Last Updated on July5,2019

얼굴을 인식한 문제를 식별하고 확인하는 사람들에 의해 사진들의 얼굴입니다.

이 작업은 사소에 의해 수행되는 인간을 변화에서 더욱 빛을 때 얼굴에 의해 변경되는 연령이나 방해 액세서리와 얼굴 머리입니다. 그럼에도 불구하고 최근까지 수십 년 동안 도전적인 컴퓨터 비전 문제로 남아 있습니다.

깊은 학습 방법을 활용할 수 있는 아주 큰 데이터의 얼굴과 배우 풍부하고 조밀한 표현의 얼굴을 할 수 있도록,현대적인 모델을 먼저 수행하로서 잘하고 나중에 뛰어나다 얼굴 인식 기능을 하고 있습니다.

이 게시물에서는 얼굴 인식의 문제와 깊은 학습 방법이 초인적 인 성과를 얻을 수있는 방법을 발견하게됩니다.

를 읽은 후,당신은 알게 될 것이다:

• 얼굴을 인식한 문제를 식별하거나 확인하는 사람에서 사진과 동영상입니다.
• 얼굴 인식 과정이 구성되어 있 detection,맞춤,기능 추출 및 인식 작업
• 깊은 학습 모델을 처음 접근 한 다음을 초과하는 인간의 성능에 얼굴 인식 작업입니다.

킥-프로젝트를 시작으로 책은 깊은 학습을 위한 컴퓨터 비전을 포함하여,단계별 튜토리얼 Python 소스 코드 파일에 대한 모든 예입니다.

시작합시다.

개요

이 튜토리얼은 다섯 부분으로 나누어 져 있다;그들은:

1. 얼굴에서의 사진
2. 프로세스의 자동 얼굴 인식
3. 얼굴 감지는 작업
4. 얼굴 인식 작업
5. 깊은 학습을 위해 얼굴을 인식

얼굴에서의 사진

이 종종 필요합을 자동으로 인식하는 사람들에 사진이다.

우리가 사진에서 사람을 자동으로 인식하기를 원할 수있는 많은 이유가 있습니다.

예:

• 리소스에 대한 액세스를 얼굴 인증이라고하는 한 사람으로 제한 할 수 있습니다.
• 우리는 그 사람이 얼굴 확인이라고하는 자신의 ID 와 일치하는지 확인하고 싶을 수 있습니다.
• 우리는 얼굴 식별이라는 얼굴에 이름을 할당 할 수 있습니다.

일반적으로,우리는 이것이 문제의 자동으로”얼굴 인식을”그리고 모두에 적용될 수 있습니다 아직 사진이나 얼굴에서 스트림의 비디오입니다.

인간은이 작업을 매우 쉽게 수행 할 수 있습니다.

우리는 이미지에서 얼굴을 찾아 사람들이 누구인지,그들이 알려지면 의견을 말할 수 있습니다. 우리는 이것을 할 수 있는 아주 잘하는 경우와 같이,사람들은 세은 선글라스,다른 색의 머리는 서로 다른 방향에서,그래서. 우리는 구름에서와 같이 아무 것도없는 곳에서 얼굴을 찾을 수 있도록 이것을 잘 할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고,이것이 어려운 문제를 수행하로 자동적으로 소프트웨어,후에도 60 년 또는 그 이상의 연구이다. 아마도 아주 최근까지.

예를 들어,인지의 얼굴에서 얻은 이미지에는 야외 환경 변화와 조명 그리고/또는 포즈로 남아있는 크게 미해결 문제입니다. 다시 말해,현재의 시스템은 여전히 인간 인식 시스템의 기능에서 멀리 떨어져 있습니다.

—얼굴 인식:문헌 조사,2003.

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프로세스의 자동 얼굴 인식

얼굴 인식에 문제를 식별하거나 확인하는 얼굴에서는 사진입니다.

일반적인 문제의 문의 기계식의 얼굴을 공식화될 수 있습 다음과 같이 여전히 주어진 또는 영상의 이미지를 장면 식별하거나 확인하는 하나 또는 그 이상의 사람들에 현장에서 사용하여 저장된 데이터베이스의 얼굴

얼굴을 인식:을 취급하고 고체상태의 결정체 구조,2003.

얼굴인식은 종종 설명하는 프로세스로 첫 번째 포함한 네 단계;그들은 얼굴 감지,얼굴을 정렬 기능을 추출하고,마지막으로 얼굴을 인식합니다.

