인간 뇌가하는 방식과 유사한 방식으로 얼굴을 인식 할 수있는 새로운 기계 학습 시스템이 개발되었습니다. "Deepface"라고 불리는이 시스템은 토론토 대학과 Google의 연구원들이 개발했습니다.
Deepface는 인간의 뇌에서 영감을 얻은 인공 신경 네트워크의 한 유형 인 Deep Neural Network를 사용합니다. 네트워크는 얼굴 이미지의 대규모 데이터베이스에 대해 교육을 받았으며 모든면에 공통적 인 기능을 식별하는 법을 배웁니다. 이러한 특징에는 얼굴 모양, 눈, 코 및 입의 위치 및 피부의 질감이 포함됩니다.
네트워크가 훈련되면 새로운 이미지에서 얼굴을 인식하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 위해 네트워크는 단순히 새 이미지를 데이터베이스의 이미지와 비교하고 가장 가까운 일치를 찾습니다. 이 시스템은 매우 정확하며 부분적으로 가려 지거나 다른 각도에서 가져온 얼굴을 인식 할 수도 있습니다.
Deepface의 개발은 컴퓨터 비전 분야에서 상당한 돌파구입니다. 그것은 뇌가 얼굴을 인식하는 방법에 대한 우리의 이해에있어 큰 발전을 나타냅니다. 얼굴 인식 소프트웨어, 보안 시스템 및 의료 이미징과 같은 광범위한 응용 분야를 혁신 할 수있는 잠재력이 있습니다.
Deepface의 작동 방식
Deepface는 깊은 신경망을 사용하여 모든면에 공통적 인 기능을 배우는 작업을 수행합니다. 네트워크는 상호 연결된 노드의 여러 계층으로 구성되며 각 레이어는 다른 기능 세트를 식별하는 법을 배웁니다. 첫 번째 층은 얼굴 모양과 눈, 코 및 입의 위치와 같은 얼굴의 기본 특징을 식별하는 법을 배웁니다. 두 번째 층은 피부의 질감과 눈썹 모양과 같은 더 복잡한 특징을 식별하는 법을 배웁니다. 세 번째 층은 얼굴의 표현과 시선의 방향과 같은 훨씬 더 복잡한 특징을 식별하는 법을 배웁니다.
데이터가 네트워크의 모든 계층을 통과 할 때까지 모든면에 공통적 인 모든 기능을 식별하는 법을 배웠습니다. 이를 통해 네트워크는 부분적으로 가려 지거나 다른 각도에서 가져 오더라도 새로운 이미지에서면을 인식 할 수 있습니다.
Deepface의 적용
Deepface는 다음과 같은 광범위한 응용 분야에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다.
* 얼굴 인식 소프트웨어 : Deepface는 기존 시스템보다 정확하고 신뢰할 수있는 얼굴 인식 소프트웨어를 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 보안 시스템, 액세스 제어 및 법 집행과 같은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.
* 보안 시스템 : Deepface는 건물이나 지역에서 사람들의 움직임을 추적 할 수있는 보안 시스템을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 무단 접근을 방지하고 범죄를 저지하며 사람과 재산을 보호하는 데 사용될 수 있습니다.
* 의료 영상 : Deepface는 의사가 질병 및 상태를 진단하는 데 도움이되는 의료 영상 시스템을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 심해는 피부암, 안과 질환 및 기타 상태를 식별하는 데 사용될 수 있습니다.
* 가상 현실 : Deepface는 현실적이고 몰입 형 경험을 만들 수있는 가상 현실 시스템을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, Deepface는 가상 현실 게임, 시뮬레이션 및 교육 프로그램을 만드는 데 사용될 수 있습니다.
Deepface의 잠재적 응용은 끝이 없습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 우리는 광범위한 산업과 응용 분야에 혁명을 일으킬 것으로 기대할 수 있습니다.
