Tất cả về nhận diện khuôn mặt cho doanh nghiệp

Nhận dạng khuôn mặt là không giới hạn trong lĩnh vực khoa học máy tính. Nó có ứng dụng kinh doanh vững chắc.


Một trong những từ thông dụng nhất trong thập kỷ này là Nhận diện khuôn mặt.

Nó là một phần của học máy ứng dụng có thể phát hiện và nhận diện khuôn mặt của con người, một vấn đề nổi tiếng là khó khăn cho máy tính cho đến nay. Và với điều này đã mở ra một thế giới hoàn toàn mới về những khả năng và thách thức thú vị cho các doanh nghiệp, chính phủ và cá nhân..

Nếu bạn là một nhà lãnh đạo kinh doanh và đã tự hỏi những gì ồn ào, và liệu có một số tiện ích trong sự phát triển mới này, chúng tôi đã giúp bạn được bảo vệ. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét lịch sử của Nhận diện khuôn mặt, sự phát triển, cách sử dụng hiện tại, tranh cãi, triển khai và nhiều khía cạnh khác.

Cuối cùng, bạn sẽ nắm chắc công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì và ý nghĩa của nó đối với các doanh nghiệp là gì.

Bắt đầu nào!

Sự phát triển của nhận dạng khuôn mặt

Đối với tất cả các quảng cáo thổi phồng và phương tiện truyền thông xung quanh Nhận diện khuôn mặt, công nghệ đã được một thời gian. Công việc thuật toán nghiêm túc đầu tiên trong việc phát hiện khuôn mặt là Khung phát hiện đối tượng Viola-Jones được xuất bản vào năm 2001. Mặc dù một khung mục đích chung để xác định các đối tượng trong ảnh, nó đã nhanh chóng được áp dụng để nhận diện khuôn mặt với thành công rất tốt. Lý do chính cho sự phổ biến của thuật toán này là tốc độ của nó; trong khi quá trình đào tạo diễn ra chậm chạp, quá trình phát hiện cực kỳ nhanh.

Ngay từ năm 2001/2004, máy tính để bàn trung bình chạy thuật toán này đã có thể xử lý khung hình 300px X 300px trong 0,07 giây (hơn nữa đây). Các tỷ lệ chính xác, mặc dù không thể so sánh với những gì con người có thể đạt được, nhưng ấn tượng ở mức 90%.

Tuy nhiên, tiến bộ thực sự đã được thực hiện cho đến thập niên 2010-2020, khi Mạng lưới thần kinh chuyển đổi nổi lên như là phương pháp tốt nhất để thực hiện phát hiện khuôn mặt. Lý do là sự sẵn có của sức mạnh xử lý thô và bộ nhớ hệ thống khổng lồ được cung cấp thông qua điện toán đám mây bởi các nhà cung cấp Cơ sở hạ tầng (IaaS). Lần đầu tiên trong lịch sử, máy tính liên tục đánh bại con người trong việc nhận diện khuôn mặt, đặc biệt là khi một số lượng lớn khuôn mặt ngẫu nhiên có liên quan.

Nguồn: vừa.com

Nhận diện khuôn mặt hoạt động như thế nào?

Nhận dạng khuôn mặt là một quá trình gồm nhiều bước, với một số hệ thống phụ chuyên biệt có liên quan.

Ở đây, ý nghĩa của các giai đoạn khác nhau:

Phát hiện / Theo dõi: Phần này của giai đoạn tiền xử lý có trách nhiệm xác định và theo dõi các khuôn mặt trong tệp hình ảnh hoặc video đã cho. Khi quá trình này hoàn tất, chúng tôi biết chắc chắn rằng có một khuôn mặt trong đầu vào đã cho và nó có thể được xử lý thêm. Giai đoạn theo dõi cũng chịu trách nhiệm theo dõi một số phần nhất định, các tính năng hoặc biểu thức cụ thể trong khuôn mặt, nếu cần.

