Find Face - это интересный сервис, который помогает находить похожих людей в социальных сетях. Работать с программой очень просто - достаточно загрузить в нее фотографию человека для которого требуется найти "двойников", нажать на клавишу "Поиск" и подождать пока нейросеть надет пользователей социальных сетей Вконтакте и Одноклассники с похожей внешностью. Важно отметить, что для работы с сервисом требуется предварительно авторизоваться с помощью учетной записи в одной из двух вышеупомянутых "социалок".
Основное преимущество Find Face - это довольно точные алгоритмы поиска. Программа действительно находит очень похожих людей. Причем похожих как в целом, так и отдельным чертами лица. Другая интересная фишка сервиса - возможность выделить нужного человека на групповом снимке. То есть если вы загружаете фото, на котором есть сразу несколько позирующих, то Find Face распознает их лица и позволит указать нужное курсором мыши. Одновременно искать "двойников" для нескольких людей сервис, на момент написания данного обзора, не позволяет. К загрузке принимаются фотографии в форматах PNG и JPG "весом" до 5 Мб.
После получения результатов поиска со страничками похожих пользователей, вы сможете отфильтровать их по возрасту, городу проживания (указанном в профиле) и статусу. Последняя опция будет полезна тем людям, которые пытаются найти себе вторую половинку похожую на себе.
Сервис является совершенно бесплатным и работает прямо в браузере, то есть не требует установки десктопного клиента.
Каждому новому пользователю Find Face предоставляют 50 проверок. Для того, чтобы увеличить их количество требуется приглашать друзей по реферальной ссылке. Другое неприятное ограничение заключается в том, что получить ссылку на профили людей из результатов поиска можно только в том случае, если вы установите мобильное приложение сервиса на свой смартфон или планшет.
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.
Она включает в себя определенные алгоритмы, которые можно разделить на два основных подхода:
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.
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%.
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.
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.
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.
Компьютерная программа распознавания лиц в интернете, которая является идеальной заменой Face.com. В настоящее время предоставляется бесплатно.
Приложение Animetrics Face Recognition API может использоваться для обнаружения лиц на фотографиях. Информация о чертах лица или ориентирах возвращается в виде координат на изображении.
Чтобы воспользоваться им, у вас должно быть приложение, созданное в вашей учетной записи в SkyBiometry. Для ее создания достаточно простой регистрации.
Это приложение использует передовую технологию и 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.
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.
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.
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».
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.
Иногда бывает так, что у вас есть только фотография человека и больше ничего вы о нем не знаете. Допустим, вам необходимо идентифицировать его, чтобы проверить, действительно ли он был очевидцем событий или работал в определенном месте. в интернете позволит найти человека, если о нем известно хоть что-то. А если у вас есть только фотография? В этом случае на помощь придут сервисы распознавания фотографий и поиска людей. Такие онлайн-инструменты умеют «узнавать», кто изображен на фотографиях. В некоторых случаях сервис прямо ответит на ваш вопрос, с указанием имени и фамилии того, кто на фотографии. Но такой ответ можно получить далеко не всегда. А вот найти похожие снимки или даже точный профайл в социальной сети современные инструменты распознавания вполне способны.
В некоторых случаях распознавание по лицам помогает идентифицировать людей на групповой фотографии, сравнивать два лица.
Некоторые из поисковых систем позволяют найти похожие лица, а некоторые – узнать знаменитостей, изображенных на фото.
Pictriev — это поисковый сервис с функцией распознания лиц, который предоставит вам основную информацию о человеке на фото, путем сканирования лица на фотографии. Кроме того, сервис покажет, кто из знаменитостей похож на человека, изображенного в поисковом запросе.
Здесь, как и в сервисе Google, можно загрузить фото для анализа либо предоставить ссылку на фото, опубликованное в интернете.
Правда, на наших контрольных примерах работа сервиса была странной – сервис не узнал Петру Квитову, а среди похожих на нее знаменитостей назвал еще одну теннисистку Анну Иванович.
В то же время, на другом примере фотографии Анны Иванович теннисистка была узнана сразу же с точностью 52%, что довольно много для этого сервиса.
— Betaface http:// betaface. com/ demo. html
Betaface представляет собой профессиональное программное обеспечение для распознавания лиц, ориентированное на медиа-компании, позволяющее им автоматически распознавать лица и находить информацию о них. Чтобы изучить работу этого платного продукта, можно воспользоваться его демо-версией.
Пользователям предлагается загрузить фото на сайт, после чего сервис большой список данных о лице, изображенном на нем. Эти детали включают возраст, расу, выражение лица, наличие бороды и очков, цвет волос и бороды, наличие усов, размер подбородка, цвет и положение глаз, положение, цвет и толщину бровей, длину волос, форму головы, форму и размер рта и носа, зубы и другие более мелкие детали.
Который позволяет найти человека по фотографии. Передаём микрофон.
Примечание от редакции: сервис FindFace будет полноценно запущен 18 февраля 2016 года, приложения для смартфонов будут также доступны через несколько дней. Материал от создателей сервиса был опубликован преждевременно, редакция приносит свои извинения читателям.
Привет! Меня зовут Артем Кухаренко, мне 25 лет и я работаю в области искусственных нейронных сетей и машинного обучения.
Наверняка вы уже не раз искали в интернете разных людей - их фото, или контакты, или аккаунты в соцсетях. Для этого приходилось описывать искомого человека словами - указывать имя, или место работы, или какое-нибудь достижение, вроде титула чемпиона мира по керлингу. Теперь вы сможете найти человека просто по его фотографии, даже если эту фотографию вы сами сделали пару минут назад.
Позвольте познакомить вас с FindFace - сервисом поиска людей в интернете по фотографии. Благодаря технологии нейронных сетей компании N-Tech .Lab найти нужного вам человека (или кого-то, очень на него похожего, например близнеца) можно всего за несколько секунд. FindFace дает результат даже в случае неполного совпадения ракурсов съемки - то есть если у вас на фото лицо обращено в три четверти, в выдаче вполне могут оказаться портреты анфас.
Достигается это благодаря тем самым нейронным сетям - искусственный интеллект постоянно самосовершенствуется, и для того, чтобы найти нужный файл в базе из 300 млн фотографий, ему требуется меньше секунды. Такое быстродействие достигается за счет преобразования фотографии в специальное сверхкомпактное представление, являющееся важнейшей частью технологии FindFace.
Разработка этого алгоритма принесла нам победу в международном конкурсе The MegaFace Benchmark, организованном Вашингтонским университетом. Свои решения там представили более 100 команд со всего мира, в том числе авторы Facenet от Google, разработчики Пекинского университета и другие ведущие коллективы мира. Но лучшей оказалась российская лаборатория.
FindFace предоставляет совершенно фантастические возможности. Допустим, вы пьете пиво в баре, и внезапно вам понравилась незнакомая девушка. Сфотографируйте ее на свой смартфон, запустите приложение - и вот вы уже читаете ее страничку во «ВКонтакте». Пара лайков, остроумный комментарий… ну, в общем, понятно.
На сегодняшний день FindFace работает с самыми популярными мобильными платформами - Android и iOS. Есть также браузерная версия. Все вычисления производятся на удаленных серверах, так что никаких особых требования к мощности ваших гаджетов программа не предъявит.
В настоящий момент сервис обеспечивает легкий и удобный поиск по всем аватарам пользователей соцсети «ВКонтакте», а это около 100 млн человек. Теоретически алгоритм N-Tech . Lab позволяет работать с базами фотографий любых социальных сетей, например, Instagram, Badoo или Tinder. Именно для сайтов знакомств FindFace открывает великолепные перспективы. Нравится человеку, к примеру Эмма Уотсон - и приложение мигом найдет анкеты наиболее похожих на нее пользователей.
Базовый функционал FindFace - бесплатный. Для пользователей с более широким кругом возможностей (неограниченное число запросов в месяц, сложные настройки поиска и проч.) услуга будет стоить от 149 до 459 рублей в месяц.
Варианты бизнес-применения технологии распознавания, разработанной N-Tech .Lab, очень разнообразны. Вот, например, розничная торговля. К вам в магазин только что вошел новый покупатель, а на вашем мониторе уже висит список его поисковых запросов, привязанных к аккаунту соцсети. Удобно? Ведь он вам слова сказать не успел, а вы уже знаете, что можете ему предложить.
Или, например, сфера безопасности. Квартирный воришка еще подбирает код к домофону, а система охраны «умного дома» с помощью камеры в подъезде уже вычислила его по базе рецидивистов и бьет тревогу. Или в области развлечения, когда ваш собственный телевизор распознал выражение грусти на лице владельца и самостоятельно запустил ваш любимый канал.
Кстати, алгоритм N-Tech .Lab работает не только с лицами. Возможно, например, такое его применение - вам понравился новый гаджет в руках товарища, вы его сфотографировали, и через несколько мгновений знаете, где он продается и сколько стоит. Осталось только нажать кнопку «купить». Как ни фантастично звучат сегодня все эти решения, но работа над ними на уровне прототипов уже ведется. Потребительская электроника развивается сегодня такими поразительными темпами, что воспользоваться ими мы сможем уже в самом ближайшем будущем.
