هوش مصنوعی و سیستم های تشخیص چهره

 هوش مصنوعی و سیستم های تشخیص چهره

نویسنده : دکتر نورالدین جعفری هزارانی
ISI 1705121003
IR6364587064880288
Researcher ID 0009-0687-7755
Dr.n.jafary@gmail.com

چکیده

هوش مصنوعی یکی از شاخه های علوم کامپیوتر است که به مطالعه و ساخت ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به انجام وظایفی هستند که به هوش انسانی نیاز دارند. یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه بینایی ماشین است که به مطالعه و تولید ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به درک و پردازش تصاویر و ویدیوها هستند. یکی از زیرشاخه های بینایی ماشین، تشخیص چهره است که به فرایند شناسایی و تایید هویت افراد بر اساس تصاویر چهره آنها می پردازد. تشخیص چهره دارای کاربردهای متعددی در زمینه های مختلف از جمله امنیت، حفاظت از حریم خصوصی، شناسایی بیومتریک، شبکه های اجتماعی، بازاریابی، سرگرمی و غیره است. در این مقاله، ما به معرفی مفاهیم اساسی هوش مصنوعی و تشخیص چهره، روش ها و الگوریتم های مورد استفاده در این زمینه، چالش ها و مشکلات موجود، و راهکارها و پیشنهادهایی برای بهبود عملکرد و کارایی سیستم های تشخیص چهره می پردازیم.

کلمات کلیدی: هوش مصنوعی، تشخیص چهره، بینایی ماشین، الگوریتم، چالش، راهکار

مقدمه

هوش مصنوعی یکی از شاخه های علوم کامپیوتر است که به مطالعه و ساخت ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به انجام وظایفی هستند که به هوش انسانی نیاز دارند. هوش مصنوعی شامل زیرشاخه های مختلفی است که هر یک به بررسی جنبه های مختلف هوش انسانی می پردازند. برخی از زیرشاخه های هوش مصنوعی عبارتند از:

- یادگیری ماشین: به مطالعه و طراحی ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به یادگیری از داده ها و تجربه هستند.
- یادگیری عمیق: یک زیرشاخه از یادگیری ماشین است که به مطالعه و طراحی ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به یادگیری از داده های پیچیده و ساختاریافته نشده هستند.
- بینایی ماشین: به مطالعه و تولید ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به درک و پردازش تصاویر و ویدیوها هستند.
- پردازش زبان طبیعی: به مطالعه و تولید ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به درک و تولید زبان های طبیعی هستند.
- هوش محاسباتی: به مطالعه و تولید ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به حل مسائل پیچیده و بهینه سازی هستند.
- رباتیک: به مطالعه و ساخت ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به انجام حرکات فیزیکی هستند.

یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه بینایی ماشین است که به مطالعه و تولید ماشین ها و برنامه هایی می پردازد که قادر به درک و پردازش تصاویر و ویدیوها هستند. بینایی ماشین شامل زیرشاخه های مختلفی است که هر یک به بررسی مسائل مختلف مربوط به تصاویر و ویدیوها می پردازند. برخی از زیرشاخه های بینایی ماشین عبارتند از:

- تشخیص اشیا: به فرایند شناسایی و محدود کردن اشیا موجود در تصاویر و ویدیوها می پردازد.
- دسته بندی اشیا: به فرایند تعیین نوع و دسته اشیا موجود در تصاویر و ویدیوها می پردازد.
- شناسایی اشیا: به فرایند تعیین هویت و نام اشیا موجود در تصاویر و ویدیوها می پردازد.
- تشخیص چهره : یکی از زیرشاخه های بینایی ماشین است که به فرایند شناسایی و تایید هویت افراد بر اساس تصاویر چهره آنها می پردازد. تشخیص چهره دارای کاربردهای متعددی در زمینه های مختلف از جمله امنیت، حفاظت از حریم خصوصی، شناسایی بیومتریک، شبکه های اجتماعی، بازاریابی، سرگرمی و غیره است. برای مثال، تشخیص چهره می تواند برای باز کردن قفل گوشی های هوشمند، ورود به سیستم های کامپیوتری، شناسایی مظنونان و مجرمان، تشخیص احساسات و خلق و خو، پیشنهاد دوستان و آشنایان، هدف گیری تبلیغاتی، ایجاد افکت های جالب و خنده دار و غیره استفاده شود.

