by : alexxlab Разное

Изображение лица человека: Изображение лица человека, 7 букв

Нейросеть Speech3Face генерирует изображение лица человека по аудиозаписи голоса

В Лаборатории искусственного интеллекта MIT опубликовали Speech3Face — модель, которая реконструирует лицо человека по записи его голоса. Нейросеть обучалась на миллионах видеозаписей с YouTube, на которых демонстрируется разговор человека.

Задача заключалась в том, чтобы понять, может ли голос отражать внешние характеристики его обладателя. Исследователи не фокусировались на том, чтобы точно реконструировать портрет человека по голосу, а на том, чтобы восстановить основные внешние характеристики.

Архитектура модели

На вход модель принимает спектограмму аудиозаписи голоса. Спектограмма — визуальное представление аудиоволн. На выходе модель отдает вектор размером в 4096 с характеристиками лица, который затем декодируется в изображение лица. Декодирование из вектора с характеристиками в изображение лица происходит с помощью предобученной нейросети.

Обучалась модель на датасете AVSpeech. Для этой цели исследователи использовали предобученную VGG-Face.

Пайплайн обучения модели можно разделить на два шага:

  1. Кодировщик голоса, который принимает на вход спектограмму и предсказывает вектор с характеристиками лица человека;
  2. Декодировщик лица, который принимает на вход вектор с характеристиками лица человека и генерирует лицо человека в стандартном формате (анфас и безэмоциональное)

Во время обучения декодировщик лица был зафиксирован и обучался только кодировщик голоса. Декодировщик лица исследователи взяли готовым из работы Cole et al.

Оценка работы модели

Нейросеть была протестирована с помощью качественных и количественных метрик. Во время экспериментов модель тестировалась на датасетах AVSpeech и VoxCeleb. Ниже можно, что чем длиннее входная аудиозапись (3 сек против 6 сек), тем выше количественная метрика и тем ближе сгенерированное изображение к истинному.

Recall в зависимости от длительности входных аудиозаписей (3 или 6 сек) и метрикиСравнение сгенерированных изображений в зависимости от длительности входных аудиозаписей

Идентификация лиц по фото: какие возможности открывает?

На данный момент наиболее распространенный метод проверки личности человека — это сопоставление черт лица и фото на документах (паспорт, водительские права) для установления личности.

Мы создали сервис для распознавания и сравнения лиц по фото — Face ID, зарекомендовавший себя в качестве дополнительного фактора безопасности при работе с клиентами финансовых компаний и не только. 

Начиная от покупки товаров, на которые действуют возрастные ограничения (алкоголь, сигареты), для выдачи кредита в банке или прохождения таможенного контроля нужно убедиться, что человек, предъявивший документ, действительно является его владельцем. При ручной проверке окончательное решение об этом принимает проверяющий: представитель службы безопасности, полиция, офицер паспортного контроля, кассиры и т. д. Но насколько точны их решения? 

Сравнение лиц на фото и вживую — довольно трудная задача на практике, и даже натренированные на этом люди часто ошибаются. Процент “промаха” во время выполнения идентификации по лицу человеком очень высок: в ходе одного из ранних исследований на эту тему опытные кассиры, несмотря на все старания, все же приняли 35% фальшивых ID-карточек за подлинные, даже если внешность предъявителя отличалась от фото на документе. Даже в случае сравнения фото, сделанных в один день в условиях лаборатории, процент ошибок составил 10-20% — это в идеальных условиях, где нет других отвлекающих факторов. По состоянию на апрель 2020 года, лучший алгоритм идентификации лиц имеет коэффициент погрешности 0,08%.

Как работает технология распознавания лиц

Существует разница между распознаванием и сравнением лиц (Face Comparison), несмотря на то, что оба подхода используют одну и ту же технологию. Распознавание лиц (Facial Recognition) подразумевает поиск совпадения с изображением по большой базе данных, его широко используют в правоохранительных органах (для поиска фотографий преступников), в системах безопасности (например, для верификации сотрудников), в банковской сфере (для предотвращения мошеннических операций), в потребительском секторе (для осуществления платежей в реальном времени). В случае программ для сравнения лиц, два фото одного и того же человека сравниваются друг с другом.

В основу работы биометрической системы распознавания лиц заложен принцип построения и сравнения математических моделей лица, что позволяет с высокой точностью идентифицировать или верифицировать личность. Эти системы строят гипотезу о том, совпадает ли лицо на одной фотографии с лицом на другой, независимо от его выражения и других атрибутов, таких как возраст, волосы на лице, аксессуары и так далее.

К тому же, камеры способны захватить изображение на расстоянии, что идеально подходит для построения систем мониторинга и скрытой идентификации (бесконтактная биометрия).

Независимо от используемой технологии, программы для распознавания лиц работают в несколько этапов:

Этап 1. Обнаружение лица. Система автоматически определяет лицо человека на изображении (скан фотографии или кадр видеопотока). Обнаружение (детекция) лица — крайне важный этап распознавания, без которого невозможна дальнейшая идентификация.

Этап 2. Анализ лица. Лицо человека содержит 80 нодальных точек. Программа для распознавания лиц может считывать геометрию этих ориентиров, например, расстояние между глазами, форму носа и т.д. Цифровое распознавание лиц полагается в основном на 2D, а не на 3D-изображения, потому что 2D-фотографии легче сравнить с теми, которые содержатся в базе данных.

Этап 3. Цифровой отпечаток лица. То, что мы видим как лицо, система распознавания воспринимает как данные: результаты анализа лица преобразуются в цифровой код. Такая «подпись лица» уникальна для каждого человека.

Этап 4. Поиск совпадений. Система сравнивает отпечаток лица с базой данных до тех пор, пока не будет найдено совпадение, и возвращает результаты с прикрепленной информацией — имя и адрес, например.

Основные сложности для технологий распознавания

На производительность Face ID-систем за пределами контролируемой среды могут влиять многие факторы. Продвинутые программы для анализа лиц могут в некоторой степени справляться с подобными изменениями, но при плохих условиях они могут выдавать ошибочные результаты идентификации или совсем не справляться с распознаванием.

Освещение и поза. Программы анализа лиц лучше всего работают с изображениями, на которых человек смотрит прямо в камеру. Условия освещения должны быть достаточно яркими, чтобы запечатлеть все черты лица, но не засвечивать их. Положение лица также меняется при повороте головы и зависит от угла обзора наблюдателя.

Выражения лица. Нейтральное выражение идеально подходит для точного распознавания. Однако наши эмоции и настроение постоянно меняются, как и мимика. Эти различия меняют внешний вид лица, и для систем распознавания становится трудным его идентифицировать.

Старение. Естественные возрастные изменения внешности человека также влияют на способность систем распознавания лиц аутентифицировать людей.

Косметологические вмешательства, смена стиля. Изменения во внешности благодаря пластическим операциям, макияжу, смене прически могут негативно отразиться на точности срабатывания алгоритмов распознавания.

Аксессуары. Наличие на лице различных объектов (очки, борода и т.д.) или ношение других аксессуаров, таких как головные уборы, шарфы, может серьезно повлиять на работу системы распознавания. Но современные алгоритмы отрабатывают способность видеть сквозь эти препятствия.

Специальная маскировка для обмана систем распознавания. Есть аксессуары — сочетание моды и технологии — способные перехитрить алгоритмы распознавания лиц: линзообразные маски (их кривизна блокирует распознавание лиц со всех углов), проекторы, накладывающие изображение другого лица на лицо владельца, очки с инфракрасными светодиодами, специальный макияж и другие.

Коронавирус и ношение масок: как ускорилось развитие технологий Face ID

После введения карантина большое количество людей стали носить медицинские маски, призванные защитить их от вируса, что повлекло за собой реальную проблему для систем видеонаблюдения и распознавания лиц. Такая вынужденная массовая “анонимизация” в некоторых странах уже расценивается как угроза безопасности.  Яркий тому пример — Китай, лидер мирового рынка систем наблюдения и facial-идентификации.

Китайская компания Hanwang, одним из главных клиентов которой является Министерство общественной безопасности (а ему в свою очередь подчиняется полиция), разработала алгоритм, позволяющий распознать личность человека под маской с точностью 95%. Благодаря эпидемии базы данных изображений, используемых для обучения нейросетей, пополнились огромным количеством фотографий людей в масках. Точность распознавания лица без маски алгоритмов Hanwang составляет 99,5%.

Самый дорогой AI-стартап Китая, SenseTime, “научил” свой текущий продукт по распознаванию идентифицировать людей, носящих шарфы, маски и даже поддельные бороды или большие очки, с точностью до 90%.

Набирают популярности и гибридные системы распознавания, например, сочетание технологий, распознающих геометрию лица и тела, и тепловизоров — для бесконтактного измерения температуры и установления личности, что помогает выявить потенциальных больных коронавирусом, а также системы распознавания радужной оболочки глаз, поскольку рисунок радужки — уникальная особенность каждого человека, как и отпечатки пальцев.

Кстати, сканер Face ID, используемый в устройствах Apple, также можно настроить на распознавание лица, закрытого маской.

Интересные примеры использования программ для распознавания и сравнения лиц

Распознавание лиц — это сложная технология, которая может успешно применяться во многих областях бизнеса и государственном секторе. Обычные пользователи могут получить к ней доступ в виде различных популярных веб-сервисов и приложений.

  • Аутентификация личности. Face ID может быть использован для предотвращения мошенничества в банковской сфере, для разблокировки онлайн-транзакций, для идентификации пола и возраста в розничной торговле (или для выявления магазинных воров), в медицине — в качестве средства диагностики, и многих других. Чтобы узнать больше о сферах применения технологии Face ID, рекомендуем вам обратить внимание на нашу следующую статью.
  • Поиск двойников. Такие веб-сервисы, как Twin Strangers, FamilySearch или FindClone используют алгоритмы распознавания лиц на основе искусственного интеллекта, что позволяет искать двойников, “клонов” или людей, очень похожих на вас внешне. Система будет сравнивать фото пользователя с миллионами других профилей до тех пор, пока не найдет совпадение. Иногда люди даже находят близких родственников, о существовании которых они и не подозревали, несмотря на то, что эти сервисы в основном предназначены для развлечения.

  • Поиск “звёздных” двойников. Программы сравнения лиц со знаменитостями, например, StarByFace или PicTriev, используют технологии распознавания по фото, чтобы сравнить схожесть лиц пользователей с известными людьми.
  • Определение национальности по фото. Технология распознавания лиц может быть использована для исследования этнокультурного многообразия. Например, сервис Ancestry.ai позволяет провести тест на этническую принадлежность на основе анализа лица после загрузки фотографии в систему.
  • Распознавание эмоций. Компьютеры постепенно учатся понимать человеческие эмоции, читая тонкие подсказки в языке нашего тела и речи. В недавно опубликованной статье мы писали о концепции эмоционального искусственного интеллекта, который позволяет машинам становиться все ближе к человеку.
  • Найти человека по фото в соцсетях также возможно благодаря технологиям Face ID. Например, Facebook уже давно использует встроенные алгоритмы распознавания лиц. Так что как пользователи социальных сетей, будьте внимательны: Google с легкостью вас найдет, если вы забыли запретить распознавание ваших фото.
  • Программы для определения возраста. Работают так же, как и другие сервисы распознавания лиц. Даже в камеры наших смартфонов могут быть встроены алгоритмы распознавания по возрасту.

Биометрические системы распознавания лиц и программы сравнения лиц постепенно стали частью нашей повседневной жизни, благодаря их высокой точности при обнаружении и проверке личности человека — в целях обеспечения безопасности, в коммерции и других сферах.

У команды Evergreen есть опыт в разработке решений по распознаванию лиц и их успешной реализации в проектах клиентов. Программное обеспечение для сравнения лиц нашей собственной разработки доступно для вас в виде коробочного продукта, или же мы можем предложить индивидуальное решение, которое будет максимально соответствовать потребностям вашего бизнеса.

Если у вас возникли вопросы, хотите узнать больше о нашем продукте и других бизнес-кейсах, обращайтесь к нам прямо сейчас!

09.07.2020

Используемые в статье картинки взяты из открытых источников и используются как иллюстрации.

Изображение лица человека и биометрические данные | ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРАВО в обществе

На разных форумах можно встретить обсуждение вопроса является ли фото-видео изображение лица человека биометрическими данными.

