Распознавание лиц на фотографиях сообщение

Обновлено: 16.05.2024

Случаются ситуации, когда нам нужно узнать информацию о человеке, который присутствовал в определенном месте или где-то работал. Можно поискать сведения о нем в интернете, для этого существует масса сервисов. Но, если, кроме его фотографии, ничего не имеется, то выход тоже есть – работа с программами, в режиме онлайн распознающих человека по фото, и способных найти либо похожих людей, либо аккаунт юзера в социальных сетях. Также можно воспользоваться поисковыми системами – они найдут профиль человека в соцсетях или укажут знаменитостей, с которыми замечено сходство. И, если вам нужна программа для идентификации лиц людей по фотографии онлайн, то сегодня я расскажу о нескольких сервисах. И среди них вы выберете тот, который сможет наиболее полно удовлетворить запрос по имеющейся фотографии.

Как распознать лицо человека по фотографии

Поиск по фото выполняется при помощи таких сервисов, как ставшее популярным в последнее время российское приложение PicTriev, Blippar, Betaface, а также поисковых систем . Изображения должны быть достаточно качественными, чтобы гарантировать высокую степень узнаваемости, а лицо – открытым и четким. Если сервис не смог выполнить поиск по причине некоторой размытости фото, обрабатываем изображение в фоторедакторе и добиваемся наилучших параметров. После этого заново загружаем в окно и включаем поиск.

Теперь разберем по порядку каждую из программ.

Поисковые системы Google и Yandex для распознавания лиц

Переходим в поиск картинок Google.
В строке поиска находится значок фотоаппарата, после нажатия на который производятся действия с картинкой.
Изображение можно перетащить (в т. ч. и сразу из интернета), загрузить файлом с компьютера, а также указать его URL.
Запускается поиск и на полученных результатах мы видим найденное изображение (можно посмотреть в разных размерах) и похожие на него, а также сайты, на которых размещена искомая картинка.

Поиск по картинке Yandex работает по тому же принципу и результаты выдает в таком же стиле, как и Google.

Выполняя поиск по изображению, Yandex и Google не используют технологию распознавания лиц , а просто ищут картинки, схожие с поисковым запросом. Но все же алгоритм действия достаточно точен для того, чтобы получить максимальное совпадение. Хотя и на количестве результатов это тоже сказывается – их может быть слишком много, и тогда бывает сложно найти среди них именно то, что нужно. Конечно, если личность на искомом фото достаточно известна, то в результатах поиска долго блуждать не придется.

PicTriev — онлайн-сервис, который поможет найти человека по фото

Фото загружается на сервис PicTriev в виде файла либо URL-ссылки. В итогах поиска показаны процент принадлежности к мужскому либо женскому типу лица, а также предполагаемый возраст. Результаты могут сильно не совпадать.

Данный сервис интересен тем, что показывает, насколько человек похож на знаменитостей , список которых находится чуть ниже. Точность результата зависит от качества картинки и ракурса изображенного на ней лица. Различные фото одного и того же человека могут дать совершенно разные результаты. Требования к изображениям на сервисе PicTriev расположены внизу. Там же находится и выбор языка из нескольких доступных.

Betaface — программа для профессионалов

Betaface – это сервис для профессионалов и ориентирован на медиа-компании. После автоматического распознавания лица выдается вся информация, которую удалось узнать. Продукт платный, но для ознакомления воспользуемся демо-версией Betaface. Нажимаем “ Начать обнаружение ” и загружаем фотографию на сайт.

Сервис выдает следующие данные:

уровень привлекательности;
возраст;
наличие лысины/ челки;
размер носа/ губ и другие нюансы.

Также Betaface предлагает поискать совпадения с людьми из базы знаменитостей или Википедии . На каждом из найденных изображений будет указан процент совпадений. Фото с самым высоким показателем должно показать, кто изображен на оригинале.

Этот сервис распознавания лиц чрезвычайно удобен и полезен не только сотрудникам медиасферы, но и тем, кто устанавливает достоверность фактов.

