Искать похожих людей по фото: Как найти двойника по фотографии онлайн: лучшие бесплатные сервисы

Не проходите регистрацию на сомнительных сайтах, не отсылайте СМС.

Такие ресурсы в большинстве случаев не помогут получить нужный результат, так как используются в основном только для зарабатывания денег.

ВИДЕО: Этот сайт находит твоих двойников! Сервис по поиску похожих на тебя людей

Наш Рейтинг

7.4 Общий Балл

В данной статье мы поделились несколькими лёгкими способами поиска своего близнеца по фотографии без затраты денег.

Сообщества в соцсетях

8

Плюсы

• Много бесплатных сервисов

Минусы

• Поиск приблизителен и не всегда результат будет точным

geekhacker.ru

Как найти своего двойника по фото в интернете? Ответ есть!

Содержание статьи

Всем привет! Многие люди желают быть на кого-то похожим, они ищут своих двойников, именно поэтому, сегодня я хочу рассказать вам о том, как найти своего двойника по фото. Согласитесь, этот вопрос довольно-таки интересен для многих людей, поскольку только единицы могут встретить на улице своего двойника.

Но современные возможности разрешают нам отыскать, так сказать, «брата-близнеца» даже не выходя из дома. Да, способов есть достаточно много, но не все они эффективны и результативны. Именно поэтому лучше всего использовать только проверенные сервисы, которые имеют безупречную репутацию.

Что нужно для поиска двойника?

• Компьютер с интернетом;
• Фото человека, для которого будет искаться двойник.

Советую взять обычную фотографию, которую не редактировали фотошопом и прочими инструментами.

Также точность поиска будет зависеть от того куда именно смотрит человек на фото. Если он будет смотреть прямо, то поиск будет точным, если лицо будет повернуто вбок, то, скорее всего, вы не получите точный результат. К слову, и фон играет важную роль. Желательно чтобы он был нейтральным.

Как отыскать двойника среди знаменитостей?

Многие хотят найти знаменитость, которая была бы похожа на них. Как я уже упоминал выше, для результативного поиска двойника, нужно применять лишь проверенные сервисы. На самом деле, таких сервисов немало. Кроме того, ими можно пользоваться бесплатно онлайн.

1. Play-analogia.com – сервис, который позволяет отыскать 3-х знаменитых двойников. Например, я хочу найти похожую на меня знаменитость, для этого я должен буду пройти регистрацию, после чего я смогу смело загружать фото и выбирать пол. На фотографии необходимо будет отметить центр зрачков обоих глаз и нажать «Послать». После этого будет выдан ожидаемый результат. Если же результат вам не понравится, и он будет неудовлетворительным, то можно воспроизвести процедуру второй раз, нажав на кнопку «Еще раз».
2. Myheritage.com – сайт, который предоставляет возможность искать похожих людей среди 4000 знаменитостей. Перед началом поиска требуется скачать приложение и зарегистрироваться. Загрузите фотографию и начните поиск двойника.

Онлайн-программы поиска двойников

В интернете много программ, которые позволяют искать людям своих двойников. Самыми популярными программами являются:

1. Twins (http://ts.family-site.com.ua) – это сеть двойников. Программа предоставляется без регистрации. Загрузите фотографию с хорошим качеством и уже примерно через 6 минут посмотрите результат поиска. Поиск заключается в подборе похожих к вашим чертам лица более 50 контрольных точек у предполагаемого двойника;
2. Незнакомые близнецы (https://twinstrangers.net). Интерфейс сайта достаточно простой на английском языке. После загрузки фотографии программа предложит выбрать свои черты лица. Поиск будет выдан уже через 5 минут.

Инструкция по сайту PicTriev.com

Я решил отдельно рассмотреть этот сайт, поскольку, на мой взгляд, именно он является наиболее результативным. Кроме того, сайтом пользоваться достаточно легко и просто:

1. Перейдите на PicTriev.com и нажмите «Upload image»;
2. Выберите нужное фото;
3. Сервис выдаст результаты в течение десяти секунд. Вам станет известен возраст, пол человека на фото и знаменитых людей, на которых похож этот человек.

Да, сервис в особенности подходит, тем людям, кто хочет быть на кого-то похожим. К примеру, человек изменил свой образ, сфотографировался, загрузил снимок и посмотрел процент сходства.

Я считаю, сервис очень хорошо работает с женскими фотографиями. Это можно увидеть своими глазами.

Как отыскать двойника в социальных сетях?

Двойников можно искать не только через специальные программы, но и через соцсети.

1. Вконтакте есть группа «Двойники» (http://vk.com/club15522443). В ней люди ищут своих двойников, делятся мнениями.
2. Найти двойника (http://ok.ru/group/51792531357844). В одноклассниках есть сервис, в котором можно размещать фото, искать в базе похожих людей.

Как найти своего двойника по фото через поисковую систему?

Этот вариант поиска двойника с каждым разом дает точные результаты. Поисковиков достаточно много. Так, например, самым распространенным является Google. На нем я и рассмотрю конкретный пример:

• Нажмите на фотоаппарат;

• Загрузите фото и нажмите на «Поиск»;

• Вот и вышли результаты поиска.

К слову, такой поиск можно проделывать и в любых других поисковиках.

