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

Водородная кругосветка Водородная кругосветка

Кругосветное путешествие катамарана Energy Observer

Популярная механика
Железный, марш! Железный, марш!

Триатлон Ironman, он же «Железный человек»

Maxim
Полет бумеранга Полет бумеранга

Гибрид самолета, вертолета, конвертоплана и автожира

Популярная механика
Nissan Juke – Renault Kaptur Nissan Juke – Renault Kaptur

Один из бестселлеров Renault и вернувшийся на российский рынок кроссовер Nissan

АвтоМир
Люди на пределе Люди на пределе

Возможности нашего собственного, среднестатистического тела

Вокруг света
5 биографий успешных мужчин, у которых есть чему поучиться 5 биографий успешных мужчин, у которых есть чему поучиться

Это не сборники советов «Как заработать миллион» или «Стань счастливым за 21 день». Магии и готовых бизнес-рецептов на страницах этих книг тоже нет. Зато есть откровенные жизненные истории мужчин, не побоявшихся трудностей и осуществивших мечты вопреки обстоятельствам. Возможно, однажды и вам придется написать мемуары о своей выдающейся жизни. А пока читайте и берите пример.

Psychologies
Лыжники с небес Лыжники с небес

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

Популярная механика
25 стильных пар 25 стильных пар

GQ выбрал 25 самых стильных пар России

GQ
Летающий автомобиль Атаманова Летающий автомобиль Атаманова

Пятиместный автомобиль, первый полет которого планируется уже в сентябре

Популярная механика
Топ-5 лайфхаков перед сном Топ-5 лайфхаков перед сном

Следуя этим советам, ты можешь «навести красоту» еще с вечера

Лиза
Рубаха-парень Рубаха-парень

Кендрик Ламар получил Пулитцеровскую премию на сцене Колумбийского университета

Esquire
Skoda Karoq Skoda Karoq

Karoq отлично подошел бы для нашей страны

АвтоМир
Ядерный грипп Ядерный грипп

Легендарная болезнь, унесшая жизней больше, чем обе мировые войны

Maxim
Опасные порывы Опасные порывы

Что делать с неожиданными хобби партнеров

Cosmopolitan
Где мои подарки? Где мои подарки?

Праздник – это подарки, но что делать, если их становится слишком много?

Домашний Очаг
Пилатес: краткий курс Пилатес: краткий курс

Актриса Анна Хилькевич протестировала комплекс упражнений

Cosmopolitan
Маргарита Наскинова. Войти в клетку Маргарита Наскинова. Войти в клетку

Сумасшедшей дрессировщица Маргарита Назарова никогда не была

Караван историй
Простые истины Простые истины

Иногда самое лучшее… оставить детей в покое, считает детский психолог

Psychologies
5 вещей, которые портят имидж 5 вещей, которые портят имидж

Многие из наших привычных действий негативно отражаются на репутации

Лиза
Наведем порядок! Наведем порядок!

Уборка обладает целительными свойствами

Psychologies
Александр Носик: В школах нас не учат жизни — а жаль Александр Носик: В школах нас не учат жизни — а жаль

Александр Носик — о своем распавшемся браке и смысле жизни

Караван историй
12 лучших авто года по версии GQ 12 лучших авто года по версии GQ

Дюжина лучших автомобилей года

GQ
Промотур в городе света Промотур в городе света

Рассказ Тома Хэнкса из дебютного сборника актера

Esquire
Танго надежды: наперегонки с болезнью Танго надежды: наперегонки с болезнью

Танцевать на инвалидной коляске — это вызов. Вызов болезни, судьбе. Это решение, которое требует смелости. И Наталье Боровой ее не занимать. К тяжелому диагнозу можно отнестись по-разному. Кто-то ставит крест на прежней жизни и отдается во власть недуга. Кто-то старается принять болезнь, «договориться» с ней. Наталья видит в своем диагнозе хитрого соперника, с которым упрямо соревнуется уже несколько лет. Об отчаянной игре на опережение ее личная история.

Psychologies
Бросок к славе Бросок к славе

Иван Колесников сыграл легенду баскетбола Александра Белова в новой драме

Vogue
Подарки – в студию! Подарки – в студию!

Разбираемся, почему он дарит тебе это

Cosmopolitan
Анекдот с бородой Анекдот с бородой

Джейсон Момоа спешит спасать мир в новом образе — супергероя Аквамена

Vogue
И вот она нарядная И вот она нарядная

Наташа Давыдова: идеальное тело, безупречный и разнообразный стиль

Glamour
Honda CR-V – Toyota RAV4 Honda CR-V – Toyota RAV4

Молодые конкуренты, такие, как свежий Honda CR-V, вполне могут потеснить лидера

АвтоМир
Как все запутано Как все запутано

«Зачем просто, если можно сложно?»

Psychologies
Открыть в приложении