Найти по лицу человека: Найди профили человека в соцсетях по его фотографии. Аналог findface, аналог searchface.

Как найти человека по лицу на фото? — [ТОП] 2023

Шаг 1. Найдите фотографии нужного вам человека или домашнего животного —

1. Откройте страницу photos. google. com/people в браузере на компьютере.
2. Нажмите на нужное изображение, чтобы посмотреть связанные с ним фотографии.

Если уменьшенных изображений нет, это может происходить по одной из следующих причин:

• Функция группировки по лицам недоступна в вашей стране.
• Вы отключили эту функцию в настройках. Подробнее о том, как ее включить
• Не удалось создать ни одну группу по лицам.

Совет. Чтобы найти фотографии определенного человека, не выполняя поиск, нажмите Расширенный поиск Люди и домашние животные,

Как найти человека по фото в интернете?

Как найти ЧЕЛОВЕКА ПО ФОТОГРАФИИ ЛИЦА в 2021?

Существует множество причин, по которым вам может понадобиться найти кого-то по фотографии.

Иногда нужно проверить является ли человек, отправивший запрос в друзья, реальным или фейковым, или больше узнать о человеке, который пригласил вас на свидание.

Системы распознавания лиц вместе с камерами наблюдения и онлайн профилями позволяют находить людей и следить за каждым их шагом. С помощью обратного поиска изображений вы можете найти больше информации о ком угодно. Например, если вам нужно найти электронную почту человека, но она не упомянута на его странице, вы можете обнаружить ее на другом сайте, так как многие люди используют одну и ту же фотографию для своего профиля на разных социальных сетях.

Вот, несколько сервисов, которые помогут вам найти человека по фотографии. Как бесплатно найти человека по фотографии 1. Google Images Google попытается найти другие копии вашего изображения в Интернете, а также предоставит визуально похожие изображения.

• Это поможет определить, откуда фотография и возможно найти больше фотографий этого же человека.
• Вы можете искать из фотографий, сохраненных на компьютере, или используя URL изображения.
• Чтобы найти адрес изображения, щелкните правой кнопкой мышки и выберите «Копировать адрес изображения» -Чтобы сохранить изображение на компьютере, щелкните правой кнопкой мышки и выберите «Сохранить изображение».

Поиск очень просто выполнить: -Зайдите на images. google. com, нажмите на значок камеры, -Загрузите фотографию или вставьте URL фотографии и нажмите поиск. -Если вы используйте браузер Chrome, вы можете нажать правым кликом на фотографию и выбрать «Найти картинку (Google)», и вы увидите результаты в новой вкладке.2.

1. Яндекс Яндекс является одним из лучших систем обратного поиска изображений, распознавая лица, пейзажи и объекты.
2. Опирается он в значительной степени на пользовательский контент, например сайты туристических обзоров или социальные сети и сайты знакомств для получения достаточно точных результатов.
3. Зайдите на images.

yandex. com, затем выберите значок камеры справа. -Вы можете либо загрузить сохраненное изображение, либо ввести URL фотографии. -После того, как вы осуществили поиск, можно посмотреть «похожие картинки» и «еще похожие». Яндекс будет искать не только фотографии, похожие на ту, где есть лицо, но и другие фотографии того же человека при другом освещении, цветах фона и положении.

• В результате вы получите варианты размеров данного изображения, похожие картинки и сайты, где встречается ваше изображение.3.
• PicTriev Эта система идет на один шаг дальше в поиске похожих лиц.
• К сожалению сервис ограничен похожими знаменитостями.
• Вам нужно добавить URL или загрузить фотографию в формате JPG или JPEG размером не больше 200 KB, и поисковая система выдаст подходящую фотографию знаменитости, найденную в Интернете.

-PicTriev также позволяет сравнить похожесть двух лиц или определить принадлежат ли фото двух лиц одному человеку. Нажмите на значок измерительного прибора в верхней правой части, загрузите две фотографии, выберите похожесть (similarity) или идентичность (identity) и программа сделает вычисления.

Как пробить человека по фотографии?

Поиск человека по фото в Гугле — Если у тебя браузер Chrome (Хром), самый простой способ поискать фото в Гугле — нажать правой кнопкой мыши на фото и выбрать пункт Найти это изображение в Google. Есть сервис «Гугл Картинки», где можно искать человека по фото.