1. 얼굴 감지. 이미지에서 하나 이상의 얼굴을 찾아 경계 상자로 표시하십시오.
2. 얼굴 정렬. 면이 지오메트리 및 포토메트릭과 같이 데이터베이스와 일치하도록 정규화합니다.
3. 특징 추출. 인식 작업에 사용할 수 있는 얼굴에서 피처를 추출합니다.
4. 얼굴 인식. 준비된 데이터베이스에서 하나 이상의 알려진 얼굴에 대한 얼굴의 일치를 수행합니다.

주어진 시스템을 수 있는 별도의 모듈에는 프로그램를 위해,각 단계는 전통적으로 경우에,또는 결합할 수 있습니다 일부 또는 모든 단계를 하나의 과정입니다.

도움이 되는 이 과정을 제공하는 책에서”수첩의 얼굴을 인식,”아래에 나와 있습니다.

얼굴 감지 작업

얼굴 감지는 얼굴 인식의 사소한 첫 단계입니다.

이것이 문제의 인식을 필요로 하는 위치에 모두 각각의 얼굴에서 사진을 확인한다(예:위치)과 어느 정도의 얼굴이 지역화(예:경계 상자). 물체 인식 자체는 것은 어려운 문제이지만,이 경우에,그것은 비슷한가 하나만으로 개체의 유형,예를 들어 얼굴,지역화 할 수 있지만,얼굴을 달라질 수 있습 격렬.

인간의 얼굴은 동적 객체와 높은 수준의 다양성에 있는 그것의 모양을 만드는 얼굴 감지기 어려운 문제에 컴퓨터 비전입니다.

—얼굴 감지:조사,2001.

또한,보다 광범위한 얼굴 인식 시스템의 첫 번째 단계이기 때문에 얼굴 감지가 견고해야합니다. 예를 들어 얼굴을 처음 감지 할 수없는 경우 얼굴을 인식 할 수 없습니다. 즉 얼굴 감지되어야 하는 모든 방식으로의 방향,각도,가벼운 수준,헤어 스타일,모자,유리,얼굴에 머리,메이크업,연령,and so on.

시각적으로 프런트-엔드 프로세서,얼굴 감지 시스템을 할 수 있어야 달성하는 작업 관계없이 조명,방향,그리고 카메라의 거리

얼굴 감지:설문조사,2001.

2001 종이라는 제목의”얼굴 감지는:”조사를 제공합 분류의 얼굴 감지할 수 있는 방법에는 크게 두 가지 그룹으로 나누어:

• 기능을 기반으로 합니다.
• 이미지 기반.

기능 기반의 얼굴 인식을 사용하 손으로 만들어진 필터를 검색하고 찾아 얼굴에서 사진을 기반으로 깊은 지식의 도메인에 있습니다. 그들은 매우 빠르게 할 수 있습니다 매우 효과적이면 필터를 매치지만 그들은 실패할 수 있습니다 극적으로 그렇지 않은 경우,예를 들어 그들을 약간 깨지기입니다.

…의 명시적 사용하여 얼굴 지식과에 따라 고전 검색 방법론에서는 낮은 수준의 특징은 파생된 전 지식-따라 분석한다. 피부색 및 얼굴 형상과 같은 얼굴의 명백한 특성은 다른 시스템 수준에서 악용됩니다.

—얼굴 감지:조사,2001.

또는 이미지 기반의 얼굴 검출을 전체적이고 배운다는 방법을 자동으로 찾아추출물에서 얼굴 전체 이미지이다. 신경망은이 클래스의 메소드에 적합합니다.

…일반적인 인식 문제로 얼굴 감지를 해결합니다. 이미지를 기반으로 한 표현의 얼굴에서 예를 들어,2D 배열 강도,직접 분류으로 얼굴을 사용하여 그룹 훈련 알고리즘 없이 기능을 유도하고 분석합니다. 이러한 비교적 새로운 기술은 매핑 및 교육 체계를 통해 시스템에 암시 적으로 얼굴 지식을 통합합니다.

—얼굴 감지:조사,2001.

아마도 지배적인 방법에 대한 얼굴 검출을 사용한 몇 년 동안(사용되었다 많은 카메라에서)설명되었고 2004 년에 종이”라는 제목의 강인한 실시간 객체 검출”라고 캐스케이드 탐지기 또는 단순히”이 있습니다.”

