تشخیص چهره با متلب چیست و چگونه کار میکند؟+کد رایا پروژه

تنها ایراد هوش مصنوعی Deep Swap را می‌توان عدم وجود پلن رایگان یا آزمایشی دانست و برای استفاده از آن، باید اشتراک پریمیوم خریداری کنید. برنامه زائو، یکی اپلیکیشن موبایل چینی است که به عنوان یک برنامه هوش مصنوعی تغییر چهره مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از ZAO می‌توانید صورت خود را با صورت افراد مشهور و بازیگران جایگزین کنید و ویدیوهای خلاقانه‌ای تولید کنید. این نرم افزار پیشرفت زیادی در فناوری DeepFake داشته و به خوبی حرکات صورت را با چهره جدید سازگار می‌کند. البته این برنامه به دلایل مختلف دارای محدودیت‌هایی شده که در استفاده عادی، نمی‌توان متوجه آنها شد و تاثیری در استفاده از آن نداشته‌اند.

ما در سبزلرن، توی سفر به دنیای برنامه نویسی کنارت هستیم تا باهم رشد کنیم و از نتیجه زحمات مون لذت ببریم. و قصد داریم تا با مفاهیم کلیدی، نحوه عملکرد، مزایا و معایب و کاربردهای این سیستم‌ها آشنا می‌شویم . تابع فهرستی از مستطیل‌ها که معتقد است چهره درون آنها وجود دارد را باز می‌گرداند. با نوشتن تست‌های کوچک و هدفمند، می‌توان اطمینان حاصل کرد که هر بخش... Jupyter Notebook یک ابزار قدرتمند برای علم داده است که به شما امکان می‌دهد کدهای پایتون را به‌طور تعاملی نوشته و اجرا کنید....

در نهایت، پس از اینکه سیستم خود را ساختید، می‌توانید آن را خروجی بگیرید و در پروژه‌های مختلف استفاده کنید. این سیستم می‌تواند در پروژه‌های امنیتی، اپلیکیشن‌های موبایل و بسیاری از موارد دیگر به کار رود. اگر یک چشم بسته تشخیص داده شود، آنگاه پیش بینی می شود هر دو چشم بسته باشد و یک ‘۰’ به سابقه وضعیت چشم اضافه می شود. درنهایت در خط ۱۱۰ از تابع isBlinking ()  برای تشخیص پلک زدن استفاده می شود و اگر فرد پلک بزند، نامش نمایش داده می شود. در اینجا یک راهنمای ساده برای ساخت سیستم پیشنهادگر با پایتون و کتابخانه‌های محبوب مانند Pandas و Scikit-learn ارائه می‌شود.

در واقع، پردازش تصویر به طیف گسترده‌ای از عملیات اشاره دارد، از جمله بهبود تصاویر، فشرده‌سازی، تشخیص اشیا و الگوها. تشخیص چهره یکی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین بخش‌های پردازش تصویر است که به‌طور خاص بر شناسایی و تحلیل ویژگی‌های چهره در تصاویر تمرکز دارد. در سال‌های اخیر، فناوری تشخیص چهره به یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین شاخه‌های هوش مصنوعی (Artificial intelligence) و یادگیری ماشین (Machine Learning) تبدیل شده است. این فناوری که به طور خاص به شناسایی و تأیید هویت افراد از طریق تحلیل ویژگی‌های چهره می‌پردازد، در بسیاری از زمینه‌ها از جمله امنیت، بازاریابی، بهداشت و حتی زندگی روزمره نقش چشم‌گیری دارد. اما در شناسایی چهره، برنامه علاوه بر یافتن چهره‌ها، می‌تواند تشخیص دهد که هر چهره به کدام فرد تعلق دارد.

CNN-ها انواع خاصی از شبکه‌های عصبی برای پردازش داده‌ها با فناوری شبه grid هستند. تعداد زیادی برنامه تغییر چهره با هوش مصنوعی در دنیا وجود دارد و روز به روز، به تعداد آنها افزوده می‌شود. برای انتخاب بهترین مورد، باید چند نکته را به یاد داشته باشید. در مجموع، تشخیص چهره با تکیه بر کاربردهای یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر، در صنایع مختلف نقش مهمی در بهبود امنیت، کارایی و تجربه کاربری ایفا کرده و به سرعت در حال پیشرفت است. سیستم‌های تشخیص چهره قادر به شناسایی افراد از فاصله دور و در میان جمعیت خواهند بود. بردارهای ویژگی استخراج شده از تصویر ورودی با بردارهای مربوط به چهره‌های موجود در پایگاه داده مقایسه می‌شوند.

تصاویر چهره قبل از استفاده در سیستم تشخیص چهره باید پیش پردازش شوند. از جمله عملیات پیش پردازش می‌توان به تنظیم روشنایی و کنتراست، کاهش نویز و افزایش وضوح اشاره کرد. تو این مقاله قرار هست از نحوه عملکرد برنامه های شناسایی چهره به صورت خلاصه و با زبانی خیلی ساده، بنویسم. در ادامه سرویس تشخیص و شناسایی چهره سایت Hibrainy رو به صورت آنلاین آزمایش خواهیم کرد. تشخیص اشیا در تصاویر با پیش‌پردازش تصویر آغاز می‌شود، که شامل تغییر اندازه، کاهش نویز و افزایش وضوح است تا کیفیت تصویر بهبود یابد و دقت تشخیص افزایش پیدا کند.

با شروع خط ۹۲، قسمت چشم استخراج می شود و مدل آموزش دیده پیش بینی می کند که آیا چشم ها بسته هستند یا نه. در خطوط ۴-۲ یک فریم را از جریان وبکم می گیریم و برای سرعت بخشیدن به محاسبات، اندازه آن را تغییر می دهیم. در خط ۱۰ چهره ها را از فریم تشخیص می دهیم ، سپس در خط ۲۱ ، آن ها را در یک بردار -d128 کد می کنیم. در خط ۳۸-۲۳ این بردار را با کدنگاری چهره های تعریف شده مقایسه می کنیم و با شمارش تعداد موارد منطبق، نام شخص را تعیین می کنیم. موردی که بیشترین تعداد منطبق و همخوان را داشته باشد انتخاب می شود.

ابزار Fotor AI Face Generator یکی از ابزارهای این سایت است که با دریافت اطلاعاتی نظیر رنگ پوست، جنسیت، مدل لباس، سن ومدل مو، تصاویری منحصر به فرد را ایجاد می‌کند. همچنین می‌توانید با استفاده از این سایت هوش مصنوعی چهره آینده، یکی از تصاویر خود را آپلود کنید تا نسخه‌ای از چهره پیر شده شما را طراحی و نمایش دهد. تا اینجا تلاش کردیم شما را با بهترین برنامه‌های تغییر چهره با هوش مصنوعی آشنا کنیم و چند مورد از بهترین آنها را معرفی کردیم. برای اینکه بتوانید کارهای حرفه‌تر و بهتری انجام دهید، می‌توانید از سایت‌های هوش مصنوعی چهره نیز استفاده کنید. متلب، زبان برنامه‌نویسی قدرتمند، ابزاری عالی برای پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص چهره ارائه می‌دهد.

کاربردهای زیادی در زمینه فناوری تشخیص چهره در زمینه نظارت و احراز هویت وجود دارد. احتمالا چالش‌ها و ویدیوهای زیادی را در شبکه‌های اجتماعی مشاهده کرده‌اید که در آن، فرد با انجام یک حرکت یا عمل خاص، می‌تواند چهره خود را تغییر داده و شبیه به فرد دیگر یا یکی از افراد معروف کند. حتی در موارد دیگری، این افراد چهره‌ای از آینده خود را به نمایش می‌گذاشتند. انجام این کارها با استفاده از ابزارهای ویرایش ویدیو، بسیار زمان‌بر و پرهزینه است؛ اما با استفاده از هوش مصنوعی چهره ساز، این کار در کمتر از چند دقیقه انجام می‌شود. در ادامه در وبلاگ سبزلرن، به معرفی بهترین ابزارهای هوش مصنوعی چهره می‌پردازیم که شامل برنامه تغییر چهره موبایلی و ابزارهای تحت وب است.

ابزارهای هوش مصنوعی، تبدیل به وسیله‌ای برای بروز خلاقیت‌ها و ایجاد محتواهای سرگرم کننده در شبکه‌های اجتماعی شده است. استفاده از این ابزارها هیچگونه مانع قانونی ندارد؛ تا جایی که بحث اخلاقیات و یا محتواهای جعلی به میان نیاید! شما می‌توانید برای تولید ویدیوهای طنز یا محتواهای خود، از انواع هوش مصنوعی چهره ساز یا تغییر دهنده چهره استفاده کنید. این سایت، به صورت خاص به عنوان یک هوش مصنوعی برای تغییر چهره ساخته شده و می‌توان با استفاده از آن، هر نوع بلایی بر سر چهره‌ها در تصاویر و ویدیوها آورد! علاوه بر این، در سایت Face Swapper می‌توانید لباس‌ها و جنسیت افراد را نیز تغییر داده و خروجی را به صورت رایگان دانلود کنید.

