phân tích khuôn mặt

Hệ thống gồm một cụm camera ghi nhận gương mặt tài xế, AI phân tích vị trí mắt, mũi và tạo ra mảng màu tối chắn nắng. Sản phẩm này do hãng Bosch phát minh. Theo dõi người khả nghi thật hiệu quả Phát hiện khuôn mặt bị che Xác định trước danh sách theo dõi; khi phát hiện một người trong danh sách đó, hệ thống sẽ gửi thông báo sự kiện để cảnh báo cho quản trị viên thực hiện biện pháp thích hợp. PDF Đọc Online. Chữa Lành Gương Mặt - Heal Your Face. Theo cách tự nhiên, không cần phẫu thuật. Bằng cách Chữa lành thân thể và cuộc sống. Tác giả: Markus Rothkranz. TUYÊN BỐ TỪ CHỐI TRÁCH NHIỆM Y TẾ: Vui lòng chú ý rằng các thông tin và phát biểu trong sách này chưa được Cách Vay Tiền Trên Momo. Bạn khám phá kỹ lưỡng cơ thể con người, đã đến lúc bắt đầu tìm hiểu kỹ hơn các chi tiết của nó, bắt đầu với khuôn mặt. Điều đầu tiên mà con mắt tìm kiếm, trong bất kỳ khung cảnh nào, là khuôn mặt con người, và điều này cũng áp dụng trong nghệ thuật người xem trước tiên sẽ nhìn vào khuôn mặt nhân vật của bạn. Nắm vững khuôn mặt, đặc biệt là bản vẽ các khuôn mặt biểu cảm sống động, do đó cũng đáng để nỗ lực. Trong hướng dẫn này, chúng tôi đang tìm hiểu các khái niệm cơ bản về khuôn mặt - tỷ lệ, điểm đặc trưng và sắp xếp lại và chúng tôi sẽ đi vào chi tiết về các biến thể khuôn mặt trong phần tiếp theo của chúng tôi. 1. Tỷ lệ khuôn mặt Seen Face-on Hộp sọ là một quả cầu hơi phẳng, mà hàm được nối thêm để nhìn thấy mặt, nó có hình dạng của một quả trứng, nhọn xuống phía dưới. Hai đường thẳng vuông góc cắt quả trứng thành bốn phần bằng nhau. Để đặt các điểm đặc trưng Đánh dấu các điểm giữa của nửa bên trái và bên phải Đôi mắt nằm trên đường trung tâm, nằm trên các điểm giữa. Chia phần nửa dưới thành năm Phần dưới của mũi kéo xuống dưới hai điểm từ đường trung tâm. Khe miệng nằm ở điểm thứ 3 từ đường trung tâm đếm xuống, cách mũi một điểm. Chia nửa trên thành bốn Đường chẻ tóc cao hơn so với đường trung tâm 2 đến 3 điểm. Tai nằm giữa mí mắt trên và đầu mũi, nhưng đây chỉ là khi khuôn mặt ở mặt phẳng. Khi nhìn lên hoặc xuống thay đổi vị trí rõ ràng của tai xem Foreshortening. Điều này hữu ích để biết rằng chiều rộng của một khuôn mặt thường là năm lần của mắt hoặc ít hơn một chút. Khoảng cách giữa hai mắt bằng một mắt. Thường mọi người không có đôi mắt quá xá hoặc quá gần nhau, nhưng ta nhận thấy khi có đôi mắt như vậy cặp mắt xa nhau cho cảm giác ngây thơ như trẻ em, trong khi đôi mắt gần nhau gây nên sự không đáng tin. Khoảng cách giữa môi dưới và cằm cũng bằng chiều dài của một mắt. Một phép đo khác là chiều dài của ngón trỏ so với ngón cái. Trong sơ đồ dưới đây, tất cả các khoảng cách được đánh dấu bằng chiều dài này chiều cao của tai, chân tóc để trán, trán đến mũi, mũi đến cằm, và đồng tử đến đồng tử. Góc nhìn nghiêng Từ bên cạnh, đầu vẫn có hình dạng như một quả trứng, nhưng chỉ về phía một góc. Các đường thẳng bây giờ chia đầu thành mặt trước khuôn mặt và mặt sau hộp sọ. Trên hộp sọ Tai nằm ngay sau đường trung tâm. Về kích thước và vị trí theo phương thẳng, thì vẫn còn nằm trong vùng giữa mí mắt trên và dưới cùng của mũi. Độ sâu của hộp sọ thay đổi giữa hai đường chấm được thể hiện trong bước 4. Trên khuôn mặt Các điểm đặc trưng được đặt theo giống cách bên trên. Lỗ hổng ở chỗ sống mũi trùng khớp với đường trung tâm hoặc hơi cao hơn nó. Điểm