Otkrivanje lica: Program s detaljnim uputama i opisima

Sustav za detekciju lica je računalna aplikacija koja može identificirati ili provjeriti osobu iz digitalne slike ili filma. Jedan od načina da to učinite je usporedba odabranih značajki osobe sa slikom i varijantama iz baze podataka.

Prepoznavanje lica (program) obično se koristi u sigurnosnim sustavima i može se usporediti s drugim biometrijskim sustavima (npr. Prepoznavanje otiska prsta ili otvora). U posljednje vrijeme postala je popularna i kao alat za komercijalnu identifikaciju i oglašavanje.


Neki algoritmi za prepoznavanje pojedinaca identificiraju crte lica izdvajanjem orijentira ili objekata sa slike subjekta. Na primjer, algoritam može analizirati relativni položaj, veličinu i /ili oblik očiju, nosa, kožice i čeljusti. Ovi se podaci koriste za traženje drugih slika s odgovarajućim parametrima. Drugi algoritmi normaliziraju galeriju slika pojedinaca, a zatim komprimiraju informacije o osobi pohranjivanjem samo onih podataka na slici koji su korisni za prepoznavanje pojedinaca. Zatim se željena slika uspoređuje s dostupnim podacima. Jedan od najranijih uspješnih sustava temelji se na metodama usklađivanja modela koji se primjenjuju na skup karakterističnih obilježja lica, dajući neku vrstu kratkog prikaza izgleda.

Kako radi program prepoznavanja osoba?

To uključuje određene algoritme koji se mogu podijeliti u dva glavna pristupa:
  • Geometrijski,koji uzima u obzir osobitost ili fotometrijska svojstva lica.
  • Statistička, koja prevodi sliku u značenje i uspoređuje je s predlošcima radi uklanjanja disperzija.
  • Trodimenzionalno prepoznavanje

    Novi trend, stvoren za postizanje veće točnosti, trodimenzionalno je prepoznavanje pojedinaca. Ova metoda koristi 3D senzore za prikupljanje informacija o obliku lica. Te se informacije zatim koriste za identifikaciju karakteristika, kao što su konture očiju, nosa i brade.


    Jedna od prednosti trodimenzionalnog softvera za prepoznavanje lica je da na njih ne utječu promjene u osvjetljenju, za razliku od drugih varijanti. Ta se tehnologija može identificirati i iz različitih kutova gledanja, uključujući prikaze profila. Trodimenzionalne podatkovne točke uvelike poboljšavaju točnost prepoznavanja osoba. 3D istraživanje je poboljšano razvojem složenih senzora koji poboljšavaju rad snimanja slika u obliku trodimenzionalnih slika. Senzori rade dizajniranjem strukturiranog svjetla na licu. Do deset ili više takvih senzora može se postaviti na jedan CMOS čip - svaki od njih obuhvaća ostatak spektra. Međutim, čak i savršena 3D metoda podudaranja može biti osjetljiva na izraze lica. U tu svrhu skupina istraživača na Technionu primijenila je alate za metričku geometriju kako bi izrazi tretirali kao izometrije. Nakon toga, Vision Access je kreirao vlastito rješenje za trodimenzionalno prepoznavanje lica. Kasnije je tvrtku kupila tvrtka Bioscrypt Inc., koja je razvila tu verzijuProgram za prepoznavanje lica, poznat kao 3D FastPass.
    Nova metoda je uvođenje načina snimanja trodimenzionalne slike pomoću tri komore kamere koje upućuju na različite kutove. Jedan od njih će pokazati na prednji dio objekta, drugi - sa strane, a treći - pod kutom. Svi će raditi zajedno kako bi mogli pratiti lice subjekta u realnom vremenu i moći ga identificirati. Vjeruje se da će se ova tehnologija uskoro temeljiti na bilo kojem programu za prepoznavanje osoba kroz kameru.

    Analiza teksture kože

    Drugi novi trend koristi vizualni detalj kože, koji je fiksiran u standardnim digitalnim ili skeniranim slikama. Ova metoda, nazvana analiza teksture kože, transformira jedinstvene linije, uzorke i točke vidljive u ljudskoj koži, matematički prostor.
    Testovi su pokazali da uz dodatak ove tehnologije učinkovitost prepoznavanja lica može porasti za 20-25%.

    Thermocameras

    Drugi oblik primanja ulaznih podataka za prepoznavanje osoba jest upotreba termičkih kamera. Zahvaljujući ovom postupku, fotoaparat će odrediti samo oblik glave, a ignorira stavke kao što su naočale, šeširi ili šminka. Problem korištenja toplinskih slika za prepoznavanje lica je da su baze podataka za to ograničene. Trenutno istraživači proučavaju uporabu te tehnologije u stvarnom i operativnom krajobrazu te istovremeno stvaraju novu bazu toplinskih slika. uU istraživanju su korišteni niskoosjetljivi feroelektrični električni senzori niske razlučivosti koji mogu primati termalne infracrvene slike dugih valova (LWIR). Rezultati pokazuju da spajanje LWIR-a i običnih vizualnih kamera ima velike rezultate u vanjskim sondama. Ova kombinacija može raditi s vrlo moćnim programom prepoznavanja fotoaparata.

    Bulk Usage

    Dok istraživači rade na najnovijoj tehnologiji koja je dostupna samo profesionalcima, programeri masovnih aplikacija također ne stoje. Nakon objave stvaranja Google Stakla, bilo je mnogo buke oko prepoznavanja pojedinaca i aplikacija za to na Internetu. Vjeruje se da će se time otvoriti mnogo mogućnosti za korisnike, ne samo za međusobnu interakciju, već i za različite objekte.
    Danas je dostupan veliki popis sučelja za prepoznavanje lica koji možete koristiti za svoje programe. Najčešći su sljedeći.

    Prepoznavanje lica Stephen

    Razvio ga je Lambda Labs, koji omogućuje prepoznavanje lica, oblik nosa i usta te klasifikaciju spola. Dostupno na službenoj web-lokaciji razvojnog programera.

    Face Detection

    Program za prepoznavanje lica računala na Internetu, koji je savršena zamjena za Face.com. Trenutno dostupno besplatno.

    Animetrics Prepoznavanje lica

    Animetrics API za prepoznavanje lica može se koristiti za otkrivanje lica na fotografijama. Informacije o značajkama lica ili orijentirima vraćaju se u obliku koordinata na slici.

    Skybiometry

    Da biste ga koristili, morate imati kreiranu aplikaciju na vašem računu SkyBiometry. Za stvaranje je dovoljno jednostavna registracija.

    Face ++

    Ova aplikacija koristi naprednu računalnu viziju i tehnologiju inteligentne analize podataka kako bi pružila tri osnovne usluge (otkrivanje, prepoznavanje i analizu). Program omogućuje otkrivanje i analizu znaka , orijentir (81 bod), atribute: dob, spol, točke, rasu i tako dalje.

    FaceMark

    Ovo je moćan API za prepoznavanje lica. Nalazi 68 referentnih točaka za sliku lica sprijeda i 35 za profil. FaceMark identificira ciljeve za osobe na slici navedenoj u URL-u ili u učitanoj datoteci i izdaje rezultat u obliku JSON datoteke koja sadrži vektorske i slične točke za svaku pronađenu varijantu.

    EmoVu od Eyerisa

    Inteligentni softver za prepoznavanje emocija koji omogućuje fotoaparatima da čitaju ljudske mikroizražaje, spol, dobnu skupinu. To je program prepoznavanja osoba u stvarnom vremenu koji radi kada korisnici gledaju videozapise na svojim računalima ili mobilnim uređajima.

    Rekognition.com

    Ovo je jedna od najboljih alternativa Face.com-u. Brz, pouzdan i skalabilan rekognition engine može izvršiti prepoznavanje lica, skeniranje, prepoznavanje i pretraživanje. Može se automatski podučavati uz pomoć slika i oznaka na Facebooku. Budući da je socijalno orijentirana, to je aplikacija za prepoznavanje najbolje osobe za Android.

    FaceRect

    Također je moćno i besplatno sučelje za otkrivanje pojedinaca. On pronalaziPojedinci (i na zahtjev i na profilu) na slici određenoj URL-om ili prenesenom kao datoteka, a mogu pronaći više osoba na jednoj fotografiji i izdati odgovor u JSON formatu. U tom slučaju, slika se učitava ograničavajućim okvirom za svaku pronađenu osobu.

    Povezane publikacije