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!

Pengenalan Dalam kejuruteraan segera, "Grafik Pemikiran" merujuk kepada pendekatan baru yang menggunakan teori graf untuk struktur dan membimbing proses penalaran AI. Tidak seperti kaedah tradisional, yang sering melibatkan linear

Pengenalan Tahniah! Anda menjalankan perniagaan yang berjaya. Melalui laman web anda, kempen media sosial, webinar, persidangan, sumber percuma, dan sumber lain, anda mengumpul 5000 ID e -mel setiap hari. Langkah jelas seterusnya adalah

Pengenalan Dalam persekitaran pembangunan perisian pantas hari ini, memastikan prestasi aplikasi yang optimum adalah penting. Memantau metrik masa nyata seperti masa tindak balas, kadar ralat, dan penggunaan sumber dapat membantu utama

"Berapa banyak pengguna yang anda ada?" Dia ditakdirkan. "Saya fikir kali terakhir yang kami katakan ialah 500 juta aktif mingguan, dan ia berkembang dengan pesat," jawab Altman. "Anda memberitahu saya bahawa ia seperti dua kali ganda dalam beberapa minggu sahaja," kata Anderson. "Saya mengatakan bahawa priv

Pengenalan Mistral telah mengeluarkan model multimodal yang pertama, iaitu Pixtral-12B-2409. Model ini dibina atas parameter 12 bilion Mistral, NEMO 12B. Apa yang membezakan model ini? Ia kini boleh mengambil kedua -dua gambar dan Tex

Bayangkan mempunyai pembantu berkuasa AI yang bukan sahaja memberi respons kepada pertanyaan anda tetapi juga mengumpulkan maklumat, melaksanakan tugas, dan juga mengendalikan pelbagai jenis teks, imej, dan kod. Bunyi futuristik? Dalam ini a

Pengenalan Industri kewangan adalah asas kepada mana -mana pembangunan negara, kerana ia memacu pertumbuhan ekonomi dengan memudahkan urus niaga yang cekap dan ketersediaan kredit. The ease with which transactions occur and credit

Pengenalan Data dijana pada kadar yang belum pernah terjadi sebelumnya dari sumber seperti media sosial, urus niaga kewangan, dan platform e-dagang. Mengendalikan aliran maklumat yang berterusan ini adalah satu cabaran, tetapi ia menawarkan


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

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular