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
Опасные порывы Опасные порывы

Что делать с неожиданными хобби партнеров

Cosmopolitan
Упасть по собственному желанию Упасть по собственному желанию

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

Популярная механика
Банковское дело Банковское дело

Медицинские банки возвращаются

Psychologies
Космические Одиссеи Космические Одиссеи

Русский милиционер и американский двоечник провели на орбите Земли почти год

Esquire
Волшебным образом Волшебным образом

Кратчайшая биография Джастина Тимберлейка

Glamour
Лыжники с небес Лыжники с небес

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

Популярная механика
Осмелиться на яркий жест: почему мы боимся яркого макияжа? Осмелиться на яркий жест: почему мы боимся яркого макияжа?

Синие тени, зеленые ресницы, алые губы… Не каждая девушка решится на такое буйство красок, хотя оно сейчас в моде. Почему же, несмотря на уговоры визажистов, мы с осторожностью относимся к яркому макияжу и стесняемся даже красной помады?

Psychologies
Летающий автомобиль Атаманова Летающий автомобиль Атаманова

Пятиместный автомобиль, первый полет которого планируется уже в сентябре

Популярная механика
Range Rover Velar Range Rover Velar

Невиданное прежде сочетание внедорожных способностей и драйва на асфальте

Quattroruote
Щупальца прогресса Щупальца прогресса

Экономическое влияние Apple, Google, Facebook и Amazon

Esquire
Проект под ключ Проект под ключ

Белла Торн — новая фаворитка Ксавье Долана

GQ
Технотренды 2018 Технотренды 2018

От «умной» кухни до электромобиля: какие новинки ждут нас в 2018 году

CHIP
Skoda Karoq Skoda Karoq

Karoq отлично подошел бы для нашей страны

АвтоМир
Как меня слышно? Как меня слышно?

Качество звучания автомобильных аудиосистем становится лучше, чем у домашних

Quattroruote
Porsche 718 Cayman S Porsche 718 Cayman S

Гимн удовольствию от вождения, динамика в движении и эксклюзивные технологии

Quattroruote
Аж вся светится Аж вся светится

Лукерья Ильяшенко похожа на нас — фотографирует котов и борется с комплексами

Glamour
Куда приводят мечты Куда приводят мечты

Практики формирования намерения

Yoga Journal
Родом из Голливуда Родом из Голливуда

Кейт Хадсон о том, что дает ей ощущение счастья, и о многом другом

Cosmopolitan
12 лучших авто года по версии GQ 12 лучших авто года по версии GQ

Дюжина лучших автомобилей года

GQ
Пилатес: краткий курс Пилатес: краткий курс

Актриса Анна Хилькевич протестировала комплекс упражнений

Cosmopolitan
Асланбек Джалиев Асланбек Джалиев

Основатель продюсерского агентства Famely

GQ
Прекраснее идеала Прекраснее идеала

В мире пересматривают стандарты красоты

Огонёк
Как все запутано Как все запутано

«Зачем просто, если можно сложно?»

Psychologies
Собрано в России Собрано в России

Неутомимый и нестареющий Федор Бондарчук

Glamour
Больше двух говорят вслух Больше двух говорят вслух

Матвей (он же рэпер Мот) и Мария Мельниковы

Glamour
Так ли надежна биометрия? Так ли надежна биометрия?

Можно ли обойти проверку отпечатков пальцев или сканирование глаза?

CHIP
Дмитрий Рогозин: Почему нужно говорить о смерти Дмитрий Рогозин: Почему нужно говорить о смерти

Как помочь старикам подготовиться к уходу из жизни и почему это важно

СНОБ
Компьютеры большой дороги Компьютеры большой дороги

Как устроены платные автомагистрали

Популярная механика
Как полюбить уборку: 3 новых способа Как полюбить уборку: 3 новых способа

Создавая чистоту и поддерживая уют, мы самосовершенствуемся и упорядочиваем мысли в голове, утверждают психологи. Но как сделать это занятие приятным?

Psychologies
Открыть в приложении