمروی تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازیم، درک مراحل اساسی بسیار مهم است؛ یعنی آموزش و تجزیه و تحلیل داده‌ها.
شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)
کار با آموزش مدل هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های نمونه برای تشخیص ویژگی‌های مختلف صورت آغاز می‌شود. این فرآیند مستلزم تغذیه سیستم با تعداد بی‌شماری از تصاویر حاوی چهره‌هایی از جمعیت‌ها و نژادهای مختلف است. این تصاویر به عنوان ستون فقرات آموزش هوش مصنوعی و ماشین عمل می‌کنند و به هوش مصنوعی تفاوت‌های ظریف چهره مانند فاصله چشم، خطوط بینی و نسبت‌های دهان را آموزش می‌دهند.
سیستم‌های تشخیص چهره مدرن از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای افزایش دقت و کارایی استفاده می‌کنند. CNNها، متشکل از لایه‌های متعددی هستند که قادر به تشخیص خودکار الگوهای پیچیده در داده‌های ورودی‌اند و در مراحل آموزش، تشخیص الگو و وظایف طبقه‌بندی را متحول می‌کنند. این امر هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا جزئیات پیچیده صورت را با دقت بیشتری نسبت به روش‌های معمولی مشخص کند. به دلیل شدت محاسباتی، CNNها اغلب با استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) آموزش داده می‌شوند که برای وظایف یادگیری عمیق بهینه شده اند.
فناوری‌های تشخیص چهره
در سال‌های اخیر، پیشرفت‌ها در تشخیص چهره، شکاف بین هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را کاهش داده است و منجر به ظهور فناوری‌های تشخیص چهره دو بعدی و سه بعدی شده است. در ادامه، به توضیح این فناوری می‌پردازیم.
تشخیص چهره دو بعدی (۲D)
در تشخیص چهره دوبعدی، سیستم‌های هوش مصنوعی تصاویر یا فریم‌های ویدیویی را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا با مقایسه آنها با پایگاه داده چهره‌های شناخته شده، ویژگی‌های چهره را شناسایی کنند. به طور معمول، شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در این فرآیند استفاده می‌شوند. OpenCV، یک کتابخانه منبع باز پرکاربرد برای تشخیص چهره دو بعدی است.
تشخیص چهره سه‌بعدی (۳D)
برخلاف روش‌های دو بعدی، تشخیص چهره سه‌بعدی از اطلاعات عمق سنسورهایی مانند دوربین‌های نور ساختاریافته یا سنسورهای زمان پرواز استفاده می‌کند. این رویکرد سیستم را قادر می‌سازد تا نمایش دقیق‌تری از چهره بسازد و آن را در برابر تغییرات نور یا ژست آسیب‌پذیرتر کند. فناوری‌های قابل توجه تشخیص چهره سه بعدی شامل Apple Face ID، فناوری احراز هویت بیومتریک مورد استفاده در جدیدترین آیفون‌ها و آی‌پدهای اپل، و Microsoft Azure Face API، یک سرویس مبتنی بر فضای ابری است که الگوریتم‌های پیشرفتهای را برای تشخیص، بازیابی و تجزیه و تحلیل چهره‌های انسان در تصاویر ارائه می‌دهد.
اگر قصد دارید کسب‌وکار خود را در برابر هر گونه اقدامات کلاهبردارانه ایمن کنید، وب سرویس احراز هویت یوآیدی بهترین انتخاب برای شماست.
پیشرفت در تشخیص چهره با هوش مصنوعی
چشم‌انداز تشخیص چهره به لطف گام‌های برداشته‌شده در هوش مصنوعی (AI) دستخوش دگرگونی قابل توجهی شده است. در اینجا، به آخرین روندهای هوش مصنوعی که آینده تشخیص چهره را تغییر می دهد، می‌پردازیم.
