phân tích khuôn mặt
Các tính năng chính của camera thông minh nhận diện khuôn mặt. 2.1 Nhận diện nhanh chóng và chính xác. 2.2 Đối chiếu khớp mặt chính xác. 2.3 Tính năng chụp hình, phân tích khuôn mặt. 2.4 Cảnh báo xâm nhập trái phép. 2.5 Cảnh báo khi góc quay bị thay đổi. 2.6 Nhận diện khuôn mặt
Đề thi phân tích và thiết kế hệ thống trang 5. Tải về để xem đầy đủ hơn. 10 trang | Chia sẻ: theens7quenHDls | Lượt xem: Nhận dạng khuôn mặt người bằng mạng Nơron và phương pháp phân tích thành phần chính. 6 trang | Lượt xem: 1395 | Lượt tải: 3
Chuẩn bị giấy và bút để ghi lại và so sánh các số đo, giúp xác định hình dạng khuôn mặt bạn. 4. Gương soi Một chiếc gương giúp bạn nhìn được thao tác thực hiện, bạn ngồi trước gương lớn hoặc đặt gương ngang cằm. 2 Các bước đo để xác định hình dạng khuôn mặt Sau khi đã chuẩn bị đầy đủ dụng cụ bạn tiến hành đo theo các bước sau:
Nguyên do chính nằm ở vầng trán với tỉ lệ cân đối so với khuôn mặt. Đôi mắt Jisoo may mắn sở hữu đôi mắt 2 mí hút hồn, đặc biệt, phần nếp gấp trên mắt của cô nàng còn đem lại ấn tượng tự nhiên, tươi trẻ cho gương mặt. Cửa sổ tâm hồn đẹp hút hồn giúp nhan sắc của Jisoo thêm phần tự nhiên, thanh khiết.
Phân tích đặc điểm khuôn mặt nhóm nhỏ hip hop của Seventeen 12/03/2015 Hình ảnh nhóm nhỏ hip hop của Seventeen gồm các thành viên Wonwoo, Vernon, S.Coups và Mingyu được fan phân tích đặc điểm khuôn mặt đang gây được nhiều sự chú ý trong cộng đồng mạng Hàn Quốc. Một số bình luận của netizen Hàn sau khi xem hình ảnh này như:
Rencontre Et Chat En Ligne Gratuit. Dưới đây là 10 app đánh giá, chấm điểm khuôn mặt, sắc đẹp chuẩn xác nhất có thể kể đến như Face Analysis Test, Facekit AI, Phân tích mặt, Gradient…. Trong bài viết này, hãy cùng đi tìm hiểu kĩ hơn về đặc tính và ưu điểm nổi bật của từng phần mềm này nhé! Face Analysis TestFacekit AIApp Phân tích mặtGradient AI Photo EditorTỷ lệ khuôn mặt vàngFace Reading PrettyscaleFace SecretFace MasterGolden Ratio Face Face Analysis Test Có thể nói đây là một app chấm điểm khuôn mặt của bạn chính xác và nhanh chóng. App sử dụng công nghệ AI và tạo dữ liệu lớn sẽ giúp phân tích khuôn mặt, làn da của bạn. Nhờ vậy bạn có thể biết được tỷ lệ khuôn mặt của mình thuộc chủng tộc nào, hợp với phong cách làm đẹp của nước nào nhất, phần trăm đẹp là bao nhiêu,… Ưu điểm + Ứng dụng hoàn toàn miễn phí. + Phù hợp cho điện thoại hệ điều hành ios và android. + Phân tích vẻ đẹp khuôn mặt của bạn dựa trên công nghệ AI. +Kiểm tra vẻ đẹp khuôn mặt dựa trên mắt, miệng, mũi, hình dạng khuôn mặt,… +Phân tích tình trạng da dựa trên vết bẩn, mụn trứng cá, quầng thâm, sức khỏe của da,… +Phân tích khuôn mặt của bạn và bạn bè của bạn để đánh giá, tính toán và đạt được thứ hạng vẻ đẹp khuôn mặt. +Cho bạn biết những đặc điểm của hình dạng khuôn mặt của bạn. +Chia sẻ kết quả phân tích của bạn cho mọi người dưới dạng hình ảnh. Nhược điểm +Không có bản tiếng Việt. +Nhận dạng nhiều khi chưa phân định rõ ràng. Link + Facekit AI là app phân tích khuôn mặt nổi bật giúp bạn có thể dễ dàng biết được khuôn mặt của mình có nét nổi bật của quốc gia nào, định hình các đường nét trên khuôn mặt của bạn và hỗ trợ chỉnh sửa ảnh chuyên nghiêp. Ưu điểm +Công cụ chỉnh sửa ảnh chuyên nghiệp. +Bộ lọc phong phú, đa dạng. +Phân tích bức ảnh khuôn mặt dựa trên AI để biết được giới tính và đất nước của người trong ảnh. +Xóa các đối tượng không mong muốn ra khỏi ảnh. +Thư viện tóc, râu, mũ, kính và các phụ kiện khác được phát triển bằng các thuật toán khác nhau dựa trên hình dáng và tỷ lệ khuôn mặt của bạn. +Định hình các đường nét trên khuôn mặt của bạn. Nhược điểm +Bạn phải trả phí với gói hàng tuần/ hàng tháng/ hàng năm để sử dụng đầy đủ các tính năng của ứng dụng. Link + + Phân tích mặt là một app chấm điểm khuôn mặt của bạn một cách chính xác và nhanh chóng chỉ với vài thao tác đơn giản giúp bạn biết được tỷ lệ cân đối của khuôn mặt mình, khuyết điểm và ưu điểm trên khuôn mặt. Ưu điểm + Có khả năng phân tích tỷ lệ khuôn mặt một cách chính xác và nhanh chóng. + Người dùng có thể make up cho khuôn mặt của mình theo ý thích. +Lời khuyên thời trang mà phù hợp tốt với khuôn mặt của bạn. +Cung cấp mẹo làm đẹp tùy thuộc vào khuôn mặt của bạn để bạn trông đẹp hơn. +Tiết lộ những gì khuôn mặt của bạn nói về bạn vẻ đẹp của bạn, tương lai của bạn, cá tính của bạn. Nhược điểm +Chứa quá nhiều quảng cáo. +Mỗi ngày chỉ được phân tích 1 lần. Link + Gradient AI Photo Editor Gradient là app chấm điểm khuôn mặt của bạn chính xác nhờ công nghệ phân tích khuôn mặt dựa trên AI, bạn có thể biết được mình thuộc tộc da nào, khuôn mặt hợp với đất nước nào, giới tính gì,… Bên cạnh đó, tính năng chỉnh sửa ảnh chuyên nghiệp và tính năng làm đẹp sẽ khiến các bạn nữ thích thú ngay từ lần đầu trải nghiệm. Ưu điểm +Cho phéo bạn tùy chỉnh khuôn mặt của mình từ tone da, mắt môi, kiểu tóc, xóa các khuyết điểm trên gương mặt,… giúp bạn tạo ra nhiều phong cách khác nhau cho gương mặt của mình. +Vì được tích hợp công nghệ AI cho nên khả năng phân tích của app có độ chính xác cực kỳ cao. +Tạo ra bức chân dung theo phong cách cổ điển của bạn bằng công nghệ vẽ tranh. +Phân tích biết được giới tính và tính cách của người trong ảnh. Nhược điểm +Bạn phải trả phí để sử dụng đầy đủ các tính năng của ứng dụng. +Load chậm, hay bị văng. Link + + Tỷ lệ khuôn mặt vàng Tỷ lệ khuôn mặt vàng là app phân tích khuôn mặt, giúp miêu tả những đường nét trên khuôn mặt của bạn để nói về đặc điểm, vẻ đẹp, tình yêu và sức khỏe của bạn,…một cách thú vị. Ưu điểm +Phân tích vẻ đẹp khuôn mặt, xác định điểm hấp dẫn trên khuôn mặt. +Cung cấp sự đối xứng lý tưởng và tỷ lệ cho khuôn mặt +Tính năng so sánh khuôn mặt để kiểm tra khả năng hai khuôn mặt thuộc về cùng một người. +Chia sẻ các bí quyết làm đẹp, chăm sóc da giúp cho bạn tự tin hơn. Nhược điểm +Bạn phải trả phí để sử dụng đầy đủ các tính năng của ứng dụng. Link + Face Reading Face Reading cũng là ứng dụng cho bạn biết khuôn mặt của bạn nói lên nhiều gì về cuộc sống tình yêu, sức khỏe, tài sản… nhờ công nghệ nhận diện khuôn mặt mới nhất, kết hợp giữa học máy chuyên nghiệp và trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ để cho ra kết quả phân tích chính xác nhất. Thú vị hơn nữa, bạn có thể biết được mình sẽ trông như thế nào khi về già. Ưu điểm +Đọc vị, xem tướng khuôn mặt, phân tích về sự nghiệp, sức khỏe, tình yêu và sự giàu có của bạn. +Tiết lộ tính cách của bạn, những biến động về cuộc sống, sự nghiệp và tình yêu. +Phân tích khuôn mặt, dự báo tương lai + Xem hình ảnh em bé trong tương lai +Xem dung nhan trong 50, 70 năm tới Nhược điểm +Chỉ hỗ trợ hệ điều hành Android. +Chứa nhiều quảng cáo Link + Prettyscale Prettyscale là một app có tính năng phân tích vẻ đẹp và đo độ hấp dẫn khuôn mặt của bạn. Nó tính toán tỷ lệ tất cả các bộ phận trên khuôn mặt bạn thông qua bài kiểm tra khuôn mặt của bạn. Ưu điểm +Tính năng phân tích vẻ đẹp và đo độ hấp dẫn khuôn mặt của bạn. +Tính toán tỷ lệ tất cả các bộ phận trên khuôn mặt bạn thông qua bài kiểm tra khuôn mặt của bạn. +Đưa ra lời nhận xét cụ thể