모바일 앱에 얼굴 인식 기술을 통합하는 방법

FRT가 뜨거운 주제인 이유와 기업이 FRT에 빠르게 적응하는 이유를 알아보세요. 또한 FRT의 작동 방식과 FRT를 애플리케이션에 통합하는 다양한 방법에 대해 알아보세요.

얼굴 인식 기술은 얼굴을 인식하고 이를 미리 저장된 얼굴 이미지와 비교, 매칭하는 데 사용되는 기술입니다. 얼굴 인식 기술은 주로 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 기술을 사용하여 얼굴을 식별하며, 주요 목적은 보안을 보장하고 신원 인증을 용이하게 하는 것입니다.

얼굴 인식 기술에는 일반적으로 이미지 수집, 얼굴 감지, 얼굴 특징 추출, 비교, 인식 및 인증 단계가 포함됩니다.

이미지를 수집할 때 카메라, 스캐너 및 기타 장비를 사용하고 처리를 위해 컴퓨터나 기타 장치로 전송할 수 있습니다. 이어서, 얼굴 인식 기술을 사용하여 이미지에서 얼굴을 검출하고 이를 추출하는 동시에 얼굴의 특징점, 질감 및 기타 특징을 추출하여 얼굴 특징 벡터를 형성합니다. 마지막으로, 이러한 특징 벡터는 데이터베이스에 저장된 알려진 얼굴 특징 벡터와 비교 및 ​​일치되어 얼굴의 신원을 식별하거나 검증합니다.

얼굴 인식 기술은 보안 모니터링, 신원 인증, 출입 통제, 전자 결제, 개인 장치 잠금 등 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다. 그러나 얼굴 인식 기술은 오인, 개인 정보 보호 및 기타 문제와 같은 몇 가지 문제에 직면해 있습니다.

1967년에 발명된 기술은 이제 우리의 일상생활 장비인 휴대폰에 들어왔습니다. 안면인식기술(FRT)에 대해 이야기하고 있습니다. 원래는 규제, 예방, 보안을 위해 사용되었지만 이제는 FRT를 통해 휴대폰과 앱의 잠금을 해제할 수 있습니다.

인공 지능과 생체 인식 기술을 결합하여 얼굴을 인식합니다. FRT 기술은 길고 복잡한 비밀번호를 대체하여 사용자가 애플리케이션에 쉽게 액세스할 수 있도록 해줍니다. 이 기술은 또 다른 보안 계층을 추가하여 사용자 데이터를 안전하게 유지합니다.

얼굴 인식 기술이 없는 앱이 있나요? 그렇다면 전세계 FRT 시장은 2025년까지 95억 2,315만 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다는 사실을 아셔야 합니다. 그 이유는 시스템 보안, 사용자 안전 및 더 나은 사용자 참여 때문입니다. 따라서 이를 모바일 애플리케이션에 통합하는 것이 매우 중요합니다.

얼굴 인식 기술은 어떻게 작동하나요?

얼굴 인식 기술은 알고리즘을 사용하여 얼굴 이미지나 비디오 프레임을 분석하고 이를 알려진 얼굴 데이터베이스와 비교하여 개인을 식별합니다. 프로세스 작동 방식에 대한 일반적인 개요는 다음과 같습니다.

1. 감지: 첫 번째 단계는 이미지나 비디오 프레임에서 얼굴을 감지하는 것입니다. 이는 이미지에서 객체의 특성을 기반으로 객체의 정확한 위치를 감지하는 분류기인 Haar 캐스케이드와 같은 다양한 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.
2. 정렬: 얼굴이 감지되면 알고리즘은 눈, 코, 입과 같은 주요 얼굴 특징을 찾아 표준 위치에 정렬하려고 시도합니다.
3. 특징 추출: 알고리즘은 눈 사이의 거리, 턱 모양, 입술의 곡률 등 얼굴에서 다양한 특징을 추출합니다. 이러한 기능은 얼굴 각인 또는 얼굴 템플릿이라고 하는 얼굴의 디지털 표현을 만드는 데 사용됩니다.
4. 비교: 그런 다음 얼굴 지문을 알려진 얼굴 지문 데이터베이스와 비교하여 개인을 식별합니다. 이는 고차원 공간에서 두 얼굴 지문 사이의 거리를 계산하여 두 얼굴 지문 간의 유사성을 측정하는 유클리드 거리와 같은 다양한 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.
5. 확인 또는 식별: 의도된 사용 사례에 따라 알고리즘은 개인이 자신이 주장하는 사람인지 확인하거나(예: 보안 검색대에서) 얼굴만으로 개인을 식별하려고 시도할 수 있습니다(예: 범죄 수사 중) ).

