Facial Recognition Guide

By IPVM Team, Published Mar 15, 2021, 11:24am EDT (Info+)

This guide explains the fundamentals of facial recognition.

IPVM Image

Inside we cover:

  • The Use of Datasets in Facial Recognition
  • Dataset Creation Methods
  • Common Dataset Problems
  • Prominent Public Datasets
  • Changes in Public Datasets
  • Architectures and Design Considerations
  • Open Source Facial Recognition Models
  • Options for Sourcing Facial Recognition
  • Legal Considerations For Facial Recognition

This is part of our new Video Analytics Course starting in March.

Executive *******

****** *********** ** ********* ** ****-******* datasets ** ****** ****** *** ******** their ******. *******, ******** **** ******* issues, *********, *******, *** *****.

****** *********** ********* **** **** ****** their ********* ******, ******* ***** **-*****, open-source, ** ******** **** ******* *******, because ** *** **** *************, *** support ************.

******** *** ****** *********** ** **** to *******, ** **** ******* ******* are *********** *** ********* *** ********** statements, *** **** ****************** **** ****** ** ************ ***-***** from ***-*******, ***** ****** *****, ********, uncooperative ********, *** ***** ******* ****** accuracy.

******** **** ***-*********** *** ********** *** *************** ****** *********** *****/*** ****** *********** *** legally ** ****. **** ** ******* to * ******** ** ****** ********, increased ********** **** ******* ************, *** a ******* ******** ** ****** *** face ***********.

Options *** ******** ********

**** ******** **** ******** **** *** video ************ ********* ******** *** ******* are ****** **** **********, ****-*******, ** proprietary.

*** ****** ** *** ******* ******** is ****** ******* ** * *******, each **** **** *** ****:

IPVM Image

********** ********

********** ********, **** ** ******** ** cards ** ******** ******, *** ************ **** ** * *******'* **********, or ******** ****** ** **** ******* visa *********** ******.**** *** ********* ****-******* ****** *** are ********* **** ********** ** *****-***** manufacturers **** *** ***.

*********** ********

*********** ******** *** ******* ** ** on ****** ** * *********. *** fundamental ********** ******* *********** *** ****-****** datasets ** **** *********** **** *** not ******** ********. ** * ******* chooses ** *** * *********** *******, they ****** **** **** ** ****** to ***, *** **** ** ***, and *** ** ******* ****.

******* ******** ****' *** *********** ********** ********* *** ****-********* ** ******, especially **** ******** ***** ** ****** and ***-** ******* ** **** ***** are ******* ** ******** ******* ******* or ********* ** *********.

****-****** ********

****-****** ******** *** *** **** ********** option, *** **** *** ******* **** the ******** ******* *******, ************ ********** or “*****”, ******* ** **** **** large **********-******** ****, *** **** *** celebrity ****** ***** ****** * **** of ********* ******* *********** *** *** as ******* ** *** ******* ********** in *********, ***, *** ******* **********. In ********, *** ** *** *** the **** *** *********, **** **** been ***** **** ******* **** ******* laws.

5 ****** ******* ********

* ** *** **** ****** ******** with **** *********** ******** ***:

  • *** ***** ****** ******
  • * **** ** *********
  • **************** ****
  • *********** ********* ****
  • ********** ****

**** ***** ***** ******* ********** ******* common ******* ********:

IPVM Image

*** ***** ****** ******

******** **** *** *** ***** **** to ********** **********. ********** **** ** learn **** * ****** ** *** same ****** ******* *****, ********** ******, clothing ******, ****-***** *******, ********, *****, and ****-** ***** *************** ******* "*************" which ******** * ***** ****** ** data.*********** *** ************ ************ ** **** ** ********** ****** *** **** ****** **** ******* sets. *** **** ******** ** ** collect **** ******, ***** ** ********* or ** ******* ********.