về gương mặt của bạn. Nhược điểm +Ngôn ngữ tiếng Anh +App hay bị lỗi. Link + Face Secret Face Secret là ứng dụng hỗ trợ bạn xem khuôn mặt trong tương lai bằng kỹ thuật tiên tiến để phân tích mọi bộ phận trên khuôn mặt của bạn, nhờ vậy bạn có thể hiểu biết hơn về vận may và dòng dõi cũng như vẻ đẹp của bạn. Ngoài ra, ứng dụng còn đự đoán khuôn mặt em bé trong tương lai của bạn dựa trên hình ảnh của bạn hoặc chồng/vợ tương lai. Ưu điểm +Nhận được một báo cáo hàng ngày một cách đơn giản và thú vị diễn giải tình yêu, sự giàu có, sự nghiệp, sức khỏe của bạn và nhiều điều hơn nữa. +Dự đoán khuôn mặt tương lai. +Phân tích vẻ đẹp khuôn mặt. +Dự đoán baby tương lai. +Dự đoán tử vi dựa trên cung hoàng đạo. Nhược điểm +Chỉ hỗ trợ trên hệ điều hành Androi. Link + Face Master Face Master là ứng dụng giúp phân tích và thay đổi khuôn mặt của người dùng dự đoán trước tương lai hình ảnh đứa con của bạn hoặc khuôn mặt của bạn khi về già, chỉ cần cung cấp hình ảnh ứng dụng sẽ phân tích và đưa ra những thông tin về tình trạng da hiện tại của bạn như thế nào. Ưu điểm +Thông báo chỉ số sắc đẹp và tình trạng da hiện tại, và những gợi ý về giới tính, sức khỏe và tài lộc tương ứng cho bạn. +Nhận xét về tình trạng da của bạn hiện tại và góp ý tốt dành cho người dùng để có thể cải thiện làn da của mình tốt hơn. +Phân tích và thay đổi khuôn mặt của người dùng dự đoán trước tương lai hình ảnh đứa con của bạn hoặc khuôn mặt của bạn khi về già. +Cung cấp tử vi hàng ngày, hàng tuần, hoặc theo tháng cho người dùng với nhiều lĩnh vực như tình yêu, tình bạn, cuộc sống, sức khỏe, kinh doanh, du lịch… Nhược điểm +Hỗ trợ cho hệ điều hành Androi Link + Golden Ratio Face Golden Ratio Face là ứng dụng phân tích khuôn mặt giúp bạn biết được tỷ lệ khuôn mặt của mình có đạt được vẻ đẹp chuẩn không, có ảnh hưởng như thế nào đến tình yêu của bạn, sức khỏe, sự giàu có, nguồn gốc dân tộc của bạn… Ưu điểm +Phân tích khuôn mặt. + Tính toán tỷ lệ vàng trên khuôn mặt. + Đánh giá điểm số khuôn mặt. + Tham gia cuộc thi sắc đẹp với những người quanh bạn. Nhược điểm +Chứa nhiều quảng cáo. +Hỗ trợ hệ điều hành Androi. Link + Trên đây là top app đánh giá, chấm điểm khuôn mặt, sắc đẹp chuẩn xác nhất được tổng hợp và chia sẻ. Đây đều là những phần mềm có khả năng phân tích gương mặt chính xác, nhanh chóng và uy tín được nhiều người sử dụng. Hi vọng thông qua những gợi ý hữu ích này, bạn sẽ tìm chọn được cho mình app phù hợp nhé!
About This Report Table of Contents Frequently Asked Questions Ảnh chụp thị trường Study Period 2018 - 2026 Fastest Growing Market Asia Pacific Largest Market North America CAGR % Major Players *Disclaimer Major Players sorted in no particular order Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and it's growth? Thị trường Nhận diện khuôn mặt được định giá 3,72 tỷ USD vào năm 2020 và dự kiến sẽ đạt giá trị 11,62 tỷ USD vào năm 2026, đạt tốc độ CAGR khoảng 21,71% trong giai đoạn dự báo 2021-2026. Kể từ khi Covid-19 bùng nổ, các nhà cung cấp trên toàn thế giới đã nâng cấp các thuật toán của họ để phù hợp với các thay đổi và quy chuẩn mới. Ví dụ, theo một nghiên cứu của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia NIST cho thấy rằng, một số thuật toán, được cấu hình lại kể từ khi đại dịch bắt đầu, mắc ít sai lầm hơn khi phân tích các khuôn mặt bị che. Trong một số trường hợp, tỷ lệ lỗi đã tốt hơn gấp mười lần so với trước đây. Hơn nữa, trong đợt bùng phát COVID-19 ở Trung Quốc, các nhà chức trách đã sử dụng tính năng nhận dạng khuôn mặt, kết hợp với camera hồng ngoại, để nhận ra những người bị nhiễm bệnh. Ngoài ra, công ty tương tác thông minh của Trung Quốc, Hanwang Technology, đã phát triển một công nghệ nhận dạng khuôn mặt có thể xác định những người đeo mặt nạ, vì việc sử dụng mặt nạ đã cản trở hoạt động của công nghệ này ở nước này. Trung Quốc là một trong những nước tiêu thụ và xuất khẩu lớn của công nghệ nhận dạng khuôn mặt, vì luật pháp và cơ quan thực thi, cùng với các cơ quan chính phủ khác nhau trong nước, đã áp dụng công nghệ giám sát. Hiện nay, quốc gia này có hệ thống giám sát công cộng rộng rãi nhất. Theo Comparitech, tại Trung Quốc, số lượng camera quan sát từ 200 triệu đến 626 triệu vào năm 2020. Hơn nữa, vào tháng 3 năm 2020, Ấn Độ đã phê duyệt việc triển khai Hệ thống nhận dạng khuôn mặt tự động AFRS trên toàn quốc vào đầu năm 2021, cho phép trích xuất sinh trắc học khuôn mặt từ video và camera quan sát sẽ được khớp với hình ảnh của ảnh cá nhân có thông tin nhận dạng được đặt trong cơ sở dữ liệu của Cục Hồ sơ Tội phạm Quốc gia dưới sự giám sát của Bộ trưởng Bộ Nội vụ. Ngoài ra, dự án Aadhaar của chính phủ Ấn Độ là một trong những cơ sở dữ liệu sinh trắc học lớn nhất trên toàn cầu và nó hiện được nắm giữ bởi hơn 95% dân số của đất nước, tức là hơn 1,3 tỷ người. UIDAI chứa dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt và mống mắt của công dân. Hiện tại, công dân trong nước đang tích cực sử dụng công nghệ xác thực, chủ yếu để tận dụng các lợi ích, quy trình và cơ sở vật chất khác nhau của chính phủ. Các sáng kiến của chính phủ được kỳ vọng sẽ đóng góp vào sự phát triển đáng kể của các công nghệ như vậy. Ví dụ, chính phủ Hoa Kỳ đang có kế hoạch định hình lại an ninh sân bay thông qua nhận dạng khuôn mặt, để đăng ký và nhận dạng các du khách. Ngoài ra, một số ngân hàng thành viên Hiệp định Thương mại Tự do Bắc Mỹ NAFTA bắt buộc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt và giọng nói để xác minh danh tính trực tuyến. Các công ty đã và đang hợp tác với các chính phủ liên bang để triển khai công nghệ cho việc giám sát và quản lý danh tính của họ. Gã khổng lồ thương mại điện tử Trung Quốc, Alibaba, đã đầu tư 600 triệu USD vào SenseTime, một công ty có trụ sở tại Hồng Kông chuyên cung cấp phần mềm nhận dạng khuôn mặt cho các doanh nghiệp và chính phủ trên khắp Trung Quốc. Việc sử dụng ngày càng nhiều công nghệ trong các ngành công nghiệp người dùng cuối khác nhau dự kiến sẽ mở rộng thị trường trong những năm tới. Các ứng dụng ngày càng tăng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, ô tô, nhà thông minh, kiểm soát ra vào và nhiều ứng dụng khác. Phạm vi của Báo cáo Nhận dạng khuôn mặt là một phần mềm sinh trắc học có khả năng xác định, nhận dạng và xác thực duy nhất một người bằng cách so sánh và phân tích các mẫu dựa trên các đường nét trên khuôn mặt của đối tượng. Báo cáo đang xem xét đề cập đến phần mềm nhận dạng khuôn mặt phù hợp với các công nghệ như nhận dạng khuôn mặt 3D, 2D và phân tích khuôn mặt. Nghiên cứu đang được xem xét cung cấp các ứng dụng, xu hướng thị trường, các yếu tố ảnh hưởng và dữ liệu tăng trưởng của phần mềm bởi người dùng cuối, chẳng hạn như bảo mật và thực thi pháp luật, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và những người dùng cuối khác. Technology 3D Facial Recognition 2D Facial Recognition Facial Analytics Application Access Control Security and Surveillance Other Applications End User Security and Law Enforcement Healthcare Retail and E-commerce BFSI Automobile and