Поиск лица: Поиск человека по фото онлайн бесплатно: 18 способов поиска

Содержание

Первый шаг к пониманию изменения лица AI: поиск лица

Некоторое время назад,

AI меняй лицоВы следили за этой новостью?


Речь идет о блоггере, который заменил лицо Чжу Иня в издании «Легенда о героях Кондора» в 1994 году на лице Ян Ми. Это видео было снято с полки из-за проблем с авторским правом, но вы можете взглянуть на сравнение изображений, чтобы почувствовать эффект «движущихся цветов и соединяющих деревьев»

Достаточно ли быть подделкой? Такое видео может быть достигнуто с помощью программного обеспечения для моделирования видео в реальном времени, Face2Face, путем ввода видео говорящего лица в программное обеспечение, генерации соответствующей модели лица с помощью алгоритма и применения этой модели для создания DeepFakes. Самое страшное, что этот реалистичный эффект выглядит совершенно нетрадиционно.

Давайте посмотрим на принцип изменения лица AI:

Обнаружение лица → Многоликие области используются для определения ключевых точек лица соответственно → Сегментация области лица → Линейное слияние изображений

Следуя этой идее, мы видим, что наиболее важной частью изменения лица AI является распознавание лица. Чтобы выполнить распознавание лица, он должен пройти несколько процессов:

Обнаружение Лица → Выравнивание лица→ Извлечение кодов объектов→ Сравнение кодировки

Обнаружение лица:Это чтобы определить положение лица на картинке.

Выравнивание лица:Он основан на положении пяти характерных точек на лице (два глаза, два угла рта, нос), чтобы масштабировать лицо до определенного размера.

Извлечь коды функций:Код объекта лица извлекается путем обучения модели распознавания лиц.

Сравнение кодировки:Сравните кодировку лица с кодировкой в ​​библиотеке кодирования, чтобы получить расстояние или сходство.

01

Первый шаг для достижения изменения лица AI

Далее используется модель MTCNN на основе Tensorflow для обнаружения лица и выравнивания лица, а также модель Insightface на основе Mxnet для генерации кодов объектов.

На рисунке показан общий дизайн архитектуры поиска лица:

Сначала мы загрузим исходный код Insightface и его обученные файлы моделей. На основе этого исходного кода

Мы разрабатываем программу API, которая вызывает модель для определения лица, выравнивания лица и генерации кодов объектов, а затем выполняет функции сохранения лица и поиска лица.

Программа в основном использует Flask для разработки API и Annoy для поиска векторных объектов лица. При развертывании используйте контейнер Docker для развертывания среды Python, позвольте программе API работать в контейнере Docker и используйте Gunicorn для запуска программы Flask.

Кроме того, используйте Nginx для развертывания сервера изображений для отображения внешнего интерфейса, который также работает в контейнере Docker. Наконец, мы предоставляем простую веб-страницу, которая позволяет пользователям выполнять операции складирования и поиска (вызывая API-интерфейс хранилища и поиска внутреннего интерфейса).

Окончательная веб-страница отображается следующим образом:

02

Реализация поиска лиц

Прежде всего, у вас должна быть среда Linux, вы можете создать среду Ubuntu 16.04 через VMware, iso-файл — это ubuntu-16.04.5-desktop-amd64.iso.

Учитывая, что всем удобно следовать этому примеру и что у вас может не быть среды графического процессора, я использую процессор для следующей среды сборки.

1. Клонируйте проект и измените соответствующий исходный код

cd /opt
git clone https://github.com/deepinsight/insightface.git

Вставьте / opt / insightface / src / api / face_model line 61

self.model.ctx = mx.gpu(args.gpu)

к

self.model.ctx = mx.cpu()

Линия 34

for idx in xrange(data.shape[0]):

Для того, чтобы:

for idx in range(data.shape[0]):

Загрузите файл модели, обученный автором.

Извлеките файл модели в / opt / insightface / models, структура каталогов выглядит следующим образом:


2. Напишите программу хранения лица и поиска API

Здесь мы используем обученный файл модели и используем Flask для написания API для хранения и поиска кодировки лицевых элементов. Мы храним сохраненные коды объектов в массиве в программе.

Сначала мы создадим каталог для хранения изображений и поиска изображений.

Затем закодируйте программу API и создайте файл app_flask.py в / opt / insightface / src / api.

Смотрите код Github для деталей.

3. Установите Docker

Чтобы установить программное обеспечение, я обычно захожу на официальный сайт, чтобы получить инструкции по установке, чтобы я мог сделать несколько обходных путей в процессе установки.

4. Создайте образ сервера изображений Docker Nginx

Мы хотим создать систему поиска лиц. На передней странице нам нужно загрузить изображение, а затем нажать кнопку «Поиск», чтобы отобразить 6 лучших изображений с наибольшим сходством в библиотеке лиц на странице, поэтому нам нужно использовать сервер изображений. Используйте URL для отображения изображения.

Сначала нам нужно создать корневой каталог изображений.

mkdir /opt/images

Затем используйте Docker, чтобы вытянуть изображение Nginx.

Затем мы можем запустить контейнер:

docker run --name image-server -itd -p 8082:8080  -v /opt/insightface/src/api/conf/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf  -v /opt/images:/opt/images nginx

Посетите http://192.168.247.128:8082/ через браузер

5. Постройте изображение Docker Insightface

Давайте создадим наше изображение Insightface из базового изображения Python: 3.5

docker pull python:3.5

Затем мы используем Dockerfile для создания образа Insightface, в основном для установки среды библиотеки Python, такой как Tensorflow, Mxnet.

Наконец, давайте поместим 5 фотографий Ляна Цзинру и 1 фотографию Чэнь Уйсяня подряд, а затем используем шестое фото Лян Цзинру для поиска.

Наконец, приведенный выше текст не является полным, напомните всем, еслиЕсли у вас есть среда Gpu, вы можете использовать Gpu для вывода модели. Я использую пользователя root для вышеуказанных операций. Код, упомянутый в этой статье, был загружен на мой Github.

Отсканируйте QR-код ниже, чтобы просмотреть полный текст

Получить исходный адрес Github

Начните практику смены лица ИИ

Нажмите, чтобы прочитать исходный текст, перейти непосредственно к исходному тексту и приступить к операции изменения лица AI!

Поиск по судебным делам | Официальный портал судов общей юрисдикции города Москвы

Судья

 Абалакин А.Р.Аббазов И.З.Абрамова А.Ю.Абрамова Е.Д.Аванесова Г.А.Авдотьина А.А.Аверчева Н.М.Аверченко Е.П.Аверьянова И.Е.Агамов В.Д.Аганина В.В.Агафонова Г.А.Айнетдинова И.Р.Аканова М.В.Аккуратова И.В.Акопян Г.Ж.Акульшина Т.В.Александренко И.М.Александрова М.В.Александрова С.А.Александрова С.Ю.Алексеев Н.А.Алныкина О.Ю.Альцев Н.В.Амплеева Л.А.Анашкин А.А.Андреева О.В.Андреева Т.Е.Андреянова М.С.Андриясова А.С.Андроник А.В.Андрюхин А.Н.Антипова А.В.Антонова Н.В.Арбузова О.В.Арзамасцева А.Н.Аринкина Н.Л.Армяшина Е.А.Арнаут Д.Ю.Арсеньева М.Н.Артеменко Э.С.Артемкина Л.И.Артемов С.А.Артемонова Д.А.Арычкина Е.А.Асауленко Д.В.Астафьева Е.А.Астахова Е.С.Астахова Т.Ю.Астахов С.Н.Афанасьева И.И.Афанасьева Н.П.Ачамович И.В.Ашурова О.А.Бабенкова Т.Л.Бабенко О.И.Бабинова Е.Д.Багринцева Н.Ю.Багрова О.А.Бадова О.А.Бадрак Е.Е.Базарова В.А.Базаров С.Н.Базькова Е.М.Баконина И.Ю.Банник А.Е.Бараковская Т.Е.Бараксанов И.В.Баранова Н.С.Басихина Т.В.Басыров И.И.Баталова И.С.Баукин С.М.Бахвалов А.В.Бахвалова Л.А.Беднякова В.В.Безлепкина О.А.Бекетова С.Ю.Белицкий В.А.Белкина В.А.Белова О.А.Белоусова И.М.Бельченко И.В.Беляков А.А.Белянкова Е.А.Бесперстова О.В.Бехтерева Н.В.Бирюкова С.Н.Бобков А.В.Богачев С.В.Боднарь В.В.Боева Н.А.Бойкова А.А.Болотникова А.И.Большакова Н.А.Бондарева Н.А.Бондаренкова И.В.Бондаренко Э.Н.Борисенкова Н.В.Борискина А.В.Борисова К.П.Борисова С.В.Борисов Е.В.Боронина Е.В.Бочарова В.Г.Брехова С.И.Бубчикова М.В.Бугынин Г.Г.Будигин Д.В.Бузунова Г.Н.Булаева Л.А.Булгакова Е.М.Булучевская Е.А.Булычева Н.В.Бунина М.Ю.Буренина О.Н.Бутарева Е.В.Буторина М.А.Быковская О.Н.Бычков А.В.Вавилова Е.В.Ванина Э.С.Ваньянц Л.Г.Варанкина Ю.С.Васильев А.А.Васильев А.В.Васильев А.Г.Васильева Е.В.Васильева Н.А.Васильева Н.В.Васильев Б.И.Васин А.А.Васина А.В.Васина М.А.Васюченко Т.М.Вахитова Р.Р.Вахмистрова И.Ю.Вересов М.О.Веретенников А.В.Верещагина Е.И.Вершинин П.В.Вингерт В.Л.Винедиктова Л.М.Виноградова Е.Б.Виноградова Е.Н.Виноградова Л.Е.Виноградова Н.Ю.Винокурова Е.В.Вишнякова Н.Е.Войцехович Н.В.Волков А.А.Володихина Е.В.Воробьева Л.А.Воробьева С.Е.Воронин А.В.Воронина Л.И.Воронкова Л.П.Воронов В.В.Вырышева И.В.Вьюгова Н.М.Гайдар О.Ю.Галимова А.Г.Галиуллин И.З.Галиханова Е.Н.Галкин С.А.Гапушина И.Ю.Гарбар Л.В.Гасанбекова Л.Г.Гимадутдинова Л.Р.Глух В.Н.Глухов А.В.Глущенко О.В.Голованов В.М.Головацкая А.А.Голубкова А.А.Голянина Ю.А.Гончар Г.Е.Гончарова В.И.Горбулина И.Б.Гордеева Н.С.Гордеев Д.С.Горнова М.В.Городилов А.Д.Городницкая Е.А.Горохова Е.А.Горькова И.Ю.Горюнова О.И.Гостюжева И.А.Готовцева И.А.Графова Г.А.Грибова М.В.Грицких Е.А.Гришина Е.М.Гришин Д.А.Гришин Д.В.Грудинский П.Н.Груздев С.В.Грязнова А.Н.Гудошникова Е.А.Гуляева Е.И.Гуров А.А.Гусакова Д.В.Гусева И.В.Гусева О.Г.Гуторова О.Б.Гученкова Е.А.Давыдова И.Н.Дадашова Л.А.Данилина Е.А.Данилина М.Н.Данилкин В.Н.Данильчик Ю.С.Даулетбаева К.К.Деваева И.Ю.Дементьева Е.И.Демидова Э.Э.Демочкина О.В.Денисова М.С.Детишин В.П.Дёмина Е.А.Дзис М.И.Дмитриев А.Н.Довженко М.А.Додонова Т.С.Долгашов П.В.Долгополов Д.В.Донковцева Э.С.Дорохина Е.М.Досаева Г.С.Дроздова О.В.Дронова Ю.П.Дубинская В.К.Дубков К.Ю.Дударь Н.Н.Дудкин А.Ю.Духновская З.А.Душкина А.А.Дымпилова С.Н.Дьячкова В.А.Егорова А.Р.Егорова О.А.Егорова Ю.Г.Ежеленко Ю.А.Ежова Е.А.Езерская Ж.А.Еленчук М.С.Елисеева В.А.Емельянова М.А.Еремеев И.В.Еремина Ю.О.Ермакова Е.В.Ермилова В.В.Ермишина И.А.Ерохина Т.Н.Ершова А.Н.Ершов В.В.Ефимова И.Е.Ефремова Н.И.Ефремов С.А.Жданова А.В.Жданюк Е.В.Жедачевская И.Н.Жигалева Е.Б.Жигалина И.В.Жигалова Н.И.Жилкина Т.Г.Жогова Т.А.Жолудова Т.В.Жребец Т.Е.Жукова Н.Ю.Жукова О.В.Журавлева Е.Л.Журавлева Н.В.Журавлева Т.Н.Заборовская С.И.Завьялова С.И.Задорожная З.А.Задорожный Д.В.Зайцева Е.Г.Зайцев Р.Е.Замашнюк А.Н.Занина В.И.Заскалько О.В.Затомская О.Ю.Захарова Е.А.Захарова О.Н.Захарова Т.Р.Захарченко И.А.Захарчук С.И.Звягин Е.А.Зельдина О.В.Зенгер Ю.И.Зенина Л.С.Зенкина В.Л.Зиньковская Л.А.Зиняков Д.Н.Зозуля Д.В.Зорина И.В.Зотова Е.Г.Зотько А.Р.Зубова И.А.Зыбелева Т.Д.Ивакина Н.И.Иванова Е.А.Иванова М.А.Иванова О.А.Иванова О.М.Иванова О.С.Иванов В.В.Иванов Д.А.Иванов Д.М.Иванов С.А.Иванютина Р.А.Ивахова Е.В.Ивлева Е.В.Ивченко М.Н.Игнатьева Е.Ю.Игнатьева М.А.Игонина О.Л.Изотова Е.В.Изотова Т.Ю.Ильин А.В.Ильина З.М.Ильинская Т.А.Ильичева Е.И.Исаева Я.В.Исаков Д.В.Исюк И.В.Ишмуратова Л.Ю.Кабанова Н.А.Кавешников А.А.Казакова О.А.Казаков М.Ю.Казан Е.В.Казанцев О.А.Калашникова М.В.Калашникова Н.С.Калинина Н.П.Калинина Т.В.Калмыкова А.В.Калюжная Л.Г.Канева Е.В.Каракешишева Е.Н.Карачарова Т.А.Каргальцев А.И.Каржавина Н.С.Каркина Ю.В.Кармашев В.В.Карпова А.И.Карпов А.Г.Кац Ю.А.Кашина Е.В.Каширин С.В.Кененов А.А.Киприянов А.В.Киреев А.И.Кириченко К.Е.Кирпикова Н.С.Кирьянен Э.Д.Кирюхина М.В.Киселева Н.А.Киселёва Н.А.Киселькова О.Ю.Кислякова Т.С.Китаева И.В.Клейн И.М.Клименко О.М.Климова С.В.Клинцова И.В.Клочков М.А.Клюева А.И.Князев А.А.Кобыленкова А.И.Ковалевская А.Б.Ковалевский Ю.Ю.Козина Т.Ю.Козлова А.С.Козлова Е.В.Козлов И.П.Колесникова Н.П.Колесниченко О.А.Колмакова М.А.Колмогоров Ю.А.Колмыкова И.Б.Колосова С.И.Комаров П.Д.Комиссаров Е.В.Комлева Ю.В.Конева С.И.Корнилова А.С.Коробченко Е.С.Королева А.А.Королева Е.Е.Королева О.М.Королева С.Ю.Коротков А.Г.Короткова Е.С.Коротова Е.Г.Кострюкова К.П.Костырев А.М.Костюков А.В.Костюнина Л.Ю.Котенева В.В.Котова М.Н.Кочетыгова Ю.В.Кочнева А.Н.Крапчетова О.В.Красавина И.А.Красова И.В.Криворучко А.В.Кротков Д.С.Кругликова А.В.Круглова М.Е.Крутовская Л.А.Крылова А.А.Крылова А.С.Крылова О.К.Ксенофонтова О.А.Кудрявцева М.В.Кудряшова И.С.Кудряшова М.А.Кузнецов А.А.Кузнецова Е.А.Кузнецова Н.А.Кузнецова С.А.Кузнецов В.С.Кузьмичев А.Н.Куленёва Е.Ю.Кулешов В.А.Куликова Е.В.Куликова (Смыкова) И.В.Куличев Р.Б.Куприянова Е.Л.Купчин В.С.Курбанов Д.Р.Курносова О.А.Куропов А.Н.Курциньш С.Э.Курышева Н.С.Кучерявенко А.А.Кучина Н.С.Лаврова Е.Л.Лаврушкина Т.В.Лагунова О.Ю.Лактюшин В.А.Ланина Л.Е.Ланин Н.А.Лапин В.М.Ларин А.А.Ларина Н.Г.Ларкина М.А.Латышева О.А.Лашков А.Н.Лебедева В.Г.Лебедева Е.Г.Лебедева И.Е.Лебедев Ю.В.Левашова О.В.Левашова (савушкина) В.Е.Левченко М.К.Леденева Е.В.Лекомцева Ю.Б.Лемагина И.Б.Ленская Е.А.Леонова М.Н.Леонова С.В.Ливенцева Е.В.Липкина О.А.Лисовицкий С.П.Литвиненко Е.В.Литвиненко Ю.В.Лифанова Н.В.Ловчев В.А.Ломазов С.Б.Ломанова М.В.Лопаткина А.С.Лоскутова А.Е.Лось Л.Г.Лукашин И.А.Лукина Е.А.Лукьяненко О.А.Лукьянченко В.В.Лунина Н.Н.Лутов А.В.Лутохина Р.А.Луценко В.И.Лысенко А.Н.Лысенко С.В.Львова Ю.И.Ляпина В.М.Магжанова Э.А.Мазуров Н.А.Майорова А.В.Макаренков Д.В.Макляк М.А.Максимова Е.А.Максимова Е.Н.Максимов М.К.Максимовских Н.Ю.Малыхина Н.В.Мальцев П.В.Мамаева Е.Ю.Манеркина Ю.Н.Мариненко А.И.Мариненко К.А.Мартыненко А.А.Мартынова Л.Т.Марченко Е.В.Масленникова Л.В.Маслов А.В.Матета А.И.Матлина Г.А.Матухно О.Г.Мелехин П.В.Мельникова Л.В.Менделеева О.А.Меньшова О.А.Мерзляков Д.С.Меркулов А.А.Меркушова А.С.Милых М.В.Минин С.Ю.Миронова А.А.Миронова А.Н.Мисюра С.Л.Михайлова Е.С.Михайлова И.А.Михайлова Р.Б.Михайловская М.А.Михалева Т.Д.Мищенко Д.И.Мищенко О.А.Модестова-Хорст С.В.Моисеева Т.В.Моисеев В.А.Молитвина Т.А.Молодцова Е.В.Молчанов А.В.Монекин Д.И.Моргасов М.М.Мордвина Ю.С.Морозова Д.Х.Морозова Л.А.Морозова Н.В.Морозов М.В.Москаленко М.С.Московский С.Г.Моторин А.В.Мохов А.В.Мошечков А.И.Мрыхина О.В.Музыченко О.А.Мусимович М.В.Муссакаев Х.И.Мухортых Е.Н.Мушникова Н.Е.Мызникова Н.В.Наделяева Е.И.Назаренко А.П.Назарова Е.Ю.Назарова Н.Н.Найденов Е.М.Налимова Т.Л.Начинкина Т.П.Невейкина Н.Е.Неверова Т.В.Неверова Ю.А.Невзорова М.В.Неделина О.А.Некряч А.А.Неменок Н.П.Ненашева С.А.Неретина Е.Н.Нестеренко Г.А.Неудахин Д.В.Никитина Е.А.Никитина Е.В.Никитин В.Ф.Никитин М.В.Никиточкина З.В.Никишина(4) Н.В.Никишина Н.В.Николаева Е.С.Николенко Л.И.Новикова Е.А.Новикова О.А.Новикова О.Е.Новиков В.А.Новиков В.Н.Новичкова Ю.В.Ноздрачева Т.И.Оганова Э.Ю.Окунева Ю.С.Оленев В.Н.Олихвер Н.И.Олюнина М.В.Орехова А.Ю.Орешкина И.В.Орлова Е.С.Орлова З.П.Орлова М.Е.Орловцева Е.Ю.Орлянская И.А.Осипова А.М.Осипова Я.Г.Островский А.В.Откин М.К.Павленко М.И.Павлов А.В.Павлова В.А.Павлова И.П.Павлова Я.С.Пазухина Е.Ю.Панкова О.В.Панковец О.В.Панова К.К.Пантыкина О.В.Пархоменко Ж.В.Пасикун К.Н.Патык М.Ю.Пахмутова К.В.Пахомова Е.П.Пашевич И.И.Перепелкова Т.Г.Перепечина Е.В.Перова Т.В.Петренко М.А.Петрова А.Г.Петрова В.И.Петручак Р.К.Петухова Л.А.Петухов Д.В.Пивоварова Я.Г.Пильганова В.М.Пинина О.В.Пинтелина И.С.Пирогова Е.С.Плаксина О.А.Плахута Н.С.Подмаркова Е.В.Подопригора К.А.Подопригоров С.Г.Полковников С.В.Полунина Л.А.Полыга В.А.Полякова А.Г.Полякова Л.Ф.Пономарев А.Н.Пономарева Н.А.Попова З.Н.Попов Б.Е.Поспелова Е.В.Потапенко С.В.Потапов А.А.Потехина Е.В.Похилько К.А.Приданникова Н.В.Примак В.Г.Притула Ю.В.Прокофьева Т.М.Пронина И.А.Пронякин Д.А.Прохорова С.М.Пугачева Д.К.Пучков А.А.Пшеницина Г.Ю.Рагимова С.Э.Разгулова Т.Л.Расновский А.В.Расторгуева Н.С.Рахматов Ю.А.Рачина К.А.Репникова Н.В.Рогова Л.М.Родина Т.В.Родникова У.А.Рождественская О.П.Рожков А.В.Рольгейзер В.Э.Рольгейзер О.В.Романова В.А.Романова С.В.Романовская А.А.Романцова Т.А.Ротанова Е.К.Рощин О.Л.Рубцова Н.В.Рудакова Ю.Г.Румянцева Е.А.Русинович Н.А.Рыбак А.Е.Рыбина Н.М.Рыжова А.В.Рысенков Д.А.Рябова Е.В.Рябцев С.А.Савельева Е.В.Савостьянова Е.Б.Савостьянов С.В.Сакович Т.М.Сакович Т.Н.Сало М.В.Салтыкова Л.В.Сальков А.О.Сальникова Д.А.Сальникова М.Л.Самойлова И.С.Самороковская Н.В.Самохвалова С.Л.Самохина Н.А.Сапенская Н.М.Сапрыкина Е.Ю.Сатьянова Т.В.Сафина Ю.Р.Сафьян Е.И.Свиренко О.В.Севалкин А.А.Севастьянова Н.Ю.Севостьянова С.В.Седых Е.А.Седышев А.Г.Селиверстова А.А.Селиверстов С.В.Селина М.Е.Семенова Н.А.Семёнова Л.В.Семина О.Н.Семченко А.В.Сергеева О.В.Серебряков А.В.Серкина Н.Е.Серов М.А.Сибул Ж.А.Сизинцева М.В.Симагина Н.Д.Симаров А.В.Симонова Е.А.Синельникова О.В.Синицина И.О.Синицына И.В.Сиратегян В.К.Сисина Н.В.Скащенко Ю.М.Скобинова А.В.Скулина Ю.А.Слюзова Е.Н.Смагин Д.В.Смелянская Н.П.Смирнова М.В.Смирнова М.М.Смирнова Ю.А.Смолина Ю.М.Смолкина Л.М.Смолова Н.Л.Соболева М.А.Соболь О.А.Сокова А.О.Соколова Е.М.Соколова Е.Т.Соколова Т.В.Соколовский М.Б.Соленая Т.В.Соловьева Г.В.Соловьева Н.Б.Солодкова Н.В.Соломатина О.В.Солопова О.Н.Спицына С.С.Ставич В.В.Старикова Е.В.Старовойтова К.Ю.Стеклиев А.В.Степанова Н.Л.Степанов Д.Г.Степина Е.В.Стратонова Е.Н.Стрельцова Г.Ю.Строгонов М.В.Ступин П.П.Суворов А.А.Суворова А.С.Судьина О.Ю.Суздаль Е.А.Сумина Л.Н.Сурнина М.В.Суслов Д.С.Сушкова О.А.Сырова М.Л.Сысоева И.В.Сычёв А.А.Таланина Г.Н.Тарасов В.Ф.Таращенко А.С.Телегина Е.К.Терехова А.А.Тестовый П.Тестовый Судья1 Т.С.Тестовый Судья Т.С.Тимакова А.Ю.Тимофеева О.В.Тиханская А.В.Тихенко Г.А.Тихомирова Е.А.Ткачева Н.А.Ткачук Н.Н.Толоконенко С.С.Толстой А.В.Трефилов С.А.Тришкин А.В.Трофимович К.Ю.Трушечкина Е.А.Тугушева О.А.Туманина С.В.Турланова О.И.Тюрина Е.П.Тюркина Г.М.Удов Б.В.Устинов А.А.Устинова О.В.Устинова С.Ю.Устюгова Л.В.Утешев С.В.Уткина О.В.Ухналева С.В.Ушакова Т.Г.Фадеева С.А.Федин А.Н.Федина О.А.Федоров А.М.Федорова Я.Е.Федосов Н.А.Федотов Д.И.Федюнина С.В.Фигурина Н.Н.Филатов А.Ю.Филимонов Е.В.Филиппова О.В.Фильченко М.С.Фирсова Е.П.Фисенко Е.В.Фокеева В.А.Фокина Ю.В.Фомин Д.А.Фомичева О.В.Фролова Л.А.Фролов А.С.Фролова Ю.В.Фурс Е.Н.Хайретдинова Н.Г.Харитонов Д.М.Химичева И.А.Хомякова Н.А.Хомякова Т.Г.Хомяков С.А.Хотунцева Г.Е.Хохлова А.А.Хохлова С.В.Хренова Т.В.Хуснетдинова А.М.Целищев А.А.Чайковская А.Г.Чеботарь В.Д.Чепрасова Н.В.Череповская О.П.Черкащенко Ю.А.Черникова Ю.В.Чернышева Т.В.Черныш Е.М.Черняк Е.Л.Чечко Л.Н.Чирков Д.В.Чистова О.Ю.Чубарова О.Г.Чугаев Ю.А.Чугайнова А.Ф.Чумаченко С.В.Чурсина С.С.Чутов С.А.Шабашева Н.Е.Шайдуллина М.Н.Шайхутдинова А.С.Шалагина Д.Д.Шалашова И.А.Шамова А.И.Шанина Т.В.Шарапова Е.В.Шассаев О.М.Шевчук О.М.Шевьева Н.С.Шелепова Ю.В.Шелепов К.В.Шелкошвейн Е.В.Шемякина Я.А.Шерова И.Г.Шестаков А.В.Шестаков Д.Г.Шидлов Н.Н.Шикарева С.А.Шилкин Г.А.Шипикова А.Г.Шипиков А.И.Шокурова Л.В.Шпарийчук Н.Е.Штогрина Л.В.Шумова О.В.Шутова И.В.Щербакова А.В.Юдина И.В.Яблоков Е.А.Ягудина А.В.Яковлева В.С.Яковлева С.Б.Яковлев И.А.Якубаев Р.Г.Яни Д.П.