Возвращаем слово читателям.
Хотите получить слово и рассказать о своем стартапе? .
Который позволяет найти человека по фотографии. Передаём микрофон.
Примечание от редакции: сервис FindFace будет полноценно запущен 18 февраля 2016 года, приложения для смартфонов будут также доступны через несколько дней. Материал от создателей сервиса был опубликован преждевременно, редакция приносит свои извинения читателям.
Привет! Меня зовут Артем Кухаренко, мне 25 лет и я работаю в области искусственных нейронных сетей и машинного обучения.
Наверняка вы уже не раз искали в интернете разных людей - их фото, или контакты, или аккаунты в соцсетях. Для этого приходилось описывать искомого человека словами - указывать имя, или место работы, или какое-нибудь достижение, вроде титула чемпиона мира по керлингу. Теперь вы сможете найти человека просто по его фотографии, даже если эту фотографию вы сами сделали пару минут назад.
Позвольте познакомить вас с FindFace - сервисом поиска людей в интернете по фотографии. Благодаря технологии нейронных сетей компании N-Tech .Lab найти нужного вам человека (или кого-то, очень на него похожего, например близнеца) можно всего за несколько секунд. FindFace дает результат даже в случае неполного совпадения ракурсов съемки - то есть если у вас на фото лицо обращено в три четверти, в выдаче вполне могут оказаться портреты анфас.
Достигается это благодаря тем самым нейронным сетям - искусственный интеллект постоянно самосовершенствуется, и для того, чтобы найти нужный файл в базе из 300 млн фотографий, ему требуется меньше секунды. Такое быстродействие достигается за счет преобразования фотографии в специальное сверхкомпактное представление, являющееся важнейшей частью технологии FindFace.
Разработка этого алгоритма принесла нам победу в международном конкурсе The MegaFace Benchmark, организованном Вашингтонским университетом. Свои решения там представили более 100 команд со всего мира, в том числе авторы Facenet от Google, разработчики Пекинского университета и другие ведущие коллективы мира. Но лучшей оказалась российская лаборатория.
FindFace предоставляет совершенно фантастические возможности. Допустим, вы пьете пиво в баре, и внезапно вам понравилась незнакомая девушка. Сфотографируйте ее на свой смартфон, запустите приложение - и вот вы уже читаете ее страничку во «ВКонтакте». Пара лайков, остроумный комментарий… ну, в общем, понятно.
На сегодняшний день FindFace работает с самыми популярными мобильными платформами - Android и iOS. Есть также браузерная версия. Все вычисления производятся на удаленных серверах, так что никаких особых требования к мощности ваших гаджетов программа не предъявит.
В настоящий момент сервис обеспечивает легкий и удобный поиск по всем аватарам пользователей соцсети «ВКонтакте», а это около 100 млн человек. Теоретически алгоритм N-Tech . Lab позволяет работать с базами фотографий любых социальных сетей, например, Instagram, Badoo или Tinder. Именно для сайтов знакомств FindFace открывает великолепные перспективы. Нравится человеку, к примеру Эмма Уотсон - и приложение мигом найдет анкеты наиболее похожих на нее пользователей.
Базовый функционал FindFace - бесплатный. Для пользователей с более широким кругом возможностей (неограниченное число запросов в месяц, сложные настройки поиска и проч.) услуга будет стоить от 149 до 459 рублей в месяц.
Варианты бизнес-применения технологии распознавания, разработанной N-Tech .Lab, очень разнообразны. Вот, например, розничная торговля. К вам в магазин только что вошел новый покупатель, а на вашем мониторе уже висит список его поисковых запросов, привязанных к аккаунту соцсети. Удобно? Ведь он вам слова сказать не успел, а вы уже знаете, что можете ему предложить.
Или, например, сфера безопасности. Квартирный воришка еще подбирает код к домофону, а система охраны «умного дома» с помощью камеры в подъезде уже вычислила его по базе рецидивистов и бьет тревогу. Или в области развлечения, когда ваш собственный телевизор распознал выражение грусти на лице владельца и самостоятельно запустил ваш любимый канал.
Кстати, алгоритм N-Tech .Lab работает не только с лицами. Возможно, например, такое его применение - вам понравился новый гаджет в руках товарища, вы его сфотографировали, и через несколько мгновений знаете, где он продается и сколько стоит. Осталось только нажать кнопку «купить». Как ни фантастично звучат сегодня все эти решения, но работа над ними на уровне прототипов уже ведется. Потребительская электроника развивается сегодня такими поразительными темпами, что воспользоваться ими мы сможем уже в самом ближайшем будущем.
Возвращаем слово читателям.
Хотите получить слово и рассказать о своем стартапе? .
