سیستم تشخیص چهره
تاریخچه

تشخیص خودکار چهره در دهه ۱۹۶۰ آغاز شد. وودی بلدسو، هلن چان ولف و چارلز بیسون روی رایانه کار کردند تا چهره انسان را تشخیص دهند. پروژه تشخیص چهره اولیه آنها «انسان-ماشین» لقب گرفت زیرا مختصات ویژگیهای صورت در یک عکس قبل از استفاده توسط رایانه برای شناسایی توسط یک انسان باید تعیین می‌شد. بر روی یک تبلت گرافیکی یک انسان باید مختصات ویژگی‌های صورت مانند مراکز مردمک چشم، گوشه داخلی و خارجی چشم‌ها و خط موها مشخص کند. از مختصات برای محاسبه ۲۰ فاصله از جمله عرض دهان و چشم استفاده شد. یک انسان می‌تواند در هر ساعت حدود ۴۰ تصویر را به این روش پردازش کند و بنابراین یک پایگاه داده از فواصل محاسبه شده ایجاد کند. سپس یک رایانه به‌طور خودکار فواصل مربوط به هر عکس را مقایسه می‌کند، اختلاف فواصل را محاسبه می‌کند و سوابق بسته را به عنوان یک تطابق احتمالی بازمی‌گرداند.
در سال ۱۹۷۰ تاکئو کاناده به‌طور علنی یک سیستم تطبیق چهره را نشان داد که ویژگی‌های آناتومیکی مانند چانه را در آن قرار داشت و نسبت فاصله بین ویژگی‌های صورت را بدون دخالت انسان محاسبه کرد. آزمایش‌های بعدی نشان داد که این سیستم همیشه نمی‌تواند ویژگی‌های صورت را به‌طور قابل اعتماد شناسایی کند. اما علاقه به این موضوع افزایش یافت و در سال ۱۹۷۷ تاکئو کاناده اولین کتاب تفصیلی دربارهٔ فناوری تشخیص چهره را منتشر کرد.
در سال ۱۹۹۳، آژانس تحقیقات پیشرفته دفاع (DARPA) و آزمایشگاه تحقیقات ارتش (ARL) برنامه فناوری تشخیص چهره FERET را برای توسعه "قابلیت‌های شناسایی خودکار چهره" که می‌تواند در یک محیط تولیدکننده زندگی واقعی استفاده شود "ایجاد کردند تا به امنیت، اطلاعات کمک کند؛ و پرسنل اجرای قانون در انجام وظایف خود ". سیستم‌های تشخیص چهره که در آزمایشگاه‌های تحقیقاتی سه بار آزمایش شده بودند مورد ارزیابی قرار گرفتند و آزمایشات FERET نشان داد که در حالی که عملکرد سیستم‌های شناسایی خودکار صورت مختلف متفاوت است، از تعدادی روش موجود می‌توان به‌طور زنده برای شناسایی چهره در تصاویر ثابت گرفته شده در یک محیط کنترل شده استفاده کرد. آزمایش‌های FERET باعث ایجاد سه شرکت آمریکایی شد که سیستم‌های خودکار شناسایی چهره را می‌فروشند. Vision Corporation و Miros Inc هر دو در سال ۱۹۹۴ توسط محققانی تأسیس شدند که از نتایج آزمایشات FERET به عنوان نقطه فروش استفاده می‌کردند. Viisage Technology توسط یک پیمانکار دفاع کارت شناسایی در سال ۱۹۹۶ تأسیس شد تا از حقوق الگوریتم تشخیص چهره ساخته شده توسط الکس پنتلند در MIT استفاده تجاری کند.
پس از آزمون فروشنده شناسایی چهره FERET در سال ۱۹۹۳، دفاتر اداره وسایل نقلیه موتوری (DMV) در ویرجینیای غربی و نیومکزیکو اولین دفاتر DMV بودند که از سیستم‌های تشخیص چهره به صورت خودکار استفاده کردند تا از این طریق افرادی که چندین گواهینامه رانندگی را با نام‌های مختلف دریافت می‌کنند، جلوگیری و شناسایی شود. گواهینامه رانندگی در ایالات متحده در آن مرحله از شناسایی عکس به‌طور معمول پذیرفته شد. دفاتر DMV در سراسر ایالات متحده در حال ارتقا فناوری بودند و در حال ایجاد پایگاه داده عکس‌های ID دیجیتال بودند. این امر باعث شد دفاتر DMV بتوانند سیستم‌های تشخیص چهره را در بازار مستقر کنند تا عکس‌های گواهینامه رانندگی جدید را بر اساس پایگاه داده DMV موجود جستجو کنند. دفاتر DMV به یکی از اولین بازارهای اصلی فناوری خودکار تشخیص چهره تبدیل شدند و شهروندان ایالات متحده را به عنوان یک روش استاندارد برای شناسایی چهره معرفی کردند. افزایش جمعیت زندانیان ایالات متحده در دهه ۱۹۹۰، ایالت‌های ایالات متحده را بر آن داشت تا سیستم‌های شناسایی متصل و خودکار ایجاد کنند که از پایگاه‌های داده بیومتریک دیجیتال استفاده می‌کنند، در برخی موارد این امر شامل شناسایی چهره است. در سال ۱۹۹۹ مینه سوتا سیستم شناسایی چهره FaceIT توسط Visionics را در یک سیستم رزرو گلوله قرار داد که به پلیس، قضات و افسران دادگاه اجازه می‌داد مجرمان را در سراسر ایالت ردیابی کنند.
