Face detection و face recognition دو وظیفه متمایز در بینایی کامپیوتری هستند:

Face detection : شناسایی و مکان یابی چهره ها در یک تصویر، صرف نظر از اینکه چهره متعلق به چه کسی است.
Face recognition : شناسایی چهره شناسایی شده با مقایسه آن با پایگاه داده ای از چهره های شناخته شده متعلق به چه کسی است.
چندین الگوریتم و معماری، به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق وجود دارد که در این زمینه‌ها به عملکردی پیشرفته دست یافته‌اند:

Face Detection:

Haar Cascades: یک روش تشخیص اشیاء یادگیری ماشینی است که برای شناسایی اشیاء در تصاویر یا ویدئو استفاده می شود. در مقایسه با روش های یادگیری عمیق، سریع است اما دقت کمتری دارد.

Single Shot MultiBox Detector (SSD): روشی برای تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از یک شبکه عصبی عمیق.

Multi-task Cascaded Convolutional Networks(MTCNN): این کار را به سه مرحله تقسیم می‌کند که هر کدام نتایج را دقیق تنظیم می‌کند و برای تشخیص چهره کاملاً مؤثر است.

You Only Look Once (YOLO): سیستم تشخیص شی در زمان واقعی که می تواند برای تشخیص چهره آموزش داده شود.

Face Recognition:
Eigenfaces: یک روش قدیمی بر اساس تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA).

Fisherfaces: بهبود Eigenfaces با استفاده از تجزیه و تحلیل تشخیص خطی (LDA).

FaceNet: یک شبکه کانولوشن عمیق طراحی شده توسط گوگل. از یک تابع از دست دادن سه گانه استفاده می کند و چهره ها را روی یک ابرکره جاسازی می کند. سپس مدل شباهت کسینوس بین جاسازی‌ها را برای تشخیص چهره‌ها اندازه‌گیری می‌کند.

DeepFace: این یک مدل یادگیری عمیق است که توسط فیس بوک توسعه یافته است که در برخی معیارها عملکردی تقریباً انسانی دارد.

VGGFace & VGGFace2: توسط گروه هندسه تصویری (VGG) در دانشگاه آکسفورد توسعه یافته است. اینها مدلهای یادگیری عمیق مبتنی بر معماری VGG هستند و بر روی مجموعه داده های بزرگ از قبل آموزش داده شده اند.

Combination: یک ترکیب معمولی برای نتایج پیشرفته شامل استفاده از یک مدل یادگیری عمیق مانند MTCNN برای face detection و به دنبال آن مدلی مانند FaceNet یا VGGFace2 برای face recognition است.

ملاحظات:

اندازه مجموعه داده: مدل های یادگیری عمیق، به ویژه برای face recognition ، به مقدار زیادی داده برچسب دار برای آموزش نیاز دارند.
زمان آموزش: آموزش مدل های عمیق به منابع محاسباتی و زمان قابل توجهی نیاز دارد.
محیط استقرار: در صورت استقرار در برنامه های بلادرنگ یا در دستگاه های لبه، کارایی محاسباتی مدل را در نظر بگیرید.
تعصب و انصاف: اطمینان حاصل کنید که مدل بر روی مجموعه داده‌های متنوع آموزش داده شده است تا از تعصبات اجتناب شود و تعمیم در میان قومیت‌ها، جنسیت‌ها و سنین مختلف بهبود یابد.
در نهایت، همیشه مراقب آخرین پیشرفت‌های تحقیقاتی و صنعتی باشید. چشم انداز بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق به طور مداوم در حال تغییر است و معماری ها و تکنیک های جدید به طور منظم ظاهر می شوند.