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

Звезда эфира Звезда эфира

Крупнейшие компании мира внедряют в свою работу распределенную систему Ethereum

Популярная механика
Жили и жили Жили и жили

Век революции в портретах человека, дома, города

Русский репортер
Упасть по собственному желанию Упасть по собственному желанию

Альпинисты боятся сорваться, а роупджамперы идут в горы специально за этим

Популярная механика
Александры Ильины: старший и младший Александры Ильины: старший и младший

Отец и сын Ильины — о своих корнях, любимой профессии и крутых поворотах судьбы

Караван историй
Летающий автомобиль Атаманова Летающий автомобиль Атаманова

Пятиместный автомобиль, первый полет которого планируется уже в сентябре

Популярная механика
Мастер церемоний Мастер церемоний

Кто в этом году был ведущим праздников номер один? Конечно, MC Андрей Малахов

Tatler
1990: Лихие и крутые 1990: Лихие и крутые

В январе 1991 года на Пушкинской площади открылся первый «Макдоналдс»

Esquire
Живучие не по правилам – 2 Живучие не по правилам – 2

Новая порция историй о реальных людях, выживших в катастрофических ситуациях

Maxim
Лыжники с небес Лыжники с небес

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

Популярная механика
Опасные порывы Опасные порывы

Что делать с неожиданными хобби партнеров

Cosmopolitan
Робот вместо отдела кадров Робот вместо отдела кадров

Цифровая эпоха переворачивает представление о рабочих буднях

CHIP
Рецидевицы Рецидевицы

Подруги твоей девушки могут представлять реальную угрозу вашим отношениям

Maxim
Идея! Общаться с иностранцем Идея! Общаться с иностранцем

О чем говорить с гостями на чемпионате мира

Maxim
Чемоданное настроение Чемоданное настроение

Куда поехать на зимние каникулы?

Psychologies
Хроника пикирующего Форда Хроника пикирующего Форда

GQ проводит время с Харрисоном Фордом

GQ
Дональд **дак Дональд **дак

Промежуточные итоги правления самого одиозного президента Америки

GQ
Арктический бурлак Арктический бурлак

«Бурлак» – грузовик, которому нипочем глубокий снег, лед, вода, болота

Популярная механика
Положение обязывает Положение обязывает

Беременность не повод забывать о красоте

Cosmopolitan
Потерять ребенка Потерять ребенка

Истории, в которых матери потеряли своих детей

СНОБ
Интерактивные пространства Даана Розегаарде Интерактивные пространства Даана Розегаарде

Сияющая дорога, инсталляции из светодиодов и платья, меняющие прозрачность

Популярная механика
Мечта детства Мечта детства

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

Популярная механика
Тор с нами Тор с нами

Бьюти-секреты и семейные ценности Криса Хемсворта

Glamour
Как выживают люди, потерявшие все. Часть 2 Как выживают люди, потерявшие все. Часть 2

Как выжить, если твоя мать сошла с ума и ты выросла в интернате?

СНОБ
Вид на Гору. Новый спектакль Богомолова в Электротеатре «Станиславский» Вид на Гору. Новый спектакль Богомолова в Электротеатре «Станиславский»

Что представляет собой спектакль «Волшебная гора» Константина Богомолова

СНОБ
Будем признательны Будем признательны

Александр Железняков знает, как не прогневить правосудие

GQ
Ваби-саби: простенько и со вкусом Ваби-саби: простенько и со вкусом

Три упражнения, чтобы поверить в собственную уникальность

Psychologies
Вдруг без друга Вдруг без друга

Подруг в отличие от родителей мы выбираем сами

Cosmopolitan
Карьера менеджера Карьера менеджера

Как Владислав Мартынов стал предпринимателем, инвестором и блокчейн-энтузиастом

РБК
«Господи, благослови Milky Way»: о несладкой жизни основателей Mars «Господи, благослови Milky Way»: о несладкой жизни основателей Mars

Чем живут скрытные миллиардеры из семьи Марс

Forbes
Алексей Алексенко: Тайна огурца раскрыта Алексей Алексенко: Тайна огурца раскрыта

Чем занимались огурцы десятки миллионов лет

СНОБ
Открыть в приложении