Facial Recognition Using Convolutional Neural Network Using Real-Time Data
- 1. Dr. Hari Singh Gour University
- 2. INTI International University
Description
Recent years have seen the rise of facial recognition as a significant technological advancement, with several applications in the fields including security, surveillance, authentication systems, and Human-Computer Interface. Numerous sectors have undergone radical change as a result of theirability to automatically identify and validate people based on their facial traits, opening new doors for innovation. The main objective of facial recognition is to create automated systems that can correctly identify and validate people from pictures or videos. The limitations of traditional methods in capturing complex and discriminative facial patterns included the reliance on handmade features and shallow learning techniques. However, facial recognition has made great progress since the introduction of deep learning, more notably Convolutional Neural Networks(CNNs). CNNs are the perfect tool for capturing fine facial characteristics because they have demonstrated an amazing capacity for hierarchical representations that can be directly learned from unprocessed image data. In this paper, the authors focus on facial recognition using a CNN model, intending to improve the accuracy and resilience of this crucial technology. The authors have applied a well-built CNN modelto address the challenges of facial recognition. We utilize deep learning to automatically identify and extract high-level features from facial images, enabling more accurate and reliable identification. The CNN model's architecture was thoughtfully created to utilize the underlying spatial links and regional patterns visible in facial data. By utilizing a large number of convolutional and pooling layers, the model cansuccessfully capture both low-level qualities like edges and textures and high-level facial traits like facial landmarks and expressions
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
شهدت السنوات الأخيرة صعود تقنية التعرف على الوجه كتقدم تكنولوجي كبير، مع العديد من التطبيقات في المجالات بما في ذلك الأمن والمراقبة وأنظمة المصادقة والواجهة بين الإنسان والحاسوب. شهدت العديد من القطاعات تغييرًا جذريًا نتيجة للقدرة على تحديد الأشخاص والتحقق من صحتهم تلقائيًا بناءً على سماتهم الوجهية، مما فتح أبوابًا جديدة للابتكار. الهدف الرئيسي من التعرف على الوجه هو إنشاء أنظمة آلية يمكنها تحديد هوية الأشخاص والتحقق من صحتهم بشكل صحيح من الصور أو مقاطع الفيديو. تضمنت قيود الأساليب التقليدية في التقاط أنماط الوجه المعقدة والتمييزية الاعتماد على الميزات المصنوعة يدويًا وتقنيات التعلم الضحلة. ومع ذلك، فقد أحرز التعرف على الوجه تقدمًا كبيرًا منذ إدخال التعلم العميق، وعلى الأخص الشبكات العصبية التطورية (CNNs). CNNs هي الأداة المثالية لالتقاط خصائص الوجه الدقيقة لأنها أظهرت قدرة مذهلة على التمثيلات الهرمية التي يمكن تعلمها مباشرة من بيانات الصور غير المعالجة. في هذه الورقة، يركز المؤلفون على التعرف على الوجه باستخدام نموذج CNN، بهدف تحسين دقة ومرونة هذه التكنولوجيا الحاسمة. طبق المؤلفون نموذج CNN جيد البناء لمواجهة تحديات التعرف على الوجه. نحن نستخدم التعلم العميق لتحديد واستخراج الميزات عالية المستوى تلقائيًا من صور الوجه، مما يتيح تحديدًا أكثر دقة وموثوقية. تم إنشاء بنية نموذج CNN بعناية للاستفادة من الروابط المكانية الأساسية والأنماط الإقليمية المرئية في بيانات الوجه. من خلال استخدام عدد كبير من الطبقات الالتفافية والتجميعية، يمكن للنموذج أن يلتقط بنجاح كل من الصفات منخفضة المستوى مثل الحواف والقوام وسمات الوجه عالية المستوى مثل معالم الوجه وتعبيراتهTranslated Description (French)
Ces dernières années, la reconnaissance faciale est devenue un progrès technologique important, avec plusieurs applications dans les domaines de la sécurité, de la surveillance, des systèmes d'authentification et de l'interface homme-machine. De nombreux secteurs ont subi des changements radicaux en raison de la possibilité d'identifier et de valider automatiquement les personnes en fonction de leurs traits du visage, ouvrant ainsi de nouvelles portes à l'innovation. L'objectif principal de la reconnaissance faciale est de créer des systèmes automatisés capables d'identifier et de valider correctement les personnes à partir d'images ou de vidéos. Les limites des méthodes traditionnelles de capture de motifs faciaux complexes et discriminatoires comprenaient le recours à des caractéristiques faites à la main et à des techniques d'apprentissage peu profondes. Cependant, la