1 Những ứng dụng nhận diện khuôn mặt
1.1 Nhận diện khuôn mặt ứng dụng ở công trường
Áp dụng nhận diện khuôn mặt tại công trường thi công trong việc chấm công. Cảnh báo người lạ đột nhập. Việc công trường thi công tiếp tục có người ra vào nên rất khó khăn vất vả trấn áp. Ngòai ra công trường thi công bộn bề tạm bợ nên không dễ gì lắp ráp mạng lưới hệ thống cửa từ hay máy chấm công như ở văn phòng. Và số lượng người ra vào công trường thi công liên tục sẽ yên cầu việc Open công trường thi công liên tục .
1.2 Nhận diện khuôn mặt ở cửa hàng
Nhận diện khách quen sẽ giúp cửa hàng gắn kết với khách. Khi có khách quen quay lại cửa hàng, hệ thống sẽ tự chào đúng tên khách hàng, nhân viên sẽ được thông báo thông tin về khách, lịch sử mua hàng để hỗ trợ tư vấn đúng nhu cầu, ân cần và chu đáo như cô bán tạp hóa đầu ngõ nhà bạn.
1.3 Nhận diện khuôn mặt ứng dụng trong thi cử
Việc thi tuyển trực tuyến ngày càng thông dụng. Việc chống gian lận trong thi tuyển sẽ vận dụng mạng lưới hệ thống nhận diện khuôn mặt. Thí sinh được nhu yếu mở camera suốt quy trình thi, chỉ cần học viên không xuất hiện, hoặc người khác sửa chữa thay thế mạng lưới hệ thống sẽ cảnh báo nhắc nhở và ghi nhận. Hệ thống hoàn toàn có thể nhận diện ra việc thí sinh in mặt mình trên tờ giấy rồi treo trước màn hình hiển thị .
1.4 Theo dõi sự hiện diện của học sinh
Ngoài việc giúp trường học bảo đảm an toàn hơn, nhận diện khuôn mặt có năng lực theo dõi sự tham gia của học viên. Theo như cách điểm danh truyền thống lịch sử, những tờ điểm danh hoàn toàn có thể được cho phép học viên ký thay một học viên khác đang vắng mặt trong lớp. Nhận diện khuôn mặt bảo vệ học viên không bỏ lớp. Camera được sử dụng để quét khuôn mặt của học viên và tích hợp ảnh của họ với cơ sở tài liệu để xác nhận danh tính của họ .
1.5 Nhận diện khuôn mặt trong thời trang
Ứng dụng thử kính ảo, bạn tìm hiểu thêm website Rayban. Phần mềm sẽ nhận diện khuôn mặt, xác định được 2 mắt và gắn kính vào đúng mắt người. Việc thử kính ảo này gây thú vị cho người vào website mua kính. Một điểm cộng công nghệ tiên tiến cho website thời trang .
1.6 Hỗ trợ người mù
Phần mềm nhận diện khuôn mặt giúp người mù sử dụng nhận diện khuôn mặt. Các ứng dụng nhận ra khi mọi người đang mỉm cười và thông tin với người mù bằng chính sách rung người đang chuyện trò với bạn đang vui hay buồn, đang cười hay không. Điều này hoàn toàn có thể giúp họ hiểu rõ hơn về những trường hợp xã hội .
1.7 Nhận diện mọi người trên mạng xã hội
Facebook sử dụng công nghệ tiên tiến tự động hóa nhận diện khuôn mặt để nhận ra khi những thành viên Facebook Open trong 1 bức ảnh. Điều này giúp mọi người thuận tiện tìm thấy họ trong ảnh và hoàn toàn có thể yêu cầu được gắn thẻ trong ảnh xuất hiện mình. Hệ thống mưu trí và hiệu suất cao tới mức nó gây ra phiền phức người dùng. Công ty chủ quản Facebook giờ là Meta quyết định hành động gỡ bỏ vĩnh viễn tính năng này ra khỏi mạng lưới hệ thống .
1.8 Nhận diện tội phạm
Bạn xem phim Mỹ, bạn thấy việc nhận diện tội phạm được sử dụng thoáng đãng. Giờ ứng dụng nhận diện khuôn mặt này không chỉ có trên phim. Nó đã được ứng dụng thành công xuất sắc trong thực tiễn .
Ngăn chặn tội phạm, camera nhận diện khuôn mặt hiện đang được sử dụng để xác lập ngay lập tức thông tin tội phạm đến những người bán hàng hoặc những người có tiền sử gian lận vào shop kinh doanh nhỏ, để họ kịp thời phòng tránh. Hình ảnh cá thể của tội phạm phối hợp với những tài liệu có được sẽ lập tức thông tin đến những chủ shop kinh doanh bán lẻ khi có tội phạm đột nhập ra vào khu shopping. Hệ thống nhận diện khuôn mặt đã giảm trọn vẹn tội phạm kinh doanh bán lẻ. Theo tài liệu của chúng tôi, nhận diện khuôn mặt đã giảm sự cố phía bên ngoài xuống còn 34 %, quan trọng hơn, giảm tới 91 % sự cố đấm đá bạo lực trong những shop kinh doanh bán lẻ .