그들의 탐지기라는 발견자,캐스케이드의 순서로 구성되어 간단한 복잡한 얼굴 분류 및을 끌고있다 광범위한 연구 노력이 있습니다. 또한 감지기 캐스케이드는 스마트 폰 및 디지털 카메라와 같은 많은 상용 제품에 배치되었습니다. 는 동안 캐스케이드 탐지기할 수 있는 정확하게 찾아 볼 수직한 얼굴,그들은 자주를 감지하지 못한 얼굴 다른 각도에서,예를 들어,측면 보기나 부분적으로 가려진 얼굴입니다.

—심층 컨볼 루션 신경망을 이용한 다중 뷰 얼굴 감지,2015.

튜토리얼에 대한 깊은 학습에 대한 얼굴 감지 참조:

• 수행하는 방법은 얼굴 감지로 깊은 학습에 Keras

얼굴 인식 작업

의 작업에 얼굴 인식을 광범위하고 맞출 수 있습의 특정 요구 예측 문제입니다.

예를 들어,1995 종이라는 제목의”인간과 기계의 인정을 굴:설문조사,”저자 설명하는 세 가지 얼굴을 인식 작업:

• 얼굴이 매치:가장 일치를 찾을 위해 주어진 얼굴입니다.
• 얼굴 유사성:주어진 얼굴과 가장 유사한 얼굴을 찾습니다.
• 얼굴 변환:주어진 얼굴과 비슷한 새 얼굴을 생성합니다.

들을 요약한다 이러한 세 가지 별도의 작업에 다음과 같다:

일치하는 것이 필요합 후보 일치하는 얼굴 이미지의 일부에서 설정한 얼굴의 이미지를 선택한 시스템입니다. 유사 검색에 필요한 일치된 이미지의 얼굴을 발견되는 유사한 리콜 얼굴이 필요하다는 유사성을 측정하여 사용 승인 시스템 밀접하게 일치 유사성 조치를 인간에 의해 사용되는 변환 응용 프로그램을 필요로 하는 새로운 이미지를 시스템에 의해 만들어진 유사한 인간의 추억의 얼굴입니다.

—얼굴의 인간 및 기계 인식:설문 조사,1995.

2011 년 책에 얼굴 인식을”라는 제목의 핸드북의 얼굴을 인식”을 설명합니다 두 가지 모드에 대한 얼굴인식,로:

• 얼굴 검증. 알려진 정체성에 대한 주어진 얼굴의 일대일 매핑(예:이 사람입니까?).
• 얼굴 식별. 알려진 얼굴의 데이터베이스에 대해 주어진 얼굴에 대한 일대 다 매핑(예:이 사람은 누구입니까?).

얼굴인식 시스템을 식별하는 얼굴에 존재하는 이미지 및 동영상 자동으로 합니다. (1)얼굴 확인(또는 인증)및(2)얼굴 식별(또는 인식)의 두 가지 모드 중 하나 또는 둘 모두에서 작동 할 수 있습니다.

—페이지 1,얼굴 인식 핸드북. 2011.

우리는 문제를 설명할 수 있의 얼굴인식으로 감독자 예측 모델링 작업에 샘플로 입력과 출력이 있습니다.

에서 모든 작업을 입은 사진을 포함하는 적어도 하나의 얼굴을 가능성이 높은 감지한 얼굴되었을 수도 있습 맞춰집니다.

출력에 따라 다양한 유형의 예측에 필요한 작업;예를 들어,

• 그 다음에 바이너리 등 레이블이나 바이너리 등에서 확률의 경우 얼굴을 확인 작업입니다.
• 얼굴 식별 작업에 대한 범주 형 클래스 레이블 또는 확률 집합 일 수 있습니다.
• 유사성 유형 작업의 경우 유사성 메트릭이 될 수 있습니다.

얼굴 인식을위한 딥 러닝

얼굴 인식은 컴퓨터 비전 분야의 활발한 연구 영역으로 남아 있습니다.

아마도 하나의 더 널리 알려진 채택된”기계 학습 방법”얼굴 인식을 설명했에서 1991 종이라는 제목의”얼굴 인식을 사용하여 Eigenfaces.”그들의 방식이라는 단순히”Eigenfaces,”역사에 새로운 이정표를 그것이 놀라운 결과를 달성을 증명의 능력의 간단한 전체적인 접근한다.

얼굴 영상에 기능(“얼굴의 공간”)가 인코딩의 변화 사이에서 알려진 얼굴 이미지입니다. 얼굴 공간에 의해 정의된”eigenfaces”,는 고유 벡터 세트의 얼굴,그들이 반드시 일치하지 않을 격리와 같은 특징이 눈,귀,코

얼굴 인식을 사용하여 Eigenfaces,1991.

