Распознавание лиц по фото онлайн

Работа сервисов по распознаванию лиц

Распознавание происходит при помощи встроенной нейросети, которая быстро ищет похожие фотографии по определённым признакам, изначально самым базовым, например, по весу изображения, его разрешению и т. д. Исходя из данной особенности, у вас в результатах поиска могут появиться ссылки на профили/сайты совершенно не того человека, который изображён на фото, но, к счастью, такое случается крайне редко. Обычно находятся люди со схожей внешностью или похожей обстановкой на фото (например, если плохо видно лица).

Дополнительно нужно учесть, что если вы хотите по фотографии человека найти его профиль во Вконтакте, то стоит помнить, что в настройках приватности этой социальной сети пользователь может поставить галочки напротив определённых пунктов, из-за чего его страницу не смогут сканировать поисковые роботы и просматривать пользователи, не зарегистрированные в VK. Если у нужного вам человека выставлены таковые настройки приватности, то найти его страницу по фото будет очень сложно.

Способ 1: Яндекс Картинки

Использование поисковиков может показаться немного неудобным, так как на одно изображение может выйти несколько ссылок, где оно когда-либо использовалось. Однако если вам нужно найти как можно больше информации о человеке, используя только его фотографию, то лучше воспользоваться подобным методом. Яндекс – это российская поисковая система, которая неплохо производит поиск в русскоязычном сегменте интернета.

Инструкция по поиску через данный сервис выглядит так:

Если вы оказались недовольны результатом поиска, то можете воспользоваться следующими способами.

Способ 2: Google Images

По факту – это аналог Яндекс Картинок от международной корпорации Google. Алгоритмы, которые применяются здесь, чем-то похожи на те, что у конкурента. Однако у Гугл Картинок есть весомое преимущество – он лучше ищет похожие фотографии на иностранных сайтах, что Яндекс делает не совсем корректно. Это преимущество может стать и недостатком, если вам нужно найти человека в рунете, в этом случае рекомендуется использовать первый способ.

Инструкция выглядит следующим образом:

1. Перейдя на сайт, в строке поиска нажмите на иконку фотоаппарата.

Выберите вариант загрузки: либо укажите ссылку, либо закачайте изображение с компьютера. Для переключения между вариантами загрузки просто нажмите на одну из надписей в верхней части окошка. В данном случае будет рассмотрен поиск по изображению, которое загружено с компьютера.

Откроется страница с результатами. Здесь, как и в Яндексе, в первом блоке вы можете просмотреть это же изображение, но в других размерах. Под этим блоком находится пара тегов, подходящих по смыслу, и пара сайтов, где есть такая же картинка.

В данном случае рекомендуется рассмотреть подробнее блок «Похожие изображения». Нажмите на заголовок блока, чтобы увидеть больше похожих картинок.

Найдите нужное изображение и кликните по нему. Откроется слайдер по аналогии с Яндекс Картинками. Здесь вы также можете посмотреть это изображение в разных размерах, найти ещё похожие, перейти на сайт, где оно размещено. Для перехода на сайт-источник нужно нажать на кнопку «Перейти» или кликнуть по заголовку в верхней правой части слайдера.

Дополнительно вам может быть интересен блок «Страницы с подходящим изображением». Тут всё аналогично с Яндексом – просто набор сайтов, где встречается точно такое же изображение.

Такой вариант может сработать хуже, чем прошлый.

Детектор лиц

Первую версию детектора лиц ОК запустили в 2013 году на базе стороннего решения, схожего по характеристикам с детектором на базе метода Виолы — Джонса. За 5 лет это решение устарело, современные решения, основанные на MTCNN, показывают точность в два раза выше. Поэтому мы решили следовать трендам и построили свой каскад из сверточных нейронных сетей (MTCNN).

Для работы старого детектора мы использовали более 100 “стареньких” серверов с CPU. Практически все современные алгоритмы нахождения лиц на фото основаны на свёрточных нейронных сетях, которые наиболее эффективно работают на GPU. Закупить большое число видеокарт мы не имели возможности по объективным причинам: дорого все скупили майнеры. Решено было запускаться c детектором на CPU (ну не выкидывать же сервера).

Для детектирования лиц на заливаемых фотографиях мы используем кластер из 30 машин (остальные пропили сдали в утиль). Детектирование при построении пользовательских векторов (итерации по аккаунтам) мы делаем на 1000 виртуальных ядрах с низким приоритетом в нашем облаке. Облачное решение детально описано в докладе Олега Анастасьева: One-cloud — ОС уровня дата-центра в Одноклассниках.