Двойники на международных фестивалях

Многие задаются вопросом: «Можно ли отыскать двойника на международном фестивале?». Давайте разберемся, что вообще представляет такой фестиваль. Сейчас многие люди находят сходство с известными личностями, а некоторые даже участвуют в конкурсах для выбора точной копии. Если вы смотрите телевизор, то наверняка замечаете, что проходят различные шоу-пародии. Именно в них проходят пародии на людей, перенимая даже их манеру и жестикуляцию. В рамках подобных программ встречаются политики, актеры.

На этом я закончу и подведу небольшой итог. Таким образом, сегодня я рассказал, как найти своего двойника по фото. Как вы видите, ничего сложного в этом нет. Единственное, что я хочу отметить напоследок, так это то, чтобы вы не велись на различные обещания о поиске похожих людей за СМС — в 90% случаев это обман, к сожалению…

Как найти своего двойника по фото бесплатно?

bezkompa.ru

Как найти двойника по фото в интернете

В мире встречаются очень похожие друг на друга люди – ростом, возрастом, цветом глаз и волос, телосложением. При этом близкими родственниками они не являются. Ученые подсчитали, что для каждого человека можно найти минимум 6 очень похожих на него людей. На некоторых электронных ресурсах реализован поиск двойников по загруженному фото – вы легко узнаете, совпадаете ли вы внешне с каким-нибудь известным или обычным человеком. Узнаем, как найти своего двойника через интернет.

TwinStrangers

Сервис из Дублина TwinStrangers https://twinstrangers.net/ предлагает найти двойника по фото. Во время обязательной регистрации вы загружаете на сайт 2 своих фотографии – голова должна быть расположена посередине снимка, взгляд направлен вперед. Затем выбираете особенности лица – форма головы, бровей, разрез глаз, размер носа и губ.

Программа начинает поиск по базе анкет, подбирая наиболее похожие фотографии. В результате вы получаете список близких вам по внешнему виду пользователей и отмечаете среди них вручную, кого можно назвать вашим двойником. Созданный профиль сохраняется в системе, и будет доступен другим людям для дальнейшего поиска.

За время работы сервиса было найдено несколько пар удивительно схожих людей. К минусам системы можно отнести то, что поиск идет только по внутренней базе уже зарегистрированных пользователей. Если ваши двойники еще не заходили на TwinStrangers, найти похожего человека там не получится.

Сelebslike.me

Ресурс с говорящим названием Сelebslike.me https://www.celebslike.me ищет, на кого из знаменитостей вы похожи. Для тестового поиска вы можете использовать любую из доступных на сайте фотографий: пролистывайте ленту вправо и влево, остановитесь на нужном снимке и нажмите под ним «Use this photo». Чтобы загрузить свой снимок, кликните внизу «Use your own photo» и выберите изображение с компьютера. Регистрация не требуется.

Онлайн сервис выводит список похожих на вас знаменитых людей с фото, под каждым указывается высчитанный процент совпадения, имя и фамилия, ссылка в поисковике Bing, по которой вы прочитаете информацию о звезде. В нашем случае сайт точно определил представленную девушку – американскую актрису Greta Gerwig. Найденные знаменитости с меньшим процентом совпадения также внешне довольны схожи с оригиналом.

Pictriev

Ресурс Pictriev http://www.pictriev.com/ использует технологию распознавания лиц, чтобы ответить на вопрос: «На кого из знаменитостей я больше похожа?». Вы можете загрузить фотографию с компьютера или указать ее адрес в интернете.

Запустите поиск, через несколько секунд для исходного фото будут найдены наиболее похожие люди. Также сервис определяет пол и возраст человека. В отличие от предыдущего Сelebslike.me, Pictriev справился с задачей хуже – не определил, кто изображен на снимке, и найденные им фотокадры не очень напоминают близнецов. Но при поиске двойника в интернете имеет смысл использовать оба ресурса – вполне возможно, что на других снимках результат будет обратный.

Ilooklikeyou

Ещё один ресурс для поиска двойников по фото — http://www.ilooklikeyou.com. Он ищет людей сразу среди звезд и обычных пользователей, добавивших свои снимки на сайт. Для поиска близнецов на начальной странице выберите «Find your match».

Вам предложат загрузить фото с компьютера или из аккаунта в Facebook. Затем надо зарегистрироваться – ввести e-mail, указать дату рождения и страну проживания. Сервис найдет в своей базе 5 наиболее схожих внешне с вами людей, с указанием процента совпадения.

FindFace

В социальных сетях свои фотографии размещают тысячи людей. Поэтому шанс найти там близнеца значительно выше. Разберемся, как найти своего двойника по фото в соцсети. По базе ВКонтакте умеет искать сервис FindFace https://findface.ru/.

Он запрашивает доступ к вашей странице ВК, загружаете исходное фото и запускаете процесс. Через некоторое время вы видите найденные профили наиболее схожих людей, которые можно отфильтровать по возрасту и месту жительства. Далее выбирать двойника придется вручную – открывая каждую учетную запись и самостоятельно сравнивая внешность.