Сначала открой Гугл Картинки в новом окне (наша инструкция останется, на нее можно будет переключиться, чтобы читать дальше). Нажми на значок фотоаппарата — в поисковой строке. Нажми Загрузить файл и загрузи фотографию человека, которого хочешь поискать (или Указать ссылку и вставь ссылку на фото, если оно есть в интернете, затем нажми Поиск по картинке ). Гугл покажет все фото, которые он нашел. Нажимая на них, можно открыть сайты, где они находятся. Если это профиль в социальной сети, значит, ты нашел человека с этим фото. Скорее всего, там есть имя, фамилия, город и так далее. Если найдутся страницы нескольких людей, то можно подумать, кто у кого украл фото. Ну а если это сайт какого-то известного человека, то понятно, что исходное фото ненастоящее, липовое, и тот, кто его использует — фейк.

Если не получается, сделай так:

Просто открой Гугл на компьютере, ноутбуке или планшете (нужна полная версия, а не мобильная). Справа вверху нажми на Картинки — в поисковой строке должна появиться иконка фотоаппарата. Дальше — со 2-го пункта, как рассказано выше в нашей инструкции.

Как найти человека по фотографии в гугле?

Как включить или выключить группировку по лицам — Функцию группировки по лицам можно выключить. В результате будут удалены:

• группы по лицам в вашем аккаунте;
• модели лиц, на основе которых были созданы эти группы;
• добавленные вами ярлыки.

Подробнее о правилах хранения для группировок по лицам в Google Фото Как включить или выключить группировку по лицам

1. Откройте страницу photos. google. com/settings на компьютере.
2. В разделе «Группировать фото с похожими лицами» нажмите на значок «

В каком приложении можно найти человека по фото?

Сервис FindFace, разработанный для пользователей крупнейшей в России социальной сети «ВКонтакте», сможет отыскать в виртуальном пространстве любого человека всего по одной фотографии. В основу проекта легла технология распознавания лиц, созданная компанией N-Tech. Lab. FindFace позволяет найти человека, узнать открытую информацию и связаться с ним через аккаунт в социальной сети, причем для всего этого достаточно фотографии, сделанной мобильным телефоном. Плохое освещение или неудачный ракурс не помешают алгоритму оперативно отыскать нужного человека.

Сервис определяет человека на фото с точностью около 70%, при этом, если нужное лицо не было найдено, FindFace предлагает посмотреть на фото похожих людей, что делает его уникальным среди современных дейтинг-сервисов. Новый вид социального сервиса был разработан на основе технологии компании N-Tech. Lab, специализирующейся на решениях в области нейронных сетей.

Такие сети способны анализировать информацию и обучаться подобно человеку, но делают это намного быстрее. На поиск нужного файла в базе из 300 млн фотографий алгоритму N-Tech. Lab требуется меньше секунды. Это решение было признано лучшим на международном конкурсе The MegaFace Benchmark, организованном Вашингтонским университетом. Сейчас воспользоваться FindFace можно c помощью мобильных приложений для iOS и Android, а также через браузер. Все необходимые вычисления производятся на удаленных серверах, так что требования к гаджетам являются минимальными. Сервис позволяет не только найти нужного пользователя, но и отправлять ему сообщения, ставить лайки, просматривать фотографии и другую информацию.

Распознавание лиц при помощи Python и OpenCV

В этой статье мы разберемся, что такое распознавание лиц и чем оно отличается от определения лиц на изображении. Мы кратко рассмотрим теорию распознавания лиц, а затем перейдем к написанию кода. В конце этой статьи вы сможете создать свою собственную программу распознавания лиц на изображениях, а также в прямом эфире с веб-камеры.

Содержание

1. Обнаружение лиц
2. Распознавание лиц
3. Что такое OpenCV?
4. Распознавание лиц с использованием Python
   1. Извлечение признаков лица
   2. Распознавание лиц во время прямой трансляции веб-камеры
   3. Распознавание лиц на изображениях

Что такое обнаружение лиц?

Одной из основных задач компьютерного зрения является автоматическое обнаружение объекта без вмешательства человека. Например, определение человеческих лиц на изображении.

Лица людей отличаются друг от друга. Но в целом можно сказать, что всем им присущи определенные общие черты.

