نظام التعرف على الوجه

نظام التعرف على الوجه (بالإنجليزية: Facial recognition system) هي تقنية قادرة وبشكل تلقائي على تحديد أو التحقق من شخص موجود في صورة رقمية أو إطار فيديو مأخوذ من مقطع فيديو. هنالك العديد من الطرق التي تعمل بها أنظمة التعرف على الوجه، ولكنها بشكل عام تعمل على مقارنة ملامح الوجه المختارة في صورة معينة مع الوجوه المخزنة داخل قاعدة بيانات.
وعادة ما يتم استخدامه في أنظمة الأمن ويمكن المقارنة مع غيرها من القياسات الحيوية مثل بصمات الأصابع أو العين الاعتراف القزحية الأنظمة. [1]
تقنيات التقليدي
بعض التعرف على الوجه خوارزميات التعرف على ملامح الوجه عن طريق استخراج المعالم، أو الميزات، من صورة وجهه في هذا الموضوع. على سبيل المثال، خوارزمية قد تحليل الوضع النسبي، وحجم، و / أو شكل العينين والأنف، عظام الخد، والفك. [2] ثم يتم استخدام هذه الميزات للبحث عن غيرها من الصور مع ميزات مطابقة. [3] خوارزميات أخرى تطبيع معرض للصور الوجه ثم ضغط البيانات وجه، فقط توفير البيانات في صورة يمكن أن يكون مفيدا للتعرف على الوجوه. صورة التحقيق ثم يتم مقارنة البيانات جهة. [4] واحدة من أقدم النظم الناجحة [5] ويستند على تقنيات مطابقة قالب [6] تطبيقها على مجموعة من ملامح الوجه البارزة، وتوفير نوع من التمثيل وجه مضغوط.
ويمكن تقسيم خوارزميات التعرف إلى نهجين رئيسيين، هندسية، والتي تبدو في السمات المميزة، أو الضوئية، وهو المنهج الإحصائي أن يقطر صورة في القيم ويقارن القيم مع قوالب للقضاء على الفروق.
وتشمل خوارزميات الاعتراف شعبية تحليل المكون الرئيسي باستخدام eigenfaces ، الخطي تحليل تميز ، مطاطا بانش الرسم البياني مطابقة باستخدام Fisherface الخوارزمية، و نموذج ماركوف المخفية ، و فضاء جزئي التعلم Multilinear باستخدام موتر التمثيل، والخلايا العصبية دوافع مطابقة الارتباط الحيوي .
اعتراف 3-الأبعاد
وهناك اتجاه الناشئة حديثا، وادعى لتحقيق تحسين دقة، هو التعرف على الوجه ثلاثي الأبعاد . وتستخدم هذه التقنية أجهزة استشعار 3D لالتقاط المعلومات حول شكل الوجه. ثم يتم استخدام هذه المعلومات لتحديد السمات المميزة على سطح الوجه، مثل كفاف من تجويف العين والأنف والذقن. [7]
ميزة واحدة من الاعتراف 3D الوجه هو أن لا يتأثر بالتغيرات في الإضاءة مثل غيرها من التقنيات. فإنه يمكن أيضا التعرف على الوجه من مجموعة من زوايا النظر، بما في ذلك مشاهدة الملف الشخصي. [3] [7] نقاط البيانات ثلاثية الأبعاد من الوجه إلى حد كبير تحسين دقة التعرف على الوجه. ومما يعزز البحوث 3D من خلال تطوير أجهزة استشعار متطورة القيام بعمل أفضل من التقاط الوجه في الصور 3D. أجهزة استشعار تعمل من خلال إبراز ضوء منظم على الوجه. ما يصل إلى عشرة أو أكثر من هذه المجسات صورة يمكن وضعها على نفس CMOS رقاقة الاستشعار يلتقط كل جزء مختلف من الطيف. [8]
حتى تقنية مطابقة 3D مثالية يمكن أن تكون حساسة لالتعبيرات. لهذا الهدف مجموعة في التخنيون أدوات تطبيقها من الهندسة متري لعلاج التعبيرات بانها isometries [9] خلقت وكانت شركة تدعى الرؤية الوصول إلى حل راسخ للاعتراف 3D الوجه. تم الحصول عليها الشركة في وقت لاحق من قبل الشركة الدخول البيومتري Bioscrypt شركة التي وضعت نسخة المعروفة باسم 3D FastPass.