Группы в социальных сетях

В Одноклассниках и ВКонтакте созданы группы, которые ведут поиск самых похожих людей. Наберите в поисковой строке «двойники», откроется список подобных сообществ. Вы можете загрузить в любую из них свои фото и ждать, пока кто-нибудь не узнает в вас своего близнеца. Или вручную просмотреть уже добавленные картинки – автоматизированный поиск в группах отсутствует.

Поисковики

«Есть ли у меня двойник?» – на этот вопрос могут ответить и крупнейшие поисковики. Яндекс и Google умеют находить похожие картинки по своим обширным базам. Работают они аналогично: перейдите на вкладку «Картинки», нажмите в поле поиска значок фотоаппарата, загрузите фотографию с компьютера или вставьте ее адрес в интернете. Вы увидите сотни изображений незнакомцев, походящих на заданное. Из них вам предстоит вручную выбрать наиболее походящих на себя. Чтобы узнать кто это, открывайте сайты, на которых была обнаружена конкретная фотография.

Также читайте о способах поиска по фото или картинке в нашей предыдущей статье.

droidov.com

7 способов, советы по поиску людей по фото. Сайты и сервисы: ссылки.

Краткое содержание статьи:

Еще лет 20 назад все знали, как можно найти человека по фотографии – достаточно поместить фото на первую полосу всех газет или расклеить в городе на каждом столбу. Еще эффективнее было составление фоторобота, доблестная милиция нашла бы «виновника торжества» за пару дней. Может, даже с собаками. Но сейчас мы живем в более технологичное время и процедуру поиска можно провести гораздо быстрее и с меньшими затратами.

Зачем ищут похожих людей?

Для поиска могут быть любые мотивы:

• Хочется восстановить некогда прекратившееся общение, а из информации есть только фотография человека;
• Хочется найти кого-то, похожего на знакомого или знакомую;
• Интересно, сколько людей с такими же чертами лица в твоем городе и во всей стране;
• Есть желание завести знакомство с особой, похожей на какую-то актрису.

Раньше существовал лишь один вариант такого поиска – высматривать на улице похожих людей и завязывать знакомство или обращаться со своей просьбой. Не лучший вариант с очень низкими показателями эффективности. Сегодня, благодаря полностью легальным сервисам, можно по фото наладить связь или завязать новое знакомство.

Системы не идеальны, иногда они не выдают никаких результатов, в других случаях – слишком много неуместных вариантов. Но с каждым годом развиваются технологии, появляются новые возможности для поиска. Уже сейчас необходимо лишь желание и немного упорства, чтоб найти нужного человека.

Можно ли найти человека по фото?

С помощью фотографии найти человека можно, это не представляет каких-либо трудностей:

1. Откройте сервис Google Images или Яндекс.Картинки;
2. В строке поиска нажмите на иконку фотоаппарата;
3. Вбейте в соответствующее поле ссылку на фотографию или загрузите ее с жесткого диска;
4. Анализируйте результаты поиска.

Это не идеальный способ, несмотря на всю мощность поисковой системы. Как правило, похожие фото выдает только в том случае, если существует очень много их копий.

Удобно, если пытаешься проверить достоверность снимков:

• Наткнулся в сети на чью-то страницу со слишком уж хорошими фото;
• Проверил их через популярный сервис;
• Обнаружил сотни копий на модельных ресурсах;
• Очередной раз разочаровался.

Но для поиска одной единственной копии – так себе вариант. Гугл проиндексировал не все страницы VK и инстраграма, в этом и проблема поиска людей. Слишком мала вероятность, что снимок искомого человека опубликуют в новостях или на каком-то тематическом портале. Чаще нужные фотографии находятся именно в социальных сетях.

Одноименный сервис существует и у Яндекса. Принцип точно такой же, результаты мало чем отличаются. Но здесь чуть больше шансов натолкнуться на фото из ВК.

В данном видео Дмитрий Мохов покажет рабочий способ поиска человека в соцсети «Вконтакте»:

Как найти человека по фото?

Для поиска людей, да и просто копий снимков, существует несколько популярных сервисов. Один из них пережил не один год и не одну смену алгоритмов поиска tineye:

1. Портал рассчитан на зарубежную аудиторию;
2. Один из самых популярных ресурсов, по своей тематике;
3. Позволяет найти копии загруженных снимков;
4. Охватывает базу в 16.5 миллионов изображений;
5. Поиск занимает не более минуты.

Если так подумать, в мире более 7 миллиардов человек и цифра в 16.5 миллионов совсем не впечатляет. Особенно, если вчитаться и понять, что речь идет об изображениях, не только о фото.

Как и варианты с поисковыми системами – этот не даст идеальных результатов. Чаще всего в индекс попадают страницу с новостных ресурсов, а не из социальных сетей. Найти старого знакомого, таким образом, скорей всего не выйдет.

Найти похожего на себя человека по фото

Сервис FindFace хоть и молод, но уже успел себя зарекомендовать:

• Осуществляет поиск по VK;
• Предоставляет десятки, а иногда и сотни результатов;
• Алгоритмы поиска периодически обновляются, делая его более точным;
• Можно без труда найти кого-то похожего;
• Если перебрать все результаты выдачи, в них будет и тот, кого вы искали.

