Dữ liệu đào tạo AI để nhận dạng khuôn mặt

Nhận dạng khuôn mặt là một trong những thành phần không thể thiếu của bảo mật sinh trắc học thông minh, nhằm xác nhận hoặc xác thực danh tính của một người. Là một công nghệ, nó được sử dụng để xác định, xác định và phân loại con người trong video, ảnh và thậm chí cả nguồn cấp dữ liệu thời gian thực.

Nhận dạng khuôn mặt hoạt động bằng cách khớp khuôn mặt đã chụp của các cá nhân với cơ sở dữ liệu có liên quan. Quá trình bắt đầu bằng việc phát hiện, sau đó là phân tích 2D và 3D, chuyển đổi hình ảnh sang dữ liệu và cuối cùng là so khớp.

Nhận dạng khuôn mặt, như một công nghệ nhận dạng hình ảnh sáng tạo, thường là cơ sở ban đầu để mở khóa điện thoại thông minh và máy tính. Tuy nhiên, sự hiện diện của nó trong cơ quan thực thi pháp luật, tức là giúp các quan chức thu thập các bức ảnh chụp nghi phạm và đối sánh chúng với cơ sở dữ liệu cũng đủ điều kiện để làm ví dụ.

Nếu bạn đang xem thêm các ví dụ được nhắm mục tiêu, Nhận thức lại của Amazon và Ảnh của Google là một số mẫu chính.

Nếu bạn đang có kế hoạch đào tạo mô hình AI cụ thể theo chiều dọc với thị giác máy tính, trước tiên bạn phải làm cho nó có khả năng nhận dạng hình ảnh và khuôn mặt của các cá nhân, sau đó bắt đầu học có giám sát bằng cách cung cấp các kỹ thuật mới hơn như ngữ nghĩa, phân đoạn và chú thích đa giác. Do đó, nhận dạng khuôn mặt là bước đệm để đào tạo các mô hình AI dành riêng cho bảo mật, trong đó nhận dạng cá nhân được ưu tiên hơn phát hiện đối tượng.

Nhận dạng khuôn mặt có thể là xương sống của một số hệ thống thông minh trong thời kỳ hậu đại dịch. Các lợi ích bao gồm cải thiện trải nghiệm bán lẻ bằng cách sử dụng công nghệ Face Pay, trải nghiệm ngân hàng tốt hơn, giảm tỷ lệ tội phạm bán lẻ, xác định người mất tích nhanh hơn, cải thiện chăm sóc bệnh nhân, theo dõi người tham gia chính xác, v.v.