Transportation Telecom and IT Media and Entertainment Other End Users Geography North America Europe Asia Pacific Rest of the World Report scope can be customized per your requirements. Click here. Xu hướng thị trường chính Bán lẻ và thương mại điện tử dự kiến sẽ nắm giữ thị phần đáng kể Mặc dù ban đầu, công nghệ nhận dạng khuôn mặt không hấp thụ được nhu cầu lớn từ ngành bán lẻ, nhưng nó đã mang lại tiềm năng thích hợp cho công nghệ này trong vài năm qua. Sự tiến bộ trong ba lĩnh vực kỹ thuật, như Mạng thần kinh, Dữ liệu lớn và Đơn vị xử lý đồ họa GPU đã đóng một vai trò quan trọng trong việc sử dụng rộng rãi Công nghệ Nhận dạng Khuôn mặt trong lĩnh vực này. Ví dụ các nhà bán lẻ hàng may mặc đang tận dụng công nghệ để cung cấp các sản phẩm tùy chỉnh cho khách hàng ghé thăm cửa hàng của họ. Vero Modaand Jack & Jones, thương hiệu thuộc sở hữu của nhà bán lẻ thời trang Đan Mạch, đã mở các cửa hàng thông minh được trang bị công nghệ nhận dạng khuôn mặt, tại Thâm Quyến và Quảng Châu, Trung Quốc. Công nghệ được cung cấp bởi YouTuLab của Tencent, cho phép thanh toán mà không cần sử dụng bất kỳ tiền mặt hoặc thẻ nào và cho phép chuyển các đề xuất được cá nhân hóa cho khách hàng. FaceX, một công ty có trụ sở tại Ấn Độ, là nhà cung cấp công nghệ nhận dạng khuôn mặt đang hỗ trợ lĩnh vực bán lẻ với các tính năng, như mốc khuôn mặt, nhận diện khuôn mặt, nhận dạng khuôn mặt, theo dõi khuôn mặt và phát hiện giả mạo. Ngoài ra, trong nỗ lực truyền cảm ứng được cá nhân hóa cho khách hàng, công nghệ cũng chào đón khách hàng khi bước vào cửa hàng bán lẻ. Tương tự như vậy, Ruti, một thương hiệu tập trung vào quần áo phụ nữ 35 tuổi trở lên, đã triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong các cửa hàng của mình để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên sở thích của họ, như kích cỡ, sở thích và không thích. Khi bước vào cửa hàng, khuôn mặt của khách hàng sẽ được quét. Ảnh bao gồm các mặt hàng liên quan đến việc mua hàng nếu được thực hiện từ các camera đã lắp đặt được lưu trữ trong hệ thống CRM của nhà bán lẻ, khi được khách hàng chấp thuận. Qua đó, nó có thể xác định hồ sơ của khách hàng và khách hàng lặp lại, theo dõi lịch sử mua sắm của họ trong vòng vài giây. To understand key trends, Download Sample Report Châu Á - Thái Bình Dương được kỳ vọng sẽ tăng trưởng nhanh nhất Châu Á-Thái Bình Dương là khu vực nổi bật nhất về việc áp dụng nhận dạng khuôn mặt, do các yếu tố, chẳng hạn như phát triển công nghệ, tăng trưởng cơ sở hạ tầng và ứng dụng ngày càng tăng trong nhiều lĩnh vực. Quá trình công nghiệp hóa hàng loạt và ngành công nghiệp điện tử tiêu dùng đang phát triển trong khu vực nêu bật những cơ hội thú vị cho những người chơi trên thị trường và phạm vi tăng trưởng đáng kể. Từ lâu, Trung Quốc đã sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt và xây dựng cơ sở dữ liệu khổng lồ để nhận dạng khuôn mặt cho dân số hơn 1,3 tỷ người của nước này. Bên cạnh đó, nước này đã có một số quan hệ đối tác trong nước, giúp duy trì sự thống trị của Trung Quốc trên thị trường thiết bị an ninh vật lý toàn cầu. Hơn nữa, đất nước đã triển khai kính nhận dạng khuôn mặt cho lực lượng cảnh sát của đất nước, để phát hiện công dân và khách du lịch, đồng thời sử dụng xác thực ID thời gian thực để chủ yếu chống tội phạm trong thời gian diễn ra lễ kỷ niệm. Ngoài ra, đất nước đang áp dụng các hình thức thanh toán được xác thực bằng khuôn mặt. AliPay, ứng dụng thanh toán lớn nhất Trung Quốc, đã bắt đầu thử nghiệm tính năng thanh toán bằng nụ cười tại một chi nhánh của KFC ở miền Nam Trung Quốc, sử dụng nhận dạng khuôn mặt để xác định khách hàng và tự động tính phí họ thông qua ứng dụng. Với dân số đô thị ngày càng tăng và sức mua tăng, Châu Á - Thái Bình Dương là một trong những thị trường lớn nhất cho sinh trắc học của người tiêu dùng. Việc gia tăng giao dịch di động cho ngân hàng ở các quốc gia, chẳng hạn như Ấn Độ và Trung Quốc, cùng với các sáng kiến của chính phủ các nước này, dự kiến sẽ là động lực chính cho thị trường nhận dạng khuôn mặt trong khu vực. To understand geography trends, Download Sample Report Bối cảnh cạnh tranh Sự cạnh tranh cạnh tranh trong thị trường nhận dạng khuôn mặt bị phân mảnh vừa phải, mặc dù có sự hiện diện của những người chơi quan trọng đang hoạt động trên thị trường, chẳng hạn như NEC Corporation, Gemalto NV và Panasonic Corporation, Với số lượng công ty khởi nghiệp đang tăng với tốc độ đáng kể trong nghiên cứu thị trường, thị trường dự kiến sẽ sớm chứng kiến một kịch bản cạnh tranh cao. Tháng 6 năm 2020 - Tập đoàn Panasonic ở Bắc Mỹ và PopID, một công ty thuộc Tập đoàn Cali, hợp tác để mang lại quy trình đặt hàng và thanh toán nhận dạng khuôn mặt cho cả ngành nhà hàng và bán lẻ. Theo các điều khoản của thỏa thuận giữa các bên, PopID và PopPay sẽ được tích hợp hoàn toàn vào ứng dụng Panasonic ClearConnect Kiosk, và Panasonic sẽ có các quyền ưu đãi trong thị trường kiosk. Những người chơi chính NEC Corporation Aware Inc. Animetrics Inc. Panasonic Corporation Thales Group *Disclaimer Major Players sorted in no particular order Table of Contents 1. Study Assumptions and Market Scope of the Study2. RESEARCH METHODOLOGY3. EXECUTIVE SUMMARY4. MARKET Market Industry Attractiveness - Porter's Five Force Bargaining Power of Bargaining Power of Buyers/ Threat of New Threat of Substitute Intensity of Competitive Rivalry Industry Value Chain Market Drivers Increasing Demand for Surveillance Systems to Enhance Safety and Security Increasing Adoption of Facial Recognition in Consumer Electronics Market Privacy Concerns Assessment of Covid-19 Impact on the Industry Technology Snapshot5. MARKET 3D Facial 2D Facial Facial Access Security and Other Applications End Security and Law Retail and Automobile and Telecom and Media and Other End North Asia Rest of the World6. COMPETITIVE Company Profiles* Panasonic Thales Group NEC Cognitec Systems Aware FacePhi Biometria Animetrics Ayonix Face First Idemia France Daon INVESTMENT ANALYSIS8. FUTURE OF THE MARKET You can also purchase parts of this report. Do you want to check out a section wise price list? Frequently Asked Questions Thời gian nghiên cứu của thị trường này là gì? Thị trường nhận dạng khuôn mặt được nghiên cứu từ năm 2018 - 2028. Tốc độ tăng trưởng của Thị trường nhận dạng khuôn mặt là bao nhiêu? Thị trường nhận dạng khuôn mặt đang tăng trưởng với tốc độ CAGR là 21,9% trong 5 năm tới. Khu vực nào có tốc độ tăng trưởng cao nhất trong Thị trường nhận dạng khuôn mặt? Châu Á-Thái Bình Dương đang tăng trưởng với tốc độ CAGR cao nhất trong giai đoạn 2018 - 2028. Khu vực nào có thị phần lớn nhất trong Thị trường nhận dạng khuôn mặt? Bắc Mỹ nắm giữ thị phần cao nhất vào năm 2021. Ai là người chơi chính trong Thị trường nhận dạng khuôn mặt? Tập đoàn Panasonic, Tập đoàn Thales, Tập đoàn NEC, Cognitec Systems GmbH, Aware Inc. là những công ty lớn hoạt động trong Thị trường nhận dạng khuôn mặt. 80% of our clients seek made-to-order reports. How do you want us to tailor yours?