یادگیری فدرال
یک روند رو به رشد در قلمرو تشخیص چهره، یادگیری فدرال (Federated learning) یا یادگیری مشارکتی است که چندین نهاد یا دستگاه را قادر می‌سازد تا به طور مشترک یک مدل مشترک را آموزش دهند و در عین حال از داده‌های غیرمتمرکز محافظت کنند. این رویکرد نوآورانه با حصول اطمینان از این که داده‌های حساس به جای عبور از شبکه‌ها، روی دستگاه‌ها محلی باقی می‌مانند، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی مرتبط با روش‌های متمرکز مرسوم را برطرف می‌کند. با افزایش پذیرش یادگیری فدرال در برنامه‌های تشخیص چهره، کاربران می‌توانند امنیت و حریم خصوصی بالاتری را بدون به خطر انداختن عملکرد پیش‌بینی کنند.
شبکه های مولد تخاصمی برای افزایش داده‌ها
شبکه های مولد تخاصمی (GANs) دسته‌ای از الگوریتم‌های هوش مصنوعی را نشان می‌دهند که برای تولید نمونه‌های داده مصنوعی منعکس‌کننده سناریوهای دنیای واقعی ساخته شده‌اند. در زمینه تشخیص چهره، GANها به عنوان ابزار ارزشمندی برای تقویت داده‌ها عمل می‌کنند و مجموعه داده‌های آموزشی را با تولید تصاویر چهره جدید و واقعی گسترش می‌دهند. این روش نه تنها دقت مدل را بالا می‌برد، بلکه نگرانی‌های مربوط به تعصب و برابری در سیستم‌های هوش مصنوعی را نیز برطرف می‌کند.
تشخیص احساسات
تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی فراتر از شناسایی فردی است و به قلمرو تشخیص احساسات و تجزیه و تحلیل بیان هم وارد می‌شود. با بررسی دقیق تغییرات ظریف صورت، این سیستم‌ها به خوبی وضعیت عاطفی فرد را تشخیص می‌دهند. فناوری تشخیص احساسات در بخش‌های مختلف از جمله خدمات مشتری، تبلیغات، ارزیابی سلامت روان و طرح‌های برنامه‌ریزی شهری کاربرد پیدا می‌کند.
محاسبات لبه
محاسبات لبه، که با پردازش داده در نزدیکی منبع خود به جای تکیه بر زیرساخت ابر متمرکز مشخص می‌شود، تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی را متحول می‌کند. این رویکرد ضمن حفظ حریم خصوصی داده‌ها از طریق ذخیره‌سازی داده‌های محلی، زمان پاسخ سریع و کاهش تاخیر را تضمین می‌کند. از آنجایی که دستگاه‌های بیشتری از قابلیت‌های هوش مصنوعی تعبیه‌شده برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ در لبه استفاده می‌کنند، عملکرد بهبود یافته در طیفی از برنامه‌ها قابل پیش‌بینی است.
سایت هوش مصنوعی تشخیص چهره
سایت‌های هوش مصنوعی تشخیص چهره با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری عمیق، قادر به شناسایی و تجزیه و تحلیل چهره افراد از تصاویر و ویدئوها هستند. این فناوری کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف از جمله امنیت، بازاریابی، سرگرمی و تحقیقات علمی دارد.
شرکت‌های پیشرو به طور مداوم در حال نوآوری برای توسعه نرم افزارهای قوی و قابل اعتماد تشخیص چهره هستند. در اینجا، چند راه حل برجسته در زمینه استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص چهره را مورد بحث قرار می‌دهیم:
نرم‌افزارهای تشخیص چهره‌ی تملیکی
چند نرم‌افزار تملیکی تشخیص چهره با هوش مصنوعی شامل موارد زیر هستند:
۱. آمازون ریکاگنیشن (Amazon Rekognition)
Amazon Rekognition مبتنی بر یادگیری عمیق است و کاملاً درون اکوسیستم خدمات وبِ آمازون تلفیق شده است. این نرم‌افزار، هم برای تشخیص و هم برای بازشناسی راه‌حلی مقاوم است و برای تشخیص هشت احساس پایه قابل استفاده است، نظیر «خوشحال و غمگین، عصبانی و غیره». در عین حال، قادرید با استفاده از این نرم‌افزار، تا ۱۰۰ چهره را در یک تصویر واحد مشخص سازید. گزینه‌ای نیز برای فیلم وجود دارد و قیمت آن برای کاربری‌های مختلف، متفاوت است.