Владельцы сервиса решили его монетизировать, что создало некоторые проблемы обычным пользователям. Желание «кушать» понятно, с популярного ресурса необходимо получать какой-то доход, но именно этот подход и «отвадил» часть пользователей:

1. Для регистрации в сервисе используется страница в социальной сети;
2. FindFace получает ограниченный доступ к вашей анкете;
3. В месяц доступно весьма ограниченное количество нажатий на кнопку «Поиск»;
4. За все дополнительные запросы придется платить;
5. Доступ к найденной странице можно получить только оплатив VIP-аккаунт;
6. Без внесения средств доступно лишь имя и город проживания найденного человека.

Сервис был бы идеальным, если бы не все эти ограничения. Можно пользоваться и в таких условиях, но придется потратить минут 5 на поиски нужной анкеты, ориентируясь только на имя и город. Если речь идет о Москве или Питере, такой вариант сразу отпадает и остается лишь вносить средства и радовать создателей.

Еще один минус – привязка к странице. Если сервис когда-то взломают, а рано или поздно это может произойти, злоумышленники получат данные обо всех пользователях, которые прибегали к услугам FindFace. Чем это закончится – непонятно, но создавать лишнюю уязвимость для своей учетной записи как-то совсем не хочется.

Вмешательство в частную жизнь

Возможность найти знакомых или просто похожих людей по фото выглядит как безобидное развлечение, способное восстановить утраченные связи. Но на самом деле уже есть, как минимум, один скандал, связанный со всем этим.

Благодаря сервису поиска лиц пользователи сети стали массово находить реальные страницы русских звезд «горячего кино» и распространять эту информацию:

• Десятки моделей подверглись травле;
• Было нарушено право на личную жизнь;
• Общественность так и не определилась, чью позицию занимать.

С одной стороны – ничего смертельного не случилось, дамы сами прекрасно знали, на что шли и чем может закончиться дело. Если хрупкая ложь разрушилась и вскрылась правда, в этом можно винить лишь того, кто лгал.

Но создается опасная ситуация, когда любого человека, когда-либо попавшего в объектив фотокамер, могут найти помимо его желания. Это сильно сужает границы личной жизни, за которые остальным ступать не позволено, но не более того.

Поиск фотографий за 15 секунд

Найти похожие снимки можно найти при помощи:

1. Google Images;
2. Яндекс.Картинки;
3. Tineye;

Это не единственные сервисы, но именно они наиболее популярны у пользователей, благодаря своей эффективности. Для поиска фото в социальных сетях лучше всего подойдет FindFace, но для более комфортного использования придется заплатить. Это имеет смысл, если вы планируете пользоваться возможностями поиска долгое время, для каких-то своих нужд.

Остальные варианты абсолютно бесплатны, но менее эффективны именно в плане поиска знакомых или просто похожих на кого-то людей.

Чем проще выяснить, как можно найти человека по фотографии, тем прозрачней становятся ранее нерушимые границы частной жизни. Технологии обеспечивают дополнительные возможности, но совсем не защищают от такого рода «вторжений».

Видео-урок: поиск людей по фото через интернет

В этом ролике Владимир Потапов покажет, как можно находить людей по фотографии, опишет процесс поиска поэтапно:

1-kak.ru

Как найти двойника по фото онлайн

Если вам интересно, существует ли в этом мире человек с внешностью, идентичной вашей, то специальные онлайн-сервисы помогут в этом разобраться. В данной статье мы рассмотрим два сайта, которые предоставляют возможность нахождения человека с похожим на ваше лицом в своей базе данных.

Поиск двойника по фото в Интернете

Специализированные онлайн-сервисы позволяют найти своего визуального двойника бесплатно. Необходимо лишь иметь своё фото (близкое к портретному) на компьютере и доступ в интернет. Далее будут рассмотрены два подобных ресурса.

Для того чтобы поиск двойника был максимально эффективен, загружайте изображение, на котором вы смотрите прямо в камеру и ваше лицо полностью открыто (нет надетых очков, не падают волосы и т.д)

Способ 1: I Look Like You

Данный сайт предоставляет возможность поиска возможного двойника, дополнительно отображая рядом с фотографиями процент схожести между ними. Также, если эти люди указали достоверные сведения о себе, вы можете выйти с ними на контакт.

Перейти на сайт I Look Like You

1. Нажмите на кнопку «Find your match» (найти похожего на себя) на главной странице.

2. Кликните по кнопке «Обзор».

3. В меню системного «Проводника» выберите нужное изображение и нажмите «Открыть».

4. Теперь следует нажать по превью загруженной вами фотографии.

5. Подтвердите то, что это фото вашего лица, поставив галочку, затем кликните кнопку «Confirm Selected Face».

6. Далее вам предложат зарегистрироваться на сайте, чтобы продолжить работу (имеется возможность авторизации через социальную сеть Facebook). Для регистрации аккаунта подтверждать имейл адрес не требуется. Все поля обязательны для заполнения и идут в таком порядке: имя, фамилия, адрес электронной почты, пароль, подтверждение пароля, выбор пола, дата рождения, ваше местонахождение. Если вы не хотите получать рассылку от I Look Like You, следует убрать галочку с предпоследнего пункта. Отметьте последний пункт и кликните кнопку «Sign Up».

