Розпізнавання осіб: програма з покрокової інструкцією і описом

Система розпізнавання осіб являє собою комп'ютерне додаток, здатне ідентифікувати або перевіряти людини з цифрового зображення або фільму. Один із способів зробити це - порівняти вибрані риси особи з зображенням і варіантами з бази даних. Розпізнавання осіб (програма) зазвичай використовується в системах безпеки, і може бути порівняно з іншими біометричними системами (наприклад, розпізнавання відбитків пальців або очної діафрагми). Останнім часом вона також стала популярною в як інструмент комерційної ідентифікації та реклами.


Деякі алгоритми розпізнавання осіб ідентифікують риси обличчя, витягуючи орієнтири або об'єкти з зображення особи суб'єкта. Наприклад, алгоритм може аналізувати відносне розташування, розмір і/або форму очей, носа, вилиць і щелепи. Ці дані використовуються для пошуку інших зображень з відповідними параметрами. Інші алгоритми нормалізують галерею зображень осіб, а потім стискають відомості про особу, зберігаючи тільки ті дані на зображенні, які корисні для розпізнавання осіб. Потім шукане зображення порівнюється з наявними даними. Одна з найбільш ранніх успішних систем заснована на методах зіставлення моделей, застосованих до набору характерних рис обличчя, надаючи свого роду стисле уявлення про зовнішність.

Як працює програма розпізнавання осіб?

Вона включає в себе певні алгоритми, які можна розділити на два основних підходи: Геометричний, який розглядає відмітні або фотометричні риси обличчя. Статистичний, який переводить зображення у значення і порівнює їх з шаблонами для усунення дисперсій.

Тривимірне розпізнавання

Нова тенденція, створена для досягнення більш високої точності, являє собою тривимірний розпізнавання осіб. Цей метод використовує 3D-датчики для збору інформації про формою обличчя. Ця інформація потім використовується для визначення характерних ознак, таких як контур очей, носа і підборіддя.


Одним з переваг тривимірних програм розпізнавання осіб є те, що на них не впливають зміни в освітленні, на відміну від інших варіантів. Ця технологія також може ідентифікувати з різного діапазону кутів огляду, включаючи вид профілю. Тривимірні точки даних значно покращують точність розпізнавання осіб. 3D-дослідження посилюються завдяки розробці складних датчиків, які покращують роботу по захопленню зображень у вигляді тривимірних зображень. Датчики працюють, проектуючи структурований світло на обличчя. До десятка або більше з цих датчиків зображення можуть бути розміщені на одному чіпі CMOS - кожен з них захоплює іншу частину спектру. Однак, навіть ідеальний метод 3D-відповідності може бути чутливим до виразів обличчя. Для цієї мети група дослідників в Technion застосувала інструменти з метричної геометрії для обробки виразів як ізометрії. Після цього компанія Vision Access створила своє рішення для тривимірного розпізнавання особи. Пізніше компанія була придбана Bioscrypt Inc., яка розробила версію програми для розпізнавання обличчя людини, відому як 3D FastPass.
Новий метод полягає в тому, щоб ввести спосіб захоплення тривимірного зображення з допомогою трьох камер стежать, які вказують на різні кути. Одна з них буде вказувати на лицьову сторону об'єкта, другу – з боку, третя - під кутом. Всі вони будуть працювати разом, щоб отримати можливість відстежувати особа об'єкта в реальному часі і бути в змозі ідентифікувати його. Вважається, що на цій технології незабаром буде базуватися будь-яка програма для розпізнавання осіб через камеру.

Аналіз текстури шкіри

Інша нова тенденція використовує візуальні деталі шкіри, які фіксуються у стандартних цифрових або відсканованих зображеннях. Цей метод, званий аналізом текстури шкіри, перетворює унікальні лінії, візерунки і плями, видимі в шкірі людини, математичне простір. Тести показали, що з додаванням цієї технології ефективність розпізнавання осіб може зрости на 20-25%.

Термокамери

Інша форма прийому вхідних даних для розпізнавання осіб полягає у використанні тепловізійних камер. Завдяки цій процедурою камери будуть тільки визначати форму голови, і при цьому ігнорувати такі предмети, як окуляри, капелюхи або макіяж. Проблема використання термічних зображень для розпізнавання осіб полягає в тому, що бази даних для цього обмежені. В даний час дослідники вивчають використання цієї технології в реальному житті і експлуатаційних ландшафтів і в той же час створюють нову базу даних тепловізійних зображень. У дослідженні використовуються низькочуттєві ферроэлектрические електричні датчики низького дозволу, які здатні отримувати довгохвильові теплові інфрачервоні образи (LWIR). Результати показують, що злиття LWIR і звичайних візуальних камер має великі результати в зовнішніх зондах. На такому поєднанні може працювати дуже потужна програма розпізнавання осіб для камери.

Масове використання

У той час як дослідники працюють над новітніми технологіями, доступними тільки фахівцям, розробники масових додатків теж не стоять на місці. Після того, як було оголошено про створення Google Glass, виникло багато шуму навколо розпізнавання осіб і програм для цього в інтернеті. Вважається, що це відкриє масу можливостей для користувачів не тільки для взаємодії один з одним, але і з різними об'єктами.
Сьогодні доступний великий перелік інтерфейсів розпізнавання осіб, які ви можете використовувати для своїх програм. Найбільш поширеними є наступні.

Face Recognition Stephen

Розробка від Lambda Labs, яка забезпечує розпізнавання осіб за розташуванням очей, формою носа і рота, а також проводить гендерну класифікацію. Доступно на офіційному сайті розробника.

Face Detection

Комп'ютерна програма розпізнавання осіб в інтернеті, яка є ідеальною заміною Face.com. В даний час надається безкоштовно.

Animetrics Face Recognition

Додаток Animetrics Face Recognition API може використовуватися для виявлення облич на фотографіях. Інформація про рисах обличчя або орієнтирах повертається у вигляді координат на зображенні.

Skybiometry

Щоб скористатися ним, у вас повинно бути додаток, створене у вашій облікового запису в SkyBiometry. Для її створення достатньо простої реєстрації.

Face ++

Це додаток використовує передову технологію комп'ютерного зору і інтелектуального аналізу даних для забезпечення 3-х основних служб (виявлення, розпізнавання і аналіз). Програма забезпечує виявлення і аналіз Landmark (23), орієнтир (81 пункт), атрибути: вік, стать, окуляри, раса і так далі.

FaceMark

Це потужний API-інтерфейс для розпізнавання осіб. Він знаходить 68 точок орієнтира для зображення особи в анфас і 35 - для профілю. FaceMark виявляє орієнтири для осіб на зображенні, вказаному за URL-адресою, або на завантаженому файлі, та видає результат у вигляді JSON-файлу, що містить вектор орієнтирів особи і точок збігу для кожного знайденого варіанти.

EmoVu by Eyeris

Інтелектуальне програмне забезпечення для розпізнавання емоцій, яке дозволяє камер читати людські мікро-вирази, стать, вікову групу. Це програма розпізнавання осіб в реальному часі, яка працює, коли користувачі дивляться відео на своїх комп'ютерах або мобільних пристроях.

Rekognition.com

Це одна з кращих альтернатив Face.com. Швидкий, надійний і масштабований движок rekognition може виконувати виявлення особи, сканування, розпізнавання і пошук. Його можна автоматично навчати за допомогою зображень і тегів на Facebook. Оскільки вона орієнтована на соціальні мережі, це краща програма розпізнавання осіб для Android.

FaceRect

Це також потужний і безкоштовний інтерфейс для виявлення осіб. Він знаходить особи (як анфас, так і профіль) на зображенні, вказаному за URL-адресою або завантаженому у вигляді файлу, і може знаходити кілька осіб на одній фотографії, і видає відповідь в JSON-форматі. При цьому зображення завантажується з обмежуючої рамкою для кожного знайденого особи.