Текущее состояние

 Возбуждено надзорное производствоВозвращеноВозвращено без рассмотренияВозвращено на новое рассмотрениеВступило в силуВынесено заочное решениеВынесено на заседание ПрезидиумаВынесено определение суда апелляционной инстанцииВынесено постановление суда апелляционной инстанцииВынесено решениеВынесен приговорДело истребованоДело истребовано (производство возбуждено)Дело полученоДругое постановление с изменением решенияДругое постановление с отменой решенияЗавершеноЗарегистрированоИзмененоИзменить определение (постановление) частичноИзменить постановление (решение)Изменить судебное постановлениеИное определение не по существу дела (районный суд)Назначена беседаНазначена новая беседаНазначено адм. наказаниеНазначено оглашение приговора или иного судебного актаНазначено постановление приговора или иного судебного актаНазначено предварительное слушаниеНазначено предварительное судебное заседаниеНазначено судебное заседаниеНе поданоОбжалованоОбжаловано в кассацииОбъединеноОставить определение (постановление) без измененияОставить постановление (решение) без изменения, а жалобу/протест без удовлетворенияОставить приговор (или иное решение) без изменения, жалобу — без удовлетворенияОставить судебное постановление без изменения, жалобу без удовлетворенияОставлено без движенияОставлено без измененийОставлено без измененияОставлено без рассмотренияОтказано в восстановлении срокаОтказано в истребовании делаОтказано в принятииОтказано в рассмотренииОтказано в удовлетворенииОтклоненоОтложеноОтмененоОтменено апелляциейОтменено кассациейОтменено на основании материалаОтменено по новым (в/о) обстоятельстамОтменено по новым (в/о) обстоятельствамОтменено частичноОтменить определение (постановление), дело возвратить прокурору, в орган следствияОтменить определение (постановление), дело прекратитьОтменить определение (постановление) полностью, вынести новое решениеОтменить определение (постановление) полностью, вынести решение по существуОтменить определение (постановление) полностью, дело вернуть на новое рассмотрениеОтменить определение (постановление) частично, вынести решение по существуОтменить определение (постановление) частично, дело вернуть на новое рассмотрениеОтменить постановление (решение), дело вернуть на новое рассмотрениеОтменить постановление (решение), дело направить на рассмотрение по подведомственностиОтменить постановление (решение), дело направить на рассмотрение по подсудностиОтменить постановление (решение), дело прекратитьОтменить судебное постановление полностью, дело направить на новое рассмотрениеОтменить судебное постановление полностью, дело направить по подведомственностиОтменить судебное постановление полностью, дело направить по подсудностиОтменить судебное постановление полностью, оставить заявление без рассмотренияОтменить судебное постановление полностью, прекратить производство по делуОтменить судебное постановление полностью, принять новое решениеОтменить судебное постановление частично, дело направить на новое рассмотрениеОтменить судебное постановление частично, дело направить по подведомственности Отменить судебное постановление частично, дело направить по подсудностиОтменить судебное постановление частично, оставить заявление без рассмотренияОтменить судебное постановление частично, прекратить производство по делуОтменить судебное постановление частично, принять новое решениеОтозваноПередано в другой органПередано в иной органПередано по подведомственностиПередано по подведомственности Передано по подсудностиПерерывПодготовка к рассмотрениюПостановление приговораПостановление (решение) не пересматривалосьПрекращеноПринудительные меры к невменяемомуПринудительные меры к невменяемымПринято к рассмотрениюПриостановленоПрисоединеноПроведена беседаРассмотрениеРассмотреноРешение не по существу не пересматривалосьСнято с рассмотренияУдовлетвореноУдовлетворено частично

Основание решения суда

 Административное правонарушение совершено лицом, указанным в части 1 статьи 2.5 КоАП РФ, для привлечения указанного лица к дисциплинарной ответственности (ч.2 ст.24.5)В деле отсутствует протокол судебного заседанияВнесение в ЕГРЮЛ записи о ликвидации юр. лица, в отношении которого ведется производство по делу об АП, на основании определения арбитражного суда о завершении конкурсного производства в соответствии с ФЗ о несостоятельности (п.8.1 ч.1 ст.24.5)Во время производства по делу об АП должностым лицом вносилось предложение о выделении бюджетных ассигнований на осуществление соответствующих полномочий и при этом бюджетные ассигнования не выделялись (ч.4 ст.24.5)В производстве этого или другого суда имеется дело по спору между теми же сторонами, о том же предмете и по тем же основаниямГруппа лиц в течение установленного срока не произвела замену лица, которое ведет дело в интересах группы лиц.Действия лица в состоянии крайней необходимости (п.3 ч.1 ст.24.5)Дело неподсудно данному судуДело рассмотрено судом в незаконном составеДело рассмотрено судом в отсутствие кого-либо из лиц, участвующих в деле и не извещенных о времени и месте судебного заседанийДо принятия судом решения избирательное объединение исключило из выдвинутого им списка кандидата, совершившего одно из действий, послужившие поводом для обращения в судДругие основанияЖалоба или представление поданы на судебное постановление, не подлежащее обжалованию в порядке апелляционного производстваЖалоба или представление поданы по истечении срока апелляционного обжалования и не решен вопрос о восстановлении этого срокаЖалоба подана лицом, не наделенным правом обжалованияЗаключение мирового соглашения сторон и его утверждение судомЗаключение сторонами медиативного соглашения и его утверждение судомЗаявление (жалоба или представление) не подписано или подано лицом, не имеющим полномочий на его подписание или предъявление искаЗаявление (жалоба или представление) подано недееспособным лицомЗаявление подано в защиту прав, свобод и законных интересов другого лица органом госвласти, иным госорганом, органом местного самоупр-я, организацией, должностным лицом либо гражданином,которым настоящим Кодексом или другими ФЗ не предоставлено такое правоЗаявление подано с нарушением порядка и сроков, установленных соответствующими статьями КАС РФЗаявление подлежит рассмотрению в порядке конституционного или уголовного судопроизводства, производства по делам об административных правонарушениях либо не подлежит рассмотрению в судахЗаявление предъявлено не в рамках дела о банкротстве гражданина и не рассмотрено судом до даты введения реструктуризации долгов гражданинаЗаявленное требование не оплачено государственной пошлинойЗаявленные требования подлежат рассмотрению в порядке приказного производстваЗаявлено требование, не относящееся к требованиям, по которым выдается судебный приказ (ст. 122 ГПК, ч. 3.1 ст. 1 КАС)Из заявления и представленных документов усматривается наличие спора о правеИз заявления об оспаривании нормативного правового акта, решения или действия(бездействия) не следует,что этими актом,решением или действием(бездействием) нарушаются либо иным образом затрагиваются права, свободы и законные интересы административного истцаИмеется вступившее в законную силу решение суда,принятое по иску о том же предмете по заявлению об оспаривании нормативных правовых актов,решений,действий(бездействий),нарушающих права,свободы и законные интересы неопределенного круга лицИмеется вступившее в силу определение о прекращении производства в связи с отказом истца от искаИмеется вступившее в силу определение о прекращении производства в связи с утверждением мирового соглашения сторонИмеется вступившее в силу решение по спору между теми же сторонами, о том же предмете и по тем же основаниямИмеется определение суда об отказе в принятии административного искового заявленияИмеется решение третейского суда по спору между теми же сторонами, о том же предмете и по тем же основаниямИстец, не просивший о разбирательстве дела в его отсутствие, не явился в суд по вторичному вызову, а ответчик не требует рассмотрения дела по существуИстечение сроков давности (п.3 ч.1 ст.24 УПК РФ; п.6 ч.1 ст.24.5 КоАП РФ)Истцом не соблюден установленный законом для данной категории дел досудебный порядок урегулирования спораЛиквидация организации, являвшейся одной из сторон по делу, завершенаЛиквидация организации, являвшейся стороной по делу, завершена при условии, что публичное правоотношение не допускает правопреемстваЛицо, которое ведет дело в интересах группы лиц, не сделало предложение иным членам группы лиц о присоединении к требованию о защите прав и законных интересов группы лицЛицо, обратившееся в суд, отказалось от своего требования и отсутствуют публичные интересы, препятствующие принятию судом данного отказаМежду сторонами заключен договор о передаче данного спора на разрешение третейского судаМесто жительства или место нахождения должника находится вне пределов Российской ФедерацииНаличие постановления, разрешающего дело (п.7 ч.1 ст.24.5)На момент подачи заявления о признании нормативного правового акта недействующим, оспариваемый нормативный правовой акт или его оспариваемые положения не вступили в силуНа момент подачи заявления о признании нормативного правового акта недействующим, оспариваемый нормативный правовой акт или его оспариваемые положения прекратили свое действиеНарушение или неправильное применение норм процессуального праваНарушение уголовно-процессуального законаНарушены правила о языке, на котором ведется судебное производствоНевменяемость физического лица, совершившего противоправные действия (п.2 ч.1 ст.24.5)Не выполняются условия принятия встречного иска в соответствии со ст. 138 ГПК РФ, ст. 131 КАС РФНедоказанность обстоятельств, на основании которых было вынесено постановление (п.3 ч.1 ст.30.7)Недоказанность судом обстоятельств, имеющих значение для делаНедостаточность собранных материалов для точного восстановления судебного постановления, связанного с утраченным судебным производствомНедостижение возраста административной ответственности (п.2 ч.1 ст.24.5)Не исправлены недостатки искового заявления и документов, приложенных к нему, в срок, установленный в определении об оставлении искового заявления без движенияНе оплачено госпошлинойНеправильное определение обстоятельств, имеющих значение для делаНеправильное применение уголовного законаНе представлены документы, подтверждающие заявленное требованиеНе соблюдены требования к форме и содержанию заявления о вынесении судебного приказа (ст. 124 ГПК, ст. 123.3 КАС)Не соблюдены требования ст.131 и 132 ГПК РФНе соблюдены требования, установленные соответствующими статьями КАС РФНесоответствие выводов суда обстоятельствам делаОспариваемый нормативный правовой акт или решение утратили силу, отменены или изменены и перестали затрагивать права, свободы и законные интересы истцаОт истца поступило заявление о возвращении искового заявленияОтказ истца от искаОтмена закона, установившего административную ответственность (п.5 ч.1 ст.24.5)Отсутствие события, состава административного правонарушения (п.1,2 ч.1 ст.24.5)Передача дела прокурору, в орган предварительного следствия или дознания (п.3 ч.1.1 ст.29.9)По делу о восстановлении утраченного судебного производства срок преъявления исполнительного листа к исполнению истек и судом не восстанавливаетсяПо примечанию к статье КоАП РФ (п.4 ч.1.1 ст.29.9)После изменения истцом исковых требований им не представлены документы, подтверждающие обстоятельства, на которых основаны измененные требования, при условии, что истец не освобожден от обязанности доказывания данных обстоятельствПосле смерти гражданина, являвшегося одной из сторон по делу, спорное правоотношение не допускает правопреемстваПрименение закона о правонарушении, влекущем более строгое наказаниеПри принятии решения нарушены правила о тайне совещания судейПроизводство по данному делу возбуждено по заявлению с нарушением требований, предусмотренных статьями 125 и 126 КАС РФ, и эти нарушения не были устранены в установленный судом срокРешение не подписано судьей или кем-либо из судейРешение подписано не тем судьей или не теми судьями, которые указаны в решенииРешение принято не теми судьями, которые входили в состав суда, рассматривавшего делоСмерть гражданина, если спорное правоотношение допускает правопреемство, или прекращения существования юридического лица, являющихся стороной в делеСмерть привлекаемого лица (п.8 ч.1 ст.24.5)Срок судопроизводства по делу или срок исполнения судебного акта с очевидностью свидетельствует об отсутствии нарушения права на судопроизводство в разумный срок или права на исполнение судебного акта в разумный срокСтороны, не просившие о разбирательстве дела в их отсутствие, не явились в суд по вторичному вызовуСуд неправильно истолковал законСуд не применил закон, подлежащий применениюСудом установлено, что истец не отвечает требованиям, установленным соответствующими статьями КАС РФСуд применил закон, не подлежащий применениюСуд разрешил вопрос о правах и обязанностях лиц, не привлеченных к участию в делеСущественное нарушение процессуальных требованийУправление ТС физическим лицом, не достигшим возраста, предусмотренного для привлечения к административной ответственности (ч.3 ст.24.5)Установлено наличие спора о праве, подведомственного судуУстное замечание (в связи с малозначительностью совершенного правонарушения) (п.2 ч.1.1 ст.29.9)Чрезмерная мягкость приговора