Sắp xếp: Vấn đề nhận dạng khuôn mặt được giải quyết do các khuôn mặt trong một hình ảnh hoặc video nhất định không tuân theo bất kỳ hướng dẫn nào. Người đó có thể được phóng to hoặc thu nhỏ, nhìn trộm từ phía sau một cái cây hoặc hiện diện trong một mặt bên, làm cho vấn đề phát hiện khuôn mặt trở nên khó khăn hơn. Đây là nơi căn chỉnh khuôn mặt xuất hiện: nó cho chúng ta biết vị trí trong hình ảnh / video đã cho, và các đường nét cho các đặc điểm khuôn mặt là gì.

Nguồn: csc.kth.se

Khai thác tính năng: Như tên cho thấy, trong giai đoạn này của quá trình (hiện chúng ta đang ở giai đoạn Công nhận), các đặc điểm riêng của khuôn mặt, như mắt, mũi, cằm, môi, v.v., được trích xuất ở dạng có thể được sử dụng bởi các thuật toán trong giai đoạn tiếp theo. Ở giai đoạn này, máy tính đã thu thập đủ dữ liệu cứng để phân biệt một khuôn mặt.

Kết hợp / phân loại tính năng: Trong giai đoạn này, các đầu vào nhận được từ trích xuất tính năng được khớp với cơ sở dữ liệu đã cho để suy ra danh tính của người đó. Giai đoạn này còn được gọi là phân loại, vì thuật toán có thể cần thiết để phân loại các khuôn mặt thay vì nhận dạng riêng lẻ chúng.

Khi quá trình này kết thúc, chúng tôi biết chắc chắn liệu khuôn mặt đã cho có phải là một phần của cơ sở dữ liệu mà chúng tôi so sánh hay không. Đầu ra cuối cùng cũng có thể chứa tính năng gắn thẻ, cách mà chúng tôi đã từng thấy trên Facebook.

Nguồn: directiondatascience.com

Cân nhắc triển khai: Phía máy chủ so với phía máy khách

Nhận dạng khuôn mặt có thể hoạt động cả trên máy chủ cũng như trên thiết bị mà người dùng đang tương tác. Ví dụ: khi bạn tải ảnh lên Facebook, các thuật toán được chạy ở phía máy chủ; mặt khác, một hệ thống ID sử dụng khuôn mặt của bạn để mở khóa thiết bị cần chạy ở phía máy khách. Vì vậy, cái nào tốt hơn?

Thành thật mà nói, nó không phải là cái nào tốt hơn. Cả hai triển khai phía máy chủ và phía máy khách đều có thế mạnh của mình và trên thực tế, các doanh nghiệp triển khai một hệ thống kết hợp. Thực tiễn được đề xuất là đào tạo các mô hình của bạn ở phía máy chủ, nơi đào tạo dữ liệu và xử lý tài nguyên không giới hạn. Khi các mô hình đã được đào tạo, chúng có thể được đóng gói và triển khai ở phía máy khách, giúp cải thiện tốc độ của hệ thống cũng như duy trì sự riêng tư của người dùng..

Gửi tất cả mọi thứ đến máy chủ giới thiệu một sự chậm trễ, có thể là xấu hoặc không thể chấp nhận trong một số trường hợp nhất định. Đồng thời, giữ mọi thứ ở phía khách hàng sẽ dẫn đến các mô hình yếu hơn.

Nhận diện khuôn mặt chính xác đến mức nào?

Độ chính xác không phải là một thuật ngữ được xác định rõ trong nhận dạng khuôn mặt. Lý do chính là vì nó có vấn đề mờ với tất cả các loại đầu vào lộn xộn (ánh sáng yếu, mặt bị che phủ một phần bởi tóc, chất lượng máy ảnh, v.v.) và thậm chí cả đầu vào lừa đảo (nhiều hơn về điều này sau!). Do đó, các mạng lưới thần kinh liên quan đến nhận dạng khuôn mặt cần phải được điều chỉnh cho vấn đề trong tay, giới hạn phạm vi của chúng. Vì vậy, trong khi một hệ thống nhận dạng khuôn mặt công nghiệp có thể tự hào về độ chính xác 100% (thường là như vậy), thì cùng một hệ thống có thể không chính xác thậm chí 20% khi được yêu cầu nhận diện khuôn mặt trong một bức ảnh đông người.

Trong một nghiên cứu, một loại thuật toán nhận dạng khuôn mặt cụ thể có thể đạt được độ chính xác 98,52%, cao hơn độ chính xác của con người là 97,53% đạt được trong cùng một thử nghiệm. Trong một học được tiến hành trong pháp y, sự kết hợp giữa phán đoán và thuật toán của con người mang lại kết quả tốt nhất trong một số trường hợp.

Điểm mấu chốt – đối với các ứng dụng tập trung, được xác định rõ, nhận dạng khuôn mặt là công cụ tốt nhất chúng tôi có.

Nhận diện khuôn mặt đang được sử dụng ở đâu?

Ngay cả trong thời gian ngắn mà các thuật toán khả thi đã được phát triển, Nhận diện khuôn mặt đã tìm thấy các ứng dụng cực kỳ hữu ích và thú vị. Một số trong số này là dễ thấy, nhưng một số rất tinh tế và cơ bản được dệt vào cuộc sống hàng ngày đến nỗi chúng ta khó có thể dừng lại để suy nghĩ về những gì bên dưới.

Facebook có lẽ là ví dụ phổ biến nhất của các hệ thống nhận dạng khuôn mặt hiện đại tại nơi làm việc. Ngay khi bạn tải lên một bức ảnh, mạng xã hội có thể phát hiện khuôn mặt. Trong khi trước đây bạn được yêu cầu gắn thẻ bạn bè, thì bây giờ Facebook có thể tự mình làm như vậy.

Nguồn: labnol.org

Một ứng dụng mới thú vị của Facebook là tính năng của thông báo Người dùng khi ảnh chứa khuôn mặt của họ được tải lên bởi ai đó, ngay cả khi họ không được gắn thẻ trong những ảnh đó.

Snapchat sử dụng rất nhiều khả năng nhận diện và nhận diện khuôn mặt cho nhiều tính năng của nó, đáng chú ý nhất là các bộ lọc vui nhộn gây phẫn nộ.

Nguồn: gistreel.com

Để các bộ lọc này hoạt động, các đường viền và tính năng của khuôn mặt chủ đề cần phải được phát hiện một cách hoàn hảo, nếu không, các lớp phủ giành được sẽ trông thật. Tương tự với Face Swap, một tính năng phổ biến khác trong Snapchat. Trong trường hợp bạn có thể quan tâm đến việc tìm hiểu sâu hơn về khả năng của Snapchat, trong nhận dạng khuôn mặt, hãy xem đây.

Uber đã được đấu tranh với các mối quan tâm về quyền riêng tư và an toàn trong một thời gian, và vũ khí mới nhất trong công ty vũ khí là công nhận khuôn mặt. Công ty đã giới thiệu một tính năng mới trong đó xác minh danh tính đối tác tài xế của mình được xác minh bởi sử dụng khuôn mặt của họ. Công ty cho biết trên blog của mình rằng sau khi thử nghiệm một số nhà cung cấp công nghệ nhận dạng khuôn mặt, họ đã giải quyết trên Microsoft Face API cho chất lượng cao. Điều thú vị là kiểm tra ID thời gian thực này hoạt động tốt trong điều kiện ánh sáng yếu và có thể phát hiện kính.

Với nhận dạng khuôn mặt chứng tỏ thành công trong tự nhiên, nó dễ dàng dự đoán rằng nó có thể sớm thay thế các phương pháp nhận dạng khác tại các tổ chức giáo dục, bệnh viện, thư viện, v.v..