7. После регистрации сайт выдаст вам все схожие на залитое изображение фотографии, показав их сходство в процентах в левом верхнем углу. Чтобы поставить изображение в нижней панели окна напротив вашего, необходимо просто совершить клик по нему левой кнопкой мыши. Под фотографией, на которую вы нажали, отобразиться информация о человеке, указанная им при регистрации (чаще всего это имя и фамилия, возраст, а также место проживания).

Этот сайт содержит в себе обширный функционал, выводит несколько изображений и позволяет определить их сходство со своим фото. Также благодаря необходимости регистрации каждого нового пользователя любой посетитель данного ресурса может связаться со своим двойником, имея в распоряжении его контактные данные.

Способ 2: Twin Finders

На этом сайте процесс регистрации упрощён — требуется лишь ввод имени и имейла. Он имеет более минималистичный и яркий интерфейс, в сравнении с предыдущим ресурсом, почти никак не уступая ему в функционале.

Перейти на сайт Twin Finders

1. Нажмите на кнопку «Upload your photos».

2. Кликните «Upload your image».

3. В «Проводнике» кликните по нужному файлу, а затем нажмите «Открыть».

4. Кликните по кнопке «All Set!».

5. Для продолжения работы с сайтом в первой строке введите своё имя, а во второй — адрес электронного почтового ящика. Затем нажмите на кнопку «Find My Twin».

6. Откроется страница, в центре которой будет находиться ваше изображение, а справа от него — фотографии ваших возможных двойников, которые можно ставить рядом со своими фото. Для этого следует просто нажать по их уменьшенной версии на панели ниже. На разделительной линии двух изображений указывается предположительный процент сходства лиц.

Заключение

В материале выше были рассмотрены два онлайн-сервиса, которые предоставляют возможность поиска человека с похожей внешностью. Надеемся, это руководство помогло вам достичь цели.

Помогла ли вам эта статья?

lumpics.ru

Как найти двойника по фото бесплатно онлайн без регистрации и смс

Всем привет. Сегодня мы с вами немного развлечемся. А точнее, я покажу вам, как найти двойника по фото бесплатно онлайн с компьютера смс или долгих регистраций. Да, благодаря нашему другу интернету мы можем найти людей, которые похожи на нас некоторыми чертами лица. И сегодня я покажу парочку интересных онлайн сервисов, а заодно и узнаем, какой из них лучше в этом вопросе.

Содержание статьи

Подготовка

Прежде, чем начать, подготовьте вашу четкую фотографию, где будет полностью видно ваше лицо, причем именно в анфас. Старайтесь, чтобы фотка была без наклонов и размытий. Если таковой нет, то сфотографируйте себя на телефон и перенесите изображение на компьютер. Либо можете сфоткать себя на веб-камеру, чтобы вообще не заморачиваться.

Twin Finders

Данный онлайн сервис для онлайн поиска своих двойников является наилучшим по моему мнению. Поэтому с него я и начну. Сайт на английском, но ничего сложного в нем нет. Тем более я буду все пошагово рассказывать.

1. Зайдите на сайт twinfinders.com и нажмите на кнопку «Upload your photo». 
2. Далее, жмем на кнопку «Upload your image». После этого ищем на нашем компьютере фотографию, по которой мы будем искать похожих на нас людей. 
3. Далее, с помощью угловых зацепок подведите область выделения так, чтобы ваше лицо было ближе и программа максимально распознала его. Ну или если на изображении два и более человека, то одного просто не выделяйте. После этого кликните на «All set». 
4. Теперь нужно будет указать небольшую информацию. Введите любое имя и почту в специальные поля и все. Так что можно сказать, что процесс проходит практически без регистрации После этого нажмите «Find my twin». Не волнуйтесь. Подтверждать ничего не надо, как и авторизироваться. 
5. Теперь остается подождать пару секунд, пока все изображения подгрузятся. А после этого вы сможете нажать на любую миниатюру и посмотреть на процент совпадения и похожесть.

Сейчас посмотрим, что мне там понаходило.

Хаха. Этот малой по версии программы больше всего похож на меня. Но безусловно некое сходство с этим ребенком есть.

Конечно, есть персонажи, которые действительно обладают неким сходством со мной.

Боже мой, это же девочка какая-то. Она тоже мой близнец? Мой мир никогда не будет прежним.

Двуликий из Бэтмэна? Серьезно? А его как сюда занесло?

В общем сервис прикольный. Рекомендую пользоваться им и найти своих близнецов, а также двойников ваших друзей.

I look like you

Название сервиса дословно переводится как «Я выгляжу как ты» и оно также поможет нам найти близнеца или двойника. Но если честно, мне он нравится меньше. Но это лично мое мнение. Ваше может отличаться.

1. Заходим на сайт ilooklikeyou.com и жмем на кнопку «Find your match» в правом верхнем углу. 
2. Далее, выберите фото с компьютера. И постарайтесь подобрать прямое изображение, как показано на примере. 
3. Теперь тыкните на свое изображение и обязательно поставьте галочку там, где я показал на скриншоте. После этого жмите на «Confirm selected face». 
4. А теперь предстоит самая бесполезная и рутинная часть. Вам нужно будет заполнить всю необходимую информацию в указанных полях. Но правдиво заполнять необязательно, даже почту. Ничего подтверждать, как и в предыдущем случае, не придется. 
5. А дальше произойдет поиск совпадений по базе. Но в моем случае вышел облом. По моей фотке сервис не нашел ни одного совпадения. 
6. Попробуем фотографию левого мужика из интернета. Ты смотри. А для него нашел совпадения. То ли улыбка, то ли стандартное лицо. Непонятно. Ну да ладно. 