В этой статье будут определены основные моменты правомерности использования биометрических данных и условия, при которых может производиться обработка персональных БД без нарушения прав граждан.

Что такое биометрические данные?

Согласно определению ГОСТ ISO/IEC 2382-37–2016 «Информационные технологии. Словарь. Часть 37. Биометрия»:

биометрические данные (biometric data) — биометрический образец или совокупность биометрических образцов на любой стадии обработки, например, биометрический контрольный шаблон, биометрическая проба, биометрический признак или биометрическое свойство.

Что такое биометрический образец?
биометрический образец (biometric sample) — аналоговое или цифровое представление биометрических характеристик, предшествующее извлечению биометрических признаков.

Продвигаясь далее по логической цепочке нужно определить термин «биометрическая характеристика«.

Что такое биометрическая характеристика?
биометрическая характеристика (biometric characteristic) — биологические и поведенческие характеристики индивида, которые могут быть зарегистрированы и использованы в качестве отличительных, повторяющихся биометрических признаков для автоматического распознавания индивидов.

Следующим вопросом будет: «Где содержатся биологические характеристики?«

Что содержит фото или видео изображение лица человека?

Фотографическое изображение лица человека содержит отличительные биологические особенности, позволяющие произвести его узнавание на аналоговом или цифровом снимке.

Такое изображение может содержать биометрические характеристики, позволяющие определить биометрические данные различными способами обработки.

Что значит «может содержать биометрические характеристики»?

Для обработки биометрических данных требуется определённое качество и наличие необходимых параметров в фотографическом изображении лица человека.

Поэтому заявить о наличии биометрических данных в изображении можно только после проведения успешной обработки биометрических образцов.

В случае если предпринимается попытка установить личность субъекта установленных биометрических данных, то должны быть соблюдены нормы статьи 11 федерального закона № 152-ФЗ от 27.07.2006 года «О персональных данных«:

1. Сведения, которые характеризуют физиологические и биологические особенности человека, на основании которых можно установить его личность (биометрические персональные данные) и которые используются оператором для установления личности субъекта персональных данных, могут обрабатываться только при наличии согласия в письменной форме субъекта персональных данных, за исключением случаев, предусмотренных частью 2 настоящей статьи.
2. Обработка биометрических персональных данных может осуществляться без согласия субъекта персональных данных в связи с реализацией международных договоров Российской Федерации о реадмиссии, в связи с осуществлением правосудия и исполнением судебных актов, в связи с проведением обязательной государственной дактилоскопической регистрации, а также в случаях, предусмотренных законодательством Российской Федерации об обороне, о безопасности, о противодействии терроризму, о транспортной безопасности, о противодействии коррупции, об оперативно-разыскной деятельности, о государственной службе, уголовно-исполнительным законодательством Российской Федерации, законодательством Российской Федерации о порядке выезда из Российской Федерации и въезда в Российскую Федерацию, о гражданстве Российской Федерации.

Почему запрещают только установление личности без согласия субъекта биометрических персональных данных?

Подобный вопрос возникает при обсуждении моментов использования биометрических данных.

Действительно, основываясь на рассуждениях указанных выше, можно предположить, что биометрические данные человека могут присутствовать на снимках, сделанных в публичных местах случайным образом, камерами систем обеспечения безопасности, автомобильными видеорегистраторами и др.

Если запретить осуществление таких фото или видео снимков, то может возникнуть волна исков о нарушении прав на персональные данные от большого количества граждан, а установление таких нарушений потребует привлечения большого количества правоохранительных ресурсов и технических экспертиз.

Поэтому законодательно запрещается обработка биометрических персональных данных с целью установления личности субъекта без его письменного согласия и при отсутствии предусмотренных законом случаев.

Остальные запреты в области использования фото или видео изображений содержатся в нормах Конституции, Уголовного права, Гражданского права и других правовых сферах.

Дополнительные материалы:

28 июня 2019 года.

автор: юрист Демешин Сергей Владимирович.

Участвуйте в обсуждении, пройдите опрос об интересных темах будущих публикаций (ссылка опроса в описании канала, также в описании указаны правила комментирования публикаций).

Использование альбома «Люди» в приложении «Фото» на вашем iPhone, iPad или iPod touch

Приложение «Фото» распознает лица людей на снимках и группирует их. Вы можете указывать имена людей на фотографиях, помечать избранные фотографии и многое другое.

Вот как это работает

Приложение «Фото» сканирует ваши фотографии, чтобы помочь вам быстро распознавать людей, места и объекты на фотографиях.  В зависимости от количества имеющихся у вас фотографий вы можете просмотреть фильм «Воспоминание», состоящий из них. Если у вас включена функция «Фото iCloud», информация о людях, добавленных в избранное или отмеченных на фото, всегда будет актуальна на ваших устройствах Apple.

Поиск в альбоме «Люди»

Приложение «Фото» систематизирует изображения людей в альбоме «Люди». Для каждого человека, распознанного устройством, отображается миниатюра лица. Чтобы найти человека в альбоме «Люди», выполните следующие действия.

  1. Откройте приложение «Фото».
  2. Перейдите на вкладку «Альбомы».
  3. Выберите альбом «Люди». 

Если вы назвали человека в приложении «Фото», вы также можете найти его на вкладке «Поиск». Просто нажмите «Поиск» , а затем введите имя человека.

Добавление человека в альбом «Люди»

  1. Откройте фотографию с человеком, которого нужно добавить, затем смахните вверх, чтобы увидеть миниатюру этого человека в альбоме «Люди».
  2. Нажмите миниатюру, затем нажмите «Добавить имя» и введите имя человека или нажмите имя, если оно отображается.
  3. Нажмите «Далее», затем — «Готово».

Присвоение имен людям на фотографиях

Приложение «Фото» предлагает имена из приложения «Контакты», но вы можете вручную добавить имя человека из альбома «Люди». Для этого выполните следующие действия.

  1. Откройте альбом «Люди», затем коснитесь миниатюры человека, которому хотите присвоить имя.
  2. Нажмите «Добавить имя» в верхней части экрана.
  3. Выберите имя человека, если оно предлагается, или введите имя полностью.
  4. Нажмите «Далее», затем «Готово».

Объединение фотографий с одним человеком

Иногда один и тот же человек указан сразу в нескольких группах в альбоме «Люди». Чтобы объединить все фотографии в одной группе, нажмите «Выбрать», затем нажмите все миниатюры с одним и тем же человеком. Нажмите «Объединить» в правом нижнем углу. Группы также объединяются, если присвоить им одинаковое имя.

Использование функции «Предлагать меньше» в альбоме «Люди»

В iOS 14 вы можете сделать так, чтобы приложение «Фото» реже предлагало определенных людей. Таким образом вы меняете способ организации приложением «Фото» ваших воспоминаний, избранных фотографий и фотографий, отображаемых в виджете «Фото», чтобы реже видеть фотографии этих людей. Вот как использовать эту функцию:

  1. Откройте альбом «Люди» и нажмите миниатюру человека.
  2. Нажмите кнопку «Еще» в правом верхнем углу.
  3. Нажмите «Реже предлагать [имя]». 
  4. Коснитесь параметра еще раз, чтобы подтвердить выбор.

Если вы настроите приложение так, чтобы оно реже предлагало определенного человека, то для того, чтобы снова увидеть этого человека в альбоме «Люди», вам придется сбросить настройки функции «Воспоминания». Перейдите в «Настройки» > «Фото», нажмите «Сбросить предложенные воспоминания», затем нажмите «Сбросить» для подтверждения.

Вместо того чтобы реже видеть человека, вы можете удалить его из альбома «Люди». Просто выполните шаги 1–2 и нажмите «Удалить [имя] из альбома «Люди»». Вы можете в любой момент добавить человека обратно.

Избранные люди

Отметьте людей, фотографии которых вы открываете чаще всего, как избранных, чтобы их было легче найти. Если вы еще не отметили фото как избранное, вы увидите значок «Избранное» на фото. Чтобы добавить человека в «Избранное», просто нажмите значок .

Нажмите миниатюру человека, затем кнопку «Еще» , а затем нажмите «Добавить [имя] в «Избранное»». Чтобы добавить в «Избранное» сразу несколько человек, нажмите «Выбрать», выберите людей, которых хотите добавить в «Избранное», а затем нажмите «В Избранное» в нижней части альбома «Люди».

Изменение фотографии для миниатюры

Приложение «Фото» автоматически назначает миниатюру лица каждому распознанному человеку. Если необходимо использовать другую фотографию для чьей-либо миниатюры, ее можно изменить на экране коллекции соответствующих фотографий. Для этого необходимо выполнить следующие действия. 

  1. Откройте альбом «Люди» и нажмите на человека.
  2. Нажмите «Выбрать», а затем нажмите «Показать лица», чтобы сосредоточиться только на лице человека на каждой фотографии.
  3. Выберите фотографию, которую необходимо использовать.
  4. Нажмите кнопку «Поделиться» , затем выберите «Сделать фото титульным».

Исправление неправильно подобранных имен для лиц

Если вы заметили в коллекции фотографию неправильно распознанного человека, ее можно удалить. Для этого необходимо выполнить следующие действия. 

  1. В альбоме «Люди» нажмите на человека.
  2. Нажмите «Выбрать», а затем нажмите «Показать лица», чтобы сосредоточиться только на лице человека на каждой фотографии.
  3. Нажмите каждую фотографию, которая не относится к этому человеку.
  4. Нажмите кнопку «Поделиться» , затем выберите «Не этот человек».

Дата публикации: 

19 фактов, о которых должны знать исследователи компьютерного зрения / Хабр

Важной целью исследователей в области компьютерного зрения является создание автоматизированной системы, способной сравняться или превзойти способности человеческого мозга по распознаванию лиц. Результаты психофизических исследований процесса распознавания лиц предоставляют специалистам по компьютерному зрению ценнейшие факты, которые помогут улучшить системы искусственного интеллекта.

Как обычно, предлагаю сокращенный перевод, полный текст доступен в оригинале.

ВВЕДЕНИЕ

Несмотря на значительные усилия по разработке алгоритмов распознавания лиц, до сих пор не создана система, способная работать без искусственных ограничений, с учетом всех возможных вариаций параметров изображений, таких как шумы сенсоров, расстояние до объекта и уровень освещенности. Единственная система, которая хорошо справляется со своей задачей — это зрение человека. Поэтому полезно изучить стратегии, которые использует эта биологическая система, и попытаться использовать их при разработке искусственных алгоритмов. Предлагаются 19 важных результатов исследований, которые не претендуют на звание полной теории распознавания лиц, но дают важные подсказки разработчикам систем компьютерного зрения. Эти 19 результатов собраны из различных публикаций многих научных групп, и в оригинале статьи приведены ссылки на эти публикации.

РАСПОЗНАВАНИЕ КАК ФУНКЦИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ


Результат 1: Люди способны распознавать знакомые лица на изображениях очень низкого разрешения.


Прогресс в разработке видеосенсоров высокого разрешения провоцирует на использования все большего количества мелких деталей для распознавания лиц в системах машинного зрения. Пример такого подхода — распознавание по радужной оболочке глаза. Очевидно, такие алгоритмы не работают при отсутствии изображений высокой четкости. Особенно актуальна эта проблема, когда требуется распознавание лиц на значительном расстоянии. Обратимся к человеческому зрению. Как зависит точность распознавания лиц от разрешения изображения? Оказывается, люди сохраняют точность узнавания знакомых лиц на изображениях, сглаженных до размера 16х16 блоков. Точность узнавания свыше 50% сохраняется при сглаживании до эквивалентного размера 7х10 пикселов (см. рис. 1), и становится практически равной максимально возможному значению при разрешении 19х27 пикселов.

Рис. 1 Люди способны узнать свыше половины знакомых лиц при разрешении, показанном на этом рисунке. Здесь изображены: 1 — Майкл Джордан, 2 — Вуди Ален, 3 — Голди Хоун, 4 — Билл Клинтон, 5 — Том Хэнкс, 6 — Саддам Хуссейн, 7 — Элвис Пресли, 8 — Джей Лено, 9 — Дастин Хофман, 10 — Принц Чарльз, 11 — Шер, 12 — Ричард Никсон.
Результат 2: Способность игнорировать деградацию изображений увеличивается с ростом степени знакомства.