얼굴 인식 기술에는 조명과 자세의 변화는 물론 잠재적인 편견과 개인 정보 보호 문제 등 다양한 과제와 한계가 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

앱에서 FRT를 구현하는 방법

모바일 앱에 얼굴 인식을 적용할 때 가장 큰 질문은 어떤 방법을 사용할 것인가? 이를 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

1.OpenCV 및 Python

OpenCV는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리이고 Python은 널리 사용되는 ML 프로그래밍 언어입니다. OpenCV를 Python과 함께 사용하여 애플리케이션에서 얼굴 인식을 구현할 수 있습니다. 기본 단계는 다음과 같습니다.

• OpenCV를 사용하여 카메라에서 이미지를 캡처합니다.
• 이미지를 전처리하여 얼굴 특징을 추출하고 얼굴을 정렬합니다.
• 서포트 벡터 머신이나 컨볼루셔널 신경망과 같은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사전 처리된 데이터로 모델을 훈련합니다.
• 모델을 앱에 통합하면 실시간으로 얼굴을 인식할 수 있습니다.

2. 기본 API

Android 및 iOS용 얼굴 인식 소프트웨어를 만드는 가장 쉬운 방법 중 하나는 Google 및 Apple의 기본 API를 사용하는 것입니다. 이는 저렴하고 구현하기 쉬우며 추가 비용이나 노력이 필요하지 않습니다. 애플리케이션에 API를 통합하고 안정적인 이미지 감지 및 인식을 보장하세요.

3. Microsoft Azure 인지 서비스

Microsoft Azure는 애플리케이션에 얼굴 인식을 추가하는 데 사용할 수 있는 사전 구축된 API 세트를 제공합니다. Azure Face API를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

• 이미지를 Face API로 보내 얼굴을 감지하고 인식합니다.
• Face API를 사용하여 나이, 성별, 감정과 같은 얼굴 특징과 속성을 식별합니다.
• API를 애플리케이션에 통합하여 얼굴을 인식하고 관련 정보를 표시하세요.

4. Google Cloud Vision API

Google Cloud는 애플리케이션에 얼굴 감지 및 인식 기능을 추가하는 데 사용할 수 있는 얼굴 인식 API도 제공합니다. Google Cloud Vision API를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

• Vision API에 이미지를 전송하여 얼굴을 감지하고 인식합니다.
• API를 사용하여 눈, 코와 같은 얼굴 특징을 추출합니다.
• API를 애플리케이션에 통합하여 얼굴을 인식하고 관련 작업을 수행하세요.

이것은 단지 일부 예일 뿐이며 애플리케이션에서 얼굴 인식을 구현하는 데 사용할 수 있는 다른 많은 기술과 프레임워크가 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 얼굴 인식 기술을 애플리케이션에 통합하는 다른 방법으로는 Amazon Rekognition, luxand.cloud API 등이 있습니다. 기술 선택은 특정 사용 사례, 요구 사항 및 전문 지식에 따라 달라집니다.

요약

얼굴 인식을 성공적으로 구현하려면 사용된 인식 알고리즘 유형, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제, 사용자 경험, 하드웨어 요구 사항과 같은 요소를 평가하는 것이 중요합니다. 기능이 효과적으로 작동하고 사용자 요구 사항을 충족하는지 확인하려면 철저한 테스트와 사용자 피드백을 수행하는 것도 중요합니다. 적절한 계획과 실행을 통해 얼굴 인식은 모든 애플리케이션에 강력한 추가 기능을 제공하여 사용자에게 원활하고 안전한 경험을 제공할 수 있습니다.

위 내용은 모바일 앱에 얼굴 인식 기술을 통합하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!