Como reconhecer rostos com a API Microsoft Face Cognitive Services

O reconhecimento facial é a identificação ou confirmação da identidade de uma pessoa usando seu rosto. É algo que nós, humanos, fazemos desde a mais tenra idade e consideramos esse processo quase garantido. Podemos fazer isso pessoalmente, usando uma foto, vídeo ou até mesmo uma pintura ou desenho, desde que seja preciso o suficiente. No entanto, fazer com que um computador execute a mesma função é uma tarefa extremamente complicada. Para ter um verdadeiro sucesso no verdadeiro reconhecimento facial, reconhecer rostos específicos, ao invés do local ou área onde um rosto está localizado, requer inteligência artificial.

A polêmica de reconhecer rostos

À medida que mais sistemas entram no mercado com a capacidade de reconhecer os rostos das pessoas, as pessoas começam a experimentar alguns dos benefícios positivos, como a capacidade de verificar a identidade do usuário ao desbloquear um smartphone ou ao realizar ações confidenciais, como acessar um aplicativo bancário. Em pouco tempo, as agências de aplicação da lei também começaram a ver como elas também poderiam se beneficiar do uso dessa tecnologia para identificar criminosos procurados ou para localizar um potencial terrorista em um aeroporto lotado. Impedir ataques terroristas e solucionar crimes é, obviamente, algo que todos desejamos. No entanto, como toda biometria, o reconhecimento facial não é uma tecnologia perfeita. É muito mais provável que o rosto mude com o tempo e também pode ser facilmente obscurecido, intencionalmente ou não, com coisas como máscaras, chapéus e pelos faciais.

como usar o MS Azure Face Recognition

Por que o reconhecimento facial é tão popular em todo o mundo?

Outros sistemas biométricos como impressões digitais e scanners de íris também podem ter desafios que afetam sua precisão também, mas menos do que a do rosto. Apesar disso, o reconhecimento facial tem alguns benefícios que podem torná-lo uma boa escolha - por exemplo, é sem contato, pode ser usado a uma distância significativa, pode ser usado para reconhecer pessoas de interesse mesmo que elas não estejam mais fisicamente presentes, por exemplo, por meio de uma gravação de vídeo.

O reconhecimento facial também é passivo, o que significa que você não precisa da cooperação das pessoas cujos rostos você está reconhecendo. A desvantagem disso, é claro, é que ele pode ser usado de forma abusiva por agências ou países para rastrear seus cidadãos em uma ajuda à supressão de seus direitos ou para manter uma vigilância automatizada e possivelmente ampla de pessoas que um governo ou organização pode exigir oprimir ou subjugar.

Falsos negativos ou positivos podem levar a problemas jurídicos

Outra desvantagem do reconhecimento de rosto é que ele pode ser “falso negativo” ou “falso positivo”. Falso-negativo é a situação em que o sistema de reconhecimento de rosto falhou em encontrar o rosto correspondente no banco de dados, embora o banco de dados tenha um rosto correspondente. Falso-positivo é a situação em que o sistema corresponde a uma face de um banco de dados, mesmo que o banco de dados não tenha nenhuma face correspondente. Isso pode depender da tecnologia usada pelo reconhecimento facial, mas mesmo as organizações com recursos técnicos substanciais podem, aparentemente, cometer erros no reconhecimento. Em última análise, é responsabilidade do desenvolvedor escolher e compreender a tecnologia apropriada para o caso de uso do aplicativo que desenvolve.

Qual é a tecnologia por trás do reconhecimento facial?

A tecnologia por trás do reconhecimento facial está obtendo uma representação matemática do rosto. Ele usa a distância entre os olhos e o formato do queixo e, em seguida, compara esse modelo com os registros existentes no banco de dados. Alguns sistemas calculam a probabilidade do rosto detectado em vez de encontrar uma correspondência.

Como reconhecer rostos com a API Microsoft Face Cognitive Services

Como usar a API facial do Azure para reconhecimento facial?

Azure é uma plataforma de computação em nuvem. Eles são uma ótima alternativa para Amazon Web Services. Eles fornecem centenas de serviços de computação em nuvem em muitas categorias. Eles têm uma categoria para IA e aprendizado de máquina. Ele tem as seguintes ofertas de IA e aprendizado de máquina:

  • Aprendizado de Máquina
  • Cortex Certifai
  • Visão Computacional
  • Cara
  • Análise de Texto
  • Máquina Virtual de Ciência de Dados - Ubuntu 18.04
  • InteliLiving IoT Monitoring for Independent Living
  • DataVisor Enterprise ML para Fraude e AML

Nesse caso, usamos a API Face, que nos permite implementar o reconhecimento facial sem qualquer experiência de aprendizado de máquina. Primeiro, você deve criar um grupo de recursos para seu aplicativo. Portanto, todos os recursos usados pelo aplicativo serão cobrados juntos. Em seguida, crie um novo recurso Face (na categoria AI + Machine learning). Lembre-se da região que você selecionou. Em seguida, vá para o recurso que você acabou de criar e vá para Chaves e Endpoint e copie uma das duas chaves.

Há um ótimo aplicativo de código aberto mantido pela Embercardero para mostrar a você como usar a API do Azure Face com seu aplicativo Delphi usando o cliente REST. É um aplicativo Firemonkey que pode ser compilado para Windows, Mac, iOS e Android. Você pode obtê-lo no hub GIT:

https://github.com/FMXExpress/MicrosoftFacialRecognition

Como reconhecer rostos com a API Microsoft Face Cognitive Services

Você só precisa alterar a chave API e o URL que deseja detectar rostos. Editar Params de “TRESTRequest”De acordo com seus parâmetros.


Conecte-se facilmente a APIs online e recursos semelhantes usando RAD Studio Delphi e C ++ Builder. Você pode baixe uma cópia de teste hoje e tente reconhecer o rosto por si mesmo.

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