تا دهه ۱۹۹۰ سیستم‌های تشخیص چهره در درجه اول با استفاده از پرتره‌های عکاسی از چهره انسان ساخته می‌شدند. تحقیق در مورد شناسایی چهره برای یافتن قابل اطمینان صورت در تصویری که شامل سایر اشیا tra است که در اوایل دهه ۱۹۹۰ با تجزیه و تحلیل م componentلفه اصلی (PCA) مورد توجه قرار گرفتند. روش PCA در تشخیص چهره با نام Eigenface نیز شناخته می‌شود و توسط متیو تورک و الکس پنتلند ساخته شده است. ترک و پنتلند رویکرد مفهومی قضیه Karhunen-Loève و تحلیل عاملی را برای ایجاد یک مدل خطی ترکیب کردند. Eigenfaces براساس ویژگیهای جهانی و متعامد در چهره انسان تعیین می‌شود. صورت انسان به عنوان ترکیبی وزنی از تعدادی از Eigenfaces محاسبه می‌شود. از آنجا که از Eigenfaces کمی برای رمزگذاری چهره انسانهای یک جمعیت خاص استفاده شده است، روش تشخیص چهره PCA ترک و پنتلند مقدار داده‌هایی را که باید برای تشخیص چهره پردازش شوند، بسیار کاهش می‌دهد. پنتلند در سال ۱۹۹۴ ویژگی‌های Eigenface را تعریف کرد، از جمله چشمهای اختصاصی، دهانهای اختصاصی و بینیهای خاص، برای پیشبرد استفاده از PCA در تشخیص چهره. در سال ۱۹۹۷، روش PCA Eigenface در تشخیص چهره با استفاده از تجزیه و تحلیل تشخیصی خطی (LDA) برای تولید Fisherfaces بهبود یافت. LDA Fisherfaces به‌طور غالب در شناسایی چهره مبتنی بر ویژگی PCA مورد استفاده قرار گرفت. در حالی که از Eigenfaces برای بازسازی صورت نیز استفاده شد. در این رویکردها هیچ ساختار جهانی صورت محاسبه نمی‌شود که ویژگی‌های صورت یا قسمت‌های آن را به هم پیوند دهد.
رویکردهای کاملاً مشخص مبتنی بر ویژگی برای شناسایی چهره در اواخر دهه ۱۹۹۰ توسط سیستم بوخوم، که از فیلتر گابور برای ضبط ویژگی‌های چهره و محاسبه شبکه ای از ساختار صورت برای پیوند دادن ویژگی‌ها، پیشی گرفت. کریستوف فون در مالسبورگ و تیم تحقیقاتی وی در دانشگاه بوخوم در اواسط دهه ۱۹۹۰ میلادی تطبیق نمودار الاستیک را برای استخراج چهره از تصویر با استفاده از تقسیم‌بندی پوست ایجاد کردند. در سال ۱۹۹۷، روش تشخیص چهره که توسط مالسبورگ توسعه یافته بود، عملکرد بهتری نسبت به سایر سیستم‌های تشخیص چهره در بازار داشت. به اصطلاح «سیستم بوخوم» برای شناسایی چهره به صورت ZN-Face در بازار به اپراتورهای فرودگاه‌ها و دیگر مکان‌های شلوغ به صورت تجاری در بازار فروخته شد. این نرم‌افزار «به اندازه کافی قوی بود تا بتواند از نمای کمتری از چهره استفاده کند. همچنین از طریق موانعی برای شناسایی سبیل، ریش، مدل موهای تغییر یافته و عینک - حتی عینک آفتابی» از طریق موانع مختلف نیز قابل مشاهده است.
تشخیص چهره به صورت واقعی در فیلم‌های ویدئویی در سال ۲۰۰۱ با چارچوب تشخیص شی Viola – Jones برای چهره‌ها امکان‌پذیر شد. پاول ویولا و مایکل جونز روش تشخیص چهره خود را با رویکرد ویژگی Haar-like برای تشخیص اشیا in در تصاویر دیجیتال ترکیب کردند تا AdaBoost، اولین ردیاب چهره در زمان واقعی از جلو را راه اندازی کنند. تا سال ۲۰۱۵ الگوریتم Viola-Jones با استفاده از ردیاب‌های کم قدرت کم در دستگاه‌های دستی و سیستم‌های جاسازی شده پیاده‌سازی شده بود؛ بنابراین، الگوریتم Viola-Jones نه تنها کاربرد عملی سیستم‌های تشخیص چهره را گسترش داده بلکه برای پشتیبانی از ویژگی‌های جدید در رابط‌های کاربری و کنفرانس تلفنی نیز مورد استفاده قرار گرفته است.