Blippar — мобильное приложение для распознавания людей

Blippar – мобильное приложение для устройств с ОС Android. Теперь с его помощью можно не только получить информацию об определенной торговой марке или узнать прогноз погоды, но и распознать чье-либо лицо. Кроме того, что Blippar “узнает” человека, изображенного на фото, он еще и предоставляет в результатах поиска профиль пользователя в социальных сетях, а также все, чем он интересуется и что предпочитает . Сервис находится в стадии развития и пока может “познакомить” нас только с известными людьми. Вбив в поиск фотографию знаменитости, мы узнаем, кто это, какие книги читает, где бывает, что смотрит и многое другое.

Поиск людей по фотографии может быть очень полезен для тех, кто давно разыскивает друга или близкого человека, для тех, кто ищет мелькнувшего в камере видеонаблюдения прохожего или посетителя (при условии четкого изображения), а также для тех, кто отслеживает уровень активности других пользователей интернета. А программы для распознавания лиц людей по фото в режиме онлайн – замечательное подспорье в этом.

FindFace — программа от российского разработчика

Своим выходом в свет сервис FindFace обязан российским разработчикам. Принцип его действия заключен в сравнении имеющегося у пользователя фото с профилями ВКонтакте и поиске похожих людей . Фотография человека загружается в специальную форму и сервис ищет совпадения. FindFace вызвал шумиху сразу после появления, так как с его помощью некоторые “продвинутые” пользователи нашли девушек, которые снимаются в видео для взрослых, и начали писать их близким и знакомым в целях разоблачения. Благодаря широкому скандалу сервис стал очень популярным.

Главная страница очень простая – ничего лишнего, только форма, в которой уже стоит галочка в окошке, означающая согласие юзера с пользовательским соглашением (ссылка на него кликабельна и можно сразу же с ним ознакомиться). Без этого согласия пользоваться поиском FindFace не получится . Приложение доступно как в веб-версии, так и на устройствах с ОС Android. Возможен и выбор языка – русский либо английский. Нажимаем “ Найди одинаковых! ” и разрешаем сайту получить доступ к нашему профилю ВКонтакте (который и будет аккаунтом на FindFace).

Последний представлен в трех вариантах:

Статус	Особенности
Бесплатный	30 бесплатных запросов
Premium	75 запросов в месяц
VIP	300 запросов в месяц

Есть возможность получить Premium аккаунт бесплатно на месяц – для этого нужно пригласить воспользоваться сервисом 10 друзей, поделившись ссылкой ВКонтакте или отправив ее на электронную почту выбранным получателям.

Дальнейший порядок действий:

Загружаем или перетаскиваем фотографию в специальное поле (весом не больше 5 Мб и в форматах JPG или PNG).
Поиск осуществлен, и мы видим, что ВКонтакте найден 51 человек, у которых на фотографии изображен Владимир Владимирович Путин.
С этой страницы можно просмотреть профиль пользователя (5 раз на бесплатном аккаунте FindFace, неограниченное количество раз – на Premium и VIP), задать параметры либо начать новый поиск.

М ы являемся свидетелями грандиозных событий, большинство из которых еще не наступили, но уже прорастают сквозь асфальт настоящего. Одно из таких событий это технология распознавания лиц. В 2017 году мы стали свидетелями выхода ее в массовый продакшн, где она уже успела показать фантастическую эффективность! И до дрожи в коленках напугать целые государства. Весь страх и трепет систем распознавания лиц, в нашей статье.

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц (Face Recognition - англ.) - это одни из наиболее перспективных методов биометрической бесконтактной идентификации человека по лицу.

Первые системы распознавания лиц были реализованы как программы устанавливаемые на компьютер. В наше время технология распознавания лиц наиболее часто используется в системах видеонаблюдения, контроля доступа, на разнообразных мобильных и облачных платформах. Журнал Массачусетского технологического института - MIT Technology Review включил технологию распознавания лиц в список 10 прорывных технологий 2017 года.

Если вы думаете что про фантастическую эффективность я для красного словца сболтнул, то не на самом деле я затруднился подобрать должный эпитет. Но вот проиллюстрировать затруднений нет никаких. В Китае в базе данных единой системы слежения и распознавания более миллиарда человек. В реальном времени система использует 170 миллионов камер.