Существует много алгоритмов обнаружения лиц. Одним из старейших является алгоритм Виолы-Джонса. Он был предложен в 2001 году и применяется по сей день. Чуть позже мы тоже им воспользуемся. После прочтения данной статьи вы можете изучить его более подробно.

Обнаружение лиц обычно является первым шагом для решения более сложных задач, таких как распознавание лиц или верификация пользователя по лицу. Но оно может иметь и другие полезные применения.

Вероятно самым успешным использованием обнаружения лиц является фотосъемка. Когда вы фотографируете своих друзей, встроенный в вашу цифровую камеру алгоритм распознавания лиц определяет, где находятся их лица, и соответствующим образом регулирует фокус.

Что такое распознавание лиц?

Итак, в создании алгоритмов обнаружения лиц мы (люди) преуспели. А можно ли также распознавать, чьи это лица?

Распознавание лиц — это метод идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Существуют различные алгоритмы распознавания лиц, но их точность может различаться. Здесь мы собираемся описать распознавание лиц при помощи глубокого обучения.

Итак, давайте разберемся, как мы распознаем лица при помощи глубокого обучения. Для начала мы производим преобразование, или, иными словами, эмбеддинг (embedding), изображения лица в числовой вектор. Это также называется глубоким метрическим обучением.

Для облегчения понимания давайте разобьем весь процесс на три простых шага:

Обнаружение лиц

Наша первая задача — это обнаружение лиц на изображении или в видеопотоке. Далее, когда мы знаем точное местоположение или координаты лица, мы берем это лицо для дальнейшей обработки.

Извлечение признаков

Вырезав лицо из изображения, мы должны извлечь из него характерные черты. Для этого мы будем использовать процедуру под названием эмбеддинг.

Нейронная сеть принимает на вход изображение, а на выходе возвращает числовой вектор, характеризующий основные признаки данного лица. (Более подробно об этом рассказано, например, в нашей серии статей про сверточные нейронные сети — прим. переводчика). В машинном обучении данный вектор как раз и называется эмбеддингом.

Теперь давайте разберемся, как это помогает в распознавании лиц разных людей.

Во время обучения нейронная сеть учится выдавать близкие векторы для лиц, которые выглядят похожими друг на друга.

Например, если у вас есть несколько изображений вашего лица в разные моменты времени, то естественно, что некоторые черты лица могут меняться, но все же незначительно. Таким образом, векторы этих изображений будут очень близки в векторном пространстве. Чтобы получить общее представление об этом, взгляните на график:

Чтобы определять лица одного и того же человека, сеть будет учиться выводить векторы, находящиеся рядом в векторном пространстве. После обучения эти векторы трансформируются следующим образом:

Здесь мы не будем заниматься обучением подобной сети. Это требует значительных вычислительных мощностей и большого объема размеченных данных. Вместо этого мы используем уже предобученную Дэвисом Кингом нейронную сеть. Она обучалась приблизительно на 3000000 изображений. Эта сеть выдает вектор длиной 128 чисел, который и определяет основные черты лица.

Познакомившись с принципами работы подобных сетей, давайте посмотрим, как мы будем использовать такую сеть для наших собственных данных.

Мы передадим все наши изображения в эту предобученную сеть, получим соответствующие вектора (эмбеддинги) и затем сохраним их в файл для следующего шага.

[machinelearning_ad_block]

Сравнение лиц

Теперь, когда у нас есть вектор (эмбеддинг) для каждого лица из нашей базы данных, нам нужно научиться распознавать лица из новых изображений. Таким образом, нам нужно, как и раньше, вычислить вектор для нового лица, а затем сравнить его с уже имеющимися векторами. Мы сможем распознать лицо, если оно похоже на одно из лиц, уже имеющихся в нашей базе данных. Это означает, что их вектора будут расположены вблизи друг от друга, как показано на примере ниже:

Итак, мы передали в сеть две фотографии, одна Владимира Путина, другая Джорджа Буша. Для изображений Буша у нас были вектора (эмбеддинги), а для Путина ничего не было. Таким образом, когда мы сравнили эмбеддинг нового изображения Буша, он был близок с уже имеющимися векторам,и и мы распознали его. А вот изображений Путина в нашей базе не было, поэтому распознать его не удалось.

Что такое OpenCV?

