Алгоритмы распознавания лиц понемногу превращаются во всевидящее око

Популярная механикаHi-Tech

На лице написано

Взять кредит, оформить визу, да и просто запустить смартфон последней модели – сделать все это сегодня невозможно без участия алгоритмов распознавания лиц. Они помогают полицейским в расследованиях, музыкантам – на сцене, но понемногу превращаются во всевидящее око, следящее за всеми нашими действиями онлайн и офлайн.

Текст: Александр Ершов, Роман Фишман

0:00 /
786.027

Алгоритмы (технологии)

Определить человека по фото с точки зрения компьютера означает две очень разные задачи: во-первых, найти лицо на снимке (если оно там есть), во-вторых, вычленить из изображения те особенности, которые отличают этого человека от других людей из базы данных.

Найти

Попытки научить компьютер находить лицо на фотографиях проводились еще с начала 1970-х годов. Было испробовано множество подходов, но важнейший прорыв произошел существенно позднее – с созданием в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом метода каскадного бустинга, то есть цепочки слабых классификаторов. Хотя сейчас есть и более хитрые алгоритмы, можно поспорить, что и в вашем сотовом телефоне, и в фотоаппарате работает именно старый добрый Виола – Джонс. Все дело в замечательной быстроте и надежности: даже в далеком 2001 году средний компьютер с помощью этого метода мог обрабатывать по 15 снимков в секунду. Сегодня эффективность алгоритма удовлетворяет всем разумным требованиям. Главное, что нужно знать об этом методе, – он устроен удивительно просто. Вы даже не поверите насколько.

Алгоритмы распознают образы

Почему это работает? Посмотрите на признак [1]. Почти на всех фотографиях область глаз всегда немного темнее области непосредственно ниже. Посмотрите на признак [2]: светлая область посередине соответствует переносице, расположенной между темными глазами. На первый взгляд черно-белые маски совсем не похожи на лица, но при всей своей примитивности они имеют высокую обобщающую силу.

Шаг 1. Убираем цвет и превращаем изображение в матрицу яркости.
Шаг 2. Накладываем на нее одну из квадратных масок – они называются признаками Хаара. Проходимся с ней по всему изображению, меняя положение и размер.
Шаг 3. Складываем цифровые значения яркости из тех ячеек матрицы, которые попали под белую часть маски, и вычитаем из них те значения, что попали под черную часть. Если хотя бы в одном из случаев разность белых и черных областей оказалась выше определенного порога, берем эту область изображения в дальнейшую работу. Если нет – забываем про нее, здесь лица нет.
Шаг 4. Повторяем с шага 2 уже с новой маской – но только в той области изображения, которая прошла первое испытание.

Почему так быстро? В описанном алгоритме не отмечен один важный момент. Чтобы вычесть яркость одной части изображения из другой, понадобилось бы складывать яркость каждого пикселя, а их может быть много. Поэтому на самом деле перед наложением маски матрица переводится в интегральное представление: значения в матрице яркости заранее складываются таким образом, чтобы интегральную яркость прямоугольника можно было получить сложением всего четырех чисел.

Как собрать каскад? Хотя каждый этап наложения маски дает очень большую ошибку (реальная точность ненамного превышает 50%), сила алгоритма – в каскадной организации процесса. Это позволяет быстро выкидывать из анализа области, где лица точно нет, и тратить усилия только на те области, которые могут дать результат. Такой принцип сборки слабых классификаторов в последовательности называется бустингом (подробнее о нем можно прочитать в октябрьском номере «ПМ»). Общий принцип такой: даже большие ошибки, будучи перемножены друг на друга, станут невелики.

Упростить

Найти особенности лица, которые позволили бы идентифицировать его владельца, означает свести реальность к формуле. Речь идет об упрощении, причем весьма радикальном. Например, различных комбинаций пикселей даже на миниатюрном фото 64 × 64 пикселя может быть огромное количество – (28)64 × 64 = 232768 штук. При этом для того, чтобы пронумеровать каждого из 7,6 млрд людей на Земле, хватило бы всего 33 бита. Переходя от одной цифры к другой, нужно выкинуть весь посторонний шум, но сохранить важнейшие индивидуальные особенности. Специалисты по статистике, хорошо знакомые с такими задачами, разработали множество инструментов упрощения данных. Например, метод главных компонент, который и заложил основу идентификации лиц. Впрочем, в последнее время сверточные нейросети оставили старые методы далеко позади. Их строение довольно своеобразно, но, по сути, это тоже метод упрощения: его задача – свести конкретное изображение к набору особенностей.

Шаг 1. Накладываем на изображение маску фиксированного размера (правильно она называется ядром свертки), перемножаем яркость каждого пикселя изображения на значения яркости в маске. Находим среднее значение для всех пикселей в «окошке» и записываем его в одну ячейку следующего уровня.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Сколько можно спать? Сколько можно спать?

Еще несколько сотен лет назад европейцы спали дважды за сутки

Популярная механика
Это частная территория Это частная территория

Чем не стоит делиться с партнером

Cosmopolitan
Лыжники с небес Лыжники с небес

Самолеты на лыжах, пожалуй, еще большая экзотика, чем гидросамолеты

Популярная механика
Porsche 718 Cayman S Porsche 718 Cayman S

Гимн удовольствию от вождения, динамика в движении и эксклюзивные технологии

Quattroruote
Полет бумеранга Полет бумеранга

Гибрид самолета, вертолета, конвертоплана и автожира

Популярная механика
Ирина Антонова Ирина Антонова

Правила жизни искусствоведа Ирины Антоновой

Esquire
Сверх человек: бета-версия Сверх человек: бета-версия

Биохакеры пытаются редактировать гены при помощи собственных изобретений

Esquire
Сила притяжения Сила притяжения

Почему различия – не помеха любви?

Psychologies
Летающий автомобиль Атаманова Летающий автомобиль Атаманова

Пятиместный автомобиль, первый полет которого планируется уже в сентябре

Популярная механика
Уильям Ламберти Уильям Ламберти

Итальянский шеф готовит запеченную баранью лопатку

Esquire
Скажи мне, кто твой друг… Скажи мне, кто твой друг…

На съемках «Друзей» Энистон испугалась жеребца, а Швиммер организовал забастовку

StarHit
Рефлексы новорожденного: что умеет ваш малыш? Рефлексы новорожденного: что умеет ваш малыш?

Кажется, что малыш умеет только есть, спать и плакать, но это не так

9 месяцев
15 мыслей Сэма Рокуэлла 15 мыслей Сэма Рокуэлла

Актер Сэм Рокуэлл о Харви Вайнштейне, Мартине Макдонахе и Джордже Буше‑младшем

GQ
Коллективное хозяйство Коллективное хозяйство

У «Куйбышевазот» нет контролирующего акционера, но есть главный

Forbes
«Сначала ты молодой неуч, а через 10 лет — списанный материал». Три истории про эйджизм «Сначала ты молодой неуч, а через 10 лет — списанный материал». Три истории про эйджизм

Как пережить насмешки, хамство начальства и что делать, если тебе за сорок

СНОБ
Мать в два хода Мать в два хода

Ученым удалось отредактировать геном человека

Vogue
Спать меньше, успевать больше Спать меньше, успевать больше

Как высыпаться и чувствовать себя бодрой за 5–6 часов сна

Лиза
Роза ветров. Отрывок из романа Роза ветров. Отрывок из романа

Фрагмент из исторического романа Андрея Геласимова «Роза ветров»

СНОБ
Путь любви Путь любви

Виды, этапы и цели медитации

Yoga Journal
Текст Конституции шипит на утюге. Об основном проекте Уральской индустриальной биеннале Текст Конституции шипит на утюге. Об основном проекте Уральской индустриальной биеннале

Как художники раскрыли в своих работах понятие «Новая грамотность»

СНОБ
Однажды я так сильно заболела, что тут же выздоровела, или Грандиозный медицинский лохотрон Однажды я так сильно заболела, что тут же выздоровела, или Грандиозный медицинский лохотрон

Тема мошенничества в медицинском обслуживании далеко не нова

СНОБ
На чью мельницу текут мозги На чью мельницу текут мозги

Международные миграции ученых наводят на любопытные выводы

СНОБ
Макс Фрай: Ирруан, доудаль, индера Макс Фрай: Ирруан, доудаль, индера

Рассказ Макса Фрая, в котором будни выворачиваются босхианской изнанкой

СНОБ
В погоне за брендом: недетские страсти В погоне за брендом: недетские страсти

Ребенок копирует любимого героя из известного мультика. Насколько это опасно?

Лиза
Полет на кавернах Полет на кавернах

Как ускорить движение судна за счет подвода газа к его корпусу

Популярная механика
Renault Sandero Stepway Renault Sandero Stepway

О псевдокроссовере Sandero Stepway и его исходнике – хэтчбеке Sandero

АвтоМир
Учиться радости у детей солнца Учиться радости у детей солнца

Как в службе «Милосердие» различают чудо и просто хорошую работу

Русский репортер
Положение обязывает Положение обязывает

Беременность не повод забывать о красоте

Cosmopolitan
Пропаганда без оргазма Пропаганда без оргазма

Пропагандистское кино в современной России не выполняет своей главной функции

СНОБ
Сон из избы Сон из избы

Что делать, если жить с мужчиной нравится, а спать в одной кровати — неудобно?

Добрые советы
Открыть в приложении