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

Содержание

Факты о распознавании лиц с помощью искусственного интеллекта

Оценка схожести – это статистическая мера вероятности того, что два лица на изображении принадлежат одному и тому же человеку, при анализе в сервисе Amazon Rekognition. Например, изображение, которому была присвоена оценка схожести на уровне 95 %, означает, что среди всех проанализированных сервисом Rekogniton лиц, это изображение имело сходство на 95 % с искомым лицом. Более высокая оценка схожести означает более высокую вероятность того, что оба изображения принадлежат одному человеку. Таким образом, даже сходство на уровне 99 % не гарантирует положительного совпадения.

Это обусловлено тем, что Rekognition использует вероятностную систему, где детерминирование невозможно с абсолютной точностью и является предположением.

Именно здесь применяется порог схожести. Порог схожести – это самая низкая оценка схожести, которую приложение, использующее сервис Rekognition, готово принять в качестве возможного совпадения.

Выбор пороговых значений оказывает важнейшее влияние на результаты поиска. Количество неверных идентификаций (ложных результатов), которые может себе позволить клиент, напрямую зависит от установленного порогового значения. Клиент может выбрать соответствующее значение на основании своих потребностей и сценариев использования приложения.

Мы рекомендуем устанавливать значение на уровне 99 % в сценариях использования, где важно получить высокоточное совпадение. Например, в сценариях обеспечения общественной безопасности и правопорядка первым этапом часто является сужение круга лиц, чтобы специалист мог в оперативном порядке проверить и рассмотреть возможные варианты на основании собственных суждений.

С другой стороны, многие сценарии использования не требуют анализа ответов сервиса Amazon Rekognition с участием человека. Например, аутентификация по второму фактору с помощью карточки сотрудника и лица с распознаванием сервисом Amazon Rekognition с высокой оценкой схожести (99 %). Или в приложениях личных фотоальбомов, где допускается несколько неверных совпадений, можно использовать более низкое пороговое значение – 80 %. Клиенты могут задать порог схожести в соответствии с требованиями и особенностями своего сценария использования.

На сайте ТФОМС АО поддерживается поиск по серии и номеру полиса ОМС (в том числе старого образца), по серии и номеру временного свидетельства (ВС), по единому номеру полиса (ЕНП).

В строке поиска введите серию и номер полиса ОМС (можно без пробела), или серию и номер ВС (можно без пробела), или ЕНП (16 цифр).

 
Введите Серию/Номер полиса ОМС, ВС, ЕНП:
Внимание! По заданным условиям ничего не найдено.
  1. Данные о полисах на сайте ТФОМС АО обновляются ежедневно.
  2. Результатом поиска является текущая страховая принадлежность, на момент выполнения поискового запроса. Результат может отличаться от результата определения страховой принадлежности, выполняемой в соответствии с разделом 4 Приложения № 24 к Тарифному соглашению «Регламент представления счетов и реестров счетов за медицинскую помощь, оказанную застрахованным лицам в сфере обязательного медицинского страхования на территории Архангельской области».
  3. В базу данных сайта ТФОМС АО попадают сведения о полисах, включенных в Региональный Сегмент Единого Регистра Застрахованных лиц (РС ЕРЗ). В связи с тем, что это включение производится после подтверждения заявки, направленной в Центральный Сегмент Единого Регистра Застрахованных ЛИЦ (ЦС ЕРЗ), задержка с момента выдачи временного свидетельства или полиса ОМС в страховой медицинской организации СМО и обновлением информации на сайте ТФОМС АО может достигать около суток. В случае отклонения заявки в ЦС ЕРЗ из-за обнаруженных ошибок, обновление информации на сайте ТФОМС АО не произойдет до устранения ошибок и отправки исправленной заявки со стороны СМО.
  4. Сервис поиска сведений о полисах носит справочный характер. Отсутствие сведений о полисе на сайте ТФОМС АО не является основанием для отказа в предоставлении медицинской помощи застрахованному лицу медицинской организацией.
  5. Медицинские организации, отказывающие застрахованным лицам в предоставлении медицинской помощи из-за того, что не нашли полис на сайте ТФОМС АО, грубо нарушают положения Федерального закона от 23.11.2010 № 326-ФЗ «Об обязательном медицинском страховании в Российской Федерации» и основанных на данном Федеральном законе нормативных и правовых актов.
  6. Медицинские организации, допускающие такие нарушения, могут быть подвергнуты штрафным санкциям в соответствии с пунктом 1.2 раздела 1 приложения № 8 приказа Федерального фонда ОМС от 01.12.2010 №230 «Об утверждении Порядка организации и проведения контроля объемов, сроков, качества и условий предоставления медицинской помощи по обязательному медицинскому страхованию».

Информация по делам об административных правонарушениях первой инстанции | Информация по судебным делам | Сервисы | Гагаринский районный суд

05-0979/2022 Привлекаемое лицо: Попов М.Н.
Зарегистрировано, 29.03.2022 Ст. 20.6.1, Ч. 1 Неверова Т.В.
05-0978/2022 Привлекаемое лицо: Ле Т.Х.
Назначено адм. наказание, 30.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 30.03.2022 12:00 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0977/2022 Привлекаемое лицо: Тьяу Т.Ф.
Назначено адм. наказание, 30.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1
30.03.2022 12:20
401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0976/2022 Привлекаемое лицо: Фам Т.Т.
Назначено адм. наказание, 30.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 30.03.2022 12:10 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0975/2022 Привлекаемое лицо: Нгуен Х.Ф.
Назначено адм. наказание, 30.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 30.03.2022 12:30 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0974/2022 Привлекаемое лицо: Жвания Г.
Назначено адм. наказание, 30.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 30.03.2022 12:40 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0973/2022 Привлекаемое лицо: Силина Н.И.
Другие участники: УВД по ЮЗАО ГУ МВД России по г. Москве
Зарегистрировано, 30.03.2022 Ст. 14.10, Ч. 2 Колесникова Н.П.
05-0972/2022 Привлекаемое лицо: Дахно А.Е.
Другие участники: ОМВД России по Академическому району г. Москвы
Зарегистрировано, 29.03.2022 Ст. 20.2, Ч. 5 Неверова Т.В.
05-0971/2022 Привлекаемое лицо: Мадаяг Л.С.
Назначено адм. наказание, 29.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 29.03.2022 12:55 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0970/2022 Привлекаемое лицо: Пласиду В.Ж.С.
Назначено адм. наказание, 29.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 29.03.2022 12:50 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0969/2022 Привлекаемое лицо: Лебеко Н.
Назначено адм. наказание, 29.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 29.03.2022 12:45 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0968/2022 Привлекаемое лицо: Чан Т.Х.
Назначено адм. наказание, 29.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 29.03.2022 12:15 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0967/2022 Привлекаемое лицо: Хуинь К.Т.
Назначено адм. наказание, 29.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 29.03.2022 12:20 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0966/2022 Привлекаемое лицо: Ву Т.Н.
Назначено адм. наказание, 29.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 29.03.2022 12:00 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.
05-0965/2022 Привлекаемое лицо: Нгуен Т.Л.
Назначено адм. наказание, 29.03.2022 Ст. 18.8, Ч. 3.1 29.03.2022 12:15 401 Судебное заседание Колесникова Н.П.

В РАН разработали защиту мобильных устройств от спуфинга — Поиск

29.03.2022

Ученые Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук (ФИЦ ИУ РАН) и Московского физико-технического института разработали метод детектирования подделок (спуфинга) в мобильных системах распознавания по лицу с помощью штатной стереокамеры. От аналогов метод отличается малым временем выполнения на современных мобильных процессорах, что дает возможность его применения в биометрических системах с малыми вычислительными ресурсами.

Технология распознавания по лицу получила распространение в разных областях, от крупномасштабных систем видеонаблюдения до мобильных устройств. Однако распознавание лиц уязвимо по отношению к спуфингу – ситуации, в которой один человек или программа успешно маскируется под другую путем фальсификации данных. В отличие от систем, использующих трудновоспроизводимые биометрические признаки, такие, как отпечаток пальца или текстура радужки, изображение лица человека несложно получить и подделать. Множество систем распознавания лиц используют изображения в видимом диапазоне, что позволяет осуществлять спуфинг-атаку на такую систему при помощи просто качественной фотографии, показываемой на цифровом экране или распечатанной на принтере высокого разрешения.

В настоящее время широко распространены социальные сети и сервисы по обмену фотографиями и видеозаписями, поэтому получить набор изображений лица практически любого человека не составляет труда. Помимо этого, изображения лица возможно получить и при помощи скрытой фото- или видеосъемки. Таким образом, уровень безопасности систем распознавания по лицу в первую очередь определяется устойчивостью к предъявлению подделок.

Важнейшим принципом обнаружения подделки лица является определение трехмерных характеристик видимой сцены. Описанные в литературе методы антиспуфинга можно разделить на две группы: использующие дополнительное оборудование (сенсоры глубины, инфракрасные камеры) и основанные исключительно на программной обработке входного изображения. Методы первой группы позволяют решать задачу детектирования подделок с высокой точностью, однако их применение на практике существенно увеличивает стоимость системы. Вторую группу можно разделить на две подгруппы: кооперативные и некооперативные методы. Кооперативные методы требуют выполнения определенных движений лицом в соответствии с запросом системы, что повышает уровень безопасности, но раздражает пользователя и увеличивает время отклика системы.

Системы биометрической идентификации в мобильных устройствах, таких, как смартфоны и ноутбуки, должны иметь малое время отклика, возможность работать на ограниченных вычислительных ресурсах, допускать применение в разнообразных и неконтролируемых условиях съемки. Всего этого можно добиться использованием пары фронтальных камер, позволяющих оценивать глубину снимаемых сцен алгоритмами стереозрения. По сравнению с большинством более совершенных датчиков, используемых для оценки глубины сцены, дополнительная фронтальная камера вносит небольшую добавочную стоимость в систему. На многих мобильных устройствах вторая фронтальная камера установлена штатно.

Для анализа карты глубины сцены по изображениям стереокамер в настоящее время применяют так называемые сверточные нейронные сети – это искусственные нейронные сети специальной архитектуры, нацеленные на эффективное распознавание образов по принципам работы зрительной коры головного мозга. Недостатком этого подхода применительно к мобильным устройствам являются высокие вычислительные затраты и необходимость большого стереобазиса (более 4 см между камерами). Однако типичные стереокамеры мобильных устройств имеют расстояния между центрами сенсоров не более 2 см.

Российским ученым удалось создать алгоритм определения живости лица на стереоизображении, основанный на применении сверточной нейронной сети c небольшой вычислительной сложностью, обученной на парах изображений штатной стереокамеры мобильного устройства. В алгоритме используется вспомогательная функция потерь, которая позволяет нейронной сети извлекать информацию о глубине представленной на стереоизображении сцены. Функция потерь является мерой расхождения между истинным значением оцениваемого параметра и оценкой параметра. Новый алгоритм ее использования позволил создать более эффективный метод защиты от спуфинга.

Входными данными для предлагаемого метода является пара изображений, про которые известно, что на них лицо содержится целиком. Определение живости осуществляется после этапа образмеривания, т.е. нахождения области лица и координат глаз.

Рис. 1. Определение ориентации лица на изображении. Среди точек, полученных при образмеривании, содержатся положения центров глаз, чьи координаты можно использовать для определения ориентации входного растра. Значение R задает угол, на который требуется повернуть исходный растр против часовой стрелки, чтобы ориентация лица на нем стала естественной.

По величинам смещений соответственных пикселей между левым и правым изображениями стереопары составляется карта глубины. Отличия плоских подделок от настоящих лиц содержатся в особенностях карты глубины вокруг лицевой области: у настоящего лица в этой области присутствует резкий перепад по отношению к заднему плану и плавные перепады на переднем плане, а у поддельного перепад к фону и на переднем плане отсутствует.

Рис. 2. Маски принадлежности пикселей к переднему плану: а – настоящее трехмерное лицо, ясно выделяющееся на более глубоком фоне с помощью сдвига пикселей на стереизображениях; б – плоская подделка в виде изображения лица на экране.

В результате обучения нейронная сеть научилась отличать настоящее лицо от плоского поддельного на расстоянии от 20 до 60 см при помощи информации о глубине сцены, которая содержится в стереоизображениях.

Предложенный метод был протестирован на наборах стереоизображений как общедоступных, так и собранных вручную. Полученные фотографии частично были использованы для создания изображений подделок следующих типов: распечатка лица, лицо на экране высокого разрешения и лицо на небольшом дисплее мобильного устройства. Всего база изображений включала 43 721 настоящее лицо, снятое при разных условиях освещенности и расстояниях до стереокамер, и 12 221 подделку.

Рис. 3. Примеры подделок: а – лицо на небольшом дисплее мобильного устройства; б – распечатка лица; в – лицо на экране высокого разрешения.

Тестирование показало, что предложенный метод определения спуфинг-атак в мобильных системах распознавания по лицу с применением пары камер с малым стереобазисом достигает высоких показателей точности детектирования подделок, сравнимых с точностью описанных в современной литературе аналогичных подходов. От известных аналогов предлагаемый метод отличается малым временем выполнения на современных мобильных процессорах (не дольше 65 мс на одном ядре процессора Qualcomm Snapdragon 888), поэтому он может быть применен для детектирования подделок в биометрических системах с малыми вычислительными ресурсами.

 

 

Редакция сайта РАН

 

Как это работает. Алгоритм распознавания лиц

Алгоритм распознавания лиц компании NtechLab, технологического партнера Госкорпорации Ростех, признан лучшим в мире. Технология стала победителем конкурса Face Recognition Vendor Test Национального института стандартов и технологий Министерства торговли США. Это не первая победа NtechLab на международных конкурсах, а разработки компании уже успешно используются для повышения комфорта и безопасности жителей «умных городов» по всему миру. Что такое распознавание лиц, как работают алгоритмы и какое будущее у этой технологии – в нашем материале.
 

Физиогномика по-научному

Цифровое распознавание лиц – идентификация или подтверждение личности по лицу с помощью нейронных сетей − становится новой реальностью, которая все прочнее входит в нашу жизнь. Смартфоны давно научились находить лица на фотографиях, соцсети предлагают отметить друзей на снимках, а камеры на улицах и в транспорте «выхватывают» преступников из толпы.


Известно, что новорожденные дети практически с момента своего появления на свет отличают человеческое лицо от других объектов, затем очень быстро запоминают лицо матери и учатся распознавать человеческие эмоции. В течение жизни этот навык сохраняется – мы легко отличаем лица знакомых, по одному выражению лица можем определить настроение человека. Логично предположить, что вслед за другими умениями и эту нашу способность со временем ученые должны были «оцифровать», чтобы наделить ей машины.

История изучения программного распознавания лиц тянется с 1960-х годов. Уже тогда было понятно, что лицо можно описать набором параметров, совокупность которых у каждого человека будет существенно отличаться. Если загрузить эти свойства в программу и сопоставить их с имеющейся базой фотографий, то можно найти соответствия с высокой точностью. Проблема заключалась в том, что на тот момент механизмы захвата лица по фото или видео, а также возможности компьютеров по скоростной обработке больших массивов информации находились на низком уровне. Но уже в то время потенциал разработки был ощутим.
 

Где нужно распознавать лица

Основными двигателями прогресса для систем распознавания лиц стали, с одной стороны, силовые ведомства, с другой – бизнес. Спецслужбам и различным службам безопасности система интересна как действенное подспорье для поиска преступников и предотвращения противоправных действий. Верификация с помощью лица на объектах, мероприятиях и устройствах уже используется как безопасный способ подтверждения личности. Бизнес также может задействовать эти системы для идентификации покупателей, оплаты «по лицу», для анализа посещений и поведения в торговых точках.  


Другими интересными областями применения системы распознавания лиц могут стать медицина и образование. С помощью компьютерного анализа лица медики смогут отслеживать состояние пациента, оценивать ход лечения, выявлять признаки болезни и т.д. В образовательной сфере, которая все больше переходит в онлайн, системы помогут анализировать поведение учеников, способствовать большей включенности в процесс обучения. Кроме того, городские камеры, интегрированные в систему «умный город», способны искать потерявшихся детей, пожилых или больных людей, оставшихся без помощи.

Конечно, существует и до сих пор используется множество других способов идентификации: по голосу, через отпечаток пальца или сканирование радужки глаза. Но у биометрии по лицу есть ряд преимуществ: она легко внедряется, дает быстрый результат и работает дистанционно, что особенно актуально во время пандемии коронавируса. В перспективе для идентификации будет использоваться комплекс биометрических исследований.  
 

Как это работает

Весь процесс работы системы можно разделить на два этапа: выявление лица и его распознавание. Первый шаг может быть и простым, и сложным. В том случае если лицо неподвижно, находится анфас перед камерой или датчиками, хорошо освещено (как, например, в случае идентификации по лицу на смартфоне), то снять параметры лица не представляется проблемой. Распознать лицо по случайному фото или видео в динамике – гораздо менее тривиальная задача. Сложность заключается в том, что человек двигается, соответственно, лицо может попасть в кадр частично, быть закрыто головным убором, волосами. Но современные системы справляются даже при минимуме информации.  


Когда программа «вырезала» лицо из общего фона, она может его развернуть, выпрямить и проанализировать. Выделяются ключевые точки (глаза, нос, рот), их может быть несколько десятков, вычисляется их взаимное расположение. Далее полученная «карта лица» переводится в цифровые значения и сверяется с базой. А затем нейросеть, обучившаяся на миллионах портретов, и мощный компьютер находят соответствие. Весь процесс занимает всего несколько секунд.

Как только системы распознавания лиц стали выходить в большой мир, сразу появились желающие «взломать» их. Хакеры, активисты и даже современные художники придумывают способы обмануть камеры и защитить свою приватность. В ход идут маски, макияж, специальные очки, лазеры. Но системы тоже становятся умнее, к тому же полные алгоритмы их работы известны только их создателям. Постепенно формируется законодательная база относительно применения подобных систем. 
 

Лица российского рынка биометрии

Технологии распознавания лиц одновременно вдохновляют и волнуют. По данным экспертов, за последние несколько лет качество идентификации выросло в 50 раз. Растет и мировой рынок услуги: к 2024 году прогнозируется объем доходов в размере 7 млрд долларов. Системы распознавания вышли из академических кругов в большой бизнес и участвуют в мировой конкуренции. Свои технологии сегодня разрабатывают такие гиганты, как Apple, Amazon, Facebook, Google, Microsoft, IBM.

Крупнейшим российским поставщиком и одним из мировых лидеров услуг биометрии является компания NtechLab – технологический партнер Ростеха. За шесть лет из перспективного стартапа компания выросла до международных масштабов. Ее алгоритмы распознавания лиц по результатам независимых тестов многократно признавались лучшими в мире. Сегодня разработки NtechLab применяются более чем в 100 организациях 20 стран.


Основатель компании, молодой программист Артем Кухаренко начинал с того, что в качестве хобби создал софт, по фотографии определяющий породу собак. Следующим шагом стало нашумевшее приложение FindFace, появившееся в 2016 году и позволявшее любому желающему найти по фото профиль человека в соцсетях. Затем была первая международная победа распознающих алгоритмов и следующий виток развития NtechLab – взаимодействие с инвесторами и крупными партнерами.   

Для создания комфортной и безопасной среды в Москве с 2017 года используется технология FindFace Security, встроенная в столичную систему видеонаблюдения. Интеграция технологии позволила существенно повысить эффективность поиска и задержания преступников правоохранительными органами. Во время проведения Чемпионата мира по футболу в 2018 году система позволила задержать более 180 правонарушителей, находившихся в федеральном розыске, а также предотвратить хищение спонсорского кубка. А с началом пандемии FindFace Security помогала находить нарушителей режима самоизоляции. 

В мае этого года NtechLab в очередной раз подтвердила высокий уровень точности своих алгоритмов: компания победила в конкурсе алгоритмов распознавания лиц Face Recognition Vendor Test Национального института стандартов и технологий Министерства торговли США. Это тестирование на сегодняшний день является единственным общепризнанным мировым соревнованием подобного типа. Российская разработка соперничала с более чем ста алгоритмами из других стран и показала лучшие результаты. Победа NtechLab открыла новые возможности для международного развития компании и стала подтверждением высокого уровня отечественной IT-экспертизы. В ближайших планах компании − создание инструментов по выявлению с помощью камер агрессивных людей и детектирование пути человека.

В июне стало известно, что алгоритмы российского разработчика будут применяться на железных дорогах Индии. В течение месяца система распознавания лиц Ntechlab будет внедрена на 30 станциях наиболее загруженного участка Indian Railways. Согласно требованиям заказчика система должна обеспечивать одновременное распознавание до 50 человек в кадре. По словам представителей компании — партнера Ростеха, внедрение компьютерного зрения на объектах с потоком подобной плотности стало технологическим вызовом для системы Ntechlab, и она справляется с задачей.  

Есть ли у вас двойник? Найдите своего двойника

Вы когда-нибудь читали статьи, посвященные знаменитостям, и задавались вопросом: «Кто из них выглядит так же, как и я?» Или, возможно, вы обращали ваш взор повторно туда , когда увидели человека , который выглядел так же, как вы, и задавались вопросом: как такое возможно?

Мы часто называем таких «двойников» «доппельгангерами», немецким термином, который означает «странник-двойник». Согласно древнему немецкому фольклору, эти живые существа, как полагают, обладали двойным духом – это особенные сверхъестественные призраки, которые иногда рассматривались как духовные противоположности или «злые близнецы» живого человека. Однако в наши дни «доппельгангер» – это общий термин, который мы используем для обозначения (вероятнее всего) безобидных двойников, с которыми мы встретились в повседневной жизни.

Есть ли у вас двoйник?

Какова вероятность того, что на самом деле у вас есть двoйник? Согласно одному исследованию, вероятность того, что два человека имеют точно одинаковые черты лица, меньше, чем 1 на триллион. Иными словами, есть только 1 из 135 шансов, что на нашей планете, насчитывающей более чем 7 000 000 000 человек, существует только одна пара доппельгангеров.

Однако эти шансы могут быть действительны только в том случае, если мы будем точны в измерении черт лица человека. Дело в том, что наш мозг не работает как алгоритмическое программное обеспечение для распознавания лиц; мы не смотрим на чьи-то черты лица в отрыве друг от друга. Вместо этого наш разум распознает лица людей как «совокупность черт», то есть мы рассматриваем все лицо сразу и не останавливаемся в миллиметрах, чтобы замерить чьи-то уши или нос.

Помня об этом, мы можем взглянуть на двух людей с одинаковыми волосами и цветом глаз, одинаковой формой лица и улыбкой и рассматривать их как двойников, потому что они выглядят в основном одинаково. Вы с большей долей вероятности найдете подобного псевдо-двойника в своей жизни, чем вашу точную копию.

Как легко найти своего двойника

Возможно, у вас есть кто-то, кто выглядит пугающе похожим на вас, и этот человек, вероятно, ближе, чем вы думаете! На самом деле, из-за вашей общей генетики, вы с большей вероятностью будете похожи скорее на дальних родственников и предков, чем на незнакомца. Вопрос в том, на кого вы больше всего похoжи?

Есть способ быстро узнать об этoм! Если вы когда-нибудь задумывались над тем, будете ли вы выглядеть более похожими на маму или дедушку, вам поможет рассказать инструмент Compare-a-Face, разработанный FamilySearch. Используя программное обеспечение для распознавания лиц, вы можете загрузить свою фотографию и сравнить ее с членами семьи, включая прапрабабушек и прапрадедушек и дальних родственников. Это инструмент поможет вам найти вашего двойника всего за пару кликов!

Вот как это делаeтся:

  1. Зайдите на страницу Discovery на сайте FamilySearch и щелкните Compare-a-Face. Вам нужно будет войти в свою учетную запись FamilySearch. Если у вас нет учетной записи, вы можете создать ее здесь.
  2. Загрузите или сделайте свою фотографию, которую вы хотите использовать для сравнения лиц.
  3. Если у вас нет загруженных фотографий вашей семьи, на следующей странице появится запрос на загрузку файла или на фотографирование для сравнения вашего лица. Или, если у вас есть фотографии, которые уже были загружены в ваше семейное древо, вы попадете на страницу, отображающую список родственников, и процент того, насколько вы похожи на них. Кликните по этим снимкам, чтобы посмотреть, кто в вашей семье двойники!

Если вы не загрузили фотографии своей семьи в раздел Memories (Воспоминания) или в семейное древо, у FamilySearch не будет фотографий для сравнения вашего лица. Если вы только что создали учетную запись или вам нужно загрузить дополнительные сведения, начните с добавления первых четырех поколений в свое древо. Иногда, после того, как вы связались с умершим родственником, в вашем древе автоматически будут содержаться сведения о вашей семье, добавленные другими людьми, включая cнимки. Вы также можете быстро и легко загружать фотографии своих предков.

Что это такое и как использовать

от Envira Gallery, 21 января 2022 г.

Отсеивание неправильно используемых изображений, проверка нарушений авторских прав или отслеживание присутствия в Интернете — поиск с распознаванием лиц может служить множеству целей. Эта передовая технология позволяет вам исследовать магию поисковых систем на совершенно новом уровне. От ввода поискового запроса до простого поиска изображения, независимо от того, ищете ли вы информацию о конкретной вещи или хотите идентифицировать объект, обратный поиск изображения оптимизировал общий поиск для пользователей Интернета.Хотите полный обзор того, что такое поиск по распознаванию лиц, как он работает и как вы можете использовать его в своих интересах? Этот блог может помочь вам получить мощное представление обо всем этом и многом другом. Ну вот!

Что такое поиск с распознаванием лиц?

Как следует из названия, поиск с распознаванием лиц — это поиск изображений лиц, совпадающих с предоставленным изначально, единственная загвоздка в том, что эта задача выполняется автоматически через веб-сайты/приложения, управляемые искусственным интеллектом. Веб-сайт, основанный на технологии распознавания лиц, просматривает базу данных нескольких веб-сайтов, чтобы найти изображения с похожими лицами.Поиск, управляемый ИИ, обнаруживает лицо и делает отпечаток лица, а затем сравнивает его с отпечатками лица других изображений.

Типы распознавания лиц

Существуют различные способы волшебства этой технологии распознавания черт лица, в частности, три. Проверим какие.

  1. Реперный анализ: Этот тип распознавания позволяет отображать различные черты лица путем тщательного измерения размеров между ними. Например, расстояние между глазами, длина носа, расстояние между носом и подбородком и т. д.Он учитывает все эти мелкие детали и формирует отпечаток лица, а затем сканирует другие изображения, чтобы они соответствовали тому же отпечатку лица, соответствующим образом фильтруя поиск.
  2. Обнаружение лица: Этот конкретный метод включает в себя процесс обнаружения определенного лица на разных изображениях. Проще говоря, он сканирует несколько изображений в поисках определенного лица, чтобы получить результат.
  3. Признание: Признание повышает уровень игры! Он работает над подтверждением личности человека, найденного при поиске изображения.Этот процесс часто используется везде, где речь идет о чувстве безопасности. Например, замки сканера лица, домашние камеры безопасности, приложения для идентификации лица для блокировки и разблокировки ноутбука и смартфона и т. д. Эта функциональность изменила способ работы некоторых передовых технологий.

Что такое обратный поиск изображения?

Прежде чем двигаться дальше, давайте разберемся, что такое обратный поиск изображения. Проще говоря, обратный поиск изображений — это процесс поиска определенного изображения по вашему выбору путем загрузки его в поисковую систему для получения похожих результатов изображения.Когда эта технология впервые появилась, она использовалась для распознавания лиц, в основном для развлечения и развлечения. Однако в современном мире как его использование, так и применение расширили его горизонты. Лучше всего то, что это можно было сделать и на мобильных телефонах, что еще больше упростило поиск любого изображения. Тем не менее, при использовании обратного поиска изображений необходимо помнить о технических требованиях к изображению — размер, формат файла, качество и т. д.

Читайте также: 15 лучших бесплатных инструментов для оптимизации изображений. Сжатие

Обзор различных сервисов поиска лиц

1.PimEyes

Запущенный в 2017 году, PimEyes представляет собой онлайн-поисковик лиц, использующий передовые технологии распознавания лиц и искусственный интеллект. Он выполняет обратный поиск изображений в Интернете (просматривая более 10 миллионов веб-сайтов), чтобы получить релевантные результаты поиска изображений. Процесс прост. Все, что вам нужно сделать, это загрузить фотографию, проверить результаты, настроить оповещение о новых обновлениях ваших предыдущих поисковых запросов и действовать. Сайт предлагает годовую и ежемесячную подписку, и вы можете выбрать любой из трех планов — Open Plus, PROtect или Advanced.С планами Open Plus и PROtect вы получаете 25 поисковых запросов в день. Однако, если вы чувствуете, что ваши требования превышают этот предел, вы можете перейти на план Advanced, который предлагает неограниченный ежедневный поиск, функцию глубокого поиска, поисковые фильтры и экспорт результатов в PDF и CSV. Но если все, что вам нужно знать, это есть ли конкретное лицо в Интернете, вы также можете воспользоваться бесплатной пробной версией.

Если вы всегда опасались конфиденциальности при использовании таких функций, не волнуйтесь! PimEyes защищает вашу конфиденциальность, позволяя вам создавать поиск изображений для определенного лица и постоянно отслеживать ваше присутствие в Интернете, позволяя вам следить за тем, чтобы кто-то повторно не использовал изображение, нарушая соглашение об авторских правах.И нет, PimEyes не хранит ваши фотографии (не более 48 часов). Что еще? Если вы в конечном итоге обнаружите, что ваше изображение используется неправильно, с помощью PimEyes вы можете запросить его удаление, подав запрос на удаление (часть плана PROtect). Самое приятное то, что приложение не только отправляет уведомления об удалении DMCA и GDPR от вашего имени, но и проверяет, было ли изображение удалено. Если вам потребуется дополнительная помощь, вы можете воспользоваться их профессиональными услугами.

2.Поиск картинок Google

Функция поиска картинок Google сделала поиск еще более удобным. Вместо того, чтобы вводить ключевое слово или случайный запрос, все, что вам нужно сделать, это просто вставить изображение и выполнить поиск в Интернете для получения релевантных результатов. Что заставляет это работать? Функция обратного поиска изображений! Хотите знать, как подойти к этому в Google? Перейдите в панель поиска Google, щелкните значок камеры, затем вставьте URL-адрес изображения или загрузите соответствующее изображение (выберите файл), нажмите «Ввод» в поле «Поиск по изображению» и посмотрите, как Google творит чудеса.

Однако, чтобы настроить поиск по чертам лица, вы можете ввести простой код (&imgtype=face) в конце URL-адреса поиска вашего изображения. Другой способ ограничить поиск изображения поиском лица — после того, как вы выполнили поиск изображения, перейдите в «Инструменты», нажмите «Тип» и в раскрывающемся меню выберите «Лицо». Это точно сработает! Хотите сделать то же самое на своих смартфонах? Вы можете попробовать Google Lens (технология распознавания изображений, разработанная Google).

3.TinEye

Запущенная в 2008 году, TinEye — это еще одна система поиска изображений, которая использует обратный поиск изображений и идентификацию изображений для получения релевантных результатов. Процесс поиска по распознаванию лиц с помощью этого приложения такой же, как и в других. Загрузите изображение, которое вы хотите найти (вы также можете использовать функцию перетаскивания), или, если вы выбираете изображение из Интернета, просто вставьте URL-адрес соответствующего изображения в поле поиска. Затем, чтобы отфильтровать результаты поиска, вы можете отсортировать их по наиболее подходящему, наиболее измененному, самому большому изображению, самым новым и самым старым параметрам.Одним из преимуществ использования TinEye является то, что он позволяет легко сравнивать изображение результата поиска с исходным изображением, просто щелкнув его функцию под названием «Сравнить». Кроме того, приложение позволяет использовать веб-расширения для Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge и Opera. В дополнение к этому его функция MulticolorEngine анализирует все цвета вашего изображения, выбирает доминирующий цвет и выполняет поиск цвета. Он также поддерживает поиск метаданных.

4. PicTriev

PicTriev предлагает одну из лучших функций поиска по распознаванию лиц, поскольку она фокусируется на поиске похожих лиц.Однако его база данных ограничена знаменитостями. Поэтому, если одной из основных целей вашего поиска является поиск изображений знаменитостей, это может быть эффективным инструментом для вас. Когда вы проводите поиск, он показывает три атрибута лица — мужское, женское и возраст — и представляет вам «двойники» результатов поиска. Процедура проведения поиска очень похожа на другие, только не забудьте загрузить файл размером не более 200 КБ. Еще одна особенность использования этого приложения заключается в том, что оно позволяет определить, принадлежат ли лица, показанные на двух разных изображениях, одному и тому же человеку.

5. Betaface

Если вы с нетерпением ждете функции поиска лиц, но не хотите смотреть только на лица знаменитостей, Betaface может помочь. Он поставляется с демо-версией, которую вы можете попробовать, прежде чем подписаться на платный вариант поиска. Помимо лиц знаменитостей, вы также получаете результаты поиска из базы данных Википедии и других веб-сайтов. Как только он идентифицирует лицо, он отображает результаты поиска в различных категориях, таких как классификаторы и измерения (возраст, выражение лица, пол, очки и т. д.) и действия.

6. Поиск изображений Pinterest

Еще одним отличным местом для поиска изображений может быть поиск изображений Pinterest. Вы можете просто перейти к строке поиска, щелкнуть значок камеры и загрузить либо файл изображения с вашего устройства, либо сделать снимок с камеры и нажать клавишу ввода. Вы найдете несколько результатов поиска изображений, отображаемых на экране. Поиск изображений Pinterest использует функцию обратного поиска изображений. Лучше всего то, что это бесплатно, поэтому, пока вы используете приложение, вы можете использовать эту функцию.

Читайте также: Как добавить кнопку Pinterest в галереи изображений в WordPress

Что такое распознавание эмоций по лицу?

Совершенствование функций распознавания лиц привело к внедрению распознавания эмоций по лицу (FER). Как следует из названия, FER — это технология, управляемая искусственным интеллектом, которая работает над изучением выражений лица конкретного человека, чтобы определить его эмоции в данный момент. Вот как это работает! Первый шаг к этому процессу начинается с распознавания лиц, как указано выше, а второй шаг включает в себя определение выражения лица.Таким образом, программное обеспечение сканирует изображение, чтобы прочитать конкретное выражение, и последним шагом является присвоение этому выражению определенной эмоции на основе множества результатов данных (относительно различных выражений лица и связанных с ними эмоций), которые программное обеспечение запрограммировано понимать.

Применение технологии обратного поиска изображений

Применение технологии обратного поиска изображений разнообразно. Чтобы лучше понять, как вы можете использовать эту функцию, ознакомьтесь со следующими пунктами:

  1. Получение описания продукта или информации о любых немаркированных или неопознанных продуктах.Как часто вы сталкиваетесь с немаркированным продуктом в Интернете или офлайн, который вы просто хотите купить или узнать больше, но на самом деле не получаете никакой информации? В следующий раз, когда вы столкнетесь с чем-то подобным, вы можете попробовать эту функцию.
  2. Доступ к источнику любого изображения. Вы можете выполнить поиск изображения и легко найти исходный документ, в котором это изображение было изначально опубликовано.
  3. Разоблачайте поддельные профили в социальных сетях и поддельные изображения. Обратный поиск изображений просматривает каждую ссылку, в которой использовалось данное изображение.Это позволяет развенчать любые учетные записи, которые ошибочно используют ваши изображения.
  4. Следите за тем, чтобы ваша цифровая работа не нарушала авторские права. Это отличная возможность проверить, не воспроизводил ли кто-то вашу работу под своим именем. Или следить за тем, где используется ваша работа. Одним щелчком мыши вы можете отслеживать использование изображения.
  5. Идентификация объектов. Это похоже на получение информации о немаркированных продуктах, но может включать любой объект, такой как растение, животное и т. д. Он может легко предоставить вам соответствующую информацию об объекте.
  6. Идентификация людей. Многие приложения для распознавания лиц часто используются для поиска имен знаменитостей. Вы могли бы сделать то же самое для других людей. Однако имена знаменитостей, вероятно, будут более точными.

Подробнее: Начните продавать или демонстрировать свои фотографии в Интернете в один клик с помощью Cloudways

При правильном использовании распознавание лиц может сделать вашу жизнь проще. Однако злоупотребление его силами может привести к неприятностям. Определите свою потребность в этой технологии и подумайте, для какой цели вы ее используете.Максимально используйте эти достижения в области искусственного интеллекта на благо себе и своему бизнесу. Это наш вывод об этом! Мы надеемся, что вы нашли блог полезным! Хотите узнать больше такого находчивого контента? Взгляните на нашу страницу блога.

Используете WordPress и хотите получить Envira Gallery бесплатно?

Галерея Envira помогает фотографам создавать красивые фото- и видеогалереи всего за несколько кликов, чтобы они могли демонстрировать и продавать свои работы.

Поиск лиц в коллекции

Amazon Rekognition может хранить информацию об обнаруженных лицах в контейнерах на стороне сервера, называемых коллекции.Вы можете использовать информацию о лице, хранящуюся в коллекции, для поиска известные лица на изображениях, сохраненных видео и потоковом видео. Amazon Rekognition поддерживает операцию IndexFaces. Вы можете использовать это операции для обнаружения лиц на изображении и сохранения информации о чертах лица, которые обнаружены в коллекции. Это пример API на основе хранилища . операции, потому что служба сохраняет информацию на сервере.

Для хранения информации о лицах необходимо сначала создать (CreateCollection) коллекция лиц в одном из регионов AWS в вашей учетной записи.Вы указываете эту коллекцию лиц при вызове IndexFaces операция. После создания коллекции лиц и сохранения информация о чертах лица для всех лиц, вы можете искать в коллекции лицо Спички. Чтобы найти лица на изображении, вызовите SearchFacesByImage. Чтобы найти лица в сохраненном видео, вызовите StartFaceSearch. Искать для лиц в потоковом видео вызовите CreateStreamProcessor.

Служба не сохраняет фактические байты изображения.Вместо этого основное обнаружение Алгоритм сначала обнаруживает лица на входном изображении, извлекает черты лица в вектор признаков для каждого лица, а затем сохраняет его в коллекции. Amazon Rekognition использует эти векторы признаков при совпадении лиц.

Коллекции можно использовать в различных сценариях. Например, вы можете создать лицо коллекции для хранения отсканированных изображений бейджей с помощью операции IndexFaces . Когда сотрудник входит в здание, изображение его лица захватывается и отправляется к операции SearchFacesByImage .Если совпадение лица дает достаточно высокая оценка сходства (скажем, 99%), вы можете аутентифицировать сотрудника.

Управление коллекциями

Коллекция лиц — это основной ресурс Amazon Rekognition, и каждая коллекция лиц, которую вы create имеет уникальное имя ресурса Amazon (ARN). Вы создаете каждую коллекцию лиц в определенный регион AWS в вашем аккаунте. Когда коллекция создается, она связывается с самая последняя версия модели распознавания лиц.Дополнительные сведения см. в разделе Управление версиями модели.

Вы можете выполнять следующие операции управления коллекцией.

Управление лицами в коллекции

После создания коллекции лиц вы можете хранить в ней лица. Amazon Rekognition предоставляет следующие операции по управлению лицами в коллекции.

Руководство по использованию IndexFaces

Ниже приведены рекомендации по использованию IndexFaces в распространенных сценариях.

Критические приложения или приложения общественной безопасности

  • Вызов IndexFaces с изображениями, которые содержат только один лицо на каждом изображении и связать возвращенный идентификатор лица с идентификатором объекта изображения.

  • Вы можете использовать DetectFaces перед индексацией чтобы убедиться, что на изображении только одно лицо.Если обнаружено более одного лица, повторите отправку изображение после просмотра и только с одним лицом. Это предотвращает непреднамеренное индексирование нескольких лиц и связывая их с одним и тем же человеком.

Приложения для обмена фотографиями и социальных сетей

  • Вы должны вызывать IndexFaces без ограничений для изображений, содержащих несколько лиц. в случаях использования, таких как семейные альбомы.В таких случаях вам необходимо идентифицировать каждого человека на каждой фотографии. и используйте эту информацию для группировки фотографий по присутствующим на них людям.

Общее использование

  • Индексируйте несколько разных изображений одного и того же человека, особенно с разными атрибутами лица. (позы лица, растительность на лице и т. д.), чтобы улучшить качество сопоставления.

  • Включите процесс просмотра, чтобы неудачные совпадения можно было индексировать с правильным идентификатором лица, чтобы улучшить возможность последующего сопоставления лиц.

  • Сведения о качестве изображения см. в разделе Рекомендации по входным изображениям для сравнения лиц.

Поиск лиц в коллекция

После создания коллекции лиц и сохранения лиц можно выполнить поиск в коллекции лиц. для лицевых матчей.С помощью Amazon Rekognition вы можете искать лица в коллекции, которая совпадение:

Операция CompareFaces и операции поиска лиц отличаются тем, что следует:

  • Операция CompareFaces сравнивает лицо на исходном изображении с лица на целевом изображении. Масштабы этого сравнения ограничены лицами которые обнаруживаются на целевом изображении.Дополнительные сведения см. в разделе Сравнение лиц на изображениях.

  • SearchFaces и SearchFacesByImage сравнение лица (идентифицируется либо FaceId , либо входным изображением) со всеми лицами в данная коллекция лиц. Поэтому масштабы этого поиска гораздо шире. Кроме того, поскольку информация о чертах лица сохраняется для лиц, уже сохранены в коллекции лиц, вы можете искать совпадающие лица многократно.

Использование порогов сходства для сопоставления лиц

Мы позволяем вам контролировать результаты всех операций поиска (CompareFaces, SearchFaces и SearchFacesByImage), предоставляя порог сходства в качестве входных данных. параметр.

Входной атрибут порога сходства для SearchFaces и SearchFacesByImage , FaceMatchThreshold определяет, сколько результатов возвращается на основе сходства с сопоставляемым лицом.(Этот атрибут SimilarityThreshold для CompareFaces .) Ответы со сходством значение атрибута ответа ниже порогового значения не возвращается. Этот порог важно откалибровать для вашего варианта использования, потому что это может определить, сколько ложных положительные результаты включены в результаты вашего матча. Это контролирует отзыв вашего результаты поиска — чем ниже порог, тем выше отзыв.

Все системы машинного обучения являются вероятностными. Вы должны использовать ваше суждение при установке правильного порога подобия, в зависимости от вашего использования кейс. Например, если вы хотите создать приложение для фотографий, чтобы идентифицировать похожие члены семьи, вы можете выбрать более низкий порог (например, 80%). С другой С другой стороны, для многих случаев использования правоохранительными органами мы рекомендуем использовать высокое пороговое значение. 99% или выше, чтобы уменьшить случайную ошибочную идентификацию.

В дополнение к FaceMatchThreshold можно использовать ответ Сходство атрибут как средство уменьшения случайной ошибочной идентификации. Например, вы можете выбрать используйте низкий порог (например, 80%), чтобы получить больше результатов. Затем вы можете использовать ответ атрибут Сходство (процент сходства) для сужения выбора и фильтрации за правильные ответы в вашем приложении.Опять же, используя более высокое сходство (например, 99% и выше) снижает риск ошибочной идентификации.

Программа распознавания лиц FacePRO™ с технологией глубокого обучения

УСИЛИТЬ БЕЗОПАСНОСТЬ, ЗАЩИТИТЬ СВОЕ ПОМЕЩЕНИЕ И ОБЛЕГЧИТЬ ИДЕНТИФИКАЦИЮ?

Решение по распознаванию лиц FacePRO™ автоматически сопоставляет лицо человека, используя живое или записанное видео с камер i-PRO i-PRO, с базой данных зарегистрированных лиц и выполняет уведомление и оповещение о совпадениях лиц.

Он обеспечивает распознавание и обработку в реальном времени до 20 камер на сервер и может выполнять высокоскоростной поиск до 30 000 зарегистрированных эталонных лиц.

  • Высокая точность даже в сложных условиях
  • Снижение затрат благодаря функции лучшего снимка и простой настройке
  • Возможность расширения системы (до 30 000 лиц)

Хотите…

  • Повысить безопасность во всех помещениях, не нарушая стандартов работы или обслуживания клиентов?
  • Поддерживать круглосуточное полное наблюдение?
  • Определять разыскиваемых и нежелательных посетителей в режиме реального времени даже в людных местах?
  • Предотвращать преступления, в том числе вандализм, кражи и антиобщественное поведение, без дополнительных потребностей в персонале?
  • Автоматизировать и оптимизировать процессы, такие как продажа билетов и вход?
  • Преодолеть проблемы с идентификацией, включая закрытые лица или плохой захват изображения?
  • Получить более полное представление о поведении и движении клиентов, чтобы обеспечить более приятное обслуживание и обеспечить VIP-обслуживание?
  • Соблюдать правила ЕС по обработке данных и защитить свои базы данных от угроз взлома?

Если вы ответили «да» на любой из вышеперечисленных вопросов, программное обеспечение i-PRO нового поколения для распознавания лиц FacePRO может дать вам именно то, что вам нужно.

 

 

Предотвращение нежелательных посетителей. Защитите личную жизнь.

С помощью FacePro вы можете мгновенно идентифицировать заранее зарегистрированных «нежелательных» посетителей в местах массового скопления людей, таких как хулиганы или преступники, содержащиеся в вашей базе данных. Вы также можете предварительно зарегистрировать авторизованных посетителей, таких как сотрудники или владельцы билетов, и определить тех, кто получает несанкционированный доступ в зоны ограниченного доступа. Предварительная регистрация уполномоченных лиц обеспечивает более плавный поток людей и лучшее управление толпой.Всякий раз, когда кто-либо пытается получить несанкционированный доступ, сигнал тревоги уведомляет вашу систему наблюдения, которая может немедленно мобилизовать персонал на месте. Благодаря шифрованию данных корпоративного класса личная информация, которую вы собираете, всегда защищена.

Распознавать людей, которые не хотят быть идентифицированными

Последнее поколение FacePRO использует самый мощный в мире механизм распознавания лиц, позволяющий записывать и сопоставлять лица с теми, которые хранятся в вашей базе данных, даже в самых сложных обстоятельствах.
Эта технология распознавания лиц с глубоким обучением преодолевает трудности, с которыми сталкиваются традиционные технологии, такие как:

Максимальная выгода. Минимум ресурсов.

FacePRO оптимизирует производительность вашей технологии, сводя к минимуму требования к вашим ресурсам.

Систему можно настроить с помощью камер для захвата предварительно зарегистрированных нежелательных посетителей и камер для обнаружения незарегистрированных лиц. Чтобы уменьшить нагрузку на полосу пропускания вашего сервера распознавания лиц, «технология лучшего снимка» гарантирует, что будут передаваться только лучшие изображения лиц.

А благодаря простой настройке и системной интеграции ваши расходы также сведены к минимуму.

Полное соответствие GDPR

Чтобы помочь вам выполнить требования GDPR, FacePRO предназначен для хранения, удаления, сохранения и отключения зарегистрированных лиц в соответствии с законодательством ЕС.

Шифрование данных корпоративного класса гарантирует, что данные о лицах и личная информация не будут подвержены риску нарушения безопасности.

Гибкость программного обеспечения
  • Сохранение и удаление лиц
  • Установить срок действия для сопоставления лиц
  • Установить срок действия для всех данных
  • Не все данные о лицах хранятся на сервере

Интеграция с более широкой картиной

FacePRO был обновлен, чтобы предложить дополнительные возможности вывода и интеграции, чтобы увеличить его возможности и ценность для вашего бизнеса.

————————————————— ———————————-

Тематические исследования

С 18 октября 2017 года в иммиграционном контроле Токийского международного аэропорта введены в эксплуатацию три системы распознавания лиц i-PRO. Без необходимости предварительной регистрации биометрических данных система сравнивает фотоданные лица путешественника на микросхеме, встроенной в паспорт человека, с фотографией, сделанной на воротах распознавания лиц, для подтверждения личности.

Ссылка: Ворота распознавания лиц i-PRO выбраны Министерством юстиции

Продовольственные магазины Jumbo Ten Brink в Нидерландах установили камеры видеонаблюдения i-PRO и сервер распознавания лиц в рамках своей приверженности «политике нулевой терпимости к магазинным кражам». их система безопасности.

Ссылка: i-PRO помогает сделать магазины Jumbo более безопасными 

Хотите узнать больше?

Поиск лиц — Face⁺⁺ Cognitive Services

Поиск лиц, похожих на новое лицо, из заданной коллекции лиц.Быстрый и точный поиск Face⁺⁺ возвращает коллекцию похожих лиц, а также показатель достоверности и пороговые значения для оценки сходства.


  • Face⁺⁺ API поиска возвращает наиболее похожие лица на целевое лицо из заданного набора лиц, а также показатели достоверности и пороговые значения для оценки сходства. Чтобы настроить сбор лиц, вам необходимо сначала обнаружить и сохранить метаданные лица в FaceSet. API поиска широко используется для группировки фотографий и мониторинга безопасности.

    Начать бесплатно
  • Faceset — это служба хранения. Лица, обнаруженные на предоставленных пользователем изображениях, могут быть сохранены для анализа лиц, сравнения лиц, поиска лиц и других операций. Face Storage не является хостингом изображений, но хранение атрибутов лица, загрузка или отображение изображений лиц не предоставляются пользователям.

    Начните бесплатно

Все API можно использовать бесплатно, и вы можете гибко перейти на платную услугу в соответствии с объемом вашего бизнеса с помощью услуги Pay As You Go или решения QPS.Варианты лицензирования SDK также доступны на различных устройствах.



    • Интеллектуальный альбом

    • Контроль затвора на основе лица

    • Монитор безопасности



Лицо Сравнение

Проверьте вероятность того, что два лица принадлежат одному и тому же человеку. Вы получите показатель достоверности и пороговые значения для оценки сходства.

Атрибуты лица

Анализ ряда атрибутов, связанных с лицом, включая возраст, пол, интенсивность улыбки, положение головы, состояние глаз, эмоции, красоту, взгляд, состояние рта, состояние кожи, качество изображения лица и размытость.

Распознавание лиц — NYPD

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц — это цифровая технология, которую полиция Нью-Йорка использует для сравнения изображений, полученных в ходе уголовных расследований, с законно хранящимися фотографиями задержанных. Никто никогда не был арестован исключительно на основании обыска с распознаванием лиц. При использовании в сочетании с человеческим анализом и дополнительным расследованием технология распознавания лиц является ценным инструментом в раскрытии преступлений и повышении общественной безопасности.

Как полиция Нью-Йорка использует распознавание лиц?

С 2011 года полиция Нью-Йорка успешно использует распознавание лиц для идентификации подозреваемых, чьи изображения были зафиксированы камерами при ограблениях, кражах со взломом, нападениях, стрельбе и других преступлениях.

Что происходит после идентификации компьютерных совпадений?

Если выявлены возможные совпадения, обученные следователи отдела идентификации лиц проводят визуальный анализ, чтобы оценить достоверность совпадения, и проводят проверку биографических данных, чтобы сравнить имеющуюся информацию о возможном совпадении и соответствующих деталях расследования.

Совпадающие фотографии являются основанием для ареста?

Нет. Совпадение по распознаванию лиц не устанавливает вероятной причины для ареста или получения ордера на обыск, но служит поводом для дополнительных следственных действий. Детектив, назначенный для ведения дела, должен установить с помощью других подтверждающих доказательств, что подозреваемый, идентифицированный с помощью фотосовпадения, является виновником предполагаемого преступления.

Дало ли программное обеспечение существенные зацепки в уголовных делах?

Да.В 2019 году Секция идентификации лиц получила 9850 запросов на сравнение и выявила 2510 возможных совпадений, в том числе возможные совпадения в 68 убийствах, 66 изнасилованиях, 277 тяжких преступлениях, 386 грабежах и 525 крупных кражах. Полиция Нью-Йорка не знает ни одного случая в Нью-Йорке, когда человек был бы ложно арестован на основании совпадения распознавания лиц.

Исследования показали, что некоторые программы распознавания лиц менее точны при анализе лиц афроамериканцев, азиатов, женщин и других групп, чем белых мужчин?

Некоторые исследования выявили различия в точности некоторых программных продуктов.Однако в наиболее важном исследовании федерального правительства по этому вопросу отмечается, что в «гибридных системах машина/человек», где результаты программного обеспечения регулярно проверяются исследователями-людьми, ошибочные совпадения программного обеспечения могут быть быстро исправлены людьми-наблюдателями. Меры предосторожности, встроенные в протоколы управления распознаванием лиц полиции Нью-Йорка, которые обеспечивают немедленную проверку человеком результатов программного обеспечения, предотвращают ошибочную идентификацию.

Является ли видео с носимых на теле камер, которые теперь носят большинство офицеров полиции Нью-Йорка, регулярно отправляются для анализа распознавания лиц?

№Например, полиция Нью-Йорка не использует технологию распознавания лиц для изучения видео с нательных камер, чтобы идентифицировать людей, у которых могут быть открытые ордера. Однако, если офицер, чья нательная камера активирована, становится свидетелем преступления, но не может задержать подозреваемого, неподвижное изображение подозреваемого может быть извлечено из видео с нательной камеры и отправлено для анализа распознавания лиц.

Использует ли полиция Нью-Йорка технологию распознавания лиц для идентификации людей, зарегистрированных на городской сети камер наблюдения?

Полиция Нью-Йорка не использует технологию распознавания лиц таким образом.Видео с городских и частных камер не анализируется, если только оно не имеет отношения к совершенному преступлению.

Использует ли полиция Нью-Йорка распознавание лиц для отслеживания и идентификации людей в толпе или на митингах?

Использует ли полиция Нью-Йорка технологию распознавания лиц для регулярного сравнения изображений неопознанных подозреваемых с другими правительственными базами данных фотографий, такими как фотографии водительских прав из Департамента транспортных средств штата Нью-Йорк, или с социальными сетями?  

№Однако в редких случаях начальник отдела детективов или заместитель комиссара по разведке и борьбе с терроризмом может специально разрешить сравнение изображения неопознанного подозреваемого с изображениями, не являющимися фотографиями, сделанными фотографами, если в этом есть законная необходимость.

 

Ознакомьтесь с нашей политикой, подробно описывающей допустимое использование технологии распознавания лиц, нажмите здесь.



Распознавание лиц с помощью Python, менее 25 строк кода — настоящий Python

В этой статье мы рассмотрим удивительно простой способ начать работу с распознаванием лиц с помощью Python и библиотеки с открытым исходным кодом OpenCV.

Прежде чем задавать вопросы в комментариях:

  1. Не пропускайте статью и просто попробуйте запустить код. Вы должны понимать, что делает код, не только для того, чтобы правильно его запускать, но и для устранения неполадок.
  2. Обязательно используйте OpenCV v2.
  3. Иметь работающую веб-камеру, чтобы этот скрипт мог работать правильно.
  4. Просмотрите другие комментарии и вопросы, так как ваши вопросы, вероятно, уже были рассмотрены.

Спасибо.

OpenCV

OpenCV — самая популярная библиотека для компьютерного зрения. Первоначально написанный на C/C++, теперь он предоставляет привязки для Python.

OpenCV использует алгоритмы машинного обучения для поиска лиц на изображении. Поскольку лица настолько сложны, не существует одного простого теста, который скажет вам, нашел ли он лицо или нет. Вместо этого существуют тысячи небольших шаблонов и функций, которые необходимо сопоставить. Алгоритмы разбивают задачу идентификации лица на тысячи более мелких задач, каждую из которых легко решить.Эти задачи также называются классификаторами.

Для чего-то вроде лица у вас может быть 6000 или более классификаторов, все из которых должны совпадать, чтобы лицо было обнаружено (конечно, в пределах погрешности). Но в этом и заключается проблема: для распознавания лиц алгоритм начинает с верхнего левого угла изображения и перемещается вниз по небольшим блокам данных, просматривая каждый блок, постоянно спрашивая: «Это лицо? … Это лицо? … Это лицо?» Поскольку в каждом блоке содержится 6000 или более тестов, вам могут потребоваться миллионы вычислений, которые остановят ваш компьютер.

Чтобы обойти это, OpenCV использует каскады. Что такое каскад? Лучший ответ можно найти в словаре: «водопад или ряд водопадов».

Подобно серии водопадов, каскад OpenCV разбивает проблему обнаружения лиц на несколько этапов. Для каждого блока выполняется очень грубый и быстрый тест. Если это проходит, он выполняет немного более подробный тест и так далее. Алгоритм может иметь от 30 до 50 таких этапов или каскадов, и он обнаружит лицо только в том случае, если все этапы пройдены.

Преимущество заключается в том, что большая часть изображения вернет отрицательный результат на первых нескольких этапах, а это означает, что алгоритм не будет тратить время на проверку на нем всех 6000 признаков. Теперь обнаружение лиц можно выполнять не часами, а в режиме реального времени.

Каскады на практике

Хотя теория может показаться сложной, на практике все довольно просто. Сами каскады — это просто набор файлов XML, содержащих данные OpenCV, используемые для обнаружения объектов. Вы инициализируете свой код желаемым каскадом, а затем он выполняет всю работу за вас.

Поскольку обнаружение лиц является таким распространенным случаем, OpenCV поставляется с рядом встроенных каскадов для обнаружения всего, от лиц и глаз до рук и ног. Есть даже каскады для нечеловеческих вещей. Например, если вы управляете магазином бананов и хотите отслеживать людей, крадущих бананы, этот парень создал магазин для этого!

Установка OpenCV

Во-первых, вам нужно найти правильный установочный файл для вашей операционной системы.

Я обнаружил, что установка OpenCV была самой сложной частью задачи.Если вы получаете странные необъяснимые ошибки, это может быть связано с конфликтами библиотек, различиями в 32/64 битах и ​​так далее. Мне было проще просто использовать виртуальную машину Linux и установить OpenCV с нуля.

После завершения установки вы можете проверить, работает ли она, запустив сеанс Python и набрав:

Если вы не получили никаких ошибок, вы можете перейти к следующей части.

Понимание кода

Давайте разберем фактический код, который вы можете скачать из репозитория.Возьмите скрипт face_detect.py , картинку abba.png и haarcascade_frontalface_default.xml .

  # Получить пользовательские значения
imagePath = sys.argv[1]
cascPath = sys.argv[2]
  

Сначала вы передаете имена образов и каскадов в качестве аргументов командной строки. Мы будем использовать изображение ABBA, а также каскад по умолчанию для обнаружения лиц, предоставленный OpenCV.

  # Создать каскад хаара
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
  

Теперь мы создаем каскад и инициализируем его нашим каскадом лица.Это загрузит каскад лиц в память, чтобы он был готов к использованию. Помните, что каскад — это всего лишь XML-файл, содержащий данные для обнаружения лиц.

  # Прочитать изображение
изображение = cv2.imread (путь к изображению)
серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  

Здесь мы считываем изображение и преобразуем его в оттенки серого. Многие операции в OpenCV выполняются в оттенках серого.

  # Обнаружение лиц на изображении
лица = faceCascade.detectMultiScale(
    серый,
    масштабный коэффициент = 1,1,
    минСоседи=5,
    минимальный размер = (30, 30),
    флаги = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
  

Эта функция определяет фактическое лицо и является ключевой частью нашего кода, поэтому давайте пройдемся по опциям:

  1. Функция detectMultiScale — это общая функция, обнаруживающая объекты. Поскольку мы вызываем его на каскаде лица, это то, что он обнаруживает.

  2. Первый вариант — это изображение в градациях серого.

  3. Второй — scaleFactor . Поскольку некоторые лица могут быть ближе к камере, они будут казаться больше, чем лица сзади.Масштабный коэффициент компенсирует это.

  4. Алгоритм обнаружения использует движущееся окно для обнаружения объектов. minNeighbors определяет, сколько объектов будет обнаружено рядом с текущим, прежде чем он объявит найденное лицо. minSize тем временем дает размер каждого окна.

Примечание: Я взял часто используемые значения для этих полей. В реальной жизни вы бы поэкспериментировали с различными значениями размера окна, коэффициента масштабирования и т. д., пока не нашли бы то, что лучше всего подходит для вас.

Функция возвращает список прямоугольников, в которых, по ее мнению, она нашла лицо. Далее мы пройдемся по тому месту, где, по его мнению, он что-то нашел.

  print "Найдено {0} лиц!".format(len(faces))

# Нарисуйте прямоугольник вокруг лиц
для (x, y, w, h) в гранях:
    cv2.rectangle (изображение, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
  

Эта функция возвращает 4 значения: расположение прямоугольника x и y , а также ширину и высоту прямоугольника ( w , h ).

Мы используем эти значения для рисования прямоугольника с помощью встроенной функции прямоугольника() .

  cv2.imshow("Найдены лица", изображение)
cv2.waitKey(0)
  

В конце выводим изображение и ждем, пока пользователь нажмет клавишу.

Проверка результатов

Проверим фото ABBA:

  $ python face_detect.py abba.png haarcascade_frontalface_default.xml
  

Сработало. Как насчет еще одного фото:

Это… не лицо.Давай еще раз попробуем. Я изменил параметры и обнаружил, что установка scaleFactor на 1,2 избавляет от неправильного лица.

Что случилось?

Итак, первая фотография была сделана достаточно крупным планом на качественную камеру. Второй, похоже, снят издалека и, возможно, с помощью мобильного телефона. Вот почему ScaleFactor пришлось модифицировать. Как я уже сказал, вам придется настраивать алгоритм в каждом конкретном случае, чтобы избежать ложных срабатываний.

Имейте в виду, что, поскольку это основано на машинном обучении, результаты никогда не будут точными на 100%.В большинстве случаев вы получите достаточно хорошие результаты, но иногда алгоритм идентифицирует неправильные объекты как лица.

Окончательный код можно найти здесь.

Расширение до веб-камеры

Что делать, если вы хотите использовать веб-камеру? OpenCV захватывает каждый кадр с веб-камеры, и затем вы можете обнаруживать лица, обрабатывая каждый кадр. Вам понадобится мощный компьютер, но мой пятилетний ноутбук, кажется, отлично справляется, если я не буду слишком много танцевать.

Хотите узнать больше?

Я расскажу об этом и многом другом в своей будущей книге Python для науки и техники, которая в настоящее время находится на Kickstarter.Я также расскажу о машинном обучении для тех, кому это интересно.

Спасибо!

Бесконечная очередь — Нерегулируемая полиция по распознаванию лиц в Америке

Крис был арестован за нарушение границ, проступок. Офис шерифа округа Хиллсборо доставил ее в местный участок, взял у нее отпечатки пальцев, сделал снимок и освободил в тот же вечер. Ее никогда раньше не арестовывали, поэтому ей сообщили, что она имеет право на участие в специальной программе дивергенции. Она заплатила штраф, выполнила общественные работы, и обвинения против нее были сняты.

Крис не сообщили, что в результате ее ареста ее фотография, скорее всего, была добавлена ​​не в одну, а в две отдельные базы данных распознавания лиц, находящиеся в ведении ФБР и офиса шерифа округа Пинеллас. Только в этих двух базах данных тысячи раз в год просматриваются более 200 государственных, местных и федеральных правоохранительных органов.

В следующий раз, когда Крис примет участие в акции протеста, полиции не нужно будет спрашивать ее имя, чтобы опознать ее. Им вообще не нужно будет с ней разговаривать.Им нужно только сфотографировать ее. Исследование, проведенное в соавторстве с ФБР, предполагает, что эти системы могут быть точными на и менее для афроамериканцев, женщин и молодых людей в возрасте от 18 до 30 лет. Крису 26 лет, она черная. Если она не инициирует специальное судебное разбирательство по удалению своей записи, она будет зарегистрирована в этих базах данных до конца своей жизни.

То, что случилось с Крисом, касается не только активистов: правоохранительные органы все чаще используют системы распознавания лиц для поиска в базах данных государственных водительских прав и удостоверений личности с фотографиями.Таким образом, примерно каждый второй взрослый американец (48%) зарегистрировал свою фотографию в криминальной сети распознавания лиц.

Возможно, они этого не знают, но Крис Уилсон и более 117 миллионов взрослых американцев теперь являются частью виртуального постоянного состава. Что это значит для них? Что это значит для нашего общества? Может ли полиция использовать распознавание лиц для идентификации только подозреваемых преступников или она может использовать его для идентификации кого угодно? Может ли полиция использовать его для идентификации людей, участвующих в протестах? Насколько точна эта технология и зависит ли точность от расы, пола или возраста? Могут ли сообщества обсуждать и голосовать за использование этой технологии? Или его тайно выпускают?

Системы распознавания лиц ФБР и полиции использовались для поимки жестоких преступников и беглецов.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.