Ist die Gesichtserkennung korrekt?
Die Genauigkeit der Gesichtserkennung kann in realen Situationen beeinträchtigt sein, da diese Systeme unter diesen Einstellungen beeinträchtigt werden. Einige der wichtigsten Ursachen für Voreingenommenheit wurden hier zusammengefasst:
- Kontrollierte Umgebung: Algorithmen sind in der Lage, Gesichter erfolgreich zu identifizieren und mit Referenzbildern abzugleichen, die unter kontrollierten Lichtbedingungen mit Qualitätskameras aufgenommen wurden, was eine Genauigkeit von quick 99,97 % ergibt.
- Altern: Die Genauigkeit leidet unter der natürlichen Veränderung der Merkmale im Laufe der Jahre, insbesondere bei Fotos, die mit der Zeitspanne aufgenommen wurden.
- Demografische Verzerrungen: Bei hellerer Haut und männlichen Geschlechtern schneidet das System manchmal tendenziell besser ab und die Fehlerquote ist bei Frauen und farbigen Menschen höher.
- Externe Faktoren: Kameras mit niedriger Auflösung, digitales Rauschen und wechselnde Gesichtsausdrücke wirken sich negativ auf die Leistung aus.
Ist die Gesichtserkennung sicher?
Da Gesichtserkennungssysteme auf einzigartigen biometrischen Mustern basieren, sind Gesichtserkennungssysteme möglicherweise eine der sichersten Identifizierungsarten zwischen den bestehenden Arten der biometrischen Technologie. Die Liveness-Erkennung wiederum garantiert, dass das System nur mit Stay-Benutzern interagiert, und stellt so eine Gegenmaßnahme gegen Spoofing-Angriffe mithilfe von Fotos oder Movies dar.
Dennoch gibt es Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre und des Missbrauchs, beispielsweise der Massenüberwachung, was die Notwendigkeit strenger Regulierungsmechanismen unterstreicht, die im Rahmen ethischer Grundsätze verwaltet werden.
Datenerfassung für das Gesichtserkennungsmodell
Damit das Gesichtserkennungsmodell seine maximale Effizienz entfalten kann, müssen Sie es anhand verschiedener heterogener Datensätze trainieren.
Da die Gesichtsbiometrie von Individual zu Individual unterschiedlich ist, sollte die Gesichtserkennungssoftware in der Lage sein, jedes Gesicht zu lesen, zu identifizieren und zu erkennen. Wenn die Individual außerdem Emotionen zeigt, verändern sich ihre Gesichtskonturen. Die Erkennungssoftware sollte so konzipiert sein, dass sie diese Änderungen berücksichtigen kann.
Eine Lösung besteht darin, Fotos mehrerer Personen aus verschiedenen Teilen der Welt zu empfangen und eine heterogene Datenbank bekannter Gesichter zu erstellen. Idealerweise sollten Sie Fotos aus mehreren Blickwinkeln, Perspektiven und mit unterschiedlichen Gesichtsausdrücken aufnehmen.
Wenn diese Fotos auf eine zentrale Plattform hochgeladen werden und dabei den Ausdruck und die Perspektive klar angeben, entsteht eine effektive Datenbank. Das Qualitätskontrollteam kann diese Fotos dann für schnelle Qualitätsprüfungen sichten. Diese Methode zum Sammeln von Bildern verschiedener Personen kann zu einer Datenbank mit hochwertigen und hocheffizienten Bildern führen.
Würden Sie nicht zustimmen, dass Gesichtserkennungssoftware ohne ein zuverlässiges System zur Erfassung von Gesichtsdaten nicht optimum funktionieren wird?
Die Erfassung von Gesichtsdaten ist die Grundlage für die Leistung jeder Gesichtserkennungssoftware. Es liefert wertvolle Informationen wie die Länge der Nase, die Breite der Stirn, die Kind von Mund, Ohren, Gesicht und vieles mehr. Mithilfe von KI-Trainingsdaten können automatisierte Gesichtserkennungssysteme ein Gesicht in einer großen Menschenmenge in einer sich dynamisch verändernden Umgebung anhand ihrer Gesichtsmerkmale genau identifizieren.
Wenn Sie ein Projekt haben, das einen äußerst zuverlässigen Datensatz erfordert, der Ihnen bei der Entwicklung anspruchsvoller Gesichtserkennungssoftware helfen kann, ist Shaip die richtige Wahl. Wir verfügen über eine umfangreiche Sammlung von Gesichtsdatensätzen, die für die Schulung spezieller Lösungen für verschiedene Projekte optimiert sind.
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