Будем считать, что сервис свою задачу выполнил.

Ищем знаменитого двойника по фото онлайн

А может вы хотите найти двойника по фото среди знаменитостей? Такое тоже возможно, причем абсолютно бесплатно и без регистрации и в режиме онлайн. В этом нам поможет классный и простой сервис Pictriev.

Тут нам предстоит сделать всего пару шагов и безо всяких сборов данных. От вас требуется просто зайти на сайт pictriev.com и нажать на кнопку «Upload image». А теперь просто найдите фотку на вашем компьютере или ноутбуке.

Теперь, когда сервис определит лицо, смотрим на результат. Так, меня определили как 100% мужчину, и это уже отлично. А вот возраста мне прибавили аж три года. Блин, я думал я слегка помоложе выгляжу. Ну да ладно. Идем дальше. Ниже мы видим список знаменитостей в порядке уменьшения процентов совпадения. Наибольшее совпадение у меня с неким Билли Корганом. Нажав на него я могу узнать, что это рок-музыкант. Ну в принципе, определенное сходство есть, в каких-то чертах. Но вот остальные уже не очень смахивают. Правда и процент совпадения у них уже очень низкий.

Но в итоге сервис мне понравился. Рекомендую с ним поиграться. Как видите, он быстрый, удобный и находит что-то интересное.

Twinstrangers

Ну и ради интереса рассмотрим еще один сервис. Мне он не особо понравился. А точнее, не понравились изображения, которые он мне нашел. Возможно вам повезет больше.

1. Зайдите на сайт twinstrangers.net и в разделе «Upload image» кликните на рамку со значком плюса. Далее, выберите фотографию с вашего компьютера и нажмите «Account setup». 
2. Далее, по традиции вам нужно будет пройти типа регистрацию, которая ни к чему не обязывает. Можете выбрать любую информацию от балды. После этого нажмите на кнопку «Create user». 
3. Далее нам выдастся информация о том, сколько совпадений найдено и какой наилучший процент похожести. Кликните на ссылку, как у меня на скриншоте. 

Сервис нашел, как он считает моего двойника, причем с совпадением аж 76 процентов. Если честно, то я вообще не нашел ничего общего между собой и этим англичанином. Даже те лица, которые мне находил второй обозреваемый сервис, были походи на меня гораздо больше, а процент выдавался намного меньше.

Но, как я уже и говорил, вы можете опробовать этот сервис на себе. Возможно у вас получится лучше найти своего близнеца.

Как видите, попробовать найти своего двойника по фото онлайн совсем несложно, причем совершенно бесплатно. Другое дело, насколько данный человек будет похож на вас. Вы сами видите, как они сработали на моей фотографии. В любом случае пробуйте и может быть вы сами будете удивлены результатом.

Ну а на этом я буду закругляться. Надеюсь, что моя статья вам понравилась. Обязательно подписывайтесь на мой блог и паблики в социальных сетях. Жду вас снова на своем сайте. Удачи и пока-пока!

С уважением, Дмитрий Костин

koskomp.ru

как найти другие фотографии человека (Яндекс и Гугл)

Яндекс и Гугл позволяют искать по лицам, а также находить похожие изображения.

Зачем это нужно?

Например, это поможет найти другие фото человека с имеющейся фотографии.

Полагаю самое простое — найти копии изображения в различных форматах, с дополнительными элементами и т.д.

Давайте возьмем фото известной актрисы Моники Беллуччи и с его помощью протестируем Яндекс и Гугл.

У поисковых систем есть специальные операторы, которые позволяют искать по лицам.

Поиск по фото похожих людей в Гугле

Paris — обычный поиск, Paris — поиск с &imgtype=face.

Чтобы искать по изображению, в строке поиска http://images.google.com жмём на пиктограмму фотоаппарата (справа), появится окно позволяющее задать адрес изображения или загрузить его:

По нашему фото найдено 95 результатов, в большинстве — копии разного разрешения, однако есть и ссылка на другие изображения актрисы — то есть задачу поиска других фотографий в данном случае Гугл решил. К слову, ссылка на Похожие изображения уже идёт по ключевому слову (предварительно я переименовал файл, чтобы Гугл не взял кей из имени файла).

После я попробовал таким же способом найти другие фотографии не знаменитости (фото взял из какого-то профиля во Вконтакте). Увы в данном случае был полнейший провал:

Возможные причины:
1. Мало фоток данного человека в открытом доступе в сети.
2. Ориентация в поиске не на само изображение а на ключевые слова: и Гугл и Яндекс в поиске похожих картинок не ограничиваются работой только с изображением. Например если у n-го числа похожих изображений в тегах, окружающем тексте, названии файла есть определённое слово, в нашем случае — monica bellucci, то изображения, связанные с этими словами также могут выводиться как похожие (особенно это заметно в поиске Яндекса).