ساخت این سیستم‌ها، نیازمند تسلط بر ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی است که در صورتی که به‌درستی آموزش داده شود، می‌تواند قابلیت‌های متنوع و بی‌نظیری به پروژه‌های شما اضافه کند. تشخیص اشیا در تصاویر و فناوری تشخیص چهره با یکدیگر ارتباط نزدیکی دارند، زیرا هر دو از تکنیک‌های پردازش تصویر و هوش مصنوعی برای شناسایی و تحلیل الگوها و ویژگی‌ها استفاده می‌کنند. در واقع، تشخیص چهره نوع خاصی از تشخیص اشیا است که به‌طور اختصاصی برای شناسایی چهره‌های انسان در تصاویر طراحی شده است. تشخیص چهره با استفاده از هوش مصنوعی یکی از پیشرفته‌ترین و پرکاربردترین تکنولوژی‌ها در حوزه امنیت، نظارت و حتی سرگرمی است. در این مقاله، قصد داریم مراحل ساخت یک سیستم تشخیص چهره با هوش مصنوعی را از ابتدا تا انتها به شما آموزش دهیم و نشان دهیم چگونه می‌توانید این سیستم را برای اپلیکیشن‌های مختلف پیاده‌سازی و استفاده کنید. این دوره‌ها با تمرکز بر آموزش عملی و پروژه‌محور طراحی شده‌اند تا دانشجویان پس از اتمام دوره بتوانند مهارت‌های خود را در پروژه‌های واقعی به‌کار گیرند.

از آنجایی که چهره‌ها بسیار پیچیده هستند، تشخیص همسان بودن یا نبودن چهره کار آسانی نیست. این الگوریتم‌ها را می‌توان برای تشخیص و شناسایی چهره‌ها، اشیاء، ردیابی اجسام متحرک در یک ویدیو یا در یک تصویر، دنبال کردن حرکات چشم و غیره استفاده کرد. گوشی همراه و لپ تاپاپل اولین شرکتی است که ویژگی‌های پیشرفته تکنیک‌های شناسایی چهره و احراز هویت را عرضه کرد. این کار بسیار ساده است، فقط کافی است گوشی همراه خود را در جلوی صورت خود نگه دارید و بدین ترتیب به برنامه‌های تلفن همراه دسترسی پیدا کنید. پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن بر روی تصاویر جدید مورد ارزیابی قرار گیرد.

با اینکه الگوریتم‌های مختلف تشخیص چهره در دسترس هستند، اکثر برنامه‌ها از تشخیص لبه یا تشخیص چشم برای مکان‌یابی چهره استفاده می‌کنند. یکی از مهم‌ترین کاربردهای این فناوری در سیستم‌های امنیتی است که برای نظارت، شناسایی مجرمان و کنترل دسترسی به فضاهای محافظت‌شده استفاده می‌شود. همچنین در صنایع سرگرمی به کمک فناوری‌های موشن کپچر برای تولید انیمیشن‌های واقع‌گرایانه در فیلم‌ها و بازی‌های ویدئویی استفاده می‌شود. در گوشی‌های هوشمند نیز این فناوری به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به رمز عبور، از طریق چهره خود دستگاه را باز کنند. علاوه بر این، کاربردهای بازاریابی و پزشکی نیز از تشخیص چهره برای تحلیل احساسات و بهبود تجربه کاربر بهره می‌برند.

یادگیری ماشین از تجربیات قبلی برای بهبود عملکرد سیستم‌های تشخیص چهره استفاده می‌کند. این روش‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی پیشرفته‌تری مانند شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و شبکه‌های بازگشتی (RNN)، در تشخیص چهره به کار می‌روند. این مدل‌ها می‌توانند ویژگی‌های چهره را با دقت بیشتری شبیه‌سازی و تحلیل کنند، به ویژه در شرایطی که داده‌های نایاب یا دشواری وجود دارد. مورد دوم، بحث حریم خصوصی و اخلاق مداری در استفاده از این ابزارها است. بهتر است از چهره افراد دیگر استفاده نکرده و یا تصاویر ساخته شده توسط هوش مصنوعی را برای کاربردهای غیراخلاقی مورداستفاده قرار ندهید.