В области искусственного интеллекта задачи компьютерного зрения — одни из самых интересных и сложных.

Компьютерное зрение работает как мост между компьютерным программным обеспечением и визуальной картиной вокруг нас. Оно дает ПО возможность понимать и изучать все видимое в окружающей среде.

Например, на основе цвета, размера и формы плода мы определяем разновидность определенного фрукта. Эта задача может быть очень проста для человеческого разума, однако в контексте компьютерного зрения все выглядит иначе.

Сначала мы собираем данные, затем выполняем определенные действия по их обработке, а потом многократно обучаем модель, как ей распознавать сорт фрукта по размеру, форме и цвету его плода.

В настоящее время существуют различные пакеты для выполнения задач машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения. И безусловно, модуль, отвечающий за компьютерное зрение, проработан лучше других.

OpenCV — это библиотека с открытым программным кодом. Она поддерживает различные языки программирования, например R и Python. Работать она может на многих платформах, в частности — на Windows, Linux и MacOS.

Основные преимущества OpenCV:

• имеет открытый программный код и абсолютно бесплатна
• написана на C/C++ и в сравнении с другими библиотеками работает быстрее
• не требует много памяти и хорошо работает при небольшом объеме RAM
• поддерживает большинство операционных систем, в том числе Windows, Linux и MacOS.

Установка

Здесь мы будем рассматривать установку OpenCV только для Python. Мы можем установить ее при помощи менеджеров pip или conda (в случае, если у нас установлен пакет Anaconda).

1. При помощи pip

При помощи pip процесс установки может быть выполнен с использованием следующей команды:

pip install opencv-python

2. Anaconda

Если вы используете Anaconda, то выполните следующую команду в окружении Anaconda:

conda install -c conda-forge opencv

Распознавание лиц с использованием Python

В этой части мы реализуем распознавание лиц при помощи Python и OpenCV. Для начала посмотрим, какие библиотеки нам потребуются и как их установить:

• OpenCV
• dlib
• Face_recognition

OpenCV — это библиотека обработки изображений и видео, которая используется для их анализа. Ее применяют для обнаружения лиц, считывания номерных знаков, редактирования фотографий, расширенного роботизированного зрения, оптического распознавания символов и многого другого.

Библиотека dlib, поддерживая Дэвисом Кингом, содержит реализацию глубокого метрического обучения. Мы ее будем использовать для конструирования векторов (эмбеддингов) изображений, играющих ключевую роль в процессе распознавания лиц.

Библиотека face_recognition, созданная Адамом Гейтгеем, включает в себя функции распознавания лиц dlib и является по сути надстройкой над ней. С ней очень легко работать, и мы будем ее использовать в нашем коде. Имейте ввиду, что ее нужно устанавливать после библиотеки dlib.

Для установки OpenCV наберите в командной строке:

pip install opencv-python

Мы перепробовали множество способов установки dlib под WIndows и простейший способ это сделать — при помощи Anaconda. Поэтому для начала установите Anaconda (вот здесь подробно рассказано, как это делается). Затем введите в терминале следующую команду:

conda install -c conda-forge dlib

Далее, для установки библиотеки face_recognition наберите в командной строке следующее:

pip install face_recognition

Теперь, когда все необходимые модули установлены, приступим к написанию кода. Нам нужно будет создать три файла.

Первый файл будет принимать датасет с изображениями и выдавать эмбеддинг для каждого лица. Эти эмбеддинги будут записываться во второй файл. В третьем файле мы будем сравнивать лица с уже существующими изображениями. А затем мы сделаем тоже самое в стриме с веб-камеры.

Извлечение признаков лица

Для начала вам нужно достать датасет с лицами или создать свой собственный. Главное, убедитесь, что все изображения находятся в папках, причем в каждой папке должны быть фотографии одного и того же человека.

Затем разместите датасет в вашей рабочей директории, то есть там, где выбудете создавать собственные файлы.