نسيج الجلد تحليل
يستخدم الاتجاه الناشئ آخر التفاصيل البصرية للجلد، كما المأسورة في الصور الرقمية أو مسحها ضوئيا القياسية. هذه التقنية، ودعا تحليل نسيج الجلد، لتتحول خطوط فريدة من نوعها، وأنماط، والبقع واضحة في الجلد لشخص ما إلى الفضاء الرياضي. [3]
وقد أظهرت الاختبارات التي مع إضافة تحليل نسيج الجلد، والأداء في التعرف على الوجوه يمكن أن تزيد من 20 إلى 25 في المئة. [3] [7]
ملحوظ المستخدمين ونشر
و نيوهام ، في المملكة المتحدة ، تجربتها من قبل نظام التعرف على الوجه في صلب لهم على مستوى البلدة CCTV النظام. [ بحاجة لمصدر ]
و الشرطة الاتحادية الألمانية استخدام نظام التعرف على الوجه للسماح للمشتركين الطوعي لتمرير مراقبة الحدود مؤتمتة بالكامل في فرانكفورت المطار راين ماين الدولي. المشتركين تحتاج إلى أن تكون الاتحاد الأوروبي أو السويسري المواطنين. [ بحاجة لمصدر ] ومنذ عام 2005 و مكتب الشرطة الجنائية الاتحادية الألمانية تقدم التعرف على الوجه مركزي على الصور mugshot على لجميع وكالات الشرطة الألمانية. [ بحاجة لمصدر ]
وتستخدم أنظمة التعرف أيضا من قبل الكازينوهات للقبض على عدادات بطاقة وغيرهم من القائمة السوداء الأفراد. [ بحاجة لمصدر ]
خدمات الجمارك الأسترالية ونيوزيلندا لديها نظام معالجة الحدود الآلي دعا SmartGate يستخدم التعرف على الوجه. النظام يقارن وجه الفرد مع الصورة في جواز السفر الإلكتروني رقاقة، تثبت أن صاحب جواز السفر هو المالك الشرعي.
على شبكة العدالة بنسلفانيا تفتيش مسرح الجريمة والصور واللقطات CCTV في mugshot على قاعدة بيانات من الاعتقالات السابقة. وقد تم حل عدد من الحالات الباردة منذ أن أصبح النظام التشغيلي في عام 2005. [ بحاجة لمصدر ] وكالات إنفاذ القانون الأخرى في الولايات المتحدة، بما في ذلك مقاطعة لوس انجليس شريف، استخدم اعتقال mugshot على قواعد البيانات في أعمال التحقيق الشرعي الخاصة بهم. واعتبارا من عام 2013، ليس هناك قاعدة بيانات على مستوى الأمة موحدة من الصور الوجه رسم الخرائط إلى أسماء، ولكن هناك بعض الجهود لإنشاء واحد. [11]
وزارة الخارجية الأمريكية تدير واحدة من أكبر أنظمة التعرف على الوجه في العالم مع أكثر من 75 مليون والصور التي يتم استخدامها بنشاط من أجل تأشيرة المعالجة.