Способность компенсировать деградацию разрешающей способности изображений сильно зависит от степени знакомства с субъектом. Продемонстрирован низкий процент узнавания незнакомых лиц на двух различных фотографиях одного и того же субъекта, а с другой стороны, высокий процент узнавания изображений коллег по работе при наблюдении изображений с камер видеонаблюдения низкого качества. При этом, фигура и походка оказались значительно менее информативными, чем изображение лиц, несмотря на их чрезвычайно низкое разрешение. Это доказывается тем, что когда заслоняют фигуру, но оставляют лицо, точность распознавания падает незначительно, но при обратном действии точность значительно снижается (см. рис. 2).

Рис. 2 Кадры из видеозаписей, использованных в исследовании. (а) исходное изображение, (b) закрыто тело субъекта, (с) закрыто лицо.
Результат 3: Высокочастотная информация сама по себе не гарантирует высокое качество распознавания.


Традиционный подход к распознаванию во многом основывается на использовании алгоритмов выделения контура. Считается, что контур является инвариантом при различных условиях освещения. В контексте биологического распознавания лиц, контурные (векторные) изображения обычно бывают достаточны для узнавания лиц. Карандашные наброски и карикатуры часто легко узнаваемы. Означает ли это, что высокочастотные пространственные образы критически важны, или хотя бы достаточны для распознавания лиц? Результаты исследований опровергают это. Конкретно для «векторных» рисунков показано, что изображения, которые содержат только контуры, плохо поддаются распознаванию (правильное распознавание в 47% векторных рисунков против 90% исходных фотографий) — см. рис. 3.

Рис. 3 Изображения, которые содержат только контуры, плохо поддаются распознаванию.

ПРИРОДА ОБРАБОТКИ: ФРАГМЕНТАРНО ИЛИ ЦЕЛОСТНО?


Результат 4: Черты лица обрабатываются как единое целое.


Могут ли черты лица (глаза, нос, рот, брови и т.п.) обрабатываться отдельно от целого изображения? Лица часто можно идентифицировать по очень малой части, например только по глазам или бровям. Но если верхняя половина одного лица совмещается с нижней половиной другого лица, очень трудно узнать, кому принадлежали эти части (см. рис. 4). Целостный контекст, по-видимому, влияет на то, как обрабатываются отдельные черты лица. Это исследование показало, что отдельно взятые черты лица могут быт достаточны для распознавания, но в контексте целого лица геометрические соотношения между взятой чертой лица и остальной его частью превалирует при распознавании.

Рис. 4 Верхняя часть лица принадлежит Вуди Алену, а нижняя — Опре Уинфри. При совмещении очень трудно угадать, кому принадлежат эти же части лица.

Результат 5: Брови являются одной из важнейших черт лица для узнавания.

Чаще всего, результаты экспериментов показывают, что самыми важными чертами лица для узнавания являются, в порядке убывания, глаза, рот и нос. Однако, недавние эксперименты с цифровым стиранием бровей показали, что брови явно недооценены специалистами по распознаванию лиц. В частности, процент узнанных лиц со стертыми бровями оказался значительно ниже, чем процент узнавания исходных портретов. Чем можно это объяснить? Во-первых, брови очень важны для передачи эмоций. Возможно, биологическая система восприятия лиц изначально смещена для придания повышенной значимости эти чертам лиц. Кроме того, брови являются очень стабильным элементом, устойчивым к деградации разрешающей способности изображения. Брови расположены на выступающей части черепа, а значит меньше подвержены искажению от теней.

Рис. 5 Образцы изображений для испытания значимости бровей для распознавания лиц.

Результат 6: Значимые конфигурационные отношения не зависят от размеров по ширине/высоте.


Многие системы по распознаванию лиц используют точные измерения атрибутов, таких как расстояние между глазами, ширина рта, длина носа. Однако в биологической системе, похоже, эти размерности не очень важны. Это доказывается результатами исследований процента узнавания лиц по искаженным изображениям. Например, изображения лиц могут быть сильно искажены по ширине (рис. 6) без потери качества узнавания. Очевидно, искажения полностью сбивают алгоритмы, основанные на измерении абсолютных размеров и соотношений размеров по осям x и y. При подобных искажениях остаются неизменными соотношения размеров вдоль оси. Возможно, биологическая система кодирует такие соотношения, чтобы успешно распознавать лица при повороте шеи.

Рис. 6 Даже сильные искажения по ширине (здесь ширина составила 25% от исходной) не мешают узнаванию лиц знаменитостей.

ПРИРОДА ИСПОЛЬЗУЕМЫХ КЛЮЧЕЙ: ПИГМЕНТАЦИЯ, ФОРМА И ДВИЖЕНИЕ


Результат 7: Формы лиц кодируются в слегка карикатурном виде.


Интуитивно кажется, что для успешного распознавания лиц зрительная система человека должна кодировать увиденные лица точно как они выглядят. Ошибки в сохраненных изображениях лиц очевидно ослабляют потенциальное совпадение новых изображений со старыми. Однако, эксперименты показали, что некоторые искажения от истинности играют позитивную роль в распознавании лиц. Именно, карикатурные изображения лиц обеспечивают качество распознавания равное или превосходящее уровень распознавания неискаженных лиц.
Карикатурные изображения могут преувеличивать отдельные отклонения формы или комбинировать отклонения формы и пигментации (рис. 7). В обоих случаях испытуемые демонстрировали небольшое, но стабильное превосходство уровня распознавания, причем не только распознавания лиц, но и других объектов.
Эти результаты можно интерпретировать таким образом. Существует пространство нормальных образов («пространство лиц»). Поскольку карикатуры искажают отдельные черты лица, индивидуальные отклонения лица от нормального играют повышенную роль при распознавали. Это дает в руки разработчиков алгоритмов интересную стратегию.

Рис. 7 Пример карикатуризации изображения. (А) Усредненное по популяции женское лицо. (В) Истинное изображение конкретного лица. (С) Искуственно искаженное по форме и пигментации лицо преувеличивает отличия конкретного лица от усредненного. Такие искаженные изображения показали более высокий процент узнавания, чем истинные изображения.

Результат 8: Продолжительное рассматривание лица может вызывать высокоуровневые эффекты, что означает возможность кодирования по прототипу.

Эффекты последействия (оптические иллюзии), которые происходят после продолжительного вглядывания в «адаптирующий» стимул (изображение), породили множество гипотез о нейронной обработке простых зрительных атрибутов, таких как движение, ориентация и цвет. Недавние исследования показали, что адаптация может вызывать мощные эффекты последействия на гораздо более сложные стимулы, такие как изображения лиц.
Существование эффекта последействия после продолжительного вглядывания в изображение лица свидетельствует о кодировании лиц на основе нормирования и контрастирования. Эффект последействия может выражаться просто в восприятии лица, искаженного в противоположном направлении по отношении к стимулу, либо порождать сложный эффект «анти-лица» специфической личности без явных искажений (рис. 8). <ПРИМ. ПЕРЕВОДЧИКА разрази меня гром, если кто-то что-то понял из этого перевода!> Это позволяет предположить, что существует несколько измерений, вдоль которых нейронные популяции могут настраиваться. Более того, это может означать, что эти сложные эффекты последействия — результат адаптации высоких отделов зрительной коры.

Рис. 8 Лица и из ассоциированные «анти-лица» в схематическом пространстве лиц. Продолжительное вглядывание в лицо, отмеченное зеленым кругом, приводит к тому, что центральное лицо будет ошибочно идентифицировано как лицо индивидуума, отмеченного красным кругом на той оси, н а которой находится исходный стимул (зеленый).

Результат 9: Свойства пигментации не менее важны, чем свойства формы.


Лица могут различаться по форме и по свойствам отражения света, назовем это пигментацией. Исследования были направлены на то, чтобы выяснить, что важнее для распознавания лиц: форма или пигментация. Создавались наборы лиц, отличающихся друг от друга только формой или только пигментацией — например, лазерные сканы лиц, искуственные модели лиц или морфы фотографий лиц. Оказалось, что процент узнавания не зависел от способа модификации, а это означает, что оба класса стимулов (графические свойства формы или совокупность цвета, отражающей способности и проч. ) одинаково важны для распознавания лиц. Следствием этого является то, что учет свойств пигментации в искусственных системах распознавания лиц должен улучшить качество распознавания.

Рис. 9 Лица в нижнем ряду — лазерные сканы лиц, различающиеся как формой, так и пигментацией. Лица в среднем ряду различаются только пигментацией, но не формой. Лица в верхнем ряду различаются формой, но не пигментацией.

Результат 10: Свойства цветности играют важную роль при деградации свойств формы.


Структура яркости изображений лиц, конечно очень важна для распознавания. Использование только яркости (т.е. монохромных изображений) вполне достаточно для адекватного распознавания лиц. Однако, исследования показали, что мнение о том, что информацие о цвете неважна для распознавания, противоречит наблюдаемым фактам. Когда свойства формы оказываются неточными (например, при снижении разрешающей способности), мозг использует информацию о цвете для успешного распознавания. В таких случаях процент узнавания значительно выше, чем у монохромных изображений. Одной из гипотез того, как используется цвет, является гипотеза диагностической роли информации о цвете — например цвет кожи или волос может подсказать нам правильный ответ. Вторая возможность — использование цветности улучшает возможности низкоуровневой обработки изображения, например сегментации областей изображения.

Рис. 10 Примеры того, как цветность может облегчать решение низкоуровневых задач обработки изображения. (А) Распределение цвета (правые изображения) позволяют точнее определять границы областей, а значит свойства формы, чем распределение яркости (монохромные изображения в центре). (В, С) Обратите внимание на то, как форма волосистой части головы чётче определяется по распределению цвета, чем по монохромному изображению.

Результат 11: Инверсия (негатив) изображения значительно снижает процент узнавания лиц, возможно за счёт искажения свойств пигментации.


Все, кто занимался фотографией, знают, как сложно распознать даже очень знакомые лица на негативной пленке. Это явно свидетельствует о том, что хотя вся информация о форме остается неизменной, сильное и неестественное искажение свойств пигментации затрудняют распознавание, следовательно человеческий мозг активно использует свойства пигментации для распознавания лиц.

Рис. 11 На негативе изображены несколько широко известных певцов, но попробуйте их узнать (съемки во время записи песни We Are the World).

Результат 12: Изменения в освещении влияют на генерализацию.


Некоторые вычислительные модели распознавания требуют, чтобы лицо рассматривалось при разнообразных условиях освещения для надежного представления (запоминания). Однако люди способны генерализировать представления о лицах при радикально иных условиях освещения. В эксперименте испытуемым показывали модель лица, полученную лазерным сканированием, при освещении с одной стороны. Затем им показывали модель, освещенную совсем с другой стороны, и спрашивали, является ли модель одним и тем же лицом. Процент узнавания был значительно выше простого угадывания, хотя и ниже, чем при освещении лиц с одной и той же стороны.

Рис. 12 Одно и то же лицо, освещаемое слева и справа.

Результат 13: Генерализация направления взгляда осуществляется за счет темпоральных ассоциаций.


Распознавание знакомых лиц с разных углов зрения является очень сложной вычислительной задачей. Человеческий мозг с лёгкостью ее решает. Несмотря на то, что изображения одного и того же лица под разным углом гораздо больше различаются, чем изображения разных лиц, снятых с одного угла, люди способны правильно связывать изображения одинаковых лиц.
Высказана гипотеза о том, что темпоральные ассоциации являются тем «клеем», которые связывает изображения лиц под разными углами, в единое целое.
В экспериментах испытуемым показывали видеоролики, в которых лицо поворачивалось во фронтальной плоскости и одновременно выполнялся морфинг от одного лица к другому. Такой стимул значительно затруднил способность испытуемых правильно идентифицировать лица. Это свидетельствует о том, что рассматривание последовательностей изображений вызывает темпоральные ассоциации.

Рис. 13 Вращение и одновременный морфинг от лица а1 к лицу а2 и опять а1.

Результат 14: Движение лиц улучшает распознавание.