А вот сам код:

from imutils import paths
import face_recognition
import pickle
import cv2
import os
 
# в директории Images хранятся папки со всеми изображениями
imagePaths = list(paths.
  list_images('Images'))
knownEncodings = []
knownNames = []
# перебираем все папки с изображениями
for (i, imagePath) in enumerate(imagePaths):
    # извлекаем имя человека из названия папки
    name = imagePath.split(os.path.sep)[-2]
    # загружаем изображение и конвертируем его из BGR (OpenCV ordering)
    # в dlib ordering (RGB)
    image = cv2.imread(imagePath)
    rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    #используем библиотеку Face_recognition для обнаружения лиц
    boxes = face_recognition.face_locations(rgb,model='hog')
    # вычисляем эмбеддинги для каждого лица
    encodings = face_recognition.face_encodings(rgb, boxes)
    # loop over the encodings
    for encoding in encodings:
        knownEncodings.append(encoding)
        knownNames.append(name)
# сохраним эмбеддинги вместе с их именами в формате словаря
data = {"encodings": knownEncodings, "names": knownNames}
# для сохранения данных в файл используем метод pickle
f = open("face_enc", "wb")
f.write(pickle.dumps(data))
f.  close()

Сейчас мы сохранили все эмбеддинги в файл под названием face_enc. Теперь мы можем их использовать для распознавания лиц на изображениях или во время видеострима с веб-камеры.

Распознавание лиц во время прямой трансляции веб-камеры

Вот код для распознавания лиц из прямой трансляции веб-камеры:

import face_recognition
import imutils
import pickle
import time
import cv2
import os
 
# find path of xml file containing haarcascade file 
cascPathface = os.path.dirname(
 cv2.__file__) + "/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
# load the harcaascade in the cascade classifier
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPathface)
# load the known faces and embeddings saved in last file
data = pickle.loads(open('face_enc', "rb").read())
 
print("Streaming started")
video_capture = cv2. VideoCapture(0)
# loop over frames from the video file stream
while True:
    # grab the frame from the threaded video stream
    ret, frame = video_capture.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = faceCascade.detectMultiScale(gray,
                                         scaleFactor=1.1,
                                         minNeighbors=5,
                                         minSize=(60, 60),
                                         flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
 
    # convert the input frame from BGR to RGB 
    rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # the facial embeddings for face in input
    encodings = face_recognition.face_encodings(rgb)
    names = []
    # loop over the facial embeddings incase
    # we have multiple embeddings for multiple fcaes
    for encoding in encodings:
       # Compare encodings with encodings in data["encodings"]
       # Matches contain array with boolean values and True for the embeddings it matches closely
       # and False for rest
        matches = face_recognition. compare_faces(data["encodings"],
         encoding)
        # set name =inknown if no encoding matches
        name = "Unknown"
        # check to see if we have found a match
        if True in matches:
            #Find positions at which we get True and store them
            matchedIdxs = [i for (i, b) in enumerate(matches) if b]
            counts = {}
            # loop over the matched indexes and maintain a count for
            # each recognized face face
            for i in matchedIdxs:
                # Check the names at respective indexes we stored in matchedIdxs
                name = data["names"][i]
                # increase count for the name we got
                counts[name] = counts.get(name, 0) + 1
            # set name which has highest count
            name = max(counts, key=counts.get)
 
 
        # update the list of names
        names.append(name)
        # loop over the recognized faces
        for ((x, y, w, h), name) in zip(faces, names):
            # rescale the face coordinates
            # draw the predicted face name on the image
            cv2. rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, name, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
             0.75, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("Frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

В данном примере для обнаружения лиц использовался метод cv2.CascadeClassifier() из библиотеки OpenCV. Но вы с таким же успехом можете пользоваться и методом face_recognition.face_locations(), как мы уже делали в предыдущем примере.

Распознавание лиц на изображениях

Код для обнаружения и распознавания лиц на изображениях почти аналогичен тому, что вы видели выше. Убедитесь в этом сами:

import face_recognition
import imutils
import pickle
import time
import cv2
import os
 
# find path of xml file containing haarcascade file
cascPathface = os. path.dirname(
 cv2.__file__) + "/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
# load the harcaascade in the cascade classifier
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPathface)
# load the known faces and embeddings saved in last file
data = pickle.loads(open('face_enc', "rb").read())
# Find path to the image you want to detect face and pass it here
image = cv2.imread(Path-to-img)
rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# convert image to Greyscale for haarcascade
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(gray,
                                     scaleFactor=1.1,
                                     minNeighbors=5,
                                     minSize=(60, 60),
                                     flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
 