مطار توكومين الدولي في بنما يعمل نظام المراقبة على مستوى المطار باستخدام المئات من كاميرات التعرف على الوجه الحية لتحديد الأفراد المطلوبين التي تمر عبر المطار. [12]
يستخدم إضافي
بالإضافة إلى استخدامها لأنظمة الأمن، وقد وجدت السلطات عددا من التطبيقات الأخرى لأنظمة التعرف على الوجه. بينما في وقت سابق ما بعد 9/11 نشر والإعلان جيدا المحاكمات، ونادرا ما يتم كتابة المزيد من عمليات نشر مؤخرا حول نظرا لطبيعتها السرية. [ بحاجة لمصدر ]
في سوبر السلطانية XXXV في يناير كانون الثاني عام 2001، للشرطة في خليج تامبا، فلوريدا استخدمت Viisage برنامج التعرف على الوجه للبحث عن المجرمين المحتملين والإرهابيين في الحضور في هذا الحدث. ويحتمل أن تكون حددت 19 اشخاص لهم سجلات جنائية طفيفة. [13] [14]
في الانتخابات الرئاسية لعام 2000، وظفت الحكومة المكسيكية برنامج التعرف على الوجه لمنع تزوير. وكان بعض الأفراد تم التسجيل للتصويت تحت عدة أسماء مختلفة، في محاولة لوضع الأصوات متعددة. وبمقارنة صور الوجه الجديد لتلك بالفعل في قاعدة بيانات الناخبين، وكانت السلطات قادرة على الحد من التسجيلات مكررة. [15] ويجري استخدام تقنيات مماثلة في الولايات المتحدة لمنع الناس من الحصول على بطاقات هوية مزورة ورخص القيادة. [16] [17 ]
وهناك أيضا عدد من الاستخدامات المحتملة لالتعرف على الوجه الذي يجري حاليا تطويرها. على سبيل المثال، يمكن أن تستخدم هذه التكنولوجيا كإجراء أمني في أجهزة الصراف الآلي. بدلا من استخدام بطاقة مصرفية أو رقم التعريف الشخصي، فإن ATM التقاط صورة لوجه الزبون، وذلك لمقارنة الصورة صاحب الحساب في قاعدة بيانات البنك للتأكد من هوية الزبون. [3]
وتستخدم أنظمة التعرف على الوجه لفتح البرنامج على الأجهزة النقالة. وضعت بشكل مستقل سوق الروبوت التطبيق يسمى Visidon Applock يجعل من استخدام الهاتف المدمج في الكاميرا لالتقاط صورة للمستخدم. يستخدم التعرف على الوجه لضمان فقط هذا الشخص يمكن استخدام بعض التطبيقات التي يختارونها لتأمين. [18]
يتم دمج كشف الوجه والتعرف على الوجه في برنامج iPhoto تطبيق لماكنتوش، لمساعدة المستخدمين على تنظيم وتسمية توضيحية مجموعاتها. [19]
أيضا، بالإضافة إلى الاستخدامات الحيوية الحديثة والكاميرات الرقمية غالبا ما تتضمن ل كشف الوجه النظام الذي يتيح للكاميرا على التركيز وقياس التعرض على وجه هذا الموضوع، مما يضمن صورة مركزة من الشخص الذي يجري تصويرها. بعض الكاميرات، بالإضافة إلى ذلك، تتضمن و مغلاق الابتسامة ، أو أن تتخذ تلقائيا الصورة الثانية إذا أغلقت شخص عيونهم أثناء التعرض.
بسبب بعض القيود [ توضيح حاجة ] من التعرف على بصمات الأصابع النظم، وتستخدم أنظمة التعرف على الوجه وسيلة بديلة لتأكيد الحضور الموظف في العمل لساعات المطالب بها.
استخدام آخر يمكن أن يكون جهاز محمول لمساعدة الناس مع عمه تعرف الوجوه في الاعتراف معارفهم.
