التعرف على الوجه

كيف تعمل ميزة التعرّف على الوجه

تتضمن عملية التعرّف على الوجه عادةً عدة مراحل رئيسية، مدفوعة بخوارزميات متقدمة، لا سيما تلك التي تعتمد على التعلّم العميق (DL):

1. اكتشاف الوجوه: تتضمن الخطوة الأولى تحديد موقع الوجوه داخل صورة أو إطار فيديو. وغالباً ما يستخدم هذا الأمر تقنيات الكشف عن الوج وه، مع احتمال استخدام نماذج مثل Ultralytics YOLO11 لتحديد المناطق التي تحتوي على وجوه.
2. تحليل الوجه: بمجرد اكتشاف الوجه، يقوم النظام بتحليل بنيته الهندسية وملامحه. يتم تحديد معالم الوجه الرئيسية (العينين والأنف وزوايا الفم)، ويتم حساب القياسات مثل المسافات والزوايا. يمكن أيضًا تحليل الملمس وأنماط البشرة.
3. إنشاء بصمة الوجه: يتم تحويل خصائص الوجه الفريدة إلى رمز رقمي أو متجه، يُعرف باسم بصمة الوجه أو التضمين. يلتقط هذا التمثيل الرياضي السمات المميزة للوجه. تُعد الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مفيدة في تعلم هذه السمات التمييزية.
4. المطابقة: تتم مقارنة بصمة الوجه التي تم إنشاؤها حديثًا بقاعدة بيانات بصمات الوجه المعروفة. إذا تم العثور على تطابق فوق عتبة ثقة معينة، يقوم النظام بالتعرف على الشخص أو التحقق من هويته. غالباً ما يتم قياس الأداء باستخدام مقاييس مثل تلك المحددة في اختبار بائع التعرف على الوجوه (FRVT) الخاص بالمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا والابتكار.

تطبيقات التعرف على الوجه

يتم تطبيق تقنية التعرف على الوجه في العديد من القطاعات:

• الأمن والتحكم في الوصول: يُستخدم للتحقق من الهويات لمنح الوصول إلى المناطق الآمنة أو المباني أو الحسابات الرقمية. كما يُستخدم في أنظمة المراقبة لتحديد الأشخاص المهمين. على سبيل المثال، تستخدمه المطارات لتبسيط إجراءات تسجيل وصول الركاب والفحص الأمني(الذكاء الاصطناعي في إدارة المطارات).
• الإلكترونيات الاستهلاكية: تستخدم العديد من الهواتف الذكية خاصية التعرّف على الوجه لإلغاء قفل الأجهزة (على سبيل المثال، معرف الوجه من Apple) وتأمين التطبيقات.
• وسائل التواصل الاجتماعي: تستخدمها المنصات لاقتراح وضع علامات على الأصدقاء في الصور، والاستفادة من تقنيات مثل DeepFace في فيسبوك.
• البيع بالتجزئة: تستخدمه الشركات لتحليل التركيبة السكانية للعملاء وسلوكهم لتخصيص تجارب التسوق أو لمنع الخسارة(الذكاء الاصطناعي لتجارة التجزئة الأكثر ذكاءً).
• الرعاية الصحية: يساعد في تحديد المرضى لضمان العلاج الصحيح ومنع الأخطاء الطبية، وتبسيط تسجيل المرضى(الذكاء الاصطناعي في حلول الرعاية الصحية).
• إنفاذ القانون: المساعدة في تحديد المشتبه بهم أو الأشخاص المفقودين من خلال مقارنة الصور من مسرح الجريمة أو الأماكن العامة بقواعد البيانات. وغالباً ما ينطوي هذا التطبيق على مناقشات أخلاقية تتعلق بالخصوصية والتحيز الخوارزمي.

التعرف على الوجه مقابل التقنيات المماثلة

من المهم التمييز بين التعرف على الوجه ومهام السيرة الذاتية ذات الصلة:

• التعرّف على الصور: مجال أوسع يركز على تحديد الأشياء أو المشاهد أو الأنشطة داخل الصورة. التعرف على الوجوه هو مجموعة فرعية متخصصة تستهدف تحديد الوجوه البشرية على وجه التحديد للتعرف عليها.
• اكتشاف الكائنات: تتضمن هذه المهمة تحديد الكائنات وتحديد موقعها (غالبًا باستخدام المربعات المحدودة) داخل الصورة. اكتشاف الوجه هو شكل من أشكال اكتشاف الكائنات وعادةً ما يكون الخطوة الأولى في عملية التعرّف على الوجه، لكنه لا يحدد هوية الشخص. تعرف على المزيد حول مهام اكتشاف الكائنات.
• تقدير الوضعية: يركز على تحديد موضع واتجاه نقاط الجسم الرئيسية (المفاصل والمعالم). في حين أنه قد يحلل معالم الوجه، إلا أن هدفه هو فهم الوضعية أو الحركة، وليس الهوية. راجع أمثلة مثل تحسين تقدير النقاط الرئيسية لليد باستخدام Ultralytics YOLO11.
• تحليل المشاعر: يهدف إلى تحديد الحالة العاطفية (سعيدة، حزينة، غاضبة) غالبًا عن طريق تحليل النص أو تعابير الوجه، ولكنه لا يتضمن عادةً تحديد هوية الفرد.

الأدوات والتقنيات

يتضمن تطوير أنظمة التعرف على الوجه ونشرها أدوات وأطر عمل مختلفة:

• الخوارزميات/النماذج: صُممت النماذج المتخصصة مثل FaceNet لتوليد تضمينات الوجه. النماذج العامة للكشف عن الأجسام مثل YOLOv8 أو YOLO11 لمرحلة الكشف الأولي عن الوجوه.
• أطر التعلم العميق: مكتبات مثل PyTorch (راجع موقعPyTorch الرسمي) و TensorFlow (راجع الموقع الرسمي ل TensorFlow ) الأساس لبناء الشبكات العصبية اللازمة وتدريبها.
• مكتبات الرؤية الحاسوبية: تقدم OpenCV مجموعة واسعة من الوظائف لمعالجة الصور وتحليلها، وغالبًا ما تُستخدم بالاقتران مع أطر عمل DL. استكشف الموقع الرسمي OpenCV.
• المنصات والخدمات السحابية: توفر خدمات مثل Amazon Rekognition إمكانات التعرف على الوجه المبنية مسبقاً عبر واجهات برمجة التطبيقات.
• منصات التطوير: توفر منصة Ultralytics HUB منصة لتدريب نماذج الرؤية المخصصة وإدارتها ونشرها، بما في ذلك النماذج التي يُحتمل استخدامها لاكتشاف الوجوه كجزء من نظام أكبر. يمكنك حتى تدريب النماذج باستخدام Google Colab وإدارتها عبر Ultralytics HUB. راجع دليل البدء السريع ل Ultralytics HUB. للحصول على خيارات النشر، راجع دليل خيارات نشر النماذج.