2018 종이”라는 제목의 깊은 얼굴을 인식한 설문 조사,”을 제공하는 유약의 상태의 얼굴을 인식한 연구는 지난 30 년의 강조하는 광범위한 경향에서 전체적인 학습 방법(예:Eigenfaces),로컬 손으로 만들 기능 detection,얕은 학습 방법을 마지막으로 깊은 학습 방법은 현재 상태의 예술이다.

전체적인 접근 방식을 지배하는 얼굴 인식을 사회에서 1990 년대. 2000 년대 초,로컬 손으로 만들기술자가되었다 인기있는며,지역 기능을 학습 방법을 소개되었에서 2000 년대 후반. 성과를 지속적으로 향상 약 60%to90%,는 깊은 학습 성능 향상을 99.80%in just three years.

—-깊은 얼굴 인식:설문 조사,2018.

주어진 혁신의 AlexNet2012 년 대한 간단한 문제는 이미지의 분류,거기 질풍의 연구 및 출판물에서 2014 년 및 2015 년에 깊은 학습 방법에 대한 얼굴을 인식합니다. 기능 빠르게 달성한 근-인 수준의 성능을 초과한 인간 수준의 성능 표준에 얼굴 인식 데이터 집합 내에서 삼년 기간에는 놀라운 비율의 개선이 주어진 전에 십년간의 노력입니다.

있는 아마는 네 이정표 시스템에 깊은 학습에 대한 얼굴 인식을 몰고 이러한 혁신,그들은:deepface 은,이 DeepID 시리즈의 시스템 VGGFace 및 FaceNet. 각각에 대해 간단히 살펴 보겠습니다.

DeepFace 는 yaniv Taigman,et al.에 의해 기술 된 깊은 convolutional 신경망에 기초한 시스템이다. Facebook AI Research 및 Tel Aviv 에서. 그것은”DeepFace:Face Verification 에서 인간 수준의 성과에 대한 격차를 좁히는 2014 년 논문에서 설명되었습니다.”그는 아마도 첫 번째 주요 도약을 사용하여 심화 학습한 얼굴 인식을 달성,근처에 인간 수준의 성능 표준 벤치 마크 데이터 집합이 있습니다.

우리의 방법에 도달하는 정확성의 97.35%에 표시 얼굴에서 야생(lfw 에)데이터 집합을 줄이고,오류의 예술의 현재 상태에 의해 이상 27%,밀접하게 접근하고 인간의-수준의 성능을 제공합니다.

—DeepFace:Face Verification 에서 인간 수준의 성과에 대한 격차를 좁히고,2014.

DeepID 또는”Deep hidden IDentity features”는 일련의 시스템(예:DeepID,DeepID2 등)입니다.),먼저 이순신 등에 의해 기술되었다. 그들의 2014 년 논문에서”10,000 클래스를 예측에서 깊은 학습 얼굴 표현.”그들의 시스템은 먼저 설명한 많은 deepface 은 다음과 같이지만,확장되었다 그 이후에 간행물을 모두 지원하는 식별하고 확인하여 작업을 교육을 통해 대조적 손실이다.

키에 도전의 얼굴 인식을 개발하는 것이 효과적인 기능은 표현을 줄이기 위한 내 개인적인 변화면 확대 인터-개인적인 차이점이 있습니다. 얼굴을 식별하는 작업이 증가 inter-개인 변화 그림으로써 DeepID2 기능에서 추출한 다른 정체성,떨어져 있는 동안 얼굴을 확인 작업을 줄일 수 내 개인적인 변화에 의해 당 DeepID2 기능에서 추출한 것과 동일한 id,함께 모두에 필수적인 얼굴을 인식합니다.

—공동 식별-검증에 의한 딥 러닝 페이스 표현,2014.

DeepID 시스템 첫 번째 사이에는 깊은 학습 모델을 달성하기보다 더 좋은 인간의 성과 작업에,예를 들어,DeepID2 달성 99.15%에 표시 얼굴에서 야생(lfw 에)데이터 집합,이는 나보다 인간의 성능 97.53%. FaceNet 및 VGGFace 와 같은 후속 시스템은 이러한 결과에 따라 개선되었습니다.

FaceNet 은 Florian Schroff,et al.에 의해 기술되었다. “페이스 넷”이라는 제목의 2015 년 논문에서 구글에서: 얼굴 인식 및 클러스터링을위한 통합 임베딩.”그들의 시스템은 다음 달성 state-of-the-art 결과를 제시하는 혁신’이라는 삼중소는 허용되는 이미지를 인코딩을 효율적으로 기능으로는 벡터를 허용되 급속한 유사성을 계산 및 매칭을 통해 거리를 계산합니다.

