So erkennen Sie Gesichter mit der Microsoft Face Cognitive Services API

Gesichtserkennung ist die Identifizierung oder Bestätigung der Identität einer Person anhand ihres Gesichts. Wir Menschen tun das von klein auf und nehmen diesen Prozess fast als selbstverständlich hin. Wir können dies entweder persönlich tun, mit einem Foto, Video oder sogar einem Gemälde oder einer Zeichnung, vorausgesetzt, es ist genau genug. Einen Computer dazu zu bringen, dieselbe Funktion auszuführen, ist jedoch eine immens komplizierte Aufgabe. Um einen echten Erfolg bei der echten Gesichtserkennung zu haben, erfordert die Erkennung bestimmter Gesichter anstelle des Ortes oder Bereichs, in dem sich ein Gesicht befindet, künstliche Intelligenz.

Die Kontroverse um das Erkennen von Gesichtern

Da immer mehr Systeme mit der Fähigkeit zur Gesichtserkennung auf den Markt kamen, begannen die Menschen einige der positiven Vorteile zu erfahren, wie die Möglichkeit, die Identität des Benutzers beim Entsperren eines Smartphones oder beim Ausführen sensibler Aktionen wie dem Zugriff auf eine Banking-App zu überprüfen. Schon bald begannen auch die Strafverfolgungsbehörden zu überlegen, wie auch sie von dieser Technologie profitieren könnten, um gesuchte Kriminelle zu identifizieren oder einen potenziellen Terroristen auf einem überfüllten Flughafen zu entdecken. Terroranschläge zu stoppen und Kriminalität aufzuklären ist natürlich etwas, das wir alle wollen. Wie alle biometrischen Verfahren ist die Gesichtserkennung jedoch keine perfekte Technologie. Das Gesicht verändert sich im Laufe der Zeit viel eher und kann auch absichtlich oder auf andere Weise leicht mit Dingen wie Masken, Hüten und Gesichtsbehaarung verdeckt werden.

So verwenden Sie die MS Azure-Gesichtserkennung

Warum ist Gesichtserkennung weltweit so beliebt?

Andere biometrische Systeme wie Fingerabdrücke und Iris-Scanner können ebenfalls Herausforderungen haben, die ihre Genauigkeit ebenfalls beeinträchtigen, jedoch weniger als die des Gesichts. Trotzdem hat die Gesichtserkennung einige Vorteile, die sie zu einer guten Wahl machen könnten – zum Beispiel ist sie kontaktlos, kann aus großer Entfernung verwendet werden, kann verwendet werden, um Personen von Interesse zu erkennen, auch wenn diese nicht mehr physisch anwesend sind, zum Beispiel über eine Videoaufnahme.

Die Gesichtserkennung ist auch passiv, was bedeutet, dass Sie nicht die Mitarbeit der Personen benötigen, deren Gesichter Sie erkennen. Die Kehrseite davon ist natürlich, dass es von Behörden oder Ländern missbraucht werden kann, um ihre Bürger zu verfolgen, um ihre Rechte zu unterdrücken oder um eine automatisierte und möglicherweise weitreichende Überwachung von Personen aufrechtzuerhalten, die eine Regierung oder Organisation möglicherweise unterdrücken oder unterjochen.

Falsch negative oder positive Aussagen können zu rechtlichen Problemen führen

Ein weiterer Nachteil der Gesichtserkennung ist, dass sie „falsch negativ“ oder „falsch positiv“ sein kann. Falsch-negativ ist die Situation, in der das Gesichtserkennungssystem das übereinstimmende Gesicht aus der Datenbank nicht finden konnte, obwohl die Datenbank ein übereinstimmendes Gesicht hat. Falsch-positiv ist die Situation, in der das System ein Gesicht aus einer Datenbank abgleicht, obwohl die Datenbank kein passendes Gesicht hat. Dies kann von der Technologie abhängen, die von der Gesichtserkennung verwendet wird, aber selbst Organisationen mit erheblichen technischen Ressourcen können dies anscheinend Fehler beim Erkennen machen. Letztendlich liegt es in der Verantwortung des Entwicklers, die geeignete Technologie für den Anwendungsfall der von ihm entwickelten Anwendung auszuwählen und zu verstehen.

Welche Technologie steckt hinter der Gesichtserkennung?

Die Technologie hinter der Gesichtserkennung ist eine mathematische Darstellung des Gesichts. Es verwendet den Augenabstand und die Form des Kinns und vergleicht diese Vorlage dann mit vorhandenen Datensätzen in der Datenbank. Einige Systeme berechnen die Wahrscheinlichkeit des erkannten Gesichts, anstatt eine Übereinstimmung zu finden.

So erkennen Sie Gesichter mit der Microsoft Face Cognitive Services API

Wie verwende ich die Azure-Gesichts-API für die Gesichtserkennung?

Azure ist eine Cloud-Computing-Plattform. Sie sind eine großartige Alternative zu Amazon Web Services. Sie bieten Hunderte von Cloud-Computing-Diensten in vielen Kategorien. Sie haben eine Kategorie für KI und maschinelles Lernen. Es bietet die folgenden KI- und Machine-Learning-Angebote:

  • Maschinelles Lernen
  • Cortex-Zertifikat
  • Computer Vision
  • Gesicht
  • Textanalyse
  • Virtuelle Datenwissenschaftsmaschine – Ubuntu 18.04
  • InteliLiving IoT-Überwachung für ein unabhängiges Leben
  • DataVisor Enterprise ML für Betrug und AML

In diesem Fall verwenden wir die Face API, die es uns ermöglicht, die Gesichtserkennung ohne maschinelles Lernen zu implementieren. Zuerst müssen Sie eine Ressourcengruppe für Ihre Anwendung erstellen. Daher wird jede von der Anwendung verwendete Ressource zusammen in Rechnung gestellt. Erstellen Sie dann eine neue Face-Ressource (in der Kategorie AI + Machine Learning). Merken Sie sich die ausgewählte Region. Gehen Sie dann zu der soeben erstellten Ressource, gehen Sie zu Schlüssel und Endpunkt und kopieren Sie einen der beiden Schlüssel.

Es gibt eine großartige Open-Source-Anwendung, die von Embercardero verwaltet wird, um Ihnen zu zeigen, wie Sie die Azure Face-API mit Ihrer Delphi-Anwendung mithilfe des REST-Clients verwenden. Es ist eine Firemonkey-Anwendung, die für Windows, Mac, iOS und Android kompiliert werden kann. Sie können es von GIT Hub erhalten:

https://github.com/FMXExpress/MicrosoftFacialRecognition

So erkennen Sie Gesichter mit der Microsoft Face Cognitive Services API

Sie müssen nur den API-Schlüssel und die URL ändern, mit der Sie Gesichter erkennen möchten. Parameter bearbeiten von „TRESTRequest“ entsprechend Ihren Parametern.


Stellen Sie mit RAD Studio Delphi und C++ Builder ganz einfach eine Verbindung zu Online-APIs und ähnlichen Ressourcen her. Sie können Laden Sie noch heute eine Testversion herunter und probieren Sie die Gesichtserkennung selbst aus.

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