nổi bật nhất trên trán cao hơn 1 điểm so với đường trung tâm. 2. Các điểm đặc trưng Mắt và lông mày Mắt đơn giản chỉ là hai vòng cung tạo thành một hình dáng hạnh nhân. Không có quy tắc cụ thể nào ở đây vì hình dạng mắt có thể thay đổi nhiều, nhưng chúng ta có thể lưu ý các khuynh hướng sau Góc ngoài của mắt có thể cao hơn bên trong, nhưng ngược lại thì không phải. Nếu mắt được ví với quả hạnh nhận, phần tròn hơn sẽ hướng về góc bên trong, với phần nằm nghiêng ở góc ngoài. Các chi tiết của mắt Ở phần còn lại, tròn đen bị ẩn một phần phía sau mi mắt trên. Nó chỉ phân cắt mi mắt dưới khi nhìn xuống, hoặc nếu mắt thu nhỏ sao cho mi mắt dưới nâng lên. Lông mi quét ra phía ngoài và ngắn hơn trên mi mắt dưới trên thực tế không cần thiết để vẽ chúng trong hầu hết thời gian. Cho dù để hiển thị hình bầu dục nhỏ của tuyến lệ ở góc bên trong, và độ dày của mi mắt dưới, là một quyết định cá nhân phụ thuộc vào phong cách của mỗi người, quá nhiều chi tiết cũng không phải tốt; dĩ nhiên nên giảm bớt chi tiết với quy mô của bản vẽ. Tương tự với nếp gấp của mí mắt, mà ngoài ra góp phần cách biểu lộ và có thể làm cho mắt trông ít cảnh giác. Tôi thấy rằng khi bản vẽ quá cách điệu, hoặc quá nhỏ đến mức không thể thấy nếp gấp mà không thay đổi biểu cảm, tốt nhất là bỏ qua nó. Trong góc nghiêng, mắt đưa vào hình dạng của một đầu mũi tên với các cạnh khác nhau lõm hoặc lồi, với một chút dấu hiệu của mí mắt trên và cũng có thể thấp hơn. Trong thực tế, bạn sẽ không thấy tròng mắt từ phía bên, bạn sẽ chỉ thấy một con mắt toàn trắng. Khi tôi thực hiện điều này trong tác phẩm của mình, tôi đã nhận được rất nhiều ý kiến ​​kiểu "cái này thực sự kỳ cục" từ độc giả và tôi phải bắt đầu thêm vào ít nhất một chút dấu hiệu của tròng đen. Đối với lông mày, cách đơn giản nhất để vẽ nó là để vẽ theo đường cong của mí mắt trên. Hầu hết phần lông mày hướng về phía trong, với đuôi bên ngoài hơi ngắn hoặc ngắn hơn nhiều. Trong góc nhìn nghiêng, lông mày hoàn toàn thay đổi hình dạng và nhìn giống như dấu phẩy. Dấu phẩy dường như là sự tiếp nối của lông mi trước khi cuộn lại chính nó và trên mắt - thực sự đôi khi nó trông kết nối với lông mi, để bạn có thể vẽ trong một đường cong duy nhất đường trên của mắt quăn trở lại để trở thành mày. Cái mũi Mũi có dạng hình chữ V ngược, môt hình dạng dễ dàng để hình dung và vẽ 3D trước khi chi tiết hoá nó. Sống mũi và hai bên mũi là bề mặt phẳng, chúng có thể chỉ được nhắc đến trong bức vẽ cuối cùng, mặc dù điều quan trọng là phải đưa chúng vào trong bản phác thảo dần dần sao cho phần chi tiết của mũi được vẽ ra và có kích thước chính xác. Đây là mặt phẳng phía dưới trong hình nêm của chúng tôi, một tam giác đã cắt bỏ, nối cánh mũi và đầu mũi. Cánh mũi uốn cong vào trong vách ngăn, tạo thành lỗ mũi - lưu ý ở góc nhìn bên dưới các đường thẳng hình thành nên hai bên của vách ngăn nằm ở phía trước và bắt đầu từ khuôn mặt, không phải từ hướng ngược lại. Vách ngăn nhô ra thấp hơn so với cánh mũi ở góc nhìn phía trước, cũng có nghĩa là góc nhìn 3/4, lỗ mũi ở phía xa bị khuất tuỳ theo góc độ. Phần khó nhất của mũi có thể là cần vẽ đường nào hoặc bỏ qua nó để có kết quả đẹp! Không phải lúc nào bạn cũng muốn vẽ cánh mũi đầy đủ, khi chúng nằm ở trên hai bênh bên trên. Tương tự như vậy, mũi phía trước cho thấy tất cả bốn đường cho sống mũi và đó là nơi kết nối