Kako izgleda proces prepoznavanja lica nakon što se osoba pojavi pred kamerom?

Napisano od NSoft Vision

Ažurirano

Nakon što identitet prođe ispred kamere, sustav prolazi kroz određene korake prepoznavanja lica. To zapravo nisu faze već različiti procesi. Radi boljeg razumijevanja pogledat ćemo ih kao faze:


1. Detekcija glave i lica: Sustav označava glavu i lice zelenim krugom i plavim isprekidanim kvadratom. Viziranje se pokreće nakon što se izvrši početna detekcija lica. Detekcija glave služi kao osnova za brojanje ljudi i toplinske karte, dok detekcija i uočavanje lica služe kompletnom procesu prepoznavanja lica. Prva faza se izvodi na lokalno namjenskom računalu.

2. U drugoj fazi, sustav otkriva orijentir i poravnavanje lica.Sustav daje 3 točke otkrivenom licu u području očiju i nosa kao signal da je sustav locirao lice i zna njegovu orijentaciju kao 2D površina u prostoru od 360 stupnjeva. Poravnavanje lica važno je zbog činjenice da sustav samo izvršava prepoznavanje lica iz prednjeg položaja lica, a poravnavanje lica može kompenzirati samo rotaciju lica u ravnini i skaliranje kako bi se normaliziralo prepoznavanje lica za sljedeće korake. Znači, u ovoj fazi sustav skenira lice i zapravo postavlja određene parametre za prepoznavanje. U ovoj fazi sustav još uvijek radi AI obradu na lokalnom namjenskom poslužitelju.

3. Treća faza je identifikacija koja se sastoji od ugrađivanja izračuna i predviđanja atributa. Ovdje središnji embedder pretvara biometrijske podatke prikupljene promatranjem u vektor koji se sastoji od 512 brojeva. Svaki put kada se identitet pojavi ispred kamere, izračun ugrađivanja i predviđanje atributa obavlja se za svaku detekciju dovoljne kvalitete unutar promatranja. Dakle, ako se subjekt pojavi 10 puta, embedder će svaki put stvoriti novi vektor. Središnji proces ugrađivanja obavlja se na lokalno namjenskom poslužitelju i nakon toga se šalje u bazu podataka u oblaku. Dakle, svi ikad stvoreni vektori pohranjeni su na namjenskom oblaku. Ova predviđanja su agregirana za uočavanje kako bi se dobila bolja procjena za ugrađivanje vektora i atributa. Tada se u procesu identifikacije koristi središnji ugradbeni vektor promatranja. Nakon što se vektor pošalje u bazu podataka u oblaku, uspoređuje se sa svim postojećim vektorima kako bi se provjerilo ima li neki od njih sličnu vrijednost. Ako postoji postojeći vektor sa sličnom vrijednošću, on se pridružuje novom i ulazi u kolekciju vektora za ugradnju koja predstavlja jedan identitet. Sustav prati sličnost vektora s unaprijed postavljenim pragovima. Malo slični vektori navedeni su kao slični identiteti. Ako se novi vektor razlikuje od bilo kojeg postojećeg vektora, sustav stvara novi identitet.

4. Posljednja faza u ovom ciklusu je predviđanje dobi i spola. Ovdje sustav vrši procjenu starosti i spola identiteta na temelju analize lica. Predviđanje dobi i spola provodi neuronska mreža ili model koji je posebno osposobljen za tu svrhu. Predviđanje značenja, dobi i spola provodi se neovisno.