# the facial embeddings for face in input
encodings = face_recognition.face_encodings(rgb)
names = []
# loop over the facial embeddings incase
# we have multiple embeddings for multiple fcaes
for encoding in encodings:
    # Compare encodings with encodings in data["encodings"]
    # Matches contain array with boolean values and True for the embeddings it matches closely
    # and False for rest
    matches = face_recognition. compare_faces(data["encodings"],
    encoding)
    # set name =inknown if no encoding matches
    name = "Unknown"
    # check to see if we have found a match
    if True in matches:
        # Find positions at which we get True and store them
        matchedIdxs = [i for (i, b) in enumerate(matches) if b]
        counts = {}
        # loop over the matched indexes and maintain a count for
        # each recognized face face
        for i in matchedIdxs:
            # Check the names at respective indexes we stored in matchedIdxs
            name = data["names"][i]
            # increase count for the name we got
            counts[name] = counts.get(name, 0) + 1
            # set name which has highest count
            name = max(counts, key=counts.get)
 
 
        # update the list of names
        names.append(name)
        # loop over the recognized faces
        for ((x, y, w, h), name) in zip(faces, names):
            # rescale the face coordinates
            # draw the predicted face name on the image
            cv2. rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(image, name, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
             0.75, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("Frame", image)
    cv2.waitKey(0)

Результат:

На этом наша статья подошла к концу. Мы надеемся, что вы получили общее представление о задачах распознавания лиц и способах их решения.

Перевод статьи «Face Recognition with Python and OpenCV»

Face — Найти похожие — REST API (Azure Cognitive Services — Face)

Твиттер LinkedIn Фейсбук Эл. адрес

• Артикул

Служба:

Когнитивные сервисы — лицо

Версия API:

1,0

Запросить faceId лица для поиска похожих лиц из массива faceId, списка лиц или большого списка лиц. Массив faceId содержит лица, созданные Face — Detect With Url или Face — Detect With Stream, срок действия которых истечет во время, указанное faceIdTimeToLive после создания. FaceListId создается с помощью FaceList — Create, содержащего постоянные идентификаторы FaceId, срок действия которых не истекает. А «largeFaceListId» создается LargeFaceList — Create, содержащим persistedFaceId, срок действия которых также не истекает. В зависимости от ввода возвращаемый список похожих лиц содержит идентификаторы лиц или персистентные идентификаторы лиц, ранжированные по сходству.
Поиск похожих имеет два режима работы: «matchPerson» и «matchFace». «matchPerson» — это режим по умолчанию, в котором он пытается найти лица одного и того же человека, насколько это возможно, используя внутренние пороговые значения для одного и того же человека. Полезно найти другие фотографии известного человека. Обратите внимание, что пустой список будет возвращен, если ни одно лицо не преодолеет внутренние пороги. Режим «matchFace» игнорирует пороговые значения для одного и того же человека и в любом случае возвращает ранжированные похожие лица, даже если сходство низкое. Его можно использовать в таких случаях, как поиск лиц, похожих на знаменитостей.
‘RecognitionModel’, связанная с faceId лица запроса, должна быть такой же, как ‘recognitionModel’, используемая целевым массивом faceId, списком лиц или большим списком лиц.

 POST {Конечная точка}/face/v1.0/findsimilars 

Параметры URI

Имя	В	Обязательно	Тип	Описание
Конечная точка	путь	Истинный	нить	Поддерживаемые конечные точки Cognitive Services (протокол и имя хоста, например: https://westus.api.cognitive.microsoft.com).

