Microsoft Face Cognitive ServicesAPIを使用して顔を認識する方法

顔認識とは、顔を使用している人の身元を特定または確認することです。それは私たち人間が非常に幼い頃から行っていることであり、私たちはそのプロセスをほぼ当然のことと考えています。これは、写真、ビデオ、または絵画や描画を使用して、十分に正確であると仮定して、直接行うことができます。ただし、コンピューターに同じ機能を実行させることは、非常に複雑な作業です。真の顔認識で真の成功を収めるためには、顔が配置されている場所や領域を認識するだけでなく、特定の顔を識別するための人工知能が必要です。

そこで、 ネイティブWindows開発 によって構築されたMicrosoft Cognitive Services APIです。これにより顔認識を行う方法を見ていきましょう。

顔認識に関する論争

人々の顔を認識する機能を備えたシステムが市場に参入するにつれて、スマートフォンのロックを解除するときや銀行のアプリにアクセスするなどの機密性の高いアクションを実行するときにユーザーの身元を確認できるなど、いくつかのプラスのメリットを体験し始めました。 。やがて、法執行機関も、このテクノロジーを使用して、必要な犯罪者を特定したり、混雑した空港で潜在的なテロリストを発見したりすることで、どのように利益を得ることができるかを見始めました。もちろん、テロ攻撃を阻止し、犯罪を解決することは、私たち全員が望んでいることです。ただし、すべての生体認証と同様に、顔認識は完全なテクノロジーではありません。顔は時間の経過とともに変化する可能性がはるかに高く、マスク、帽子、顔の毛などを使用して、意図的またはその他の方法で簡単に隠すこともできます。

MSAzure顔認識の使用方法

なぜ顔認識は世界中でとても人気があるのですか?

指紋や虹彩スキャナーのような他の生体認証システムも、それらの精度に影響を与える課題を抱えている可能性がありますが、顔の精度ほどではありません。それにもかかわらず、顔認識にはいくつかの利点があり、それが良い選択になる可能性があります。たとえば、ビデオ録画などにより、非接触で、かなりの距離から使用でき、物理的に存在しなくなった場合でも関心のある人を認識するために使用できます。

顔認識も受動的です。つまり、顔を認識している人の協力は必要ありません。もちろん、その欠点は、政府や組織が抑圧する可能性のある人々の自動化された、場合によっては広範囲にわたる監視を維持するために、市民を追跡するために政府機関や国によって悪用される可能性があることです。

偽陰性または偽陽性は法的な問題につながる可能性があります

顔認識のもう1つの欠点は、「偽陰性」または「偽陽性」になる可能性があることです。偽陰性とは、データベースに一致する顔があるにもかかわらず、顔認識システムがデータベースから一致する顔を見つけられなかった状況です。誤検知とは、データベースに一致する顔がない場合でも、システムがデータベースの顔と一致する状況です。これは、顔認識で使用されるテクノロジーに依存する可能性がありますが、かなりの技術リソースを持つ組織でさえ、明らかに 認識を間違える可能性があります。最終的には、開発するアプリケーションのユースケースに適したテクノロジを選択して理解するのは開発者の責任です。

顔認識の背後にある技術

顔認識の背後にある技術は、顔の数学的表現を取得しています。目の距離とあごの形を使用して、そのテンプレートをデータベース内の既存のレコードと比較します。一部のシステムでは、一致するものを見つける代わりに、検出された顔の確率を計算します。

Microsoft Face Cognitive ServicesAPIを使用して顔を認識する方法

顔認識にAzureface APIを使用するには

Azureはクラウドコンピューティングプラットフォームです。これらは、Amazon Web Servicesの優れた代替手段です。彼らは多くのカテゴリーで何百ものクラウドコンピューティングサービスを提供しています。 AIと機械学習のカテゴリがあります。次のAIと機械学習のオファーがあります。

  • 機械学習
  • 大脳皮質Certifai
  • コンピュータビジョン
  • テキスト分析
  • データサイエンス仮想マシン– Ubuntu 18.04
  • 自立生活のためのInteliLiving IoTモニタリング
  • 不正およびAML用のDataVisor Enterprise ML

この場合、機械学習の経験がなくても顔認識を実装できるFaceAPIを使用します。まず、アプリケーションのリソースグループを作成する必要があります。したがって、アプリケーションで使用されるすべてのリソースは一緒に請求されます。次に、新しいFaceリソースを作成します(AI +機械学習カテゴリ)。選択した地域を覚えておいてください。次に、作成したリソースに移動し、[キー]と[エンドポイント]に移動して、2つのキーのいずれかをコピーします。

Embercarderoによって維持されている優れたオープンソースアプリケーションがあり、RESTクライアントを使用してDelphiアプリケーションでAzure FaceAPIを使用する方法を示しています。これは、Windows、Mac、iOS、およびAndroidにコンパイルできるFireMonkeyアプリケーションです。 GITハブから入手できます。

https://github.com/FMXExpress/MicrosoftFacialRecognition

Microsoft Face Cognitive ServicesAPIを使用して顔を認識する方法

顔を検出するAPIキーとURLを変更するだけです。 「のパラメータを編集するTRESTRequest」パラメータに応じて。


RAD StudioDelphiとC ++ Builderを使用して、オンラインAPIや同様のリソースに簡単に接続できます。あなたはできる 今すぐ試用版をダウンロード 自分で顔認識を試してみてください。

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