اقرأ في هذا المقال
- ما هي تقنية التعرف على الوجه؟
- كيف تعمل تقنية التعرف على الوجه؟
- التحديات في اكتشاف الوجه
- تطبيقات على نظام التعرف على الوجه
ما هي تقنية التعرف على الوجه؟
تقنية التعرف على الوجه: هي تقنية قادرة على مطابقة الوجه البشري من صورة أو إطار فيديو مع قاعدة بيانات للوجوه، وتُعَّدُ أحد المقاييس الحيوية التي تستخدم لتحديد الأفراد والمصادقة عليهم بطريقة موثوقة وسريعة من خلال الخصائص البيولوجية الفريدة، ومن الأمثلة على المقاييس الحيوية ما يلي:
1- تقنية التعرف على بصمات الأصابع.
2- تقنية التعرف إلى قزحية العين.
3- التعرف على الصوت.
بالرغم من أن تقنية التعرف إلى قزحية العين وبصمة الأصبع أكثر دقة إلا أن تقنية التعرف على الوجه هي الأكثر انتشاراً واستخداماً لأنها سهلة النشر والتنفيذ، ولا يوجد تفاعل مادي مطلوب من قبل المستخدم.
لقد كانت في البداية شكلاً من أشكال تطبيقات الكومبيوتر فقط، أمّا في الآونة الأخيرة فهي تشهد استخداماً واسعاً في الهواتف المحمولة وأنواع أخرى من التكنولوجيا مثل الروبوتات.
كيف تعمل تقنية التعرف على الوجه؟
يلتقط مستشعر ثنائي أو ثلاثي الأبعاد وجهًا ما (المعلومات التناظرية)، ثم يقوم بتحويلها إلى بيانات رقمية (البيانات) عن طريق تطبيق خوارزمية ثم مقارنة الصورة الملتقطة بتلك الموجودة في قاعدة البيانات. وتتم العملية بدقة متناهية على سبيل المثال:
1- حققت خوارزمية (Gaussian Face) التي طورها باحثون في جامعة هونغ كونغ الصينية في عام 2014 درجات التعرف على الوجه بنسبة 98.52٪ مقارنة بنسبة 97.53٪ التي حققها البشر وذلك تقييم ممتاز.
2- في عام 2014، أعلنت شركة (Facebook) عن برنامج (DeepFake) الخاص بها، والذي يمكنه تحديد ما إذا كان والوجهان المصوران ينتميان لنفس الشخص، بمعدل دقة 97.25٪. عند إجراء نفس الاختبار، أجاب البشر بشكل صحيح في 97.53٪ من الحالات، أو 0.28٪ فقط أفضل من برنامج (Facebook).
3- في يونيو 2015، تقدمت شركة (Google) بشكل أفضل مع (FaceNet)، حيث حققت دقة قياسية جديدة بلغت 99.63٪.
باستخدام شبكة عصبية اصطناعية وخوارزمية جديدة، تمكنت شركة (Mountain View) من ربط وجه بمالكه بنتائج مثالية تقريبًا، تم دمج هذه التقنية في صور (Google) واستخدامها لفرز الصور ووضع علامة عليها تلقائيًا بناءً على الأشخاص الذين تم التعرف عليهم.
التحديات في اكتشاف الوجه:
تكون الخطوة الأولى هي اكتشاف هل يوجد وجوه في الصورة أم لا، وكان هذا التحدي واحد من أهم الموضوعات البحثية في الأعوام القليلة الماضية.
التحديات في كشف الوجه هي الأسباب التي تقلل من الدقة في الكشف عن الوجوه:
1. تعبيرات الوجه الغريبة.
2. الإنسدادات: إخفاء الوجه بأي شيء، قد تكون نظارات، وشاح، يد، الشعر أوالقبعات وغيرهم.
3. شدة الإضاءة.
4. الخلفية المعقدة: وتعني الخلفية المعقدة الكثير من العناصر المعروضة في الصورة.
5. وجود عدد كبير جدًا من الوجوه في الصورة.
6. دقة أقل للصور.
7. المسافة: قد تؤدي المسافة الكبيرة جدًا بين الكاميرا والوجه البشري إلى تقليل عملية اكتشاف الوجوه البشرية في الصورة.
8. اتجاه الوجه: هو وضع الوجه بزاوية معينة.
تطبيقات على نظام التعرف على الوجه:
- النظام التفاعلي بين الحاسوب والإنسان.
2. تسجيل الحضور الحيوي: ويتم عن طريق نظام التعرف على الوجه أو بصمة العين أو اليد.
3. التصوير الفوتوغرافي: تستخدم بعض الكاميرات الرقمية الحديثة تقنية اكتشاف الوجه للتركيز البؤري التلقائي.
4. الأنظمة الأمنية وأنظمة الحماية.
5. المجال الصحي: الكشف عن الأمراض الوراثية مثل متلازمة دي جورج بنسبة نجاح 96.6٪.
6. التسويق: بحيث يتم تثبيت كاميرا ويب في التلفزيون واكتشاف أي وجه يمر، ثم يقوم النظام بجمع معلومات مثل: الجنس والعرق والنطاق العمري للوجه وبناءً عليه يتم تشغيل الإعلانات.
7. التميز بين الألوان: ويمكن الاستفادة منها في تحديد كثافة الإنارة (intensity on dividing by luminance) وغيرها من التطبيقات التي تعتمد على اللون.