مشخصات مکانی شامل نقطه عرضی (x) و نقطه طولی (y) که موقعیت را نشان می‌دهد و اندازه عرض (w) و اندازه طول (h) که ابعاد چهره را نشان می‌دهد، می‌باشد. زمانی که ناحیه مناسبی به وسیله یک مستطیل شناسایی می‌شود، اجرای پنجره روی نواحی مختلف چهره بی‌فایده خواهد بود. قبل از هرچیز، بیایید کمی درباره این برنامه‌ها و اینکه چگونه کار می‌کنند، صحبت کنیم. این قابلیت در بازاریابی و تبلیغات، خدمات مشتری و طراحی رابط کاربری کاربرد دارد. این قابلیت در مبارزه با جرم و جنایت، کنترل مرزها و جستجوی افراد گمشده کاربرد دارد.

الگوریتم HOG در محیط‌های کم‌نور عملکرد بهتری نسبت به الگوریتم Viola-Jones دارد. این الگوریتم یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌ها برای تشخیص چهره است. الگوریتم Viola-Jones بر اساس ویژگی‌های هندسی چهره مانند چشم‌ها، بینی و دهان عمل می‌کند. ️ متلب از الگوریتم‌های مختلفی مانند Viola-Jones و HOG برای این کار استفاده می‌کند. فاصله بین چشم‌ها، شکل بینی، انحنای لب‌ها و … جزئیاتی هستند که مغز ما به طور ذاتی برای شناسایی افراد از آنها استفاده می‌کند.

الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری در تشخیص چهره، استخراج ویژگی و تجزیه و تحلیل رفتار نقش کلیدی دارند. شبکه‌های عصبی عمیق از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند و در تشخیص چهره با دقت بالا کاربرد دارند. SVM از یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی تصاویر چهره استفاده می‌کند. آگاه باشید با توجه به اینکه این الگوریتم مبتنی بر یادگیری ماشین است. امیدوارم از مقاله تشخیص چهره توسط پایتون بهره کامل را برده باشید.

در این مقاله، سعی داریم تا نگاهی تخصصی به دنیای بینایی ماشین و تشخیص چهره با متلب بندازیم. ما در موسسه آموزشی فرهنگ نوین مفتخریم که به روزترین و کاربردی‌ترین آموزش‌های هوش مصنوعی را با بهره‌گیری از تکنولوژی‌های روز دنیا ارائه می‌دهیم. همچنین، تیم پشتیبانی و مشاوره تحصیلی ما همیشه آماده است تا شما را در مسیر یادگیری و توسعه حرفه‌ای‌تان راهنمایی کند. سایت Deep Swap تعدادی ابزار قدرتمند مبتنی بر هوش مصنوعی برای ویرایش تصاویر، ویدیوها و حتی فایل‌های Gif ارائه می‌دهد. ابزار Face Swap این سایت، دارای توانایی فوق العاده و دقت بسیار بالایی برای تغییر چهره افراد درون تصویر است که می‌توانید از آن به سادگی استفاده کنید.

مجموعه آموزشی پی استور، یکی از قدیمی‌ترین وب سایت‌های آموزشی ایران است که بیش از یک دهه از فعالیت آن سپری می‌ شود. فعالیت این مجموعه، در قالب ارائه دوره‌های آموزشی، فیلم آموزش، سورس کد و پاورپوینت آماده به عنوان ابزارهای آموزشی و کمک آموزشی می‌باشد. در خط اول پکیج‌ مورد نیاز را وارد کرده و در خط دوم آدرس عکس دلخواه خود و در خط سوم مسیر فایل XML دانلود شده را وارد می‌کنیم. ویژگی‌های استخراج شده، توزیع‌ها (هیستوگرام‌ها)-ی جهت‌گیری گرادیان‌ها (یا گرادیان‌های جهت‌دار) از تصویر هستند. گرادیان‌ها عموماً در بخش‌های لبه و گوشه، مقادیر بالایی دارند و بدین ترتیب به ما امکان می‌دهند که آن نواحی را تشخیص دهیم.