FaceNet,직접 배우 매핑에서 직면 이미지를 콤팩트 유클리드 공간 거리에 직접적으로 대응을 측정하는 얼굴의 유사성이 있습니다. 우리의 방법을 사용하여 깊은 나선형 네트워크는 훈련을 직접을 최적화함 그 자체보다는 중간의 병목 현상을 층으로 이전에 깊은 학습 방법을. 훈련하고,우리가 사용하여 쌍둥이의 대략 정렬 일치/일치하지 않는 얼굴 패치를 이용하여 생성된 소 온라인 삼중광 방법

—FaceNet:통합을 포함한 얼굴을 인식하고 클러스터링,2015.

FaceNet 에 대한 자습서는 다음을 참조하십시오:

• 는 방법을 개발하는 얼굴 인식을 사용하여 시스템 FaceNet 에 Keras

VGGFace(에 대한 더 나은 이름의 부족)에 의해 개발되었 omkar 는 Parkhi,et al. 옥스퍼드의 비주얼 지오메트리 그룹(Vgg)에서”깊은 얼굴 인식”이라는 제목의 2015 년 논문에서 설명되었습니다.”또한 더 나은 조정 모델의 초점이 그들의 작품을 수집하는 방법은 매우 큰 훈련 데이터 집합 및 사용하는 기차에 매우 깊은 CNN 모델 얼굴을 인식할 수 있었을 달성하는 다음 state-of-the-art 에 결과를 표준입니다.

…우리는 아주 큰 규모의 데이터 집합(2.6M 이미지,over2.6K 명)조립될 수 있습의 조합에 의해 자동화와 인간에 반복

—깊은 얼굴인식,2015.

에서는 튜토리얼에 VGGFace 참조하십시오:

• 수행하는 방법에 얼굴 인식을 가진 VGGFace2 에 Keras

지만 이러한 열쇠가 될 수 있습니다 이른 이정표의 분야에서 깊은 학습을 위한 컴퓨터 비전을 진행이 계속되고,많은 혁신에 초점을 맞춘소 기능을 효과적으로 훈련하는 모델이다.

우수한 최신 요약은 2018 년 논문”깊은 얼굴 인식:설문 조사를 참조하십시오.”

추가 읽기

이 섹션에서는 더 많은 리소스에 항목에서 찾고 있다면을 깊이 이동합니다.

책

• 얼굴 인식 핸드북,제 2 판,2011.

얼굴 인식 논문

• 얼굴 인식:문헌 조사,2003.
• 얼굴 감지:설문 조사,2001.
• 얼굴의 인간과 기계 인식:조사,1995.
• 견고한 실시간 물체 감지,2004.
• Eigenfaces 를 사용한 얼굴 인식,1991.

딥 러닝 얼굴 인식 논문

• 딥 얼굴 인식:설문 조사,2018.
• 깊은 얼굴 인식,2015.
• FaceNet:얼굴 인식 및 클러스터링을위한 통합 임베딩,2015.
• DeepFace:Face Verification 에서 인간 수준의 성과에 대한 격차를 좁히십시오.,2014.
• 공동 식별-검증에 의한 딥러닝 얼굴 표현,2014.
• 10,000 클래스를 예측하여 딥러닝 얼굴 표현,2014.
• 딥 컨볼 루션 신경망을 이용한 멀티 뷰 얼굴 감지,2015.
• 얼굴 부분에서 얼굴 감지에 대한 반응:깊은 학습 접근법,2015.
• Gaussianface,2014 로 LFW 에서 인간 수준의 얼굴 검증 성능을 능가합니다.

기사

• 얼굴 인식 시스템,위키 백과.
• 얼굴 인식,위키 백과.
• 얼굴 감지,위키 백과.
• 라는 얼굴 야생에서 데이터 집

요약

이 게시물에,당신은 발견되는 문제의 얼굴을 인식하고 얼마나 깊은 학습 방법을 달성할 수 있는 초인간적인 성능이다.

특별히,당신은 것을 배웠다.

• 얼굴을 인식한 문제를 식별하거나 확인하는 사람에서 사진과 동영상입니다.
• 얼굴 인식 과정이 구성되어 있 detection,맞춤,기능 추출 및 인식 작업
• 깊은 학습 모델을 처음 접근 한 다음을 초과하는 인간의 성능에 얼굴 인식 작업입니다.

질문이 있으십니까?
아래 의견에 귀하의 질문을하고 나는 대답하기 위해 최선을 다할 것입니다.