Vì vậy, nhiều người trong chúng ta đã sử dụng các ứng dụng Facebook khác nhau để xem chúng ta già đi, biến thành ngôi sao nhạc rock hoặc trang điểm theo phong cách lễ hội. Những làn sóng biến đổi khuôn mặt như vậy thường đi kèm với cảnh báo không chia sẻ hình ảnh khuôn mặt của bạn - nếu không, chúng sẽ bị xử lý và sử dụng sai mục đích. Nhưng AI sử dụng khuôn mặt trong thực tế như thế nào? Chúng ta hãy thảo luận về các ứng dụng tiên tiến nhất để nhận diện và phát hiện khuôn mặt. Đầu tiên, phát hiện và nhận dạng là các nhiệm vụ khác nhau. Nhận diện khuôn mặt là phần quan trọng của nhận dạng khuôn mặt xác định số lượng khuôn mặt trên hình ảnh hoặc video mà không cần nhớ hoặc lưu trữ chi tiết. Nó có thể xác định một số dữ liệu nhân khẩu học như tuổi hoặc giới tính, nhưng nó không thể nhận dạng các cá nhân. Nhận dạng khuôn mặt xác định khuôn mặt trong ảnh hoặc video dựa trên cơ sở dữ liệu khuôn mặt đã có từ trước. Khuôn mặt thực sự cần được đăng ký vào hệ thống để tạo ra cơ sở dữ liệu về các đặc điểm khuôn mặt độc đáo. Sau đó, hệ thống chia hình ảnh mới thành các đặc điểm chính và so sánh chúng với thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Các phương pháp nhận diện khuôn mặt Đầu tiên, máy tính kiểm tra ảnh hoặc video và cố gắng phân biệt khuôn mặt với bất kỳ đối tượng nào khác trong nền. Có những phương pháp mà máy tính có thể sử dụng để đạt được điều này, bù cho độ sáng, hướng hoặc khoảng cách máy ảnh. Yang, Kriegman và Ahuja đã trình bày một phân loại cho các phương pháp nhận diện khuôn mặt. Các phương pháp này được chia thành bốn loại và các thuật toán nhận diện khuôn mặt có thể thuộc hai nhóm trở lên. Nhận diện khuôn mặt dựa trên tri thức Phương pháp này dựa trên tập hợp các quy tắc do con người phát triển theo hiểu biết của chúng ta. Chúng ta biết rằng một khuôn mặt phải có mũi, mắt và miệng trong khoảng cách và vị trí nhất định với nhau. Vấn đề của phương pháp này là xây dựng một bộ quy tắc thích hợp. Nếu các quy tắc quá chung chung hoặc quá chi tiết, hệ thống sẽ dẫn đến nhiều kết quả xác thực sai. Tuy nhiên, nó không hoạt động với tất cả các màu da và phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng có thể thay đổi màu da chính xác của một người trong ảnh. Đối sánh mẫu Phương pháp đối sánh mẫu sử dụng các mẫu khuôn mặt được xác định trước hoặc được tham số hóa để xác định vị trí hoặc phát hiện các khuôn mặt bằng mối tương quan giữa các mẫu được xác định trước hoặc có thể biến dạng và hình ảnh đầu vào. Mô hình khuôn mặt có thể được xây dựng theo các cạnh bằng phương pháp phát hiện cạnh. Một biến thể của cách tiếp cận này là kỹ thuật nền có kiểm soát . Nếu bạn may mắn có được hình ảnh chính diện và hình nền đơn giản, bạn có thể xóa phông nền, để lại ranh giới khuôn mặt. Đối với cách tiếp cận này, phần mềm có một số bộ phân loại để phát hiện các loại khuôn mặt trực diện khác nhau và một số bộ phân loại cho khuôn mặt thông thường, chẳng hạn như bộ phát hiện mắt, mũi, miệng và trong một số trường hợp, thậm chí là toàn bộ cơ thể. Mặc dù cách tiếp cận này dễ thực hiện, nhưng nó thường không đủ khả năng nhận diện khuôn mặt. Nhận diện khuôn mặt dựa trên tính năng Phương pháp dựa trên tính năng trích xuất các đặc điểm cấu trúc của khuôn mặt. Nó được đào tạo như một máy phân loại và sau đó được sử dụng để phân biệt các vùng trên khuôn mặt và vùng không phải trên khuôn mặt. Một ví dụ của phương pháp này là tính năng phát hiện khuôn mặt dựa trên màu sắc để quét hình ảnh hoặc video có màu cho các khu vực có màu da điển hình và sau đó tìm kiếm các phân đoạn khuôn mặt. Lựa chọn tính năng Haar dựa trên các đặc tính tương tự của khuôn mặt người để tạo ra các kết quả phù hợp từ các đặc điểm trên khuôn mặt vị trí và kích thước của mắt, miệng, sống mũi và các chuyển độ định hướng của cường độ pixel. Có 38 lớp phân loại theo tầng để có được tổng số 6061 đặc điểm từ mỗi mặt chính diện. Bạn có thể tìm thấy một số bộ phân loại được đào tạo trước tại đây . Histogram of Oriented Gradients HOG là một công cụ trích xuất tính năng để phát hiện đối tượng. Các tính năng được trích xuất là sự phân bố biểu đồ hướng của các chuyển sắc gradient định hướng của hình ảnh. Histogram of Oriented Gradients HOG là một công cụ trích xuất tính năng để phát hiện đối tượng. Các tính năng được trích xuất là sự phân bố biểu đồ các hướng của gradient gradient định hướng của hình ảnh. Gradients thường là các cạnh và góc tròn lớn và cho phép chúng tôi phát hiện các vùng đó. Thay vì xem xét cường độ pixel, họ đếm số lần xuất hiện của các vectơ gradient để đại diện cho hướng ánh sáng nhằm khoanh vùng các phân đoạn hình ảnh. Phương pháp sử dụng chuẩn hóa độ tương phản cục bộ chồng chéo để cải thiện độ chính xác. Nhận diện khuôn mặt dựa trên ngoại hình Phương pháp dựa trên ngoại hình tiên tiến hơn phụ thuộc vào một tập hợp các hình ảnh khuôn mặt đào tạo đại biểu để tìm ra các mô hình khuôn mặt. Nó dựa vào học máy và phân tích thống kê để tìm các đặc điểm liên quan của hình ảnh khuôn mặt và trích xuất các đặc điểm từ chúng. Phương pháp này hợp nhất một số thuật toán Thuật toán dựa trên Eigenface thể hiện hiệu quả các khuôn mặt bằng cách sử dụng Phân tích thành phần chính PCA. PCA được áp dụng cho một tập hợp hình ảnh để hạ thấp kích thước của tập dữ liệu, mô tả tốt nhất phương sai của dữ liệu. Trong phương pháp này, một khuôn mặt có thể được mô hình hóa như một tổ hợp tuyến tính của các eigenfaces tập hợp các eigenvector. Nhận dạng khuôn mặt, trong trường hợp này, dựa trên việc so sánh các hệ số của biểu diễn tuyến tính. Các thuật toán dựa trên phân phối như PCA và Fisher's Discriminant xác định không gian con đại diện cho các mẫu khuôn mặt. Chúng thường có một bộ phân loại được đào tạo để xác định các trường hợp của lớp mẫu đích từ các mẫu ảnh nền. Mô hình Markov ẩn là một phương pháp tiêu chuẩn cho các nhiệm vụ phát hiện. Trạng thái của nó sẽ là các đặc điểm trên khuôn mặt, thường được mô tả dưới dạng các dải pixel. Mạng lưới Winnows thưa thớt xác định hai đơn vị tuyến tính hoặc các nút đích một cho các mẫu khuôn mặt và một cho các mẫu không phải khuôn mặt. Bộ phân loại Naive Bayes tính toán