Определение:

В последние годы в мире искусственного интеллекта одним из самых популярных приложений является компьютерное зрение. Эта популярность обусловлена ​​огромным разнообразием приложений и потребностей: медицинская визуализация, промышленность, транспорт, наблюдение, безопасность и т. д. В настоящее время каждая сфера использует камеры и изображения в своей деятельности.

Компьютерное зрение включает в себя различные функции:

Обнаружение лиц позволяет определить положение лиц на изображении. Он также может обнаруживать дополнительную информацию, такую ​​как возраст, эмоции, очки, головной убор, улыбка и т. д.

Как выбрать между открытым исходным кодом и облачными движками?

Когда вы ищете механизм распознавания лиц, первый вопрос, который вы должны себе задать: какой тип механизма я выберу?

Конечно, главное преимущество движков распознавания лиц с открытым исходным кодом заключается в том, что они имеют открытый исходный код. Это означает, что это можно использовать бесплатно, и вы можете использовать код так, как хотите. Это позволяет потенциально изменять исходный код, гиперпараметризировать модель. Кроме того, у вас не будет проблем с конфиденциальностью данных, потому что вам придется размещать движок на своем собственном сервере, что также означает, что вам нужно будет настроить этот сервер, поддерживать его и гарантировать, что у вас будет достаточно вычислительной мощности для обработки все запросы.

С другой стороны, облачные механизмы обнаружения лиц платят, но поставщик ИИ будет управлять сервером для вас, поддерживать и улучшать модель. В этом случае вы должны согласиться с тем, что ваши данные будут переданы в облако провайдера. Взамен провайдер обрабатывает миллионы данных, чтобы обеспечить очень производительный движок. У провайдера Face Detection также есть серверы, которые могут поддерживать миллионы запросов в секунду без потери производительности или скорости.

Теперь, когда вы знаете плюсы и минусы движков с открытым исходным кодом и облачных движков, подумайте, что есть третий вариант: создать свой собственный движок распознавания лиц. С помощью этой опции вы можете построить движок на основе ваших собственных данных, что гарантирует вам хорошую производительность. Вы также сможете сохранить свои данные в безопасности и конфиденциальности. Однако у вас будет такое же ограничение на размещение вашего движка. Конечно, этот вариант можно рассматривать только в том случае, если у вас в компании есть способности к науке о данных. Вот краткое изложение того, когда следует выбирать между использованием существующих движков (облачных или с открытым исходным кодом) и созданием собственного:

‍

‍

Открыть механизмы обнаружения лиц:

Доступно несколько движков распознавания лиц с открытым исходным кодом, большинство из них можно найти на github. Вот несколько хороших:

Распознавание лиц:

Этот проект позволяет вам распознавать лица и управлять ими из Python или из командной строки с помощью самой простой в мире библиотеки распознавания лиц.

Создан с использованием передовой технологии распознавания лиц dlib, основанной на глубоком обучении. Модель имеет точность 99,38% в тесте Labeled Faces in the Wild.

Инсайтфейс:

InsightFace — это набор инструментов для 2D- и 3D-анализа лица с открытым исходным кодом, в основном основанный на PyTorch и MXNet. InsightFace эффективно реализует широкий спектр современных алгоритмов распознавания лиц, обнаружения лиц и выравнивания лиц, которые оптимизированы как для обучения, так и для развертывания.

Облачные механизмы обнаружения лиц:

На рынке существует множество облачных движков обнаружения лиц, и у вас возникнут проблемы с выбором правильного. Вот некоторые из лучших поставщиков на рынке:

  • Глубокий ИИ
  • Лицо
  • MonkeyLearn
  • Распознавание лиц Google Cloud Vision
  • Признание Амазонки
  • Распознавание лиц компьютерным зрением Microsoft Azure
  • Кларифаи

Все эти провайдеры распознавания лиц могут обеспечить вам хорошую производительность для вашего проекта. В зависимости от языка, качества, формата и размера ваших документов лучший движок может варьироваться между всеми этими поставщиками. Единственный способ узнать, какого поставщика выбрать, — это сравнить производительность с вашими собственными данными.

API распознавания лиц Eden AI:

Именно здесь Eden AI вступает в ваш процесс. Eden AI Face Detection API позволяет использовать механизмы всех этих поставщиков с уникальным API, уникальным токеном и простой документацией Python.

Используя Eden AI, вы сможете сравнивать всех провайдеров с вашими данными, менять провайдера в любое время и звонить нескольким провайдерам одновременно. Вы будете платить ту же цену за запрос, как если бы вы подписались напрямую на API-интерфейсы поставщиков, и вы не потеряете производительность задержки.

Вот как использовать механизмы распознавания лиц в Python с Eden AI SDK:

‍

‍

Если вы хотите позвонить другому провайдеру, вам достаточно изменить значение параметра провайдеры. Вы можете увидеть всех доступных провайдеров в Документации Eden AI. Конечно, вы можете вызвать несколько провайдеров в одном запросе, чтобы сравнить или объединить их.

Заключение

Как вы могли видеть в этой статье, есть много вариантов использования распознавания лиц с Python. Для разработчиков, у которых нет навыков работы с данными или которые хотят быстро и просто использовать механизмы распознавания лиц, доступно множество доступных облачных и открытых движков. Каждый вариант имеет свои плюсы и минусы, вы знаете, что у вас есть подсказки, чтобы выбрать лучший вариант для вас.

Если вы выберете облачный движок распознавания лиц, вам понадобится помощь, чтобы найти лучший из них в соответствии с вашими данными. Более того, поставщики услуг по обнаружению лиц часто обновляют и обучают свои модели. Это означает, что вам, возможно, придется изменить выбор вашего провайдера в будущем, чтобы сохранить максимальную производительность для вашего проекта. С Eden AI вся эта работа упрощается, и вы можете настроить механизм распознавания лиц на Python менее чем за 5 минут и в любой момент переключиться на лучшего провайдера.

Вы можете создать свою учетную запись Eden AI здесь и получить токен API, чтобы приступить к реализации механизма распознавания лиц на Python!