Журналист британской BBC решил проверить (на всякий случай, без излишней самодеятельности, договорившись с властями) - сколько времени потребуется на задержание, если он будет перемещаться по Пекину, находясь в базе опасных лиц.
Ответ получен: 7 минут.

Видео на английском, но там и без перевода все понятно, посмотрите это действительно интересно.

Китайцы, конечно, не считают систему совершенной: они хотят в ближайшие три года добавить ещё каких-то 400 миллионов камер. Чтобы был настоящий китайский масштаб: полмиллиарда камер в реальном времени мониторят 1,4 млрд человек. Ждём реакции Яровой.

По оценке Bloomberg , мировой рынок распознавания лиц вырастет с 4,05 млрд. долларов в 2017 году до 7,76 млрд. долларов США к 2022 году.

Как работает система распознавания лиц?

В принципе, система распознавания лиц может быть описана как процесс сопоставления лиц, попавших в объектив камеры с базой данных ранее сохраненных и идентифицированных изображений лиц эталонов.
По структурной реализации системы распознавания лиц можно выделить три распространенные схемы.

Наиболее распространенная схема реализации — IP-камера передает видеопоток на сервер, на сервере специализированное программное обеспечение для выполняет анализ видеопотока и сравнение полученных из видеопотока изображений лиц, с базой лиц эталонов.

Недостатками такой схемы будут, высокая нагрузка на сеть, высокая стоимость сервера, даже к самому мощному серверу можно подключить ограниченное количество IP-камер, т.е. чем больше система тем больше серверов.
Преимуществом является возможность использовать уже существующую систему видеонаблюдения.

В данном случае анализ изображения будет производится на самой камере, а на сервер будут передаваться обработанные метаданные.

Недостатки — нужны специальные камеры, выбор которых в данный момент крайне мал, стоимость камер выше чем обычных. Также в системах разных производителей будет по разному решаться вопрос хранения и размера базы данных распознанных лиц эталонов, а также вопросов взаимодействия софта на камере и софта на сервере.
Преимущества — подключение практически неограниченного количества камер к одному серверу.

В отличии от первых двух схем где используются IP-камеры, в данном случае камера встроена в устройство контроля доступа, которое кроме распознавания лица которое естественно происходит на устройстве, выполняет функции управления доступом как правило через турникет или электрозамок установленный на дверь. База данных лиц эталонов хранится на устройстве, и как правило уже не в виде фотоизображений.

Недостатки — как правило все такие устройства выпускаются для использования в помещениях.
Преимущества — низкая стоимость систем по сравнению с системами видеонаблюдения используемыми для распознавания лиц.

В любом случае успех реализации проектов по распознаванию лиц зависит от трех важных факторов:
• Алгоритм распознавания
• Базы данных распознанных лиц (эталонов)
• Быстродействие алгоритма

Технология распознавания лиц

Недостатки
Более высокие коэффициенты ошибок FAR и FRR по сравнению с 3D распознаванием лиц.

3D-распознавание лиц
3D распознавание (Three-dimensional face recognition - англ.) производится как правило по реконструированным трехмерным образам. Технология 3D распознавания лиц имеет более высокие качественные характеристики. Хотя конечно и она не является идеальной.

Существует несколько разнообразных технологиях 3D сканирования. Это могут быть лазерные сканеры с оценкой дальности от сканера до элементов поверхности объекта, специальные сканеры со структурированной подсветкой поверхности объекта и математической обработкой изгибов полос, либо это могут быть сканеры, обрабатывающие фотограмметрическим методом синхронные стереопары изображений лиц.

Одним из наиболее исследованных потребителями и экспертами 3D сканеров является знаменитый Face ID, от компании Apple. Опыт использования Face ID крайне интересен и показателен, потому что по сути это единственное устройство с технологией 3D распознавания лиц выпущенное на масс маркет, если конечно можно считать телефон за сотку устройством для масс маркета.