بالمقارنة مع التكنولوجيات الأخرى
ومن بين التقنيات الحيوية المختلفة، التعرف على الوجه قد لا يكون الأكثر موثوقية وكفاءة. [ بحاجة لمصدر ] ومع ذلك، ميزة رئيسية واحدة هي أنه لا يحتاج إلى تعاون اختبار الموضوع إلى العمل. النظم المثبتة في المطارات، والسينمائية، وغيرها من الأماكن العامة يمكن تحديد الأفراد بين الحشد مصممة بشكل صحيح، دون المارة حتى يكون على بينة من النظام. القياسات الحيوية الأخرى مثل بصمات الأصابع، ومسح قزحية العين، والتعرف على الكلام لا يمكن تنفيذ هذا النوع من تحديد الشامل. ومع ذلك، فقد أثيرت تساؤلات حول فعالية برنامج التعرف على الوجه في حالات السكك الحديدية وأمن المطار. [ بحاجة لمصدر ]
نقاط الضعف
التعرف على الوجه ليست مثالية وتناضل من أجل أداء تحت شروط معينة. يصف رالف غروس، الباحث في معهد كارنيجي ميلون الروبوتات، واحدة عقبة المتعلقة زاوية عرض وجهه: "التعرف على الوجوه وقد تم الحصول على جيد جدا في وجوه أمامي كاملة و 20 درجة قبالة، ولكن بمجرد أن تذهب نحو جانبي، لقد كانت هناك مشاكل ". [7]
شروط أخرى حيث لا يعمل التعرف على الوجه جيدا تشمل الإضاءة السيئة، والنظارات، الشعر الطويل، أو أشياء أخرى تغطي جزئيا وجه الشخص المعني والصور منخفضة القرار. [3]
عيب خطير آخر هو أن العديد من الأنظمة هي أقل فعالية إذا تختلف تعابير الوجه. حتى ابتسامة كبيرة يمكن أن تجعل النظام أقل فعالية. على سبيل المثال: كندا تسمح الآن تعبيرات الوجه المحايدة فقط في صور جوازات السفر. [20]
وهناك أيضا تقلب في قواعد البيانات المستخدمة من قبل الباحثين. قد يستخدم الباحثون في أي مكان من عدة مواضيع لعشرات من المواضيع، وبضع مئات من الصور إلى الآلاف من الصور. من المهم للباحثين لإتاحة مجموعات البيانات التي استخدموها لبعضها البعض، أو لديهم ما لا يقل عن مجموعة بيانات القياسية. [21]
في 18 يناير 2013 خلقت باحثون يابانيون قناع الخصوصية يستخدم الأشعة تحت الحمراء تقريبا لجعل الوجه تحته التعرف إلى برنامج التعرف على الوجه. [22]
فعالية
ويشكو النقاد من التكنولوجيا أن نيوهام مخطط له، ابتداء من سنة 2004 ، لم تعترف مجرم واحد، على الرغم من العديد من المجرمين في قاعدة بيانات المعيشة للنظام في حي والنظام بعد أن تم تشغيل لعدة سنوات. "ليس مرة واحدة، بقدر ما تعرف الشرطة، وقد رصدت التلقائي نظام التعرف على الوجه نيوهام وهدفا حيا". [14] [23] ويبدو أن هذه المعلومات تتعارض مع مزاعم بأن النظام كان الفضل مع تخفيض 34٪ في الجريمة (وبالتالي لماذا تم توالت بها إلى برمنغهام أيضا). [24] ومع ذلك فإنه يمكن تفسير ذلك فكرة أنه عندما قال للجمهور بشكل منتظم أنهم تحت المراقبة بالفيديو مستمرة مع متقدمة تكنولوجيا التعرف على الوجه، وهذا الخوف وحده يمكن أن تقلل من معدل الجريمة، ما إذا كان نظام التعرف على الوجه تعمل من الناحية الفنية أو لا. وقد كان هذا هو الأساس لعدة أنظمة أمنية التعرف على الوجوه استنادا أخرى، حيث التكنولوجيا في حد ذاتها لا يعمل بشكل جيد ولكن الإدراك المستخدم من التكنولوجيا لا.
