Как нейросети помогают в распознавании лиц на мобильных устройствах?

Нейросети помогают в распознавании лиц на мобильных устройствах, анализируя и распознавая черты лица пользователя, идентифицируя его личность и выдавая доступ к смартфону. dzen.ru

Процесс распознавания лиц нейросетью включает несколько шагов: trainingdata.ru

1. Обучение модели. trainingdata.ru Нейросеть обучают на больших наборах фотографий лиц людей — реальных или сгенерированных, с разными причёсками, макияжем и выражениями. trainingdata.ru Данные предварительно размечают, чтобы компьютер «видел» индивидуальные особенности: пол, возраст, форму глаз и т. д.. trainingdata.ru
2. Детектирование лиц. trainingdata.ru Чтобы нейросеть могла обработать фотографию, ей нужно понимать, как найти и выделить область лица и его границы. trainingdata.ru Этот шаг обычно реализуется с помощью алгоритмов компьютерного зрения, например каскадов Хаара. trainingdata.ru
3. Извлечение особенностей. trainingdata.ru Когда модель определила границы лица, она извлекает его уникальные особенности. trainingdata.ru Для этого используются алгоритмы свёрточных нейронных сетей (CNN), обученные распознавать черты лица. trainingdata.ru
4. Сравнение с шаблонами. trainingdata.ru На основе извлечённых особенностей модель сравнивает распознаваемое лицо с имеющейся базой данных. trainingdata.ru
5. Идентификация. trainingdata.ru Выдает ответ, кто именно изображён на фотографии, и принимает решение. trainingdata.ru

Для повышения точности распознавания и уменьшения ошибок могут быть добавлены дополнительные шаги. trainingdata.ru Например, тренировочный набор данных с изменением угла съёмки, освещения, с добавленными шумами. trainingdata.ru

Распознавание лиц в мобильных устройствах широко используется в качестве метода аутентификации для различных типов систем и приложений, включая устройства блокировки экрана, подписку на услуги, электронные платежи и т. д.. dzen.ru