Phòng chống tội phạm bán lẻ là một phần mở rộng tự nhiên của ứng dụng nhận dạng khuôn mặt. Ngành bán lẻ mất một ước tính 45 tỷ đô la hàng năm đối với người bán hàng và các tội phạm bán lẻ khác, với rất ít để chống lại nó. Bây giờ, các công ty thích FaceFirst đang giúp các nhà bán lẻ sử dụng nhận dạng khuôn mặt để phát hiện những người vi phạm trước đó và cảnh báo nhân viên an ninh.

Giám sát cảnh sát đang bắt đầu tận dụng nhận dạng khuôn mặt như tất cả các tổ chức khác ngoài kia. Ví dụ, ở Anh, cảnh sát Nam Wales đang sử dụng máy ảnh được trang bị trên xe tải để chế tạo giám sát của đám đông dễ dàng hơn.

Nguồn: theconversation.com

Trong khi siêu cường mới này trong tay cảnh sát đã làm dấy lên những cuộc tranh luận công khai gay gắt về quyền riêng tư cá nhân, cảnh sát tin rằng nó sẽ giúp họ hạn chế những kẻ phạm tội tốt hơn. Như Richard Lewis, phó cảnh sát trưởng của cảnh sát Nam Wales nói với Thời báo tài chính:

Nếu bạn xác định ai đó đã phạm tội [trước đây], về cơ bản bạn nói: chúng tôi biết bạn ở đây, vui lòng cư xử với chính mình.

Chăm sóc sức khỏe Gần đây có một ứng dụng bất ngờ, trong đó nhận dạng khuôn mặt đã giúp phát hiện một rối loạn di truyền hiếm gặp có tên là Hội chứng DiGeorge.

Hội chứng DiGeorge xuất hiện ở khoảng 1 trong 6.000 trẻ em và dẫn đến dị tật ở một số bộ phận của cơ thể. Vấn đề chăm sóc sức khỏe, trong trường hợp này, nghiêm trọng hơn đối với các nước nghèo, những người không có tài nguyên để tìm phương pháp chẩn đoán đắt tiền. Như vậy, nhận dạng khuôn mặt, với một sự kinh ngạc sự chính xác 96,6%, mang lại hy vọng mới cho các nạn nhân của Hội chứng DiGeorge.

bên trong Hãng hàng không ngành công nghiệp, nhận dạng khuôn mặt đang được chọn, và nó sẽ sớm thay thế thẻ lên máy bay thông thường. Hiện tại, có kết quả hạn chế nhưng đầy hứa hẹn trong việc giúp đỡ xác định hành khách khi họ rời khỏi đất nước. Trên thực tế, Cơ quan An ninh Giao thông (TSA) của Hoa Kỳ đã đặt ra một kế hoạch để sử dụng rộng rãi sinh trắc học dựa trên nhận dạng khuôn mặt.

Công dụng gây tranh cãi của nhận diện khuôn mặt

Công nghệ trao quyền cho chúng ta, mặc dù việc sử dụng tốt hay xấu là tùy thuộc vào chúng ta. Do đó, không còn nghi ngờ gì nữa, rằng một thứ gì đó mạnh mẽ và triệt để như nhận diện khuôn mặt đang được đưa vào sử dụng theo cách làm tăng mối lo ngại về các quyền và đạo đức cơ bản của con người.

Ví dụ nổi bật nhất về việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt gây tranh cãi là China rất lớn hệ thống giám sát sử dụng khoảng 200 triệu máy ảnh để theo dõi 1,4 tỷ công dân của mình.

Nguồn: sbs.com

Hệ thống theo dõi mọi người và đánh giá hành động của họ, liên tục cập nhật một số liệu được gọi là điểm công dân. Mặc dù có một số giá trị trong việc có một hệ thống giám sát do nhà nước kiểm soát mạnh mẽ (ví dụ như theo dõi những người vỡ nợ), hầu hết đều coi đó là sự xuất hiện của tương lai bác sĩ George Orwell tưởng tượng. Đó là một tương lai nơi các chính phủ có quyền lực vô hạn đối với cá nhân và quyền riêng tư là không tồn tại.