với khuôn mặt, nhưng đa phần sẽ tốt hơn nhiều nhiều nếu bạn chỉ vẽ phần dưới cùng, cánh mũi/ lỗ mũi / vách ngăn dùng ngón tay che các đường này để xem thử. Tuy nhiên, nếu mũi ở góc nhìn 3/4, thì việc vẽ đường kẽ của sống mũi trở nên quan trọng. Phải mất rất nhiều quan sát và thử nghiệm và sai lầm để đến "dấu hiệu mũi" của riêng mình, và điều này như bất kỳ điểm đặc trưng phức tạp nào, tôi thấy rất hữu ích khi nhìn vào tác phẩm của nghệ sĩ truyện tranh, sự quan sát về mũi của họ rất chặt chẽ, để xem những quyết định mà họ đã thực hiện cho chính bản thân. Chúng tôi sẽ xem xét lại điều này trong phần tiếp theo khi chúng tôi trình bày chi tiết hơn về các sự đa dạng của điểm đặc môi Lưu ý về miệng và môi Khe miệng nên được vẽ ra đầu tiên vì nó dài nhất và tối nhất của ba đường kẻ hơi song song tạo thành miệng. Nó không phải là một đường cong đơn giản mà là một chuỗi các đường cong tinh tế. Trong hình bên dưới, bạn có thể thấy một ví dụ đường cường điệu cho thấy rõ chuyển động của đường kẻ của môi; lưu ý cách chúng phản ánh đường kẻ của môi trên. Chúng có thể được làm dịu đi theo vài cách, độ võng ở giữa có thể rất hẹp tạo nên góc nhọn, hoặc quá rộng hình dáng của nó nhỏ bớt - nhưng nó thậm chí có thể đảo ngược khi môi dưới mọng, và tạo ra vẻ bĩu môi. Nếu việc đạt được sự đối xứng trong đường kẻ này gặp khó khăn, thì hãy thử bắt đầu từ trung tâm và vẽ nó theo một chiều, sau đó quay trở lại và vẽ phía bên kia. Hai đỉnh của môi trên rõ ràng hơn nhiều, nhưng tương tự chúng có thể được làm mềm thành các đường cong rộng, thậm chí mềm đến mức chúng trở thành môi không có đỉnh. Mặt khác môi dưới luôn là một đường cong trơn tru, nhưng nó có thể thay đổi từ gần như phẳng cho đến được bo tròn rõ ràng. Luôn tốt để đánh dấu môi dưới, ngay cả với một dấu gạch ngang chỉ. Môi trên gần như luôn mỏng hơn so với môi dưới, và độ nhô ra ngoài khỏi khuôn mặt ít hơn so với môi dưới. Nếu được vẽ ra, môi trên luôn được vẽ dễ hơn so với môi dưới, bởi vì viền của môi dưới được nổi bất bởi bóng của nó cũng mỏng như nó! Từ bên cạnh, đôi môi mang hình dạng đầu mũi tên và độ nhô lên môi trên trở nên rõ ràng. Vì vậy, độ tương phản giữa hình dạng của hai môi ở góc nghiêng môi trên phẳng và chéo hơn, môi dưới tròn hơn. Đường khe miệng, từ phía bên, chếch xuống từ đôi môi. Ngay cả khi người đó đang mỉm cười, khe miệng chếch hoặc cong xuống trước khi nâng lên cao lại vào các góc. Đừng bao giờ chếch miệng lên thẳng ở góc nhìn nghiêng. Đôi tai Phần quan trọng nhất của tai, để diễn tả đúng, có đường viền ngoài là chữ C cao và chữ U đảo ngược bên trong để đánh dấu vành của tai trên. Thường có một chữ U nhỏ hơn phía trên thùy cảm nhận nó bằng ngón tay của bạn, liên kết với chữ C. Hiệu ứng chung là đồng tâm xung quanh lỗ tai không phải quy tắc có thể nhìn thấy và thay đổi rất nhiều. Phần này có thể được cách điệu - ví dụ như phần tai phổ biến của tôi bên dưới, trông hơi giống như biểu tượng kéo dãn. Khi khuôn mặt được nhìn thấy từ phía trước, tai ở góc nghiêng Vành tai trước như chữ U đảo ngược giờ trở thành một đơn vị riêng biệt - giống như khi bạn nhìn vào chiếc đĩa từ phía bên và đột nhiên thấy mặt dưới của nó như đang ở phía trước của bên trong. Thùy cũng có thể trông gần giống như hình giọt nước, tách biệt khỏi tổng thể của tai. Độ mỏng của tai từ góc độ này phụ thuộc vào nó gần cỡ nào so với đầu, và điều này thì rất đa dạng. Tuy nhiên, nó luôn nghiêng về phía trước một chút, do đó là hướng chúng ta lắng nghe. Từ phía sau, tai trông như tách rời khỏi đầu vành tai nối với đầu bởi một hình phễu. Đừng lo ngại về kích thước của hình phễu, nó cần phải nghiêng tai về phía trước! Phễu này quan trọng hơn vành tai từ góc độ này. Vẽ rút gọn Đầu về cơ bản là một quả bóng, có các điểm đặc trưng được dàn trải trên các đường đồng tâm, nên đầu dễ dàng được vẽ rút gọn hơn. Tuy nhiên, quan trọng hơn hết là quan sát phần đầu từ những góc độ khác nhau trong thực tế để quen thuộc với cách các đặc điểm thể hiện, chồng lấp lên nhau theo những cách không mong muốn. Tất nhiên mũi nhô ra, lông mày cũng vậy, xương gò má, nhân trung và cằm, trong khi các hốc mắt và khoé miệng là phần lõm trên bề mặt của quả bóng của chúng ta. Khi vẽ khuôn mặt nhìn thẳng và góc nghiêng, chúng tôi đã đơn giản hóa nó thành một bề mặt phẳng 2D, ở đó các đường tham chiếu của chúng tôi là đường thẳng. Ở bất kỳ góc độ nào khác, chúng ta cần thay đổi suy nghĩ của mình thành 3D và nhận biết rằng hình dạng quả trứng này thực sự giống như quả trứng và các đường kẻ chúng ta đã sử dụng trước đó để định vị các đường cong xung quanh nó như đường xích đạo và vĩ độ trên quả cầu chỉ khi quả trứng ở góc nghiêng thì bản chất hình tròn của nó mới được nhìn thấy. Sau đó việc bố trí các điểm đặc trưng đơn giản là vấn đề vẽ đường trung tâm bên dưới góc độ mong muốn - tất cả ba đường cùng một lúc. Sau đó chúng ta có thể chia nửa trên và nửa dưới như trước, tạo lớp lát trong quả trứng, nhớ rằng những lát cắt gần nhất với chúng ta trông sẽ dày hơn. Quá trình này cũng giống như vẽ một khuôn mặt nhìn xuống hoặc lên. Nhìn xuống Tất cả các điểm đặc trưng được chia nhỏ và tai di chuyển lên. Bởi vì mũi nhô ra, vượt qua đường thẳng của nó xem hình và đầu mũi trông gần miệng hơn nhiều - nếu khuôn mặt cuối xuống đủ, mũi sẽ che khuất miệng. Nhìn từ góc độ này, không thể hiện chi tiết nào của mũi, chỉ là hình chữ V với phần cánh mũi nhỏ. Đường cong của lông mày được làm phẳng, mặc dù cần có góc độ rất xa để làm cho chúng cong theo cách khác. Trong đôi mắt, mí trên trở nên nổi bật hơn và nhanh chóng thay đổi độ cong thường thấy để bao phủ quả cầu của con mắt. Môi trên gần như biến mất và môi dưới trở nên to hơn. Lưu ý rằng vì miệng theo đường cong tổng thể, nhìn có vẻ như đang mỉm cười, do đó, cần phải điều chỉnh thực tế để điều chỉnh biểu cảm nếu muốn. Nhìn lên trên Tất cả các điểm đặc trưng đều cong xuống và tương ứng tai cũng hạ thấp. Môi trên hiển thị toàn bộ bề mặt của nó mà bình thường không đối mặt với người nhìn. Miệng bây giờ trông như trề môi! Lông mày cong hơn, nhưng mí mắt dưới cong xuống, tạo ra hiệu ứng của đôi mắt nheo lại. Phần dưới của mũi được hiển thị rõ ràng với cả hai lỗ mũi được nhìn thấy rõ. Nghiêng sang hai bên Khi ai đó được nhìn thấy gần như từ phía sau, tất cả những gì có thể nhìn thấy là các điểm nhô ra của trán và xương gò má. Đường cổ bao quanh cằm khi hướng vào tai. Lông mi là phần tiếp theo được nhìn thấy khi mặt quay đi. Sau đó, một phần của lông mày xuất hiện, và phần nhô ra của mí mắt dưới khi đầu mũi hiện lên từ phía sau của đường cong của má. Trong góc nghiêng gần, nhìn thấy nhãn cầu và môi nhưng khe của miệng vẫn còn rất nhỏ, và đường cổ kết hợp với đường cằm thành