تجربة في عام 2002 من قبل المحلية شرطة قسم في تامبا ، فلوريدا ، وكان نتائج مخيبة للآمال على نحو مماثل. [14]
وهناك نظام في بوسطن لوغان مطار أغلقت في عام 2003 بعد أن فشلت في تقديم أي مباريات خلال فترة اختبار لمدة عامين. [25]
قضايا الخصوصية
الحقوق المدنية ومنظمات حقوق دعاة الخصوصية مثل EFF [26] و اتحاد الحريات المدنية [27] تعبر عن قلقها من أن الخصوصية وللخطر عن طريق استخدام تقنيات المراقبة. ويخشى البعض من أن ذلك قد يؤدي إلى "مجموع مجتمع المراقبة "مع الحكومة وغيرها من السلطات لديها القدرة على معرفة أماكن تواجدهم وأنشطتهم جميع المواطنين على مدار الساعة. وكانت هذه المعرفة، ويجري، ويمكن أن تستمر ليتم نشرها لمنع الممارسة القانونية لحقوق المواطنين في انتقاد أولئك في منصبه، وسياسات حكومية محددة أو ممارسات الشركات. العديد من هياكل السلطة المركزية مع قدرات المراقبة هذه قد أساء امتياز الوصول من أجل الحفاظ على السيطرة على الجهاز السياسي والاقتصادي، والحد الإصلاحات الشعبوية. [28]
التعرف على الوجه يمكن أن تستخدم ليس فقط لتحديد الفرد، ولكن أيضا لاستخراج البيانات الشخصية الأخرى المرتبطة الفرد - مثل غيرها من الصور يظهر الفرد، بلوق وظائف، وملامح الشبكات الاجتماعية، والسلوك الإنترنت، وأنماط السفر، وما إلى ذلك - كل ذلك من خلال ملامح الوجه وحدها. [29] وعلاوة على ذلك، الأفراد لديهم قدرة محدودة لتجنب أو إحباط الاعتراف الوجه تتبع ما لم يخفون وجوههم. هذا يحدث تغيرات جوهرية في ديناميكية الخصوصية يوما بعد يوم من خلال تمكين أي تسويق أو وكالة حكومية، أو غريب عشوائي لجمع سرا الهويات والمعلومات الشخصية المرتبطة بها من أي فرد التقاطها بواسطة نظام التعرف على الوجه. [29]
مواقع وسائل الاعلام الاجتماعية مثل الفيسبوك ديها أعداد كبيرة من الصور من الناس، المشروح مع الأسماء. وهذا يمثل قاعدة بيانات التي يمكن أن يحتمل استخدامها (أو سوء المعاملة) من قبل الحكومات لأغراض التعرف على الوجه. [11]
في يوليو 2012، عقدت جلسة استماع أمام اللجنة الفرعية لحماية الخصوصية والتكنولوجيا وقانون لجنة السلطة القضائية، مجلس الشيوخ الأمريكي، لمعالجة القضايا المحيطة ماذا تعني تكنولوجيا التعرف على الوجه للخصوصية والحريات المدنية. [30]
تاريخ
تشمل رواد التعرف على الوجه الآلي وودي بلدسو ، هيلين تشان وولف ، و تشارلز Bisson .
