Система распознавания лиц представляет собой компьютерное приложение, способное идентифицировать или проверять человека из цифрового изображения или видеофрагмента. Один из способов сделать это - сравнить выбранные черты лица с изображением и вариантами из базы данных.
Распознавание лиц (программа) обычно используется в системах безопасности, и может быть сравнена с другими биометрическими системами (например, распознавания отпечатков пальцев или глазной диафрагмы). В последнее время она также стала популярной в качестве инструмента коммерческой идентификации и рекламы.
Некоторые алгоритмы распознавания лиц идентифицируют черты лица, извлекая ориентиры или объекты из изображения лица субъекта. Например, алгоритм может анализировать относительное расположение, размер и/или форму глаз, носа, скул и челюсти. Эти данные затем используются для поиска других изображений с соответствующими параметрами. Другие алгоритмы нормализуют галерею изображений лиц, а затем сжимают сведения о лице, сохраняя только те данные на изображении, которые полезны для распознавания лиц. Затем искомое изображение сравнивается с имеющимися данными. Одна из самых ранних успешных систем основана на методах сопоставления шаблонов, примененных к набору характерных черт лица, предоставляя своего рода сжатое представление о внешности.
Как работает программа распознавания лиц?
Она включает в себя определенные алгоритмы, которые можно разделить на два основных подхода:
- Геометрический, который рассматривает отличительные или фотометрические черты лица.
- Статистический, который переводит изображение в значения и сравнивает их с шаблонами для устранения дисперсий.
Трехмерное распознавание
Новая тенденция, созданная для достижения более высокой точности, представляет собой трехмерное распознавание лиц. Этот метод использует 3D-датчики для сбора информации о форме лица. Эта информация затем используется для идентификации отличительных признаков, таких как контур глазниц, носа и подбородка.
Одним из преимуществ трехмерных программ распознавания лиц является то, что на них не влияют изменения в освещении, в отличие от других вариантов. Эта технология также может идентифицировать из разного диапазона углов обзора, включая вид профиля. Трехмерные точки данных значительно улучшают точность распознавания лиц. 3D-исследования усиливаются благодаря разработке сложных датчиков, которые улучшают работу по захвату изображений в виде трехмерных изображений. Датчики работают, проецируя структурированный свет на лицо. До десятка или более из этих датчиков изображения могут быть размещены на одном чипе CMOS - каждый из них захватывает другую часть спектра.
Однако, даже идеальный метод 3D-соответствия может быть чувствительным к выражениям лица. Для этой цели группа исследователей в Technion применила инструменты из метрической геометрии для обработки выражений как изометрии. После этого компания Vision Access создала свое решение для трехмерного распознавания лица. Позднее компания была приобретена Bioscrypt Inc., которая разработала версию программы для распознавания лица человека, известную как 3D FastPass.
Новый метод заключается в том, чтобы ввести способ захвата трехмерного изображения с помощью трех следящих камер, которые указывают на разные углы. Одна из них будет указывать на лицевую сторону объекта, вторую – со стороны, третья - под углом. Все они будут работать вместе, чтобы получить возможность отслеживать лицо объекта в реальном времени и быть в состоянии идентифицировать его. Считается, что на этой технологии вскоре будет базироваться любая программа для распознавания лиц через камеру.
Анализ текстуры кожи
Другая новая тенденция использует визуальные детали кожи, которые фиксируются в стандартных цифровых или отсканированных изображениях. Этот метод, называемый анализом текстуры кожи, превращает уникальные линии, узоры и пятна, видимые в коже человека, в математическое пространство.
Тесты показали, что с добавлением этой технологии эффективность распознавания лиц может увеличиться на 20-25%.
Термокамеры
Другая форма приема входных данных для распознавания лиц заключается в использовании тепловизионных камер. Благодаря этой процедуре камеры будут только определять форму головы, и при этом игнорировать такие предметы, как очки, шляпы или макияж. Проблема использования термических изображений для распознавания лиц заключается в том, что базы данных для этого ограничены.
В настоящее время исследователи изучают использование этой технологии в реальной жизни и эксплуатационных ландшафтов и в то же время создают новую базу данных тепловизионных изображений. В исследовании используются низкочувствительные ферроэлектрические электрические датчики низкого разрешения, которые способны получать длинноволновые тепловые инфракрасные образы (LWIR). Результаты показывают, что слияние LWIR и обычных визуальных камер имеет большие результаты в наружных зондах. На таком сочетании может работать очень мощная программа распознавания лиц для камеры.
Массовое использование
В то время как исследователи работают над новейшими технологиями, доступными только специалистам, разработчики массовых приложений тоже не стоят на месте. После того, как было объявлено о создании Google Glass, возникло много шума вокруг распознавания лиц и программ для этого в интернете. Считается, что это откроет массу возможностей для пользователей не только для взаимодействия друг с другом, но и с различными объектами.
Сегодня доступен большой перечень интерфейсов распознавания лиц, которые вы можете использовать для своих приложений. Наиболее распространенными являются следующие.
Face Recognition Stephen
Разработка от из Lambda Labs, которая обеспечивает распознавание лиц по расположению глаз, форме носа и рта, а также проводит гендерную классификацию. Доступно на официальном сайте разработчика.
Face Detection
Компьютерная программа распознавания лиц в интернете, которая является идеальной заменой Face.com. В настоящее время предоставляется бесплатно.
Animetrics Face Recognition
Приложение Animetrics Face Recognition API может использоваться для обнаружения лиц на фотографиях. Информация о чертах лица или ориентирах возвращается в виде координат на изображении.
Skybiometry
Чтобы воспользоваться им, у вас должно быть приложение, созданное в вашей учетной записи в SkyBiometry. Для ее создания достаточно простой регистрации.
Face ++
Это приложение использует передовую технологию компьютерного зрения и интеллектуального анализа данных для обеспечения 3-х основных служб (обнаружение, распознавание и анализ). Программа обеспечивает обнаружение и анализ Landmark (23 точки), ориентир (81 пункт), атрибуты: возраст, пол, очки, раса и так далее.
FaceMark
Это мощный API-интерфейс для распознавания лиц. Он находит 68 точек ориентира для изображения лица анфас и 35 - для профиля. FaceMark обнаруживает ориентиры для лиц на изображении, указанном по URL-адресу, или на загруженном файле, и выдает результат в виде JSON-файла, содержащего вектор ориентиров лица и точек совпадения для каждого найденного варианта.
EmoVu by Eyeris
Интеллектуальное программное обеспечение для распознавания эмоций, которое позволяет камерам читать человеческие микро-выражения, пол и возрастную группу. Это программа распознавания лиц в реальном времени, которая работает, когда пользователи смотрят видео на своих компьютерах или мобильных устройствах.
Rekognition.com
Это одна из лучших альтернатив Face.com. Быстрый, надежный и масштабируемый движок rekognition может выполнять обнаружение лица, сканирование, распознавание и поиск. Его можно автоматически обучать с помощью изображений и тегов на Facebook. Поскольку она ориентирована на социальные сети, это лучшая программа распознавания лиц для «Андроид».
FaceRect
Это также мощный и бесплатный интерфейс для обнаружения лиц. Он находит лица (как анфас, так и профиль) на изображении, указанном по URL-адресу или загруженном в виде файла, и может находить несколько лиц на одной фотографии, и выдает ответ в JSON-формате. При этом изображение загружается с ограничивающей рамкой для каждого найденного лица.
