Kuidas näotuvastus töötab?

Näotuvastus on biomeetriline tehnoloogia, mis identifitseerib või kinnitab isiku identiteeti, analüüsides nende näo ainulaadseid tunnuseid. Kaasaegsed näotuvastussüsteemid töötavad nii, et nad tuvastavad näo pildil, kaardistavad olulised näo orientiiripunktid (nagu silmade vaheline kaugus, lõuajoone kuju ja nina asend) ning teisendavad need mõõtmised arvuliseks esituseks, mida nimetatakse näo deskriptoriksi või embedding'iks. See kompaktne vektor jäädvustab näo geomeetria olemuse viisil, mida saab matemaatiliselt võrrelda teiste deskriptoritega.

Kui kahte näo deskriptorit võrreldakse, arvutab süsteem nende vahel Eukleidese kauguse — mõõt, mis näitab, kui kaugel kaks vektorit üksteisest kõrgemõõtmelises ruumis asuvad. Väike kaugus näitab suurt sarnasust, mis viitab sellele, et näod kuuluvad tõenäoliselt samale isikule, samas kui suur kaugus viitab erinevatele isikutele. Konfigureeritav lävi määrab piiri vastuseisu ja mittevastuse vahel.

Tööriista kirjeldus

See tööriist võimaldab teil kahte näofotot kõrvuti võrrelda, et määrata, kas need kuuluvad samale isikule. See kasutab eelnevalt treenitud sügavõppe mudelit (SSD MobileNet v1) näo tuvastamiseks ja spetsialiseeritud näotuvastuse võrku 128-mõõtmeliste näo deskriptorite genereerimiseks. Kogu protsess — mudelite laadimisest näo tuvastamise ja võrdlemiseni — toimub kohalikult teie brauseris WebGL kiirenduse abil. Ühtegi pilti ega andmeid ei saadeta kunagi serverisse, muutes selle täielikult privaatseks näo kinnitamise tööriistaks.

Kuidas see töötab

  1. Mudelite laadimine — Esimesel kasutamisel laadib tööriist kerged närvivõrgu mudelid (näo detektor, orientiiripunkti ennustaja ja tuvastuse võrk) ning salvestab need brauseri cache'sse.
  2. Näo tuvastamine — Iga üleslaaditud pilt skaneeritakse SSD MobileNet v1 detektori abil näo asukoha määramiseks ja 68 näo orientiiripunkti eraldamiseks.
  3. Deskriptori eraldamine — Orientiiripunktidega joondatud näopiirkond edastatakse tuvastuse võrku, mis toodab 128-mõõtmelise deskriptori vektori.
  4. Kauguse arvutamine — Eukleidese kaugus kahe deskriptori vahel arvutatakse. Kaugus läve all näitab vastuseisu; üle läve näitab erinevaid isikuid.
  5. Visuaalne tagasiside — Tuvastatud näod esiletõstetakse piiritavate kastidega mõlemal pildil ning kuvatakse sarnasuse protsent ja tooraine kaugus.

Näited

Stsenaarium Eeldatav tulemus
Sama isiku kaks selfiet, mis on tehtud eri päevadel Kõrge sarnasus (85–99%), vastuseisu
Isiku A foto vs. isiku B foto Madal sarnasus (20–50%), vastuseisu puudub
Sama isik prillide ja ilma prillideta Tavaliselt endiselt vastuseisu, kui nägu on selgelt nähtav
Sama isik märkimisväärselt erineva vanusega Võib vastuseisu puududa, kui näo struktuur on oluliselt muutunud

Funktsioonid

  • 100% brauseripõhine — kogu töötlemine toimub kohalikult WebGL abil; serverisse üleslaadimist, pilveteenuste API-sid pole
  • Reguleeritav vastuseisu lävi — häälestage tundlikkust liuguri abil, mis ulatub 0,1-st 1,0-ni (vaikeväärtus: 0,6)
  • Visuaalne näo tuvastamise ülekate — piiritavad kastid joonistatakse mõlema pildi tuvastatud näo ümber
  • Üksikasjalikud mõõdikud — kuvatakse nii sarnasuse protsent kui ka tooraine Eukleidese kaugus läbipaistvuse huvides
  • Mitmed pildivormingud — toetab JPEG, PNG ja WebP üleslaadimist

Kasutamise juhtumid

  • Identiteedi kinnitamine — kiiresti kontrollida, kas kaks fotot näitavad sama isikut, mis on kasulik dokumentide ülevaatamisel või profiili kinnitamisel
  • Fotode organiseerimine — määrata, millised fotod kogumikus kuuluvad samale isikule, enne nende sorteerimist albumitesse
  • Turvalisuse audit — võrrelda otseülekande fotot võrdlusfotoga juurdepääsu kontrolli või osavõtu kinnitamise jaoks

Valikud selgitatud

Valik Kirjeldus Vaikeväärtus
Vastuseisu lävi Kontrollib, kui range võrdlus on. Madalamad väärtused nõuavad, et näod oleksid vastuseisu jaoks sarnasemad. Kõrgemad väärtused on leebemad. 0,6

Lävi 0,6 toimib hästi enamikul juhtudel. Kui saate valepositiivseid tulemusi (erinevad isikud märgitakse samaks), alandage lävit. Kui saate valenegatiivseid tulemusi (sama isik märgitakse erinevaks), tõstke seda.

Piirangud

  • Iga pildi kohta analüüsitakse ainult üks nägu. Kui pildil on mitu nägu, tuvastatakse ainult kõige silmatorkavam.
  • Väga madala eraldusvõimega pildid, raske varjutus (maskid, sallid) või äärmuslikud nurgad võivad näo tuvastamist takistada.
  • Mudel toimib kõige paremini frontaalse või peaaegu frontaalse näo asendiga ja piisava valgustusega.
  • Esialgne mudelite laadimine võib võtta mõne sekundi, olenevalt võrgu kiirusest ja seadme jõudlusest.
  • Tulemused on tõenäosusliku iseloomuga, mitte lõplikud — see tööriist ei sobi õiguslikuks või kohtuekspertiisiliseks identifitseerimiseks.

KKK

Kas minu andmed on ohutud? Jah. Tööriist töötab täielikult teie brauseris. Teie pilte ei saadeta kunagi ühegi serverisse. Kogu näo tuvastamise ja võrdlemise loogika täidetakse kohalikult WebGL abil.

Miks see ütleb "Nägu ei tuvastatud"? Pilt võib olla liiga väike, liiga tume, raskesti varjutatud või tehtud äärmuslikust nurgast. Proovige selgemat, otsesuunalist fotot hea valgustusega.

Mida tähendab siin Eukleidese kaugus? See on arvuline mõõt, mis näitab, kui erinevad kaks näo deskriptorit on. Väärtused, mis on lähemal 0-le, näitavad peaaegu identseid näosid; väärtused üle läve viitavad erinevatele isikutele.

Kas saab võrrelda näosid erinevatest vanuserühmadest? Tööriist suudab käsitleda mõõdukaid vanuserinevusi, kuid märkimisväärne vanemine (nt laps vs. eakas) võib täpsust vähendada, kuna näo struktuur muutub aja jooksul.