المنهجية العلمية وبنية الخصوصية
يجمع موقع 'تحديد شكل الوجه' بين القياسات البشرية القحفية السريرية ورؤية الكمبيوتر من جانب العميل لتقديم تصنيف موضوعي لهندسة الوجه.
ضمان الخصوصية الحيوية بدون خوادم
تنفيذ محلي بالكامل من جانب العميل عبر WebAssembly وWebGL
تتطلب معظم أدوات تحليل الوجه على الويب من المستخدمين رفع صور عالية الدقة إلى خادم سحابي بعيد حيث تعالجها الشبكات العصبية وتخزنها. يمثل هذا مخاطر خصوصية ومخاوف أمنية حيوية كبيرة.
يعمل detectfaceshape.app ببنية تحتية خالية تماماً من الخوادم:
- يتم تنفيذ ملفات نموذج Google MediaPipe Face Landmarker ووقت تشغيل WASM بدقة داخل بيئة المتصفح المعزولة محلياً.
- يتم فك تشفير جميع الصور وإطارات الكاميرا المرفوعة على لوحة رسم غير معروضة في الذاكرة المتطايرة لمتصفحك المحلي وتُحذف فوراً بعد التصنيف.
- لا يتم إرسال أي بيانات صور أو إحداثيات حيوية أو تمثيلات متجهة عبر كابل الشبكة على الإطلاق. يمكنك حتى فصل الإنترنت بمجرد تحميل الصفحة، وسيستمر الكاشف في العمل بلا عيب.
القياسات القحفية الوجهية والنقاط المرجعية الرئيسية
يستند تصنيف الوجه البشري في detectfaceshape.app إلى القياسات البشرية الطبية القياسية التي ابتكرها ليزلي ج. فاركاس. بدلاً من التخمين، تستخرج خوارزميتنا 4 أبعاد مادية دقيقة من 468 إحداثياً:
من التريكين (10) إلى المنتون (152)
المسافة الرأسية بين قمة منبت الشعر والطرف السفلي للذقن، والتي تحدد استطالة الوجه الإجمالية.
عظم الخد الوجني من اليسار (234) إلى اليمين (454)
المسافة الأفقية القصوى بين الانحناءات الجانبية للأقواس الوجنية، والتي تحدد المحور الأفقي الأساسي للوجه.
الجبهي الصدغي من اليسار (127) إلى اليمين (356)
العرض الأفقي بين الصدغين عبر الجبهة، وهو أمر بالغ الأهمية لتحديد أشكال الوجه القلبية والمثلثة.
زاوية الفك من اليسار (58) إلى اليمين (288)
المسافة عبر زاويتي الفك السفلي الثنائيتين، وهي مميزة لحدة أشكال الوجه المربعة والمثلثة.
المراجع الأكاديمية والاستشهادات العلمية
- Farkas, L. G. (1994). Anthropometry of the Head and Face (2nd ed.). New York: Raven Press. قياسات معيارية للنسب الوجهية والقيم القحفية المعيارية عبر مختلف الشعوب.
- Liu, Z., Lin, Y., Cao, Y., Hu, H., Wei, Y., Zhang, Z., Lin, S., & Guo, B. (2021). Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 10012–10022.
- Lugaresi, C., et al. (2019). MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines. arXiv preprint arXiv:1906.08172. Google Research.