برای انجام تشخیص چهره، معمولا سه مرحله اصلی را طی می کنیم:

- تشخیص: در این مرحله، ما از تصویر ورودی یا ویدیو، تصاویر چهره موجود را جدا و برش می زنیم. برای این کار، می توانیم از روش های مختلفی مانند شبکه های عصبی کانولوشنال، روش های مبتنی بر ویژگی ها، روش های مبتنی بر رنگ و غیره استفاده کنیم.
- توصیف: در این مرحله، ما از تصاویر چهره برش زده شده، نماینده های عددی یا بردارهای ویژگی را استخراج می کنیم. برای این کار، می توانیم از روش های مختلفی مانند شبکه های عصبی کانولوشنال، روش های مبتنی بر هیستوگرام، روش های مبتنی بر الگوها و غیره استفاده کنیم.
- شناسایی: در این مرحله، ما از بردارهای ویژگی استخراج شده، هویت چهره ها را تعیین می کنیم. برای این کار، می توانیم از روش های مختلفی مانند روش های مبتنی بر فاصله، روش های مبتنی بر شباهت، روش های مبتنی بر یادگیری ماشین و غیره استفاده کنیم.

روش ها و الگوریتم های تشخیص چهره

در این بخش، ما به معرفی برخی از روش ها و الگوریتم های مورد استفاده در تشخیص چهره می پردازیم. این روش ها و الگوریتم ها را می توان بر اساس نوع روش تشخیص، توصیف و شناسایی دسته بندی کرد. برخی از روش ها و الگوریتم های معروف عبارتند از:

- روش های مبتنی بر ویژگی ها: این روش ها از ویژگی های هندسی چهره مانند فاصله چشم ها، بینی، دهان و غیره استفاده می کنند تا چهره را تشخیص، توصیف و شناسایی کنند. برای مثال، روش PCA (تجزیه و تحلیل مولفه های اصلی)، روش LDA (تحلیل تمایز خطی)، روش LBP (الگوهای دودویی محلی) و غیره از این دسته هستند.
- روش های مبتنی بر شبکه های عصبی: این روش ها از شبکه های عصبی کانولوشنال استفاده می کنند تا چهره را تشخیص، توصیف و شناسایی کنند. این روش ها معمولا دارای عملکرد بالاتری نسبت به روش های مبتنی بر ویژگی ها هستند. برای مثال، روش VGG-Face، روش FaceNet، روش DeepFace و غیره از این دسته هستند.
- روش های مبتنی بر یادگیری عمیق: این روش ها از یادگیری عمیق استفاده می کنند تا چهره را تشخیص، توصیف و شناسایی کنند. این روش ها معمولا دارای عملکرد بالاتری نسبت به روش های مبتنی بر شبکه های عصبی هستند. برای مثال، روش ArcFace، روش SphereFace، روش CosFace و غیره از این دسته هستند.

چالش ها و مشکلات تشخیص چهره

تشخیص چهره با چالش ها و مشکلات مختلفی روبرو است که می توانند عملکرد و کارایی سیستم های تشخیص چهره را کاهش دهند. برخی از چالش ها و مشکلات تشخیص چهره عبارتند از:

- تغییرات نورپردازی: تغییرات نورپردازی می تواند باعث شود تصاویر چهره تاریک، روشن، سایه دار، پرنور و غیره باشند که می تواند ویژگی های چهره را تغییر دهد و تشخیص چهره را سخت کند.
- تغییرات زاویه و حالت چهره: تغییرات زاویه و حالت چهره می تواند باعث شود تصاویر چهره از جهات مختلف، با انحناهای مختلف، با ابروها، چشم ها، دهان و غیره در حالت های مختلف باشند که می تواند ویژگی های چهره را تغییر دهد و تشخیص چهره را سخت کند.
- تغییرات ظاهری چهره: تغییرات ظاهری چهره می تواند باعث شود تصاویر چهره با آرایش، عینک، کلاه، مو، ریش، زخم و غیره متفاوت باشند که می تواند ویژگی های چهره را تغییر دهد و تشخیص چهره را سخت کند.
- تغییرات بازنمایی چهره: تغییرات بازنمایی چهره می تواند باعث شود تصاویر چهره با کیفیت، اندازه، رزولوشن، رنگ، فیلتر و غیره متفاوت باشند که می تواند ویژگی های چهره را تغییر دهد و تشخیص چهره را سخت کند.
- تشابهات چهره: تشابهات چهره می تواند باعث شود تصاویر چهره افراد مختلف با هم شبیه باشند که می تواند تشخیص چهره را گمراه کند و خطا ایجاد کند.

راهکارها و پیشنهادهای تشخیص چهره

برای رفع چالش ها و مشکلات تشخیص چهره، می توان از راهکارها و پیشنهادهای مختلفی استفاده کرد. برخی از راهکارها و پیشنهادهای تشخیص چهره عبارتند از:... 

مقاله کامل را از پایگاه علمی جهاد دانشگاهی، سیویلیکا، علم نت و سایر سایت های علمی معتبر دانلود کنید.