La reconnaissance faciale sur la PI de framboise: l'avenir aujourd'hui

Vous voulez que votre Raspberry Pi à faire quelque chose de cool? L'œil humain peut instantanément identifier les caractéristiques d'un individu qui nous dit beaucoup de choses sur cette personne, à un coup d'œil. En quelques secondes de regarder quelqu'un, vous savez généralement que le sexe, âge approximatif, et la hauteur de la personne, et vous pourriez être en mesure d'identifier qui est la personne (si vous avez rencontré auparavant). Vous formez impressions sur les gens de la façon dont ils regardent, ce qu'ils portent, la façon dont ils se déplacent, et leurs expressions faciales. Le cerveau humain traite toutes ces variables dans une affaire de secondes. Apprendre à un ordinateur pour faire tout cela a été un point focal de la recherche de traitement d'image pendant des décennies.

Traitement de l'image a considérablement évolué. Aujourd'hui, un ordinateur peut identifier les caractéristiques du visage comme les yeux, le nez, les oreilles, et la taille et la forme du visage. Ces mesures faciales (connus sous le nom des données biométriques) forment un identifiant d'empreintes digitales-like qui est unique à chaque individu.

La création de données biométriques du visage est la première étape dans la création complète reconnaissance. La deuxième étape a été d'être capable de faire correspondre les données à une base de données de la biométrie et l'associer à l'identité d'un individu. L'œil humain peut traiter rapidement les caractéristiques du visage, mais le cerveau humain peut stocker seulement quelques centaines de visages de manière fiable. Après un certain temps, nous avons tendance à oublier les noms des personnes et souvent besoin de réapprendre informations sur les personnes. Ordinateurs, d'autre part, excellent dans le stockage et les données correspondantes. Logiciel de reconnaissance faciale a évolué au point où les ordinateurs peuvent traiter une image et faire correspondre contre une base de données de millions de personnes en quelques secondes.

Application de la loi a ouvert la voie avec le développement de systèmes de reconnaissance faciale qui peuvent identifier les criminels contre une liste de surveillance en temps réel. Si vous avez voyagé dans un aéroport récemment, les chances sont, vos données biométriques du visage a été capturé et adapté contre une liste de surveillance.

Avoir vos données biométriques stockées dans une base de données a soulevé des problèmes de confidentialité. Stocker des données biométriques sans le consentement a été un sujet de discussion et de débat pour les groupes de protection des renseignements personnels depuis des années et, dans certains cas, a conduit à la création de politiques visant à protéger l'identité d'une personne. En plus des problèmes de confidentialité, il ya aussi la fraude préoccupations. Avoir votre empreinte faciale adaptée à ce qui est connu sous forme de métadonnées (nom, adresse et numéro de sécurité sociale, par exemple) est un risque majeur de vol d'identité. Afin de lutter contre ce risque, les fournisseurs de logiciels ont créé des algorithmes de chiffrement biométrique pour crypter les données dans la base de données et de fournir également un lien quasi indissoluble entre les données biométriques et les métadonnées.

Plus récemment, la recherche de traitement d'image a fait des progrès qui ouvriront informations contenues dans les images sur Internet. Les moteurs de recherche commencent à être en mesure d'identifier le contenu d'une image et ne pas avoir à compter sur des balises de métadonnées basées sur des textes qui doivent être créés manuellement par le propriétaire de l'image. Utilisation de traitement de l'image, un moteur de recherche peut maintenant rechercher chaque image sur Internet. Grâce à un logiciel de reconnaissance des formes, il peut identifier le contenu d'une image et de créer automatiquement des légendes comme “ enfant de sexe masculin jouant avec un chien dans un parc ”.

Les produits de consommation ont également obtenu sur l'acte. Applications de cellulaires ont été développés pour être en mesure de prendre une photo d'une scène et instantanément correspondre à une base de données de scènes qui peuvent fournir plus d'informations sur ce que vous cherchez à, ainsi que des informations de recouvrement, comme le nom de la rue ou le nom de la boutique, pour exemple.

Cartes électroniques embarqués, comme le Raspberry Pi, ont maintenant la puissance de traitement nécessaire pour traiter les images faciales en temps réel et les faire correspondre contre une liste de surveillance. Cela a fait de l'accessibilité de cette technologie à la disposition des amateurs qui peuvent rapidement construire leurs propres systèmes de traitement d'image en utilisant le Raspberry Pi, une webcam, et un logiciel open-source. Avoir la vision par ordinateur sur un ordinateur aussi petit que le Raspberry Pi réduit considérablement l'empreinte du matériel et ouvre de nouvelles possibilités pour comment cette technologie peut être déployée.

Technologie portable comme des lunettes avec des caméras et des écrans intégrés sont également en train de venir à l'avant. Qui sait? Peut-être un jour, vous serez capable de marcher dans le couloir de bureau et ne pas avoir à se rappeler le nom de la personne qui marche vers vous. Juste en regardant la personne, son nom pourrait apparaître sur l'écran des lunettes de sorte que vous pourriez l'accueillir avec son nom. Peut être “ un jour ” c'est aujourd'hui.