Движение лиц улучшает распознавание при определенных условиях. Жесткое движение, например вращение камеры вокруг неподвижной головы, улучшает распознавание знакомых лиц, но не дает преимущества при запоминании. А вот нежесткое движение, такое как эмоциональные изменения в выражении лица или изменения при разговоре, играет большую роль. Это означает, что динамические свойства лиц, проявляемые при нежестких движениях, помогают мозгу точнее выявить структуру лиц и повышают качество распознавания.

Рис. 14 Движения при отражении эмоций и речи подвергались морфингу, показанному стрелками. Испытуемые ошибались при идентификации исходных лиц, например когда движение губ «Штефана» накладывалось на «Лестера».

РАЗВИТИЕ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ


Результат 15: Зрительная система начинает распознавание с рудиментарных предпочтений схематических изображений лиц.


Существуют ли специфические начальные предпочтения зрительной системы человека? Ответ на этот вопрос должен помочь исследователю систем компьютерного зрения выбрать из двух альтернатив: 1) запрограммировать специфические структуры шаблонов лиц в систему распознавания лиц; или 2) сформировать неявные шаблоны за счет процесса обучения, независимо от того, являются шаблоны специфичными для лиц или для любых объектов.
Новорожденные избирательно фокусируют взгляд на шаблоны, похожие на лица, уже в первые часы после рождения. Шаблон может выглядеть как три точки в овале, символизирующие глаза и рот (рис. 15а). Перевернутое изображение, невозможное для отображения лица (перевернутая триада точек в овале лица) не привлекает внимания новорожденных. Более поздние исследования показали, что новорожденные предпочитают изображения «утяжеленные сверху» изображениям, утяжеленным снизу (рис. 15b). Поэтому неясно, является ли это общим свойством зрительной коры, или специфическим для распознавания лиц.
Простейший шаблон из трех точек может использоваться в системах поиска и распознавания лиц в качестве первоначальной стадии.

Рис. 15 (А) Новорожденные чаще фокусируют взгляд на верхнем шаблоне, чем на нижнем. (В) Новорожденные предпочитают шаблоны с преобладанием элементов вверху.

Результат 16: Зрительная система развивается от стратегии частностей к целостной стратегии в течение первых лет жизни.


Обычные взрослые необычайно плохо распознают перевернутые вверх ногами изображения лиц, при этом не испытывают сложностей с распознаванием других перевернутых объектов, например домиков. Исследования показали, что это свойство развивается несколько лет. Шестилетние дети не проявляют снижение процента узнавания лиц по перевернутым изображениям; у восьмилетних уже несколько снижается эта способность; десятилетние дети уже ведут себя в этом отношении как взрослые. В экспериментах манипулировали расстояниями между отдельными элементами изображений лиц и подставляли отдельные элементы (например, глаза) из разных лиц. Результаты показали, что стратегия распознавания лиц развивается в первые годы жизни: от фрагментарной стратегии, основанной на отдельных свойствах, к целостной системе, использующей конфигуративную информацию.

Рис. 16 Шестилетние дети одинаково плохо распознают и прямые и перевернутые лица. По мере взросления узнавание прямых лиц значительно улучшается, а узнавание перевернутых лиц — нет. По горизонтали — возраст; по вертикали — процент правильного узнавания. Слева — данные по распознаванию лиц, справа — по распознаванию домиков.

НЕЙРОННЫЕ ОСНОВЫ


Результат 17: Зрительная система человека, вероятно, формирует отдельные области коры для распознавания лиц.


Исследования показали, что существует область коры головного мозга, которая дает сильный избирательный отклик на изображения лиц людей и животных и слабый отклик на изображения произвольных предметов и даже схематическое изображение лиц (рис. 17). Это может подсказать конструкторам систем компьютерного зрения рамки возможных механизмов генерализации и избирательности, свойственные объективно совершенным биологическим системам.

Рис. 17 В левом верхнем углу показана локализация области FFA (fusiform face area) в правом полушарии головного мозга. Показаны примеры зрительных стимулов и откликов на них области FFA. Фотографии человеческого лица и кошки вызвали сильный отклик, а схематическое изображение лица и произвольный объект вызвали слабый отклик.

Результат 18: Задержка отклика инферотемпоральной коры на изображение лица составляет 120 мс, что вероятно, означает в основном обработку прямым распространением сигнала.


Исследования на скорость реакции включают значительную задержку на моторную составляющую (например, испытуемый должен нажать кнопку, если увидит лицо). При использовании нейронных маркеров распознавания, такая сложная задача, как распознавание факта наличия животного в естественной сцене, занимает 50 мс. Некоторые клетки в инферотемпоральной (ИТ) коре специфичны для лиц. Задержка отклика этих клеток находится в пределах 80-160 мс. Это может означать, что с вычислительной точки зрения, обработка изображения вплоть до ИТ коры производится за один прямой проход, без обратных связей и итераций. Обработка зашумлённых изображений может занять больше времени.

Рис. 18 Пример отклика клеток ИТ коры обезьяны на различные стимулирующие изображения лиц. Отклик систематический для разной степени деградации изображений приматов, а также для лица человека. Низкий отклик на изображение руки означает, что клетка не отвечает за изображение других частей тела, но специфична для лиц.

Результат 19: Идентификация лиц и распознавание выражений лиц, вероятно, производятся различными системами.


Возможно ли извлекать информацию о выражении лица независимо от идентификации лица, либо это взаимосвязано? Поведенческие исследования, электрофизиологические исследования на животных и визуализация нейронной активности показывают, что разделение этих двух задач происходит в самом начале тракта обработки лиц, и существуют отдельные области мозга, отвечающие за идентификацию и за эмоции.

Как выровнять изображения лиц c++ opencv



Я разрабатываю приложение C++ для аутентификации по лицу. Во-первых, я должен определить лицо и предварительно обработать изображение.

  1. Для распознавания лиц я использовал HaarCascadeClassifier. Проблема в том, что этот инструмент или этот алгоритм дает мне область лица, обнаруженную немного большим прямоугольником, который захватывает волосы и часть фона. Есть ли решение изменить размер этого прямоугольника? Я использовал «frontalfacecascaadclassifier.xml».
  2. Для предварительной обработки лица я хочу сделать выравнивание лица точно так же, как эта техника . Как бы я это сделал?
c++ opencv face-detection face-recognition
Поделиться Источник OntoBLW     13 апреля 2012 в 15:15

9 ответов

  • Как сделать распознавание лиц с помощью OpenCV?

    Я пытаюсь сделать некоторые вещи распознавания лиц (не обнаружения), используя OpenCV. Я нашел эту статью с некоторым кодом: http://www.cognotics.com/opencv/ servo_2007_series/индекс.html Однако этот код написан с использованием более старого C-style OpenCV API. Есть ли у кого-то версия C++ API,…

  • Пример распознавания лиц с использованием OpenCV и python

    Я хотел бы использовать OpenCV для реализации программы распознавания лиц (а не обнаружения) в python. OpenCV поставляется с библиотекой, специально созданной для распознавания лиц cv::FaceRecognizer . Я видел несколько примеров использования этой библиотеки в C++ ( в частности , bytefish), но у…


18

Найти точное положение глаз на данном изображении далеко не тривиально. Каскады Хаара для поиска глаз в OpenCV дают слишком много ложноположительных результатов, чтобы быть полезными, более того, этот подход не будет устойчив к вращению изображения (он может компенсировать небольшое вращение, хотя я не знаю обучающих изображений). На вашем месте я бы начал поиск по http://scholar.google.com соответствующих статей в этой области исследований.

Вам понадобится надежная оценка позы головы для выравнивания изображений лиц. Я сам провел некоторые исследования и думаю, что обмен алгоритмами и кодом здесь полезен. Самые интересные подходы, которые я видел, это:

  • Гэри Б. Хуанг, видит Джайн и Эрик Лернед-Миллер . Неконтролируемое совместное выравнивание сложных изображений. Международная конференция по компьютерному зрению (ICCV), 2007. (Страница проекта), (PDF онлайн доступно), (исходный код)

  • X. Чжу, Д. Раманан . Распознавание лиц, оценка позы и локализация ориентиров в дикой природе компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR) Провиденс, Род-Айленд, июнь 2012 года. (Страница проекта), (PDF онлайн доступно), (исходный код)

Поделиться bytefish     15 апреля 2012 в 06:05


8

Не можете ли вы затем использовать другой классификатор Хаара, чтобы найти каждый глаз (Глаза очень легко найти), а затем предположить, что у человека есть два глаза, и мы определяем лицо ‘level’, чтобы означать, что глаза горизонтальны.

Просто измерьте угол между двумя глазами и поверните изображение на этот угол.

angle = atan ( eye1.Y - eye2.Y ) / (eye1.X - eye2.X )

Поделиться Martin Beckett     13 апреля 2012 в 15:36


6

Я попробовал следующий код выравнивания граней из помеченных граней на странице Дикого проекта. Он работает очень хорошо и не требует обнаружения характерных точек лица. Код C++ можно скачать по адресу: http: / / vis-www.cs.umass.edu/faceAlignment/

Если вы все еще хотите найти ключевые точки лица, я нахожу, что детектор Виолы-Джонса не очень надежен и точен. Я лично рекомендую использовать детектор ключевых точек лица Flandmark: http: / / cmp.felk.cvut.cz / ~uricamic/flandmark/ , который гораздо более надежен и точен. C код можно скачать с вышеуказанного сайта.

Поделиться lightalchemist     11 декабря 2012 в 07:05

  • OpenCV Распознавание Лиц Принудительно Закрыто. ..?

    Я работаю над распознаванием лиц, используя библиотеку Opencv 2.4.5 Я решил все ошибки, а также дал NDK path и Opencv path для demo project….but когда я запускаю этот проект на устройстве, он заставил closed…I сослаться на все вопросы по этой теме в stackoverflow, но не может найти правильного…

  • Перекрывающееся распознавание лиц в OpenCV

    Сначала позвольте мне дать некоторую информацию о том, что я пытаюсь сделать. Я работаю над проблемой верификации лиц с использованием лиц профиля, и мой первый шаг-это распознавание лиц. Я использую детектор OpenCV лица с haarcascade_profileface.xml. Проблема в том, что детектор не находит лица…

Поделиться rookiepig     19 февраля 2014 в 13:13


1

Обнаружение неровные поверхности делают их распознавание затруднительно. Иногда вы хотите исправить выравнивание, иногда достаточно исключить те, которые не выровнены правильно (например, если вы обнаруживаете лица в видеопотоке). Я выбрал последний подход и обучил специальный Каскад Хаара распознавать только правильно выровненные, хорошо освещенные лица. Подробности здесь: http://rwoodley.org/?p=417 .

Если вы используете мой каскад, дайте мне знать, как он работает для вас. Мне любопытно, какие результаты получили бы другие. Это отвечало моим потребностям.

Поделиться Bob Woodley     21 мая 2013 в 13:42

Поделиться Manu B.N     21 февраля 2018 в 17:32


0

Взгляните на программное обеспечение CSIRO face analysis SDK (веб-сайт и демо-версии, исходный код), оно выполняет выравнивание лиц, отслеживание с 66 фидуциарными точками. Это быстро и очень точно.

Поделиться ivan_a     16 февраля 2014 в 07:19

Поделиться Seanny123     16 февраля 2014 в 12:44

Поделиться Jayhello     04 июня 2018 в 02:47

Похожие вопросы:


Распознавание лиц в OpenCV

Я пытался построить базовую систему распознавания лиц (PCA-Eigenfaces), используя OpenCV 2. 2 (из Willow Garage). Из многих предыдущих постов о распознавании лиц я понял, что не существует…


Почему OpenCV распознавание лиц распознавание лиц для нетренированного лица?

Я обучил 472 уникальных изображения для человека а для распознавания лиц с помощью haarcascade_frontalface_default.xml. В то время как я пытаюсь обнаружить лицо для одного и того же человека а для…


Распознавание лиц в Android без opencv

Я хотел разработать приложение для распознавания лиц в android. Во время поиска все, что я придумал, — это метод Opencv, который, как мне кажется, использует C или C++. Может ли кто-нибудь…


Как сделать распознавание лиц с помощью OpenCV?

Я пытаюсь сделать некоторые вещи распознавания лиц (не обнаружения), используя OpenCV. Я нашел эту статью с некоторым кодом: http://www.cognotics.com/opencv/ servo_2007_series/индекс.html Однако…


Пример распознавания лиц с использованием OpenCV и python

Я хотел бы использовать OpenCV для реализации программы распознавания лиц (а не обнаружения) в python. OpenCV поставляется с библиотекой, специально созданной для распознавания лиц…


OpenCV Распознавание Лиц Принудительно Закрыто…?