xác suất của một khuôn mặt xuất hiện trong hình ảnh dựa trên tần suất xuất hiện của một loạt mẫu trên các hình ảnh huấn luyện. Học quy nạp sử dụng các thuật toán như của Quinlan hoặc FIND-S của Mitchell để phát hiện các khuôn mặt bắt đầu với giả thuyết cụ thể nhất và khái quát hóa. Mạng nơ-ron, chẳng hạn như GAN, là một trong những phương pháp mới nhất và mạnh nhất để phát hiện các vấn đề, bao gồm nhận diện khuôn mặt, phát hiện cảm xúc và nhận dạng khuôn mặt. Xử lý video Nhận diện khuôn mặt dựa trên chuyển động Trong hình ảnh video, bạn có thể sử dụng chuyển động làm hướng dẫn. Một chuyển động cụ thể của khuôn mặt đang nhấp nháy, vì vậy nếu phần mềm có thể xác định kiểu nhấp nháy thông thường, nó sẽ xác định khuôn mặt. Nhiều chuyển động khác cho thấy rằng hình ảnh có thể chứa một khuôn mặt, chẳng hạn như lỗ mũi loe ra, lông mày nhướng lên, trán nhăn và miệng mở. Khi một khuôn mặt được phát hiện và một mô hình khuôn mặt cụ thể khớp với một chuyển động cụ thể, mô hình sẽ được đặt trên khuôn mặt, cho phép theo dõi khuôn mặt để nhận ra các chuyển động của khuôn mặt. Các giải pháp hiện đại nhất thường kết hợp một số phương pháp, ví dụ, trích xuất các tính năng để được sử dụng trong các thuật toán học máy hoặc học sâu. Công cụ nhận diện khuôn mặt Có hàng tá giải pháp nhận diện khuôn mặt, cả độc quyền và mã nguồn mở, cung cấp nhiều tính năng khác nhau, từ nhận diện khuôn mặt đơn giản đến phát hiện cảm xúc và nhận dạng khuôn mặt. Phần mềm nhận diện khuôn mặt độc quyền Amazon Rekognition dựa trên học sâu và được tích hợp hoàn toàn vào hệ sinh thái Amazon Web Service. Đây là một giải pháp mạnh mẽ cho cả nhận dạng và phát hiện khuôn mặt, đồng thời có thể áp dụng để phát hiện tám cảm xúc cơ bản như “vui”, “buồn”, “tức giận”, Trong khi đó, bạn có thể xác định tới 100 khuôn mặt trong một hình ảnh duy nhất với Công cụ này. Có một tùy chọn cho video và giá cả khác nhau đối với các loại sử dụng khác nhau. Face ++ là một dịch vụ đám mây phân tích khuôn mặt cũng có SDK ngoại tuyến cho iOS và Android. Bạn có thể thực hiện số lượng yêu cầu không giới hạn, nhưng chỉ ba yêu cầu mỗi giây. Nó cũng hỗ trợ Python, PHP, Java, Javascript, C ++, Ruby, iOS, Matlab, cung cấp các dịch vụ như nhận dạng giới tính và cảm xúc, ước tính độ tuổi và phát hiện mốc. Họ chủ yếu hoạt động ở Trung Quốc, được tài trợ đặc biệt tốt và nổi tiếng với việc đưa vào các sản phẩm của Lenovo. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng công ty mẹ của nó, Megvii đã bị chính phủ Hoa Kỳ trừng phạt vào cuối năm 2019. API nhận dạng khuôn mặt và phát hiện khuôn mặt Lambda Labs cung cấp tính năng nhận dạng khuôn mặt, phát hiện khuôn mặt, vị trí mắt, vị trí mũi, vị trí miệng và phân loại giới tính. Nó cung cấp 1000 yêu cầu miễn phí mỗi tháng. Kairos cung cấp nhiều giải pháp nhận dạng hình ảnh. Các điểm cuối API của họ bao gồm xác định giới tính, tuổi tác, nhận dạng khuôn mặt và chiều sâu cảm xúc trong ảnh và video. Họ cung cấp 14 ngày dùng thử miễn phí với giới hạn tối đa là 10000 yêu cầu, cung cấp SDK cho PHP, JS, .Net và Python. API khuôn mặt của dịch vụ nhận thức Microsoft Azure cho phép bạn thực hiện 30000 yêu cầu mỗi tháng, 20 yêu cầu mỗi phút miễn phí. Đối với các yêu cầu trả phí, giá phụ thuộc vào số lượng nhận dạng mỗi tháng, bắt đầu từ $ 1 trên 1000 lần nhận dạng. Các tính năng bao gồm ước tính tuổi, nhận dạng giới tính và cảm xúc, phát hiện mốc. SDK hỗ trợ Go, Python, Java, .Net Paravision là một công ty nhận dạng khuôn mặt dành cho các doanh nghiệp cung cấp các giải pháp tự lưu trữ. Các giải pháp nhận dạng khuôn mặt và hoạt động và COVID-19 nhận dạng khuôn mặt bằng mặt nạ, tích hợp với phát hiện nhiệt, nằm trong số các dịch vụ của họ. Công ty có SDK cho C ++ và Python. Trueface cũng đang phục vụ các doanh nghiệp, cung cấp các tính năng như nhận dạng giới tính, ước tính độ tuổi và phát hiện mốc như một giải pháp tự lưu trữ. Các giải pháp nhận diện khuôn mặt mã nguồn mở Ageitgey / face_recognition là kho lưu trữ GitHub với 40k sao, một trong những thư viện nhận dạng khuôn mặt phong phú nhất. Những người đóng góp cũng tuyên bố nó là "API nhận dạng khuôn mặt đơn giản nhất cho Python và dòng lệnh." Tuy nhiên, hạn chế của chúng là bản phát hành mới nhất vào cuối năm 2018 và độ chính xác nhận dạng mô hình là 99,38%, có thể tốt hơn nhiều vào năm 2021. Nó cũng không có API REST. Deepface là một khuôn khổ cho Python với 1,5 nghìn sao trên GitHub, cung cấp phân tích thuộc tính khuôn mặt như tuổi, giới tính, chủng tộc và cảm xúc. Nó cũng cung cấp API REST. FaceNet do Google phát triển sử dụng thư viện Python để triển khai. Kho lưu trữ tự hào có 11,8k lần bắt đầu. Trong khi đó, các bản cập nhật quan trọng cuối cùng là vào năm 2018. Độ chính xác của nhận dạng là 99,65% và nó không có API REST. InsightFace là một thư viện Python khác với 9,2 nghìn sao trong GitHub và kho lưu trữ đang tích cực cập nhật. Độ chính xác nhận dạng là 99,86%. Họ tuyên bố cung cấp nhiều thuật toán để phát hiện, nhận dạng và căn chỉnh khuôn mặt. InsightFace-REST là một kho lưu trữ cập nhật tích cực “nhằm mục đích cung cấp API REST thuận tiện, dễ dàng triển khai và có thể mở rộng cho hệ thống nhận dạng và phát hiện khuôn mặt InsightFace sử dụng FastAPI để phục vụ và NVIDIA TensorRT để tối ưu hóa suy luận.” OpenCV không phải là một API, nhưng nó là một công cụ có giá trị với hơn thuật toán thị giác máy tính được tối ưu hóa. Nó cung cấp nhiều tùy chọn cho các nhà phát triển, bao gồm Eigenfacerecognizer, LBPHFacerecognizer hoặc mô-đun nhận dạng khuôn mặt lpbhfacerecognition. OpenFace là một triển khai Python và Torch nhận dạng khuôn mặt với các mạng thần kinh sâu. Nó nằm trên tờ CVPR 2015 FaceNet Nhúng hợp nhất để nhận dạng và phân cụm khuôn mặt . Điểm mấu chốt Nhận diện khuôn mặt là bước đầu tiên để phân tích thêm về khuôn mặt, bao gồm nhận dạng, phát hiện cảm xúc hoặc tạo khuôn mặt. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải thu thập tất cả các dữ liệu cần thiết để xử lý thêm. Tính năng nhận diện khuôn mặt mạnh mẽ là điều kiện tiên quyết cho các công cụ nhận dạng, theo dõi và phân tích tinh vi và là nền tảng của thị giác máy tính.
