مدل GhostFaceNets: نگاهی به یک روش قدرتمند در حوزه تشخیص چهره

مدل GhostFaceNets: نگاهی به یک روش قدرتمند در حوزه تشخیص چهره

در این مقاله قصد داریم تا به بررسی یکی ازمدل های پیشرفته و قدرتمند در حوزه تشحیص چهره افراد بپردازیم. در ابتدا با برخی مدل های این حوزه آشنا می شویم و نگاهی به برتری های مدل GhostFaceNets میپردازیم.

تشخیص چهره

Face recognition یا تشخیص چهره یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی است که در آن تلاش می‌شود تا چهره‌های افراد شناسایی و تشخیص داده شود. این تسک به طور گسترده در سیستم‌های مختلف تشخیص هویت، تصویربرداری دیجیتال و سیستم‌های هوشمند استفاده می‌شود.

 در حوزه تشخیص چهره، چندین مدل معروف و پیشرفته وجود دارد. در ادامه، به معرفی چند مدل معروف در این حوزه می‌پردازیم:

1.  VGGFACE : این مدل از شبکه عصبی کانولوشنی برپایه ی resnet برای تشخیص چهره استفاده می‌کند. VGGFace با دقت بالا و قابلیت تشخیص چهره در تصاویر با انواع اندازه‌ها و زوایا، یکی از مدل‌های محبوب در حوزه تشخیص چهره است.
2.  FaceNet : این مدل از شبکه عصبی کانولوشنی عمیق استفاده می‌کند و با استفاده از تکنیک‌های تعبیه‌سازی و شبکه های مختلف نظیر inception، چهره‌ها را به یک فضای برداری تبدیل می‌کند. FaceNet با استفاده از تکنیک تشخیص چهره مبتنی بر تفاوت‌های مثبت و منفی (triplet loss)، قادر به تشخیص چهره با دقت بالا و مقاوم در برابر تغییرات نوری و زاویه‌ای است.
3.  DeepFace : این مدل توسط شرکت فیسبوک توسعه داده شده است و از شبکه عصبی کانولوشنی عمیق استفاده می‌کند. DeepFace با استفاده از تکنیک‌های تشخیص چهره و تطبیق الگو، قادر به تشخیص چهره با دقت بالا و تشخیص هویت افراد در تصاویر مختلف است.

GhostFaceNets

 GhostFaceNets_v2 یک مدل تشخیص چهره پیشرفته است که در مقاله با عنوان "GhostFaceNets: Lightweight Face Recognition Model From Cheap Operations" معرفی شده است. این مدل از شبکه عصبی کانولوشنی عمیق GhostNet برای تشخیص چهره استفاده می‌کند.

شبکه عصبی GhostNet که در سال 2020 معرفی شد، یک شبکه عصبی سبک و کم حجم است که برای کاربردهای دارای محدودیت منابع مانند دستگاه‌های همراه و سیستم‌های جانبی استفاده می‌شود.GhostfaceNets با استفاده از این مدل، از تبدیلات خطی ساده برای استخراج ویژگی های جدید از مجموعه ویژگی های تصویر استفاده می کنند تا مجموعه ویژگی مناسبی برای این مساله ایجاد کنند.

 GhostFaceNets از یک ساختار شبکه عصبی عمیق بهره می‌برد که با استفاده از لایه‌های پیچشی و لایه‌های تمام متصل، ویژگی‌های مهم چهره را استخراج می‌کند. این مدل با استفاده از تکنیک‌هایی مانند Depthwise Separable Convolution و Squeeze-and-Excitation Blocks، تعداد پارامترها و عملیات‌های محاسباتی را به حداقل می‌رساند و در نتیجه سبک و سریع عمل می‌کند. 

مقایسه GhostFaceNets با سایر مدل‌های موجود در حوزه تشخیص چهره نشان می‌دهد که این مدل دارای دقت بالا، سرعت بالا و کارایی بالا است. همچنین، GhostFaceNets با ساختار سبک و کم حجم خود، منابع سیستم را بهینه استفاده می‌کند و قابلیت اجرا بر روی دستگاه‌های با منابع محدود را دارد. این مدل به عنوان یک راه حل پیشرفته در حوزه تشخیص چهره مورد توجه قرار گرفته است. 

GhostFaceNets به دلیل سبک بودن و کم حجم بودن، کاربردهای متنوعی در حوزه تشخیص چهره دارد. برخی از کاربردهای این مدل عبارتند از:

•  تشخیص چهره در تصاویر و ویدئوها :GhostFaceNets قادر است چهره‌ها را در تصاویر و ویدئوها تشخیص دهد و آنها را با دقت بالا شناسایی کند.
•  تطبیق چهره: این مدل می‌تواند برای تطبیق چهره در سیستم‌های تشخیص چهره و کنترل دسترسی به سامانه های مختف استفاده شود.
•  تشخیص افراد در دوربین‌های مداربسته :GhostFaceNets می‌تواند در سیستم‌های مداربسته برای تشخیص و شناسایی افراد مورد استفاده قرار گیرد.

 به طور کلی، GhostFaceNets با سبک بودن و کارایی بالا، به عنوان یک مدل تشخیص چهره مناسب برای سیستم‌هایی است که نیاز به سرعت و کارایی بالا دارند.