reconnaissance faciale a fait de grands progrès depuis l'introduction de l'apprentissage profond, plus particulièrement des réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Les CNN sont l'outil parfait pour capturer les caractéristiques faciales fines, car ils ont démontré une capacité étonnante pour les représentations hiérarchiques qui peuvent être directement apprises à partir de données d'image non traitées. Dans cet article, les auteurs se concentrent sur la reconnaissance faciale à l'aide d'un modèle CNN, dans le but d'améliorer la précision et la résilience de cette technologie cruciale. Les auteurs ont appliqué un modèle CNN bien construit pour relever les défis de la reconnaissance faciale. Nous utilisons l'apprentissage en profondeur pour identifier et extraire automatiquement les caractéristiques de haut niveau des images faciales, ce qui permet une identification plus précise et plus fiable. L'architecture du modèle CNN a été soigneusement créée pour utiliser les liens spatiaux sous-jacents et les modèles régionaux visibles dans les données faciales. En utilisant un grand nombre de couches de convolution et de mise en commun, le modèle peut capturer avec succès à la fois des qualités de bas niveau comme les bords et les textures et des traits faciaux de haut niveau comme les points de repère et les expressions facialesTranslated Description (Spanish)
En los últimos años se ha visto el auge del reconocimiento facial como un avance tecnológico significativo, con varias aplicaciones en los campos que incluyen seguridad, vigilancia, sistemas de autenticación e interfaz persona-ordenador. Numerosos sectores han experimentado un cambio radical como resultado de su capacidad para identificar y validar automáticamente a las personas en función de sus rasgos faciales, abriendo nuevas puertas a la innovación. El objetivo principal del reconocimiento facial es crear sistemas automatizados que puedan identificar y validar correctamente a las personas a partir de imágenes o vídeos. Las limitaciones de los métodos tradicionales para capturar patrones faciales complejos y discriminatorios incluían la dependencia de características hechas a mano y técnicas de aprendizaje superficiales. Sin embargo, el reconocimiento facial ha progresado mucho desde la introducción del aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolucionales (CNN). Las CNN son la herramienta perfecta para capturar características faciales finas porque han demostrado una increíble capacidad de representaciones jerárquicas que se pueden aprender directamente de los datos de imágenes no procesados. En este artículo, los autores se centran en el reconocimiento facial utilizando un modelo de CNN, con la intención de mejorar la precisión y la resistencia de esta tecnología crucial. Los autores han aplicado un modelo de CNN bien construido para abordar los desafíos del reconocimiento facial. Utilizamos el aprendizaje profundo para identificar y extraer automáticamente características de alto nivel de las imágenes faciales, lo que permite una identificación más precisa y confiable. La arquitectura del modelo de CNN se creó cuidadosamente para utilizar los enlaces espaciales subyacentes y los patrones regionales visibles en los datos faciales. Al utilizar una gran cantidad de capas convolucionales y de agrupación, el modelo puede capturar con éxito tanto cualidades de bajo nivel como bordes y texturas como rasgos faciales de alto nivel como puntos de referencia y expresiones facialesFiles
725.pdf
Files
(510.5 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:619b37341782408bf052f86a0ca7ad10
|
510.5 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- التعرف على الوجه باستخدام الشبكة العصبية الالتفافية باستخدام البيانات في الوقت الفعلي
- Translated title (French)
- Reconnaissance faciale à l'aide d'un réseau neuronal convolutif utilisant des données en temps réel
- Translated title (Spanish)
- Reconocimiento facial mediante red neuronal convolucional con datos en tiempo real
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4399980924
- DOI
- 10.61453/jods.v2024no10
References
- https://openalex.org/W1998808035
- https://openalex.org/W2076434944
- https://openalex.org/W2145287260
- https://openalex.org/W2163605009
- https://openalex.org/W2963466847
- https://openalex.org/W2963839617
- https://openalex.org/W2969985801
- https://openalex.org/W3099206234
- https://openalex.org/W3101998545