# 項目焦點：Shashank Singh 的人臉識別 > 原文： [https://machinelearningmastery.com/project-spotlight-face-recognition-with-shashank-singh/](https://machinelearningmastery.com/project-spotlight-face-recognition-with-shashank-singh/) Shashank Singh 是程序員和機器學習愛好者，這是一個項目焦點。 ## 你能介紹一下自己嗎？ 我做過計算機科學技術學士學位。我在 23 歲的時候共同創立了一家創業公司，在 26 歲生日時大獲成功。在那之后，我感覺特別低，很長一段時間都沒有靈感。 [](https://3qeqpr26caki16dnhd19sv6by6v-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2014/04/Shashank-Singh.jpg) Shashank Singh 我搬到印度孟買加入[田園軟件](http://www.idyllic-software.com/)，我接觸了那些對生活有如此不同觀點的神奇人物，并創建了一個名為“喝咖啡休息”的問題解決者的小型非正式聚會。 當我看到兩個孩子在我經常去的酒吧外面乞討食物時，對我來說生活改變的時刻就在眼前。我知道我想以任何方式幫助這些孩子。這啟動了一個思考過程，導致了我的項目 _Helping Faceless_ 。 ## 你的項目叫什么，它做了什么？ [Helping Faceless](http://www.helpingfaceless.com/) 項目（和 Android 應用程序）正試圖通過使用最先進的人臉識別和數據分析來打擊販賣兒童的行為。 [](https://3qeqpr26caki16dnhd19sv6by6v-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2014/04/child-beggers.jpg) 兒童乞丐 ## 你是怎么開始的？ 我們從一個簡單的 Ruby on Rails API 服務器開始，接受來自應用程序和其他來源的信息。我們一直在緩慢但穩定地增加這個簡單服務器的復雜性，以創建更多功能。 為了保持日益復雜的檢查，我們使用面向服務的體系結構，整個系統被分解為更小的模塊化應用程序，在線上相互連接。所以最后我們使用最適合手頭任務的語言或框架。 [](https://3qeqpr26caki16dnhd19sv6by6v-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2014/04/helping-faceless-app.jpg) 幫助匿名應用程序 我們目前的技術堆棧如下： * 服務器端：Ruby on Rails * 客戶端：適用于 Android 的 Java，適用于 IOS 的 Objective C，適用于 NGO 的 Web 前端 * 分析：Python（Scipy / Pandas / Numpy / scipy.stats FTW !!）。我們正在整合 [Apache Storm](http://storm.incubator.apache.org/) 和 [Apache Mahout](https://mahout.apache.org/) 進行分析和后續報告生成。 我們使用 [Heroku](https://www.heroku.com/) ， [Linode](https://www.linode.com) 作為 VPS。 [Airbrake](https://airbrake.io/) 的家伙們很棒，他們幫助我們提供了一個更強大的免費帳戶來捕捉錯誤和錯誤。此外，我們還使用 Heap Analytics 來根據流量來確定服務使用情況。 對于面部識別需求，我們使用密歇根大學的名為 [OpenBR](http://openbiometrics.org/) （Open Biometrics）的庫。它的模塊化設計使其更容易放入我們的管道中（參見 2013 年論文[開源生物識別](http://openbiometrics.org/publications/klontz2013open.pdf)）。這種模塊化設計使其具有優于 [OpenCV](http://opencv.org/) 的獨特優勢，同時使實驗變得非常簡單。 如果你想幫助我們我們的代碼是[可以在 Github](https://github.com/shashanksingh/face_rec_server) 上找到，只需分叉并開始編碼 ## 你做了哪些有趣的發現？ 人臉識別在電視節目中幾乎聽起來很神奇，但實際上除非你像 Facebook 這樣的科技巨頭，否則它幾乎很糟糕。 我們通過建立類似于油井制造工藝的流程來規避這種高錯誤率。到達我們系統的每一段智能都經過驗證，然后轉化為可理解的塊或組。 照片進入一個單獨的管道，彼此匹配，以創建一個巨大的相似性矩陣。然后我們采用前 20％的相似性得分圖像并通過我們的眾包部分運行它們以供人們驗證我們的假設，這消除了誤報并為我們提供了更原始的數據點，然后通過更好的第三方人臉識別算法進一步篩選。 此外，我們正在使用 [Apache Mahout](https://mahout.apache.org/) 建立關于此數據的高級報告和情報系統。 ## 你想在項目上做什么？ **錯誤** * 面部識別階段的錯誤檢測率較低，我們正在關注你的 Facebook（參見 Facebook 出版物 [DeepFace：在面部驗證中關閉人類績效](https://www.facebook.com/publications/546316888800776/)）[ ](https://www.facebook.com/publications/546316888800776/) * 更好的性別和年齡檢測。 **特色** 理想的愿望清單如此之大，我們不得不修剪它以適應現實的時間表，但這些是我很想擁有的東西。 * 承諾的游戲化和基于貢獻的頻率。 * App 側面識別。 * 兒童失蹤時的實時警報。 **愿景** * 把它帶到全國乃至菲律賓等東南亞國家。 * 人口販運：目前我們用于人臉識別的模型僅在 10-20 歲的時候進行了訓練，我們希望通過增加訓練數據來擴展它。 * 為非政府組織和政府組織建立一個安全共享數據的平臺。 我們的幻燈片讓我們更好地了解了我們的愿景和目標：[幫助無臉滑板](http://www.haikudeck.com/helping-faceless-education-presentation-98L1RQtn2X) ## 學到更多 * App： [http://bit.ly/HelpingFacelessMInterview](http://bit.ly/HelpingFacelessMInterview) * Facebook： [https://www.facebook.com/helpingfaceless](https://www.facebook.com/helpingfaceless) * Twitter： [http://www.twitter.com/helpingfaceless](http://www.twitter.com/helpingfaceless) * 網站： [http://www.helpingfaceless.com](http://www.helpingfaceless.com) **你有機器學習方面的項目嗎？** 如果你有一個有趣的機器學習方面的項目，并有興趣像 Shashank 一樣被描述，請[與我聯系](http://machinelearningmastery.com/contact/ "Contact")。