* **** ** *********

* **** ** *********, **** ******* to ******** **** *********, ***, *** gender,***** ** ********* ****** ****** ******** ** ******** to ***** ********. *** ******** ** to ****** * *** **** ********* in **** ** ** **** * diverse ****** ** ** ******** ***.

IPVM Image

**** **** ** *** ************** ** Use-Case

**** **** ** *** ************** ** the ***-**** ****** ********** **** **** well ** ******** ** ******* ****** on ****-***** ************ *******. ************ ***-***** often ******* **** ******* **** ***** vertical ******, ***** ***-******* ****** *** generally ***** ** ****-******. *** ******** is ** ******* ****** **** ********* the ********, ******, *** ****** ** the ******'* ******** ***.

IPVM Image

*********** ********* ****

**** ********* **** *** ******** ** internal ********* ******* ******* ********* **** to****** *******************, *** ***** ***** ** **** cases, ******* ** ******* **********. **** social ********** ***** ******* *** ****** to ***-***, *** ***** *** *** be ***** **** ***** **** ** being **** *** **** *********** ** default *** *** *** **** *** user-agreements **** ***** **.

**** ****** ****** ** "*******" ** having ***** **** ********* *** **** recognition ******* ***** ***** ** **. The ******** ** ** ******* ******* to ******** **** ***** **** **** be ********* *** **** *********** ** they ****** ** ***-**.

********* **** **** ** ****** **** local *********** **** *********** ***** *** risk ** ***** ************ ******* **** use.

**********/***** ****

**********/***** **** ****** ** ********* ** learn *********** *** ***** ** ******** ***********. *********** ******* ****** ******* ******** when ****** ** ********** ****** ******** data ** *** **** **** *** already **** ********** **** * *******.

IPVM Image

** ** ****-********* ** *** ******* every ***** ** * ******* ***** to ** ******* *** ****** ********.

9 ****** ****-****** ********

****-****** ******** *** ******** **** ** video ************ *** ******** *** *******, but ***** *** **** ********* *** related **** *** ****:

IPVM Image

***** ****** **** ******* ************ *** **** more **** ** ******* ******, *** ** **** ******** ****** from ***********. *** ******* ********* *** with * ***** ** *********,*** **** *, ******** *.* ******* ****** *** includes ********, ***********, *** *********** **** a **** ** **** ********* **** celebrity **** ****, *** ** ***** not ************** ** *** ******* ********** (** ** **% *********) ** *** **.

*** ******* *** ***** ********* ****-***** Flickr *****,***** ************* (****), ** ** ****** ***** on ******** ******* ****, *** ** **** ** ******** the*************** *** ** ***** ************ ******* other *****.

***** **** ********, *** *** ****** datasets **** ********* *********** *****+% ************** ****, ********* ** *** ********* *** analyzed.

Face ********* *****, **** ****** ***********

****** *********** ******* ** ***** ** be ******** ***** *** **** *** face ** **** ** * ****** recognition ********* ** ** ******** *** matched.

IPVM Image

***** **** ********* ** ***********, ** it **** ****** **** ***********. **** detection ******* ********* ***** *** ********* a ****, ****** **** *********** * non-face ****** ** * ****.

Options *** ******** **********

****** *********** ********** **** ******** **** for ***** ************ ***:

  • ****-*********/**** **-*****
  • ****-******
  • ********* **** * *********

**** **** *** **** *** ****, based ** ********* **********, **** ** create, ****, ************ ** ******, *** control **** ******:

IPVM Image

****-*********

****-********* ********** *** **** ** ********** instead ** ********* ** ***** **** open-source. *** *********/************ ** *********** ******* the ********* ***** *** **** **** and *** ******* **** *** ******, however, **** **** **** *** ********* talent ** ******.

****-******

****-****** ********* ***** **** ******* ***-******* algorithms ** ************ ******** **** ***** one ** ****** ** ********* ***** their ****** ** ******** *************, ******** methods, *** ****. *** *********/************ ** transparent *** ***** **** ********* ****** and **** **** ****-*********, *** ********** typically **** ******* ******* **** ********* design *** **** ******* **** ********* skill.