Công nghệ nhận diện khuôn mặt có tác động không hề nhỏ đối với các hoạt động của đời sống con người. Công nghệ này giúp cho hoạt động của con người trở lên tiện ích, hiệu quả hơn. Công nghệ AI nhận diện khuôn mặt là gì? công nghệ nhận diện khuôn mặt Nhận diện khuôn mặt bằng AI là ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc xác minh đặc tính gương mặt, máy tính tự động xác định, nhận dạng một người nào đó từ một bức hình ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình trong video. Công nghệ nhận diện khuôn mặt bằng công nghệ AI thuộc một nhánh của thị giác máy tính, mà thị giác máy tính tốt hơn rất nhiều so với mắt thường của con người. Một trong những cách xác định là dựa vào những điểm nút của khuôn mặt. Công nghệ AI có thể đo tới 80 điểm nút khoảng cách giữa các điểm trên một khuôn mặt giúp cơ chế nhận dạng khuôn mặt trở nên dễ dàng hơn. Với cơ chế nhận dạng khuôn mặt, một mạng lưới dạng thần kinh được hình thành trong hệ thống bằng cách nhập dữ liệu để tạo nhận dạng mẫu và những dữ liệu này bao gồm hình ảnh khuôn mặt của hàng triệu người được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, trang web, camera giám sát có chức năng ghi nhận các ứng dụng khác có khai báo nhận dạng khuôn mặt…AI triển khai thuật toán lưu trữ khoảng cách các điểm nút trong cơ sở dữ liệu của nó, quét nhận dạng và khớp định danh cá nhân với dữ liệu đang có. Cách thức hoạt động của AI khi nhận diện khuôn mặt con người công nghệ nhận diện khuôn mặt Quá trình mà sinh trắc học của công nghệ AI nhận diện khuôn mặt hoạt động bao gồm Lấy mẫu Trước hết, để có thể phân tích khuôn mặt và nhận diện, cần phải tách khuôn mặt ra khỏi khung cảnh còn lại trước đã Phân tích Chúng ta nhận diện gương mặt mọi người qua các đặc điểm, hệ thống nhận diện cũng vậy, nhưng nó thực hiện đánh giá các đặc điểm ở 1 level cao hơn So sánh Mỗi khuôn mặt đều có nhiều điểm mốc, những phần lồi lõm tạo nên các đặc điểm của khuôn mặt. Các hệ thống nhận diện gương mặt định nghĩa những điểm này là những điểm nút Kết quả Hệ thống sau đó sẽ quyết định kết quả so sánh có phù hợp hay không. Khi đối tượng lọt vào tầm quét của camera, hệ thống sẽ tự động xác định vị trí khuôn mặt và thực hiện các thuật toán để trích xuất các dữ liệu trên khuôn mặt. Trong quá trình di chuyển, đối tượng sẽ giúp hệ thống dễ dàng xác nhận khuôn mặt hơn. Tất cả các quá trình trên diễn ra trong vòng chưa đầy 2 giây. Thuật toán nhận diện khuôn mặt Nhận diện khuôn mặt 2D Đây là việc chuẩn hóa và nén hình ảnh 2D trên khuôn mặt, đồng thời so sánh những hình ảnh này với cơ sở dữ liệu gồm các hình ảnh được nén và chuẩn hóa tương tự. Lớp thuật toán này được gọi là trắc quang. Nhận diện khuôn mặt 3D Nhận dạng khuôn mặt ba chiều sử dụng cảm biến 3D để chụp hình ảnh khuôn mặt hoặc tái tạo lại hình ảnh 3D từ ba camera theo dõi 2D hướng ở các góc khác nhau. Nhận dạng khuôn mặt 3D có thể chính xác hơn đáng kể so với nhận dạng 2D. Việc kết hợp các thuật toán AI Face Recognition với nhau sẽ tăng tính chính xác cao nhất cho hệ thống. Ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt bằng AI Hệ thống giám sát sân bay, tàu điện, khu vực công cộng Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã thật sự đem lại lợi ích to lớn cho nhân loại. Cụ thể là trong vấn đề chống dịch cúm Covid-19. Hiện nay, hầu hết các địa điểm công – nơi tập trung nhiều người ở mọi quốc gia đều lắp đặt hệ thống AI camera nhận diện khuôn mặt AI. Hệ thống công nghệ nhận diện tiên tiến này cho phép nhận dạng đối tượng, giám sát từ xa và quản lý cơ sở dữ liệu đối tượng rất khoa học. Sân bay, ga tàu là địa điểm hàng đầu ứng dụng công nghệ nhận dạng gương mặt. Các trung tâm thương mại, siêu thị, nơi công cộng nên xem xét ứng dụng công nghệ nhận diện Face ID. công nghệ nhận diện khuôn mặt Chấm công – Check in out khu vực an ninh quốc gia, tòa nhà văn phòng Ảnh hưởng của dịch Covid-19 đã cơ bản làm thay đổi nhận thức, hành vi sinh hoạt của con người. Thay vì chấm công bằng dấu vân tay thì nhận diện khuôn mặt sẽ giúp hạn chế khả năng lây lan dịch bệnh truyền nhiễm. Ngày nay, các máy chấm công nhận diện khuôn mặt thông minh còn được trang bị tích hợp tính năng đo thân nhiệt hồng ngoại. Hơn thế nữa, hệ thống chấm công bằng công nghệ nhận dạng khuôn mặt còn sở hữu nhiều tính năng có lợi cho các doanh nghiệp, công ty. Hệ thống chấm công nhận diện khuôn mặt ứng dụng công nghệ AI có tính bảo mật rất cao, khả năng giám sát và quản lý mạnh giúp cho khối lượng công việc chấm công bớt cồng kềnh. Đặc biệt là với những doanh nghiệp có quy mô nhân viên đông. công nghệ nhận diện khuôn mặt Chắc hẳn bạn đã hiểu về công nghệ nhận diện khuôn mặt. Trong tương lai, mạng lưới 5G, 6G dần phát triển, công nghệ AI nhận diện khuôn mặt sẽ còn phát triển rực rỡ hơn nữa và nó sẽ mang đến cho con người những trải nghiệm, sự lựa chọn ngày càng cao cấp hơn. Khóa học công nghệ AI nhận diện khuôn mặt duy nhất chỉ có tại Cole – học xong có việc làm ngay, đảm bảo chất lượng đầu ra.
