% 85 tanınma oranıyla yapay zeka maske müfettişi doğdu
Yazar | Ma Chao
Sorumlu Editör | Hu Weiwei
Üretildi | CSDN (ID: CSDNnews)
Brexit'ten sonra Google, İngiliz kullanıcıların hesaplarını AB'nin gizlilik denetimi politikalarından ayırmayı ve ABD yargı standartlarına geçmeyi planlıyor. Bu tür değişiklikler on milyonlarca İngiliz kullanıcının kişisel bilgilerini daha az koruma altına alsa da, bilgiler İngiliz kolluk kuvvetleri tarafından daha kolay elde edilmektedir.
Tüm kullanıcı verileri arasında, yüz bilgileri, özellikle belirli bir kimliğe karşılık gelebilecek yüz bilgileri en önemli önceliktir.Yüz tanıma sistemi, en olgun teknoloji, en yaygın kullanılan ve gelecekteki en büyük geliştirme alanıdır. , Hayatımızı her yönden değiştirdi.
Ancak son salgın, insanların halka açık yerlere girip çıkarken maske takmasına neden oldu.Bu da yüz tanıma teknolojisini terletmemize neden oldu.Yüz tanıma, maske takan yüzü tanıyabilir mi?
Yüz tanıma artıyor ve AI alanında C konumu haline geldi
Yüz tanıma teknolojisi ilk olarak 2018 yılı civarında insanlar tarafından biliniyordu. AI, şarkıcı Jacky Cheung'un konserinde uzun yıllar kaçan şüphelileri en az beş kez tutuklayan kamu güvenlik organlarına yardım etti. "Konserimi Dinlemeye Geldi" nin yeni bir anlamı olsun. O zamanlar, genel halk hala yapay zeka anlayışından yoksundu, tutukluların tutuklandıklarında kayıp yaşadıkları söylendi, yüz tanıma teknolojisinin onları birkaç yıl sonra doğru bir şekilde bulmasını beklemiyorlardı. Bu aynı zamanda insanların yüz tanımanın doğruluğunun gerçekten çok yüksek olduğunu iddia etmesine neden oluyor.
Yüz tanıma teknolojisinin personel kimlik doğrulamasında içerdiği kolaylık ve verimlilik iyileştirmeleri nedeniyle, ilgili yüz tanıma ürünleri ve çözümleri birbiri ardına ortaya çıkmaktadır. Yüz tanıma, havalimanları, tren istasyonları, topluluklar ve parklar gibi birçok senaryoda tanımlama, katılım kontrolü ve finansal ödeme uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bu aynı zamanda doğrudan uygun ve hızlı bir çağ açtı.Kullanıcıların bir şifre girmesine gerek kalmadı ve hatta ilgili kimlik doğrulamasını tamamlamak için parmaklarını hareket ettirmeleri bile gerekmedi. Agresif ivmesi, birçok büyük kuruluşun bedenlerini yere bırakıp eğilmesine neden oluyor. Büroya girin, teknoloji şirketinden teknik destek isteyin ve kendi güvenlik sertifika sistemine yüz tanıma ekleyin.
İnsan doğası her zaman basitlik ve hız peşinde olduğundan, sadece birkaç yıl içinde, yüz tanımanın güvenlik kimlik doğrulama yöntemi, şifre yönteminin yerini tamamen aldı ve ana teknik çözüm haline geldi ve trendin eğilimi geri döndürülemez.
İPhone x'in 2017'de etkinleştirilmesinden bu yana Face ID, her zaman Apple'ın gurur duyduğu büyük bir siyah teknoloji oldu. 30.000 özellik noktası aracılığıyla kullanıcının yüz özelliklerini anında algılayabilir.
Ancak maskelerin önünde Face ID de çaresizdir.Çoğu Çinli iPhone kullanıcısı artık çok acı çektiklerini söylüyor.Yüzleriyle ödeme yapmak veya telefonlarının kilidini açmak çok zahmetli.Her seferinde kilidi açmak için sadece şifreyi girebilir veya açılış kapağını çekebilirler.
Kullanıcılardan gelen mevcut güçlü şikayetlerden, salgın nedeniyle kişilerin klavye şifre kilidi açma ve şifre girişi gibi güvenlik önlemlerine geri dönmesinin gerçekçi olmadığı görülmektedir.
Salgının yüz tanıma teknolojisi üzerindeki etkisi
Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı, 18 Şubat'ta Salgın Önleme, Kontrol ve Yeniden Başlatma Hizmetlerinin Desteklenmesi için Yeni Nesil Bilgi Teknolojilerinin Kullanılmasına İlişkin Bildiri yayınladı ve salgın önleme ve üretimin yeniden başlatılmasına yönelik hizmetlerin desteklenmesi için yeni nesil bir bilgi teknolojisinin konuşlandırılmasını ve kullanılmasını önerdi. Salgının bilimsel ve hassas bir şekilde önlenmesi ve kontrolünü gerçekleştirmek için yapay zeka, büyük veri, bulut bilişim ve salgın izleme ve analiz, personel hareketliliği ve topluluk yönetimi vb. İçin diğer teknolojilerin kullanımını destekleyin.
Salgının gelişiyle birlikte, temassız bir tanımlama yöntemi olan yüz tanıma hala çok umut verici. Ancak yazar, havaalanları, tren istasyonları ve halk parkları gibi kalabalık halka açık yerlerde maskeler takılıyken yüz doğrulamanın yapılamayacağını ve maskeler doğrulama için çıkarılırsa çapraz enfeksiyon riski olduğunu buldu.
Büyük bir yolcu akışı durumunda verimliliği sağlamak için,% 85 tanınma oranı sadece bir geçiş hattı olabilir, eğer bu değerden daha yüksekse, gerçek isim kimlik doğrulamasının maliyeti ve zorluğu büyük ölçüde artacaktır.