Вид документа

 АктАкт медицинского освидетельствования на состояние опьяненияАкт об уничтожении вещественного доказательстваАкт о передаче вещественного доказательстваАкт освидетельствования на состояние алкогольного опьяненияАкт приема вещественного доказательстваАпелляционная жалобаАпелляционное представлениеВердикт коллегии присяжных заседателейВнепроцессуальное обращениеВнешний запросВодительское удостоверениеВозражение на апелляционную жалобуВозражение на кассационную жалобуВопросный листВстречное исковое заявлениеВыписка из ФЛС (Финансового лицевого счета)Гражданский искДействия с вещественными доказательствами по решению судаДокумент, подтверждающий наличие задолженностиДокумент, подтверждающий полномочияДокумент, подтверждающий юридическое образованиеДокумент, удостоверяющий право обладания или пользования жилплощадьюДополнение к апелляционной жалобеДополнение к кассационной жалобеДополнительное решениеДополнительные сведения по документуЕЖД (Единый жилищный документ)ЖалобаЖалоба на вступившее в силу постановление по делу об административном правонарушенииЖалоба на постановление по делу об административном правонарушенииЖалоба на решение по жалобе на постановление об административном правонарушенииЖалоба по уголовному делуЗаключение об установлении факта опьяненияЗаключение о результатах химико-токсикологического исследования на предмет обнаружения веществ (средств)Заключение экспертаЗамечания на протокол судебного заседанияЗаочное решениеЗапросЗапрос в нижестоящий суд об истребовании делаЗапрос на электронную подачуЗаявка на оказание услугЗаявлениеЗаявление в порядке исполнения постановленияЗаявление на оплату услугЗаявление об обеспечении (предварительной защите) искаЗаявление об отказе (отзыве) жалобы (протеста, представления)Заявление об отмене заочного решенияЗаявление об отмене мер по обеспечению (предварительной защите) искаЗаявление об отправке исполнительного листа в службу судебных приставовЗаявление об ускорении рассмотрения делаЗаявление об уточнении исковых требованийЗаявление о восстановлении срока обжалованияЗаявление о выдаче исполнительного листаЗаявление о вынесении дополнительного решенияЗаявление о вынесении судебного приказаЗаявление о замене одних мер по обеспечению (предварительной защите) иска другимиЗаявление о предварительном обеспечении защиты исключительных правЗаявление о присоединении к требованию о защите прав и законных интересов группы лицЗаявление о составлении мотивированного решенияЗаявление судьи о коллегиальном рассмотрении делаЗаявление частного обвиненияИзвещениеИзвещение по делуИзучение судебной практикиИное определение суда об изменении порядка исполнения решенияИной документИной документ по делуИной документ СПИИнформационное письмоИсковое заявлениеИсполнительные документыИсполнительный документИсполнительный лист по уголовному делуКассационая жалоба по гражданскому/административному (КАС) делуКассационная жалоба по административному делу (КАС)Кассационная жалоба по уголовному делуКассационное представление по гражданскому/административному делуКассационное представление по уголовному делуКвитанция об оплате госпошлиныКопия квитанции об оплате штрафа по делуКопия приговора с прошлой судимостьюКорешок повестки/сообщение о врученииМотивированное решениеМотивированные отводы кандидатов в присяжные заседателиНапутственное слово председательствующегоНекорректное постановление СПИНемотивированные отводы кандидатов в присяжные заседателиОбвинительное заключениеОбвинительное постановлениеОбвинительный актОбзорОбобщение судебной практикиОПРЕДЕЛЕНИЕОпределение Верховного суда РФ о передаче дела для рассмотрения по существу в суд кассационной (надзорной) инстанцииОпределение мирового судьиОпределение об изменении мер по обеспечению (предварительной защите) искаОпределение об изменении основания или предмета иска, увеличении размера исковых требований (ст. 39 ГПК, ст. 46 КАС)Определение об изменении порядка исполнения решенияОпределение об изменении способа исполнении решенияОпределение об изъятии/истребовании доказательствОпределение об индексации присужденных денежных суммОпределение об индексации суммОпределение об исправлении описок и явных арифметических ошибок в постановлении судаОпределение об обеспечении (предварительной защите) искаОпределение об объединении дел в одно производствоОпределение об окончании производства по делуОпределение об оплате труда адвокатаОпределение об оплате труда переводчикаОпределение об освобождении от уплаты госпошлиныОпределение об оставлении жалобы (представления) без движенияОпределение об оставлении жалобы (представления) без рассмотренияОпределение об оставлении заявления без движенияОпределение об оставлении заявления без рассмотренияОпределение об оставлении ходатайства (жалобы) без удовлетворенияОпределение об отводеОпределение об отводе (апелляция)Определение об отказе в возбуждении дела об административном правонарушенииОпределение об отказе в восстановлении срока на подачу жалобыОпределение об отказе в восстановлении срока на подачу жалобы и возвращении дела (областной суд)Определение об отказе в восстановлении срока на подачу жалобы и возвращении дела (районный суд)Определение об отказе в восстановлении срока обжалованияОпределение об отказе в замене одних мер по обеспечению (предварительной защите) иска другимиОпределение об отказе в обеспечении доказательствОпределение об отказе во внесении исправлений в решение судаОпределение об отказе в отмене заочного решенияОпределение об отказе в отмене мер по обеспечению (предварительной защите) искаОпределение об отказе в отмене судебного приказаОпределение об отказе в передаче дела для рассмотрения по существу в суд кассационной (надзорной) инстанцииОпределение об отказе в предварительном обеспечении защиты исключительных правОпределение об отказе в применении мер по обеспечению (предварительной защите) искаОпределение об отказе в принятии дополнительного решенияОпределение об отказе в принятии заявления к производствуОпределение об отказе в удовлетворении ходатайстваОпределение об отказе в удовлетворении ходатайства об освобождении от уплаты госпошлиныОпределение об отказе в удовлетворении ходатайства об отмене определения об оставлении заявления без рассмотренияОпределение об отказе в утверждении мирового соглашения судомОпределение об отложении рассмотрения делаОпределение об отмене заочного решенияОпределение об отмене мер по обеспечению (предварительной защите) искаОпределение об отмене определения об оставлении заявления без рассмотренияОпределение об отмене предварительного обеспечения защиты исключительных правОпределение об отмене решения суда, принятого в порядке упрощенного производстваОпределение об отмене судебного приказаОпределение об отсрочке или о рассрочке исполнения решения суда, об изменении способа и порядка его исполненияОпределение об отсрочке или рассрочке исполнения решенияОпределение об отсрочке уплаты госпошлиныОпределение об удовлетворении ходатайстваОпределение об удовлетворении ходатайства (жалобы)Определение об удовлетворении ходатайства об освобождении от уплаты госпошлины Определение об уменьшении размера госпошлиныОпределение об утверждении мирового соглашенияОпределение о взыскании судебных расходовОпределение о внесении исправлений в решение судаОпределение о возвращении дела (областной суд)Определение о возвращении дела (районный суд)Определение о возвращении жалобы (гражданское)Определение о возвращении жалобы (представления) подателюОпределение о возвращении жалобы (протеста)Определение о возвращении жалобы/протеста без рассмотренияОпределение о возвращении заявленияОпределение о возвращении протокола об административном правонарушении и других материалов дела в орган, должностному лицуОпределение о возобновлении исполнительного производстваОпределение о возобновлении производстваОпределение о возобновлении производства (апелляция)Определение о восстановлении пропущенного срока предъявления исполнительного листаОпределение о восстановлении срока на обжалованиеОпределение о вступлении в дело третьего лица без самостоятельных требованийОпределение о вступлении в дело третьего лица с самостоятельными требованиямиОпределение о выдаче дубликата исполнительного листаОпределение о выделении дела в отдельное производствоОпределение о выполнении процессуального действия вне зала заседанияОпределение о замене ненадлежащего ответчика надлежащим (ст.41 ГПК, ст.43 КАС)Определение о замене правопреемникаОпределение о назначении дела к судебному разбирательствуОпределение о назначении дела об административном правонарушении к рассмотрениюОпределение о назначении предварительного судебного заседанияОпределение о назначении экспертизыОпределение о назначении экспертизы и приостановлении производства по делуОпределение о наложении процессуального штрафаОпределение о наложении процессуального штрафа (апелляция)Определение о направлении дела на пересмотрОпределение о направлении протокола об административном правонарушении и других материалов дела на рассмотрении по подведомственностиОпределение о направлении судебного порученияОпределение о немедленном исполненииОпределение о непринятии отказа истца от искаОпределение о непринятии признания иска ответчикомОпределение о передаче дела для рассмотрения по существу в суд кассационной (надзорной) инстанцииОпределение о передаче дела по подведомственностиОпределение о передаче дела по подведомственности (апелляция)Определение о передаче дела по подведомственности (областной суд)Определение о передаче дела по подведомственности (районный суд)Определение о передаче дела по подсудностиОпределение о передаче дела по подсудности (апелляция)Определение о передаче дела по подсудности (областной суд)Определение о передаче дела по подсудности (районный суд)Определение о передаче дела судье, в орган, должностному лицуОпределение о переходе к рассмотрению дела по правилам 1 инстанцииОпределение о переходе к рассмотрению дела по правилам гражданского судопроизводства/административного судопроизводстваОпределение о подготовке дела к судебному разбирательствуОпределение о помещении иностранных граждан или лиц без гражданства, подлежащих административному выдворению за пределы РФ, в специальные учрежденияОпределение о порядке общения с ребенком на период до вступления в законную силу судебного решенияОпределение о предварительном обеспечении защиты исключительных правОпределение о прекращении исполнительного производстваОпределение о прекращении производства по делуОпределение о прекращении производства по делу об административном правонарушении (районный суд)Определение о прекращении производства по ходатайству (жалобе)Определение о привлечении заинтересованного лица (ст. 47 КАС)Определение о привлечении соистцов и (или) соответчиков (ст.41 КАС)Определение о привлечении соответчика(ов) (ст.40 ГПК)Определение о приводе участника производстваОпределение о применении залога за арестованное судноОпределение о применении мер по обеспечению (предварительной защите) искаОпределение о принятии жалобы к рассмотрениюОпределение о принятии заявления к производствуОпределение о принятии заявления к производству и рассмотрении дела в порядке упрощенного производстваОпределение о приостановлении исполнения вынесенного судебного решенияОпределение о приостановлении исполнительного производстваОпределение о приостановлении производства по делуОпределение о приостановлении производства по делу (апелляция)Определение о присоединении заявления/встречного иска и подготовке дела к судебному разбирательствуОпределение о присоединении заявления/встречного иска к делуОпределение о проведении примирительной процедурыОпределение о продлении оставления без движенияОпределение о продлении срока досудебной подготовкиОпределение о продлении срока рассмотрения делаОпределение о разъяснении решенияОпределение о разъяснении решения судаОпределение о рассмотрении дела в порядке упрощенного производстваОпределение о рассмотрении дела по общим правилам производстваОпределение о рассрочке уплаты госпошлиныОпределение о сложении процессуального штрафаОпределение о сокращении срока примирения для супруговОпределение о сроке примирения для супруговОпределение о сроке примирения для супругов (апелляция)Определение о судебном порученииОпределение по заявлению в порядке гражданского судопроизводства (исполнения решения)Определение по материалу в порядке исполнения постановления по делу об административном правонарушенииОпределение (постановление) о возвращении делаОпределение (постановление) о прекращении апелляционного производстваОпределение суда апелляционной инстанции Определение суда кассационной инстанцииОпределение суда о повороте исполнения решения судаОпределение суда о сложении или об уменьшении судебного штрафаОпределение суда по заявлению о возврате излишне уплаченной государственной пошлиныОрдер адвокатаОсобое мнениеОтвет заявителю об оставлении постановления (решения) без изменения, а протеста без удовлетворенияОтвет заявителю о направлении дела на новое рассмотрениеОтвет на запросОтвет о возвращении жалобы без рассмотрения (административное)Ответ о возвращении заявления без рассмотренияОтвет председателя о согласии с постановлением судьи об отказе в удовлетворении жалобыОтзыв/возражение на исковое заявлениеОтчёт о доставке СМС-извещенияПовестка (лично)Повестка присяжномуПодписка защитникаПодписка переводчикаПодписка потерпевшегоПодписка привлекаемого лицаПодписка свидетеляПодписка специалистаПодписка экспертаПоследнее слово подсудимогоПОСТАНОВЛЕНИЕПостановление Верховного Суда РФ о возбуждении кассационного (надзорного) производстваПостановление об избрании меры пресеченияПостановление об избрании меры пресечения в виде залогаПостановление об изменении постановления/решенияПостановление об обращении залога в доход государстваПостановление об объединении ИП в сводное по должникуПостановление об окончании ИППостановление об окончании ИП и возвращении исполнительного документа взыскателю Постановление об оплате труда адвокатаПостановление об оплате труда переводчикаПостановление об оставлении жалобы без удовлетворенияПостановление об оставлении жалобы (представления) без рассмотренияПостановление об оставлении постановления/решения без изменения, а протеста без удовлетворенияПостановление об оставлении ходатайства (жалобы) без рассмотренияПостановление об отказе в возбуждении ИППостановление об отказе в восстановлении пропущенного срокаПостановление об отказе в принятии заявления к производствуПостановление об отказе в принятии ходатайства (жалобы) к производствуПостановление об отказе в удовлетворении жалобыПостановление об отказе в удовлетворении ходатайстваПостановление об отложении ИППостановление об отложении судебного разбирательстваПостановление об отмене окончания (прекращения) ИППостановление об отмене постановления о возбуждении ИППостановление об отмене постановления/решения и о направлении дела на новое рассмотрениеПостановление об отмене постановления/решения и о прекращении производства по делуПостановление об удовлетворении ходатайства (жалобы)Постановление о взыскании алиментовПостановление о возбуждении ИППостановление о возбуждении кассационного (надзорного) производстваПостановление о возвращении апелляционной жалобы (представления) и установлении срока для их пересоставленияПостановление о возвращении жалобы (уголовное)Постановление о возвращении заявления и установлении срока для устранения недостатковПостановление о возвращении уголовного дела прокурору, в орган следствияПостановление о возвращении ходатайства (жалобы)Постановление о возобновлении ИППостановление о возобновлении производстваПостановление о возобновлении производства (апелляция)Постановление о восстановлении пропущенного срокаПостановление о законности следственных действийПостановление о назначении административного наказанияПостановление о назначении предварительного слушанияПостановление о назначении судебного заседанияПостановление о назначении судебного заседания (апелляция)Постановление о назначении судебной экспертизыПостановление о направлении уголовного дела по подсудности/подведомственностиПостановление о направлении ходатайства (жалобы) по подсудностиПостановление о передаче дела по подведомственностиПостановление о передаче ИП в другое ОСППостановление о переназначении состава судаПостановление о прекращении ИППостановление о прекращении исполнения постановленияПостановление о прекращении кассационного (надзорного) производстваПостановление о прекращении производства по делуПостановление о прекращении производства по делу об административном правонарушении (областной суд)Постановление о прекращении производства по ходатайству (жалобе)Постановление о привлечении к участию в уголовном деле законного представителя лица (органа опеки, попечительства), в отношении которого ведется производство о применении принудительной меры медицинского характераПостановление о признании действия (бездействия) или решения должностного лица незаконным или необоснованнымПостановление о применении мер воспитательного воздействияПостановление о применении мер процессуального принужденияПостановление о применении принудительных мер медицинского характера к невменяемомуПостановление о применении принудительных мер медицинского характера к невменяемому (апелляционная инстанция)Постановление о принятии заявления к производствуПостановление о принятии ИП к исполнениюПостановление о приостановлении ИППостановление о приостановлении исполнения постановленияПостановление о приостановлении производства по делуПостановление о приостановлении производства по уголовному делуПостановление о проведении судебного разбирательства в отсутствии подсудимогоПостановление о продлении срока домашнего арестаПостановление о продлении срока задержания (ст. 108 ч.7 УПК)Постановление о продлении срока содержания под стражейПостановление о розыске обвиняемогоПостановление о роспуске коллегии присяжных заседателейПостановление о роспуске коллегии присяжных заседателей и направлении уголовного дела на новое рассмотрениеПостановление о частичном удовлетворении ходатайстваПостановление по делу об административном правонарушенииПостановление по материалу в порядке исполнения постановления по делу об административном правонарушенииПостановление по ходатайству (заявлению) в порядке административного судопроизводства (исполнения постановления)Постановление председателя суда об отмене отказа в удовлетворении жалобыПостановление суда апелляционной инстанцииПостановление суда кассационной инстанцииПостановление суда надзорной инстанцииПостановления об отложении судебного разбирательстваПредставлениеПредставление прокурораПредставление прокурора об особом порядке принятия судебного решения при заключении досудебного соглашения о сотрудничестве (гл.40.1 УПК РФ)Прения сторонПриговорПриговор суда апелляционной инстанцииПриказ о назначении состава судаПриложениеПриложение к заявлениюПрименение законодательстваПротест на постановление по делу об административном правонарушенииПротест на решение по жалобе на постановление об административном правонарушенииПротоколПротокол исполнения судебного порученияПротокол об административном задержанииПротокол об аресте товаров, транспортных средств и иных вещейПротокол об изъятии вещей и документовПротокол об отстранении от управления транспортным средством соответствующего видаПротокол о временном запрете деятельностиПротокол о досмотре/осмотреПротокол о доставленииПротокол о задержании транспортного средства соответствующего вида, запрещении его эксплуатацииПротокол ознакомления участников с материалами делаПротокол по ст. 20.25 ч.1Протокол судебного заседанияРапортРаспискаРасписка на определениеРасписка на постановлениеРасписка на решениеРасписка об ознакомленииРасписка об ознакомлении с материалами дела в электронном видеРасписка об ознакомлении с обвинительным заключениемРаспоряжение об исполнении приговораРасчет штрафных санкцийРешениеРешение в отношении вещественного доказательстваРешение об отмене постоянного ограничения доступа к сайту в сети «Интернет»Решение по жалобе/протесту на постановление (районный суд)Решение по жалобе/протесту (областной суд)Решение суда апелляционной инстанцииРешение суда по жалобе на действия судебного пристава-исполнителяРешение суда по заявлению должника об отмене ареста имуществаРешение суда по заявлению судебного пристава-исполнителя об ограничении на выездРешение суда по исполнению решений других государств на территории РФСведения об издержкахСоглашение о проведении процедуры медиацииСообщение в военкоматСообщение об устранении препятствий к рассмотрению делаСообщение о выздоровлении обвиняемогоСообщение о розыске обвиняемогоСопроводительное письмоСопроводительное письмо (передача дела в ВС РФ для определения подсудности его рассмотрения в связи с отсутствием кворума)Список кандидатов в присяжные заседатели после самоотводов, мотивированных и немотивированных отводов сторонСписок кандидатов в присяжные заседатели, явившиеся по вызову в судСписок присяжных заседателей и запасных присяжных заседателей СправкаСправка присяжному на работуСтатистическая карточка о результатах рассмотрения уголовного делаСудебное поручениеСудебный приказТелефонограммаТехнический акт распределения дел в электронном видеТребование о доставке подсудимогоУведомление об отказе в удовлетворении ходатайства об ознакомлении с материалами дела в электронном видеУведомление об отклонении электронного документаУведомление об удовлетворении ходатайства об ознакомлении с материалами дела в электронном видеУведомление о проведении следственных действийУведомление о проведении следственных действий (прочие)Уставные документы истца(Устаревший!) Кассационная жалоба(Устаревший!) Кассационное определение(Устаревший!) Кассационное представление(Устаревший!) Определение об истребовании дела(Устаревший!) Определение об отказе в истребовании дела(Устаревший!) Определение о возвращении жалобы (представления)(Устаревший!) Определение о прекращении кассационного производства(Устаревший!) Определение суда об отмене решения суда первой инстанции(Устаревший!) Ответ председателя о согласии с определением судьи об отказе в истребовании дела(Устаревший!) Постановление об оставлении решения первой инстанции без изменения(Устаревший!) Постановление суда по отмене постановления (решения)(Устаревший) Ходатайство о прекращении уголовного дела или уголовного преследования и назначении меры уголовно-правового характера в виде судебного штрафа (ст. 25.1 УПК)(Устаревший!) Частная кассационная жалоба(Устаревший!) Частное кассационное представлениеХодатайствоХодатайство в порядке административного судопроизводстваХодатайство в порядке исполнения постановления по делу об административном правонарушенииХодатайство (заявление)Ходатайство (заявление) в порядке административного судопроизводства (исполнения постановления)Ходатайство медицинской организации о медицинском вмешательстве в экстренной формеХодатайство об ознакомлении с материалами делаХодатайство об ознакомлении с материалами дела в электронном видеХодатайство об освобождении от уплаты госпошлины Ходатайство об отмене определения об оставлении заявления без рассмотренияХодатайство об отмене судебного приказаХодатайство о восстановлении срока обжалованияХодатайство о постановлении приговора без проведения судебного разбирательства в связи с согласием с предъявленным обвинением (гл.40 УПК РФ)Ходатайство о рассмотрении дела с участием присяжных заседателейХодатайство о рассмотрении уголовного дела в отсутствие подсудимогоЧастная жалобаЧастная жалоба по делу об административном правонарушенииЧастное определение (постановление)Частный протест по делу об административном правонарушенииЭлектронное уведомление

Проверка аффилированности компаний онлайн | Поиск взаимосвязей любых физических и юридических лиц в системе Спарк-Интерфакс

Пользователям СПАРКа доступна функция поиска взаимосвязей с любыми физическими и юридическими лицами «в один клик».

 

 

Связи по доле владения своей толщиной показывают процент владения.

Настройки пользователя отражены в верхней части интерфейса, их изменение автоматически перестраивает диаграмму.

 

 

Как работает весовая схема в настройках:

Показатели можно игнорировать, установить им низкий, средний либо высокий вес. Чем выше будет вес показателя, тем выше будет вероятность того, что путь, найденным первым, будет проходить именно через связи этого показателя. Для более корректного отображения диаграммы рекомендуется использовать связи, установленные по умолчанию, нажав кнопку «По умолчанию» в окне настройки любого из показателя.

 

Также возможен поиск связей между списками компаний или проверка отдельно взятого контрагента «против» списка юридических лиц. Функционал СПАРКа позволяет обойтись без дополнительных технологических решений и осуществлять массовую проверку как новых, так и действующих контрагентов.

Система последовательно проверит факт наличия прямых или косвенных связей между компаниями из проверяемого списка и компаниями из контрольного списка. В качестве контрольного списка используется заранее подготовленный перечень контрагентов, связь с которыми является нежелательной. Это могут быть потенциальные мошенники или организации, которым по определённым причинам было отказано в заключении контракта.

 

 

Наведение курсора на «Степень связи» открывает окно с предварительным просмотром найденной связи.

 

 

Пример построения диаграммы связей в виде «корпоративного дерева» (family tree):

 

Как установить новую бета-версию Chromium Edge от Microsoft

Microsoft выпустила самую стабильную версию своего нового браузера Edge на базе Chromium. Компания заявляет, что бета-версия «готова к повседневному использованию», и вы можете установить ее на Windows 10, 8, 7 и даже на macOS.

На этой неделе Microsoft выпустила бета-версию своего нового Microsoft Edge на основе Chromium. Он доступен для Windows 10, 7, 8 и macOS. Мы уже рассмотрели ранние сборки Chromium Edge для разработчиков. Но теперь он официально находится в бета-версии, и исполнительный директор Microsoft Джо Белфиоре пишет: «Следующая версия Microsoft Edge готова для повседневного использования.Итак, вот посмотрите, как установить его на свой компьютер и чего ожидать.

Обновление: Microsoft прекратила поддержку «устаревшей» версии Edge, а современные сборки Windows 10 включают версию Edge на основе Chromium. Компания также собирается отказаться от IE 11 15 июня 2022 года.

Установите бета-версию Microsoft Edge

Сначала зайдите на веб-сайт Microsoft Edge Insider. Оттуда нажмите кнопку «Бета-канал». Обратите внимание, что вы можете получить свою ОС, щелкнув раскрывающееся меню, если вы используете Windows 7, 8 или macOS.

Примите условия лицензии, загрузите и установите новую бета-версию Microsoft Edge.

После завершения установки вы можете начать работу, импортировав свои данные (закладки, данные автозаполнения и историю) из Google Chrome. Или вы можете начать с нуля с новым свежим экземпляром.

Вы также можете щелкнуть ссылку «Настроить импорт и синхронизацию», чтобы точно выбрать, какие данные импортировать. Это также позволяет вам выбирать другие браузеры, такие как IE или Firefox, и разрешать синхронизацию данных просмотра между устройствами.Обратите внимание, что данные просмотра будут синхронизироваться между компьютерами, на которых вы вошли в свою учетную запись Microsoft.

Затем выберите макет новой вкладки для просмотра (вы можете изменить его позже в настройках) и нажмите Готово .

Вот и все. Теперь вы готовы начать использовать браузер «Новый Microsoft Edge».

Имейте в виду, что, хотя это самая стабильная версия Chromium Edge, выпущенная Microsoft, это все еще бета-версия. Если у вас возникнут проблемы или вы захотите оставить отзыв о чем-то, что вам не нравится или что вы делаете, вы можете это сделать.Нажмите на смайлик в правом верхнем углу браузера.

Подведение итогов

Новый Edge на основе Chromium — это будущее Microsoft Edge в Windows 10. Поскольку он основан на Chromium, он во многом похож на Google Chrome. Но Microsoft внесла свой собственный поворот в браузер. Некоторые из функций и возможностей, которые рекламирует Microsoft, включают следующее:

  • Microsoft Search, встроенный в Bing, который сократит время, затрачиваемое на поиск вещей на работе, путем интеллектуального соединения сотрудников организации, документов, сайтов, местоположений и разговоров. .
  • Режим Internet Explorer, который упрощает сегодняшние не очень удобные возможности просмотра веб-страниц через два разных браузера, обеспечивая совместимость с Internet Explorer 11 непосредственно в Microsoft Edge, создавая единый простой интерфейс. Это важная функция для более чем 60 % организаций по всему миру, которые используют как IE, так и другой браузер.

Некоторые из нас работали с ранними сборками Dev и получили отличный опыт. Фактически, вы можете установить расширения Chrome и использовать с ним веб-приложения.Кроме того, Microsoft убрала множество средств отслеживания и других наворотов, которые Google подключает к Chrome. Результатом является более быстрая работа, меньшая нагрузка на системные ресурсы и лучшее время автономной работы.

Если вы являетесь первопроходцем и хотите получить новые функции как можно раньше, вы можете присоединиться к каналу Dev (обновление еженедельно) или Canary (обновление ежедневно). Просто имейте в виду, что эти сборки будут содержать больше ошибок и нестабильности.

Как выполнить распознавание лиц с помощью VGGFace2 в Keras

Последнее обновление: 24 августа 2020 г.

Распознавание лиц — это задача компьютерного зрения, позволяющая идентифицировать и верифицировать человека на основе фотографии его лица.

Недавно сверточные нейронные сети с глубоким обучением превзошли классические методы и достигли самых современных результатов на стандартных наборах данных распознавания лиц. Одним из примеров современной модели является модель VGGFace и VGGFace2, разработанная исследователями из Visual Geometry Group в Оксфорде.

Хотя модель может быть сложной для реализации и требует больших ресурсов для обучения, ее можно легко использовать в стандартных библиотеках глубокого обучения, таких как Keras, за счет использования свободно доступных предварительно обученных моделей и сторонних библиотек с открытым исходным кодом.

В этом руководстве вы узнаете, как разрабатывать системы распознавания лиц для идентификации и проверки лиц с использованием модели глубокого обучения VGGFace2.

После прохождения этого урока вы будете знать:

  • О моделях VGGFace и VGGFace2 для распознавания лиц и о том, как установить библиотеку keras_vggface, чтобы использовать эти модели в Python с Keras.
  • Как разработать систему распознавания лиц, чтобы предсказывать имена знаменитостей на заданных фотографиях.
  • Как разработать систему проверки лица для подтверждения личности человека по фотографии его лица.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение компьютерному зрению», включающей пошаговых руководств и файлов с исходным кодом Python для всех примеров.

Начнем.

  • Обновление от ноября 2019 г.: Обновлено для TensorFlow v2.0, VGGFace v0.6 и MTCNN v0.1.0.

Как выполнить распознавание лиц с помощью сверточной нейронной сети VGGFace2 в Keras
Фото Джоанны Пендзич-Опиола, некоторые права защищены.

Обзор учебника

Это руководство разделено на шесть частей; они:

  1. Распознавание лиц
  2. Модели VGGFace и VGGFace2
  3. Как установить библиотеку keras-vggface
  4. Как обнаружить лица для распознавания лиц
  5. Как выполнить идентификацию лица с помощью VGGFace2
  6. Как выполнить проверку лица с помощью VGGFace2

Распознавание лиц

Распознавание лиц — это общая задача идентификации и проверки людей по фотографиям их лиц.

В книге 2011 года по распознаванию лиц под названием «Руководство по распознаванию лиц» описываются два основных режима распознавания лиц:

  • Подтверждение лица . Однозначное сопоставление данного лица с известной личностью (например, это человек? ).
  • Идентификация лиц . Отображение «один ко многим» для данного лица в базе данных известных лиц (например, кто этот человек? ).

Ожидается, что система распознавания лиц будет автоматически идентифицировать лица, присутствующие на изображениях и видео.Он может работать в одном или обоих из двух режимов: (1) проверка лица (или аутентификация) и (2) идентификация лица (или распознавание).

— Страница 1, Справочник по распознаванию лиц. 2011.

В этом руководстве мы рассмотрим обе эти задачи распознавания лиц.

Хотите получить результаты с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Нажмите здесь, чтобы подписаться

Модели VGGFace и VGGFace2

VGGFace относится к серии моделей, разработанных для распознавания лиц и продемонстрированных на эталонных наборах данных компьютерного зрения членами группы визуальной геометрии (VGG) Оксфордского университета.

На момент написания статьи существовало две основные модели VGG для распознавания лиц; это VGGFace и VGGFace2. Давайте подробнее рассмотрим каждый по очереди.

Модель VGGFace

Модель VGGFace, названная позже, была описана Омкаром Паркхи в статье 2015 года под названием «Глубокое распознавание лиц.

Дополнением статьи было описание того, как разработать очень большой обучающий набор данных, необходимый для обучения современных систем распознавания лиц на основе сверточных нейронных сетей, чтобы конкурировать с большими наборами данных, используемыми для обучения моделей в Facebook и Google.

… [мы] предлагаем процедуру для создания достаточно большого набора данных о лицах, при этом для аннотирования требуется лишь ограниченное количество человеческих ресурсов. С этой целью мы предлагаем метод сбора данных о лицах с использованием источников знаний, доступных в Интернете (раздел 3).Мы используем эту процедуру для создания набора данных с более чем двумя миллионами лиц и сделаем его бесплатным для исследовательского сообщества.

— Глубокое распознавание лиц, 2015.

Этот набор данных затем используется в качестве основы для разработки глубоких CNN для задач распознавания лиц, таких как идентификация и проверка лица. В частности, модели обучаются на очень большом наборе данных, а затем оцениваются на эталонных наборах данных распознавания лиц, демонстрируя, что модель эффективна при создании обобщенных признаков на основе лиц.

Сначала они описывают процесс обучения классификатора лиц, который использует функцию активации softmax в выходном слое для классификации лиц как людей. Затем этот слой удаляется, так что на выходе сети получается представление векторных признаков лица, называемое встраиванием лица. Затем модель дополнительно обучается путем точной настройки, чтобы евклидово расстояние между векторами, сгенерированными для одной и той же идентичности, стало меньше, а векторы, сгенерированные для разных идентичностей, стали больше.Это достигается с помощью тройной функции потерь.

Обучение потере триплетов направлено на изучение векторов оценок, которые хорошо работают в конечном приложении, т. е. проверка личности путем сравнения дескрипторов лиц в евклидовом пространстве. […] Триплет (a, p, n) содержит изображение лица якоря, а также положительный p != a и отрицательный n примеров идентичности якоря. Проекция W’ изучена на целевых наборах данных

— Глубокое распознавание лиц, 2015.

Архитектура глубокой сверточной нейронной сети используется в стиле VGG с блоками сверточных слоев с небольшими ядрами и активациями ReLU, за которыми следуют максимальные объединенные слои, а также использование полностью связанных слоев на стороне классификатора сети.

Модель VGGFace2

Цюн Цао и др. из VGG описывают последующую работу в своей статье 2017 года под названием «VGGFace2: набор данных для распознавания лиц по позе и возрасту».

Они описывают VGGFace2 как гораздо больший набор данных, который они собрали с целью обучения и оценки более эффективных моделей распознавания лиц.

В этой статье мы представляем новый крупномасштабный набор данных о лицах под названием VGGFace2. Набор данных содержит 3,31 миллиона изображений 9131 объекта, в среднем 362.6 изображений для каждой темы. Изображения загружаются из Google Image Search и имеют большие различия в позе, возрасте, освещении, этнической принадлежности и профессии (например, актеры, спортсмены, политики).

— VGGFace2: набор данных для распознавания лиц в зависимости от позы и возраста, 2017 г.

В статье основное внимание уделяется тому, как этот набор данных собирался, курировался и как подготавливались изображения перед моделированием. Тем не менее, VGGFace2 стало названием для обозначения предварительно обученных моделей, обеспечивающих распознавание лиц, обученных на этом наборе данных.

Модели обучаются на наборе данных, в частности модели ResNet-50 и SqueezeNet-ResNet-50 (называемой SE-ResNet-50 или SENet), и именно варианты этих моделей были предоставлены авторами вместе с связанный код. Модели оцениваются на стандартных наборах данных распознавания лиц, демонстрируя при этом самую современную производительность.

… мы демонстрируем, что глубокие модели (ResNet-50 и SENet), обученные на VGGFace2, достигают самой современной производительности на […] эталонных тестах.

— VGGFace2: набор данных для распознавания лиц в зависимости от позы и возраста, 2017 г.

В частности, модель на основе SqueezeNet обеспечивает более высокую производительность в целом.

Сравнение между ResNet-50 и SENet, полученными с нуля, показывает, что SENet неизменно превосходит производительность как при проверке, так и при идентификации. […] Кроме того, производительность SENet может быть дополнительно улучшена путем обучения на двух наборах данных VGGFace2 и MS1M с использованием различных преимуществ, которые предлагает каждый из них.

— VGGFace2: набор данных для распознавания лиц в зависимости от позы и возраста, 2017 г.

Встраивание лица предсказывается данной моделью как вектор длины 2048. Затем длина вектора нормализуется, например. до длины 1 или единичной нормы с использованием векторной нормы L2 (евклидово расстояние от начала координат). Это называется « дескриптор лица ». Расстояние между дескрипторами лиц (или группами дескрипторов лиц, называемыми «шаблоном субъекта») вычисляется с использованием сходства косинуса.

Дескриптор лица извлекается из слоя, соседнего со слоем классификатора. Это приводит к 2048-мерному дескриптору, который затем нормализуется по L2

.

— VGGFace2: набор данных для распознавания лиц в зависимости от позы и возраста, 2017 г.

Как установить библиотеку keras-vggface

Авторы VGFFace2 предоставляют исходный код своих моделей, а также предварительно обученные модели, которые можно загрузить со стандартными средами глубокого обучения, такими как Caffe и PyTorch, хотя примеров для TensorFlow или Keras нет.

Мы могли бы преобразовать предоставленные модели в формат TensorFlow или Keras и разработать определение модели, чтобы загружать и использовать эти предварительно обученные модели. К счастью, эта работа уже проделана и может использоваться напрямую сторонними проектами и библиотеками.

Возможно, лучшей сторонней библиотекой для использования моделей VGGFace2 (и VGGFace) в Keras является проект и библиотека keras-vggface от Рефика Кан Малли.

Учитывая, что это сторонний проект с открытым исходным кодом и в него могут быть внесены изменения, я создал ответвление проекта здесь.

Эту библиотеку можно установить через pip; например:

sudo pip установить git+https://github.com/rcmalli/keras-vggface.git

sudo pip install git+https://github.com/rcmalli/keras-vggface.git

После успешной установки вы должны увидеть следующее сообщение:

Успешно установлен keras-vggface-0.6

Успешно установлен keras-vggface-0.6

Вы можете убедиться, что библиотека установлена ​​правильно, запросив установленный пакет:

Это краткое описание пакета; например:

Имя: keras-vggface Версия: 0.6 Резюме: реализация VGGFace с фреймворком Keras Домашняя страница: https://github.com/rcmalli/keras-vggface Автор: Рефик Джан МАЛЛИ Электронная почта автора: [email protected] Лицензия: Массачусетский технологический институт Место нахождения: … Требуется: numpy, scipy, h5py, подушка, keras, six, pyyaml Требуется:

Имя: keras-vggface

Версия: 0.6

Резюме: Реализация VGGFace с инфраструктурой Keras

Домашняя страница: https://github.com/rcmalli/keras-vggface

Автор: Refik Can MALLI

License3

: MIT

Местоположение: …

Требуется: numpy, scipy, h5py, подушка, keras, six, pyyaml ​​

Требуется:

Вы также можете убедиться, что библиотека загружается правильно, загрузив ее в скрипт и распечатав текущую версию; например:

# проверить версию keras_vggface импортировать keras_vggface # версия для печати печать (keras_vggface.__версия__)

# проверить версию keras_vggface

импортировать keras_vggface

# версию для печати

print(keras_vggface.__version__)

Запуск примера загрузит библиотеку и напечатает текущую версию.

Как обнаружить лица для распознавания лиц

Прежде чем мы сможем выполнять распознавание лиц, нам нужно обнаружить лица.

Обнаружение лиц — это процесс автоматического обнаружения лиц на фотографии и их локализации путем рисования ограничивающей рамки вокруг их границ.

В этом руководстве мы также будем использовать многозадачную каскадную сверточную нейронную сеть или MTCNN для обнаружения лиц, например. поиск и извлечение лиц из фотографий. Это современная модель глубокого обучения для обнаружения лиц, описанная в статье 2016 года под названием «Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей».

Мы будем использовать реализацию, предоставленную Иваном де Пас Сентено в проекте ipazc/mtcnn. Это также можно установить через pip следующим образом:

Мы можем подтвердить правильность установки библиотеки, импортировав библиотеку и распечатав версию; Например.

# подтвердите, что mtcnn был установлен правильно импортировать mtcnn # версия для печати печать (mtcnn.__версия__)

# подтвердите правильность установки mtcnn

import mtcnn

# версия для печати

print(mtcnn.__version__)

При выполнении примера печатается текущая версия библиотеки.

Мы можем использовать библиотеку mtcnn для создания детектора лиц и извлечения лиц для использования с моделями детектора лиц VGGFace в последующих разделах.

Первым шагом является загрузка изображения в виде массива NumPy, чего мы можем добиться с помощью функции imread() в Matplotlib.

# загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла)

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread(имя файла)

Далее мы можем создать класс детектора лиц MTCNN и использовать его для обнаружения всех лиц на загруженной фотографии.

# создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # определить лица на изображении результаты = детектор.detect_faces (пиксели)

# создаем детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN()

# обнаруживаем лица на изображении

results =Detector.detect_faces(pixels)

Результатом является список ограничивающих рамок, где каждая ограничивающая рамка определяет левый нижний угол ограничивающей рамки, а также ширину и высоту.

Если мы предположим, что на фотографии для наших экспериментов есть только одно лицо, мы можем определить пиксельные координаты ограничивающей рамки следующим образом.

# извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты[0][‘box’] х2, у2 = х1 + ширина, у1 + высота

# извлечь ограничивающую рамку из первой грани

x1, y1, width, height = results[0][‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

Мы можем использовать эти координаты для извлечения лица.

# извлечь лицо лицо = пиксели[y1:y2, x1:x2]

# извлечь лицо

лицо = пиксели[y1:y2, x1:x2]

Затем мы можем использовать библиотеку PIL, чтобы изменить размер этого маленького изображения лица до требуемого размера; в частности, модель предполагает квадратные входные грани размером 224×224.

# изменить размер пикселей на размер модели изображение = изображение.из массива (лицо) изображение = изображение.изменить размер((224, 224)) face_array = массив (изображение)

# изменить размер пикселей до размера модели

Связав все это вместе, функция extract_face() загрузит фотографию из загруженного имени файла и вернет извлеченное лицо.

Предполагается, что фотография содержит одно лицо, и будет возвращено первое обнаруженное лицо.

# извлечь одно лицо из данной фотографии def extract_face (имя файла, required_size = (224, 224)): # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # определить лица на изображении результаты = детектор.detect_faces (пиксели) # извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты[0][‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлечь лицо лицо = пиксели[y1:y2, x1:x2] # изменить размер пикселей на размер модели изображение = изображение.из массива (лицо) изображение = изображение.изменить размер (требуемый_размер) face_array = массив (изображение) вернуть face_array

1

2

3

4

5

6

7

8

10

110003

12

13

14

1999

00099000 2

14

9000 3

9000 3 9000 3 9000 2

14 9000 3

9000 3

9000 2

14

9000 3

9000 2

14 9000 3

9000 2

9000 3

18

# извлечь одно лицо из данной фотографии

def extract_face(filename, required_size=(224, 224)):

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread(filename)

# создаем детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN()

# обнаруживаем лица на изображении

results = детектор.detect_faces(пиксели)

# извлекаем ограничивающую рамку из первого лица

x1, y1, width, height = results[0][‘box’]

x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота

# извлечь лицо

face = Pixels[y1:y2, x1: x2]

# изменить размер пикселей до размера модели

image = Image.fromarray(face)

image = image.resize(required_size)

face_array = asarray(image)

return face_array

Мы можем проверить эту функцию с помощью фотографии.

Загрузите фотографию Шэрон Стоун, сделанную в 2013 году, из Википедии, выпущенной по разрешающей лицензии.

Загрузите фотографию и поместите ее в текущий рабочий каталог с именем файла « sharon_stone1.jpg ».

Фотография Шэрон (sharon_stone1.jpg)
Стоун, из Википедии.

Полный пример загрузки фотографии Шэрон Стоун, извлечения лица и построения графика результатов приведен ниже.

# пример распознавания лица с помощью mtcnn из matplotlib импортировать pyplot из изображения импорта PIL из массива импорта numpy из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN # извлечь одно лицо из данной фотографии def extract_face (имя файла, required_size = (224, 224)): # загрузить изображение из файла пиксели = сюжет.imread (имя файла) # создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # определить лица на изображении результаты = детектор.detect_faces (пиксели) # извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты[0][‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлечь лицо лицо = пиксели[y1:y2, x1:x2] # изменить размер пикселей на размер модели изображение = Изображение.из массива (лицо) изображение = изображение.изменить размер (требуемый_размер) face_array = массив (изображение) вернуть face_array # загрузите фото и извлеките лицо пикселей = extract_face(‘sharon_stone1.jpg’) # построить извлеченное лицо pyplot.imshow (пиксели) # показать сюжет pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

10

110003

12

13

14

1199991

9000 2

14

9000 3

9000 3 9000 3 9000 2

14

9000 3

9000 3

9000 2

14

9000 2

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

# пример распознавания лиц с помощью mtcnn

из matplotlib import pyplot

из PIL import Image

из numpy import asarray

из mtcnn.mtcnn import MTCNN

 

# извлечь одно лицо из данной фотографии

def extract_face(filename, required_size=(224, 224)):

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread(filename)

# создаем детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN()

# обнаруживаем лица на изображении

results =детектор.detect_faces(пиксели)

# извлекаем ограничивающую рамку из первого лица

x1, y1 , width, height = results[0][‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

# извлечь лицо

face = Pixels[y1:y2, x1:x2]

# изменить размер пикселей до размера модели

изображение = изображение.fromarray(face)

image = image.resize(required_size)

face_array = asarray(image)

return face_array

 

# загрузить фотографию и извлечь лицо

пикселей = extract_stone1.jpg.jpg)

# построить выделенное лицо

pyplot.imshow(pixels)

# показать график

pyplot.show()

При выполнении примера загружается фотография, извлекается лицо и отображается результат.

Мы видим, что лицо было правильно обнаружено и извлечено.

Результаты показывают, что мы можем использовать разработанную функцию extract_face() в качестве основы для примеров с моделью распознавания лиц VGGFace в последующих разделах.

Лицо обнаружено на фотографии Шэрон Стоун с помощью модели MTCNN

Как выполнить идентификацию лица с помощью VGGFace2

В этом разделе мы будем использовать модель VGGFace2 для распознавания лиц по фотографиям знаменитостей из Википедии.

Модель VGGFace можно создать с помощью конструктора VGGFace() и указания типа создаваемой модели с помощью аргумента ‘ model ’.

модель = VGGFace (модель = ‘…’)

модель = VGGFace(model=’…’)

Библиотека keras-vggface предоставляет три предварительно обученные модели VGGModels, модель VGGFace1 через model=’vgg16’ (по умолчанию) и две модели VGGFace2 ‘ resnet50 ’ и ‘ senet50 ’.

В приведенном ниже примере создается модель « resnet50 » VGGFace2 и обобщается форма входных и выходных данных.

# пример создания эмбеддинга лица из keras_vggface.vggface импортировать VGGFace # создаем модель vggface2 модель = VGGFace (модель = ‘resnet50’) # суммировать форму ввода и вывода print(‘Входные данные: %s’ % model.inputs) print(‘Выводы: %s’ % model.outputs)

# пример создания эмбеддинга лица

из keras_vggface.vggface import VGGFace

# создать модель vggface2

model = VGGFace(model=’resnet50′)

# суммировать форму ввода и вывода

print(‘Inputs: %s’ % model.inputs)

print(‘ Выходы: %s’ % model.outputs)

При первом создании модели библиотека загружает веса модели и сохраняет их в каталоге ./keras/models/vggface/ в вашем домашнем каталоге. Размер весов для модели resnet50 составляет около 158 мегабайт, поэтому загрузка может занять несколько минут в зависимости от скорости вашего интернет-соединения.

При выполнении примера печатается форма входного и выходного тензоров модели.

Мы видим, что модель ожидает на входе цветные изображения лиц размером 244×244, а на выходе будет предсказание класса 8631 человек. Это имеет смысл, учитывая, что предварительно обученные модели были обучены на 8631 идентичности в наборе данных MS-Celeb-1M (перечисленном в этом CSV-файле).

Входные данные: [] Выходы: []

Входные данные: []

Выходные данные: []

Эту модель Кераса можно использовать непосредственно для предсказания вероятности того, что данное лицо принадлежит одной или нескольким из более чем восьми тысяч известных знаменитостей; например:

# выполнить предсказание йхат = модель.предсказать (образцы)

# выполнить прогноз

yhat = model.predict(samples)

После того, как прогноз сделан, целые числа класса могут быть сопоставлены с именами знаменитостей, и могут быть получены первые пять имен с наибольшей вероятностью.

Это поведение обеспечивается функцией decode_predictions() в библиотеке keras-vggface .

# преобразовать предсказание в имена результаты = decode_predictions (yhat) # отображаем наиболее вероятные результаты для результата в результатах[0]: распечатать(‘%s: %.3f%%’ % (результат[0], результат[1]*100))

# преобразовать предсказание в имена

results = decode_predictions(yhat)

# отобразить наиболее вероятные результаты

for result in results[0]:

print(‘%s: %.3f%%’ % (result[ 0], результат[1]*100))

Прежде чем мы сможем сделать прогноз с лицом, значения пикселей должны быть масштабированы таким же образом, как данные были подготовлены при подгонке модели VGGFace.В частности, значения пикселей должны быть центрированы на каждом канале с использованием среднего значения из набора обучающих данных.

Этого можно добиться с помощью функции preprocess_input() , предоставленной в библиотеке keras-vggface , и указания « version=2 », чтобы изображения масштабировались с использованием средних значений, используемых для обучения моделей VGGFace2, вместо модели VGGFace1 (по умолчанию).

# преобразовать одно лицо в образцы пиксели = пиксели.astype(‘float32’) образцы = expand_dims (пиксели, ось = 0) # подготовить лицо для модели, например центр пикселей образцы = preprocess_input (образцы, версия = 2)

# преобразовать одно лицо в сэмплы

пикселей = пиксели.astype(‘float32’)

сэмплов = expand_dims(пиксели, оси=0)

# подготовить лицо для модели, например. центральные пиксели

выборки = preprocess_input (образцы, версия = 2)

Мы можем связать все это вместе и предсказать личность нашей фотографии Шеннон Стоун, загруженной в предыдущем разделе, а именно « sharon_stone1».jpg ’.

Полный пример приведен ниже.

# Пример распознавания лица с моделью vggface2 из numpy импорта expand_dims из matplotlib импортировать pyplot из изображения импорта PIL из массива импорта numpy из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN из keras_vggface.vggface импортировать VGGFace из keras_vggface.utils импортировать preprocess_input из keras_vggface.utils импортировать decode_predictions # извлечь одно лицо из данной фотографии def extract_face (имя файла, required_size = (224, 224)): # загрузить изображение из файла пиксели = сюжет.imread (имя файла) # создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # определить лица на изображении результаты = детектор.detect_faces (пиксели) # извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты[0][‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлечь лицо лицо = пиксели[y1:y2, x1:x2] # изменить размер пикселей на размер модели изображение = Изображение.из массива (лицо) изображение = изображение.изменить размер (требуемый_размер) face_array = массив (изображение) вернуть face_array # загрузите фото и извлеките лицо пикселей = extract_face(‘sharon_stone1.jpg’) # преобразовать одно лицо в образцы пиксели = пиксели.astype(‘float32’) образцы = expand_dims (пиксели, ось = 0) # подготовить лицо для модели, например центр пикселей образцы = preprocess_input (образцы, версия = 2) # создаем модель vggface модель = VGGFace (модель = ‘resnet50’) # выполнить предсказание yhat = model.predict (образцы) # преобразовать предсказание в имена результаты = decode_predictions (yhat) # отображаем наиболее вероятные результаты для результата в результатах[0]: распечатать(‘%s: %.3f%%’ % (результат[0], результат[1]*100))

1

2

3

4

5

6

7

8

10

110003

12

13

14

1999

00099000 2

14

9000 3

9000 3 9000 3 9000 2

14 9000 3

9000 3

9000 2

14

9000 3

9000 2

14 9000 3

9000 2

9000 3

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

# Пример обнаружения лиц с моделью vggface2

из numpy import expand_dims

из matplotlib import pyplot

из PIL import ImageMTCNN Import Mtcnn

от keras_vggface.vggface import vggface

от keras_vggface.utils import preprocess_input

от keras_vggface.utils import_predicses

# ustract autsiLs at a Decode_predictions

# ustract autsiLS с aStive_predictions

# ustract aTmode a aTycom 224, 224)):

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread(filename)

# создать детектор, используя веса по умолчанию результаты = детектор.detect_faces(pixels)

# извлечь ограничивающую рамку из первого лица

x1, y1, width, height = results[0][‘box’]

x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота

# извлечь лицо

face = Pixels[y1:y2, x1:x2]

# изменить размер пикселей до размера модели asarray(image)

return face_array

 

# загрузите фотографию и извлеките лицо

пикселей = extract_face(‘sharon_stone1.jpg’)

# преобразовать одно лицо в сэмплы

пикселей = пиксели.astype(‘float32’)

сэмплов = expand_dims(пиксели, оси=0)

# подготовить лицо для модели, например. центральные пиксели

Samples = preprocess_input(samples, version=2)

# создать модель vggface

model = VGGFace(model=’resnet50′)

# выполнить предсказание

yhat = model.predict(samples)

3

3

# преобразовать предсказание в имена

results = decode_predictions(yhat)

# отобразить наиболее вероятные результаты

for result in results[0]:

print(‘%s: %.3f%%’ % (результат[0], результат[1]*100))

При выполнении примера загружается фотография, извлекается единственное лицо, которое, как мы знаем, присутствовало, а затем прогнозируется идентичность лица.

Затем отображаются пять имен с наивысшей вероятностью.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим, что модель правильно идентифицирует лицо как принадлежащее Шэрон Стоун с вероятностью 99,642%.

б’ Шарон_Стоун’: 99,642% б’ Ноэль_Рено’: 0,085% b’ Элизабет_R\xc3\xb6hm’: 0,033% б’ Анита_Липницка’: 0,026% б’ Тина_Лабиринт’: 0,019%

b’ Шэрон_Стоун’: 99,642%

b’ Ноэль_Рено’: 0,085%

b’ Элизабет_R\xc3\xb6hm’: 0.033%

б’ Анита_Липницкая’: 0,026%

б’ Тина_Мейз’: 0,019%

Мы можем протестировать модель с другой знаменитостью, в данном случае мужчиной, Ченнингом Татумом.

Фотография Ченнинга Татума, сделанная в 2017 году, доступна в Википедии по разрешающей лицензии.

Загрузите фотографию и сохраните ее в текущем рабочем каталоге с именем файла « channing_tatum.jpg ».

Фотография Ченнинга Татума из Википедии (channing_tatum.jpg).

Измените код, чтобы вместо этого загрузить фотографию Ченнинга Татума; например:

пикселей = extract_face(‘channing_tatum.jpg’)

пикселей = extract_face(‘channing_tatum.jpg’)

Запустив пример с новой фотографией, мы видим, что модель правильно идентифицирует лицо как принадлежащее Ченнингу Татуму с вероятностью 94,432%.

б’ Ченнинг_Татум’: 94.432% б’ Эоган_Квигг’: 0,146% b’ Les_Miles’: 0,113% b ‘Ибрагим_Афеллай’: 0,072% б’ Това_Фельдшух’: 0,070%

b ‘channing_tatum’: 94,432%

B ‘eoghan_quigg’: 0,146%

B ‘Les_miles’: 0,113%

B ‘Ibrahim_afellay’: 0,072%

B ‘tovah_feldshuhu_afellay’: 0,072%

B ‘tovah_feldhuhu_afellay’: 0,072%

B ‘

Вы можете попробовать этот пример с другими фотографиями знаменитостей, взятыми из Википедии.Попробуйте разнообразный набор полов, рас и возрастов. Вы обнаружите, что модель не идеальна, но для тех знаменитостей, которых она хорошо знает, она может быть эффективной.

Вы можете попробовать другие версии модели, такие как « vgg16 » и « senet50 », а затем сравнить результаты. Например, на фотографии Оскара Исаака я обнаружил, что « vgg16 » эффективны, а модели VGGFace2 — нет.

Модель можно использовать для идентификации новых лиц.Одним из подходов может быть переобучение модели, возможно, только классификатора модели, с новым набором данных о лицах.

Как выполнить проверку лица с помощью VGGFace2

Модель VGGFace2 можно использовать для проверки лиц.

Это включает в себя вычисление встраивания лица для нового заданного лица и сравнение вложения с вложением для единственного примера лица, известного системе.

Встраивание лица — это вектор, который представляет функции, извлеченные из лица.Затем его можно сравнить с векторами, сгенерированными для других лиц. Например, другой близкий (по некоторым меркам) вектор может быть одним и тем же человеком, а другой далекий (по некоторым меркам) вектор может быть другим человеком.

Типичные меры, такие как евклидово расстояние и косинусное расстояние, рассчитываются между двумя вложениями, и считается, что грани совпадают или проверяют, находится ли расстояние ниже предопределенного порога, часто настраиваемого для определенного набора данных или приложения.

Во-первых, мы можем загрузить модель VGGFace без классификатора, установив для аргумента ‘ include_top ‘ значение ‘ False ‘, указав форму вывода через ‘ input_shape ‘ и установив ‘ pooling ‘ на ‘ avg ‘, чтобы карты фильтров на выходе модели были сведены к вектору с использованием глобального среднего пула.

# создаем модель vggface модель = VGGFace(model=’resnet50′, include_top=False, input_shape=(224, 224, 3), pooling=’avg’)

# создать модель vggface

model = VGGFace(model=’resnet50′, include_top=False, input_shape=(224, 224, 3), pooling=’avg’)

Затем эту модель можно использовать для прогнозирования, которое вернет вложение лица для одного или нескольких лиц, предоставленных в качестве входных данных.

# выполнить предсказание yhat = model.predict(образцы)

# выполнить прогноз

yhat = model.predict(samples)

Мы можем определить новую функцию, которая, учитывая список имен файлов для фотографий, содержащих лицо, будет извлекать одно лицо из каждой фотографии с помощью функции extract_face(), разработанной в предыдущем разделе, требуется предварительная обработка для входных данных в Модель VGGFace2 и может быть достигнута путем вызова preprocess_input() , а затем предсказать встраивание лица для каждого.

Приведенная ниже функция get_embeddings() реализует это, возвращая массив, содержащий вложение для одного лица для каждого предоставленного имени файла фотографии.

# извлечение лиц и вычисление встраивания лиц для списка файлов фотографий def get_embeddings (имена файлов): # извлечь лица Faces = [extract_face(f) для f в именах файлов] # преобразовать в массив образцов образцы = массив (лица, ‘поплавок32’) # подготовить лицо для модели, т.е.грамм. центр пикселей образцы = preprocess_input (образцы, версия = 2) # создаем модель vggface модель = VGGFace (модель = ‘resnet50’, include_top = False, input_shape = (224, 224, 3), объединение = ‘среднее’) # выполнить предсказание yhat = model.predict (образцы) вернуть yhat

# извлечение лиц и вычисление вложений лиц для списка файлов фотографий образцы

образцы = asarray(faces, ‘float32’)

# подготовить лицо для модели, т.е.грамм. центральные пиксели

Samples = preprocess_input(samples, version=2)

# создать модель vggface

model = VGGFace(model=’resnet50′, include_top=False, input_shape=(224, 224, 3), pooling=’ avg’)

# выполнить прогноз

yhat = model.predict(samples)

вернуть yhat

Мы можем использовать нашу фотографию Шэрон Стоун, использованную ранее (например, sharon_stone1.jpg ), в качестве нашего определения личности Шэрон Стоун, вычислив и сохранив встраивание лица для лица на этой фотографии.

Затем мы можем рассчитать встраивание лиц в другие фотографии Шэрон Стоун и проверить, можем ли мы эффективно подтвердить ее личность. Мы также можем использовать лица с фотографий других людей, чтобы подтвердить, что они не подтверждены как Шэрон Стоун.

Проверка может быть выполнена путем вычисления косинусного расстояния между вложением для известного идентификатора и вложениями лиц-кандидатов. Этого можно добиться с помощью функции cosine() SciPy. Максимальное расстояние между двумя вложениями равно 1 баллу.0, тогда как минимальное расстояние равно 0,0. Обычное пороговое значение, используемое для идентификации лица, составляет от 0,4 до 0,6, например 0,5, хотя его следует настроить для конкретного приложения.

Приведенная ниже функция is_match() реализует это, вычисляя расстояние между двумя вложениями и интерпретируя результат.

# определить, совпадает ли лицо-кандидат с известным лицом def is_match (известное_вложение, кандидат_встраивание, порог = 0,5): # рассчитать расстояние между встраиваниями оценка = косинус (известное_вложение, кандидат_вложение) если оценка <= порог: print('>face — это совпадение (%).3f <= %.3f)' % (оценка, порог)) еще: print('>лицо НЕ является совпадением (%.3f > %.3f)’ % (оценка, thresh))

# определить, соответствует ли лицо-кандидат известному лицу <= thresh:

print(‘>face является совпадением (%).3f <= %.3f)' % (оценка, порог))

else:

print(‘>face is NOT a Match (%.3f > %.3f)’ % (score, thresh))

Мы можем проверить некоторые положительные примеры, загрузив больше фотографий Шэрон Стоун из Википедии.

В частности, фотография, сделанная в 2002 году (скачайте и сохраните как ‘ sharon_stone2.jpg ’), и фотография, сделанная в 2017 году (скачайте и сохраните как ‘ sharon_stone3.jpg ’)

Мы проверим эти два положительных случая и фотографию Ченнинга Татума из предыдущего раздела в качестве отрицательного примера.

Полный пример кода проверки лица приведен ниже.

# проверка лица с помощью модели VGGFace2 из matplotlib импортировать pyplot из изображения импорта PIL из массива импорта numpy из scipy.spatial.distance импортировать косинус из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN из keras_vggface.vggface импортировать VGGFace из keras_vggface.utils импортировать preprocess_input # извлечь одно лицо из данной фотографии def extract_face (имя файла, required_size = (224, 224)): # загрузить изображение из файла пиксели = сюжет.imread (имя файла) # создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # определить лица на изображении результаты = детектор.detect_faces (пиксели) # извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты[0][‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлечь лицо лицо = пиксели[y1:y2, x1:x2] # изменить размер пикселей на размер модели изображение = Изображение.из массива (лицо) изображение = изображение.изменить размер (требуемый_размер) face_array = массив (изображение) вернуть face_array # извлечение лиц и вычисление встраивания лиц для списка файлов фотографий def get_embeddings (имена файлов): # извлечь лица Faces = [extract_face(f) для f в именах файлов] # преобразовать в массив образцов образцы = массив (лица, ‘поплавок32’) # подготовить лицо для модели, т.е.грамм. центр пикселей образцы = preprocess_input (образцы, версия = 2) # создаем модель vggface модель = VGGFace (модель = ‘resnet50’, include_top = False, input_shape = (224, 224, 3), объединение = ‘среднее’) # выполнить предсказание yhat = model.predict (образцы) вернуть их # определить, совпадает ли лицо-кандидат с известным лицом def is_match (известное_вложение, кандидат_встраивание, порог = 0,5): # рассчитать расстояние между встраиваниями оценка = косинус (известное_вложение, кандидат_вложение) если оценка <= порог: print('>face — это совпадение (%).3f <= %.3f)' % (оценка, порог)) еще: print('>лицо НЕ является совпадением (%.3f > %.3f)’ % (оценка, thresh)) # определяем имена файлов имена файлов = [‘sharon_stone1.jpg’, ‘sharon_stone2.jpg’, ‘sharon_stone3.jpg’, ‘channing_tatum.jpg’] # получить имена файлов файлов встраивания вложения = get_embeddings (имена файлов) # определение Шэрон Стоун sharon_id = вложения [0] # проверить известные фотографии Шарон print(‘Положительные тесты’) is_match (вложения [0], вложения [1]) is_match (вложения [0], вложения [2]) # проверить известные фотографии других людей print(‘Отрицательные тесты’) is_match (вложения [0], вложения [3])

1

2

3

4

5

6

7

8

10

110003

12

13

14

1999

00099000 2

14

9000 3

9000 3 9000 3 9000 2

14 9000 3

9000 3

9000 2

14

9000 3

9000 2

14 9000 3

9000 2

9000 3

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

61

62

63

610003

62

70003

0002 64

65

# проверка лица с помощью модели VGGFace2

из matplotlib import pyplot

из PIL import Image

из numpy import asarray

из scipy.Spatial.Istance Import Cosine

из MTCNN.MTCNN Import Mtcnn

от keras_vggface.vggface import vggface

от keras_vggface.utils import prepprocess_inpt

# astract astract aTembers от aThod Pref -Fetrocess_Inpate

# astract astract. =(224, 224)):

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread(filename)

# создать детектор, используя веса по умолчанию

результатов = детектор.detect_faces(pixels)

# извлечь ограничивающую рамку из первого лица

x1, y1, width, height = results[0][‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

# извлечь лицо

face = Pixels[y1:y2, x1:x2]

# изменить размер пикселей до размера модели asarray(image)

return face_array

 

# извлечение лиц и вычисление встраивания лиц для списка файлов фотографий filenames]

# преобразовать в массив образцов

Samples = asarray(faces, ‘float32’)

# подготовить лицо для модели, т.е.грамм. центральные пиксели

Samples = preprocess_input(samples, version=2)

# создать модель vggface

model = VGGFace(model=’resnet50′, include_top=False, input_shape=(224, 224, 3), pooling=’ avg’)

# выполнить прогнозирование

yhat = model.predict(samples)

return yhat

 

# определить, совпадает ли лицо-кандидат с известным лицом 0.5):

# вычислить расстояние между вложениями

score = косинус(известное_вложение, кандидат_вложение)

if score <= thresh:

print(‘>face is a Match (%).3f <= %.3f)' % (счет, порог))

else:

print(‘>face is NOT a Match (%.3f > %.3f)’ % (счет, порог))

 

# определить имена файлов

filenames = [‘sharon_stone1.jpg’, ‘sharon_stone2.jpg’,

‘sharon_stone3.jpg’, ‘channing_tatum.jpg’]

# получить имена файлов вложений

embeddings(names)

# определить Шэрон Стоун

sharon_id = embeddings[0]

# проверить известные фотографии Шэрон

print(‘Положительные тесты’)

is_match(embeddings[0], embeddings[1])

_matchbeddings is [0], embeddings[2])

# проверить известные фотографии других людей

print(‘Отрицательные тесты’)

is_match(embeddings[0], embeddings[3])

Первая фотография взята в качестве шаблона для Шэрон Стоун, а остальные фотографии в списке являются положительными и отрицательными фотографиями для проверки.

Запустив пример, мы видим, что система правильно проверила два положительных случая с фотографиями Шэрон Стоун как раньше, так и позже.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы также видим, что фотография Ченнинга Татума правильно не подтверждена как Шэрон Стоун.Было бы интересно изучить возможность проверки других негативных фотографий, например, фотографий других женщин-знаменитостей.

Положительные тесты >лицо совпадает (0,418 <= 0,500) >лицо совпадает (0,295 <= 0,500) Отрицательные тесты >лицо НЕ соответствует (0,709 > 0,500)

Положительные тесты

>лицо соответствует (0,418 <= 0,500)

>лицо соответствует (0.295 <= 0,500)

Отрицательные тесты

>лицо НЕ соответствует (0,709 > 0,500)

Примечание : вложения, сгенерированные из модели, не относятся к фотографиям знаменитостей, используемых для обучения модели. Считается, что модель дает полезные вложения для любых граней; возможно, попробуйте сравнить свои фотографии с фотографиями родственников и друзей.

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Бумаги

Книги

API

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как разрабатывать системы распознавания лиц для идентификации и проверки лиц с использованием модели глубокого обучения VGGFace2.

В частности, вы узнали:

  • О моделях VGGFace и VGGFace2 для распознавания лиц и о том, как установить библиотеку keras_vggface, чтобы использовать эти модели в Python с Keras.
  • Как разработать систему распознавания лиц, чтобы предсказывать имена знаменитостей на заданных фотографиях.
  • Как разработать систему проверки лица для подтверждения личности человека по фотографии его лица.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разработайте модели глубокого обучения для машинного зрения уже сегодня!

Разработайте собственные модели машинного зрения за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Глубокое обучение для компьютерного зрения

Он содержит учебных пособий для самостоятельного изучения по таким темам, как:
классификация , обнаружение объектов (yolo и rcnn) , распознавание лиц (vggface и facenet) , подготовка данных и многое другое…

Наконец-то внедрите глубокое обучение в свои проекты технического зрения

Пропустить учебу. Просто Результаты.

Посмотреть, что внутри

Распознавание лиц

Система распознавания лиц Интерпола (IFRS) содержит изображения лиц, полученные из более чем 179 стран, что делает ее уникальной глобальной криминальной базой данных.

В сочетании с автоматизированным биометрическим программным обеспечением эта система способна идентифицировать или проверять человека путем сравнения и анализа узоров, форм и пропорций его черт лица и контуров.

С момента запуска системы распознавания лиц Интерпола в конце 2016 года было идентифицировано почти 1500 террористов, преступников, беглецов, лиц, представляющих интерес, или пропавших без вести.

Факторы идентификации лица

В отличие от отпечатков пальцев и ДНК, которые не меняются в течение жизни человека, распознавание лица должно учитывать различные факторы, такие как:

  • Старение
  • Пластическая хирургия
  • Косметика
  • Воздействие наркотиков жестокое обращение или курение
  • Поза объекта

Работа с изображениями хорошего качества также имеет решающее значение.Изображения низкого или среднего качества могут быть недоступны для поиска в системе МСФО, а если да, то это может существенно повлиять на точность поиска и сами результаты.

Стандартная фотография паспорта ИКАО была бы идеальной, так как это фронтальное изображение объекта с равномерным освещением лица и нейтральным фоном.

Как это работает?

Когда изображение лица (зондовое изображение) вводится в систему, оно автоматически кодируется алгоритмом и сравнивается с уже сохраненными в системе профилями.В результате получается список «кандидатов» из наиболее вероятных совпадений.

Мы всегда выполняем ручной процесс — мы называем это идентификацией лица — для проверки результатов автоматизированной системы. Квалифицированные и опытные сотрудники Интерпола тщательно изучают изображения, чтобы найти уникальные характеристики, которые могут привести к одному из следующих результатов: «Потенциальный кандидат», «Нет кандидата» или «Неубедительно».

Затем эта информация передается в страны, предоставившие изображения, и в те, которые будут заинтересованы в профиле или совпадении.Вся информация обрабатывается в соответствии с Правилами Интерпола по обработке данных.

Перекрестная проверка с уведомлениями Интерпола

Все изображения лиц в уведомлениях и рассылках, запрошенных странами-членами, ищутся и сохраняются в системе распознавания лиц при условии, что они соответствуют строгим критериям качества, необходимым для распознавания.

Страны-члены также могут запросить «только поиск» в системе распознавания лиц, например, для проверки интересующего лица в аэропортах или других пунктах пересечения границы.Результаты возвращаются быстро, чтобы обеспечить немедленные последующие действия, а изображения не записываются в систему.

Объединение экспертов

Поскольку эта компьютеризированная технология сравнения биометрических данных в большинстве стран все еще находится в зачаточном состоянии, стандарты и лучшие практики все еще находятся в процессе создания, и Интерпол вносит в это свой вклад.

Проводимый раз в два года Международный симпозиум Интерпола по отпечаткам пальцев и лицам дает возможность экспертам со всего мира поделиться передовым опытом и последними разработками.

Мы также дважды в год проводим встречи рабочей группы экспертов по лицу. Это консультативная группа Интерпола по новым технологиям, процедурам идентификации, потребностям в обучении и подготовке официальных документов для оказания помощи странам-членам в этой области.

Экспертная группа подготовила руководство по передовой практике в отношении качества, формата и передачи изображений лиц для обеспечения точного и эффективного распознавания. Мы настоятельно рекомендуем нашим странам-членам использовать службу распознавания лиц и следовать рекомендациям.

Разработка передового опыта

Несмотря на то, что системы распознавания лиц обладают огромным потенциалом для национальной безопасности, им требуется надежная структура управления для защиты прав человека и личных данных.

Интерпол вместе со Всемирным экономическим форумом (ВЭФ), Межрегиональным научно-исследовательским институтом Организации Объединенных Наций по вопросам преступности и правосудия (ЮНИКРИ) и полицией Нидерландов совместно разработали основу политики для продвижения ответственного и прозрачного использования технологии распознавания лиц в правоохранительных органах. расследования.

Этот документ был опубликован в октябре 2021 года в результате глобальных консультаций с участием многих заинтересованных сторон. Интерпол будет повышать осведомленность об этой инициативе через свое глобальное членство, и правоохранительные органы опробуют эту структуру в первом квартале 2022 года.

Распознавание лиц

Face Intellect хорошо подходит для общественных мест, инфраструктурных объектов с критическими потребностями контроля доступа, торговых точек, HoReCa и игорных заведений.

Алгоритмы глубокого обучения

Распознавание лиц в Face Intellect основано на глубоких нейронных сетях (DNN). Алгоритмы нового поколения свободны от проблем с распознаванием, которые были характерны для предыдущего поколения «не DNN».

Алгоритмы нейронных сетей — это в основном ИИ, искусственный интеллект — мощные методы, основанные на машинном обучении, которые имитируют работу человеческого мозга. DNN обучается на огромном наборе данных с помеченными лицами, чтобы сопоставить лицо с числовым векторным представлением. После того, как сеть обучена, она может сравнивать любые лица, даже те, которых никогда раньше не видела.

Распознавание лиц с DNN предлагает высококачественные прогнозы независимо от угла камеры, освещения, прически, выражения лица, очков и других параметров. На самом деле современные алгоритмы работают даже лучше, чем человек.

Как работает Face-Интеллект

Живое видео
  1. Интеллект лиц автоматически выделяет лица в видеопотоке с камер.
  2. Он сравнивает их с базой данных, такой как список доступа сотрудников или черный список.
  3. Когда он определяет заданную степень сходства (высокую или низкую), он запускает систему для блокировки или разблокировки двери, отправки предупреждения персоналу службы безопасности и так далее.
  4. При использовании в контроле доступа распознавание лиц также может быть частью системы учета рабочего времени и посещаемости.
Поиск видеоматериалов

Вы можете быстро найти лица, соответствующие картинке, видеоизображению или фотографии, и перейти к видео события.

Собрать статистику

Используйте Face Intellect в качестве счетчика посетителей, чтобы получать уникальное и общее количество посетителей, узнавать их пол и возраст, а также получать отчеты для бизнес-анализа.

Приложения Face-Интеллект

Контроль скопления людей и обеспечение безопасности на вокзалах, стадионах, в аэропортах, метро и т. д.

Контроль доступа, предотвращение терактов и расследование.

Казино

Остановите людей из черного списка и крупных игроков у дверей.Идентифицируйте VIP-клиентов и отслеживайте их местонахождение. Поиск видеозаписей для расследования и предотвращения мошенничества.

Розничная торговля и HoReCa
  • Безопасность и предотвращение потери активов:  Раннее предупреждение о магазинных воришках и правонарушителях.
  • Служба поддержки:  Выявление VIP-клиентов.
  • Маркетинг:  Подсчитайте общее количество посетителей и уникальных посетителей. Оцените демографию посетителей — пол и возраст. Сообщить статистику.
  • Время и посещаемость:  Отслеживайте часы работы сотрудников и создавайте отчеты.
Расследование

Загрузите картинку, снимок или фото-подгонку и быстро найдите подозреваемых и связанные с ними видеоэпизоды.

На сайте:  Указать, где и когда появлялся интересующий, и что он делал в этих местах.

В проектах «Безопасный город»:  Найдите места, наиболее часто посещаемые подозреваемым, и узнайте, где его видели в последний раз.

Системы контроля доступа

Человек прикладывает карту доступа к считывателю. Face Intellect фиксирует их лица на камеру и прогоняет их через базу данных СКУД.Доступ предоставляется автоматически (при заданной степени подобия) или по подсказке оператора (если степень подобия слишком низкая). Один оператор может обслуживать несколько контрольно-пропускных пунктов.

Техническое описание >

Документация >

Часы NeoFace: Распознавание лиц | НЭК

Защита вашего сообщества

Угрозы безопасности вызывают все большую обеспокоенность на международном и национальном уровнях, а также в коммерческих организациях.В связи с угрозой международным границам правительства распоряжаются о пересмотре своих мер безопасности в аэропортах, морских портах и ​​узлах общественного транспорта.

Независимые испытания подтверждают, что технология NeoFace от NEC обеспечивает наиболее точное согласование и является наиболее устойчивой к изменениям старения и позного угла.

NeoFace Watch помогает снизить риск угроз безопасности за счет интеграции технологии сопоставления лиц с входными данными видеоаналитики.

  • Возможность высокопроизводительного согласования с несколькими камерами
  • Оповещения в режиме реального времени, на которые нужно реагировать по мере необходимости
  • Возможность обработки живых и архивных видеоизображений

Простая интеграция и развертывание

Приложение NeoFace Watch представляет собой тонкий веб-клиент с простым в использовании пользовательским интерфейсом.Он ненавязчив и не требует вмешательства оператора. Приложение можно легко настроить и интегрировать в существующие системы и операционные процессы.

  • Камера, интегрированная с биометрической технологией NEC NeoFace Watch, установлена ​​в подходящих точках защемления.
  • Лица людей захватываются и извлекаются из видеопотока, а качество сопоставляется в режиме реального времени.Программное обеспечение NeoFace Watch может обрабатывать потоки с нескольких камер, извлекая и сопоставляя тысячи лиц в минуту.

Непревзойденная точность и скорость сопоставления

Сила технологии NEC NeoFace заключается в ее устойчивости к низкому качеству. Сильно сжатые видео и изображения, которые ранее считались практически бесполезными, теперь являются полезными доказательствами и приводят к более высоким показателям положительной идентификации.Благодаря доказанной способности сопоставлять изображения лиц с низким разрешением, включая изображения с разрешением до 24 пикселей между глазами, технология NEC NeoFace превосходит все другие системы распознавания лиц по точности сопоставления. В то время как поиск скрытых отпечатков пальцев на месте преступления является стандартным, технология распознавания лиц NEC NeoFace теперь может точно идентифицировать скрытые фотографии с высокой степенью точности.

Технология биометрического распознавания лиц NEC используется во всем мире для борьбы с преступностью, предотвращения мошенничества и повышения общественной безопасности.Применяя опыт решений биометрической идентификации, используемых во многих странах мира, NEC сосредоточилась на разработке более надежных методов распознавания лиц в рамках биометрических систем безопасности.

Оптимизированное решение для распознавания лиц

Кажется, что человеческий мозг очень заботится о лицах. Для их идентификации выделена определенная область, и нейроны там настолько хороши в своей работе, что большинство из нас может легко распознать тысячи людей.Благодаря искусственному интеллекту компьютеры теперь могут распознавать лица с такой же эффективностью, и нейробиологи из Института исследований мозга Макговерна при Массачусетском технологическом институте обнаружили, что вычислительная сеть, обученная распознавать лица и другие объекты, обнаруживает удивительно похожую на мозг стратегию сортировки их всех.

Открытие, опубликованное 16 марта в Science Advances , предполагает, что миллионы лет эволюции, которые сформировали цепи в человеческом мозгу, оптимизировали нашу систему для распознавания лиц.

«Решение человеческого мозга состоит в том, чтобы отделить обработку лиц от обработки объектов», — объясняет Катарина Добс, руководившая исследованием в качестве постдока в лаборатории исследователя Макговерна Нэнси Канвишер, профессора когнитивной неврологии имени Уолтера А. Розенблита. в Массачусетском технологическом институте. Искусственная сеть, которую она обучила, сделала то же самое. «И это то же самое решение, которое, как мы предполагаем, найдет любая система, обученная распознавать лица и классифицировать объекты», — добавляет она.

«Эти две совершенно разные системы выяснили, какое — если не самое — хорошее решение.И это очень важно», — говорит Канвишер.

Функционально специфические области мозга

Подпишитесь на парадоксальные, удивительные и впечатляющие истории, которые будут доставляться на ваш почтовый ящик каждый четверг

Внимание: для этого контента требуется JavaScript.

Более 20 лет назад Канвишер и ее коллеги обнаружили небольшое пятно в височной доле мозга, которое специфически реагирует на лица. Эта область, которую они назвали веретенообразной областью лица, является одной из многих областей мозга, обнаруженных Канвишером и другими, которые предназначены для определенных задач, таких как обнаружение написанных слов, восприятие вокальных песен и понимание речи.

Канвишер говорит, что когда она исследовала, как устроен человеческий мозг, ей всегда было интересно узнать о причинах такой организации. Действительно ли мозг нуждается в специальных механизмах для распознавания лиц и других функций? «Вопросы «почему» очень сложны в науке, — говорит она. Но с помощью сложного типа машинного обучения, называемого глубокой нейронной сетью, ее команда могла, по крайней мере, выяснить, как другая система справится с аналогичной задачей.

Визуализация предпочтительных стимулов, например, фильтры ранжирования лиц.(Изображение предоставлено лабораторией Канвишера)

Добс, который в настоящее время является руководителем исследовательской группы в Университете Юстуса Либиха в Гиссене в Германии, собрал сотни тысяч изображений, чтобы обучить глубокую нейронную сеть распознаванию лиц и объектов. Коллекция включала в себя лица более 1700 разных людей и сотни различных предметов, от стульев до чизбургеров. Все они были представлены в сети без каких-либо подсказок о том, что есть что. «Мы никогда не говорили системе, что некоторые из них — лица, а некоторые — объекты.Так что, по сути, это всего лишь одна большая задача», — говорит Добс. «Он должен распознавать лицо, а также велосипед или ручку».

Когда программа научилась распознавать объекты и лица, она организовалась в сеть обработки информации, включающую блоки, специально предназначенные для распознавания лиц. Подобно мозгу, эта специализация возникла на более поздних стадиях обработки изображений. И в мозге, и в искусственной сети ранние этапы распознавания лиц включают в себя более общие механизмы обработки зрения, а последние этапы полагаются на компоненты, предназначенные для лиц.

Неизвестно, как в развивающемся мозге возникает механизм обработки лиц, но, основываясь на своих выводах, Канвишер и Добс говорят, что сетям не обязательно требуется врожденный механизм обработки лиц для приобретения этой специализации. «Мы не встраивали в нашу сеть ничего лишнего, — говорит Канвишер. «Сетям удалось изолировать себя, не получив подталкивания к конкретному лицу».

Канвишер говорит, что было захватывающе наблюдать, как глубокая нейронная сеть разделяется на отдельные части для распознавания лиц и объектов.«Это то, что мы наблюдаем в мозге уже 20 с лишним лет», — говорит она. «Почему у нас в мозгу отдельная система распознавания лиц? Это говорит мне, что это потому, что именно так выглядит оптимизированное решение».

Теперь она хочет использовать глубокие нейронные сети, чтобы задать аналогичные вопросы о том, почему другие функции мозга организованы именно так. «У нас есть новый способ узнать, почему мозг устроен именно так, как он есть», — говорит она. «Какая часть структуры, которую мы видим в человеческом мозгу, возникнет спонтанно в результате обучения сетей выполнению сопоставимых задач?»

Переиздано с разрешения MIT News.Прочтите исходную статью.

10 лучших приложений для распознавания лиц 2022 года

С появлением биометрии в цифровом мире появилось несколько новаторских инноваций в виде приложений для распознавания лиц на основе искусственного интеллекта . Размер мирового рынка распознавания лиц оценивается в 3,2 миллиарда долларов в 2019 году, и ожидается, что среднегодовой темп роста составит 16,6% в 2024 году .

Примерно три десятилетия назад концепция мобильного распознавания лиц больше походила на научную фантастику. Но теперь приложение для распознавания лиц помогает контролировать ложные аресты, диагностировать пациентов с генетическими заболеваниями и снижать уровень киберпреступности, а также атаки вредоносных программ.Такой широкий спектр также приводит к привлечению и развлечению людей успешными разработками, такими как приложение Face и его альтернативы.

Глядя на эту растущую тенденцию программного обеспечения для распознавания лиц, мы в Space-O Technologies Canada обсудили с нашими консультантами по приложениям искусственного интеллекта и машинного обучения типы биометрических технологий и лучшие приложения для распознавания в 2022 году. Итак, если вы планируете Чтобы разработать приложение для распознавания лиц для вашего бизнеса или в целях безопасности, вам необходимо знать свою нишу и конкурентов.Внимательно прочитайте этот блог, и вы получите больше информации о рынке.

Введение

Мы прошли долгий путь в технологии глубокого обучения на основе ИИ. От разблокировки устройства до выявления преступников. Каким-то образом эта биометрическая технология стала интересной темой как в исследованиях, так и в промышленности.

Распознавание лиц подпадает под биометрическую аутентификацию, когда используется в целях безопасности. Биометрические данные (BioID connect) уникальны для каждого человека и поэтому используются для идентификации каждого из них.По сравнению с традиционным распознаванием карт, кончиком пальца или распознаванием радужной оболочки, распознавание лица имеет больше преимуществ. Система распознавания лиц имеет такие преимущества, как высокий уровень параллелизма, бесконтактные ограничения, удобство для пользователя. От целей безопасности до образования каждая область адаптирует биометрическую технологию распознавания лиц.

Приложения для социальных сетей, такие как Snapchat, Instagram, Prisma, MSQRD, помогли добиться прогресса в этой области, помимо аспекта безопасности. Такие знаменитости, как Кайли Дженнер, Дженнифер Лопес, Джастин Бибер, Крис Хемсворт, наслаждаются фильтром старости в приложении для лица, а размещение одной и той же фотографии по всему Интернету сделало приложение для лица популярным за одну ночь.

Таким образом, существует множество других программ для распознавания лиц с различными чертами лица, в результате чего стало возможным подключение биоидов. Теперь, без лишних слов, давайте перейдем к списку приложений для отслеживания лиц и узнаем больше об их функциях, плюсах и минусах и многом другом.

Вот список лучших приложений для распознавания лиц, которые используются в разных областях. Давайте взглянем. У вас даже может быть момент Ньютона, когда вы читаете об этих приложениях для сканирования лица, и вы вдохновляетесь на разработку приложения самостоятельно.

10 Best Face Recognition приложения из 2022

88840.40, PRO Package $ 63 88840.40, Pro Package $ 63 88840.40, PRO, 63 88840.40, PRO.7 Blippar Face2Gene MojiPop
Имя приложения Оценки Всего загрузок Доступные для платформы Цена Скачать
Luxand Google Play: 3,6
Apple app store: 3.7
10,000+ iOS, Android Бесплатно
Face App Google Play store: 04.7 Google Play store: 04.7 7 100,000,000+ IOS, Android В приложении покупки варьируются от $ 4,99 до $ 39,99
AppLock Google Play: 3,9 1,000,000+ Android Free
Face DNA Test Google Play: 4.0 100 000+ Android Пакет стоимости $ 6,95, базовый пакет $ 11,40, PRO Package $ 63 1,000+ IOS, Android Free
Google Play: 3,4
Apple App Store: 2,2
1,000,000+ IOS, Android Free
Google Play: 2,5
Apple App Store: 2.5
50000 IOS, Android Free
Face First Google Play: 3.6
Apple App Store: 5,0
1,000+ IOS, Android Free
Google Play: 4,2
Apple App Store: 4,6
1,000,000+ IOS, Android в приложении покупки варьируются от $ 0,99 до $ 1,99
BioID Google Play: 2,4
Apple App Store: 1,9
10000 IOS, Android Free
  1. Luxand (iOS, Android)

    Распознавание лиц Luxand — это не просто приложение.На самом деле это целая высокотехнологичная компания, которая была образована в 2005 году с кучей разных сервисов и приложений под своим именем. Он состоит из Face SDK, идеально подходящего для наблюдения, биометрической идентификации и других целей, используемых крупными организациями и брендами по всему миру.

    Клиентами Luxand системы распознавания лиц являются крупные бренды, такие как Universal Pictures, Samsung, LG, Philips, Unilever, P&G, Ford, Badoo. Не только они, но и Центр киберпреступности Министерства обороны США, Министерство внутренних дел Сингапура, Национальная служба судебной экспертизы Кореи также являются их клиентами.

    Источник: Luxand. или отснятый материал и подтвердить идентификацию профиля

  2. Он публично предоставляет функцию Face SDK с вопросами конфиденциальности и тщательной проверкой нескольких API-интерфейсов обнаружения лиц
  3. обнаруженное лицо и добавить к нему имя.Приложение для лица запомнит его. Он распознает его в любое время в будущем. На самом деле, вы также можете двигать головой, чтобы приложение для идентификации лица распознавало ваше лицо при нескольких просмотрах.

    • API аватара: Преобразование лиц пользователей в трехмерные анимированные аватары, которые могут выражать эмоции.
    • E-Cards API: Создание 3D электронных открыток и анимированных лиц посетителей
    • Baby Prediction API: Прогнозирование будущего пользователей путем создания фото их потенциального ребенка
    • Face Aging API: Позволяет пользователям узнать, как их лица могут выглядеть с возрастом, с помощью программного обеспечения для распознавания лиц

    • Zombie API: Зомби.
    • API улучшения лица: Технология распознавания лиц позволяет пользователям улучшать тон кожи и улучшать фотографии, удаляя недостатки.

    Давайте взглянем на плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания.

    Pros CONS
    • экспериментировать с аватарами с различными характеристиками, такими как цвет волос, растительность на лице, пирсинг и т. д.
    • Задней камеры нет.У него есть только функция селфи-камеры
    • Приложение не работает для распознавания идентичных близнецов
    • Распознает только одно изображение вашего лица за раз
  4. FaceApp (iOS, Android)

    Это лицо приложение для обнаружения, запущенное в 2017 году только для телефонов iOS. Позже, когда популярность возросла, это приложение для распознавания лиц было запущено и для Android.

    Это самое известное приложение для распознавания лиц знаменитостей среди других в этом жанре.FaceApp положил начало тенденции людей публиковать фотографии себя в прошлом. В соцсетях так делали почти все, даже знаменитости. Он известен как «лучшие актеры приложений для распознавания лиц», поскольку все актеры от Джастина Бибера до Дженнифер Лопес участвуют в приложении.

    Источник: Face. пользователи могут делиться своими старыми и новыми фотографиями, как в других мультимедийных приложениях

  5. Пользователь может заменить фон одним нажатием, а также применить цветовые фильтры и размытие линз с помощью приложения для лица
  6. Как и приложение для сравнения двух лиц, вы можете также создайте образ «до и после» вашего настоящего и будущего «я».Это фильтры, доступные в FaceApp.

    • Фильтр улыбки: Это приложение для распознавания лиц определяет ширину улыбки. На самом деле можно сделать улыбку зубастой или удалить зубы с одного.
    • Фильтр прически: Сделайте волосы светлыми, белыми, черными или брюнетками и посмотрите, как вы будете выглядеть, если это ваш цвет волос. Кроме того, экспериментируйте с разными забавными прическами и получайте удовольствие.
    • Фильтр смены пола: Фильтр смены пола в этом приложении для распознавания лиц, пожалуй, самый эффективный после Snapchat для всех.Посмотрите, как бы вы выглядели, если бы принадлежали к противоположному полу
    • Возрастной фильтр: С помощью Faceapp можно увидеть свою старшую и младшую версии. Люди используют этот фильтр не только на своих лицах, но даже на лицах знаменитостей и друзей.
    • Светофильтр тона кожи: Вы можете использовать этот фильтр, чтобы осветлить тон вашей кожи и отобразить себя другим.

    Давайте взглянем на его плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания.

    Pros CONS
    • Профессиональные качественные результаты и отличные навигации в приложении
    • . Вовлечение. во многих оттенках
    • Фотографии не сохраняются в HD или любой другой лучшей версии

    Планируете создать приложение для распознавания лиц?

    Думаете о чем-то еще? Мы здесь, чтобы помочь.

    Свяжитесь с нами сейчас

  7. AppLock (Android)

    AppLock, будучи одним из лучших приложений для распознавания лиц, является одним из бесплатных программ для отслеживания лиц, которое гарантирует, что только пользователь может получить доступ к своей личной информации, приложениям социальных сетей и финансовые счета.

    Это не только мобильное распознавание лиц, но и распознавание голоса в целях безопасности. Как следует из названия, лицо и голос работают как пароли и являются биометрическими ключами, которые могут разблокировать ваши приложения.

    Как работает распознавание лиц?

    • Выберите одну из трех предварительно выбранных фраз голосовой разблокировки или создайте свою собственную фразу разблокировки.
    • Зарегистрируйте лицо и голос, взглянув в телефон и произнеся кодовую фразу.
    • Выберите приложения, которые вы хотите заблокировать.
    • Выберите уровень безопасности в качестве пароля для использования для каждого приложения.

    Источник: AppLock или голосом

  8. Это приложение для распознавания лиц работает в автономном режиме без подключения к Интернету
  9. Давайте посмотрим на плюсы и минусы этого бесплатного приложения для распознавания лиц, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания лиц.

    Pros CONS
    • IT Имеет Face, а голос Multimodal Biometric Technology
    • . в режиме удобства все приложения разблокированы.
    • Это бесплатное приложение для распознавания лиц решает некоторые вопросы конфиденциальности.Среди мобильных приложений это одно из самых продвинутых онлайн-приложений для лица, поскольку оно берет профиль лица одного человека и вычисляет уникальные точки лица подряд. Затем приложение для распознавания лиц сравнивает их с другим человеком, чтобы определить, могут ли эти два человека быть родственниками.

      Источник: Анализ ДНК лица и сравнивает анатомию одного человека с другим (идентификация по лицу)

    • Детские фотографии также можно использовать для получения точных результатов

    Давайте посмотрим на его плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания.

    Pros CONS
    • Разнообразие ДНК -тестирование.
      • Отсутствие расширенных функций
      • Дизайн пользовательского интерфейса этого приложения для распознавания лиц не привлекателен
  10. Railer (IOS, Android)

    Есть много офисов, колледжей, школ и других институты, которые используют распознавание лиц для управления посещаемостью.Основное преимущество таких протоколов заключается в том, что никто не может отмечать фальшивую посещаемость или пытаться «набить приятеля» своим друзьям.

    Приложение Railer — это приложение для отслеживания посещаемости с распознаванием лиц и мобильная система посещаемости. Это одно из лучших приложений для распознавания лиц, которое используется для отслеживания посещаемости сотрудников.

    Самые уникальные особенности лица этого приложения заключаются в том, что оно заботится о многих аспектах и ​​требует минимальной ручной работы за счет интеграции технологии глубокого обучения BioID connect. Отдел кадров может использовать его для отслеживания отпусков и рабочих дней сотрудников.

    Источник: Railer. Команда отдела кадров может иметь учет рабочего времени

  11. Приложение для распознавания лиц также помогает оставить руководство
  12. Приложение предоставляет аналитику и отчеты с комментариями
  13. Приложение отправляет push-уведомления, чтобы пользователь был в курсе необходимых деталей
  14. Давайте взгляните на его плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания лиц.

    Pros CONS
    • Управление работниками эффективно выполняется от участия, и для выполнения.
    • Приложение учета посещаемости не привлекает аудиторию из-за другого программного обеспечения для распознавания лиц, созданного специально для него
    • Слишком высокие требования для приложения распознавания лиц Последнее дополнение к нашему списку — приложение Blippar.Blippar — замечательное приложение, которое помогает пользователям учиться на примере своего окружения. С помощью этого приложения для сканирования лица пользователи могут просто сканировать все, о чем они хотят узнать больше, и приложение расскажет все, что может.

      В основном это приложение для распознавания объектов. Это помогает пользователям разблокировать опыт дополненной реальности из повседневных предметов и мест. Если они отсканируют собаку, она даст информацию, например, о ее породе, если они отсканируют логотип, она сообщит им марку и так далее. Оно также признано приложением для поиска лиц, поскольку обнаруживает человеческие лица и становится достойным пунктом в нашем списке.

      Источник: Blippar

      Ключевые особенности:-

      • Сканирование Каждый объект
      • Сканирование A Place
      • Scan Animal, растения
      • Узнайте лиц

      Lets.

      Pros CONS
      • Сканирование с приложением — легкий
      • . приложение
      • Пользовательский интерфейс и функциональные возможности неудовлетворительны
      • Существует множество ошибок, начиная от входа в приложение и заканчивая полным затруднением взаимодействия с пользователем

      мир подключения BioID, то без промедления задавайте свои вопросы или сомнения нашим экспертам.

      Хотите разработать интересное приложение для распознавания на основе искусственного интеллекта с уникальными функциями и функциями?

      Поговорите с экспертом

    • Face2Gene (iOS, Android)

      Это распознавание лиц общественных деятелей разработано специально для медицинских работников и поэтому не предназначено для публичного использования. Использование этого приложения невозможно без медицинской подготовки. Он оценивает расширенную оценку пациента с помощью фенотипирования следующего поколения. Разработка приложения для распознавания лиц повышает доверие клиницистов и специалистов по биоинформатике за счет определения приоритетов генетических нарушений и вариантов в клинике и лаборатории.Это одно из лучших достижений в жанре приложений для здравоохранения.

      Источник: Face2Gene. Врачи могут напрямую делиться примерами использования на защищенных групповых форумах

    Давайте посмотрим на плюсы и минусы этого приложения для анализа лица.

    Плюсы Минусы
    • Большое разнообразие синдромов на основе клинического осмотра Диагностика доктора
    • Пользовательский интерфейс и внутренняя функция функций не допускаются до марки
    • Слишком много уведомлений по электронной почте раздражают пользователи
    • . Первый (iOS, Android)

      Среди других приложений для распознавания лиц это распознавание лиц позволяет пользователям идентифицировать людей на расстоянии.Это идеальное онлайн-приложение для лица для правоохранительных органов, военных, розничных продавцов, транспортных центров. Когда пользователь загружает фотографию в приложение, этот конкретный человек идентифицируется с огромной базой данных известных лиц, чтобы узнать его личность и избежать кражи личных данных.

      Приложение имеет такие функции, как оповещения в режиме реального времени, точные данные, электронные письма и текстовые оповещения для пользователей. Организации могут следить за своими сотрудниками без подключения к Интернету с безопасностью. Он также защищает все данные, загруженные в приложение, от доступа третьих лиц.Приложение не работает без действительных учетных данных и правильно лицензированных серверов.

      Источник: FaceFirst

      Основные характеристики:-

      • Оповещения системы безопасности автоматически направляются нужным людям с правильной информацией и временем
      • Он имеет функцию мобильного списка наблюдения. Таким образом, любая организация может следить за своими новыми лицами
      • Фотография, сделанная с безопасного расстояния, также может подтвердить личность

      Давайте посмотрим на ее плюсы и минусы.

      Pros CONS
      • Работает безымно и обновляется с быстрыми уведомлениями
      • , так как все складывали, и все, что можно использовать, и все, что можно использовать, и все, что можно было использовать. ключевая часть биометрической платформы компании
      • Пользовательский интерфейс не привлекателен для аудитории
      • Обе платформы (iOS, Android) имеют разные функции и функции Android)

        Есть ли приложение для распознавания лиц, которое работает как считыватель выражений? Да, приложение MojiPop.Eureka Studios в Великобритании разработала индивидуальное приложение для аватаров в форме MojiPop. Это бесплатное программное обеспечение для распознавания дескрипторов лиц, которое имеет широкий спектр забавных анимированных наклеек. Они отображают различные настроения и чувства пользователей с помощью интерактивной клавиатуры. Он утверждает, что выпускает новые смайлики каждый день.

        Источник: MojiPop

        Основные характеристики: —

        • Сделайте селфи и создайте свой собственный аватар , и настроение/настроения на фотографиях или групповых фотографиях

        Давайте взглянем на его плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания лиц.

        Pros CONS
        • Это быстро и легко добраться с удобными напоминающими наклейками, которые выглядят так же, как и
        • бесплатные карикатуры и анимированные стикеры, сделанные каждый день
        • Пользователи не могут удалять свои существующие аватары из галереи в приложении
        • Пользователям не нравятся некоторые функции и функции, что затрудняет работу пользователей
        • Нет точности в онлайн-клиенте служба поддержки
      • BioID (iOS, Android)

        Одна из многофакторных систем аутентификации пользователей, приложение для распознавания лиц.Приложение использует биометрию для проверки личности и позволяет людям входить на различные поддерживаемые веб-сайты и приложения с идентификацией лица.

        Компания BioID утверждает, что идентифицирует хакеров с помощью запатентованной функции Fake Defender. Следовательно, пользователь должен щелкать свою фотографию каждый раз, когда он регистрируется в приложении для проверки. В приложении также есть обнаружение живости, которое защищает от фото-атак, ошибок вредоносного ПО и запрос-ответ для блокировки атак воспроизведения видео.

        Источник: BioID. подключении с

      • фотографии защелкиваются в четырех направлениях, чтобы изменить молнии вещь

      Давайте посмотрим на его плюсы и минусы

      Pros против
      • Конечные пользователи могут использовать его в качестве аутентификатор для входа в любое приложение и на веб-сайт, которые поддерживают приложение
      • Разработчики и компании могут легко добавить безопасное и удобное приложение для распознавания лиц на свою мобильную платформу
      • Простая и удобная поддержка растущего числа приложений и веб-сайтов благодаря тактике обнаружения живости
      • Нет другого основного варианта разблокировки телефона или любого другого приложение
      • Возможности и функциональные возможности не привлекают пользователей и, в свою очередь, затрудняют работу пользователя в приложении

      Теперь давайте посмотрим на рынок биометрии и типы биометрии, которые помогут вам в разработка собственного приложения для распознавания лиц с собственной нишей.

      Рост рынка биометрии

      • Биометрические технологии сейчас есть практически в каждом смартфоне и мобильном устройстве. Вы можете увидеть рост доли мобильных устройств с биометрическими технологиями.

      Источник: Statista.

      Источник: Statista

      • Facebook начал использовать распознавание лиц в 2010 году. Теперь он будет использовать эту технологию распознавания лиц для разблокировки с помощью «FaceID» с января 2020 года. , вы можете получить представление о нише биометрии и придумать свои собственные идеи приложений для распознавания лиц. Как ведущая компания, предоставляющая услуги по разработке мобильных приложений, с помощью одного из наших разработчиков машинного обучения мы составили список типов биометрии.

        Хотите создать программное обеспечение для распознавания для своего бизнеса?

        Получить консультацию эксперта

        Типы биометрии

        Существует два вида биометрии, они делятся на две категории: физические идентификаторы и поведенческие идентификаторы. Давайте проверим физические идентификаторы.

        Физические идентификаторы

        1. Отпечатки пальцев:

        Отпечатки пальцев широко используются на смартфонах. Любое устройство, к которому можно прикоснуться, например, компьютерная мышь, экран смартфона (описание скриншота), дверная панель, потенциально может стать простым и удобным сканером отпечатков пальцев.

        2. Фото и видео: Если мобильный телефон хорошо оснащен камерой, ее можно легко использовать для аутентификации. Общими подходами к этому являются распознавание лиц и исследование сетчатки глаза.

        3. Голос: Распознавание речи/голоса — это одна из популярных систем аутентификации, которая уже использует цифровых помощников и сервисные порталы на основе телефона для идентификации пользователей.

        4. ДНК: Это единственная биометрия, которая может проследить родственные связи. Эта идентификационная биометрия является точной при работе с пропавшими без вести, идентификацией жертв стихийных бедствий и потенциальной торговлей людьми.Он дает подтвержденные жертвы из мельчайших частичек кожи тела. Сотрудники правоохранительных органов в основном используют это для выявления подозреваемых.

        5. Распознавание подписи: Это программное и аппаратное обеспечение для распознавания обычно используется в торговых точках и банках. Это хороший вариант для ситуаций, когда пользователи уже ожидают подписать свое имя.

        6. Физиологическое распознавание: Человеческие лица достоверно распознаются с помощью распознавания лиц. Помимо этого, существуют другие средства распознавания на основе изображений, такие как геометрия рук, чтение по сетчатке или радужной оболочке, распознавание вен на ладони и распознавание формы ушей.

        Поведенческие идентификаторы

        1. Модели набора текста: Идентифицирует человека по скорости набора текста, времени перехода от одной буквы к другой, степени воздействия на клавиатуру. Распознает человека по стилю печати.

        2. Навигационные стандарты: Их легко обнаружить с помощью программного обеспечения, масштабирование, роль, движения мыши, движения пальцев на сенсорном экране являются уникальными личностями, поэтому они точны и эффективны.

        3.Физическое движение: Ходьба считается одним из подлинных физических распознавателей. Он используется для идентификации сотрудников в здании или в качестве вторичного идентификатора аутентификации.

        4. Шаблоны взаимодействия: У всех нас разные шаблоны, когда дело доходит до открытия приложения, местоположения и времени суток, того, как мы просматриваем веб-сайты, как держим телефоны, как мы проверяем наши учетные записи в социальных сетях, все являются поведенческими характеристиками. Они используются, чтобы отличать людей от ботов.Его также можно использовать как самостоятельную меру безопасности, если в ближайшие годы он будет технически подкован.

        После просмотра этих приложений распознавания лиц и анализа типов. Если вам интересно, какая ниша будет особенно использовать или получать выгоду от разработки программного обеспечения для ИИ на заказ? Не волнуйтесь, мы сделали для вас небольшую работу.

        Кто использует приложения для распознавания лиц?

        • Услуги аэропорта: Служба безопасности аэропорта может контролировать прибывающих и убывающих людей с помощью систем распознавания лиц.Они могут использовать эту технологию для выявления лиц, у которых просрочены визы или в отношении которых ведется уголовное расследование. Например, в августе 2018 года в Вашингтонском международном аэропорту им. Даллеса был произведен первый арест: самозванец пытался сбежать из страны с помощью программного обеспечения для распознавания лиц.
        • Образовательные учреждения: Ни один учащийся не может пропустить урок или отправить замену вместо себя после включения приложения распознавания лиц. В классе будет меньше тестов на мошенничество, и преподаватели смогут вести подлинный подсчет студентов.Для школ и колледжей важно избегать подобных происшествий в кампусе и поддерживать целостность университета.
        • Розничные магазины: Они могут сочетать камеры наблюдения и распознавание лиц, чтобы сканировать лица покупателей и избегать потенциальных магазинных воров. Владельцы могут легко определить виновника с помощью этой технологии распознавания и отслеживать его постоянных клиентов.
        • Авиалинии у выхода на посадку: Вместо проверки посадочного талона важно, чтобы они проверили личность человека.Что может быть лучше, чем программное обеспечение для распознавания? Таким образом, сотрудники авиакомпании должны иметь в своем распоряжении проверку безопасности перед посадкой на рейс.
        • Маркетинговые и рекламные кампании: Маркетинг начинается с ориентации на группу людей по признаку пола, возраста, этнической принадлежности для конкретных продуктов или идей. С помощью приложений для лица они могут позаботиться о нежелательных записях на чем-то вроде кампаний или концертов для бренда.
        • Платформы социальных сетей: Он сталкивается с большим количеством случаев утечки личных данных и баз данных или угроз.Чтобы избежать этого, Facebook использует алгоритм (распознавание лиц facebook), чтобы определять лица, когда пользователь загружает фотографию на свою платформу. Он также спрашивает, хочет ли пользователь отмечать других на своей фотографии, и создает ссылку на другие профили. Facebook имеет 98-процентную точность распознавания людей.
        • Медицинские услуги: Дерматологи, фармацевты, могут следить за своими пациентами и идентифицировать их. Кроме того, ведите учет их информации, связанной с симптомами, выявляйте фенотипы и выявляйте черты лица и другие черты лица.

        Планируете создать программное обеспечение для биометрических технологий для своего бизнеса?

        Build My App

        Теперь, если вы решили создать приложение для распознавания лиц, то, прежде чем начать мозговой штурм о функциях, взгляните на некоторые из этих функций, которые наши разработчики программного обеспечения AI разработали для нашего мобильное приложение.

        4 основные новые функции, которые мы интегрировали в наше разработанное приложение для распознавания лицspaceo.ca/best-face-recognition-apps/’>