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

Это моя бабушка! Это моя бабушка!

Как наладить отношения со старшим поколением: советы психолога

Домашний Очаг
Как выбрать противовирусное средство? Как выбрать противовирусное средство?

Как не ошибиться в выборе препаратов

Лиза
Летающий автомобиль Атаманова Летающий автомобиль Атаманова

Пятиместный автомобиль, первый полет которого планируется уже в сентябре

Популярная механика
Изобразительное искусство Изобразительное искусство

Светлана Ходченкова распрощалась с прилипшим к ней амплуа лирической героини

Glamour
Космические Одиссеи Космические Одиссеи

Русский милиционер и американский двоечник провели на орбите Земли почти год

Esquire
Так ли надежна биометрия? Так ли надежна биометрия?

Можно ли обойти проверку отпечатков пальцев или сканирование глаза?

CHIP
Лыжники с небес Лыжники с небес

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

Популярная механика
Маргарита Симоньян: Высокие отношения Маргарита Симоньян: Высокие отношения

Однажды прочитала в "Фейсбуке": "Здравствуйте, Маргарита! Это Тигран Кеосаян"

Караван историй
Упасть по собственному желанию Упасть по собственному желанию

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

Популярная механика
Идет на опережение Идет на опережение

Регина Тодоренко никогда не останавливается

Glamour
Гражданин Маккейн Гражданин Маккейн

Сенатор Маккейн несмотря на рак продолжает стоять на своем

Esquire
Жили и жили Жили и жили

Век революции в портретах человека, дома, города

Русский репортер
В парке или на пляже? Джентльменский гид по публичным занятиям любовью В парке или на пляже? Джентльменский гид по публичным занятиям любовью

Джентльменский гид по публичным занятиям любовью

Playboy
Хардбол: самая жёсткая военная игра Хардбол: самая жёсткая военная игра

Хардбол – военная игра, придуманная в России

ТехИнсайдер
Большой брат Большой брат

Симпатичный актер снова сыграл бога Тора

GQ
Я на войне с бесами Я на войне с бесами

Репортаж из глубин: отец Сергий, царь и Ганина яма

Русский репортер
Моя вторая мама Моя вторая мама

По количеству ролей в анекдотах свекровь, конечно, никогда не сравнится с тещей

Cosmopolitan
Дело о пропеллере Дело о пропеллере

Героическая история летчика — с точки зрения его адвоката Добровинского

Tatler
Наша милиция нас… Наша милиция нас…

Как побороть пыточную систему

Русский репортер
Арктический бурлак Арктический бурлак

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

Популярная механика
В пику опере В пику опере

«Сноб» встретился с режиссером первой оперы-променада «Пиковая дама»

СНОБ
Деньги на бочке Деньги на бочке

Торговец пивными кегами запустил производство, чтобы уйти с серого рынка

Forbes
Выйти из сумрака Выйти из сумрака

По оценке ВОЗ, от депрессии страдают более 300 млн человек во всем мире

Добрые советы
Спать меньше, успевать больше Спать меньше, успевать больше

Как высыпаться и чувствовать себя бодрой за 5–6 часов сна

Лиза
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
Выход есть. Как выживают люди, потерявшие все. Часть 4 Выход есть. Как выживают люди, потерявшие все. Часть 4

Как быть, если родила в чужом городе сына от алкоголика?

СНОБ
Текст Конституции шипит на утюге. Об основном проекте Уральской индустриальной биеннале Текст Конституции шипит на утюге. Об основном проекте Уральской индустриальной биеннале

Как художники раскрыли в своих работах понятие «Новая грамотность»

СНОБ
Тужурка Мао Цзэдуна Тужурка Мао Цзэдуна

Как появилась знаменитая куртка Мао Цзэдуна

Дилетант
5 мужских заблуждений о йоге 5 мужских заблуждений о йоге

Глядя, как вы расстилаете коврик и «приветствуете солнце», ваш мужчина снисходительно посмеивается? Он уверен, что йога – «девочковое» занятие, а вот «тягать железо в зале» – занятие для настоящих мужчин? Теперь вы знаете, что ему ответить. Пять популярных среди мужчин мифов развенчивает инструктор по йоге Лилия Карцева.

Psychologies
Жизнь кубанских виноделов, часть 2. Родина слонов, родина вина Жизнь кубанских виноделов, часть 2. Родина слонов, родина вина

Что запрещено виноделу и сколько бутылок красного дают за один Крымский мост

СНОБ
Открыть в приложении