Bạn khám phá kỹ lưỡng cơ thể con người, đã đến lúc bắt đầu tìm hiểu kỹ hơn các chi tiết của nó, bắt đầu với khuôn mặt. Điều đầu tiên mà con mắt tìm kiếm, trong bất kỳ khung cảnh nào, là khuôn mặt con người, và điều này cũng áp dụng trong nghệ thuật người xem trước tiên sẽ nhìn vào khuôn mặt nhân vật của bạn. Nắm vững khuôn mặt, đặc biệt là bản vẽ các khuôn mặt biểu cảm sống động, do đó cũng đáng để nỗ lực. Trong hướng dẫn này, chúng tôi đang tìm hiểu các khái niệm cơ bản về khuôn mặt - tỷ lệ, điểm đặc trưng và sắp xếp lại và chúng tôi sẽ đi vào chi tiết về các biến thể khuôn mặt trong phần tiếp theo của chúng tôi. 1. Tỷ lệ khuôn mặt Seen Face-on Hộp sọ là một quả cầu hơi phẳng, mà hàm được nối thêm để nhìn thấy mặt, nó có hình dạng của một quả trứng, nhọn xuống phía dưới. Hai đường thẳng vuông góc cắt quả trứng thành bốn phần bằng nhau. Để đặt các điểm đặc trưng Đánh dấu các điểm giữa của nửa bên trái và bên phải Đôi mắt nằm trên đường trung tâm, nằm trên các điểm giữa. Chia phần nửa dưới thành năm Phần dưới của mũi kéo xuống dưới hai điểm từ đường trung tâm. Khe miệng nằm ở điểm thứ 3 từ đường trung tâm đếm xuống, cách mũi một điểm. Chia nửa trên thành bốn Đường chẻ tóc cao hơn so với đường trung tâm 2 đến 3 điểm. Tai nằm giữa mí mắt trên và đầu mũi, nhưng đây chỉ là khi khuôn mặt ở mặt phẳng. Khi nhìn lên hoặc xuống thay đổi vị trí rõ ràng của tai xem Foreshortening. Điều này hữu ích để biết rằng chiều rộng của một khuôn mặt thường là năm lần của mắt hoặc ít hơn một chút. Khoảng cách giữa hai mắt bằng một mắt. Thường mọi người không có đôi mắt quá xá hoặc quá gần nhau, nhưng ta nhận thấy khi có đôi mắt như vậy cặp mắt xa nhau cho cảm giác ngây thơ như trẻ em, trong khi đôi mắt gần nhau gây nên sự không đáng tin. Khoảng cách giữa môi dưới và cằm cũng bằng chiều dài của một mắt. Một phép đo khác là chiều dài của ngón trỏ so với ngón cái. Trong sơ đồ dưới đây, tất cả các khoảng cách được đánh dấu bằng chiều dài này chiều cao của tai, chân tóc để trán, trán đến mũi, mũi đến cằm, và đồng tử đến đồng tử. Góc nhìn nghiêng Từ bên cạnh, đầu vẫn có hình dạng như một quả trứng, nhưng chỉ về phía một góc. Các đường thẳng bây giờ chia đầu thành mặt trước khuôn mặt và mặt sau hộp sọ. Trên hộp sọ Tai nằm ngay sau đường trung tâm. Về kích thước và vị trí theo phương thẳng, thì vẫn còn nằm trong vùng giữa mí mắt trên và dưới cùng của mũi. Độ sâu của hộp sọ thay đổi giữa hai đường chấm được thể hiện trong bước 4. Trên khuôn mặt Các điểm đặc trưng được đặt theo giống cách bên trên. Lỗ hổng ở chỗ sống mũi trùng khớp với đường trung tâm hoặc hơi cao hơn nó. Điểm nổi bật nhất trên trán cao hơn 1 điểm so với đường trung tâm. 2. Các điểm đặc trưng Mắt và lông mày Mắt đơn giản chỉ là hai vòng cung tạo thành một hình dáng hạnh nhân. Không có quy tắc cụ thể nào ở đây vì hình dạng mắt có thể thay đổi nhiều, nhưng chúng ta có thể lưu ý các khuynh hướng sau Góc ngoài của mắt có thể cao hơn bên trong, nhưng ngược lại thì không phải. Nếu mắt được ví với quả hạnh nhận, phần tròn hơn sẽ hướng về góc bên trong, với phần nằm nghiêng ở góc ngoài. Các chi tiết của mắt Ở phần còn lại, tròn đen bị ẩn một phần phía sau mi mắt trên. Nó chỉ phân cắt mi mắt dưới khi nhìn xuống, hoặc nếu mắt thu nhỏ sao cho mi mắt dưới nâng lên. Lông mi quét ra phía ngoài và ngắn hơn trên mi mắt dưới trên thực tế không cần thiết để vẽ chúng trong hầu hết thời gian. Cho dù để hiển thị hình bầu dục nhỏ của tuyến lệ ở góc bên trong, và độ dày của mi mắt dưới, là một quyết định cá nhân phụ thuộc vào phong cách của mỗi người, quá nhiều chi tiết cũng không phải tốt; dĩ nhiên nên giảm bớt chi tiết với quy mô của bản vẽ. Tương tự với nếp gấp của mí mắt, mà ngoài ra góp phần cách biểu lộ và có thể làm cho mắt trông ít cảnh giác. Tôi thấy rằng khi bản vẽ quá cách điệu, hoặc quá nhỏ đến mức không thể thấy nếp gấp mà không thay đổi biểu cảm, tốt nhất là bỏ qua nó. Trong góc nghiêng, mắt đưa vào hình dạng của một đầu mũi tên với các cạnh khác nhau lõm hoặc lồi, với một chút dấu hiệu của mí mắt trên và cũng có thể thấp hơn. Trong thực tế, bạn sẽ không thấy tròng mắt từ phía bên, bạn sẽ chỉ thấy một con mắt toàn trắng. Khi tôi thực hiện điều này trong tác phẩm của mình, tôi đã nhận được rất nhiều ý kiến kiểu "cái này thực sự kỳ cục" từ độc giả và tôi phải bắt đầu thêm vào ít nhất một chút dấu hiệu của tròng đen. Đối với lông mày, cách đơn giản nhất để vẽ nó là để vẽ theo đường cong của mí mắt trên. Hầu hết phần lông mày hướng về phía trong, với đuôi bên ngoài hơi ngắn hoặc ngắn hơn nhiều. Trong góc nhìn nghiêng, lông mày hoàn toàn thay đổi hình dạng và nhìn giống như dấu phẩy. Dấu phẩy dường như là sự tiếp nối của lông mi trước khi cuộn lại chính nó và trên mắt - thực sự đôi khi nó trông kết nối với lông mi, để bạn có thể vẽ trong một đường cong duy nhất đường trên của mắt quăn trở lại để trở thành mày. Cái mũi Mũi có dạng hình chữ V ngược, môt hình dạng dễ dàng để hình dung và vẽ 3D trước khi chi tiết hoá nó. Sống mũi và hai bên mũi là bề mặt phẳng, chúng có thể chỉ được nhắc đến trong bức vẽ cuối cùng, mặc dù điều quan trọng là phải đưa chúng vào trong bản phác thảo dần dần sao cho phần chi tiết của mũi được vẽ ra và có kích thước chính xác. Đây là mặt phẳng phía dưới trong hình nêm của chúng tôi, một tam giác đã cắt bỏ, nối cánh mũi và đầu mũi. Cánh mũi uốn cong vào trong vách ngăn, tạo thành lỗ mũi - lưu ý ở góc nhìn bên dưới các đường thẳng hình thành nên hai bên của vách ngăn nằm ở phía trước và bắt đầu từ khuôn mặt, không phải từ hướng ngược lại. Vách ngăn nhô ra thấp hơn so với cánh mũi ở góc nhìn phía trước, cũng có nghĩa là góc nhìn 3/4, lỗ mũi ở phía xa bị khuất tuỳ theo góc độ. Phần khó nhất của mũi có thể là cần vẽ đường nào hoặc bỏ qua nó để có kết quả đẹp! Không phải lúc nào bạn cũng muốn vẽ cánh mũi đầy đủ, khi chúng nằm ở trên hai bênh bên trên. Tương tự như vậy, mũi phía trước cho thấy tất cả bốn đường cho sống mũi và đó là nơi kết nối với khuôn mặt, nhưng đa phần sẽ tốt hơn nhiều nhiều nếu bạn chỉ vẽ phần dưới cùng, cánh mũi/ lỗ mũi / vách ngăn dùng ngón tay che các đường này để xem thử. Tuy nhiên, nếu mũi ở góc nhìn 3/4, thì việc vẽ đường kẽ của sống mũi trở nên quan trọng. Phải mất rất nhiều quan sát và thử nghiệm và sai lầm để đến "dấu hiệu mũi" của riêng mình, và điều này như bất kỳ điểm đặc trưng phức tạp nào, tôi thấy rất hữu ích khi nhìn vào tác phẩm của nghệ sĩ truyện tranh, sự quan sát về mũi của họ rất chặt chẽ, để xem những quyết định mà họ đã thực hiện cho chính bản thân. Chúng tôi sẽ xem xét lại điều này trong phần tiếp theo khi chúng tôi trình bày chi tiết hơn về các sự đa dạng của điểm đặc môi Lưu ý về miệng và môi Khe miệng nên được vẽ ra đầu tiên vì nó dài nhất và tối nhất của ba đường kẻ hơi song song tạo thành miệng. Nó không phải là một đường cong đơn giản mà là một chuỗi các đường