******** **** * *********

********** ******** **** *****-***** ********** *** premade, ** **** **** *** ********* talent *** ****** **** ****-********* **********. However, **** **** ***** *** ***** do *** **** *** **** **** created *** *** **** **** *******. In ********, ********* ** ******* *****, developers *** *** *** *********, *.*.**** ****** ****** ** ****.**'******* ********* *********.

Algorithms *************

*** ************* **** *** ***** ************ face *********** **** *******, **** ********* using **** *** ***-***** ******* ******** (see ********* ********* ************ *****) ** ******* **** ******** *********** neural ******** (****). *** ************* ***** higher ******** ******* *** ******** ******* of ***********.

**** ******** *** ****** ** **** processed ** ******** *** ***** **** into ***** ******** *** *********** **** section ** ****** * ******* ***** that ***** *** ******** ***********. *****, overlapping ******** ** *** ***** *** run ******* * "******/******" ***** ******** the ***** **** * ****** ***** of *** *** ******* *****, ***** is ****** ***********.

IPVM Image

****, *** *** ******* ***** ** reduced ******* ******* *** ******* ******* of *******, ***** *********** ******** *** converted **** ******* ** ** **** smaller *****, ** ****** *** ******* value (*** *******) ** ******* ***** (average *******).

***** ***** ***** ******** *** **** of *** ***** **** ** ********, the ******** ********** **** ** ******** for ****-**** ********* ** **** ******* than ***** *** ** ********* *********, often ********* ****. (*** ********* ********* ******** ***).

Loss *********/********* ******** ******

**** *********** ********** *******-*********** ******* ******** ****** ********. ********** **** *** ******** ********** ****** training ***** ***** ******* *** ********* loss ********* **** ** ********* ******* because ********** **** ****** ********** ***********.

*** ****** ****** *** ********** ******** and ********** ********* ****, ***** *** ********* **** ** anchor ********* *****, * ********* ***** of *** **** ******, *** *** image ** * ********* ****** ** automatically ****** *** ******* ** **** the **** ****** ******** ** * different ******.

IPVM Image

******* ** ******** ******* ****** ****** ******* ****** ***** * ********** penalty/margin ** ***** ******* ****** ** different ******, ** *** ********** ******* different ****** ** ********* ******* ********* the ********** ******* ********* ****** ** the **** ******.

IPVM Image

*******/******** **** ********* *** ***** *** more ******** **** ** ******** ******** and ********* ****** ** ******** **** accurate ****** *********** ******. *******, ** is *** ***** **** ******** **** function *** ********** ************ ** *****, and ***** *** *********** ** ** indicator ** ***********, ** *****.

Open ****** **********

***** *** **** ******* *** ****-****** algorithms **** **** ******* ****** ** skill ** *********. **** ********** **** require * *** ***** ** **** while ****** ******* *********** ********* ** implement ************ **** ***** ************.

  • "****************":*** *** **** *** ******* *************** can ** **** *** ******, ** a **** *****'* **** ** ********** programming ** *** *** *********. *** developers ** *** **** **** ******** were ****, ********* *****"****** ******** ***** [****] ******** ******* from ******** (***********, ***)".** *** ** **** *** *************** ****** ** *** ** ****** the ******* *** **** **** ** as **** ** ****** ** *****:"******* ********** *** ****** ** ***, copy, ******, *****, *******, **********, **********, and/or **** ****** ** *** ********"
  • ************:*** *************** ** ******* ****** ************* with ******* *** ******* **** ********* including *******, **************** ***** ********* ****** ******** ******** ** ****. ************ is ******* **** **-*****-******** *** *** no-longer **************-*******. ** **** ********* *.* *******, ***** ********* ** *** *** ********** *** ********** ***** **** ******.
  • ********: ** ***** ***** ******* ** Carnegie ***** ********** **********. ******** **** early ****-******** ********** *** ** ***** on ****** *** *****. ** *** been *** ** ******* ******* ****-****** ******. ******** *** ******* ** *** VGG, **-*****-********, *** *** **************** *******.** ************* ** ******** ****** ********** *** licensed ***** ********* *.* *******.
  • ***********:********* ** **** ** ******** ******* London ******** ********* *********** ** **** **** ** *** 10** ***** ********.*********** *** ********* ******** ***** **** the **-*****-******** *** **** ***** ***** Celebrities ********. ** **** *** *** License.
  • **********: ********* ** ****, ********* ** Exadel. **** ******* *** *********** *********, and ** ******** ***** *** ****** 2.0 *******.

