تشخیص و شناسایی چهره با یادگیری عمیق

وظیفه ی اصلی سیستم های تشخیص چهره این است که تصویری از یک چهره تهیه کرده و آن را به یک سری ویژگی ها تبدیل کنند. در واقع تشخیص به معنای مکان یابی چهره است و شناسایی به معنی شناخت اون چهره است که مربوط به چه شخصی است. شاید بخواهید که ویژگی های ایجاد شده  از دو تصویر از یک فرد را تا جای ممکن (فارغ از میزان روشنایی، حالت چهره و سایر عوامل گیج کننده) به یکدیگر نزدیک کنید و درعین حال از ایجاد ویژگی های کاملا مختلف در دو تصویر از دو فرد مختلف اطمینان حاصل کنید. با داشتن داده ها و محاسبات کافی، یک شبکه عصبی میتواند به مراتب کار بهتری نسبت به یک سیستم طراحی شده با دست انجام دهد. در مقایسه با طراحان انسانی، شبکه های عصبی میتوانند از ویژگی های پیچیده تر و غیرشهودی-تری استفاده کنند. این تغییر در تکنولوژی به تازه واردها این اجازه را میدهد که در بازار تشخیص و شناسایی چهره قادر به رقابت باشند، چرا که دانش سازمانی انباشته شده از تکنیک های قبلی از اهمیت کمتری برخوردار است. در زیر نمونه ای از خروجی پروژه مدنظر ما برای پیاده سازی آورده شده است که کار تشخیص و شناسایی چهره را با سرعت و دقت خیلی بالا روی تصاویر انجام میدهد.

تشخیص حالت چهره یکی از مهم‌ ترین مسائل بینایی ماشین می‌باشد که کاربردهای زیادی در صنعت و دیگر مسائل مربوط به بینایی ماشین دارد. الگوریتم‌های زیادی در حوزه یادگیری ماشین برای تشخیص حالات چهره وجود دارد. “وظیفه اصلی تکنولوژی تشخیص چهره ضبط تصویر چهره و ذخیره مشخصه‌های خاص چهره برای استفاده‌های بعدی می‌باشد. بدین‌صورت که مشخصه‌های تولید‌شده توسط دو عکس متفاوت از یک فرد (بدون تأثیر نور محیط و دیگر شرایط محیطی مؤثر در کیفیت عکس) تاحدامکان نزدیک به یکدیگر باشد و در مقابل مشخصه‌های تولید شده از چهره دو فرد متفاوت کاملاً متفاوت باشد. با ارائه اطلاعات و محاسبات کافی، یک شبکه عصبی نسبت به یک انسان می‌تواند بهتر عمل کند. این شبکه عصبی می‌تواند مشخصه‌های پیچیده‌تر و بیشتری تولید و استفاده کند، مشخصه‌هایی که انسان قادر به تولید و تحلیل آن‌ها نیست.این تغییرات باعث می‌شود محصولات جدیدی که وارد بازار می‌شوند در زمینه تشخیص چهره رقابت سنگینی با یکدیگر داشته باشند.” کاربرهای زیر برای این سیستم ها تعریف می شود:

• جلوگیری از تقلب و کلاهبرداری‌ها از دستگاه‌های ATM
• سرعت پردازش سریعتر نسبت به روش‌های دیگر اسکن یا لمس یا کارتی
• عدم نیاز به همراه داشتن مدارک شناسایی توسط مشتریان بانکی.
• استفاده از شیوه‌های بیومتریک جهت شناسایی مشتریان بانکی و کاهش تخلفات و تقلبات بانکی
• باز کردن قفل گوشی همراه
• تبلیغات هوشمندانه
• یافتن افراد گمشده
• کمک به نابینایان
• کمک به تحقیقات پزشکی قانونی
• شناسایی افراد در پلتفرم ­های رسانه­ های اجتماعی
• محافظت کردن مدارس از تهدید و خطرات
• راحت تر ساختن سفر هوایی