Maskeli yüzün zor olduğu yerlerde tanıma teknolojisi
Maske opak olduğu için, kamera tarafından yakalanan görüntü ağız ve burun gibi yüz özelliklerini yakalayamaz ve bu da tıkalı kısmın tanınmasını imkansız hale getirir.
Önceki yüz tanıma modelleri genellikle tam yüz özelliklerini kullanır, aksi takdirde başarısız eşleştirme ile ilgili sorunlar olacaktır. Maske takmak, özellik noktalarının en az yarısını toplayamayacağından, nihai doğruluk oranı büyük ölçüde azalır.
Eksik bilgileri, her zaman anti-sinir ağı (GAN) alanı olan görüntünün bütünlüğünü geri yüklemek için de kullanabiliriz. Bu alandaki en yaygın model, amacı görüntünün ana hatlarını toplamak ve onu gerçek görüntüye geri yüklemek olan PIX2PIX'tir.
Şu anda okuyucular, bir çubuk figür tarafından çizilen bir taslağı gerçek bir görüntüye nasıl dönüştüreceklerini kendileri denemek için https://affinelayer.com/pixsrv/ adresine gidebilirler.
Daha sonra Nvidia, PIX2PIXHD modelini önerdi.PIX2PIXHD, daha önce PIX2PIX tarafından oluşturulan görüntünün çözünürlüğünü iyileştirdi. Düşman sinir ağının, tıkalı yüzleri tanımlamanın teorik temeli olduğu söylenebilir.
Tıkanmış yüz tanıma çözümü için, mevcut nispeten iyi açık kaynak modeli aynı zamanda NVIDIA tarafından önerilen Partialconv modelidir (https://github.com/NVIDIA/partialconv). PIX2PIXHD modeli, PIX2PIX'in 2.0 sürümü ise, aslında PIX2PIX'in 3.0 sürümüdür.Görüntü büyük bir piksel alanını kaybetse bile, kayıp Partialconv modeli ile onarılabilir. Daha önce İnternette popüler olan tek tıklamalı "mozaik" teknolojisi, aslında bunun arkasındaki Kısmi Konvansiyondur. Etki şeması aşağıdaki gibidir:
Bununla birlikte, GAN teknolojisinin de bazı sorunları vardır, yani restorasyonunun doğruluğu aslında sınırlıdır, ortalama olarak sadece yaklaşık% 85'dir ve daha yüksek doğruluk elde etmek zordur. Ayrıca bazı üst düzey koruyucu maskelerin sıkı bandajları olduğu düşünüldüğünde, giyildikten sonra gözlerde bozulma etkisi yaratacak ve bu da yüz bilgisinin kurtarılmasının zorluğunu daha da artıracaktır.
Bazen, birçok iş katılım kontrol sisteminde ve topluluk erişim kontrol sisteminde, maskelerin takılmasının yüz tanıma yoluyla hala doğrulanabildiğini görüyoruz. Bunun nedeni, toplam örnek sayısının sınırlı olmasıdır. Ünitedeki kişi sayısı yalnızca birkaç bin kişi içindeyse, ondan Bir kişinin kimliğini belirlemek için, bu yüksek derecede bir azaltma gerektirmez, sadece yaklaşık olması gerekir. Bununla birlikte, trenler, otobüsler ve metrolar gibi toplu taşıma durumlarında, GAN teknolojisinin tanınma başarı oranının gereksinimleri karşılaması zordur.
Salgının tanıma ile yüzleşmeye getirdiği son ilerleme
Maske takılıp takılmayacağına karar verme modeli: Mevcut salgın durumunda, dışarı çıkarken doğru bir şekilde maske takmak gerekli bir koruyucu önlemdir, ancak manuel incelemenin etkinliği çok düşüktür.Bu nedenle Baidu mühendisleri, EasyDL platformunda bir maske tanıma modeli geliştirdi: AI Maske Denetimi Yetkililer, hızlı dağıtımı destekleyen esnek ve güvenilir AI modelleri sağlar.
Kamuya açık sahnelerde, maske takmayan veya yanlış takan kişiler, temas olmadan gerçek zamanlı görüntülerde hızlı ve doğru bir şekilde tanımlanabilir.
Maske takmak için yüz tanıma modeli: SenseTime yakın zamanda bir yapay zeka akıllı salgın önleme çözümünü başlattı ve bölgesel erişim modülünün maske takan yüzün kimliğini belirleyebileceğini iddia etti. Bir kişi maske taktığında burun köprüsünün yalnızca% 50'si açığa çıkıyor. Oran% 85'e ulaşabilir.
Hanwang Technology'nin yeni piyasaya sürülen parlak gümüş elmas dinamik yüz tanıma makinesinde maskeli kişinin tanıma oranı da% 85'e ulaştı.
Şu anda sistemin Pekin'de 20'den fazla kullanıcısı ve yaklaşık 200 set uygulama ekipmanı var. Ali ve Huawei'nin daha yüksek tanınma oranlarına sahip modellerinin de geliştirilme aşamasında olduğu söyleniyor.
Daha önce kimlikleri tanımlamak için yalnızca yüz bilgilerine güvendiğimizden, yeni taç insanlarla uzun süre gerçekten bir arada yaşayacaksa, insanların maskelerini çıkaramayabileceğine ve yüz artı ses yazısının ikili tanıma yönteminin popüler olacağına inanıyorum. Zaten birçok kuruluşun bu yöne dikkat ettiğini görüyorum.
"Aşılamaz kış yok ve gelmeyecek bahar yok." En kötüsüne hazırlanalım, en iyisi için dua edelim ve erken ilkbaharın yeryüzüne dönmesini ve pusun düzelmesini dileyelim.