Purchasing ****** ***********

***** *** * ****** **-**-****** ******* for **** ***********:

  • ******* *******
  • ********* **********
  • ***** *** *******

******* *******

**** *********** ******* **** ******** ******** or ***** ****** *** ***** ** create ***** *** *********/****. ****, *** software, *** ****** ******* *********, **** embedded **** *********** ****** **** ****** to *** *** **** ************. **** are ****** *** *** ******* *** to *** **** ***********, ******* *** system ** ******* *****. ********* ***** from ***** ************* **** ********* *** Dahua ** ********* *********** **** ********* and ********.

********* **********

********* **** **** ***** **********, **** as ****** *** ***********, *********, ***, NTechLab, ******, **********, *** *********, *** customers ****** ***** *** ****** ********* or **** *** ****** ***** ***** algorithm. **** ** * **** ****** for ********* **** **** ** ****** a ****** ******** *** *** * custom **** *********** *********.

********* ****** *********** ** ****** ** video ************, ********* ********** ** *******, recorders *** ******/**********, ****** **** ********* the ********* **** ******** ***** ***.

***** *** *******

* ***** ****** ** ***** ********* provide ***** ****, (*.*. ****** *** Rekognition), ***** *** ********* ** ****** on *** *****, ******* ** **-*******. This ** ********* * **** ********* cost *** **** ****** *** ** easier ** *** *** **** *** require *** ******** *** ********** *** analytics (*** **** ********* ********* ******** ***).

Pricing ****** *******

*********** *** ******** ***** *** ************* increase *** ***** **** ** *** analytics ** *****. *******, *** **** is *** * ****** ********* ** algorithm ******** ** ***********, ** *********** lighting *** ********** ****** **** ***** problems *** ****.

***** **** **** ******** **** *********** systems *** **** ******* ** $*,*** - $*,*** *** ******, ***-********* ******-***** ********* *** ********* *** sub-$400.

Assessing ************ ********

** ** **** ** **** *** quality ** * ************'* ********* ******* they ***** ****** ********** **********, *********** testing (**** **** ****) ** ****, and ****-***** ***** ** **** ******** than *** ******* ** **** ********. Vendors **** ** ****** **** **********, impressive-sounding ******* **** **.*% ********:

IPVM Image

***********, ***** **** ****** *********** ********* cite *********** ******* ** **** (** Dept ** ********)**** ******* (****)***** ***** ****** * ******* "***** name" ********* ******* ** *** ****** company *** ********* ***** *******, *** are *** ***** ** *** ********* that ** ****** ** ************ *********. As ****, ********* *** ****** ******-********** models ** ****, **** *** *** be ********* ****** ** *** ** common ***** ************ ********.

*******, *** ***** ****** ******** ** datasets **** *** *** ******* ****-***** scenarios, ***** ******** *** *************/******* ****, wearing *********** ****** ** ***********, *** cameras *** ***** ******* ** **** angles, *** ******* ****-******:

IPVM Image

*** ***** ******* **** ****-***** ******** varies **** ******* ******* ****** ** hard ** ****** ********** ***** ** purchase.