۲. فیس پلاس پلاس (Face++)
Face++ یک سرویس ابریِ تحلیل چهره است که از یک ابزار توسعه‌ی فناوریِ آفلاین برای iOS و اندروید نیز برخوردار است. شما می‌توانید حجم نامحدودی از تقاضا را انجام دهید، اما به ازای هر سه‌تقاضا، یک ثانیه وقت لازم است. این نرم‌افزار از پایتون، PHP، جاوا، جاوااسکریپت، روبی، iOS و متلب نیز پشتیبانی می‌کند و خدماتی نظیر تشخیص جنسیت و احساسات، برآوردِ سن و تشخیص لندمارک نیز دارد.
آنها عمدتاً در چین فعالند، بودجه‌ی خوبی دریافت می‌کنند و برای حضورشان در محصولات شرکت لنوو معروف شده‌اند. با این حال، توجه داشته باشید که شرکتِ اصلی‌شان –یعنی Megvii-، اواخر سال ۲۰۱۹ توسط ایالات متحده تحریم شد.
۳. دیپ ویژن (Deep Vision AI)
Deep Vision AI یکی از نرم‌افزارهای پیشرو در تشخیص چهره است. شرکت Deep Vision AI که به فناوری بینایی کامپیوتری پیشرفته مجهز شده است، تصاویر و ویدیوها را به تجزیه و تحلیل بلادرنگ تبدیل می‌کند و بینش‌های ارزشمندی را ارائه می‌دهد. پلتفرم plug-and-play آنها هشدارهای فوری و پاسخ‌های سریع را بر اساس تحلیل جریان‌های دوربین مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. Deep Vision AI با دقت بالا در شناسایی افراد و انعطاف‌پذیری برای ادغام با سیستم‌های دوربین موجود یا استقرار از طریق فضای ابری، راه‌حل‌های عملکردی سطح بالایی را ارائه می‌دهد.
این نرم افزار با ارائه داده‌های مشتری در زمان واقعی، افزایش امنیت و ارائه ویژگی هایی مانند تعداد، سن و جنسیت برای درک رفتار مصرف کننده به هوش تجاری کمک می کند. Deep Vision AI مطابقت با قوانین بین‌المللی، حفاظت از داده‌ها را تضمین می‌کند و حریم خصوصی داده‌ها و اصول اخلاقی را در اولویت قرار می‌دهد.
۴. سنس تایم (SenseTime)
SenseTime یک پلتفرم توسعه دهنده پیشرو است که از هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای راه حل‌های چند منظوره استفاده می‌کند. فناوری این نرم‌افزار شامل تشخیص چهره، تشخیص تصویر، تجزیه و تحلیل ویدیویی هوشمند، رانندگی مستقل و تشخیص تصویر پزشکی است. نرم‌افزار SenseTime شامل بخش‌هایی مانند SensePortrait-S، SensePortrait-D و SenseFace است که قابلیت‌های تشخیص چهره استاتیک و پویا را همراه با راه‌حل‌های نظارتی ارائه می‌دهد.
۵. فیس فرست (FaceFirst)
FaceFirst از طریق نرم‌افزار تشخیص چهره امن، دقیق و مقیاس‌پذیر خود، امنیت جامعه، تراکنش‌های ایمن و تجربیات مشتری را بهبود می‌بخشد. FaceFirst با راه حل های plug-and-play برای امنیت فیزیکی، احراز هویت، کنترل دسترسی و تجزیه و تحلیل بازدیدکنندگان، به طور یکپارچه با سیستم‌های موجود برای جلوگیری از جرم و بهبود تعامل در صنایع مختلف و فضاهای عمومی ادغام می‌شود.