از مهمترین مزایایی که الگوریتم‌های یادگیری عمیق به ارمغان می‌آورند می‌توان به دقت تشخیص قابل‌قیاس و حتی بهتر از انسان، قابلیت ضد مداخله و قابلیت تشخیص، استخراج و کلاس‌بندی هزاران مشخصه از چهره افراد اشاره کرد. با بهره‌گیری از تکنولوژی یادگیری عمیق (Deep Learning)، میانگین دقت تشخیص چهره در دوربین های مدار بسته به‌طور چشم‌گیری تا 38% افزایش پیدا می‌کند. ما در راستای بهبود و به‌کارگیری بیشتر هوش مصنوعی در محصولات خود، تیمی اختصاصی برای توسعه الگوریتم‌ها گمارده و از قوی‌ترین پردازشگرهای گرافیکی بهره می‌بریم.”الگوریتم هوش مصنوعی اساساً برای تکامل تشخیص چهره و بهبود این پروسه به‌کار می‌رود. الگوریتم Deep Learning یا یادگیری عمیق می‌تواند دقت تشخیص چهره را بهبود دهد. این موضوع باعث کارایی بیشتر سیستم امنیتی و نظارت تصویری محیط از جمله کیفیت تصویر واضح و عریض می‌شود.” یادگیری عمیق به شما کمک میکند تا عمل استخراج ویژگی ها را با کمترین/بدون تداخل دست، خود کامپیوتر انجام دهد. حال استخراج ویژگی ها به چه معناست؟ استخراج ویژگی فرایندی است که در آن با انجام عملیاتی بر روی داده‌ها، ویژگی‌های بارز و تعیین‌کنندهٔ آن مشخص می‌شود. هدف استخراج ویژگی این است که داده‌های خام به شکل قابل استفاده‌تری برای پردازش‌های آماری بعدی درآیند. هر چه تعداد ویژگی های استخراج شده که شامل ویژگی های دشوار برای توصیف اند بیشتر باشد، فرآیند تشخیص دقیقتر میشود. به همین دلیل است که موتورهای تشخیص چهره بیشتر از قبل در حال بکارگیری یادگیری عمیق برای بهبود دقت سیستم ها هستند.

هدف از این دوره آموزشی، تشخیص و شناسایی همه چهرها در تصویر با هوش مصنوعی است. در این دوره ابتدا یک مرور کامل روی پایتون انجام می شود. سپس تئوری لازم برای تشخیص و شناسایی چهره بحصث و بررسی می شود. در نهایت، دو سیستم تشخیص و شناسایی چهره برای هنرمندان خارجی و ایرانی طراحی و پیاده سازی می شود. در این سیستم همه چهره ها در تصویر با سرعت و دقت بالا تشخیص و بعد شناسایی می شوند. سیستم تشخیص و شناسایی چهره، بر اساس تکنولوژی هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادر به شناسایی چهره افراد با دقت بالا می‌باشد. در بازشناخت تصویر یک چهره، تصویر ورودی با توجه به اطلاعات موجود در بانک اطلاعات، مورد شناسایی قرار می‌گیرد. این بانک شامل مشخصاتی از تصویر چهره افراد شناسایی شده‌ است. این پروژه تشخیص چهره با استفاده از با کمترین خطا و با در دست داشتن تعداد نه چندان زیادی از تصاویر هر شخص به سرعت عملیات یادگیری را انجام داده و پس از آن به راحتی و با سرعت بالا تشخیص و شناسایی چهره مورد نظر را انجام می­دهد. برای تشخیص و برش  چهره ها از الگوریتم های عمیق در محیط keras استفاده می شود و برای شناسایی چهره ها از شبکه های کانولوشنی عمیق استفاده می شود. در ابتدا تئوری کار کامل بررسی می شود و سپس سیستم در پایتون پیاده سازی می شود و با کدنویسی مناسب همه مراحل تشخیص و شناسایی چهره توضیح داده می شود. مجموعه های داده ای معرفی می شوند و عملیات آموزش و تست شبکه انجام می شود. خروجی های حاصل از تشخیص و شناسایی چهره در تصویر روی هر یک از شبکه ها نشان داده می شود. پروژه قابلیت آموزش روی داده های دلخواه را دارد و می توانید عملیات تشخیص و شناسایی چهره مورد نظر خود را با آن انجام دهید. بدون شک یکی از بهترین پروژه های عمیق برای تشخیص و شناسایی چهره می باشد که با زبان فارسی، ساده و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.