Le operazioni principali che il Deep Learning deve svolgere per il riconoscimento facciale sono: verifica, acquisizione, identificazione e risultato.

Molte tecniche biometriche vengono utilizzate per l'identificazione umana, come il riconoscimento di firme, impronte digitali, voce, iride, volto e geometria della mano.

Tra queste, la tecnologia di riconoscimento facciale è la più comoda e coerente in assoluto. Questo perché non richiede la collaborazione attiva di una persona.

Sebbene rilevare e riconoscere un ampio database di immagini sia un compito impegnativo, questa applicazione software biometrica funge da sistema di sicurezza affidabile e robusto.

È utilizzata in vari settori, come il sistema di patenti di guida, gli sportelli bancomat, l'autenticazione dei passaporti, le prenotazioni ferroviarie, le piattaforme mobili e altre operazioni di sorveglianza e monitoraggio.

Deep Learning (DL) per il riconoscimento facciale

In realtà, il riconoscimento facciale è in fase di sviluppo dagli anni '60.

Ma solo grazie ai moderni sviluppi della tecnologia digitale e a metodi come l'intelligenza artificiale e l'Internet delle cose, il riconoscimento facciale tramite intelligenza artificiale è ora una tecnologia in forte sviluppo.

Inoltre, diversi fattori, come l'aumento delle preoccupazioni per la sicurezza pubblica e la necessità di metodi di verifica dell'identità più affidabili, hanno contribuito al crescente interesse per il riconoscimento facciale.

Il riconoscimento di pattern, l'analisi del volto, l'apprendimento automatico e il deep learning sono i principali fattori che contribuiscono allo sviluppo di sistemi di riconoscimento facciale.

Un sottoinsieme del ML (machine learning), il DL utilizza algoritmi di ML e una grande quantità di dati per istruire le reti neurali profonde (deep neural network) per una maggiore precisione. Il deep learning apprende tramite una ANN (Artificial Neural Network) ed è quindi considerato più simile a quello umano.

Algoritmi di Deep Learning per software di riconoscimento facciale

Noto anche come Intelligenza Artificiale Biometrica, il riconoscimento facciale rileva e verifica un individuo digitalmente all'interno di un database. Il Deep Learning diventa sempre più accurato con l'accumulazione del database.

Si può dire che funziona come un cervello umano e considera i dati come la sua esperienza nel campo, ma con la massima accuratezza ed efficienza.

Quindi, una volta che l'algoritmo di Deep Learning acquisisce esperienza utilizzando i grandi set di dati passati e nuovi, qualsiasi tecnologia che utilizzi i vantaggi del Deep Learning può fare previsioni affidabili e fornire risposte concrete ai dati in tempo reale.

I dati dell'impronta facciale memorizzati tramite i tratti facciali vengono confrontati dal software di riconoscimento facciale utilizzando algoritmi di Deep Learning.

Crea un'analogia tra l'acquisizione dei dati in tempo reale (immagine digitale) e il database memorizzato per identificare un individuo.

Esistono quattro percorsi principali sottoposti al Deep Learning per il riconoscimento facciale: rilevamento dei tratti facciali, allineamento, incorporamento di strutture matematiche e classificazione e riconoscimento dei volti.

Principali sistemi di apprendimento profondo utilizzati per il riconoscimento facciale

Attualmente, questi sono i quattro sistemi DL riconosciuti che interagiscono con il riconoscimento facciale

• DeepFace
• Serie di sistemi DeepID
• VGGFace
• FaceNet

DeepFace -

Basato sulle reti neurali convoluzionali Deep, DeepFace è un sistema di riconoscimento facciale basato su deep learning. Creato da Facebook, rileva e determina l'identità del volto di un individuo attraverso immagini digitali, con una precisione del 97,35%.

DeepID -

Coniato per la prima volta da Yi Sun nel suo articolo "Deep Learning Face Representation from predicting 10.000 classes", Deep hidden identity for generic object detection, è stato annoverato tra i primi modelli di deep learning per il riconoscimento facciale. DeepID ha raggiunto una precisione superiore a quella umana in un progetto.

VGGFace -

Di Omkar Parkhi, Andrea Vedaldi e Andrew Zisserman del VGG (Visual Geometry Group) di Oxford nel loro articolo "Deep Face Recognition".

L'articolo ha contribuito a comprendere lo sviluppo di un set di dati molto ampio, necessario per addestrare i moderni sistemi di riconoscimento facciale basati su CNN. Il set di dati acquisito viene quindi utilizzato come base per lo sviluppo di CNN profonde per attività di riconoscimento facciale.

FaceNet -

per ottenere risultati all'avanguardia su set di dati standard, FaceNet utilizza una funzione di perdita di triplette per apprendere vettori di punteggio e ottenere risultati migliori nell'estrazione delle caratteristiche e, quindi, nella verifica dell'identità.

Facebook sul Deep Learning per il riconoscimento delle emozioni facciali

Sono stati proposti molti nuovi modelli di deep learning per il riconoscimento facciale. È chiaro che la pratica del deep learning, in particolare delle reti neurali convoluzionali (Deep CNN), è cresciuta nel campo del riconoscimento facciale.

Dopo il rilevamento e il riconoscimento facciale, arriva il Facial Emotion Recognition (FER). Il rilevamento delle espressioni attraverso i sistemi di Face Emotion Recognition si basa sulla geometria, l'aspetto e gli aspetti del viso.

Facebook ha anche acquisito una startup per il rilevamento delle emozioni chiamata FacioMetrics nel 2016.

L'azienda sta utilizzando FacioMetrics anche per migliorare Snapchat, in termini di funzionalità come i selfie e le maschere facciali in realtà aumentata.

Sviluppa software di analisi facciale per applicazioni mobili per aggiungere servizi come controlli basati sui gesti, riconoscere le espressioni facciali ed eseguire azioni correlate, come ad esempio mettere un "mi piace" o un "pollice in su" a ogni sorriso.

Mentre gli algoritmi tradizionali per il riconoscimento facciale sono lineari, i metodi di deep learning utilizzano un percorso a più livelli in una gerarchia di unità di elaborazione per l'estrazione, la trasformazione e il riconoscimento delle caratteristiche.

Con ogni esperienza e apprendimento, l'algoritmo inizia a lavorare sulla creazione di un input statistico finché il risultato non raggiunge un livello di accuratezza accettabile.