3D технология от Apple единственная в мире использует - вертикально-излучающие лазеры (VCSEL), по слухам суммарно потратив на разработку Face ID от 1,5 до 2 миллиардов долларов. Поставщиком VCSEL для Apple выступают две компании Finisar Corp (инвестиции Apple - 390 млн. долларов ) и Lumentum Holdings . И судя по тому что другие 3D технологии, не показывают такой эффективности как Face ID, разблокировка по лицу на смартфонах на Android, появится не скоро.

Естественно с задачами идентификации близнецов Face ID не справляется, хотя этого никто и не ожидал, но даже с близкими родственниками случаются фейлы .
Ну и скорее комичный момент, но по началу Face ID не различал азиатов , но проблему настолько быстро пофиксили, что Apple даже не успели вчинить ни одного иска за расизм.

Преимущества 3D
Большая точность и меньшее количество ошибок пока недостижимое для 2D систем распознавания лиц.

Недостатки 3D
Достаточно легко подделать для профессионалов
Даже Face ID несмотря на всю крутость был взломан вьетнамской компанией Bkav сразу после поступления в продажу. Маска была создана с помощью 3D принтера. Себестоимость создания маски всего $150. Создание маски достаточно сложно для обычного человека, и ваша мама вряд ли сможет это повторить, но для профессионалов это как два пальца об асфальт.

Не используйте 3D распознавания лиц для защиты от несанкционированного доступа к ноутбукам, смартфонам, помещениям с особым уровнем секретности, все они могут быть с легкостью взломаны профессионалами.

• 3D распознавание требует специальных камер для сканирования, которые в несколько раз дороже обычных камер видеонаблюдения которые используется в 2D распознавании.
• Отсутствие готовых баз данных идентифицированных лиц, по сравнению с 2D распознаванием
• Распознавание близнецов, остается сложной задачей для алгоритмов распознавания лиц. В среднем в мире рождается 13.1 близнецов на 1000 новорожденных , и эта цифра сильно колеблется в зависимости от географического региона.

Технология достаточно перспективная так как позволяет нивелировать болевые точки 2D-распознавания.

• Распознавания лиц в полной темноте и в условиях недостаточного освещения
• Макияж, прическа, борода, шляпа, очки — не являются проблемой для тепловизионных камер
• Позволяют распознавать близнецов

Можно выделить два направления, в которых ведется разработка:
• Идентификация по заранее созданным термограммам идентифицированных лиц. Здесь проблемы те же что и с 3D-распознавание, готовых баз данных эталонов нет, оборудование дорогое.
• Идентификация человека по изображениям полученным с тепловизионной камеры, а в качестве лиц эталонов используются база данных обычных двумерных изображений. Решается задача как вы наверное уже догадались использованием глубоких нейронных сетей.

Распознавание лиц по текстуре кожи и по тепловизионному изображению. работает, только в лаборатории, и то не идеально. Но мы внимательно наблюдаем, и если что сразу дадим вам знать.

Качество программного обеспечения

Вы выходите в прямой эфир у двери подъезда: старые камеры над домофонами в Москве теперь распознают лица в режиме онлайн, а полицейский получает Push-уведомление на свой смартфон, если в объектив попадает нужный ему человек.

The Village рассказывает полную историю революционной технологии, которую сначала подарили народу, а затем отняли у него, — и доходчиво объясняет, как работает этот механизм распознавания.

Дамир Нигматуллин

Текст: Кирилл Руков, Дамир Нигматуллин

Иллюстрации: Иван Анненков

Что мы наделали

Как устроен алгоритм: все, что вы хотели спросить

Откуда вообще возник хайп вокруг технологий распознавания? Разве у спецслужб их раньше не было? Я видел в сериалах.

Сериалы врут. На самом деле мир перевернулся только пять лет назад, благодаря британцу Джеффри Хинтону. Он привез на айтишный конкурс Imagenet в Стэнфорде свою программу анализа изображений. К лицам тогда это еще не имело отношения, задача конкурса была примитивнее: на 10 миллионах фотографий отличить стулья от кошек, мотоциклы от газонокосилок, бананы от слизней и так далее. Сможешь это — научишься различать и людей.

