4
كيف عمل أنظمة التعرف على الوجوه (Facial Recognition Systems) أصبحت من أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الحياة اليومية، حيث تتيح التعرف على الأفراد بناءً على ملامح وجوههم. تُستخدم هذه التقنية في الهواتف الذكية، أنظمة المراقبة، والخدمات المصرفية. في هذه المقالة، سنستعرض كيف عمل أنظمة التعرف على الوجوه، تقنياتها، وتطبيقاتها في مختلف المجالات.
أولًا: ما هو التعرف على الوجوه؟
التعرف على الوجوه هو تقنية تستخدم الذكاء الاصطناعي لمعالجة الصور وتحليل ملامح الوجه لتحديد هوية الشخص. تعتمد هذه التقنية على إنشاء نماذج رياضية للوجه باستخدام خوارزميات متقدمة للتحقق من الهوية أو تحديد الأشخاص في الصور أو مقاطع الفيديو.
ثانيًا: كيفية عمل أنظمة التعرف على الوجوه
1. جمع البيانات (Data Collection):
- الوصف:
يبدأ النظام بجمع صور الوجوه من الكاميرات أو قواعد البيانات. يمكن أن تكون الصور ثابتة أو مأخوذة من مقاطع الفيديو.
2. اكتشاف الوجه (Face Detection):
- الوصف:
في هذه المرحلة، يحدد النظام موضع الوجه داخل الصورة باستخدام خوارزميات كشف الوجه.
أهم الخوارزميات المستخدمة:
- Haar Cascade: تُستخدم لاكتشاف الوجه بناءً على أنماط محددة في الصورة.
- MTCNN (Multi-Task Cascaded Neural Network): شبكة عصبية متقدمة لاكتشاف الوجوه بدقة عالية.
3. محاذاة الوجه (Face Alignment):
- الوصف:
يتم ضبط موضع الوجه لجعله في وضع مستقيم حتى يعمل النظام بشكل دقيق. تُستخدم نقاط مرجعية مثل العينين والأنف والفم لضمان المحاذاة الصحيحة.
4. استخراج الميزات (Feature Extraction):
- الوصف:
يتم تحويل ملامح الوجه إلى مجموعة من النقاط الرياضية التي تمثل ميزاته الفريدة، مثل المسافة بين العينين، شكل الأنف، وحجم الفم.
أهم تقنيات استخراج الميزات:
- LBP (Local Binary Patterns): تحليل النمط المحلي للملامح.
- Eigenfaces وFisherfaces: طرق تحليل البيانات القائمة على تقليل الأبعاد.
- Embeddings Networks: شبكات عصبية تُستخدم في التطبيقات الحديثة مثل FaceNet وDeepFace.
5. مقارنة البيانات (Face Matching):
- الوصف:
تتم مقارنة الميزات المستخرجة مع قواعد البيانات المخزنة لمعرفة ما إذا كان الوجه يطابق أيًا من الوجوه المسجلة.
طرق المقارنة:
- المطابقة المباشرة (Direct Matching): مقارنة مباشرة بين الوجوه الجديدة والمخزنة.
- البحث عن أقرب الجيران (Nearest Neighbor Search): البحث عن أقرب وجه مسجل في قاعدة البيانات.
6. التحقق أو التعرف (Verification or Identification):
- التحقق (Verification):
مقارنة وجه المستخدم الحالي مع وجه محدد لتأكيد هويته (مثل فتح هاتف ذكي). - التعرف (Identification):
البحث في قاعدة البيانات عن تطابق مع وجوه متعددة لتحديد هوية الشخص.
ثالثًا: تقنيات التعرف على الوجوه المستخدمة
1. الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks):
- تُستخدم لمعالجة الصور وتحليلها باستخدام التعلم العميق.
2. الشبكات التلافيفية (Convolutional Neural Networks – CNNs):
- تُعد العمود الفقري لأنظمة التعرف على الصور ومعالجة الصور.
3. تقنيات التشفير الحيوي (Biometric Encryption):
- تُستخدم لتأمين البيانات الحساسة وتشفيرها أثناء المعالجة.
4. خوارزميات تحسين الأداء (Optimization Algorithms):
- تُستخدم لتقليل الوقت اللازم لمعالجة الصور وتحسين دقة النظام.
رابعًا: تطبيقات أنظمة التعرف على الوجوه
1. الأمن والمراقبة:
- تُستخدم في أنظمة المراقبة الأمنية لتحديد المشتبه بهم في الأماكن العامة مثل المطارات والملاعب.
2. فتح الأجهزة الذكية:
- تُستخدم في الهواتف الذكية لفتح الأجهزة باستخدام تقنية التعرف على الوجه (Face ID).
3. المصارف والمعاملات المالية:
- تُستخدم للتحقق من الهوية في العمليات المصرفية والمعاملات الإلكترونية.
4. إدارة الوصول والتحكم:
- تُستخدم في الشركات لتأمين الدخول إلى المباني والمكاتب.
5. تطبيقات التواصل الاجتماعي:
- تُستخدم في تطبيقات مثل Facebook وInstagram لتحديد الأشخاص في الصور وتقديم اقتراحات للوسوم.
6. التسويق والإعلانات:
- تُستخدم لتحليل ردود فعل العملاء وتخصيص الإعلانات بناءً على ملامحهم وتعبيراتهم.
خامسًا: تحديات أنظمة التعرف على الوجوه
1. الدقة في ظروف الإضاءة المختلفة:
- تعمل الأنظمة بشكل أفضل في ظروف الإضاءة الجيدة، لكنها قد تواجه صعوبات في الإضاءة المنخفضة.
2. التحيز (Bias):
- قد تكون بعض الأنظمة متحيزة بسبب نقص التنوع في قواعد البيانات المستخدمة لتدريبها.
3. الخصوصية والأمان:
- تثير أنظمة التعرف على الوجوه قضايا متعلقة بانتهاك الخصوصية إذا لم تُستخدم بشكل مسؤول.
4. تغير الملامح:
- التغيرات في ملامح الوجه بسبب العمر أو الجروح قد تؤثر على دقة التعرف.
أفضل شركات تطوير أنظمة التعرف على الوجوه
- Apple: تقنية Face ID على أجهزة iPhone وiPad.
- Google: أنظمة التعرف على الصور في خدمات Google Photos.
- Amazon Web Services (AWS): خدمة Rekognition لتطبيقات التعرف على الصور والوجوه.
- Microsoft Azure: خدمات التعرف على الوجوه المستندة إلى السحابة.
- Face++: تقنية متقدمة تُستخدم في تطبيقات أمنية وتجارية.
خاتمة
أصبحنا نعلم كيف عمل أنظمة التعرف على الوجوه وهي تقنية أساسية في عالمنا اليوم، حيث تُستخدم في العديد من التطبيقات الأمنية والتجارية. على الرغم من التحديات المتعلقة بالدقة والخصوصية، تستمر هذه الأنظمة في التطور لتقديم خدمات أكثر ذكاءً وأمانًا في المستقبل.