Legal ******

**** *********** *** ****** ************* **** lawsuits ***** **** *** *** *** the ******** **** ** ****** **.******** *.*. ****** *** ********** ***** *********** *** **** ** the *.*. ****** ************ ** **** recognition. *** ** *** ********* ******* regulations ** *** *.*. *** *.*. that ****** *** *** ** **** recognition *** **** *** **** ************.

****

*** ******** ********* *********** ******* ***(****)******** ******** ******* ******* ** *** a ********'* ****. ** ***** ***** a **** ******* ******** ******* ******* for *** ******* * ***** ******* with ******* ******* ** $*,*** ** well ********** ******** *** *********’* ******** ****.

****

** *** *.*.,******* **** ********** **********(****)********* *** ********* ******** ***** *** ******* ** ********, used, *** ******, *** *** ** exception *** ****** ******** ***-*****. **** Prohibits **** *********** ******* ******* ** a "*********** ****** ********". ** ********* that ******* ***** ** ** ********, and, ***-********** ***** ** ** ** easy ** *******. **** ************ *** ******* ****** *** ******** **** ***“*** ***** ** ** *********”(** **** *** ******** **** *******) which *** ** *********** ** ********* for ******* ****** ** ****** ****.

Public ******** ***** ***** ****

********* ******* *** ***** ******* **** led ** ******** ***** ***** **** and ******** ******* ********* **** *** them. ******, ******, *** ********* ************ ******** ** ***** ****** ******* ******** **** *** *** ** the*** ********* ** ************, ***** *** *** ***** ****. Other ******** **** **** ***** **** with ****** ***********, ********* ******** ****** ******** ******* **** (****)*** *** ********** ** ****************** *******.

Comments (5)

******* *** ********* **** ****** ***** on-premise ********* *** ****** ** ************ when ******** ******* **** ******** (*** integrated **** *** *** *******) *** AI ********** ****** **** ********* *** accurate.

*********** ******* ******* ** ********** ** machine ********. *** ****** ***** ******** papers:

Agree
Disagree
Informative
Unhelpful
Funny

***** *** *** ********** **** ** this ******, ***** ** ** **** is *** **** *********** ****** *********** law ** *** ***** *****. **** and **** (*** *** ****** *********) may ** ***********, *** ****'** ******* near ** *********** ** ****. ** addition ** *** ******** *****-****** ********, BIPA *** ****** ****** ** ****** to ******* ******* & ******* ***** *** ************ **** **************** ** ********. (************, ******* ******** ******** ********* ** ********...*** ***.)

Agree
Disagree
Informative
Unhelpful
Funny

...** ****** *********** **** ****** ** loosened *** **** ***** ***** ** tech ******? ** ** *** **** an “**** *** ******* ***”? *** surely ****...

Agree
Disagree
Informative
Unhelpful
Funny

...** ****** *********** **** ****** ** loosened

****, **** ******* **** ** ***********, all ****** ********.

Agree
Disagree
Informative
Unhelpful
Funny

******** ** *******? * *** ** the **** ** ******* **** ** comes ** *******. **** *** ****** work ***** ******** ****** *********** ** the ****.

**** ****-**** **** ****** *********** ****** the *** ** **** *******.

***** **** ******* ** *** ******** with?

****

*** ******** ********* *********** ******* ***(****) ******** ******** ******* ******* ** use * ********'* ****. ** ***** using * **** ******* ******** ******* consent *** *** ******* * ***** penalty **** ******* ******* ** $*,*** as **** ** ******** ******** *** plaintiff’s ******** ****.”

*** “...******** ******** ******* *******... *** purpose ** ***** *******”? *** ** this ************?

Agree
Disagree
Informative
Unhelpful
Funny
Login to read this IPVM report.
Why do I need to log in?
IPVM conducts reporting, tutorials and software funded by subscriber's payments enabling us to offer the most independent, accurate and in-depth information.
Loading Related Reports