Cara menyepadukan teknologi pengecaman muka dalam aplikasi mudah alih
Teknologi Pengecaman Muka ialah teknologi yang digunakan untuk mengecam wajah dan membandingkan serta memadankannya dengan imej muka yang telah disimpan sebelumnya. Teknologi pengecaman muka terutamanya menggunakan penglihatan komputer dan teknologi pengecaman corak untuk mengenal pasti wajah, dan tujuan utamanya adalah untuk memastikan keselamatan dan memudahkan pengesahan identiti.
Teknologi pengecaman muka biasanya merangkumi langkah berikut: mengumpul imej, mengesan wajah, mengekstrak ciri muka, perbandingan, pengecaman dan pengesahan.
Apabila mengumpul imej, anda boleh menggunakan kamera, pengimbas dan peralatan lain dan memindahkannya ke komputer atau peranti lain untuk diproses. Selepas itu, teknologi pengecaman muka digunakan untuk mengesan wajah dalam imej dan mengekstraknya daripada imej Pada masa yang sama, titik ciri, tekstur dan ciri lain wajah diekstrak untuk membentuk vektor ciri wajah. Akhir sekali, vektor ciri ini dibandingkan dan dipadankan dengan vektor ciri wajah yang diketahui disimpan dalam pangkalan data untuk mengenal pasti atau mengesahkan identiti wajah.
Teknologi pengecaman muka mempunyai pelbagai jenis aplikasi, seperti pemantauan keselamatan, pengesahan identiti, kawalan akses, pembayaran elektronik, penguncian peranti peribadi, dsb. Walau bagaimanapun, teknologi pengecaman muka juga menghadapi beberapa cabaran, seperti salah pengenalan, perlindungan privasi dan isu lain.
Teknologi yang dicipta pada tahun 1967 kini telah memasuki peralatan kegunaan harian kita - telefon bimbit. Kita bercakap tentang Teknologi Pengecaman Muka (FRT). Walaupun pada asalnya digunakan untuk peraturan, pencegahan dan keselamatan, kami kini boleh membuka kunci telefon dan juga apl kami melalui FRT.
Ia menggunakan gabungan kecerdasan buatan dan teknologi biometrik untuk mengecam wajah. Teknologi FRT menggantikan kata laluan yang panjang dan kompleks, membolehkan pengguna mengakses aplikasi dengan mudah. Teknologi ini menambah satu lagi lapisan keselamatan, memastikan data pengguna selamat.
Adakah anda mempunyai apl tanpa teknologi pengecaman muka? Kemudian anda mesti tahu bahawa pasaran FRT global dijangka berkembang kepada AS$9,523.15 juta menjelang 2025. Sebabnya ialah keselamatan sistem, keselamatan pengguna dan penglibatan pengguna yang lebih baik. Oleh itu, adalah sangat penting untuk mengintegrasikannya ke dalam aplikasi mudah alih.
Bagaimanakah teknologi pengecaman muka berfungsi?
Teknologi pengecaman muka menggunakan algoritma untuk menganalisis imej muka atau bingkai video dan membandingkannya dengan pangkalan data wajah yang dikenali untuk cuba mengenal pasti individu. Berikut ialah gambaran umum tentang cara proses itu berfungsi:
- Pengesanan: Langkah pertama ialah mengesan wajah dalam imej atau bingkai video. Ia boleh dilakukan menggunakan pelbagai teknik seperti Haar cascade, iaitu pengelas yang mengesan lokasi tepat sesuatu objek dalam imej berdasarkan ciri-cirinya.
- Penjajaran: Setelah muka dikesan, algoritma cuba menjajarkannya ke kedudukan standard dengan mencari ciri muka utama seperti mata, hidung dan mulut.
- Pengeluaran Ciri: Algoritma kemudian mengekstrak pelbagai ciri dari muka, seperti jarak antara mata, bentuk dagu dan kelengkungan bibir. Ciri ini digunakan untuk mencipta perwakilan digital muka, dipanggil cetakan muka atau templat muka.
- Perbandingan: Cetakan muka kemudiannya dibandingkan dengan pangkalan data cetakan muka yang diketahui untuk cuba mengenal pasti individu tersebut. Ini boleh dilakukan menggunakan pelbagai teknik, seperti jarak Euclidean, yang mengukur persamaan antara dua cetakan muka dengan mengira jarak antara mereka dalam ruang berdimensi tinggi.