một đường cong. Bạn vẫn có thể nhìn thấy một phần đường cong của phần má che khuất lỗ mũi. Thời gian thực hành Áp dụng cùng phương pháp phác thảo nhanh đã dùng thực hành cho cơ thể đến khuôn mặt xem Learning to See and Draw Energy, gần như bắt được cảm giác của khuôn mặt bạn quan sát thấy trong quán cafe hoặc trên đường đi. Đừng lo lắng về việc nêu chi tiết các điểm đặc trưng hoặc làm đúng mọi thứ, chỉ cần thể hiện những điểm này từ nhiều góc độ để chúng có thể đi vào hệ thống của bạn. Nếu bạn thấy việc hình dung và vẽ 3D của "quả trứng" đầy thử thách, thì hãy lấy một quả trứng thực tế bạn có thể muốn luộc nó trước, chỉ đề phòng. Vẽ ba đường giữa chạy quanh nó và thêm các phần chia nhỏ khác để chúng bao xung quanh. Quan sát và vẽ quả trứng từ các góc khác nhau với đường viền của nó; đây là một cách tuyệt vời để có cảm giác được cách các đường kẻ và khoảng cách hoạt động theo phối cảnh. Sau đó, bạn có thể đặt các đối tượng trên các điểm đánh dấu tương ứng của chúng và quan sát chúng ở vị trí như thế nào khi xoay quả trứng. Vì vậy, nhiều người trong chúng ta đã sử dụng các ứng dụng Facebook khác nhau để xem chúng ta già đi, biến thành ngôi sao nhạc rock hoặc trang điểm theo phong cách lễ hội. Những làn sóng biến đổi khuôn mặt như vậy thường đi kèm với cảnh báo không chia sẻ hình ảnh khuôn mặt của bạn - nếu không, chúng sẽ bị xử lý và sử dụng sai mục đích. Nhưng AI sử dụng khuôn mặt trong thực tế như thế nào? Chúng ta hãy thảo luận về các ứng dụng tiên tiến nhất để nhận diện và phát hiện khuôn mặt. Đầu tiên, phát hiện và nhận dạng là các nhiệm vụ khác nhau. Nhận diện khuôn mặt là phần quan trọng của nhận dạng khuôn mặt xác định số lượng khuôn mặt trên hình ảnh hoặc video mà không cần nhớ hoặc lưu trữ chi tiết. Nó có thể xác định một số dữ liệu nhân khẩu học như tuổi hoặc giới tính, nhưng nó không thể nhận dạng các cá nhân. Nhận dạng khuôn mặt xác định khuôn mặt trong ảnh hoặc video dựa trên cơ sở dữ liệu khuôn mặt đã có từ trước. Khuôn mặt thực sự cần được đăng ký vào hệ thống để tạo ra cơ sở dữ liệu về các đặc điểm khuôn mặt độc đáo. Sau đó, hệ thống chia hình ảnh mới thành các đặc điểm chính và so sánh chúng với thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Các phương pháp nhận diện khuôn mặt Đầu tiên, máy tính kiểm tra ảnh hoặc video và cố gắng phân biệt khuôn mặt với bất kỳ đối tượng nào khác trong nền. Có những phương pháp mà máy tính có thể sử dụng để đạt được điều này, bù cho độ sáng, hướng hoặc khoảng cách máy ảnh. Yang, Kriegman và Ahuja đã trình bày một phân loại cho các phương pháp nhận diện khuôn mặt. Các phương pháp này được chia thành bốn loại và các thuật toán nhận diện khuôn mặt có thể thuộc hai nhóm trở lên. Nhận diện khuôn mặt dựa trên tri thức Phương pháp này dựa trên tập hợp các quy tắc do con người phát triển theo hiểu biết của chúng ta. Chúng ta biết rằng một khuôn mặt phải có mũi, mắt và miệng trong khoảng cách và vị trí nhất định với nhau. Vấn đề của phương pháp này là xây dựng một bộ quy tắc thích hợp. Nếu các quy tắc quá chung chung hoặc quá chi tiết, hệ thống sẽ dẫn đến nhiều kết quả xác thực sai. Tuy nhiên, nó không hoạt động với tất cả các màu da và phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng có thể thay đổi màu da chính xác của một người trong ảnh. Đối sánh mẫu Phương pháp đối sánh mẫu sử dụng