Я работаю над распознаванием лиц, используя библиотеку Opencv 2.4.5 Я решил все ошибки, а также дал NDK path и Opencv path для demo project….but когда я запускаю этот проект на устройстве, он…


Перекрывающееся распознавание лиц в OpenCV

Сначала позвольте мне дать некоторую информацию о том, что я пытаюсь сделать. Я работаю над проблемой верификации лиц с использованием лиц профиля, и мой первый шаг-это распознавание лиц. Я…


Чем отличается OpenCV распознавание лиц от изображения и от камеры?

я пишу документ OpenCV поверх распознавания лиц из видео и распознавания лиц с помощью собственного лица из видео. Я нашел в интернете много документов по распознаванию лиц по изображению. И…


Плохая производительность при распознавании лиц OpenCV 2.4.8

Я установил OpenCV 2. 4.8 Java API, чтобы поиграть с примером распознавания лиц, приведенным в учебнике . В этом примере lbpcascade_frontalface.xml — который является CascadeClassifier -работает OK в…


Обнаружение лиц из изображения «Where’s Waldo» с помощью OpenCV

Я хочу обнаружить все лица из изображения Where’s Waldo точно так же, как в этом видео (через 23 секунды), используя OpenCV. Я уже пробовал использовать все классификаторы Хаара OpenCV, но не…

Изображения лиц как оптимизация конверсии лендинг пейдж

Источник изображения

Человеческие лица представляют собой очень мощный фактор визуального воздействия. Дизайнер, эксперт по оптимизации пользовательского опыта (User Experience) Аарон Уолтер (Aaron Walter) в своей книге «Проектируя эмоцию» (Designing for Emotion), объясняет, почему все люди столь высоко котируют как настоящие, так и изображенные человеческие лица: изучая и исследуя окружающий мир, мы подсознательно опираемся на уже знакомые образы, дающие нам ощущения комфорта и уверенности.

«Видя лицо, мы автоматически начинаем ощущать чувство, схожее с тем, что испытывает наблюдаемый нами человек — это называется эмпатией, сопереживанием. Если изображение человеческого лица на лендинг пейдж сопоставляется нами с какой-то проблемой, дилеммой, состоянием и т. д. — мы начинаем чувствовать связь с контентом страницы и понимать маркетинговое послание», — так пишет Сабина Айлдер (Sabina Idler) в статье «Не просто „красиво“: создавайте эмоции с помощью вашего сайта» (Not Just Pretty: Building Emotion Into Your Websites).

Так как люди лучше всего знают именно себя самих, мы бессознательно пытаемся соотнести все, что видим, опять же с самими собой. Мы можем ассоциировать себя не только с лицами других людей, но и с теми объектами, где нет конкретных человеческих черт — достаточно наличия пропорций человеческого тела, и мы начнем воспринимать объект знакомым и гармоничным: именно на этом принципе устроены «безголовые» манекены магазинов и бутиков. Человек подсознательно «дорисовывает» то, что видит до завершенного образа, потому и отождествляет манекен с человеком, даже при отсутствии у него выраженных «человеческих» признаков.

Изображения лиц добавляют «фактор человечности» вашему сайту или лендинг пейдж и помогают вызвать у посетителя нужные веб-маркетологу эмоции — вот почему они являются столь мощным элементом дизайна.

В своей предвыборной кампании маркетинговая группа нынешнего президента США Барака Обамы эффективно использовали этот психологический подход, что собрать феноменальные суммы пожертвований для фонда кандидата.

Вот 10 эффектов, производимых человеческими лицами на ваших online посетителей.

1. Захват внимания

Начнем с основного и, возможно, даже самого мощного эффекта человеческих лиц в веб-дизайне и интернет-маркетинге. Они привлекают внимание посетителей, которые ориентируются, глядя на знакомые указатели, и объекты, которые уже видели ранее. Именно человеческие лица обладают наибольшим «коэффициентом узнаваемости», поэтому добавляют индивидуальности на лендинг пейдж и позволяют чувствовать себя так, как будто человек находится в своего рода знакомой социальной среде, а не в бездушном цифровом пространстве.

Агентство Inzeit позиционирует себя как «создателей новаторских решений, успешно преодолевающих границы существующих мобильных разработок». На своей домашней странице Inzeit разместили большую фотографию красивой женщины, смотрящей прямо на вас. Вместо того, чтобы перечислять свои умения, достижения и заслуги, маркетологи Inzeit убеждают посетителей на очень личном уровне. «Цифровые новаторы» знают, как привлечь внимание.

2. Управление взглядом

После того, как вы завладели вниманием посетителей, вы можете использовать изображения лиц для того, чтобы задать траекторию просмотра вашей целевой страницы. Люди любопытны по самой своей глубинной сущности, и если другие смотрят на что то, мы хотим знать, на что именно. Это правило работает и в Интернете.

Всякий раз, используя лица как элемент дизайна, убеждайтесь в том, что вы делаете это осмысленно и целенаправленно. Любой другой подход чреват неудачей: вы не только впустую потратите мощную возможность привлечь внимание посетителей к критически важным для конверсии участкам лендинг пейдж, но еще и рискуете вообще отвлечь посетителя от конверсионного действия. Протестируйте заданное направление взгляда пользователя — это очень важно!

Dove уже давно успешно использует силу человеческого взгляда. При посещении сайта первым делом вы замечаете большую фотографию молодой женщины, а затем автоматически следуете линии ее взгляда, чтобы узнать, чем это она так восхищена. Все, «ловушка захлопнулась» — в мгновение ока вы сосредотачиваете внимание на товарных предложениях бренда.

3. Вовлечение

Человеческие лица — отличный способ привлечь (ангажировать, вовлечь в какую-либо деятельность) посетителей, если вы, конечно, знаете, как это сделать. Лица привлекают наше внимание, они позволяют чувствовать себе комфортно, предоставляют нам индивидуальный подход, которого так часто не хватает веб-ресурсам.

Любое интерактивное взаимодействие, производимое с фотографиями человеческих лиц — будь то наше собственное лицо или лицо незнакомца — имеет потенциал высокого вовлечения. Как упоминалось ранее, мы любим смотреть на лица, потому что косвенным образом узнаем в них себя. Предлагая посетителям возможность изменять изображения по типу фоторобота, украшать их, заменять на собственными фотографиями, вы даете online гостям отличную возможность увеличить чувство вовлеченности и признательности за доставленное чувство уверенности и замечательное развлечение.

На главной странице Edita’s Casting показана случайна комбинация различных фрагментов человеческих лиц. При прокрутке страницы вниз это сочетание черт лица изменяется. Этот простой метод взаимодействия с веб-ресурсом является очень мощным инструментом вовлечения — посетители охотно включаются в своеобразную игру, прокручивая страницу до тех пор, пока очертания головы, глаза, нос и рот не придут в идеальное соответствие.

4. Визуализация эмоций

В своей книге «Designing for Emotion» Аарон Уолтер определяет эмоции как «всеобщий язык человечества», язык, доступный каждому человеку от рождения. Люди во всем мире понимают, что значит плакать или смеяться, бояться или беспокоиться.

Используйте эмоциональные выражения человеческих лиц для визуализации требуемых чувств. Фотографии моделей или обычных людей, выражающих на лице эмоции от использования вашего продукта, говорят о нем гораздо понятнее и убедительнее, чем огромный описательный текст.

Джордж Клуни (George Clooney) является лицом рекламной кампании Nespresso. На сайте, лендингах и билбордах продукта мы видим актера, глядящего на чашку напитка в его руке. Nespresso, в принципе, на вид ничем не отличается от любого другого кофе — картинка не передает ни вкуса, ни аромата — однако незаурядный актер Клуни только за счет мимики передает всю гамму чувств, возникающую в предвкушении первого глотка ароматного напитка.

5. Установка личной связи

Изображения лиц также помогут вашим посетителям установить персональную связь с вашим продуктом или услугой. Механизм примерно тот же: когда мы узнаем людей, похожих чем-то на нас — или ситуации, похожие на те, в каковых мы бывали — мы ощущаем чувство понимания адресованного нам послания (неважно, маркетингового или личного характера).

Вы поможете установить эмоциональную связь с целевой аудиторией, использовав образы отдельных людей, групп людей или просто фотографии лиц, отображающие различные эмоциональные выражения, которые в массовом сознании ассоциируются с определенной таргет-группой.

Отличный пример — Kanker.nl, собравший воедино тех, кто победил страшную болезнь — рак, тех, кто борется с ней, а также их родственников и друзей. Это очень личная и деликатная тема. Фотографии участников сообщества и подлинные их цитаты, размещенные на главной странице сайта, помогают новым участникам преодолеть смущение и робость.

6. Визуальная привлекательность

Используйте человеческие лица просто для улучшения эстетического аспекта вашего лендинг пейдж. Такие изображения изобилуют примерами «золотого сечения» — например, расположение рта и носа, глаз и нижней части подбородка. Чем более лицо человека соотносится с этими параметрами, и чем более оно симметрично, тем более красивым оно нам кажется.

На главной странице Cirque du Soleil очень важное место занимает изображение эффектно раскрашенного красивого лица. Дизайн в остальном очень минималистичный и чистый. Но лицо настолько выражает красоту человека, что посетителя охватывает интерес и волнение, удовлетворить каковые он может лишь проникнув вглубь ресурса. Все, цель достигнута! Вот вы уже покупаете билет на одно из известных шоу этого великолепного и оригинального цирка.

7. «Сфера влияния»

Итак, если даже одно-единственное лицо может вызывать у зрителей некие эмоции, то логично будет предположить, что несколько человеческих лиц могут создать определенную сферу усиленного эмоционального воздействия. Например, одно лицо радостного человека указывает нам, что этот персонаж счастлив, может быть потому, что он услышал великолепную шутку или же воспользовался замечательным оффером. Множество счастливых лиц, собранных вместе, может произвести гораздо более мощное воздействие, возрастающее в геометрической прогрессии.

На лендинге SaaS-сервиса создания виртуальных фотоальбомов Pastbook размещена фотография дружеской компании, празднующей день рождения. Снимок сделан нарочито «не в фокусе», однако он создает мощную сферу эмоционального воздействия.

8. Создание доверия

Человеческие лица могут также создать чувство доверия — конечно, если люди, которых мы видим, выглядят симпатичными и кажутся заслуживающими доверия с первого взгляда. Создавая страницу с коллективным портретом работников вашего саппорта, вообще всей вашей команды или страницу с отзывами клиентов, сопровождаемую их портретами, выберите фотографии людей, вызывающих у вас безотчетное чувство доверия.

Интернет — как правило, царство анонимности. В сети можно проводить транзакции, обмениваться информацией или вести совместный бизнес с людьми, лиц каковых мы никогда не увидим — и это, в общем то, не помеха. Тем не менее мы предпочтем знать людей, с которыми мы взаимодействуем — так они становятся для нас более понятными и реальными. Если вы не скрываете своего лица, то посетители получат более полное представление о вас как о личности и о том, можно ли вам доверять.

Команда online магазина Pursuit без стеснения выкладывает фотографии своих симпатичных физиономий простых «парней по соседству». Они не воспринимают себя слишком серьезно, однако элегантная небрежность внешнего вида наглядно показывает, что они понимают толк в своей работе — подборе и продаже одежды.

9. Создание авторитета

Человеческие лица — особенно физиономии «великих и знаменитых» — могут подчеркнуть значимость любого утверждения, поскольку подразумеваемый авторитет личности бросает свой «звездный отблеск» на произносимое/рекламируемое.

