얼굴 인식 시스템은 어떻게 작동하나요?

오늘날 사회에서는 얼굴 인식 시스템이 이미 어디에나 있습니다. 사무실 건물 출입을 위한 출입통제든, 지하철을 탈 때 얼굴을 스캔하든 상관없습니다. 얼굴 인식 시스템은 교통 효율성을 크게 향상시켰으며 매우 발전된 기술입니다. 대중들은 안면인식 시스템이 어떻게 작동하는지 늘 궁금했고, 이를 검은 기술이라고 생각했다. 그러나 실제로는 엄밀히 말하면 수학적 연산에서 확률의 문제일 뿐입니다. 얼굴 인식 시스템의 작동 원리는 주로 다음과 같은 부분으로 구성됩니다.

1. 딥러닝 모델.

얼굴 인식 시스템의 핵심이자 영혼은 딥러닝 신경망 모델입니다. 소위 신경망 모델은 실제로 계산기입니다. 이 계산기에서는 많은 매개변수를 저장하는 블랙박스로 생각할 수 있으며 이러한 매개변수는 자동으로 조정될 수 있습니다. 이 학습 모델은 주로 훈련에 사용됩니다. 훈련의 목적은 사람의 사진 2장을 입력한 후 무한히 1에 가까운 출력 확률을 달성하는 것입니다.

2. 모델 훈련 과정.

학습 모델을 훈련시키는 것은 인간 얼굴의 특징을 기억할 수 있도록 하는 것입니다. 일반적인 접근 방식은 대량의 얼굴 데이터를 사용하고, 레이블이 지정된 데이터를 모델에 넣은 다음, 어떤 사람의 사진이 다른 사람의 사진과 동일한지 알려주는 것입니다. 표시된 것은 최종적으로 수정된 학습 모델의 매개변수입니다. 훈련되지 않은 두 장의 사진을 찍어 입력하면 두 사진이 동일 인물일 확률도 계산할 수 있습니다.

3. 자동 업데이트 시스템.

얼굴 인식 시스템의 중요한 부분은 자체 업데이트하고 학습할 수 있다는 것입니다. 두 장의 사진이 처음으로 동일 인물이라고 판단되면 훈련 세트로 다음을 업데이트합니다. 매개변수를 자체 모델에 포함하므로 이 사람을 기억하는 것과 동일합니다. 이 사람이 나중에 다시 오면 그 사람이 빨리 식별 될 것입니다.

얼굴 인식 시스템은 최근 딥러닝과 컴퓨터 과학 발전의 정점으로 그 원리가 매우 복잡하다.