顔認識：段階的な指示と説明を含むプログラム

顔認識システム は、デジタル画像またはビデオから人物を識別または確認することができるコンピュータアプリケーションである。 これを行う1つの方法は、選択された顔の特徴をデータベースの画像および変形と比較することである。

顔認識（プログラム）は、通常、セキュリティシステムで使用され、他の生体認証システム（例えば、指紋認識やアイダイアフラム）と比較することができます。 最近では、商業識別や広告のツールとしても人気が高まっています。

一部の顔認識アルゴリズムは、顔の特徴を識別し、被写体の顔の画像からランドマークまたはオブジェクトを抽出する。 例えば、アルゴリズムは、目、鼻、頬骨および顎の相対的な位置、大きさおよび/または形状を分析することができる。 このデータは、次に、対応するパラメータを有する他の画像を見つけるために使用される。 他のアルゴリズムは、顔画像ギャラリーを正規化し、顔認識に有用な画像データのみを保存して顔情報を圧縮する。 次に、所望の画像が利用可能なデータと比較される。 最も初期の成功したシステムの1つは、顔の特徴的な特徴のセットに適用されたテンプレートを照合する方法に基づいており、一種の外見の簡潔な表現を提供する。

顔認識プログラムはどのように機能しますか？

これには、2つの主なアプローチに分けることができる特定のアルゴリズムが含まれています。

• 顔の特徴的または測光的な特徴を考慮する幾何学的要素。
• Statistical：画像を値に変換し、テンプレートと比較して分散を除去します。

三次元認識

より高い精度を達成するために作成された新しい傾向は、3次元の顔認識である。 この方法は、3Dセンサを使用して顔の形状に関する情報を収集する。 この情報は、眼のソケット、鼻、顎の輪郭などの特徴を識別するために使用されます。

3D顔認識プログラムの利点の1つは、他のオプションとは異なり、照明の変化に影響されないことです。 この技術は、プロファイルビューを含む異なる視野角範囲からも識別することができます。 3Dデータポイントは、顔認識の精度を著しく改善する。 3D研究は、3次元画像の形で画像を取り込む作業を改善する複雑なセンサの開発によって強化されている。 センサーは、構造化された光を顔に投影することによって機能します。 これらのセンサーの数十またはそれ以上のものは、画像を単一のCMOSチップ上に置くことができ、それぞれがスペクトルの他の部分を取り込む。

しかしながら、理想的な3Dマッチング方法でさえ、表情に敏感である可能性がある。 この目的のために、Technionの研究者グループは、メトリックジオメトリのツールを使用して、等式としての式を処理しました。 その後、Vision Accessは3D顔認識のための独自のソリューションを作成しました。 その後、同社は3D FastPassと呼ばれる人間の顔認識プログラムのバージョンを開発したBioscrypt社に買収されました。

新しい方法は、異なる角度を示す3つの追跡カメラを使用して3次元画像を取得する方法を紹介することです。 それらのうちの1つはオブジェクトの前面を指し、2番目は側面から、3番目は角度を指します。 それらのすべては、リアルタイムでオブジェクトの顔を追跡し、それを識別することができるように一緒に動作します。 この技術は、まもなくカメラを介して顔を認識するためのプログラムに基づいていると考えられています。

スキンテクスチャ分析

もう1つの新しいトレンドは、標準的なデジタルまたはスキャンされた画像に固定された、皮膚の視覚的詳細を使用します。 このメソッドは、肌のテクスチャ分析と呼ばれ、人の肌に見えるユニークな線、パターン、スポットを数学的な空間に変えます。

テストでは、この技術の追加により、顔認識の効率が20〜25％増加することが示されています。

熱室

顔認識のための入力データを受信する別の形態は、熱画像カメラの使用である。 この手順のおかげで、カメラは眼鏡、帽子、またはメイクアップなどの物体を無視しながら、頭の形状のみを決定します。 顔認識に熱画像を使用することの問題は、データベースがこれに限定されることである。

現在、研究者らは、実生活や実用的な景観でのこの技術の使用を研究しており、同時に熱画像イメージの新しいデータベースを作成しています。 この研究では、長波熱赤外画像（LWIR）を生成できる低感度低分解能強誘電体電気センサを使用しています。 結果は、LWIRと従来の視覚カメラとの融合が外部プローブにおいて大きな結果をもたらすことを示している。 この組み合わせでは、カメラ用の非常に強力な顔認識プログラムが動作します。

大量使用

研究者は専門家にしか利用できない最新の技術に取り組んでいますが、大量のアプリケーションの開発者もまだ立ちません。 Google Glassの作成を発表した後、インターネット上での顔やプログラムの認知には大きな騒ぎがありました。 これにより、ユーザーが互いにやりとりできるだけでなく、さまざまな目的で多くの機会が開かれると考えられています。

現在、アプリケーションに使用できる顔認識インターフェイスのリストが多数あります。 最も一般的なものは次のとおりです。

顔認識スティーブン

Lambda Labsから開発されました.Lambda Labsは、目の位置、鼻と口の形状、および性別の分類を行うための顔認識を提供します。 開発者の公式サイトで入手できます。

顔検出

Face.comの理想的な置き換えであるインターネット上の顔認識のためのコンピュータプログラム。 現在、無料でご利用いただけます。

Animetricsの顔認識

Animetrics Face Recognition APIアプリケーションを使用して、写真の顔を検出することができます。 顔の特徴またはランドマークに関する情報は、画像上の座標の形で返されます。

スカイバイオメトリ

これを使用するには、SkyBiometryアカウントでアプリケーションを作成する必要があります。 それを作成するには、単純な登録で十分です。

フェイス++

このアプリケーションは、 コンピュータビジョン とデータマイニングの高度な技術を使用して、3つの基本サービス（検出、認識、分析）を提供します。 プログラムは、ランドマーク（23点）、ランドマーク（81点）、属性：年齢、性別、ポイント、レースなどの検出と分析を提供します。

FaceMark

これは顔認識のための強力なAPIです。 彼は、フル・フェイスの顔画像については68の基準点を、プロフィールについては35の基準点を見つける。 FaceMarkは、URLまたはダウンロードしたファイルの画像の顔を検出し、見つかった各オプションの顔参照ベクトルと一致点を含むJSONファイルとして結果を表示します。

EyerisのEmoVu

感情認識のためのインテリジェントなソフトウェアは、カメラが人間の微妙な表現、性別、年齢層を読むことを可能にします。 これはリアルタイムの顔認識プログラムで、ユーザーが自分のコンピュータやモバイルデバイスでビデオを見るときに機能します。

Rekognition.com

これはFace.comの最良の選択肢の1つです。 高速で信頼性の高い拡張性の高い認識エンジンは、顔の検出、スキャン、認識、検索を実行できます。 それは自動的にFacebook上の画像とタグで訓練することができます。 ソーシャル指向であるため、Android向けの最高の顔認識プログラムです。

FaceRect

また、顔を検出するための強力で自由なインターフェースです。 彼は、URLで指定された画像またはファイルとしてアップロードされた画像上で顔（フルフェイスとプロファイル）を見つけ、1つの写真で複数の顔を見つけて、JSON形式で応答を出します。 検出された各顔のバウンディングボックスがイメージにロードされます。