خلال عام 1964، وعام 1965، بلدسو، جنبا إلى جنب مع هيلين تشان وتشارلز Bisson، وعملت على استخدام الكمبيوتر على التعرف على الوجوه البشرية (بلدسو 1966a، 1966b، بلدسو وتشان 1965). وأعرب عن اعتزازه بهذا العمل، ولكن لأنه تم تقديم التمويل من قبل وكالة الاستخبارات لم تسمها أن لم تسمح الكثير من الدعاية، ونشرت القليل من العمل. ونظرا قاعدة بيانات كبيرة من الصور (في الواقع، وهو كتاب من الطلقات القدح)، كانت المشكلة وصورة لتحديد من قاعدة البيانات مجموعة صغيرة من سجلات مثل أن أحد السجلات صورة مطابقة للصورة. ويمكن قياس نجاح طريقة من حيث نسبة ائحة الإجابة على عدد السجلات في قاعدة البيانات. وصف بلدسو (1966a) الصعوبات التالية:
" يتم إجراء هذه المشكلة الاعتراف صعبة بسبب عظيم التباين في دوران الرأس والميل، و شدة الإضاءة وزاوية، وتعبيرات الوجه ، والشيخوخة، الخ وقد سمحت بعض المحاولات الأخرى في التعرف على الوجه من قبل آلة لتقلب ضئيلة أو معدومة في هذه الكميات. ومع ذلك، فإن طريقة الارتباط (أو نمط مطابقة ) من البيانات البصرية غير المجهزة، والتي غالبا ما يتم استخدامها من قبل بعض الباحثين، ومن المؤكد أن تفشل في الحالات التي يكون فيها تقلب كبيرة. على وجه الخصوص، ارتباط منخفض جدا بين صورتين لنفس الشخص مع اثنين من تناوب رئيس مختلفة. "
-Woody بلدسو، 1966
وقد وصفت هذا المشروع الانسان والآلة لأن الإنسان استخراج إحداثيات مجموعة من الميزات من الصور، واستخدمت بعد ذلك بواسطة الكمبيوتر للاعتراف. باستخدام لوح رسومات (GRAFACON أو RAND TABLET )، فإن المشغل استخراج الإحداثيات من الميزات مثل مركز للتلاميذ، الزاوية الداخلية للعيون، الزاوية الخارجية للعيون، وأشر من الأرامل الذروة ، وهلم جرا. من هذه الإحداثيات، وقائمة من 20 مسافات، مثل عرض الفم والعرض من العيون، تلميذ لتلميذ، تم حسابها. يمكن لهذه مشغلي معالجة حوالي 40 صور ساعة. عند بناء قاعدة البيانات، وارتبط اسم الشخص في الصورة مع قائمة المسافات المحسوبة وتخزينها في جهاز الكمبيوتر. في مرحلة الاعتراف، تمت مقارنة مجموعة من المسافات مع المسافة المقابلة لكل صورة، مما أسفر عن المسافة بين الصورة وسجل قاعدة البيانات. يتم إرجاع أقرب السجلات.
لأنه من غير المرجح أن أي صورتين من شأنه أن تتطابق في دوران الرأس، والخالية من الدهون، والميل، وعلى نطاق و(المسافة من الكاميرا)، ولكل مجموعة من مسافات هو تطبيع لتمثيل الوجه في اتجاه أمامي. لإنجاز هذا التطبيع، يحاول البرنامج لأول مرة لتحديد الميل، والعجاف، والتناوب. ثم، وذلك باستخدام هذه الزوايا، الكمبيوتر يبطل تأثير هذه التحولات على مسافات المحسوبة. لحساب هذه الزوايا، يجب أن الكمبيوتر يعرفون هندسة ثلاثية الأبعاد من الرأس. لأن رؤساء الفعلي لم يكن موجودا، بلدسو (1964) المستخدمة رأس القياسية المستمدة من القياسات على سبعة رؤوس.
بعد أن ترك بلدسو PRI في عام 1966، واستمر هذا العمل في معهد ستانفورد للأبحاث ، في المقام الأول من قبل بيتر هارت . في التجارب التي أجريت على قاعدة بيانات لأكثر من 2000 الصور، الكمبيوتر تفوق على الدوام البشر عندما قدم مع المهام الاعتراف نفسها (بلدسو 1968). بيتر هارت (1996) ذكر بحماس المشروع مع التعجب "، وعملت حقا!"
قبل حوالي عام 1997، النظام الذي وضعه كريستوف فون دير Malsburg و طلاب الدراسات العليا من جامعة بوخوم في ألمانيا و جامعة جنوب كاليفورنيا في الولايات المتحدة تفوق معظم الأنظمة مع تلك معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا و جامعة ميريلاند تصنيفا المقبل. وقد تم تطوير هذا النظام بوخوم عن طريق التمويل من قبل مختبر أبحاث جيش الولايات المتحدة . و البرنامج تم بيعها كما ZN-الوجه وتستخدم من قبل العملاء مثل دويتشه بنك ومشغلي المطارات وغيرها من المواقع المزدحمة. البرنامج كان "قوية بما يكفي لجعل تحديد الهوية من وجهات نظر أقل من الكمال الوجه. ويمكن أيضا كثيرا ما نرى من خلال هذه العوائق التي تحول دون تحديد كما الشوارب، اللحى، تغير قصات الشعر والنظارات، وحتى النظارات الشمسية". [31]
في حوالي العام 2007، تم تفتيش صورة "استنادا إلى النص المحيطة الصورة،" على سبيل المثال، إذا نص يذكر بالقرب من محتوى الصورة. التكنولوجيا القطبية روز يمكن تخمين من صورة، في حوالي 1.5 ثانية، ما أي فرد قد تبدو في ثلاثة أبعاد، وادعى أنها "سوف نطلب من المستخدمين لإدخال أسماء الأشخاص الذين يعترفون في الصور على الانترنت" للمساعدة في بناء قاعدة بيانات [ الاقتباس حاجة ]. أيدينتكس، وهي شركة من ولاية مينيسوتا، وقد وضعت البرنامج، FaceIt. FaceIt يمكن انتقاء وجه شخص ما في حشد من الناس وذلك لمقارنة قواعد البيانات في جميع أنحاء العالم على الاعتراف ووضع اسم لوجه. هو مكتوب برنامج للكشف عن ميزات متعددة على الوجه البشري. فإنه يمكن الكشف المسافة بين العينين، عرض الأنف، وشكل من عظام، وطول jawlines والعديد من ملامح الوجه. البرنامج بذلك عن طريق وضع صورة وجهه على faceprint، وهو الرمز العددي الذي يمثل الوجه الإنساني. برنامج التعرف على الوجه تستخدم لتضطر إلى الاعتماد على صورة 2D مع الشخص يواجه مباشرة تقريبا الكاميرا. الآن، مع FaceIt، يمكن مقارنة صورة 3D إلى صورة 2D عن طريق اختيار 3 نقاط محددة الخروج من صورة 3D وتحويلها إلى صورة 2D باستخدام خوارزمية خاصة التي يمكن مسحها ضوئيا من خلال قواعد البيانات كلها تقريبا. في عام 2006، تم تقييم الأداء من أحدث خوارزميات التعرف على الوجوه في التعرف على الوجه التحدي الكبير (FRGC) . استخدمت صور عالية الدقة الوجه، 3-D بمسح الوجه، وقزحية الصور في الاختبارات. وأشارت النتائج إلى أن خوارزميات جديدة هي 10 مرات أكثر دقة من خوارزميات التعرف على الوجه لسنة 2002 و 100 مرة أكثر دقة من تلك التي لعام 1995. وكانت بعض الخوارزميات قادرة على التفوق على البشر المشاركين في التعرف على الوجوه، ويمكن تحديد فريد التوائم المتماثلة. [ 7] [32]
التقييمات التي ترعاها حكومة الولايات المتحدة والمشاكل التحدي ساعدت حفز أكثر من أوامر من حجم في أداء النظام للتعرف على الوجوه. منذ عام 1993، انخفض معدل الخطأ أنظمة التعرف على الوجوه التلقائي بمعامل 272. ويطبق التخفيض على الأنظمة التي تتطابق مع الناس مع صور الوجه المأسورة في الاستوديو أو mugshot على البيئات. في قانون مور حيث انخفض معدل الخطأ نصف واحدة كل سنتين. [8]
صور منخفضة الدقة من الوجوه يمكن أن تتعزز باستخدام الوجه هلوسة . [المزيد من التحسينات في ارتفاع القرار، وكاميرات ميغابيكسل في السنوات القليلة الماضية متى؟ ] ساعدت على حل القضية القرار غير كاف.
== ==Facial recognition system
       نظام التعرف على الوجه