۶. لامبدا لبز (Lambda Labs)
رابط برنامه‌نویسیِ کاربردیِ «بازشناسی چهره و تشخیص چهره‌ی» (Lambda Labs)، کارِ بازشناسیِ چهره، تشخیص چهره، تعیین پوزیشنِ چشمان، پوزیشن بینی، پوزیشن دهان و رده‌بندی جنسبت را انجام می‌دهد. این نرم‌افزار، ۱۰۰۰ درخواست رایگان در ماه ارائه می‌دهد.
۷. کایروس (Kairos)
Kairos، انواع راه‌حل‌های تشخیص بازشناسیِ تصویر را ارائه می‌دهد. توانمندی‌های رابط برنامه‌نویسیِ کاربردی آنها شامل تشخیص جنسیت، سن، بازشناسیِ چهره و عمق عاطفی در تصویر و ویدئو است. آنها ۱۴ روز استفاده‌ی رایگان به همراه ۱۰۰۰۰ درخواست را ارائه می‌دهند و ابزارهای توسعه فناوری را برای PHP، جاوااسکریپت، دات‌نت و پایتون فراهم می‌سازند.
رابط برنامه‌نویسی «خدمات شناختیِ آزورِ مایکروسافت»، اجاز می‌دهد ماهانه ۳۰۰۰۰ درخواست ارائه دهید و بصورت رایگان، ۲۰ درخواست در دقیقه را شامل می‌شود. برای درخواست‌های پولی، قیمت بستگی به تعداد بازشناسی‌ها در هر ماه دارد، که از ۱ دلار به ازای هر ۱۰۰۰ بازشناسی شروع می‌شود. ویژگی‌های آن عبارتند از: تخمین سن، تشخیص جنسیت و احساسات، تشخیص لندمارک. ابزارهای توسعه فناوری، از Go، پایتون، جاوا، دات‌نت و جاوااسکریپت پشتیبانی می‌کنند.
۸. پاراویژن (Paravision)
Paravision، یک شرکت بازشناسیِ چهره است که برای شرکت‌ها خدماتی در این زمینه ارائه می‌دهد. تشخیص چهره و فعالیت و راه‌حل‌هایی برای کووید ۱۹ (بازشناسی چهره با ماسک، تلفیق با تشخیص حرارتی و غیره) از جمله خدماتشان است. این شرکت از ابزار توسعه فناوری برای C++ و پایتون برخوردار است.
۹. تروفیس (TrueFace)
TrueFace نیز به شرکت‌های مختلف خدمت‌رسانی می‌کند، ویژگی‌هایی نظیر تشخیص جنسیت، برآورد سن و تشخیص لندمارک را به آنها ارائه می‌دهد.
۱۰. pictriev وبسایت تشخیص چهره ها
پیکتریو سرویسی رایگان است و به شما این امکان را می‌دهد تا با پایگاه داده چهره‌های مشهور کار کنید. افرادی را در عکس انتخاب می‌کند که ویژگی‌های صورتشان شباهت‌هایی دارد و آنها را با تصاویر موجود تأیید می‌کند. این سایت به شما این امکان را می‌دهد که یک تصویر با فرمت JPEG یا PNG را بارگذاری کنید یا آدرس اینترنتی یک تصویر از اینترنت را وارد کنید تا PicTriev شبیه‌ترین سلبریتی به آن را برایتان پیدا کند.
هدف از PicTriev تحلیل ویژگی‌های چهره‌ای فرد در تصویر است. به شما اطلاعاتی از قبیل سن تقریبی فرد، ویژگی‌های مردانه یا زنانه بودن چهره، و نیز سلبریتی‌هایی که شبیه‌ترین چهره به فرد موردنظر هستند را ارائه می‌دهد.