Через несколько попыток с другими фотографиями из Вконтакте, всё-так удалось с помощью Google найти другие фото человека, который не является знаменитостью.

Поиск похожих фоток и людей в Яндексе

Адрес: http://yandex.ru/images/

Paris — обычный поиск, Paris — поиск по лицам с оператором &type=face.

Проба с фото Моники дала предсказуемо высокий результат: http://yandex.ru/images/search?…

Теперь берём фото человека из соц сетей, результат:

Очевидно, что других фоток именно этой дамы здесь нет, но относительно похожих — хватает.

Ещё нюансы поиска Яндекса по картинкам — на следующем видео:

Выводы

С нахождением копий изображений поисковикам справится не сложно. Однако, если речь идёт о поиске по лицу других фотографий этого человека, пока такой поиск актуален скорее для людей, у которых много фотографий в сети в открытом для индексации доступе.

Быть может более глубокая индексация социальных сетей поможет поисковикам продвинутся в данном направлении. В частности, больше ориентироваться на биометрические показатели, чем на семантику текста, связанного с изображением.

Сегодня большинство социальных сетей позволяют отметить человека на фото. Тем самым, оперируя имеющимися у них данными, например, Facebook вполне сможет определить лицо человека на случайной фотографии.

Изучите статью о нестандартном продвижении через картинки — здесь же можно найти информацию о сервисах — хранилищах фотографий, которые тоже можно использовать для поиска похожих лиц или конкретных людей.

adne.info

как работает распознавание лиц в «Двойниках» Badoo

Вдохновитель, IT-любитель, обозреватель. Когнитивный диссонанс techfusion.ru

Сервис знакомств и высокие технологии? Одно без другого сегодня не работает. Необходимо не только обеспечить пользователю возможность комфортного общения с интересными ему людьми, но и сделать так, чтобы сетевое знакомство не оказалось разочаровывающим или даже опасным.

Дмитрий Поздняков

Продолжаем рассказывать о применении технологий распознавания образов в современном мире. Об особенностях использования детектирования и сопоставления лиц в сетевом дейтинге в интервью TechFusion.ru рассказал руководитель направления развития сообщества и локализации Badoo Дмитрий Поздняков. 

Летом этого года сервис знакомств Badoo запустил новую фичу  — «Двойники» (в англоязычных странах — Lookalike), позволяющую находить похожих людей по фото. Разработка вызвала сильный резонанс: СМИ «тестировали» функцию на звездах, пользователи соцсетей — на самих себе. Попутно внутри Badoo новую разработку использовали для борьбы с фейковыми аккаунтами.

— «Двойники» для обычного пользователя — очередная фишка. Но распознавание лиц — это не так уж просто. Что у вашего сервиса «под капотом»?

— Начнем с того, что технологий внутри «Двойников» — несколько. Ведь задача сервиса в чем? Есть фотография, на которой надо распознать, проще говоря, найти лицо. А потом найти человека, очень похожего внешне на другого человека. На брата, бывшего мужа, отца, друга, известного актера или парня из соседнего двора. То есть, это и детектирование — обнаружение на фото лица, и плюс сопоставление — поиск похожих лиц по признакам.

Вы загружаете фотографию, и на ней определяются и обсчитываются все признаки лица: ширина бровей, расстояние между глазами, скулы, ямочки, положение глаз, волосы на лице, сама форма лица, лоб, нос, подбородок… Все дело в расстояниях и пропорциях: как и что относительно чего расположено. Из этого выстраивается цифровой портрет.

— Примерно как тысячи точек в Apple FaceID?

— Принцип похож. Если эта точка здесь, то та точка — там, и соотношение между ними такое. Все соотношения выстраиваются в матрицу, и алгоритм ищет другие, максимально похожие на исходную матрицы. Причем есть признаки, которые имеют меньший вес — например, форма щек. А есть те, что важны больше — размер носа или ушей, разрез глаз, расстояние между ними, форма бровей, губы.

Для того, чтобы система работала точно, ее надо натренировать. Процесс этих тренировок весьма скрупулезен. Нельзя просто пойти и взять какую-нибудь опенсорсную распознавалку и построить на ее основе такой сервис. К нам вообще часто приходят какие-нибудь конторы и говорят: «Мы такое сделали, возьмите наше решение и дайте нам миллион долларов». Я такие вещи видел — сумасшедшие и смешные. Мы спрашиваем: а у вас какая скорость? А сколько изображений вы можете обрабатывать в секунду? А под какой нагрузкой держитесь? Что вам нужно для того, чтобы эти показатели улучшить? На каком вы этапе? Сколько времени разрабатываете? После этого люди понимают, что у них ничего нет. На одной машине все работает, но если их поставить 300, то те даже общаться между собой не смогут. А чтобы обрабатывать миллиард фотографий, как у нас…

— Действительно — миллиард фото?

— Действительно, мы обсчитали миллиард фотографий, они у нас в базе, и по этому миллиарду нужно «бегать». Пользователь загружает фотографию — и надо «пробежаться» по всей базе, сравнить фото, причем не за 3 минуты и даже не за минуту. Речь идет о секундах.

