애플은 특허 출원에서 이런 faceprint 자동 인식 시스템이 주로 사용자의 친구나 가족이 아닌 공적인 인물이나 상징적인 그래픽을 겨냥한다고 강조했다. 이 발명품은 지정된 사진의 내용을 분석하고, 무늬를 만들고, 얼굴 인식을 통해 다른 사진의 사람을 식별하기 위해 디지털 이미지 관리 응용 프로그램의 지원이 필요합니다.
애플이 획득한 특허는 신뢰성 점수를 통해 여러 면 패턴 데이터를 그룹화하는 기능도 설명합니다. 예를 들어, 이 장치에는 수십 년 동안 누군가의 다양한 사진이 저장되어 있으며, 현재 그의 외모는 40 년 전과 크게 달라졌을 것이다. 시스템은 이 연간이 큰 사진에 대한 통계 분석을 실시하여 한 그룹으로 분류할 수 있다.
특허 문서에 따르면 면무늬는 물체를 식별할 수 있는 피쳐 벡터의 하위 시스템이므로 면무늬는 실제로 건물과 같이 얼굴이 아닌 것을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
선택한 디지털 사진에서 얼굴 인식을 위해 얼굴 감지/인식 소프트웨어는 얼굴의 개인화된 세부 사항을 자세히 설명하는 일련의 특징이나 얼굴 무늬를 생성합니다.
그런 다음 결과 면 패턴을 다른 면 패턴과 비교하여 일치 (또는 충분히 유사) 하는지 확인합니다. 비교된 얼굴 무늬가 서로 일치하는 것을 발견하면 얼굴 감지/인식 소프트웨어는 현재 사진 속 사람이 해당 얼굴 패턴 정보가 이미 데이터에 있는 사람이라고 판단합니다.
사진 분석 중 관리 어플리케이션은 이미 생성되어 로컬 또는 원격 서버에 저장된 다른 면과 면 패턴을 비교합니다. 두 데이터가 서로 일치하는 것을 발견하면 소프트웨어는 그 사람에게 라벨을 붙일 것이다.
면무늬 일치의 신뢰성은 주로 얼굴 인식 기술에 따라 다르며 일치 과정에서 그에 상응하는 점수를 얻을 수 있습니다. 점수가 임계값보다 낮으면 두 점수가 일치하지 않는 것으로 판단됩니다.
사용자는 또한 인식 과정에서 피드백을 제공할 수 있으며, 이 과정에서 개입하여 인식 효율성을 높일 수 있습니다. 녹색 버튼을 클릭하면 정확하다는 것을 나타내고, 빨간색' X' 버튼을 클릭하면 인식에 문제가 있음을 나타낸다.
이 특허는 또한 아이폰과 같은 장치가 로컬로 표면 텍스처 데이터를 만들고 저장하거나 오프라인 캐시를 사용하여 식별할 수 있다는 점도 고려합니다. 또한 faceprint 컨텐츠를 클라우드에 저장하고 디바이스와 동기화할 수 있습니다. 또한 사진을 미리 읽어서 전체 인식 과정이 더 빨라질 수 있다.