Имя	Обязательно	Тип	Описание
Ocp-Apim-Subscription-Key	Истинный	нить

Тело запроса

Имя	Обязательно	Тип	Описание
идентификатор лица	Истинный	нить	FaceId запрашиваемого лица. Пользователю необходимо сначала вызвать Face-Detect, чтобы получить действительный идентификатор лица. Обратите внимание, что этот идентификатор лица не сохраняется и истечет во время, указанное в параметре faceIdTimeToLive, после вызова обнаружения 9.0003
идентификаторы лица		нить[]	Массив лиц-кандидатов. Все они создаются Face-Detect, и срок действия идентификаторов лиц истекает во время, указанное faceIdTimeToLive после вызова обнаружения. Количество faceId ограничено 1000. Параметры faceListId, largeFaceListId и faceIds не должны указываться одновременно.
FaceListId		нить	Существующий указанный пользователем уникальный список лиц-кандидатов, созданный в разделе Список лиц — Создать список лиц. Список лиц содержит набор постоянных идентификаторов FaceId, срок действия которых никогда не истечет. Параметры faceListId, largeFaceListId и faceIds не должны указываться одновременно.
большойFaceListId		нить	Существующий указанный пользователем уникальный список больших лиц-кандидатов, созданный в LargeFaceList — Create. Большой список лиц содержит набор постоянных идентификаторов FaceId, срок действия которых никогда не истечет. Параметры faceListId, largeFaceListId и faceIds не должны указываться одновременно.
maxNumOfCandidatesReturned		целое число	Возвращено количество наиболее похожих лиц. Допустимый диапазон: [1, 1000].
Режим		Найти Аналогично Подобрать Режим	Аналогичный режим поиска лица. Это может быть «matchPerson» или «matchFace».

Ответы

Имя	Тип	Описание
200 ОК	Аналог Лицо []	Успешный вызов возвращает массив наиболее похожих лиц, представленных в faceId, если входным параметром является faceIds, или persistedFaceId, если входным параметром является faceListId.
Другие коды состояния	APIError	Ошибка ответа.

Безопасность

Ключ подписки OCP-Apim

Тип: APIKey
В: заголовок

Примеры

Поиск похожих результатов пример

Образец запроса

• HTTP

 POST {конечная точка}/face/v1.0/findsimilars
{
  "faceId": "c5c24a82-6845-4031-9d5d-978df9175426",
  "largeFaceListId": "sample_list",
  "maxNumOfCandidatesReturned": 1,
  "режим": "matchPerson"
}
 

Пример ответа

Код состояния:

200

 [
  {
    "persistedFaceId": "015839fb-fbd9-4f79-ace9-7675fc2f1dd9",
    «уверенность»: 0,82
  }
] 

Определения

APIError	Информация об ошибке, возвращенная API
Ошибка	Тело ошибки.
Найти Аналогично Подобрать Режим	Аналогичный режим поиска лица. Это может быть «matchPerson» или «matchFace».
Найти Аналог Запрос	Тело запроса для поиска похожей операции.
Аналог Лицо	Тело ответа для операции поиска похожего лица.

APIError

Информация об ошибке, возвращаемая API

Имя	Тип	Описание
ошибка	Ошибка	Тело ошибки.

Ошибка

Тело ошибки.

Имя	Тип	Описание
код	нить
сообщение	нить

FindSimilarMatchMode

Режим поиска похожих лиц. Это может быть «matchPerson» или «matchFace».

Имя	Тип	Описание
matchFace	нить
matchPerson	нить

FindSimilarRequest

Тело запроса для поиска похожей операции.

Имя	Тип	Значение по умолчанию	Описание
идентификатор лица	нить		FaceId запрашиваемого лица. Пользователю необходимо сначала вызвать Face-Detect, чтобы получить действительный идентификатор лица. Обратите внимание, что этот идентификатор лица не сохраняется и истечет во время, указанное в параметре faceIdTimeToLive, после вызова обнаружения 9.0003
идентификаторы лица	нить[]		Массив лиц-кандидатов. Все они создаются Face-Detect, и срок действия идентификаторов лиц истекает во время, указанное faceIdTimeToLive после вызова обнаружения. Количество faceId ограничено 1000. Параметры faceListId, largeFaceListId и faceIds не должны указываться одновременно.
FaceListId	нить		Существующий указанный пользователем уникальный список лиц-кандидатов, созданный в разделе Список лиц — Создать список лиц. Список лиц содержит набор постоянных идентификаторов FaceId, срок действия которых никогда не истечет. Параметры faceListId, largeFaceListId и faceIds не должны указываться одновременно.
большойFaceListId	нить		Существующий указанный пользователем уникальный список больших лиц-кандидатов, созданный в LargeFaceList — Create. Большой список лиц содержит набор постоянных идентификаторов FaceId, срок действия которых никогда не истечет. Параметры faceListId, largeFaceListId и faceIds не должны указываться одновременно.
maxNumOfCandidatesReturned	целое число	20	Возвращено количество наиболее похожих лиц. Допустимый диапазон: [1, 1000].
Режим	Найти Аналогично Подобрать Режим	matchPerson	Аналогичный режим поиска лица. Это может быть «matchPerson» или «matchFace».