Понятно, что это сработает, если человек, продвигающий некое уникальное маркетинговое предложение, в сознании целевой аудитории имеет устойчивую ассоциацию с этим продуктом. Именно поэтому великий актер Джек Николсон (Jack Nicholson) в 2003 году снялся в рекламном ролике виски CHIVAS REGAL SCOTCH для азиатского рынка: и личная биография, и список достоверно сыгранных ролей обаятельных пьяниц и жутковатых алкоголиков позволяет понять, что маэстро весьма авторитетен в области применения продвигаемого товара. 🙂

И, разумеется, чрезвычайно известный политик вряд ли знает толк в косметике, а чудесная актриса или знаменитая модель не обязаны отлично разбираться в вопросах международной политики. Однако авторитет моделей и политиков неоспорим в соответствующих — релевантных, как говорят веб-маркетологи — областях человеческой деятельности. 😉

В рекламе косметического бренда Dior вы уже встречали Натали Портман (Natalie Portman) — не только знаменитую актрису, но и очень красивую женщину. Вот что гласит рекламный слоган Dior: «Как актриса, обладательница Оскара, может подчеркнуть свою элегантность во время прогулки по улицам Нью-Йорка? Только помадой Rouge Dior, с которой она неразлучна!».

10. Заставьте ваших посетителей улыбаться!

Последний пункт по порядку, но не по важности — вы можете использовать изображения человеческих лиц, чтобы заставить людей улыбаться. Не забывайте: улыбающийся человек — это расположенный к закрытию сделки потенциальный покупатель.

Вы замечали, что некоторые люди смеются столь заразительно, что они вызывают у вас улыбку каждый раз, когда вы видите их смеющимися, даже если вы не знаете, почему им так весело? Используйте этот эффект на вашем лендинге. И да: человеческие лица не обязательно должны быть запечатлены на фотографиях — рисунки и даже карикатуры работают столь же хорошо.

Платформа ChiPlatform визуализирует различные варианты пользовательских ответов с помощью маленьких иллюстраций — забавных персонажей в различных эмоциональных состояниях. Физиономии их довольно абстрактны, но они прекрасно отражают человеческие чувства — радость или разочарование, например. Эти личики очень выразительны, а то, что они немного карикатуризированы, делает их еще более смешными.

Разумеется, применение крупных эффектных изображений лиц людей требует тщательного тестирования — визуальные образы действуют на посетителей куда интенсивнее текстового контента.

Высоких вам конверсий!

По материалам blog.usabilla.com

17-12-2013

8 Поисковые системы по распознаванию лиц для отслеживания использования изображений в Интернете

Знаете ли вы, что многие предприятия и профессионалы используют поисковые системы по распознаванию лиц?

Юристы, фотографы, блогеры, знаменитости, модели, рекрутеры и маркетинговые агентства — вот лишь некоторые из тех, кто осваивает эту новую технологию.

Поиск по распознаванию лиц в Интернете имеет множество применений, например:

  • Поиск украденных фотографий или видео, размещенных в Интернете.
  • Обнаружение мошенничества на таких сайтах, как Airbnb и сайты знакомств.
  • Когда вы подозреваете, что кто-то использует вашу фотографию в поддельном профиле.
  • Отслеживайте несанкционированные или просочившиеся фотографии и видео.
  • Оценка результатов маркетинговых и PR-кампаний.

В этом посте мы демонстрируем 8 поисковых систем распознавания лиц, которые вы можете использовать для поиска похожих изображений и видео в Интернете.

Ознакомьтесь с нашими материалами по науке о данных и машинному обучению

Пока вы здесь, мы также приглашаем вас ознакомиться с нашими статьями по науке о данных и машинному обучению:

Поисковые системы распознавания лиц и онлайн-инструменты распознавания лиц

Поиск по распознаванию лиц в Интернете — это лишь часть того, что может выполнить полноценное решение.По мере развития технологий поставщики программного обеспечения начали предлагать Face Recognition Online API , которые вы можете легко интегрировать со своими приложениями и информационными системами.

В этом посте мы демонстрируем серию инструментов для конечных пользователей, которые вы можете использовать для поиска по распознаванию лиц. Некоторые из этих инструментов предлагают APIS, а другие нет.

Если вы ищете способ интеграции возможностей распознавания лиц в свои приложения, программное обеспечение и системы, проверьте следующий пост:

7 Онлайн-инструменты распознавания лиц, готовые к использованию с вашими приложениями и продуктами .

Также появилось много новых мобильных приложений с функциями распознавания лиц. Мы расскажем о них в отдельном посте, ознакомьтесь с нашим списком из 10 приложений для распознавания лиц для Android, которые помогут вашему бизнесу .

Ищете информацию о том, как отрасль финансовых услуг внедряет распознавание лиц? Ознакомьтесь с нашим справочником Интернет-банкинг по распознаванию лиц для бизнес-лидеров.

Описание 8 поисковых систем распознавания лиц в Интернете, которые можно использовать для поиска похожих изображений, см. Ниже:

8 Поисковые системы распознавания лиц в Интернете

1.- Распознавание лиц Поиск в Google

Если вы хотите найти похожие фотографии или изображения лиц, лучше всего поискать в Google.

Google имеет удобную функцию поиска изображений в Интернете. Просто загрузите изображение, нажав значок камеры, а затем нажмите кнопку поиска.

Вы должны принять во внимание, что обратный поиск изображений Google не фокусируется на распознавании лиц, а вместо этого выполняет сопоставление с учетом всего изображения.

Скажем, вы загрузили фотографию себя в галстуке.Google, скорее всего, найдет фотографии других людей в галстуке, а не людей в футболках, похожих на вас.

Тем не менее, поскольку это наиболее широко используемая поисковая система, Google — это первое место, куда можно обратиться при поиске по распознаванию лиц. Если ничего не получается, вы можете рассмотреть платную услугу, специализирующуюся на онлайн-поиске по распознаванию лиц (см. Ниже).

Посетите Поиск картинок Google , чтобы попробовать.

2. — Pinterest Image Search

Pinterest — это веб-сайт социальной сети, который позволяет пользователям «прикреплять» фотографии из интересующих их фотографий к своей доске.Поскольку у него миллионы пользователей с миллионами закрепленных картинок и изображений, это отличное место для поиска по распознаванию лиц.

Для этого вы можете загрузить картинку (пин) на свою доску в Pinterest; затем щелкните закрепленную фотографию, а затем значок увеличительного стекла в правом нижнем углу. Таким образом, вы можете искать по всей базе данных Pinterest изображения, похожие на эту.

Поскольку у Pinterest есть миллионы изображений с разных веб-сайтов и социальных сетей, вы можете узнать, где находятся эти похожие изображения в Интернете.В результате вы можете отслеживать использование определенной фотографии или находить похожие.

Проверьте эту функцию на Pinterest .

3. — Bing Image Search

Альтернативой поиску в Google является Bing, который также является одной из ведущих поисковых систем в мире.

Bing позволяет выполнять визуальный поиск, вы можете перетащить данную фотографию или ввести онлайн-адрес (URL) изображения.

Как и в Google, учтите, что поиск ориентирован на все изображение, а не на лицо.Если вы загрузите изображение с фоном и другими функциями в дополнение к фотографии лица, поисковая система найдет похожие изображения, учитывая их все.

Оцените функцию визуального поиска в поисковой системе Bing .

4. — Поисковая система распознавания лиц PimEyes

PimEyes — это онлайн-служба поиска по распознаванию лиц. Он позволяет загружать фотографии и находить людей с похожими лицами через Интернет. Кроме того, он сообщает вам, где эти изображения появляются в Интернете.

Мы опубликовали подробное сообщение в блоге о , как использовать поиск по лицу PimEyes . Перейдите по ссылке, чтобы проверить это.

PimEyes родом из Польши. Штаб-квартира находится во Вроцлаве.

Некоторые из функций Pim Eyes:

  • Он анализирует миллионы веб-сайтов, чтобы предоставить вам точные результаты поиска по распознаванию лиц.
  • Они не хранят и не сохраняют изображения из результатов поиска.
  • Вы можете загружать фотографии с большим количеством людей. Pim Eyes обнаружит лица человека и позволит вам выбрать, какие из них использовать для поиска.
  • Результаты поиска имеют определенный процент схожести.
  • Анализ не прекращается после того, как вы выполните определенный поиск. Pim Eyes отправляет вам оповещения по электронной почте каждый раз, когда где-то в Интернете появляются другие похожие изображения.

Вы можете использовать бесплатную версию Pim Eyes. Однако он ограничивает результаты несколькими примерами и не сообщает вам источник. Чтобы получить премиум-функции, PimEyes имеет платные планы для ежедневного, ежемесячного и годового неограниченного поиска по цене 14,99, 21 и 59,70 долларов США соответственно.Кроме того, у них есть индивидуальные цены для предприятий с интеграцией API и настраиваемыми наборами данных и фильтрами.

Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт PimEyes .

5. — Поиск обратного изображения TinEye

TinEye — это поиск обратного изображения, доступ к которому можно получить через Интернет. Он позволяет загружать изображения и узнавать, появляются ли в сети такие же или похожие изображения.

Он ориентирован на поиск точных или измененных копий загружаемых вами изображений. Таким образом, вы можете использовать его, чтобы узнать, не опубликовал ли кто-то украденные или измененные фотографии.Однако вы не можете использовать его для поиска примерно похожих изображений.

TinEye является продуктом TinEye Labs, канадской компании по распознаванию изображений. Офисы компании находятся в Торонто, Онтарио.

Продукт включает расширения браузера, фильтр изображений и сортировку.

Некоторые из продуктов, включенных в TinEye:

  • MatchEngine: поиск дубликатов и измененных копий изображений. TinEye постоянно сканирует Интернет и добавляет изображения в свой индекс.
  • Уведомления по электронной почте: ежедневные отчеты о том, где появляются ваши изображения в Интернете.
  • API: интегрируйте поиск по распознаванию лиц в свое программное обеспечение, приложения и информационные системы.
  • MobileEngine: API для распознавания мобильных изображений и дополненной реальности.
  • MultiColorEngine: Визуальный поиск по цвету.

TinEye никогда не сохраняет и не индексирует изображения, загруженные клиентами для поиска.

Посетите веб-сайт TinEye для получения дополнительной информации.

6. — Поиск обратного изображения Berify

Berify — компания из Лос-Анджелеса, штат Калифорния, чья миссия заключается в том, чтобы позволить миру отслеживать использование их фотографий и видео в Интернете с помощью их технологий.

У них есть собственный алгоритм сопоставления изображений, который выходит за рамки общедоступного поиска изображений. После запуска основного алгоритма Berify дополняет свои результаты информацией из Google, Bing, Yandex и других.

Некоторые из функций службы:

  • Просматривайте миниатюры видео, чтобы помочь в поиске украденных видео.
  • Импортируйте фотографии и видео через несколько платформ, включая прямую загрузку, карты сайта, RSS-каналы, ссылки на веб-сайты, Flickr, Dropbox, социальные сети и многое другое.
  • Установить и забыть: вы загружаете изображения, а Berify периодически проверяет Интернет и сообщает вам о любых находках.

Berify имеет бесплатный план, который позволяет загружать до 5 изображений и проверять их каждые 6 месяцев. После этого у них есть платная программа, которая позволяет загружать до 1.000 изображений за 5,95 долларов США в месяц. Потом. У них есть план, который позволит вам проверять до 6.000 фотографий за 24,95 доллара США в месяц. Все планы включают 3-дневный бесплатный пробный период.

Вы можете проверить их на их веб-сайте .

7. — Social Catfish

Social Catfish — это онлайн-сервис, специализирующийся на поиске потерянных соединений и проверке личности человека в сети. В качестве одного из вариантов он предлагает возможность использования изображений.

Головной офис компании находится в Калифорнии, США. Они называют себя службой онлайн-расследований знакомств, которая проверяет информацию, чтобы подтвердить, является ли человек, с которым вы встречались, тем, кем они себя называют.

Social Catfish использует метаданные и распознавание лиц для сканирования миллионов социальных профилей.Поисковые запросы включают крупнейшие социальные сети, такие как Facebook, Twitter, Instagram, такие сайты, как форумы и другие сетевые интернет-сайты.

На своих веб-сайтах они описывают множество способов, которыми клиенты могут пользоваться их услугами, в том числе:

  • Найдите фотографию человека, чтобы подтвердить его личность.
  • Узнайте, на каких сайтах у человека есть профиль.
  • Фотографы могут проверить, не крал ли кто-то их фотографии.
  • Найдите близких и потерянных друзей.
  • Посмотрите фотографии аренды, чтобы увидеть, не указаны ли они где-нибудь еще или под другим именем (что является знаком мошенничества).
  • Найдите продукты, которые хотите купить.
  • Найдите дублирующийся контент на своих сайтах.
  • Отслеживайте свои маркетинговые усилия.
  • Найдите изображения, защищенные авторским правом.