سایت‌های تشخیص چهره سورس باز
نرم‌افزارهای منبع باز تشخیص چهره با هوش مصنوعی موارد زیر را شامل می‌شوند:
۱. Ageitgey/face_recognition
Ageitgey/face_recognition یک ریپوزیتوریِ گیت‌هاب با ۴۰هزار ستاره است که یکی از گسترده‌ترین کتابخانه‌های تشخیص چهره است. مشارکت‌کنندگان ادعا می‌کنند که «ساده‌ترین رابط برنامه‌نویسیِ کاربردیِ بازشناسی چهره برای پایتون و خطِ فرمان است». با اینحال، نواقص آنها آخرین نسخه‌ی سال ۲۰۱۸ است و دقت بازشناسیِ ۹۹.۳۸ درصدی دارد که در سال ۲۰۲۱ بهتر نیز خواهد شد. اما از REST API برخوردار نیست.
۲. دیپ فیس (Deepface)
Deepface چارچوبی برای پایتون با ۱۵۰۰ ستاره روی گیت‌هاب است که تحلیل ویژگی‌هایی نظیر سن، جنسیت، نژاد و احساسات را انجام می‌دهد. REST API را نیز فراهم می‌سازد.
۳. فیس نت (FaceNet)
FaceNet که ساخت گوگل است، از کتابخانه‌ی پایتون برای پیاده‌سازی استفاده می‌کند. ریپوزیتوری آن ۱۱.۸ هزار ستاره دارد. در عین حال، آخرین آپدیت آن در سال ۲۰۱۸ انجام شده است. دقت بازشناسی آن ۹۹.۶۵ درصد است و REST API ندارد. یک درون‌کاشتِ یکپارچه برای بازشناسی و کلاسترینگِ چهره است.
۴. اینسایت فیس (InsightFace)
InsightFace یک کتابخانه پایتونِ دیگر با ۹.۲ هزار ستاره در گیت‌هاب است و ریپوزیتوریِ آن نیز مدام به‌روز می‌شود. دقت بازشناسی آن ۹۹.۸۶ درصد است. آنها مدعی‌اند که الگوریتم‌های گوناگونی برای تشخیص چهره و بازشناسی چهره و همترازسازی است.
۵. اینسایت فیس رست (InsightFace-REST)
InsightFace-REST یک ریپوزیتوریِ روزآمد است که هدفش ارائه‌ی یک REST APIای با کاربریِ آسان و راحت و مقیاس‌پذیر برای تشخیص و بازشناسی چهره است، با استفاده از FastAPI برای سرویس‌دهی و NVISIA TensorRT برای مداخله‌ی بهینه‌سازی‌شده است.
۶. اُپن سی وی (OpenCV)
OpenCV یک API نیست اما ابزاری ارزشمند با بیش از ۳۰۰۰ الگوریتم بیناییِ رایانه‌ی بهینه‌ساخته است و گزینه‌های زیادی را در اختیار برنامه‌سازان قرار می‌دهد، از جمله مدول‌های Eigendacerecognizer و LBPHFacerecognizer یا Ipbhfacerecognition.
۷. اُپن فیس (OpenFace)
OpenFace پیاده‌سازیِ یک پایتون و Torch برای بازشناسی چهره با استفاده از شبکه‌های عصبیِ عمیق است. آن روی CVPR 2015 قرار گرفته است.
چالش ها در تشخیص چهره با هوش مصنوعی
فناوری تشخیص چهره با موانع و موانع مختلفی روبرو می شود. در زیر، مشکلات و چالش‌های رایج سیستم‌های تشخیص چهره در شناسایی و بازیابی چهره‌ها را بیان می‌کنیم:
- تغییر زوایا و ژست: در حالی که یک سیستم تشخیص چهره می‌تواند زوایای چرخش جزئی را مدیریت کند، اما با زوایای بزرگتر مشکل دارد. اگر پایگاه داده فاقد تصاویر چهره از تمام زوایای آن باشد، چالش قابل توجهی در تشخیص ایجاد می‌کند.