SimilarFace

Текст ответа для операции поиска похожего лица.

Имя	Тип	Описание
уверенность	количество	Достоверность подобия лица-кандидата. Чем выше достоверность, тем больше сходства. Диапазон между [0,1].
идентификатор лица	нить	FaceId лица-кандидата при поиске по faceIds. FaceId создается Face-Detect и истекает во время, указанное faceIdTimeToLive после вызова обнаружения
постоянныйFaceId	нить	PersistedFaceId лица-кандидата при поиске по faceListId. persistedFaceId в списке лиц сохраняется и не истечет. Как показано ниже в ответе

UNSW Face Test

UNSW Face Test веб-шаблоны скачать бесплатно

---

Часто ли вы узнаете людей, которые понятия не имеют, кто вы? Узнаете этих пиксельных людей? Если это так, вы можете быть небольшой частью населения с исключительными способностями к распознаванию лиц.

---

Узнать больше:

• Суперраспознаватели
• О тесте

Большинство из нас очень хорошо распознают лица людей, которых мы хорошо знаем   —   некоторые могут даже идентифицировать людей с пикселями выше (ответы: Мишель Обама, Джордж Клуни, Эллен Дедженерес).

Напротив, сопоставление незнакомых лиц может быть удивительно сложным, даже при оптимальных условиях. Это проблематично, потому что многие важные задачи зависят от этого самого навыка  — например, сопоставление путешественника с его паспортом или изображение с камеры видеонаблюдения с полицейским снимком.

Однако небольшое меньшинство людей демонстрирует превосходные способности распознавания как знакомых, так и незнакомых лиц. Эти люди классифицируются как «суперраспознающие».

Мы разработали очень сложный веб-тест на способность распознавать лица, чтобы попытаться идентифицировать людей с превосходными способностями к распознаванию лиц.

Наш тест сложен, потому что он требует, чтобы люди узнавали лица, несмотря на существенные изменения внешности от одной встречи к другой, вызванные, например, разницей в возрасте, позой, освещением и выражением лица.

После того, как вы прошли тест, вы можете сравнить свои результаты с другими участниками, которые уже прошли тест.

Выбирайте из большого набора готовых блоков — полноэкранное вступление, загрузочная карусель, слайдер, адаптивная галерея изображений с параллаксной прокруткой, липкий заголовок и многое другое.

Выбирайте из большого набора готовых блоков — полноэкранное вступление, загрузочная карусель, слайдер, адаптивная галерея изображений с параллаксной прокруткой, липкий заголовок и многое другое.

Выбирайте из большого набора готовых блоков — полноэкранное вступление, загрузочная карусель, слайдер, адаптивная галерея изображений с параллаксной прокруткой, липкий заголовок и многое другое.

Никаких специальных действий не требуется, все сайты, которые вы создаете с помощью Mobirise, оптимизированы для мобильных устройств. Вам не нужно создавать специальную мобильную версию вашего сайта, она адаптируется автоматически.

Никаких специальных действий не требуется, все сайты, которые вы создаете с помощью Mobirise, оптимизированы для мобильных устройств. Вам не нужно создавать специальную мобильную версию вашего сайта, она адаптируется автоматически.

Никаких специальных действий не требуется, все сайты, которые вы создаете с помощью Mobirise, оптимизированы для мобильных устройств. Вам не нужно создавать специальную мобильную версию вашего сайта, она адаптируется автоматически.

Сократите время разработки с помощью конструктора веб-сайтов с помощью перетаскивания. Размещайте блоки на странице, редактируйте содержимое и публикуйте — никаких технических навыков не требуется.

Сократите время разработки с помощью конструктора веб-сайтов с помощью перетаскивания. Размещайте блоки на странице, редактируйте содержимое и публикуйте — никаких технических навыков не требуется.

Сократите время разработки с помощью конструктора веб-сайтов с помощью перетаскивания. Размещайте блоки на странице, редактируйте содержимое и публикуйте — никаких технических навыков не требуется.

Выбирайте из большого набора готовых блоков — полноэкранное вступление, загрузочная карусель, слайдер, адаптивная галерея изображений с параллаксной прокруткой, липкий заголовок и многое другое.