Ví dụ thứ hai về việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt gây tranh cãi cũng xuất hiện (không ngạc nhiên?) Từ Trung Quốc. Lần này, hệ thống trường học áp dụng nhận dạng khuôn mặt để đảm bảo học sinh là người chu đáo trong các lớp học. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt mới, mặc dù chưa được phổ biến rộng rãi, thay thế thẻ ID, thẻ thư viện, hệ thống điểm danh, v.v., sử dụng khuôn mặt học sinh để nhận dạng.

Nguồn: businessinsider.com

Nhưng phần đáng sợ là hệ thống này giám sát học sinh mức độ chú ý, sử dụng điện thoại di động, v.v. và cảnh báo cho giáo viên khi vượt qua một ngưỡng nhất định.

Trong khi video giám sát được cung cấp bởi nhận dạng khuôn mặt thì không dành riêng cho Trung Quốc. nỗ lực sử dụng nó để hạn chế bạo lực súng đạn trong các trường học, Trung Quốc, dường như đang tiến xa hơn bất kỳ quốc gia nào khác.

So sánh các API nhận dạng khuôn mặt phổ biến

Khi nói đến việc sử dụng Nhận diện khuôn mặt, bạn có những lựa chọn nào? Trong phần này, chúng tôi sẽ xem xét những gì sử dụng phổ biến và cách các giải pháp khác nhau xếp chồng lên nhau.

Trước khi chúng ta bắt đầu, mặc dù: một lời nhắc nhở. Các API này đang phát triển cực kỳ nhanh chóng và bạn có thể gặp các bài đăng trên blog nói rằng API này thiếu tính năng này hoặc tính năng đó. Don Patrick đưa ra quyết định của bạn dựa trên điều đó. Trước tiên hãy phân tích nhu cầu kinh doanh của bạn, kiểm tra cẩn thận các tính năng được cung cấp, tìm hiểu và chỉ sau đó tạo nên tâm trí của bạn.

OpenCV

Nghiên cứu AI là một hố sâu không có đáy. Đào tạo và hoàn thiện một hệ thống nhận dạng khuôn mặt là khó, và tốt nhất là để lại cho các tập đoàn có túi sâu và một đội ngũ các nhà nghiên cứu trong tay. Tuy nhiên, nếu nhu cầu của bạn đơn giản và bạn muốn có toàn quyền điều khiển và tất nhiên, hãy sẵn sàng cho sự bảo trì của một nhóm kỹ sư nhỏ / nhỏOpenCV có thể chỉ làm việc cho bạn.

Nó có một thư viện Computer Vision mã nguồn mở có độ chính xác đáng kể và có sẵn cho tất cả các nền tảng lập trình. Ở đây, một người nuôi tóc thí dụ về cách bạn có thể tạo ra một hệ thống nhận diện khuôn mặt với Python và OpenCV trong 25 dòng mã!

Bây giờ, bạn có thể bắt gặp một số blog nói rằng OpenCV không có nhận diện khuôn mặt. Chà, nó là một lời nói dối hoàn toàn, và ở đây bằng chứng. Nói chung, OpenCV có thể là một lựa chọn tuyệt vời cho doanh nghiệp của bạn nếu nhu cầu đơn giản và cụ thể.

Nhận thức lại Amazon

Nhận thức lại là một đề nghị nặng nề từ một trong những nhà cung cấp đám mây lớn nhất ngoài kia – AWS. Nó có một dịch vụ mạnh mẽ được quản lý hoàn toàn cho nền tảng AWS và nếu bạn đã sử dụng AWS để triển khai, Rekognition có lẽ là lựa chọn tốt nhất.