- عدم شناخت عواطف انسانی: عواطف انسانی منجر به حالات مختلف صورت می‌شود و توانایی دستگاه را برای شناسایی دقیق افراد در میان خلق و خوی متفاوت پیچیده می‌کند.
- عدم شناخت چهره در زمان پیری: با تغییر چهره به دلیل افزایش سن فرد، تشخیص افراد برای هوش مصنوعی دشوار می‌شود.
- عدم شناسایی در صورت وجود مواردی که چهره را می‌پوشانند: اشیایی مانند عینک، ریش یا سبیل جلوی ویژگی‌های صورت را می‌گیرند و منجر به ثبت تصاویر ناقص صورت می‌شود. پوشش صورت به شدت بر فرآیند طبقه‌بندی سیستم هوش مصنوعی و تشخیص چهره تأثیر می‌گذارد.
- تغییرات نور: تغییرات در شرایط نوری بر شدت و الگوی نور منعکس‌شده از چهره‌ها تأثیر می‌گذارد و هم برای انسان‌ها و هم برای الگوریتم‌های تشخیص چهره چالش ایجاد می‌کند. تغییرات نور می تواند به طور قابل توجهی سیستم‌های تشخیص چهره خودکار را مختل کند.
- چهره‌های مشابه: برخی از افراد ممکن است شباهت‌های قابل توجهی با هم داشته باشند، که تمایز بین آنها را تنها بر اساس ویژگی‌های صورت دشوار می‌کند.
و در پایان این که…
چشم‌انداز فناوری تشخیص چهره به سرعت در حال تکامل است، شرکت‌ها در تلاش برای توسعه راه حل‌های نوآورانه برای مقابله با چالش‌های مختلف و پاسخگویی به تقاضای رو به رشد برای سیستم‌های قابل اعتماد و کارآمد هستند. علی‌رغم مواجهه با موانعی مانند تغییرات ژست، لحن و احساسات، پیری، پوشش‌های صورت، تغییرات نور و چهره‌های مشابه، پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر همچنان مرزهای موفقیت را پیش می‌برند.
با غلبه بر این چالش‌ها و استفاده از فناوری‌های پیشرفته، سیستم‌های تشخیص چهره پتانسیل بسیار زیادی برای افزایش امنیت، بهبود تجارب مشتری و هدایت نوآوری در صنایع مختلف دارند. با ادامه پیشرفت این زمینه، برای افرادی که از این فناوری سود می‌برند، ضروری است که ملاحظات اخلاقی، حریم خصوصی داده‌ها و شفافیت را در اولویت قرار دهند تا از استقرار مسئولانه و سودمند فناوری تشخیص چهره در جامعه اطمینان حاصل کنند.
سوالات متداول
تشخیص چهره با هوش مصنوعی یک فناوری در حال توسعه سریع است و احتمالاً در سال‌های آینده به تکامل خود ادامه خواهد داد. با پیشرفت این فناوری، احتمالاً شاهد افزایش استفاده از آن در برنامه‌های مختلف خواهیم بود. با این حال، نگرانی‌هایی در مورد پیامدهای اخلاقی و اجتماعی استفاده از این فناوری وجود دارد که باید قبل از استفاده گسترده از آن به دقت در نظر گرفته شود.
تشخیص چهره با هوش مصنوعی، فرآیند شناسایی و تشخیص چهره افراد در تصاویر و ویدیوها با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.
هر چند که الگوریتم‌های تشخیص چهره با هوش مصنوعی به طور کلی دقیق هستند، اما همواره احتمال خطا وجود دارد، مخصوصاً در شرایط نور مختلف، استفاده از عینک یا سبیل و ژست‌ها و زاویه‌های خاص.