این کار آبشار چهره را به حافظه انتقال می‌دهد و آماده به کار می‌کند. به خاطر داشته باشید که آبشار تنها یک فایل XML است که شامل داده‌هایی برای تشخیص چهره است. مزیت این روش این است که بخش عظیمی از تصویر پاسخی منفی در مراحل اولیه خواهند داد که در نتیجه الگوریتم زمان خود را برای آزمون تمامی ۶۰۰۰ ویژگی بر روی تصویر تلف نخواهد کرد. به جای زمان بری حدود ساعت‌ها، تشخیص چهره می‌تواند به لحظه صورت پذیرد. به عنوان یک یادآوری، هدف تشخیص یک الگوی چشم باز-بسته-باز در یک لحظه است. ما یک شبکه عصبی کانولوشنی را آموزش دادیم تا کلاسه بندی کند که آیا چشم بسته است یا باز.

آخرین روش که در این مقاله برای تشخیص چهره بررسی می‌کنیم مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) است. برای پیاده‌سازی این روش از نتایج این مقاله (+) در مورد شناسایی شیء (Max-Margin (MMOD بهره جسته‌ایم. تشخیص چهره با شناسایی افراد توسط روش‌های خروجی باکیفیت، نیاز آن‌ها را برآورده می‌کند. تحقیقات بزرگی در این زمینه انجام شده و با کمک این تکنیک‌ها به پیشرفت‌های زیادی دست ‌یافته‌اند. در ادامه، محبوب‌ترین برنامه‌های موبایلی هوش مصنوعی چهره را معرفی کرده و نگاهی به ویژگی‌های هرکدام خواهیم داشت. با استفاده از دوربین‌های مداربسته و سیستم‌های تشخیص چهره می‌توان افراد را در مکان‌های عمومی مانند خیابان‌ها، فرودگاه‌ها و مراکز خرید شناسایی کرد.

آینده تشخیص چهره با توجه به پیشرفت‌های مداوم در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، کاربردهای گسترده‌ای دارد. در حوزه امنیت، انتظار می‌رود تشخیص چهره به عنوان یک ابزار قوی‌تر برای احراز هویت و تأمین امنیت در سیستم‌های نظارتی، بانک‌ها، و فضاهای عمومی مورد استفاده قرار گیرد. این فناوری می‌تواند برای تشخیص هویت افراد در زمان واقعی، افزایش امنیت سایبری، و جلوگیری از تقلب در امور مالی نقش مؤثرتری ایفا کند. همچنین، پیشرفت‌های آتی در پردازش تصاویر و بهبود الگوریتم‌های تشخیص چهره می‌تواند دقت و کارایی این سیستم‌ها را افزایش دهد. تشخیص چهره یکی از جذاب‌ترین و پرکاربردترین حوزه‌های بینایی ماشین است. کتابخانه OpenCV، که یکی از معروف‌ترین کتابخانه‌ها برای پردازش تصویر در پایتون است، به شما اجازه می‌دهد با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته به راحتی سیستم‌های تشخیص چهره بسازید.

دومین پیاده‌سازی محبوب برای تشخیص چهره از سوی Dlib ارائه شده و از مفهومی به نام هیستوگرام گرادیان‌های جهت‌دار (HOG) بهره می‌گیرد. در این بخش به پیاده‌سازی روش اصلی پیشنهاد شده در مقاله Dalal و Triggs (+) می‌پردازیم. باید بدانید که مستطیل‌ها عملاً ویژگی‌های کاملاً ساده‌ای هستند، اما اهمیت زیادی در تشخیص چهره دارند. فیلترهای Steerable هنگامی که با مسائل پیچیده سر و کار داریم، انعطاف‌پذیری بیشتری دارند. این شبکه‌ها می‌توانند ویژگی‌های پیچیده چهره را از تصاویر و ویدیوها استخراج کنند.

فناوری تشخیص چهره با کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های امنیت، پزشکی، سرگرمی و بازاریابی، به یکی از ابزارهای مؤثر و قابل اعتماد تبدیل شده است. استفاده از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی به این فناوری دقت و سرعت بالاتری بخشیده است. اما چالش‌هایی مانند مسائل مربوط به حریم خصوصی و کاهش دقت در شرایط نوری ضعیف و زاویه‌های نامناسب همچنان وجود دارد. این فناوری در بینایی کامپیوتر نقشی حیاتی در بهبود تجربه‌های واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) ایفا می‌کند. در AR، این فناوری امکان شناسایی و دنبال کردن حرکات و حالات چهره افراد را فراهم می‌کند و از این طریق، تعاملات کاربر با محیط دیجیتال به‌صورت شخصی‌تر و طبیعی‌تر به نظر می‌رسد.