- Pengesahan atau pengenalpastian: Bergantung pada kes penggunaan yang dimaksudkan, algoritma boleh sama ada mengesahkan bahawa individu itu adalah yang mereka dakwa (contohnya, di pusat pemeriksaan keselamatan) atau cuba mengenal pasti individu berdasarkan muka mereka sahaja ( Contohnya, dalam jenayah) siasatan).
Perlu diambil perhatian bahawa teknologi pengecaman muka mempunyai pelbagai cabaran dan had, seperti perubahan dalam pencahayaan dan postur, serta potensi berat sebelah dan isu privasi.
Bagaimana untuk melaksanakan FRT dalam apl anda
Persoalan besar apabila menggunakan pengecaman muka dalam apl mudah alih ialah, kaedah yang manakah hendak digunakan? Terdapat pelbagai cara untuk melaksanakannya, ini ialah:
1 OpenCV dan Python
OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka dan Python ialah bahasa pengaturcaraan ML yang popular. Anda boleh menggunakan OpenCV dengan Python untuk melaksanakan pengecaman muka dalam aplikasi anda. Berikut ialah langkah asas:
- Tangkap imej daripada kamera menggunakan OpenCV.
- Praproses imej untuk mengekstrak ciri muka dan menjajarkan muka.
- Latih model tentang data praproses menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti mesin vektor sokongan atau rangkaian saraf konvolusi.
- Sepadukan model ke dalam apl anda supaya ia boleh mengecam wajah dalam masa nyata.
2. Native API
Salah satu cara paling mudah untuk mencipta perisian pengecaman muka untuk Android dan iOS ialah dengan bantuan API asli daripada Google dan Apple. Ini adalah berpatutan, mudah dilaksanakan dan tidak memerlukan kos atau usaha tambahan. Sepadukan API dalam aplikasi anda dan pastikan pengesanan imej yang boleh dipercayai dan keupayaan pengecaman.
3. Microsoft Azure Cognitive Services
Microsoft Azure menyediakan satu set API pra-bina yang boleh anda gunakan untuk menambah pengecaman muka pada aplikasi anda. Begini cara menggunakan API Azure Face:
- Hantar imej ke API Wajah untuk mengesan dan mengecam wajah.
- Gunakan API Wajah untuk mengenal pasti ciri dan sifat muka seperti umur, jantina dan emosi.
- Sepadukan API ke dalam aplikasi anda untuk mengecam wajah dan memaparkan maklumat yang berkaitan.
4. Google Cloud Vision API
Google Cloud juga menyediakan API pengecaman muka yang boleh anda gunakan untuk menambahkan pengesanan muka dan keupayaan pengecaman pada aplikasi anda. Begini cara anda boleh menggunakan Google Cloud Vision API:
- Hantar imej ke Vision API untuk mengesan dan mengecam wajah.
- Gunakan API untuk mengekstrak ciri muka seperti mata dan hidung.
- Sepadukan API ke dalam aplikasi anda untuk mengecam wajah dan melaksanakan tugas yang berkaitan.
Adalah penting untuk diingat bahawa ini hanyalah beberapa contoh dan terdapat banyak teknik dan rangka kerja lain yang boleh digunakan untuk melaksanakan pengecaman muka dalam aplikasi. Beberapa cara lain untuk menyepadukan teknologi pengecaman muka ke dalam aplikasi anda termasuk Amazon Recognition, luxand.cloud API dan lain-lain. Pilihan teknologi akan bergantung pada kes penggunaan, keperluan dan kepakaran khusus anda.
Ringkasan
Untuk berjaya melaksanakan pengecaman muka, adalah penting untuk menilai faktor seperti jenis algoritma pengecaman yang digunakan, isu privasi dan keselamatan data, pengalaman pengguna dan keperluan perkakasan. Ia juga penting untuk menjalankan ujian menyeluruh dan maklum balas pengguna untuk memastikan ciri berfungsi dengan berkesan dan memenuhi keperluan pengguna. Dengan perancangan dan pelaksanaan yang betul, pengecaman muka boleh menjadi tambahan yang hebat kepada mana-mana aplikasi, memberikan pengguna pengalaman yang lancar dan selamat.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menyepadukan teknologi pengecaman muka dalam aplikasi mudah alih. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1377
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
