การล็อคอินใบหน้า มีอยู่ทุกที่นี่คือสิ่งที่เราทำได้และควรเข้าใจ

การล็อคอินใบหน้า ทั้งที่รู้และไม่รู้ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตของเราทุกหนทุกแห่ง เราทุกคนต่างผูกพันกันในระบบนิเวศแบบเงียบของเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า ซึ่งการตัดสินใจของเราจำนวนมากเป็นไปโดยอัตโนมัติในขณะนี้ น่ากลัวเหรอ? ไม่ใช่ถ้าใช้อย่างชาญฉลาด

เป็นเรื่องยากที่จะไม่สังเกตว่าระบบจดจำใบหน้าของ Apple นั้นแม่นยำเพียงใด มันสามารถระบุการเคลื่อนไหวของใบหน้าได้อย่างแม่นยำที่สุด – เอ้ย ความสะดวกสบายที่มีให้ในการติดป้ายกำกับเพื่อนและครอบครัวและสร้างอัลบั้มนั้นยอดเยี่ยมมาก

ยกของหนัก
อย่าเข้าใจผิดว่า Face Identification Technologies ไม่ได้ใช้ใน Convenience หรือ Gimmick Applications เท่านั้น

ตอนนี้ได้ถูกนำไปใช้งานในระบบควบคุมการเข้าออกกระแสหลัก ถนนเฝ้าระวังอัจฉริยะในดูไบมีกล้องตรวจจับใบหน้าอย่างเงียบๆ ในถนนที่พลุกพล่านและติดธงหน่วยตำรวจ หากการจับคู่ใบหน้ามีผลบวกกับฐานข้อมูลอาชญากรรมของพวกเขา สนามบินต่างๆ ทั่วเซี่ยงไฮ้ เบงกาลูรู และดูไบกำลังใช้อุโมงค์จดจำใบหน้าเพื่อลดความยุ่งยากของคิวการตรวจสอบหนังสือเดินทาง และให้ตรวจสอบการเข้าประเทศของคุณโดยใช้เอกสารที่สำคัญที่สุด – ใบหน้าของคุณ

ดูไบ สมาร์ท สตรีท อุโมงค์จดจำใบหน้า


เทคโนโลยีจดจำใบหน้าสมัยใหม่ทำงานอย่างไร
เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าได้กลายเป็นส่วนสำคัญของวิธีที่เราโต้ตอบกับอุปกรณ์ของเรา นับแต่การถือกำเนิดของ Face Recognition มาไกลและไปได้ไกลกว่านั้น ก่อนที่เราจะเจาะลึกเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า มาดูการทำงานภายในของเทคโนโลยีกันก่อน การล็อคอินใบหน้า

การจดจำใบหน้าทำงานตามรูปทรงเรขาคณิตของใบหน้าที่บันทึกหรือบันทึกด้วยกล้องดิจิตอล โครงสร้างใบหน้าของแต่ละคนเป็นสิ่งที่ทำให้ ID เฉพาะตัว ตา จมูก ปาก ขอบกราม และระยะห่างระหว่างดวงตาทั้งสองข้างประกอบด้วยโครงสร้างใบหน้า ใบหน้าทุกคนมีจุดสังเกตที่แตกต่างกันมากมาย ยอดเขาและหุบเขาต่างๆ ที่ประกอบเป็นลักษณะใบหน้า ใบหน้ามนุษย์แต่ละคนมีจุดปมประมาณ 80 จุด สดหรือจับภาพของผู้ใช้ที่อยู่ด้านหน้าเลนส์จะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลและใช้สำหรับการเปรียบเทียบและเพื่อใช้อ้างอิงในภายหลัง การวัดลักษณะใบหน้าประกอบเป็นชุดข้อมูลในฐานข้อมูล ไบโอเมตริกซ์นี้ได้รับการขนานนามอย่างกว้างขวางและดุร้ายว่าเป็นระบบที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจดจำภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น แต่จนถึงขณะนี้ยังไม่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในการใช้งานระดับสูง คาดว่าในไม่ช้าเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าแบบไบโอเมตริกจะแซงหน้าลายนิ้วมือไบโอเมตริกเป็นรูปแบบการรับรองความถูกต้องของผู้ใช้ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด โดยส่วนตัวแล้ว ฉันคิดว่าพวกเราหลายคนสามารถยืนยันถึงความนิยมของมันได้จากวิธีที่เราใช้เทคโนโลยี

การเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง:

การเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องจักรมีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับการประมวลผลภาพและการจดจำใบหน้าและถูกต้องแล้ว การเรียนรู้เชิงลึกหรือที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบมีโครงสร้างเชิงลึกหรือการเรียนรู้แบบลำดับชั้นเป็นส่วนหนึ่งของ วิธี การเรียนรู้ของเครื่อง ในวงกว้าง โดยอิงจาก การแสดงข้อมูลการเรียนรู้ซึ่งต่างจากอัลกอริธึมเฉพาะงาน การเรียนรู้เชิงลึกได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานและโครงสร้างของสมองมนุษย์ที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเป็นอีกแง่มุมหนึ่งของจุดประสงค์ของเราในการบรรลุการจดจำใบหน้า

เครือข่ายประสาท:

โครงข่ายประสาทเทียมให้กระบวนทัศน์สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบเดียวกับที่สมองจะทำไปพร้อม ๆ กันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ เช่นเดียวกับจิตใจของมนุษย์ที่พยายามเรียนรู้ เครือข่ายจะเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนเข้ามาและมีความแม่นยำมากขึ้นในแต่ละรอบ Neural Networks หรือ Artificial Neural Networks จะแยกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องเพื่อจำแนกรูปภาพด้วยความแม่นยำสูงกว่า สามารถใช้เพื่อยืนยันภาพบุคคลเพื่อปลดล็อกโทรศัพท์ของตนได้

