Разпознаване на лица: програма с инструкции стъпка по стъпка и описание

Това е компютърно приложение, което може да идентифицира или потвърди лице от цифрово изображение или видео. Един от начините да направите това е да сравните избрани черти на лицето с изображение и опции от база данни.

Разпознаването на лица (софтуер) се използва често в системите за сигурност и може да се сравни с други биометрични системи (напр. разпознаване на пръстови отпечатъци или очи). Напоследък стана популярен и като средство за търговска идентификация и реклама.

Някои алгоритми за лицево разпознаване идентифицират чертите на лицето чрез извличане на ориентири или обекти от изображение на лицето на обекта. Например, алгоритъмът може да анализира относителната позиция, размера и/или формата на очите, носа, скулите и челюстта. След това тези данни се използват за намиране на други изображения със съвпадащи параметри. Други алгоритми нормализират галерия от изображения на лица и след това компресират информацията за лицето, като запазват само данните в изображението, които са полезни за разпознаване на лица. След това търсеното изображение се сравнява с наличните данни. Една от най-ранните успешни системи се основава на техники за съвпадение на шаблони, приложени към набор от характерни черти на лицето, осигурявайки един вид компресирано представяне на външния вид.

Как работи софтуерът за лицево разпознаване?

Той включва определени алгоритми, които могат да бъдат разделени на два основни подхода:

• Геометрични, които разглеждат отличителните или фотометрични характеристики на лицето.
• Статистически, който преобразува изображение в стойности и ги сравнява с модели, за да елиминира отклоненията.

3D разпознаване

Нова тенденция, създадена за постигане на по-висока точност, е 3D лицевото разпознаване. Този метод използва 3D сензори за събиране на информация за формата на лицето. След това тази информация се използва за идентифициране на отличителни черти като очертанията на очните кухини, носа и брадичката.

Едно от предимствата на програмите за 3D лицево разпознаване е, че те не се влияят от промени в осветлението, за разлика от други опции. Тази технология може също да идентифицира от различни ъгли на гледане, включително изгледи на профили. 3D точките от данни значително подобряват точността на разпознаване на лица. 3D изследванията се подобряват чрез разработването на усъвършенствани сензори, които подобряват производителността на заснемането на 3D изображения. Сензорите работят, като проектират структурирана светлина върху лицето. До дузина или повече от тези сензори за изображения могат да бъдат поставени на един CMOS чип - всеки улавя различна част от спектъра.

Въпреки това дори перфектният метод за 3D съпоставяне може да бъде чувствителен към изражението на лицето. За тази цел екип от изследователи в Technion приложи инструменти от метричната геометрия, за да третира изразите като изометрии. След това Vision Access създаде своето 3D решение за лицево разпознаване. По-късно компанията беше придобита от Bioscrypt Inc., която разработи версия на софтуер за разпознаване на човешко лице, известна като 3D FastPass.

Новият метод е да се въведе начин за заснемане на 3D изображение с помощта на три проследяващи камери, които са насочени под различни ъгли. Единият от тях ще сочи към предната страна на обекта, вторият - отстрани, третият - под ъгъл. Всички те ще работят заедно, за да могат да проследяват лицето на обекта в реално време и да могат да го идентифицират. Смята се, че всяка програма за лицево разпознаване чрез камера скоро ще бъде базирана на тази технология.

Анализ на текстурата на кожата

Друга нова тенденция използва визуални детайли на кожата, които са заснети в стандартни цифрови или сканирани изображения. Тази техника, наречена анализ на текстурата на кожата, превръща уникалните линии, шарки и петна, видими в кожата на човек, в математическо пространство.

Тестовете показват, че с добавянето на тази технология ефективността на лицевото разпознаване може да се увеличи с 20-25%.

Термични камери

Друга форма за получаване на данни за лицево разпознаване е чрез използването на термовизионни камери. Благодарение на тази процедура камерите ще засичат само формата на главата и ще игнорират обекти като очила, шапки или грим. Проблемът с използването на термични изображения за разпознаване на лица е, че базите данни за него са ограничени.

Изследователите в момента изучават използването на тази технология в реалния живот и оперативни пейзажи и в същото време създават нова база данни с термични образи. Изследването използва фероелектрични електрически сензори с ниска чувствителност и ниска разделителна способност, които са способни на дълговълново топлинно инфрачервено изображение (LWIR). Резултатите показват, че сливането на LWIR и конвенционалните камери за изображения има страхотни резултати при външни сонди. Тази комбинация може да захранва много мощна програма за лицево разпознаване за камерата.

Масово използване

Докато изследователите работят върху най-новите технологии, достъпни само за специалисти, разработчиците на масови приложения също не стоят неподвижни. След като беше обявено създаването на Google Glass, в интернет се вдигна много шум около лицевото разпознаване и програмите за това. Смята се, че това ще отвори много възможности за потребителите не само да взаимодействат помежду си, но и с различни обекти.

Днес има голям списък с налични интерфейси за разпознаване на лица, които можете да използвате за вашите приложения. Най-често срещаните са следните.

Разпознаване на лица Стивън

Разработка на Lambda Labs, която осигурява лицево разпознаване въз основа на местоположението на очите, формата на носа и устата, а също така извършва класификация по пол. Предлага се на официалния уебсайт на разработчика.

Разпознаване на лица

Онлайн компютърна програма за лицево разпознаване, която е идеален заместител на Face.com. В момента се предлага безплатно.

Аниметрично разпознаване на лица

API за разпознаване на лица на Animetrics може да се използва за откриване на лица в снимки. Информация за черти на лицето или ориентири се връща като координати в изображението.

Небесна биометрия

За да го използвате, трябва да имате създадено приложение във вашия акаунт в SkyBiometry. За да го създадете, е достатъчна проста регистрация.

Лице++

Това приложение използва усъвършенствана технология и предоставя 3 основни услуги (откриване, разпознаване и анализ). Програмата осигурява откриване и анализ на Landmark (23 точки), ориентир (81 точки), атрибути: възраст, пол, очила, раса и т.н.

FaceMark

Това е мощен API за лицево разпознаване. Той намира 68 ориентировъчни точки за лицевото изображение и 35 за профилното. FaceMark открива лицеви ориентири в изображение, указано от URL или в качен файл, и произвежда резултата като JSON файл, съдържащ вектор от лицеви ориентири и точки на съвпадение за всяко намерено съвпадение.

EmoVu от Eyeris

Интелигентен софтуер за разпознаване на емоции, който позволява на камерите да разчитат човешки микроизражения, пол и възрастова група. Това е програма за лицево разпознаване в реално време, която работи, когато потребителите гледат видеоклипове на своите компютри или мобилни устройства.

Rekognition.com

Това е една от най-добрите алтернативи на Face.com. Бързата, надеждна и мащабируема машина за разпознаване може да извърши разпознаване на лица, сканиране, разпознаване и търсене. Може да се обучава автоматично с помощта на изображения и етикети във Facebook. Тъй като е ориентиран към социалните медии, той е най-добрият софтуер за разпознаване на лица за Android.

FaceRect

Освен това е мощен и безплатен интерфейс за разпознаване на лица. Той намира лица (както лицеви, така и профилни) в изображение, посочено чрез URL или качено като файл, и може да намери множество лица в една снимка и извежда отговор във формат JSON. Това зарежда изображението с ограничителна кутия за всяко намерено лице.