Social Catfish предлагает членство в обратном поиске и членстве в поиске изображений. Оба предлагают 5-дневный пробный период за 5,73 долларов США. По истечении пробного периода подписки обновляются ежемесячно за 19,95 или 27,48 долларов США, в зависимости от плана поиска. Членство предполагает определенное количество поисковых токенов. Дополнительные токены доступны по цене.

Для получения дополнительной информации посетите их по телефону Social Catfish .

8. — Pixsy.

Pixsy — компания, предлагающая систему обратного поиска изображений, ориентированную на кражу изображений и фотографий. Поэтому, помимо поиска фотографий, они также предоставляют профессиональные услуги, чтобы помочь вам удалить незаконно используемые фотографии и получить компенсацию.

Pixsy — компания из Уолната, Калифорния.

Некоторые из предлагаемых ими функций:

  • Возможность импортировать изображения с жесткого диска и из сетевых источников, где вы их сохранили.Вы можете выполнять массовую загрузку или автоматически синхронизироваться с указанным источником импорта.
  • Монитор, на котором синхронизированные изображения появляются в сети.
  • Оповещения о новых совпадениях.
  • Они включают юридическую экспертизу в свои услуги. Услуги включают отправку уведомлений об удалении по всему миру и помощь в сборе компенсационных выплат.

Pixsy предлагает план, который включает бесплатный поиск изображений до 500 фотографий. Кроме того, они предлагают платные подписки, которые поддерживают больше изображений, от 19 долларов США в месяц до 2.000 изображений. Для более чем 100 000 изображений они предоставляют индивидуальные планы подписки.

Перейдите по этой ссылке на их веб-сайт для получения дополнительной информации.

Начните использовать поисковые системы распознавания лиц в Интернете

В этом посте мы показали вам 8 хороших альтернатив, которые вы можете использовать для поиска в Интернете по распознаванию лиц.

Вам нужно искать похожие изображения или фотографии лиц в Интернете? Мы приглашаем вас действовать прямо сейчас.

В первую очередь следует поискать стандартные поисковые системы и социальные сети, такие как Google, Bing или Pinterest.Независимо от того, хотите ли вы проверить, является ли кто-то тем, кем они являются, или вы отслеживаете украденные медиа, эти источники могут дать интересные результаты.

Кроме того, если вы серьезно относитесь к использованию поисковых систем распознавания лиц и от этого зависят ваши бизнес-процессы, подумайте о платных услугах, подобных тем, которые мы описали в этом посте.

Если вы ищете программные инструменты для интеграции распознавания лиц в системы вашей компании, ознакомьтесь со следующей публикацией:

7 Онлайн-инструменты для распознавания лиц, готовые к использованию с вашими приложениями и продуктами .

Здесь мы рассмотрели услуги, к которым вы можете получить доступ через веб-браузер. Если вы ищете мобильные приложения, ознакомьтесь с нашей публикацией 10 приложений для распознавания лиц для Android, которые помогут вашему бизнесу .

Вы пробовали использовать поисковые системы распознавания лиц в Интернете? Насколько точны их запросы по вашему опыту? Поделитесь своими комментариями ниже.

Подпишитесь на наш список рассылки

Групповые фотографии по лицам

Приложение Microsoft Photos использует технологии обнаружения лиц и распознавания лиц, чтобы помочь вам быстро и легко идентифицировать и систематизировать фотографии друзей и родственников.Распознавание лиц отличает лица от других объектов на изображении. Например, обнаружение лиц помогает приложению «Фотографии» узнать, есть ли лицо на фотографии или видео, чтобы приложение могло дополнительно проанализировать фотографию. Распознавание лиц идентифицирует и группирует похожие лица на нескольких фото или видео в вашей личной коллекции.

Дополнительную информацию о данных, которые собираются и хранятся при использовании приложения «Фото», см. В Заявлении о конфиденциальности.

Для группировки фотографий по лицам

Если вы используете версию от июля 2019 г. (2019.19061.17310.0) приложения «Фотографии» — или более поздней версии — при запуске приложения вас спросят, хотите ли вы использовать функцию группировки по лицам.

  1. Запустите приложение «Фото».

  2. Появится экран приветствия с запросом разрешения на включение параметра «Люди» в приложении «Фото».

  1. Выполните одно из следующих действий:

    • Выберите Да , чтобы оставить параметр «Люди» включенным и сохранить ранее определенные группы лиц.

    • Выберите Нет, спасибо , чтобы удалить все ранее определенные группы лиц. Когда вас спросят, действительно ли вы хотите отключить этот параметр, выберите Да .

Включение функции группировки по лицам

  1. В правом верхнем углу приложения «Фото» выберите Подробнее… > Настройки .

  2. В разделе Просмотр и редактирование измените настройку Люди с Выкл. на Вкл. .

  3. При включении этого параметра вкладка «Люди» заполняется группами лиц. По мере добавления ваших фото и видео в коллекцию фотографий вкладка «Люди» может выглядеть примерно так:

  4. По мере добавления новых фотографий и видео группы лиц будут появляться на вкладке «Люди».Эти группы можно связать с контактами из приложения «Люди» в Windows.

  5. Свяжите группы лиц со своими контактами, выбрав ссылку Добавить имя , а затем выбрав контакт. Если контакта для этого человека еще нет, вы всегда можете добавить его.

  6. После того, как вы связали свои контакты, вы можете легко найти своих друзей и семью с помощью окна поиска.

  7. Если вы хотите отключить контакт от группы лиц, выберите связанную группу лиц, чтобы открыть страницу, на которой отображается изображение профиля контакта и фотографии контакта. Рядом с изображением профиля находится имя контакта и значок карандаша.

  8. Выберите значок карандаша, чтобы отобразить следующие два варианта:

    • Удалить имя — отключает контакт от группы лиц.

    • Откройте сведения о контакте — для перехода к соответствующей записи контакта из приложения «Люди» в Windows.

  1. Выберите Удалить имя , чтобы отменить связь контакта с группировкой лиц.

Отключение распознавания лиц

  1. В правом верхнем углу приложения «Фото» выберите Подробнее… > Настройки .

  2. В разделе Просмотр и редактирование включите Люди, настройку Выкл. , а затем подтвердите, что вы хотите отключить настройку, выбрав Принять .

    Примечание. Отключение параметра «Люди» удаляет все существующие данные группировки лиц, созданные в процессе распознавания лиц. Если изменить этот параметр, с вашего устройства не будут удалены ни фотографии, ни видео.Если вы решите снова включить этот параметр позже, ваша коллекция будет отсканирована снова, и данные группировки лиц будут восстановлены.

Поиск обратного изображения (сом) и поиск лиц в Интернете

Обратный поиск изображений — поиск людей по фотографиям

Каждые несколько дней я получаю сообщение от пользователей со всего мира с более или менее одним и тем же вопросом: у меня есть фото человека, которого я ищу. Вы можете помочь мне найти этого человека в Интернете? (Обычно это называется « обратный поиск изображения », или « людей ищут » с фотографиями или « поиск аналогичного изображения »).

К сожалению, не могу. Чтобы использовать распознавание лиц для поиска фотографий, мне нужен доступ ко всем изображениям всех людей в этом мире. Такая база данных может быть у какой-нибудь разведывательной службы. Я не.

У вас должен быть доступ к огромной коллекции изображений и очень мощная вычислительная мощность. Это могут сделать только компании с огромными ресурсами. Поэтому какое-то время такой возможностью был только Google. Их поиск изображений не использует распознавание лиц (afaik), но их технология масштабно-инвариантных функций хорошо работает и с изображениями лиц.
Но теперь уже не только Google предлагает такую ​​услугу! Итак, вот список поисковых систем, которые могут сравнивать изображения в достаточно большой базе данных (пожалуйста, отправьте отзыв, если вы знаете больше):

  • Поиск картинок Google

    Просто загрузите фотографию в поиск картинок Google, и он найдет похожие изображения. Поскольку Google владеет, вероятно, самой большой базой данных изображений в сети, велики шансы, что вы найдете эту (или хотя бы похожую) фотографию.
  • Поиск изображений Bing

    Bing теперь также предлагает поиск изображений (с использованием загрузки фотографий или URL-адреса), но его труднее найти, чем функцию Google.Просто воспользуйтесь приведенной выше ссылкой, затем щелкните значок камеры и затем «просмотрите».
  • ImageRaider (ссылка в настоящее время не работает)
    В настоящее время использует Google, Bing и Яндекс для обратного поиска изображений с помощью IncandescentAPI. Очень полезный сайт для людей, использующих мобильные устройства, и поэтому не может легко использовать ссылки выше.
  • Pinterest
    Выберите изображение, которое хотите найти, а затем щелкните значок увеличительного стекла в правом нижнем углу этого изображения.Тогда будут показаны похожие изображения. Так что просто загрузите и закрепите изображение, которое хотите найти, чтобы увидеть, есть ли похожие лица на Pinterest.
    • PimEyes
      Использует настоящие алгоритмы распознавания лиц для сравнения представленной фотографии с изображениями примерно 10 миллионов человек. База данных, очевидно, содержит множество изображений в свободном доступе из Интернета, включая Википедию. Результаты неплохие даже для повернутых лиц с низким разрешением.
    • Berify Поиск украденных изображений
      И последнее, но не менее важное Я хотел бы обратить ваше внимание на эту новую поисковую систему обратного изображения (которая, кажется, является побочным продуктом социальной сома).Официально созданный для поиска «украденных» изображений, он довольно мощный и отличается от всех других вышеупомянутых. На мой взгляд, их алгоритм сопоставления изображений использует больше информации о форме и цвете, чем другие движки. Я имею в виду, что если вы выполните обратный поиск изображения блондинки с зелеными глазами и синей рубашкой, вы получите такие изображения с этим движком. Другие двигатели, представленные выше, могут дать вам совершенно другие результаты, как у рыжеволосого парня в зеленой рубашке. Итак, что бы ни делали эти ребята из Berify, я думаю, что стоит попробовать этот сома для поиска изображений (используйте бесплатную пробную версию).

    Очень часто люди присылают фотографии от тех, кто с ними связался, через какое-то чат-сообщество или партнерскую платформу. Они хотят знать, настоящий ли этот человек или это так называемый «мошенник», используя чужие фотографии. Кажется, это большая проблема под названием « романтическая афера ». Несколько веб-сайтов пытаются помочь пользователям, ища изображения известных мошенников:

    Сводка

    Общий рейтинг пользователей по теме поиска обратного изображения путем отправки изображений в поисковые системы обратного изображения

    Обзор пользователей
    4.1 (105 голосов)

    Теперь, когда эта тема не полностью связана с распознаванием лиц, я создал страницу специально для перечисления всех связанных инструментов и ресурсов. Если вы хотите узнать больше о обратном поиске изображений, посетите Ресурсы обратного поиска изображений!

    Другие интересные демонстрации с использованием технологии распознавания лиц / определения лиц:

    • Спектрико из Болгарии.
      Демонстрация распознавания возраста, пола и расы.
    • CelebsLike.Me от Microsoft.
      На кого из номинантов «Оскара» вы похожи? Приложение для сопоставления лиц от Microsoft, использующее новую технологию глубокого обучения. Загрузите фотографию, и вы увидите, кто из номинантов на Оскар 2016 года похож на человека на этой фотографии.
    • На сколько я выгляжу? от Microsoft.
      Вы можете загрузить фотографию с любым количеством лиц на ней, и сайт ответит, отметив все найденные лица вместе с оценкой возраста каждого человека.
      Не удивляйтесь, если ваш предполагаемый возраст будет далек от реальности (точность ± 15 лет — мое приблизительное предположение), но детектор лиц кажется очень точным.Для этого Microsoft использует свою веб-службу Project Oxford, так что вы можете проверить это.
    • Детектор лиц в реальном времени 2.0 от Александра Тельных. Обнаружение лиц во фронтальном ракурсе на цифровых фотографиях и в видеопотоках, обнаружение лиц в наклонной перспективе. Позволяет передние объекты под углом ± 15 ° от горизонтали, обнаружение лиц в перспективе профиля, демонстрация локализации глаз, демонстрация отслеживания лиц, демонстрация фильтрации телесного цвета.
    • Отправьте изображения лиц в онлайн-поисковик лиц Университета Иллинойса
    • Перетащите или загрузите изображения в искатель лиц ELGOM3A с помощью трекинга.js библиотека Javascript.