การฝึกอบรม:

รูปภาพหลายล้านภาพใช้เพื่อฝึกเครือข่ายหรือการจดจำใบหน้าผ่านโครงข่ายประสาทเทียม ขั้นตอนแรกสู่การจดจำคือการตรวจจับ เมื่อฝึกอัลกอริธึมการตรวจจับใบหน้าจะตรวจจับใบหน้าในท่าขนาดใหญ่และรูปแบบการส่องสว่างที่หลากหลาย และดีในการปฏิเสธผลบวกลวง การฝึกอบรมทั้งหมดของเครือข่ายเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงยังสามารถได้รับประโยชน์จากการจัดตำแหน่งก่อนการรับรู้ ภาพที่ปรับใหม่เพื่อให้ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นสามารถให้ความแม่นยำสูงขึ้น

การจำแนกประเภท:

การพัฒนาล่าสุดในการเรียนรู้เชิงลึกและ GPU ช่วยให้เราสามารถฝึกระบบด้วยรูปภาพจำนวนมากในระยะเวลาที่เหมาะสม ส่งผลให้มีความแม่นยำในระดับมนุษย์

หากคุณต้องพัฒนาความสามารถในการจดจำใบหน้าตั้งแต่เริ่มต้น คุณจะใช้เวลาประมาณ 60,000+ คนชั่วโมง นั่นคือสิ่งที่พาเราไป

เหตุใดคุณจึงควรเลือกใช้เครื่องมือของ FaceX มากกว่า Microsoft Face API หรืออื่นๆ
คำตอบง่ายๆ เพราะเราเก่งกว่า

โอเค ก่อนที่เราจะเข้าสู่การต่อสู้ทางกฎหมายกับพวกบิ๊กกี้ ไปต่อยกันกับผู้นำ เพื่อมุขตลก

MS Face API ได้ต่อสู้กับการไม่สามารถตรวจจับเชื้อชาติบางประเภทได้เป็นเวลานาน แต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่ฉันตามหา มันขาดความสามารถในการตรวจจับใบหน้าจากมุม/ท่าทางต่างๆ โดยสิ้นเชิง

FaceX ในการดำเนินการ –

FaceX ทำงาน
VS.

MS in Action – (อืม หรือไม่มากในการดำเนินการ)

Microsoft Notworking
รวมถึงเหตุผลอื่นๆ อีกมากมาย… คอยติดตามบล็อกปลายเดือนพฤศจิกายน ซึ่งเราจะทำการตรวจสอบเปรียบเทียบแบบเต็มของโซลูชันต่างๆ

เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าสามารถเข้าถึงได้มากแค่ไหน?
เมื่อ Mi Phone สีแดงราคา 200 ดอลลาร์มีคุณสมบัติการระบุใบหน้าในตัวเพื่อปลดล็อกมือถือและไม่ทำการตลาดในหน้าแรก – นั่นคือสัญญาณ

คุณไม่จำเป็นต้องเป็น Deep-Learning หรือ Machine Learning Expert เพื่อสร้างแอพที่มีคุณสมบัติการจดจำใบหน้า สิ่งที่ต้องทำคือผู้ประกอบการที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคที่มีวิสัยทัศน์และนักพัฒนาแอปรุ่นเยาว์เพื่อสร้าง SnapChat ตัวต่อไป

ฉันสามารถสร้างแอพประเภทใดด้วย FaceX :

แอปสติกเกอร์เช่น Snapchat, ฟิลเตอร์ใบหน้า, Sweet Snap ต้องใช้รูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าที่มีขอบเขตใบหน้าจาก Image Attributes API เพื่อฝังใบหน้าของคุณในสติกเกอร์

แอป Avatarเช่น MomentCam, MSQRD, Zoobe จะต้องใช้คุณลักษณะใบหน้าจาก Attributes API เพื่อทำแผนที่ตา คาง ริมฝีปาก ฯลฯ เพื่อให้การเคลื่อนไหวและลักษณะที่ปรากฏเหมือนมนุษย์

แอปรหัสผ่านสำหรับใบหน้าเช่น FaceID, FaceLock, LogMe จะใช้ Face Vector API เพื่อระบุและเปรียบเทียบใบหน้าในสองภาพ

แอพความงามเช่น FaceApp, Face Pic Editor, BeautyPlus จะใช้ประโยชน์จากจุดสังเกตบางอย่างจาก API

ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องสร้างวงล้อใหม่ – ให้ใช้ FaceX.io . แทน

เราได้ดำเนินการอย่างหนักเพื่อคุณแล้ว – สิ่งที่คุณต้องทำคือคิดว่าจะสร้างแอปใด

ยกของหนัก

Face-sso (By K&O) หากท่านสนใจ เครื่องสแกนใบหน้ารุ่นต่างๆ หลากหลายรุ่น หรือ ติดตั้งระบบสแกนใบหน้า สามารถติดต่อสอบถามได้โดยตรง เรามีแอดมินคอยคอบคำถาม 24 ชั้วโมงที่ Line OA เครื่องสแกนใบหน้า สามารถ ขอราคาพิเศษได้ ตามงบประมาณที่เหมาะสม สอบถามได้สบายใจทั้ง เรื่องค่าบริการ ราคา และ งบประมาณ มั่นใจเพราะเป็นราคาที่สุด คุ้มค่าที่สุด

หากท่านมีความสนใจ บทความ หรือ Technology สามารถติดต่อได้ตามเบอร์ที่ให้ไว้ด้านล่างนี้
Tel.086-594-5494
Tel.095-919-6699

หรือ K&O FB / เว็บไซต์หลัก