التعرف على الوجه في العصر الحديث: استعراض للتقنيات والتحديات والابتكارات

تتناول هذه الورقة الاستعراضية تطور التعرف على الوجه، بدءًا من الطرق التقليدية وصولًا إلى أحدث طرق التعلم العميق (حسن وآخرون، 2021؛ سائز-تريغيروس وآخرون، 2018). كانت الطرق المبكرة تعتمد على ميزات منفصلة مثل SIFT وLBP (بالابان، 2015) التي لم تتمكن من التعامل مع السيناريوهات المعقدة. ساعد استخدام طرق البيانات الفرعية الإحصائية في تحسين تمثيل الوجه. ومع ذلك، فقد غير التعلم العميق هذا المجال، حيث أن أنظمة مثل DeepFace تحقق أداءً يشبه الإنسان تقريبًا من خلال الاستفادة من مجموعات بيانات واسعة ومتنوعة (تايغمان وآخرون، 2014). ومع ذلك، فإن مشاكل التحيز والعدالة وخصوصية البيانات التي لا تزال بلا حل أدت إلى البحث المستمر لجعل أنظمة التعرف على الوجه أكثر قوة وقابلية للتaccept ethically.