تخطي إلى المحتوى الرئيسي

كيف يعمل التعرف على الوجوه؟

يحوّل التعرف على الوجوه الوجه إلى قائمة أرقام ثابتة الطول تُسمى المتجه، ثم يقيس المسافة بين متجه وآخر. الوجوه التي تنتج أرقاماً متقاربة يُبلَّغ عنها بوصفها الشخص نفسه. ولا تُخزَّن الصورة نفسها ولا تُقارَن في أي مرحلة من هذه العملية.

آخر مراجعة

باختصار

  • يتحول الوجه إلى متجه من الأرقام، والمقارنة عملية حسابية على تلك الأرقام لا على البكسلات.
  • المطابقة هي مسافة أقل من عتبة معينة، وهذه العتبة اختيار وليست حقيقة.
  • خفض العتبة يجد مطابقات حقيقية أكثر ومطابقات خاطئة أكثر، والاثنتان معاً دائماً.
  • البحث في ملايين الوجوه مهمة مختلفة عن مقارنة صورتين، وتُقاس على حدة.
  • تقرأ التقنية البنية الهندسية. وهي لا تعرف اسماً ولا تستطيع تأكيده.

كيف يعمل التعرف على الوجوه خطوة بخطوة؟

يمر التعرف على الوجوه بالخطوات الأربع نفسها أياً كان النظام الذي ينفذه. والخطوة الثالثة وحدها هي التي تتضمن شيئاً متعلَّماً من البيانات، أما البقية فتحضير وحساب.

  • الكشف: يحدد النظام منطقة الصورة التي تحتوي على وجه، ويستبعد الصور التي لا يجد فيها وجهاً.
  • المحاذاة: يُدار الوجه ويُقاس إلى وضع قياسي حتى تصبح صورتان بزاويتين مختلفتين قابلتين للمقارنة.
  • التحويل إلى متجه: يحوّل نموذج مدرَّب الوجهَ المحاذى إلى قائمة أرقام ثابتة الطول، عادة بين 128 و512 رقماً.
  • المقارنة: تُقاس المسافة بين متجهين، والمسافة الأقل من العتبة المختارة يُبلَّغ عنها كمطابقة.

ما هو متجه الوجه وما الذي يحتويه؟

المتجه قائمة أرقام تصف البنية الهندسية التي تعلَّم النموذج اعتبارها دالة على الهوية: النسب والتركيب النسبي للوجه، لا بكسلاته. وهو ليس صورة مضغوطة، ولا يمكن استعادة وجه منه بأي صورة مفيدة. كما أنه غير قابل للقراءة البشرية: لا يقابل أي رقم فيه أنفاً أو عيناً. وفائدته الوحيدة أن صورتين للشخص نفسه تنتجان عادة متجهين متقاربين، بينما لا يحدث ذلك عادة بين شخصين مختلفين.

ما الذي يقرر اعتبار وجهين مطابقين؟

تقرر ذلك عتبة يضبطها مشغّل النظام، ولا تُكتشف من البيانات. وكل عتبة تقايض بين نوعَي الخطأ، ولا يوجد ضبط يزيلهما معاً.

  • العتبة الأكثر صرامة تبلّغ عن مطابقات أقل وتفوّت مزيداً من المطابقات الحقيقية.
  • العتبة الأكثر تساهلاً تلتقط مطابقات حقيقية أكثر وتعيد مزيداً من الغرباء.
  • الضبط الصحيح يعتمد على كلفة كل خطأ، وهي تختلف بين فتح قفل هاتف والبحث في الويب المفتوح.

لماذا البحث في ملايين الوجوه أصعب من مقارنة وجهين؟

إنهما مهمتان مختلفتان وتُقاسان على حدة. مقارنة صورتين تحقُّق، ويُكتب 1:1. والبحث عن وجه في مجموعة كبيرة تعرُّف، ويُكتب 1:N، ولهذا يقيّم المعهد الوطني للمعايير والتقنية كلاً منهما في اختبار منفصل. وكل وجه إضافي في المجموعة فرصة أخرى لأن يقع غريب داخل العتبة، فمعدل خطأ يمكن إهماله في مقارنة واحدة يتوقف عن كونه مهملاً حين تتكرر المقارنة ملايين المرات.

ما الذي يحتاجه التعرف على الوجوه من الصورة؟

دُرِّب النموذج على وجوه استطاع محاذاتها، ولذلك تعتمد الإشارة القابلة للاستخلاص اعتماداً شبه كامل على الصورة المُدخَلة. ومشكلات الجودة ليست خصماً بسيطاً، بل هي التي تحسم النتيجة عادة.

  • ينبغي أن يكون الوجه كبيراً بما يكفي في الإطار لتبقى بنيته بعد الضغط.
  • ينبغي أن يكون متجهاً تقريباً نحو الكاميرا، لأن الزوايا الحادة تخفي البنية التي يعتمد عليها النموذج.
  • ينبغي أن تكون الإضاءة متساوية، لأن ظلاً حاداً على جانب واحد يغيّر ما يقيسه النموذج.
  • وأي شيء يغطي العينين وجسر الأنف يزيل أكثر المناطق إفادة.

ما الفرق بين البحث عن الوجوه ومراقبة الوجوه؟

يتشاركان الرياضيات نفسها ولا يكادان يتشاركان شيئاً غيرها. البحث يقارن صورة تقدّمها أنت بصفحات منشورة بالفعل، ويعيد روابط تلك الصفحات. أما أنظمة المراقبة فتطابق الوجوه مع قائمة مسجَّلة داخل بث كاميرا حي، بصورة مستمرة، ودون أن يقدّم الشخص شيئاً في العادة. وFaceSearch يفعل الأول لا الثاني: يأخذ صورة واحدة مرفوعة، ويبحث في مصادر عامة، ويعيد الصفحات التي يظهر فيها وجه مشابه. وهو غير متصل بأي كاميرا ولا يحتفظ بأي قائمة.

ما الذي لا يستطيع التعرف على الوجوه إخبارك به؟

لا يستطيع إخبارك بهوية الشخص. فهو يبلّغ بأن صورتين متشابهتان هندسياً، وكل ما عدا ذلك — الاسم، والحساب، والادعاء بأن الصورتين لشخص حي واحد — يأتي من الصفحة التي وُجدت فيها المطابقة، لا من النموذج. ومطابقة عالية الثقة على صفحة ذات تعليق خاطئ تبقى إجابة خاطئة، ولهذا فالنتيجة نقطة انطلاق للتحقق وليست خلاصة.

المصادر