2 Áp dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt sẽ tích hợp như thế nào vào hệ thống?
2.1 Tích hợp API từ hãng thứ 3
Việc tích hợp này khá đơn thuần, chỉ cần trích xuất tài liệu hình ảnh từ camera và gởi cho hãng thứ 3 nhận diện, bạn chỉ cần lấy hiệu quả trả về giải quyết và xử lý .
Cách này tốn ngân sách trả cho việc gọi API có khi tốn rất nhiều nếu số lượng truy vấn cao. Việc bảo mật thông tin thông tin trọn vẹn phụ thuộc vào vào hãng phân phối API. Ngoài ra việc sử dụng API của những hãng nước ngòai còn gặp yếu tố về đường truyền dẫn tới không bảo vệ vận tốc giải quyết và xử lý. Bạn hoàn toàn có thể tìm hiểu thêm những hãng lớn đang cung ứng API :
- Google: không chỉ nhận diện khuôn mặt mà nhận diện mọi thứ. https://cloud.google.com/vision
- Microsoft: https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/computer-vision/
2.2 Tự triển khai engine nhận diện
Tự setup mạng lưới hệ thống nhận diện tại mạng lưới hệ thống của mình. Việc truy xuất mạng lưới hệ thống và truyền tín hiệu sẽ bảo mật thông tin hơn, an tòan hơn bởi bạn làm chủ mạng lưới hệ thống, không sợ hình ảnh bị truy xuất ngòai mong ước .
Ngoài ra khi bạn làm chủ hệ thống nhận diện, bạn có thể cài đặt hệ thống chạy offline tại những nơi không có internet hoặc mạng chậm, sóng yếu.
3 Cách tự triển khai hệ thống nhận diện tại công ty
Bạn hoàn toàn có thể sử dụng những mạng lưới hệ thống nhận diện khuôn mặt từ hội đồng mã mở nổi tiếng trên quốc tế .
3.1 Exadel CompreFace
https://github.com/exadel-inc/CompreFace?ref=hackernoon.com
Thư viện này khá mới, nó được phát hành vào tháng 7 năm 2020 và có rất nhiều triển vọng. Thư viện CompreFace có sẵn REST API tự host ( không cần trải qua web server ) và hoàn toàn có thể thuận tiện setup lên docker với chỉ 1 dòng lệnh .
Đặc biệt, CompreFace cung ứng giao diện người dùng để phân quyền và thông số kỹ thuật tập hình ảnh nguồn vào. Thư viện cung ứng 2 phương pháp nhận diện thông dụng là : FaceNet ( LFW chinh xác đến 99.65 % ) và InsightFace ( LFW đúng mực tới 99.86 % ) .
Tổ chức LFW: Labeled Faces in the Wild (LFW) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
3.2 Face-recognize
https://pypi.org/project/face-recognition/
Là thư viện nhận diện và giải quyết và xử lý khuôn mặt trên ngôn từ Python. Thư viện cũng cấp cả công cụ giải quyết và xử lý trải qua dòng lệnh. Đây là thư viện dễ sử dụng nhất với độ chinh xác 99,38 % theo LFW. Thư viện sử dụng C + + DLib phối hợp với công nghệ tiên tiến nhận diện tiên tiến và phát triển nhất và công nghệ tiên tiến máy học ( Deep learning ) .
Thư viên này khá thông dụng, nhưng đã khá lâu không update, hiện đang là phiên bản 1.3.0 ngày 20/03/2020 và cũng không có nhiều nâng cấp cải tiến từ khi nó được phát hành năm 2018. Thư viện không cung ứng REST API để sử dụng cho những ứng dụng khác gọi hàm trải qua internet .
3.3 InsightFace
https://insightface.ai/
InsightFace dùng thư viện nghiên cứu và phân tích khuôn mặt sâu 2D và 3D trên nền PyTorch and MXNet. Đây là thư viện Python sử dụng công nghệ tiên tiến nhận diện đúng chuẩn nhất lúc bấy giờ là :
- Xác định khuôn mặt trong ảnh dùng thư viện RetinaFace.
- Nhận diện ảnh dùng SubCenter-ArcFace.
Độ chinh xác của thư viện cực cao lên tới 99.86 % theo LFW. Tuy nhiên điều khó khăn vất vả là việc tiến hành thư viện không hề thuận tiện .
4 Tôi muốn viết lại từ đầu hệ thống nhận diện có được không?
Câu trả lời là KHÔNG.
Bạn chỉ nên tâm lý tới việc này khi bạn có nguồn lực lớn và đam mê không biên giới. Ví dụ có bạn có 10 triệu USD và muốn một mạng lưới hệ thống do chính công ty của minh phát minh sáng tạo ra ví dụ điển hình .
5 Tôi muốn ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt thì phải làm sao?
Bạn sẵn sàng chuẩn bị ngân sách đủ lớn để góp vốn đầu tư con người, hạ tầng, lập trinh viên. Hoặc đơn thuần hơn là bạn đi thuê dịch vụ của những hãng thứ 3 .
Để có lựa chọn đúng nhất cho dự án Bất Động Sản của mình, sung sướng liên lạc Maytech để được tư vấn .
Source: https://taimienphi.club
Category: Chưa phân loại