تشخیص چهره با HOG و MTCNN

بررسی تکنیک‌های تشخیص چهره: HOG در مقابل MTCNN

تشخیص چهره یک کار اساسی در بینایی کامپیوتر با برنامه های کاربردی از سیستم های امنیتی گرفته تا رسانه های اجتماعی است. دو روش محبوب برای تشخیص چهره عبارتند از: هیستوگرام گرادیان های جهت دار (HOG) و شبکه های کانولوشن چند وظیفه ای (MTCNN). در این پست وبلاگ، هر دو تکنیک را بررسی خواهیم کرد و یک نمای کلی از اصول آنها ارائه می دهیم و کد پایتون را برای هر کدام به نمایش می گذاریم.

هیستوگرام گرادیان های جهت دار (HOG)

درک HOG

HOG یک توصیفگر ویژگی است که به طور گسترده برای تشخیص اشیا استفاده می شود. با تجزیه و تحلیل توزیع گرادیان ها در یک تصویر کار می کند و آن را به ویژه برای تشخیص اجسام با اشکال و بافت های متمایز موثر می کند.

چگونه کار می کند

الگوریتم HOG یک تصویر را به سلول های کوچک و همپوشانی تقسیم می کند، جهت گیری گرادیان را در هر سلول محاسبه می کند و سپس یک هیستوگرام از این جهت ها ایجاد می کند. سپس این هیستوگرام ها به هم متصل می شوند تا بردار ویژگی نهایی را تشکیل دهند که برای آموزش ماشین بردار پشتیبان (SVM) یا طبقه بندی کننده دیگر استفاده می شود.

مثال کد پایتون

ما با بررسی تشخیص چهره مبتنی بر HOG با استفاده از OpenCV در پایتون شروع خواهیم کرد. کد ارائه شده یک تصویر را بارگیری می کند، آشکارساز HOG را اعمال می کند، و کادرهای مرزی را در اطراف چهره های شناسایی شده ترسیم می کند.

در GitHub مشاهده کنید

شبکه های کانولوشن آبشاری چند کاره (MTCNN)

آشنایی با MTCNN

MTCNN یک مدل تشخیص چهره مبتنی بر یادگیری عمیق است که برای کنترل جهت گیری ها و مقیاس های مختلف چهره طراحی شده است. این شامل سه مرحله است: تشخیص چهره، رگرسیون جعبه مرزی، و محلی سازی نقطه عطف چهره.

چگونه کار می کند

MTCNN به صورت آبشاری عمل می کند و هر مرحله نتایج مرحله قبلی را اصلاح می کند. مرحله اول نواحی بالقوه صورت را شناسایی می کند، مرحله دوم جعبه های مرزی را اصلاح می کند، و مرحله سوم نقاط عطف صورت را تعیین می کند. اطلاعات ترکیبی تشخیص چهره دقیق را فراهم می کند.

مثال کد پایتون

در مرحله بعد، تشخیص چهره را با استفاده از MTCNN با کمک کتابخانه mtcnn در پایتون بررسی خواهیم کرد. کد یک تصویر را بارگیری می‌کند، آشکارساز MTCNN را اعمال می‌کند و تصویر را با کادرهای محدود در اطراف چهره‌های شناسایی شده نمایش می‌دهد.

در GitHub مشاهده کنید

انتخاب روش مناسب

در حالی که هر دو HOG و MTCNN برای تشخیص چهره موثر هستند، هر کدام نقاط قوت و محدودیت های خود را دارند. HOG قوی و از نظر محاسباتی کارآمد است و آن را برای کاربردهای بلادرنگ مناسب می کند. از سوی دیگر، MTCNN در مدیریت جهت گیری های مختلف چهره برتر است و برای سناریوهایی که ممکن است چهره ها در مقیاس ها و زوایای مختلف ظاهر شوند، مناسب است.

در کد پایتون همراه، نحوه پیاده‌سازی هر دو تکنیک و ارائه بینش در مورد استفاده از آنها را نشان می‌دهیم. با خیال راحت کد را آزمایش کنید و کشف کنید که کدام روش به بهترین وجه مناسب مورد استفاده خاص شما است.

برای توضیح دقیق کد، دستورالعمل‌های استفاده، و بحث در مورد عوامل مؤثر بر دقت تشخیص، به خواندن ادامه دهید.