các mẫu khuôn mặt được xác định trước hoặc được tham số hóa để xác định vị trí hoặc phát hiện các khuôn mặt bằng mối tương quan giữa các mẫu được xác định trước hoặc có thể biến dạng và hình ảnh đầu vào. Mô hình khuôn mặt có thể được xây dựng theo các cạnh bằng phương pháp phát hiện cạnh. Một biến thể của cách tiếp cận này là kỹ thuật nền có kiểm soát . Nếu bạn may mắn có được hình ảnh chính diện và hình nền đơn giản, bạn có thể xóa phông nền, để lại ranh giới khuôn mặt. Đối với cách tiếp cận này, phần mềm có một số bộ phân loại để phát hiện các loại khuôn mặt trực diện khác nhau và một số bộ phân loại cho khuôn mặt thông thường, chẳng hạn như bộ phát hiện mắt, mũi, miệng và trong một số trường hợp, thậm chí là toàn bộ cơ thể. Mặc dù cách tiếp cận này dễ thực hiện, nhưng nó thường không đủ khả năng nhận diện khuôn mặt. Nhận diện khuôn mặt dựa trên tính năng Phương pháp dựa trên tính năng trích xuất các đặc điểm cấu trúc của khuôn mặt. Nó được đào tạo như một máy phân loại và sau đó được sử dụng để phân biệt các vùng trên khuôn mặt và vùng không phải trên khuôn mặt. Một ví dụ của phương pháp này là tính năng phát hiện khuôn mặt dựa trên màu sắc để quét hình ảnh hoặc video có màu cho các khu vực có màu da điển hình và sau đó tìm kiếm các phân đoạn khuôn mặt. Lựa chọn tính năng Haar dựa trên các đặc tính tương tự của khuôn mặt người để tạo ra các kết quả phù hợp từ các đặc điểm trên khuôn mặt vị trí và kích thước của mắt, miệng, sống mũi và các chuyển độ định hướng của cường độ pixel. Có 38 lớp phân loại theo tầng để có được tổng số 6061 đặc điểm từ mỗi mặt chính diện. Bạn có thể tìm thấy một số bộ phân loại được đào tạo trước tại đây . Histogram of Oriented Gradients HOG là một công cụ trích xuất tính năng để phát hiện đối tượng. Các tính năng được trích xuất là sự phân bố biểu đồ hướng của các chuyển sắc gradient định hướng của hình ảnh. Histogram of Oriented Gradients HOG là một công cụ trích xuất tính năng để phát hiện đối tượng. Các tính năng được trích xuất là sự phân bố biểu đồ các hướng của gradient gradient định hướng của hình ảnh. Gradients thường là các cạnh và góc tròn lớn và cho phép chúng tôi phát hiện các vùng đó. Thay vì xem xét cường độ pixel, họ đếm số lần xuất hiện của các vectơ gradient để đại diện cho hướng ánh sáng nhằm khoanh vùng các phân đoạn hình ảnh. Phương pháp sử dụng chuẩn hóa độ tương phản cục bộ chồng chéo để cải thiện độ chính xác. Nhận diện khuôn mặt dựa trên ngoại hình Phương pháp dựa trên ngoại hình tiên tiến hơn phụ thuộc vào một tập hợp các hình ảnh khuôn mặt đào tạo đại biểu để tìm ra các mô hình khuôn mặt. Nó dựa vào học máy và phân tích thống kê để tìm các đặc điểm liên quan của hình ảnh khuôn mặt và trích xuất các đặc điểm từ chúng. Phương pháp này hợp nhất một số thuật toán Thuật toán dựa trên Eigenface thể hiện hiệu quả các khuôn mặt bằng cách sử dụng Phân tích thành phần chính PCA. PCA được áp dụng cho một tập hợp hình ảnh để hạ thấp kích thước của tập dữ liệu, mô tả tốt nhất phương sai của dữ liệu. Trong phương pháp này, một khuôn mặt có thể được mô hình hóa như một tổ hợp tuyến tính của các eigenfaces tập hợp các eigenvector. Nhận dạng khuôn mặt, trong trường hợp này, dựa trên việc so sánh các hệ số của biểu diễn tuyến tính. Các thuật toán dựa trên phân phối như PCA và Fisher's Discriminant xác định