Разпознаване на лица: програма с инструкции и описание стъпка по стъпка

Система за разпознаване на лица

Разпознаването на лица (програмата) се използва често в системите за сигурност и може да се сравни с други биометрични системи (например разпознаване на пръстови отпечатъци или диафрагма на очите). Напоследък е популярен и като инструмент за търговска идентификация и реклама.

Някои алгоритми за разпознаване на лица идентифицират функциите на лицето, извличане на ориентири или обекти от изображението на лицето на субекта. Например алгоритъмът може да анализира относителното местоположение, размера и / или формата на очите, носа, скулите и челюстта. Тези данни се използват за намиране на други изображения със съответните параметри. Други алгоритми нормализират галерията с изображения на лице и след това компресират информацията за лицето, като съхраняват само данните от изображението, които са полезни за разпознаване на лицата. Тогава желаното изображение се сравнява с наличните данни. Една от най-ранните успешни системи се основава на методите за съвпадение на шаблони, приложени към набор от характерни черти на лицето, осигурявайки един вид кратко представяне на екстериора.

Как работи програмата за разпознаване на лица?

Той включва определени алгоритми, които могат да бъдат разделени на два основни подхода:

• Геометрия, която разглежда отличителните или фотометрични черти на лицето.
• Статистически, който превежда изображението в стойности и го сравнява с шаблони, за да премахне различията.

Триизмерно признаване

Нова тенденция, създадена с цел постигане на по-висока точност, е триизмерното разпознаване на лицата. Този метод използва 3D сензори за събиране на информация за формата на лицето. Тази информация се използва, за да се идентифицират отличителните черти, като контура на окото, носа и брадичката.

Едно от предимствата на програмите за 3D разпознаване на лица е, че те не са засегнати от промените в осветлението, за разлика от другите опции. Тази технология може да бъде идентифицирана и от различен ъгъл на гледане, включително изгледа на профил. Данните за 3D данни значително подобряват точността на разпознаването на лица. 3D проучванията се подобряват чрез разработването на сложни сензори, които подобряват работата по заснемане на изображения под формата на триизмерни изображения. Сензорите работят чрез проектиране на структурирана светлина върху лицето. До десетина или повече от тези сензори изображенията могат да бъдат поставени на един CMOS чип - всеки от тях заснема другата част от спектъра.

Въпреки това дори идеалният метод за 3D съвпадение може да бъде чувствителен към изражението на лицето. За тази цел група изследователи в Technion използваха инструменти от метричната геометрия, за да обработват изразите като изометрични. След това Vision Access създаде собствено решение за 3D разпознаване на лица. По-късно компанията е придобита от Bioscrypt Inc., която разработи версия на програмата за разпознаване на човешко лице, позната като 3D FastPass.

Новият метод е да се въведе начин да се заснеме триизмерно изображение, като се използват три камери за проследяване, които показват различни ъгли. Един от тях ще сочи към предната страна на обекта, втората отстрани, третата под ъгъл. Всички те ще работят заедно, за да могат да проследяват лицето на обекта в реално време и да могат да го идентифицират. Смята се, че тази технология скоро ще се основава на всяка програма за разпознаване на лица чрез камерата.

Анализ на структурата на кожата

Друга нова тенденция използва визуални детайли на кожата, които се фиксират в стандартни цифрови или сканирани изображения. Този метод, наречен анализ на текстурата на кожата, превръща уникалните линии, модели и петна, които се виждат в кожата на човек в математическо пространство.

Тестовете показват, че с добавянето на тази технология ефективността на разпознаване на лица може да се увеличи с 20-25%.

Термични камери

Друга форма на приемане на входни данни за разпознаване на лица е използването на термовизионни камери. Благодарение на тази процедура камерите ще определят само формата на главата, като същевременно пренебрегват предмети като очила, шапки или грим. Проблемът с използването на термични изображения за разпознаване на лица е, че базите данни за това са ограничени.

В момента изследователите изучават използването на тази технология в реалния живот и оперативните ландшафти, като в същото време създават нова база данни за изображения с термична обработка на изображения. Проучването използва фероелектрични електрически сензори с ниска чувствителност с ниска чувствителност, които са в състояние да произвеждат дълги вълни топлинни инфрачервени изображения (LWIR). Резултатите показват, че сливането на LWIR и конвенционалните визуални камери има чудесни резултати при външни сонди. При тази комбинация може да работи много мощна програма за разпознаване на лица за камерата.

Използване на масата

Докато изследователите работят върху най-новите технологии, достъпни само за специалисти, разработчиците на масови приложения също не стоят настрана. След обявяването на създаването на Google Glass, имаше много шум около разпознаването на лица и програми за това в Интернет. Смята се, че това ще отвори много възможности за потребителите не само да взаимодействат помежду си, но и с различни предмети.

Днес има голям списък от интерфейси за разпознаване на лица, които можете да използвате за вашите приложения. Най-често срещаните са следните.

Разпознаване на лица Стивън

Разработена от Ламбда Лабс, която осигурява разпознаване на лицето за местоположението на очите, формата на носа и устата, както и класификация на половете. На разположение на официалния уеб сайт на разработчика.

Разпознаване на лица

Компютърна програма за разпознаване на лица в Интернет, която е идеалният заместител на Face.com. В момента на разположение безплатно.

Анимация Face Recognition

Приложението Animation Face Recognition API може да се използва за откриване на лица в снимките. Информация за характеристиките на лицето или ориентирите се връща под формата на координати върху изображението.

Skybiometry

За да го използвате, трябва да имате създадено приложение в профила си в SkyBiometry. За да го създадете, е достатъчна проста регистрация.

Face ++

Това приложение използва съвременни технологии компютърна визия и извличане на данни, за да осигури 3 основни услуги (откриване, разпознаване и анализ). Програмата осигурява откриване и анализ на Landmark (23 точки), забележителност (81 точки), атрибути: възраст, пол, точки, раса и т.н.

FaceMark

Това е мощен API за разпознаване на лица. Той открива 68 отправни точки за лицето на цялото лице и 35 за профила. FaceMark открива лица за изображение в URL адреса или върху изтегления файл и извежда резултата като JSON файл, който съдържа референтния вектор за лице и съответстващи точки за всяка открита опция.

EmoVu от Eyeris

Интелигентен софтуер за разпознаване на емоции, който позволява на фотоапаратите да четат човешки микроизражения, секс и възрастова група. Това е програма за разпознаване на лица в реално време, която работи, когато потребителите гледат видеоклипове на компютрите или мобилните си устройства.

Rekognition.com

Това е една от най-добрите алтернативи на Face.com. Бързият, надежден и мащабируем двигател за разпознаване може да извършва разпознаване на лице, сканиране, разпознаване и търсене. Той може автоматично да бъде обучен чрез изображения и маркери във Facebook. Тъй като тя е социално ориентирана, това е най-добрата програма за разпознаване на лица за Android.

FaceRect

Той също така е мощен и безплатен интерфейс за откриване на лица. Той намира лица (както пълно лице, така и профил) върху изображение, обозначено с URL адрес или качено като файл, и може да намери множество лица в една снимка и издава отговор във формат JSON. В този случай изображението се зарежда с ограничителна кутия за всяко намерено лице.