در دنیای امروز، تکنولوژی تشخیص چهره از جمله موضوعاتی است که به سرعت در حال توسعه و پیشرفت است. یکی از رویکردهای جذاب و کاربردی در این زمینه، استفاده از پایتون به عنوان زبان برنامه‌نویسی است. در این مقاله، به بررسی کامل فرایند کد تشخیص چهره از روی دوربین با پایتون می‌پردازیم.
اگر به‌دنبال مقدمه‌ای برای تشخیص چهره هستید، قبل از اینکه وارد این آموزش شوید، باید تشخیص چهره سنتی با پایتون را بخوانید. هنگامی که درک کاملی از نحوه تشخیص چهره با پایتون به دست آوردید، می توانید از تشخیص چهره در تصاویر به تشخیص آنها در ویدیو از طریق وب کم بروید، که دقیقاً همان چیزی است که در زیر بررسی خواهید کرد.
تشخیص چهره توسط پایتون با کتابخانه CV2
OpenCV برای یافتن چهره اشخاص در تصاویر مختلف، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. به این دلیل که ساختار چهره بسیار پیچیده است. و هیچ مثالی وجود ندارد که به وضوح، یافت شدن یا نشدن چهره در یک تصویر را اطلاع دهد.
الگوریتم‌های بکار گرفته شده قادرند تا عملیات پیچیده تشخیص چهره را به هزاران عمل کوچکتر و باینری تقسیم کنند. سپس حل هر یک از این اعمال کوچک، بسیار ساده‌تر می‌شود. این اعمال کوچک را طبقهبندیها یا Classifiers می‌گویند.
کد تشخیص چهره با استفاده از OpenCV در پایتون
برای یک شیء مانند چهره، شما 6000 یا تعداد بیشتری از طبقهبندیها داشته باشید. که هرکدام از آنها برای تشخیص داده شدن باید با قالب یک چهره همخوانی داشته‌باشند. (که خطاهایی در این همخوانی هم وجود دارد).
برای کد تشخیص چهره از روی دوربین با پایتون، الگوریتم، بررسی تصویر را از بالا سمت چپ شروع کرده و به سمت پایین حرکت می‌کند و تصویر را در قالب خانه‌هایی کوچک از داده‌ها برسی می‌کند.
سپس درباره هر قطعه این سوال از خود می‌پرسد: آيا این تصویر‌‌ِ یک چهره است؟ و در نهایت اگر خانه‌ای شبیه به چهره بود آن را ثبت می‌کند. برای درک بهتر این موضوع می‌توان یک پازل را در نظر گرفت؛ پازل یک تصویر است که به چندین خانه یا قطعه کوچکتر تقسیم شده‌است، حال اگر شما بخواهید در تصویر اصلی یک چهره را پیدا کنید، باید به ترتیب هر یک از قطعه‌های کوچک پازل را برسی کرده و در صورت وجود چهره آن را ثبت کنید.
اما مشکل اینجاست که الگوریتم باید هر قطعه از تصویر را با 6000 طبقه‌بندی موجود تطابق دهد و این امر سبب افزایش حجم محاسبات می‌شود.
کد تشخیص چهره از روی دوربین با پایتون
پروژه تشخیص چهره با استفاده از پایتون و OpenCV
وقتی به یک ماشین آئودی نگاه می کنید، ذهن شما بلافاصله به شما می گوید که این یک ماشین آئودی است. اینکه ذهن شما به شما بگوید که این یک ماشین آئودی است، به زبان ساده یک تشخیص است.
پس تشخیص چهره چیست؟ وقتی به دوست خود که در خیابان راه می رود نگاه می کنید، متوجه می شوید که او دوست شما روی است. اول به صورتش نگاه کن تا به حال فکر کرده اید که چرا این کار را می کنید؟ این برای این است که با نگاه کردن به چهره او را بشناسید. خب، این شما هستید که تشخیص چهره را انجام می دهید.
اما سوال اصلی این است که چگونه می توان با تشخیص مواجه شد. بسیار ساده است. یک مثال واقعی را در نظر بگیرید، وقتی برای اولین بار در زندگی خود با کسی ملاقات می کنید که او را نمی شناسید، درست است؟ در حالی که با شما صحبت می کند یا دست می دهد، شما به صورت، چشم ها، بینی، دهان و نگاه کلی او نگاه می کنید. این یادگیری ذهن شما یا آموزش تشخیص چهره آن شخص با جمع آوری داده های چهره است. سپس به شما می گوید که نام او روی است. دفعه بعد که روی یا چهره او را در یک عکس دیدید بلافاصله او را خواهید شناخت. تشخیص چهره اینگونه عمل می کند. هرچه بیشتر با روی ملاقات کنید، ذهن شما اطلاعات بیشتری در مورد روی و به خصوص چهره او جمع آوری می کند و بهتر می توانید او را بشناسید.
تشخیص چهره با استفاده از OpenCV در پایتون
نتیجه گیری
در این مقاله، بررسی کاملی بر روی فرایند تشخیص چهره با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه OpenCV ارائه شده است. نویسنده ابتدا به معرفی تشخیص چهره سنتی با پایتون پرداخته و سپس به توسعه این فرایند برای تصاویر و ویدیو از طریق وب‌کم پرداخته است.
در ادامه، الگوریتم تشخیص چهره با استفاده از کتابخانه OpenCV توضیح داده شده است. این الگوریتم از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص چهره در تصاویر استفاده می‌کند و با استفاده از طبقهبندیها یا Classifiers، تصویر را به قسمت‌های کوچکتر تقسیم کرده و چهره را تشخیص می‌دهد. همچنین، نویسنده به چالش‌ها و مشکلاتی که در این فرآیند وجود دارد، اشاره کرده است، از جمله حجم زیاد محاسبات ناشی از تطابق هر قطعه از تصویر با هزاران طبقه‌بندی.
تشخیص چهره با استفاده از پایتون و OpenCV
در نهایت، مقاله به توضیح تشخیص چهره به عنوان یک فرایند ذهنی انسانی پرداخته و توضیح داده که چگونه مغز انسان با تکنیک‌های یادگیری و جمع‌آوری داده، توانسته است تشخیص چهره را ارتقاء دهد. این مقاله نه تنها به ارائه روش‌های تشخیص چهره با استفاده از پایتون و OpenCV پرداخته است بلکه به درک عمیقتر از فرایند تشخیص چهره از طریق مقایسه با تجربیات انسانی نیز پرداخته است.