Нейросеть

— это математический алгоритм принятия решений. Нейросеть может анализировать любые образы — фотографии, музыку, текст, — а затем делать оценочный выбор: например, стоит ли машине ехать на красный, или какой человек изображен на снимке.

Функция распознавания лиц используется не только для подтверждения платежей и разблокировки iPhone . Этой технологией пользуются все, кому не лень — от агентов спецслужб до производителей умных устройств. Из-за этого часто возникают проблемы с утечкой личных данных, но обо всем по порядку.

Наши коллеги из CNET рассказали , что такое распознавание лиц и как оно работает, а мы адаптировали материал.

Что такое распознавание лиц?

Технология распознавания лиц — это вид биометрической аутентификации для подтверждения личности. В 1960-х годах ее разработал американский ученый Вудро Бледсоу на основе двумерных изображений. В то время приходилось вручную просматривать фото и вносить данные в компьютер. Сейчас это делает нейросеть со скоростью 400 фотографий в секунду.

Принцип распознавания по лицу схож с распознаванием по голосу или отпечатку пальца — механизм запоминает индивидуальные параметры для дальнейшей идентификации.

Как работает система распознавания лиц?

Система фиксирует изображение лица, а затем сравнивает оригинал с новым фото. Сейчас большинство механизмов работают с двумерными изображениями. На это есть две причины: во-первых, не все камеры воспринимают объем носа или глаза, а во-вторых, большинство справочных баз состоят из двумерных изображений — это фотографии из соцсетей или паспорта.

2D-распознавание использует параметры носа, рта и глаз для идентификации лица. Система измеряет их ширину и форму, а также расстояние между ними. Эти показатели преобразуются в цифровой код, который называется отпечатком лица.

Камеры, которые чувствуют глубину, могут дополнить отпечаток лица высотой носа и глубиной глаз. Устройства проецируют невидимые спектры света на поверхность и улавливают обратный сигнал с помощью специальных датчиков. Это позволяет точно измерить расстояние между разными точками лица.

В Face ID Apple использует 30 тысяч инфракрасных точек, которые сканируют даже самые мелкие черты внешности. Такой механизм обмануть практически невозможно, чего нельзя сказать про функцию распознавания лиц в смартфонах на Android. Ее удалось ввести в заблуждение с помощью искусственной головы.

Распознавание по текстуре кожи

Компания Identix разработала метод анализа текстуры кожи, который избавляет пользователя от недостатков стандартной технологии распознавания лиц.

Анализ текстуры кожи отличается тем, что механизм работает в гораздо меньшем масштабе — вместо расстояния между носом и глазами он измеряет расстояние между порами. Полученная информация преобразуется в цифровой код, который называется отпечатком кожи.

Этот метод так хорошо работает, что может определить разницу между близнецами. Сама Identix утверждает, что технология повышает точность распознавания на 25%.

Где используется система распознавания?

Распознавание лиц активно используется с конца 80-х годов. Тогда это было доступно только государственным структурам, но постепенно функция пришла в массы.

Facebook уже несколько лет внедряет систему распознавания, точно так же, как Google Photos и другие IT-гиганты. Полученную информацию сервисы используют для повышения удобства и показа таргетированной рекламы.

Механизм распознавания лиц используется в аэропортах, чтобы уменьшить очереди на паспортном контроле. А в 2020 году пройдут первые Олимпийские игры, в которых будет применяться функция распознавания лиц для обеспечения безопасности.

Чем опасно распознавание лиц?

Эксперты по безопасности предупреждают о множестве проблем, начиная со слежки на улице и заканчивая получением хакерами личной информации.

Самое неприятное, что камеры могут собирать информация без вашего ведома — в аэропортах, торговых центрах или других общественных местах. Но даже если вы узнаете об этом, то удалить свое фото из базы будет очень тяжело.

Сегодня система распознавания лиц используется далеко не всех сферах, но уже сейчас возникают проблемы с нарушением частного пространства и вмешательством в личную жизнь.

Многим не нравится такое пристальное внимание камер, если вы в их числе, советуем присмотреться к средствам защиты от алгоритмов для распознавания лиц.

Читайте также: