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

Нервные клетки не восстанавливаются? Нервные клетки не восстанавливаются?

Может ли мозг взрослого человека образовывать новые нейроны взамен утраченных

Популярная механика
И вот она нарядная И вот она нарядная

Наташа Давыдова: идеальное тело, безупречный и разнообразный стиль

Glamour
Ураганная энергия Ураганная энергия

Как направить в мирное русло энергию ураганов

Популярная механика
Так ли надежна биометрия? Так ли надежна биометрия?

Можно ли обойти проверку отпечатков пальцев или сканирование глаза?

CHIP
Люди на пределе Люди на пределе

Возможности нашего собственного, среднестатистического тела

Вокруг света
Собрано в России Собрано в России

Неутомимый и нестареющий Федор Бондарчук

Glamour
Летающий автомобиль Атаманова Летающий автомобиль Атаманова

Пятиместный автомобиль, первый полет которого планируется уже в сентябре

Популярная механика
Мастер Йода Мастер Йода

Правила жизни Мастера Йоды

Esquire
Лыжники с небес Лыжники с небес

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

Популярная механика

Консультация с Владимиром Дашевским

Psychologies
Как спрятать голову в железо Как спрятать голову в железо

История доспехов в европейском Средневековье и технология воссоздания в наши дни

Популярная механика
Subaru XV Subaru XV

Сдобрен ли крепкий коктейль субариста банальным качеством

АвтоМир
Мама дорогая Мама дорогая

Как Свет­ла­на Ло­бо­да превратилась в главную певицу страны

GQ
Между нами тает лед Между нами тает лед

Евгения Медведева завоевала награды на всех российских и мировых первенствах

Glamour
Джулианна Мур: «Я строила дом на фундаменте своего одиночества» Джулианна Мур: «Я строила дом на фундаменте своего одиночества»

Актриса может позволить себе выбирать роли по... территориальному принципу — соглашается, только если съемки недалеко от дома. Ее жизнь размеренна и гармонична, но так было далеко не всегда. Однажды Джулианна Мур оказалась на грани отчаяния, и тогда принять самое главное решение ей помогла психотерапия. Мы встретились с актрисой на Венецианском фестивале, где прошла презентация картины Джорджа Клуни «Субурбикон». В российский прокат фильм выйдет 23 ноября 2017 года.

Psychologies
Jaguar F-Type SVR Jaguar F-Type SVR

От одного лишь звука мотора мурашки по коже

Quattroruote
Компьютеры большой дороги Компьютеры большой дороги

Как устроены платные автомагистрали

Популярная механика
Дотракиец в Петербурге Дотракиец в Петербурге

Иногда метафора помогает найти ключ к трудному подростку

СНОБ
Неадекватные люди Неадекватные люди

Как выжить с неадекватными коллегами

Psychologies
Нелишняя копеечка Нелишняя копеечка

Как улучшить свое материальное положение?

Лиза
«Я плавала с белухами обнаженной, чтобы стать одной из них» «Я плавала с белухами обнаженной, чтобы стать одной из них»

Наталья Авсеенко – человеческие возможности гораздо больше, чем принято думать

Psychologies
Марина Разбежкина: Камера помогает вылечиться и выйти в другой мир Марина Разбежкина: Камера помогает вылечиться и выйти в другой мир

Марина Разбежкина — о том, как никогда не плакать

СНОБ
Положение обязывает Положение обязывает

Беременность не повод забывать о красоте

Cosmopolitan
Её реплика Её реплика

Женя Куйда, золотая девочка московского света

Tatler
Мечта детства Мечта детства

Топ-менеджеры «Ростсельмаша» отправляются в поля обслуживать свою технику

Популярная механика
Голос будущего Голос будущего

Группа компаний cyber Fund работает на блокчейне и криптовалюте

РБК
Юрий Горобец: Встречи с прошлым Юрий Горобец: Встречи с прошлым

Мы по полу катаемся, друг друга колошматим, жены нас разнимают!

Караван историй
Планшетные дети Планшетные дети

Что делать, если ребенок не выпускает гаджет из рук

Лиза
Тайная связь Тайная связь

Как решали проблему сохранения важных сообщений в тайне от посторонних глаз

Дилетант
Изобретения Изобретения

Русский ученый изобретает роботов и новые сенсоры в лаборатории MIT

РБК
Открыть в приложении