Một số tính năng gây sốc được cung cấp bởi Rekognition là:

  • Phân tích thời gian thực (khi bạn tải hình ảnh hoặc video lên S3)
  • Phân tích khuôn mặt mở rộng (giới tính, màu tóc, nét mặt, mắt có mở hay không, v.v.)
  • Đường dẫn (chụp đường dẫn của các đối tượng được xác định trong video)
  • Phát hiện cảnh và hoạt động (trong nhà / ngoài trời, chơi bóng đá, v.v.)
  • Kiểm duyệt nội dung không an toàn (ví dụ: ảnh khoả thân)

Điểm cộng lớn nhất với Rekognition cũng là điểm trừ lớn nhất – bạn sẽ thực sự đấu tranh để sử dụng nó với các dịch vụ không phải AWS đến mức bạn sẽ phải từ bỏ.

Kairos

Trái ngược hoàn toàn với Rekognition, Kairos cung cấp cho bạn AI qua API (việc gieo vần là vô ý, chúng tôi thề!), cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn dữ liệu và máy chủ của mình. Kairos tự quảng cáo là dịch vụ đầu tiên về quyền riêng tư và cực kỳ quan trọng của Amazon và các công ty khác thông đồng với chính phủ (cũng vậy ACLU, nhân tiện).

Kairos hoạt động cả trên hình ảnh và video và có tất cả các tính năng hay mà bạn mong đợi từ API nhận dạng khuôn mặt hiện đại. Nó có một số tính năng đáng kinh ngạc được tìm thấy trong Rekognition, nhưng nếu bạn không cần chúng và đang quản lý dữ liệu của bạn, tại sao phải bận tâm?!

Đối với những người hoang tưởng về quyền riêng tư và thậm chí không muốn gửi dữ liệu qua dây để xử lý, Kairos đã triển khai tại chỗ, nhưng giá cả phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn và có thể khá dốc.

Tầm nhìn Google Cloud

Google đã chọn phân biệt giữa các dịch vụ nhận dạng khuôn mặt cho hình ảnh và video. API hình ảnh được gọi là Tầm nhìn đám mây, trong khi dịch vụ tập trung vào video được gọi Thông minh video.

Mặc dù dịch vụ tập trung vào hình ảnh khá giống với những gì AWS cung cấp, dịch vụ video có một tính năng tuyệt vời là lập danh mục và tìm kiếm. Điều này sẽ hữu ích cho các công ty có kho lưu trữ video lớn mà họ có thể muốn phân tích hoặc tìm kiếm thông qua.

Điều đó nói rằng, Video Intelligence thiếu các tính năng nhận dạng khuôn mặt khi viết và những tính năng này dường như chỉ được cung cấp trong Cloud Vision. Theo dõi đối tượng và phát hiện văn bản cũng đang trong giai đoạn thử nghiệm, đặt nó phía sau các dịch vụ của Amazon.

API khuôn mặt Azure

Với việc Microsoft thực hiện các dịch vụ đám mây của họ nghiêm túc hơn các máy tính để bàn (cuối cùng), API khuôn mặt Azure là một đề nghị thú vị. Nó có tất cả các tính năng thú vị mà bạn mong đợi (phát hiện, nhận dạng, nhóm khuôn mặt, tìm kiếm khuôn mặt tương tự, cảm xúc, v.v.) và hoạt động tốt như nhau với video.

Bây giờ, điều này không liên quan chặt chẽ đến nhận dạng khuôn mặt, nhưng điều đáng nói là Azure cũng cung cấp một tầm nhìn máy tính của khách hàng dịch vụ, cho phép bạn sử dụng các mô hình đầu vào và đào tạo theo nhu cầu của bạn.

Cũng giống như dịch vụ Google, có một sân chơi có sẵn ngay trên trang chủ, điều này làm cho việc thử nghiệm API rất thú vị!

Có sự khác biệt đáng kể giữa các dịch vụ nhận diện khuôn mặt được quản lý hàng đầu? Không hẳn vậy. Hiện tại, có sự cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực này và các tính năng mới đang được triển khai nhanh hơn so với pizza. Nếu bạn đã gắn liền với một hệ sinh thái cụ thể, sử dụng dịch vụ nhận dạng khuôn mặt của riêng họ có ý nghĩa. Mặt khác, bạn có thể muốn chọn một nhà cung cấp khác nếu nhu cầu của bạn là cụ thể (kiểm soát dữ liệu riêng, chỉ cần phát hiện đơn giản, v.v.).