При анализе времени работы детектора мы столкнулись с таким худшим случаем: сеть верхнего уровня пропускает слишком много кандидатов на следующий уровень каскада, и детектор начинает работать долго. Например, время поиска достигает 1.5 секунд на таких фотографиях:

Рисунок 4. Примеры большого количества кандидатов после первой сети в каскаде

Оптимизируя этот случай, мы высказали предположение, что на фотографии обычно немного лиц. Поэтому, после первого этапа каскада мы оставляем не больше 200 кандидатов, опираясь на уверенность соответствующей нейросети в том, что это лицо.
Такая оптимизация уменьшила время худшего случая до 350 мс, то есть в 4 раза.

Применив пару оптимизаций (например, заменив Non-Maximum Suppression после первой ступени каскада на фильтрацию на основе Blob detection), разогнали детектор ещё в 1.4 раза без потери качества.
Впрочем прогресс на месте тоже не стоял, и сейчас искать лица на фото принято более элегантными методами — см. FaceBoxes. Не исключаем, что в ближайшее время и мы переедем на нечто подобное.

Ищем на компьютере с помощью сервисов и плагинов

Есть только фотография, а вопросов осталось много? Я научу, как отыскать любые сведения только по фотографии. Вам нужен лишь интернет, исходная картинка и пара минут свободного времени.

Заходим в Google Картинки и нажимаем на иконку фотоаппарата в строке.

Во всплывшем окне выбираем “Загрузить файл” или “Указать ссылку».

Выбираем файл с компьютера. Кликаем “Открыть”.

Добавляем ссылку, если изображение находится в интернете.

Смотрим на результаты. Вверху находится список сайтов, внизу картинки. В текстовое поле рядом с используемым изображением можно добавить слова, помогающие в поиске, например, “гора”.

Также Гугл подобрал фото по образцу.

Я искала название города по этому фото. Он выдал только название горы, хотя мог бы показать местоположение и дать подробную информацию.

Яндекс

Открываем стартовую страницу Яндекса. Выбираем рядом с поисковой строкой “Картинки”.

Нажимаем на значок фотоаппарата справа от кнопки “Найти”.

Вверху появится строка. Слева нужно кликнуть “Выберите файл”, если картинка на устройстве, или справа вставить ссылку, если просто видели ее в интернете. Кликните “Найти”.

Изучаем результаты. Если вы хотели скачать оригинал фото, то справа показаны доступные разрешения. Внизу можно загрузить любую похожую фотографию.

Найти место по фотографии проще в Яндексе. Отечественный поисковик выдал не только название горы, но и город в Канаде, где она расположена. Этим Google похвастаться не смог.

Англоязычный сервис TinEye

TinEye – американский сервис поиска картинок. Вы не узнаете название изображенного предмета или человека, зато найдете оригинал в лучшем качестве или того, кто использует фотоработу без вашего ведома. Сервис проиндексировал 17 млрд картинок, поэтому велик шанс успешно отыскать свою.

Способ 1. Заходим на главную страницу TinEye. Кликаем по стрелочке, чтобы найти информацию по изображению с компьютера.

Выбираем нужную картинку в папке и нажимаем на кнопку “Открыть”. Для наглядности результата я взяла фото Лермонтова.

Появится список со схожими изображениями. Чтобы скачать необходимый файл, нужно нажать на имя в описании.

Минус: нельзя ввести в строку текст, улучшающий поиск, узнать имя человека, название места. Можно только кликнуть на ссылку.

Способ 2. Вставляем ссылку картинки в строку рядом и нажимаем на лупу справа.

Теперь можно сохранить любой вариант из результатов или посмотреть, кто на фото.

Плагин PhotoTracker Lite

Хотите получить больше сведений, но долго пользоваться каждым сервисом по отдельности? Тогда добавьте плагин PhotoTracker Lite в браузер. Он будет искать сразу с 5 сайтов. Покажет результаты в новой вкладке.

Нужно скачать дополнение PhotoTracker Lite для своего браузера.

В новом окошке вас попросят подтвердить установку. Сделайте это.

Когда плагин добавится в браузер, появится надпись. Чтобы активировать его, нажмите на значок (вверху справа для Google Chrome и Яндекс.Браузера).

Настроим PhotoTracker Lite. Для полноты результатов включите все сайты. Включить – ползунок голубой, выключить – красный.

Идем на страничку с нужной картинкой. Нам попался скриншот из аниме. Очень интересно узнать название. Кликаем правой кнопкой мыши, чтобы появилось меню. Выбираем “Искать это изображение”.

Результаты с 4 поисковиков появляются в разных вкладках. Оцениваем и делаем выводы.

Плюсы: не нужно бегать по разным сайтам, плагин ищет везде.

Минус: от низкой скорости интернета страницы не загрузятся, придется добавлять ссылку вручную.

Поисковые системы

Самый простой подход к распознаванию лиц — это использование поисковых систем. Любой крупный поисковик имеет свой алгоритм, который решает эту задачу с той или иной успешностью.

Яндекс

Главный отечественный поисковик Яндекс весьма достойно справляется с нахождением людей на фотографиях.

Процесс выглядит так:

Перейдите на главную страницу Яндекс.Картинок и нажмите кнопку поиска по изображению в виде фотоаппарата.

Выберите нужный файл с компьютера или перетащите его в соответствующее поле.

Яндекс попытается понять, что изображено на картинке, и найдёт похожие снимки. Если человек известный, то сервис покажет его имя. Если же нет, то ниже будут показаны близкие изображения и адреса сайтов, где они встречаются.

Главный мировой поисковик тоже качественно ищет лица. Сложно сказать, какой из них лучше справляется с задачей — он или Яндекс, так как хорошие результаты выдают оба сервиса.

Принципиальных отличий в процессе поиска через Google нет:

Зайдите на страницу Google Картинки, нажмите кнопку «Поиск по картинке» и загрузите нужный файл.

Откроется результат поиска по фотографии. Google попытается предположить, кто на ней изображён, а также даст ссылки на похожие фото и страницы с этим изображением.

Mail.ru

Поисковая система Mail.ru не умеет искать людей по портретам, но их «Облако» (облачное хранилище) в своей мобильной версии способно распознавать лица и находить в фотогалереях своих пользователей.

Другие поисковики

Чтобы успешно находить людей по фотографиям, иногда полезно прибегать к помощи систем, которые специализируются на поиске графических данных. В их число входят:

• Tineye;
• SauceNAO;
• IQDB и т. д.

Порядок их использования практически не отличается от Яндекса и Гугла.

FindClone — поиск человека по фото в ВКонтакте

В этом сервисе нужно регистрироваться. Можно найти клонов своей сраницы или сфотографировать человека и сервис попытается найти этого человека.

FindClone — умный сервис, который поможет найти вашего двойника всего по одной фотографии. Система базируется на сложных операциях: от обычного распознавания лиц до биометрических измерений. Тарифы в FindClone разные, есть и бесплатный.

Веб-версия для компьютера: https://findclone.ru

Приложение для телефона на Андроид: ссылка на Play Market

Нашёл смешное видео, где парни находят людей, с которыми общаются в чат-рулетке.

Gradient — приложение для определения национальности человека

Мобильный фоторедактор Gradient можно скачать из магазинов AppStore и Google Play. Это мультифункциональное приложение, разработчики которого придумали несколько интересных фишек, пришедшихся по душе пользователям смартфонов. Помимо прочего, оно использует алгоритмы искусственного интеллекта для определения национальности по соотношению черт лица.

Функция называется «DNA Ancestry AI Test». Чтобы увидеть забавные результаты других людей, вбейте в поиск по Инстаграму запрос #Gradient. По этому хэштегу выложили свои скриншоты многие знаменитости.

Национальность Галкина в приложении Градиент

Как найти своего двойника по фото бесплатно онлайн с помощью групп в соцсетях?

Для тех, кто не хочет пользоваться ни одним из выше перечисленных сервисов, воспользоваться поиском и найти похожую знаменитость или другого человека можно посредством социальных сетей. Ежедневно миллионы пользователей посещают такие популярные площадки, как «Одноклассники», Вконтакте, Twitter, Facebook.

Алгоритм действий здесь простой: вы выкладываете фото в открытый доступ, пока кто-нибудь из посетителей не заметит схожести между вами. Другой вариант – искать самостоятельно и сравнивать себя с людьми, которые также загрузили в сообщество фото, поскольку автоматический поиск в группах отсутствует. При этом рекомендуется участвовать в обсуждениях, комментировать посты, фото. Одним словом, принимать активное участие в жизни сообщества. Кроме того, это отличный способ познакомиться с новыми людьми и добавить в друзья того, кто вам понравился.

Те, кто предпочитает больше сеть Вконтакте, могут попробовать найти двойника среди знаменитых людей в игре «Двойники – кто на тебя похож». Также вы всегда можете поделиться забавным результатом с друзьями и повеселиться.

Quizterra — онлайн-приложение для идентификации формы лица

Поможет узнать форму и строение вашего лица онлайн сайт Quizterra. Только после этого у пользователей появляется возможность подобрать правильный макияж, сделать красивую причёску и выбрать одежду. Чтобы запустить тест, нажмите соответствующую синюю кнопку под картинкой.

Тест параметров лица

Он основан на нескольких вопросах, на которые пользователю нужно ответить. Например, какой тип вашего подбородка. Выберите один из трёх вариантов. Таким образом, нужно уже кое-что знать о своём лице.

Для подсказок можно воспользоваться приложениями, которые приведены выше. Или положите свою фотографию перед экраном компьютера и выберите в тесте правильные варианты ответов. Если дать программе правильные черты своего лица, вы получите бесценные рекомендации по улучшению своей внешности.

Ответы на вопросы теста онлайн

Они будут касаться всего: ресниц, бровей, скул, подбородка. Что с ними нужно делать, чтобы лицо в любое время суток было неотразимо. Результатом можно поделиться на страницах своих социальных сетей, чтобы сохранить их.

Результат теста онлайн

Большинство подобных тестов пытаются узнать самую широкую область лица. А также дополнительные его размеры. Исходя из этого предлагаются варианты занижения этих параметров, чтобы лицо было максимально симметричным и пропорциональным.

Описание технологии работы системы

Многие задумываются, как же программа для распознавания лиц по фото определяет каждого человека. Впрочем, мало кто четко понимает принцип того, как сам человек определяет своих знакомых среди прочих людей. Однако можно точно сказать, что у человеческих лиц есть определенные свойства, которые мозг сразу подмечает, но в нашем случае это делает техника.

Тот же сервис от Google считывает определенные параметры:

• расстояние между глазами;
• форму надбровных дуг;
• положение и ширину носа;
• форму подбородка и т.д.

Человеческий мозг делает это бессознательно, в то время как компьютер анализирует это с помощью определенных алгоритмов. Подобная технология распознавания лиц определяет, как схожи пропорции, выделяет контуры, а потом сопоставляет их, и выделяет симметричные черты с ранее загруженными фотографиями при помощи сравнения признаков переборов или работы нейронной сети.

В системе видеонаблюдения нередко используют метод Виолы-Джонса, так как он считается наиболее эффективным для применения в режиме реального времени. Дополнительно к нему применяют признаки Хаара. Объединение этих систем позволяет идентифицировать человека при повороте лица даже на 30 градусов. Алгоритм сравнивает результат с загруженными файлами, а далее осуществляет поиск изображения и отслеживание его на протяжении нужного времени.

В целом, многие приложения по распознаванию лиц фото онлайн действуют по одному принципу, различаются только интерфейс и показатели эффективности. На данный момент не существует приложений, которые со 100% вероятностью угадывали бы каждое лицо, однако, чем более продвинута система, созданная разработчиками, тем более качественно происходит весь процесс.

Подобные системы идентификации сейчас широко применяются в самых различных сферах. Например:

К слову, стоит заметить, что использование разных маскирующих средств не слишком помогает в том, чтобы обойти систему. Достаточно 70% открытого лица, чтобы алгоритм опознал изображения. Очки или головной убор снижают точность не более, чем на 5%. Также некоторые китайские программы по поиску людей способны распознавать граждан даже в медицинских масках, которые там часто носят из-за смога.

В целом, системы используются в видеоаналитике в самых разных местах. Технология продолжает стремительно развиваться, что вызывает некоторые споры. Так, в некоторых штатах США ее запретили использовать полиции, т.к. это нарушает права граждан на частную жизнь.

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.

Рекомендация в сегменте до 5000 мАч: Voltcraft PB-14 Li-Ion 2600 mAh

Обладающий емкостью 2600 мАч, Voltcraft PB-14 идеально подходит для коротких путешествий, долгих перемещений на поезде или длительных перелетов. Габариты пауэрбанка являются приемлемыми: при 9,4 см в длину его ширина и высота составляют всего по 2,5 см.

Следовательно, вы легко сможете разместить его в кармане брюк или пиджака, но не потеряете, так как наличие устройства всегда будет достаточно ощутимым. Незначительный вес в 69 граммов способствует отличной мобильности гаджета.

С технической точки зрения пауэрбанк от Voltcraft тоже достаточно убедителен. Измеренная нами емкость оказалось близкой к заявленной производителем, а выходной ток для зарядки смартфона на уровне 1000 мА — достаточным.

Негативное впечатление на нас произвела длительность перезарядки пауэрбанка: более 5 часов придется ждать, пока запасы гаджета будут полностью восстановлены. Цена является адекватной: вам придется потратить лишь чуть более 1 300 руб.

В реальной жизни[править]

Почему же ещё совсем недавно распознавание лиц считалось нереалистичным? Дело в том, что для обычной программы распознавание изображений — практически непосильная задача, ведь компьютер видит не картинку, а набор пикселей, и при серьёзном отклонении от изначального набора он не поймёт, что перед ним тот же самый человек, только наклонивший голову в другую сторону. Чего люди не смогли предугадать, так это случившегося во второй половине 2010-х бума искусственных нейронных сетей, которые могут распознавать изображения, подобно людям, сравнивая не отдельные пиксели, а определённые паттерны. Конечно, прототипы подобных программ появились ещё в 60-х, но тогда их архитектуры были крайне примитивными, железо было слишком слабым, а терабайты оцифрованных данных для обучения было просто негде взять, поэтому направление вскоре было объявлено бесперспективным, и на несколько десятилетий наступила так называемая «зима ИИ».

Как же работают современные системы распознавания лиц? Как уже писалось выше, сравнивают определённые паттерны на изображениях. Что это конкретно за паттерны, иногда не знают даже сами создатели программы, ведь нейронная сеть создаёт их себе сама во время обучения на миллионах изображений

Поэтому крайне важно, чтобы обучающая выборка была максимально репрезентативной, иначе программа получится предвзятой (например, если вы будете обучать её только на фотографиях белых людей, то у неё закономерно возникнут серьёзные проблемы с чернокожими). Зато если всё сделано правильно, то программа будет определять похожие лица на фотографиях с почти человеческой точностью.

Разумеется, подобные программы не идеальны, и не исключены ложные срабатывания. Однако прелесть нейронных сетей в том, что выдаваемый ими результат это не просто «да/нет», а набор вероятностей того, что, по мнению программы, изображено на картинке. Так что если есть несколько людей с очень похожими лицами, то программа покажет их всех, что хоть и не позволит сразу же определить преступника, но зато поможет очень сильно сузить круг подозреваемых. Также нейронную сеть пока ещё можно обмануть, закрыв достаточную часть лица (например, большими чёрными очками, а вот накладной бородой систему, которую обучали на примерах, где один и тот же человек, то с бородой, то без бороды не обмануть), но эта проблема временная, скорее всего вслед за распознаванием по лицу появятся системы распознавания по жестикуляции, походке и т.д. — по крайней мере уже есть распознавание по задницам.

Что касается базы данных, то с появлением социальных сетей выяснилось, что заводить на каждого подробное досье не обязательно, ведь люди сами заботливо выкладывают свои фотографии в открытый доступ, снабжая их всей подробной информацией о себе. А если человек не делает это сам, то это наверняка делает кто-то из его друзей или родственников. Более того, многие соглашаются загрузить своё лицо и в конкретную базу данных, ведь так удобно разблокировать смартфон и оплачивать покупки, просто посмотрев в камеру! К тому же, если вы авторитарное государство, то у них может и не быть выбора.

При этом, одним только поиском похожих лиц нейронные сети не ограничены. Уже сейчас они могут распознать по вашему лицу ваш приблизительный возраст и пол, а в обозримом будущем будут точно определять ваши эмоции и читать по губам то, что бы говорите. Распознать они могут и вашу одежду, ваши движения и жесты, а также то, что вы держите в руках. Причём делается это всё в реальном времени, так что в будущем камеры смогут вызывать полицию (или госбезопасность) сразу же как только увидят кого-то подозрительного. А ведь эту технологию планируют использовать ещё и в военных целях…

Конечно же, далеко не всем хочется появления Большого Брата в реальной жизни, поэтому сейчас очень многие выступают за запрет использования систем распознавания лиц как государством, так и частными компаниями. В некоторых местах их уже запрещают. А вот в некоторых наоборот — крайне активно внедряют. Особенно сильно эта технология понравилась Китаю, и то, когда другие страны начнут брать с него пример, является лишь вопросом времени. Сейчас искусственные нейронные сети развиваются семимильными шагами, поэтому 2020-е обещают быть весьма интересными.

Задача

Более 330 млн аккаунтов зарегистрировано в Одноклассниках, в этих аккаунтах содержится более 30 млрд фото.

Пользователи ОК заливают 20 млн фото в сутки. На 9 млн загруженных за сутки фотографий присутствуют лица, а всего детектируется 23 млн лиц. То есть, в среднем 2.5 лица на фотографию, содержащую хотя бы одно лицо.

У пользователей есть возможность отмечать людей на фотографии, но обычно они ленятся. Мы решили автоматизировать поиск друзей на фотографиях, чтобы увеличить информированность пользователя о загруженных с ним фотографиях и объем фидбека для пользовательских фотографий.

Для того чтобы после загрузки фото автор мог моментально подтвердить друзей, обработка фотографии в худшем случае должна укладываться в 200 миллисекунд.