    Twitter изучает, почему в его предварительном просмотре фотографии предпочтение отдается белым лицам, а не черным

    Twitter выяснял, почему нейронная сеть, которую он использует для создания превью фотографий, очевидно, предпочитает показывать лица белых людей чаще, чем лица черных.

    Несколько пользователей Twitter продемонстрировали проблему на выходных, разместив примеры сообщений, в которых было лицо черного и белого человека.В превью Twitter чаще появлялись белые лица.

    Неофициальное тестирование началось после того, как пользователь Twitter попытался опубликовать сообщение о проблеме, которую он заметил в системе распознавания лиц Zoom, которая не показывала лицо черного коллеги во время звонков. Когда он написал в Твиттере, он заметил, что это тоже предпочитает его белое лицо лицу его черного коллеги.

    Пользователи обнаружили, что алгоритм предварительного просмотра также выбирает не-черных персонажей мультфильмов.

    Когда Twitter впервые начал использовать нейронную сеть для автоматической обрезки изображений для предварительного просмотра, исследователи машинного обучения объяснили в своем блоге, как они начали с распознавания лиц для обрезки изображений, но обнаружили, что этого нет, в основном потому, что не на всех изображениях есть лица:

    Раньше мы использовали функцию распознавания лиц, чтобы сфокусировать изображение на наиболее заметном лице, которое мы могли найти.Хотя это не безосновательная эвристика, у этого подхода есть очевидные ограничения, поскольку не все изображения содержат лица. Кроме того, наш детектор лиц часто пропускал лица, а иногда ошибочно обнаруживал лица, которых не было. Если бы лица не были найдены, мы сфокусировали бы взгляд на центре изображения. Это может привести к некорректно обрезанным изображениям для предварительного просмотра.

    Главный дизайнер Twitter Дэнтли Дэвис написал в Твиттере, что компания изучает нейронную сеть, поскольку он проводил некоторые ненаучные эксперименты с изображениями:

    Вот еще один пример того, с чем я экспериментировал.Это не научный тест, поскольку это изолированный пример, но он указывает на некоторые переменные, которые нам нужно изучить. У обоих мужчин теперь одинаковые костюмы, и я прикрыл им руки. Мы все еще расследуем NN. pic.twitter.com/06BhFgDkyA

    — Dantley (@dantley) 20 сентября 2020 г.

    Лиз Келли из команды по связям с общественностью Twitter написала в воскресенье, что компания провела тестирование на предвзятость, но не нашла доказательств расовой или гендерной предвзятости в своем тестировании. «Понятно, что нам нужно еще провести анализ», — написал Келли в Твиттере.«Мы будем открывать исходный код нашей работы, чтобы другие могли просматривать и воспроизводить».

    Технический директор

    Twitter Параг Агравал написал в Твиттере, что модель нуждается в «постоянном улучшении», добавив, что он «очень хотел учиться» на экспериментах.

    Это очень важный вопрос. Чтобы решить эту проблему, мы провели анализ нашей модели при ее поставке, но она требует постоянного улучшения.

    Мне нравится этот публичный, открытый и строгий тест — и я хочу извлечь из него уроки. https://t.co/E8Y71qSLXa

    — Parag Agrawal (@paraga) 20 сентября 2020 г.

    Добавление отсутствующего лица — iPhoto, Справка iPhoto

    Добавить недостающее лицо

    iPhoto обнаруживает подавляющее большинство лиц на ваших фотографиях во время первоначального сканирования вашей фото-библиотеки, а также при сканировании недавно импортированных фотографий.Чем больше лиц iPhoto найдет таким образом, тем точнее будут результаты сопоставления лиц.

    Однако, если iPhoto не обнаруживает лицо, вы можете попробовать повторно сканировать свою библиотеку или добавить отсутствующее лицо вручную. Это может помочь iPhoto лучше распознавать или сопоставлять лица.

    Лицо не обнаруживается, если на нем отсутствует метка «без названия» (после того, как вы выбрали фотографию и нажали кнопку «Информация» на панели инструментов).

    Чтобы повторно отсканировать фотографию на предмет отсутствующего лица:

    1. Выберите одну или несколько фотографий с необнаруженными лицами.

    2. Выберите «Фото»> «Определить отсутствующие лица».

      В списке источников значок рядом с Faces вращается, когда iPhoto снова сканирует фотографии. Во время этого сканирования iPhoto использует менее строгие критерии, чем при исходном сканировании. В результате вы можете увидеть больше «ложных срабатываний» — фотографий, на которых объект был идентифицирован как возможное лицо.

    3. Чтобы узнать, обнаружил ли iPhoto дополнительные лица, выберите по одной фотографии за раз и нажмите кнопку «Информация» на панели инструментов.

    4. На информационной панели щелкните Faces, чтобы открыть раздел Faces.

      На фотографии под обнаруженными лицами отображается метка «без имени».

    5. Если нужное лицо было обнаружено, щелкните метку и введите имя.

      Если метка не отображается, лицо не обнаружено. Чтобы добавить отсутствующее лицо вручную, см. Инструкции в следующем задании.

    Чтобы добавить отсутствующее лицо вручную:

    1. Выберите фотографию, на которой изображен человек, которого вы хотите назвать, но чье лицо не было обнаружено при первоначальном сканировании или повторном сканировании вашей библиотеки фотографий.

    2. На информационной панели щелкните Faces, чтобы открыть раздел Faces.

      На фотографии под обнаруженными лицами появляется метка «без имени» (показанная ниже).

      Лицо не обнаруживается, если на нем нет метки «без имени».

    3. Нажмите кнопку «Добавить лицо» на панели информации.

      На фото появится рамка.

    4. Перетащите рамку на необнаруженную грань, а затем перетащите углы, чтобы сделать рамку больше или меньше.

      Положение и размер рамки определяют, как будет выглядеть эскиз человека (например, на пробковой доске Faces).

    5. Когда поле окажется на месте, щелкните текст «щелкните, чтобы назвать» и введите имя.

      По мере ввода iPhoto предлагает имена на основе имен, которые вы использовали ранее, имен в вашей адресной книге и имен ваших друзей на Facebook (если вы используете Facebook). Вы можете выбрать одно из этих имен во всплывающем меню.

    6. Нажмите Return.

      Чтобы увидеть фотографии этого человека на пробковой доске «Лица», выберите «Лица» в списке источников.

    Как вручную отмечать людей и лица в Google Фото

    Источник: Джереми Джонсон / Android Central

    Одной из лучших особенностей Google Фото является функция автоматической пометки лиц, которая позволяет легко находить фотографии ваших друзей без необходимости бесцельно прокручивать многолетние резервные копии. Однако до недавнего времени можно было пометить только лица, которые уже были обнаружены Google Фото.Теперь вы можете добавить эти теги лиц самостоятельно, с некоторыми оговорками.

    Пометка лиц — отличный способ легко индексировать ваши фотографии, но раньше вам нужно было позволить Google делать всю работу, и единственным ручным вариантом было подтверждение автоматических тегов. Теперь вы можете сделать теги самостоятельно, выполнив несколько простых шагов.

    VPN-предложения: пожизненная лицензия за 16 долларов, ежемесячные планы за 1 доллар и более

    1. Откройте приложение Google Фото.
    2. В галерее Google Фото коснитесь фотографии с лицом или лицами, которых вы хотите пометить.
    3. Нажмите три точки в правом верхнем углу или просто проведите вверх , чтобы получить доступ к дополнительным параметрам.
    4. В разделе «Люди» вы увидите лица, которые Google уже идентифицировал, или просто «x лиц, доступных для добавления». Коснитесь значка карандаша , чтобы отредактировать эти метки.

    5. В разделе «Доступно для добавления» коснитесь лица , которое вы хотите пометить вручную. Вы также можете нажать значок минус (-) на неправильных метках лица, чтобы удалить метку и исправить ее самостоятельно.

      Источник: Android Central
    6. Коснитесь лица , которое вы ранее определили в сетке «Люди и домашние животные», или коснитесь кнопки плюс (+) в правом верхнем углу, чтобы создать новый ярлык человека.
    7. Нажмите Создать , когда будет предложено создать нового человека или питомца.

    8. После того, как это лицо будет идентифицировано, дайте ему имя (оригинальное или из ваших контактов).

      Источник: Android Central

    Есть еще несколько ограничений при пометке людей.Вы не можете пометить фотографию, если Google еще не нашел ни одного лица, и вам все равно придется перейти в альбом Люди и домашние животные в Google Фото позже, чтобы назвать новые лица на этом последнем шаге. Тем не менее, это более быстрый способ пометить фотографии, чем раньше, когда вам нужно было подождать, пока лица не появятся в альбоме «Люди и животные» автоматически. Найдите время, чтобы отметить любую из ваших важных фотографий и забрать свою фотогалерею!

    Лучшая мобильная камера

    Google Pixel 5

    Лучшая камера, которая поместится в вашем кармане

    Pixel 5 — это не просто отличный телефон Android, а великолепный инструмент для фотосъемки с двумя отличными камерами, которые делают потрясающие фотографии даже глубокой ночью.Конечно, вы можете сделать резервную копию всех этих великолепных снимков в Google Фото.

    Мы можем получать комиссию за покупки, используя наши ссылки. Узнать больше.

    Дополните свою виртуальную библиотеку

    Это лучшие игры, доступные на Oculus Quest 2.

    Игры Oculus Quest 2 дополнены новейшей графикой и позволяют вам наслаждаться VR без ограничений. Но игры в Oculus Store могут быть дорогими, поэтому не стоит тратить деньги зря. Вот лучшие игры в ваших любимых жанрах.

    Приложение для распознавания лиц. — Главная

    Присоединяйтесь к этой странице и будьте одним из первых, кто использует приложение для распознавания лиц на facebook!

    На этой странице также будут размещаться последние новости об этой технологии на Facebook.

    Упрощение добавления тегов к фотографиям

    Каждый день люди добавляют более 100 миллионов тегов к фотографиям на Facebook. Они делают это, потому что это простой способ поделиться фотографиями и воспоминаниями. В отличие от фотографий, которые забывают в фотоаппарате или в альбоме, к которому не предоставлен общий доступ, фотографии с тегами помогают вам и вашим друзьям пережить все, от изменившего жизнь прыжка с парашютом до ужина на день рождения, где смех никогда не прекращался.Теги делают фотографии одной из самых популярных функций на Facebook.

    Хотя теги — важный инструмент для того, чтобы делиться важными моментами, многие из вас сказали, что добавление тегов к фотографиям может оказаться утомительным занятием. (Например, в тот раз вам приходилось снова и снова отмечать свою кузину и ее жениха на 64 разных фотографиях их помолвки, а затем возвращаться и отмечать гостей.)

    С октября мы работали над тем, чтобы сделать этот процесс проще для вас. Сначала мы добавили групповую маркировку, чтобы вы могли ввести одно имя и применить его к нескольким фотографиям одного и того же человека.Теперь мы объявляем предложения по тегам, которые сделают добавление тегов к нескольким фотографиям еще более удобным.

    Поскольку фотографии являются такой важной частью Facebook, мы хотим быть уверены, что вы точно знаете, как работают предложения тегов: когда вы или ваш друг загружаете новые фотографии, мы используем программное обеспечение для распознавания лиц — подобное тому, которое есть во многих инструментах для редактирования фотографий — чтобы сопоставить ваши новые фотографии с другими фотографиями, на которых вы отмечены. Мы группируем похожие фотографии вместе и, когда это возможно, предлагаем имя друга на фотографиях.

    Если по какой-либо причине вы не хотите, чтобы ваше имя предлагалось, вы можете отключить предлагаемые теги в настройках конфиденциальности. Просто нажмите «Настроить настройки» и «Предложить мои фотографии друзьям». Ваше имя больше не будет предлагаться в тегах фотографий, хотя друзья по-прежнему могут отмечать вас вручную. Вы можете узнать больше об этой функции в нашем Справочном центре.

    Теперь, если вы загрузите фотографии со свадьбы кузины, мы сгруппируем фотографии невесты и предложим ее имя.

    Leave a comment