Hệ thống nhận diện chống mặt

Giống như một số nhà nghiên cứu đã dành cả cuộc đời của họ để hoàn thiện công nghệ nhận dạng khuôn mặt, những người khác đang bận rộn phát triển các kỹ thuật để đánh lừa họ. Một sự phát triển thú vị như vậy là Kính đối nghịch, Trông có vẻ bình thường với con người nhưng đã đánh lừa các hệ thống nhận diện khuôn mặt chuyên gia.

Nguồn: digitaltrends.com

Điều đó nói rằng, những chiếc kính này chưa có sẵn trên thị trường, mặc dù các nhà nghiên cứu nói rằng chúng có thể được in 3D dễ dàng.

Một sự phát triển thú vị khác là sự ra mắt của kính ekou trên Kickstarter. Mặc dù hiện tại sản phẩm đã bị hủy bỏ nhưng nó đã hoạt động dựa trên một ý tưởng cực kỳ đơn giản: kính râm hàng ngày với giá 45 đô la chỉ đơn giản là phản chiếu ánh sáng, khiến máy ảnh và thiết bị giám sát video phải quay cuồng.

Cũng giống như lĩnh vực an ninh mạng, tin tặc Hồi giáo và các nhà nghiên cứu đang khóa sừng trong nhận dạng khuôn mặt cho cuộc đua đến sự hoàn hảo. Vào khoảng năm 2014, chúng tôi đã thấy sự phổ biến của trang điểm ngụy trang đó là vô hình chống lại nhận dạng khuôn mặt, nhưng không còn khả thi nữa. Sẽ có mã hóa AES của nhận dạng khuôn mặt? Chỉ có thời gian mới trả lời!

Nhận diện khuôn mặt cho bạn?

Loại hình kinh doanh có thể hưởng lợi từ nhận diện khuôn mặt là một doanh nghiệp liên quan đến con người Có, có nghĩa là mọi doanh nghiệp ngoài kia! Mặc dù các ứng dụng hiện tại của nhận dạng khuôn mặt dường như được các chính phủ, doanh nghiệp lớn hoặc các công ty khởi nghiệp công nghệ vô địch, nhưng không có lý do gì mà doanh nghiệp của bạn có thể lợi ích từ nó.

Khả năng thực sự là vô tận khi chúng ta kết hợp một chút suy nghĩ sáng tạo Chúc mừng và xác định khách hàng trong khách sạn, tìm bạn của bạn trong biển người, tìm những người có khuôn mặt tương tự (có thể được sử dụng làm diễn viên), phát hiện tính cách cho công việc các cuộc phỏng vấn (một lần nữa, chúng ta chỉ để trí tưởng tượng phát huy ở đây; có thể không có gì đáng kể trong một nghiên cứu như vậy), tùy chỉnh trải nghiệm ngân hàng khi một khách hàng có giá trị cao bước vào. . . Có vô số cách để sử dụng nhận dạng khuôn mặt ở các cấp độ lớn và nhỏ để giúp doanh nghiệp của bạn hoạt động tốt hơn.

Phần kết luận

Nhận dạng khuôn mặt khá sớm sẽ trở nên phổ biến và phổ biến đến mức chúng tôi đã giành chiến thắng ngay cả khi nhận thấy nó (như điện thoại di động?). Công nghệ cơ bản đã được hoàn thiện gần như hoàn hảo, nhưng trong thế giới thực, nó không chỉ là về việc phát hiện ra khuôn mặt mà thôi, đó là về những gì chúng ta có thể làm với khả năng đó.

Âm thanh hấp dẫn và thích học hỏi nhiều hơn? Kiểm tra này khóa học tuyệt vời về Tầm nhìn máy tính.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map