không gian con đại diện cho các mẫu khuôn mặt. Chúng thường có một bộ phân loại được đào tạo để xác định các trường hợp của lớp mẫu đích từ các mẫu ảnh nền. Mô hình Markov ẩn là một phương pháp tiêu chuẩn cho các nhiệm vụ phát hiện. Trạng thái của nó sẽ là các đặc điểm trên khuôn mặt, thường được mô tả dưới dạng các dải pixel. Mạng lưới Winnows thưa thớt xác định hai đơn vị tuyến tính hoặc các nút đích một cho các mẫu khuôn mặt và một cho các mẫu không phải khuôn mặt. Bộ phân loại Naive Bayes tính toán xác suất của một khuôn mặt xuất hiện trong hình ảnh dựa trên tần suất xuất hiện của một loạt mẫu trên các hình ảnh huấn luyện. Học quy nạp sử dụng các thuật toán như của Quinlan hoặc FIND-S của Mitchell để phát hiện các khuôn mặt bắt đầu với giả thuyết cụ thể nhất và khái quát hóa. Mạng nơ-ron, chẳng hạn như GAN, là một trong những phương pháp mới nhất và mạnh nhất để phát hiện các vấn đề, bao gồm nhận diện khuôn mặt, phát hiện cảm xúc và nhận dạng khuôn mặt. Xử lý video Nhận diện khuôn mặt dựa trên chuyển động Trong hình ảnh video, bạn có thể sử dụng chuyển động làm hướng dẫn. Một chuyển động cụ thể của khuôn mặt đang nhấp nháy, vì vậy nếu phần mềm có thể xác định kiểu nhấp nháy thông thường, nó sẽ xác định khuôn mặt. Nhiều chuyển động khác cho thấy rằng hình ảnh có thể chứa một khuôn mặt, chẳng hạn như lỗ mũi loe ra, lông mày nhướng lên, trán nhăn và miệng mở. Khi một khuôn mặt được phát hiện và một mô hình khuôn mặt cụ thể khớp với một chuyển động cụ thể, mô hình sẽ được đặt trên khuôn mặt, cho phép theo dõi khuôn mặt để nhận ra các chuyển động của khuôn mặt. Các giải pháp hiện đại nhất thường kết hợp một số phương pháp, ví dụ, trích xuất các tính năng để được sử dụng trong các thuật toán học máy hoặc học sâu. Công cụ nhận diện khuôn mặt Có hàng tá giải pháp nhận diện khuôn mặt, cả độc quyền và mã nguồn mở, cung cấp nhiều tính năng khác nhau, từ nhận diện khuôn mặt đơn giản đến phát hiện cảm xúc và nhận dạng khuôn mặt. Phần mềm nhận diện khuôn mặt độc quyền Amazon Rekognition dựa trên học sâu và được tích hợp hoàn toàn vào hệ sinh thái Amazon Web Service. Đây là một giải pháp mạnh mẽ cho cả nhận dạng và phát hiện khuôn mặt, đồng thời có thể áp dụng để phát hiện tám cảm xúc cơ bản như “vui”, “buồn”, “tức giận”, Trong khi đó, bạn có thể xác định tới 100 khuôn mặt trong một hình ảnh duy nhất với Công cụ này. Có một tùy chọn cho video và giá cả khác nhau đối với các loại sử dụng khác nhau. Face ++ là một dịch vụ đám mây phân tích khuôn mặt cũng có SDK ngoại tuyến cho iOS và Android. Bạn có thể thực hiện số lượng yêu cầu không giới hạn, nhưng chỉ ba yêu cầu mỗi giây. Nó cũng hỗ trợ Python, PHP, Java, Javascript, C ++, Ruby, iOS, Matlab, cung cấp các dịch vụ như nhận dạng giới tính và cảm xúc, ước tính độ tuổi và phát hiện mốc. Họ chủ yếu hoạt động ở Trung Quốc, được tài trợ đặc biệt tốt và nổi tiếng với việc đưa vào các sản phẩm của Lenovo. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng công ty mẹ của nó, Megvii đã bị chính phủ Hoa Kỳ trừng phạt vào cuối năm 2019. API nhận dạng khuôn mặt và phát hiện khuôn mặt Lambda Labs cung cấp tính năng nhận dạng khuôn mặt, phát hiện khuôn mặt, vị trí mắt, vị trí mũi, vị trí miệng và phân loại giới tính. Nó cung cấp 1000 yêu cầu miễn phí mỗi tháng. Kairos cung cấp nhiều giải pháp nhận dạng hình ảnh. Các điểm cuối API của họ bao gồm xác định giới tính, tuổi tác, nhận dạng khuôn mặt và chiều sâu cảm xúc trong ảnh và video. Họ cung cấp 14 ngày dùng thử miễn phí với giới hạn tối đa là 10000 yêu cầu, cung cấp SDK cho PHP, JS, .Net và Python. API khuôn mặt của dịch vụ nhận thức Microsoft Azure cho phép bạn thực hiện 30000 yêu cầu mỗi tháng, 20 yêu cầu mỗi phút miễn phí. Đối với các yêu cầu trả phí, giá phụ thuộc vào số lượng nhận dạng mỗi tháng, bắt đầu từ $ 1 trên 1000 lần nhận dạng. Các tính năng bao gồm ước tính tuổi, nhận dạng giới tính và cảm xúc, phát hiện mốc. SDK hỗ trợ Go, Python, Java, .Net Paravision là một công ty nhận dạng khuôn mặt dành cho các doanh nghiệp cung cấp các giải pháp tự lưu trữ. Các giải pháp nhận dạng khuôn mặt và hoạt động và COVID-19 nhận dạng khuôn mặt bằng mặt nạ, tích hợp với phát hiện nhiệt, nằm trong số các dịch vụ của họ. Công ty có SDK cho C ++ và Python. Trueface cũng đang phục vụ các doanh nghiệp, cung cấp các tính năng như nhận dạng giới tính, ước tính độ tuổi và phát hiện mốc như một giải pháp tự lưu trữ. Các giải pháp nhận diện khuôn mặt mã nguồn mở Ageitgey / face_recognition là kho lưu trữ GitHub với 40k sao, một trong những thư viện nhận dạng khuôn mặt phong phú nhất. Những người đóng góp cũng tuyên bố nó là "API nhận dạng khuôn mặt đơn giản nhất cho Python và dòng lệnh." Tuy nhiên, hạn chế của chúng là bản phát hành mới nhất vào cuối năm 2018 và độ chính xác nhận dạng mô hình là 99,38%, có thể tốt hơn nhiều vào năm 2021. Nó cũng không có API REST. Deepface là một khuôn khổ cho Python với 1,5 nghìn sao trên GitHub, cung cấp phân tích thuộc tính khuôn mặt như tuổi, giới tính, chủng tộc và cảm xúc. Nó cũng cung cấp API REST. FaceNet do Google phát triển sử dụng thư viện Python để triển khai. Kho lưu trữ tự hào có 11,8k lần bắt đầu. Trong khi đó, các bản cập nhật quan trọng cuối cùng là vào năm 2018. Độ chính xác của nhận dạng là 99,65% và nó không có API REST. InsightFace là một thư viện Python khác với 9,2 nghìn sao trong GitHub và kho lưu trữ đang tích cực cập nhật. Độ chính xác nhận dạng là 99,86%. Họ tuyên bố cung cấp nhiều thuật toán để phát hiện, nhận dạng và căn chỉnh khuôn mặt. InsightFace-REST là một kho lưu trữ cập nhật tích cực “nhằm mục đích cung cấp API REST thuận tiện, dễ dàng triển khai và có thể mở rộng cho hệ thống nhận dạng và phát hiện khuôn mặt InsightFace sử dụng FastAPI để phục vụ và NVIDIA TensorRT để tối ưu hóa suy luận.” OpenCV không phải là một API, nhưng nó là một công cụ có giá trị với hơn thuật toán thị giác máy tính được tối ưu hóa. Nó cung cấp nhiều tùy chọn cho các nhà phát triển, bao gồm Eigenfacerecognizer, LBPHFacerecognizer hoặc mô-đun nhận dạng khuôn mặt lpbhfacerecognition. OpenFace là một triển khai Python và Torch nhận dạng khuôn mặt với các mạng thần kinh sâu. Nó nằm trên tờ CVPR 2015 FaceNet Nhúng hợp nhất để nhận dạng và phân cụm khuôn mặt . Điểm mấu chốt Nhận diện khuôn mặt là bước đầu tiên để phân tích thêm về khuôn mặt, bao gồm nhận dạng, phát hiện cảm xúc hoặc tạo khuôn mặt. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải thu thập tất cả các dữ liệu cần thiết để xử lý thêm. Tính năng nhận diện khuôn mặt mạnh mẽ là điều kiện tiên quyết cho các công cụ nhận dạng, theo dõi và phân tích tinh vi và là nền tảng của thị giác máy tính.

phân tích khuôn mặt