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

Моментальная угроза Моментальная угроза

Межконтинентальные баллистические ракеты

Популярная механика
Ольга Кормухина: Нужно научиться ждать Ольга Кормухина: Нужно научиться ждать

В преддверии концертов мы поговорили с певицей о русском роке и путешествиях

Лиза
Космические Одиссеи Космические Одиссеи

Русский милиционер и американский двоечник провели на орбите Земли почти год

Esquire
Где мои подарки? Где мои подарки?

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

Домашний Очаг
Ураганная энергия Ураганная энергия

Как направить в мирное русло энергию ураганов

Популярная механика
Cosmo-эксперимент: как я была доброй Cosmo-эксперимент: как я была доброй

Что случается, если перевоплотиться в добрую фею

Cosmopolitan
Летающий автомобиль Атаманова Летающий автомобиль Атаманова

Пятиместный автомобиль, первый полет которого планируется уже в сентябре

Популярная механика
Обыкновенный аутизм Обыкновенный аутизм

Как помочь детям с нарушениями развития

Русский репортер
Лыжники с небес Лыжники с небес

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

Популярная механика
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
Дроны-самоубийцы Дроны-самоубийцы

Разработка барражирующих боеприпасов

Популярная механика
Жили и жили Жили и жили

Век революции в портретах человека, дома, города

Русский репортер
«Солнце и знойный мужчина — что еще нужно женщине!» «Солнце и знойный мужчина — что еще нужно женщине!»

Певицы арт-группы «SOPRANO Турецкого» легко могли бы покорять модные подиумы

Playboy
3 простых способа избежать тоски в холодное время года 3 простых способа избежать тоски в холодное время года

Осень и зима в городе — унылое время, когда легко скатиться в хандру. Но эмоции не вводятся в организм снаружи, а исходят изнутри. Как научиться лучше понимать себя и управлять собственным восприятием, чтобы избавиться от тоски и сохранить бодрое настроение?

Psychologies
Nissan Juke – Renault Kaptur Nissan Juke – Renault Kaptur

Один из бестселлеров Renault и вернувшийся на российский рынок кроссовер Nissan

АвтоМир
Тоненький ледок Тоненький ледок

Саша Спилберг делится впечатлениями о шоу #IntimissimiOnIce

Tatler
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

Консультация с Владимиром Дашевским

Psychologies
Железный, марш! Железный, марш!

Триатлон Ironman, он же «Железный человек»

Maxim
Значение не меняется Значение не меняется

Группа Serebro — лучший герлз-бенд десятилетия

Glamour
Промотур в городе света Промотур в городе света

Рассказ Тома Хэнкса из дебютного сборника актера

Esquire
Новые аккумуляторы для автомобилей Новые аккумуляторы для автомобилей

Инновационные технологии в мире автомобильных аккумуляторов и источников питания

CHIP
Куда приводят мечты Куда приводят мечты

Практики формирования намерения

Yoga Journal
Артефакт особого назначения Артефакт особого назначения

Вещи, которые влияют на нашу судьбу

Psychologies

История Олеси Косимовой

Psychologies
Банковское дело Банковское дело

Медицинские банки возвращаются

Psychologies
Электрошок Электрошок

Неконтролируемое развитие электротранспорта грозит безопасности городской среды

АвтоМир
Большая и чистая Большая и чистая

Какая она, настоящая любовь?

Cosmopolitan
Уильям Ламберти Уильям Ламберти

Итальянский шеф готовит запеченную баранью лопатку

Esquire
Криптобанкиры Криптобанкиры

Мир буквально загипнотизирован блокчейном и криптовалютами

Forbes
Открыть в приложении