cong tinh tế. Trong hình bên dưới, bạn có thể thấy một ví dụ đường cường điệu cho thấy rõ chuyển động của đường kẻ của môi; lưu ý cách chúng phản ánh đường kẻ của môi trên. Chúng có thể được làm dịu đi theo vài cách, độ võng ở giữa có thể rất hẹp tạo nên góc nhọn, hoặc quá rộng hình dáng của nó nhỏ bớt - nhưng nó thậm chí có thể đảo ngược khi môi dưới mọng, và tạo ra vẻ bĩu môi. Nếu việc đạt được sự đối xứng trong đường kẻ này gặp khó khăn, thì hãy thử bắt đầu từ trung tâm và vẽ nó theo một chiều, sau đó quay trở lại và vẽ phía bên kia. Hai đỉnh của môi trên rõ ràng hơn nhiều, nhưng tương tự chúng có thể được làm mềm thành các đường cong rộng, thậm chí mềm đến mức chúng trở thành môi không có đỉnh. Mặt khác môi dưới luôn là một đường cong trơn tru, nhưng nó có thể thay đổi từ gần như phẳng cho đến được bo tròn rõ ràng. Luôn tốt để đánh dấu môi dưới, ngay cả với một dấu gạch ngang chỉ. Môi trên gần như luôn mỏng hơn so với môi dưới, và độ nhô ra ngoài khỏi khuôn mặt ít hơn so với môi dưới. Nếu được vẽ ra, môi trên luôn được vẽ dễ hơn so với môi dưới, bởi vì viền của môi dưới được nổi bất bởi bóng của nó cũng mỏng như nó! Từ bên cạnh, đôi môi mang hình dạng đầu mũi tên và độ nhô lên môi trên trở nên rõ ràng. Vì vậy, độ tương phản giữa hình dạng của hai môi ở góc nghiêng môi trên phẳng và chéo hơn, môi dưới tròn hơn. Đường khe miệng, từ phía bên, chếch xuống từ đôi môi. Ngay cả khi người đó đang mỉm cười, khe miệng chếch hoặc cong xuống trước khi nâng lên cao lại vào các góc. Đừng bao giờ chếch miệng lên thẳng ở góc nhìn nghiêng. Đôi tai Phần quan trọng nhất của tai, để diễn tả đúng, có đường viền ngoài là chữ C cao và chữ U đảo ngược bên trong để đánh dấu vành của tai trên. Thường có một chữ U nhỏ hơn phía trên thùy cảm nhận nó bằng ngón tay của bạn, liên kết với chữ C. Hiệu ứng chung là đồng tâm xung quanh lỗ tai không phải quy tắc có thể nhìn thấy và thay đổi rất nhiều. Phần này có thể được cách điệu - ví dụ như phần tai phổ biến của tôi bên dưới, trông hơi giống như biểu tượng kéo dãn. Khi khuôn mặt được nhìn thấy từ phía trước, tai ở góc nghiêng Vành tai trước như chữ U đảo ngược giờ trở thành một đơn vị riêng biệt - giống như khi bạn nhìn vào chiếc đĩa từ phía bên và đột nhiên thấy mặt dưới của nó như đang ở phía trước của bên trong. Thùy cũng có thể trông gần giống như hình giọt nước, tách biệt khỏi tổng thể của tai. Độ mỏng của tai từ góc độ này phụ thuộc vào nó gần cỡ nào so với đầu, và điều này thì rất đa dạng. Tuy nhiên, nó luôn nghiêng về phía trước một chút, do đó là hướng chúng ta lắng nghe. Từ phía sau, tai trông như tách rời khỏi đầu vành tai nối với đầu bởi một hình phễu. Đừng lo ngại về kích thước của hình phễu, nó cần phải nghiêng tai về phía trước! Phễu này quan trọng hơn vành tai từ góc độ này. Vẽ rút gọn Đầu về cơ bản là một quả bóng, có các điểm đặc trưng được dàn trải trên các đường đồng tâm, nên đầu dễ dàng được vẽ rút gọn hơn. Tuy nhiên, quan trọng hơn hết là quan sát phần đầu từ những góc độ khác nhau trong thực tế để quen thuộc với cách các đặc điểm thể hiện, chồng lấp lên nhau theo những cách không mong muốn. Tất nhiên mũi nhô ra, lông mày cũng vậy, xương gò má, nhân trung và cằm, trong khi các hốc mắt và khoé miệng là phần lõm trên bề mặt của quả bóng của chúng ta. Khi vẽ khuôn mặt nhìn thẳng và góc nghiêng, chúng tôi đã đơn giản hóa nó thành một bề mặt phẳng 2D, ở đó các đường tham chiếu của chúng tôi là đường thẳng. Ở bất kỳ góc độ nào khác, chúng ta cần thay đổi suy nghĩ của mình thành 3D và nhận biết rằng hình dạng quả trứng này thực sự giống như quả trứng và các đường kẻ chúng ta đã sử dụng trước đó để định vị các đường cong xung quanh nó như đường xích đạo và vĩ độ trên quả cầu chỉ khi quả trứng ở góc nghiêng thì bản chất hình tròn của nó mới được nhìn thấy. Sau đó việc bố trí các điểm đặc trưng đơn giản là vấn đề vẽ đường trung tâm bên dưới góc độ mong muốn - tất cả ba đường cùng một lúc. Sau đó chúng ta có thể chia nửa trên và nửa dưới như trước, tạo lớp lát trong quả trứng, nhớ rằng những lát cắt gần nhất với chúng ta trông sẽ dày hơn. Quá trình này cũng giống như vẽ một khuôn mặt nhìn xuống hoặc lên. Nhìn xuống Tất cả các điểm đặc trưng được chia nhỏ và tai di chuyển lên. Bởi vì mũi nhô ra, vượt qua đường thẳng của nó xem hình và đầu mũi trông gần miệng hơn nhiều - nếu khuôn mặt cuối xuống đủ, mũi sẽ che khuất miệng. Nhìn từ góc độ này, không thể hiện chi tiết nào của mũi, chỉ là hình chữ V với phần cánh mũi nhỏ. Đường cong của lông mày được làm phẳng, mặc dù cần có góc độ rất xa để làm cho chúng cong theo cách khác. Trong đôi mắt, mí trên trở nên nổi bật hơn và nhanh chóng thay đổi độ cong thường thấy để bao phủ quả cầu của con mắt. Môi trên gần như biến mất và môi dưới trở nên to hơn. Lưu ý rằng vì miệng theo đường cong tổng thể, nhìn có vẻ như đang mỉm cười, do đó, cần phải điều chỉnh thực tế để điều chỉnh biểu cảm nếu muốn. Nhìn lên trên Tất cả các điểm đặc trưng đều cong xuống và tương ứng tai cũng hạ thấp. Môi trên hiển thị toàn bộ bề mặt của nó mà bình thường không đối mặt với người nhìn. Miệng bây giờ trông như trề môi! Lông mày cong hơn, nhưng mí mắt dưới cong xuống, tạo ra hiệu ứng của đôi mắt nheo lại. Phần dưới của mũi được hiển thị rõ ràng với cả hai lỗ mũi được nhìn thấy rõ. Nghiêng sang hai bên Khi ai đó được nhìn thấy gần như từ phía sau, tất cả những gì có thể nhìn thấy là các điểm nhô ra của trán và xương gò má. Đường cổ bao quanh cằm khi hướng vào tai. Lông mi là phần tiếp theo được nhìn thấy khi mặt quay đi. Sau đó, một phần của lông mày xuất hiện, và phần nhô ra của mí mắt dưới khi đầu mũi hiện lên từ phía sau của đường cong của má. Trong góc nghiêng gần, nhìn thấy nhãn cầu và môi nhưng khe của miệng vẫn còn rất nhỏ, và đường cổ kết hợp với đường cằm thành một đường cong. Bạn vẫn có thể nhìn thấy một phần đường cong của phần má che khuất lỗ mũi. Thời gian thực hành Áp dụng cùng phương pháp phác thảo nhanh đã dùng thực hành cho cơ thể đến khuôn mặt xem Learning to See and Draw Energy, gần như bắt được cảm giác của khuôn mặt bạn quan sát thấy trong quán cafe hoặc trên đường đi. Đừng lo lắng về việc nêu chi tiết các điểm đặc trưng hoặc làm đúng mọi thứ, chỉ cần thể hiện những điểm này từ nhiều góc độ để chúng có thể đi vào hệ thống của bạn. Nếu bạn thấy việc hình dung và vẽ 3D của "quả trứng" đầy thử thách, thì hãy lấy một quả trứng thực tế bạn có thể muốn luộc nó trước, chỉ đề phòng. Vẽ ba đường giữa chạy quanh nó và thêm các phần chia nhỏ khác để chúng bao xung quanh. Quan sát và vẽ quả trứng từ các góc khác nhau với đường viền của nó; đây là một cách tuyệt vời để có cảm giác được cách các đường kẻ và khoảng cách hoạt động theo phối cảnh. Sau đó, bạn có thể đặt các đối tượng trên các điểm đánh dấu tương ứng của chúng và quan sát chúng ở vị trí như thế nào khi xoay quả trứng.
phân tích khuôn mặt