— Сколько секунд сейчас занимает сравнение лиц?

— Сам поиск по базе — меньше секунды, 200-400 миллисекунд, но большую часть времени занимает нахождение лица на фото, а затем обсчет его признаков — выстраивание цифрового портрета — это 300-500 миллисекунд. Да, медленно, но путем оптимизации работы с базой данных мы  ускоримся.

— С какими сложностями распознавания вы столкнулись? 

— Солнцезащитные очки или волосы на лице могут создать трудности при распознавании. Отрастил бороду — и ты другой человек. Например, с Дэвидом Бекхэмом были проблемы — он же вечно со своими модными щетинами…

Кстати, оказалось, что именно у Бекхэма такая внешность, что невозможно найти реального двойника. То есть, загружаешь его фото, а в результате показывается что-то, ну, совсем не то. Не работает! Как так? Почему? Это был такой, знаете, не то чтобы баг, но серьезный затык, который было непросто переступить. Перед нами стоял вопрос: оставить выдачу по Бекхэму такой, какая есть, либо вообще убрать, чтобы не было. В итоге оставили, как есть. Но мне часто приходиться объяснять людям, почему он ни на кого не похож. Вот Бейонсе — похожа. Том Круз — тоже похож. Может у нас просто нет пользователей с внешностью Бекхэма… Либо он слишком уникальный — все возможно.

— А какова вероятность «попадания» в среднем?

— Вот вы загружаете фотографию, а мы с определенной долей уверенности вам сообщаем, что этот человек похож на искомого на 95%, а этот — на 80%. Результаты в выдаче идут на понижение. Результативность  распознавания зависит от многих факторов. Например, насколько качественные фотографии используются. Сейчас мы работаем с фото 500 х 500 пикселей. Если взять, например, 920 х 920, сопоставление будет работать медленно, а эффективность будет примерно такая же. Если взять фото 300 х 300, то работать сервис будет быстрее, но искать двойников — хуже. Пока мы нашли оптимальный размер для работы. Также понятно, что если качество хорошее — результат лучше, вероятность «попасть» в двойника выше. Если много шума — к примеру, фото сделано ночью — то результат, естественно, будет хуже.

Еще вопрос в том, кого мы ищем. Мы можем искать похожего человека, а можем того самого человека. Так мы использовали нашу систему для поисков фейковых аккаунтов, которые надо вычищать. Если кто-то залил на аватарку Анджелину Джоли, то, естественно, при поиске двойников она будет в первую очередь находиться как Анджелина Джоли, с вероятностью 99%. Для «лукэлайков» тоже нужна высокая вероятность — скажем, 95%, но на фото будет не сама Анджелина Джоли, а просто очень похожая на нее девушка.

Я занимаюсь фото-модерацией уже много лет, и фейковые фотографии — это основная головная боль. Всегда их заливают. А мы ведь не можем проверять фотографии на 100% — точнее, мы проверяем все фото, но не можем быть уверенными, что кто-то не зальет фото малоизвестной локальной звезды, например. Сверка идет по базовым вещам: мужчина/женщина, запрещенные изображения… У нас комбинированная система проверки — фото проверяются сначала нейронной сетью, а затем людьми. Модератор не всегда знает, что на фото какая-нибудь модель или актриса — женщина и женщина, красивая и красивая… Вот если модератор нажмет кнопку «подозреваю, что это это селебрити», тогда фото пойдет на дополнительную модерацию, его прогонят по всей базе данных.

— Для чего вы эту систему изначально делали — чтобы искать фейки или чтобы развлечь пользователей?

— Изначально это вообще воспринималось просто как прикол. Одна из компаний-партнеров пришла и рассказала, что так можно сделать, и я сказал — давайте сделаем! На юбилее компании я презентовал идею, и руководство меня поддержало. Ну а потом мы поняли, что очень непросто заставить такую штуковину быстро работать с нужным нам объемом фотографий. Пока мы тестировали систему, все было крайне медленно, все постоянно «падало». Хорошо, если одну фотографию загружаешь — а если у тебя 500 пользователей одновременно заливают фотографии?  А если 4 миллиона пользователей? Конечно, про 4 миллиона одновременно — преувеличение. Но 500, 600, тысяча запросов в секунду может быть вполне. Представляете, сколько серверов должно принимать эту нагрузку?

— А сколько их у вас?

— Я не буду говорить, сколько у нас машин, но скажу, что речь о сотнях серверов, на которых лежит база и с которыми надо взаимодействовать.

— То есть, в итоге вам не подошла внешняя разработка и вы построили свою систему?  

— Скажем так: это было партнерство, благодаря которому родилось кастомное решение. Мы работали над ним почти год.

— На что ушло больше всего времени?

— Была проблема сделать так, чтобы сервис работал быстро, но при этом точно. Это обычная история — надо показать отличный результат в кратчайший срок. Вот мы делали медленный прогон, я брал фото кого-то из знакомых, загружал на сервис и получал фотографии настолько похожих людей, что реакция была — «Ого!». Потом мы делали то же самое на высокой скорости, и в выдаче получалось вообще не то. Выходило, что мы где-то проигрываем — в скорости либо в точности. Надо было с этим разбираться. Эта настройка заняла огромное количество времени. Потом была работа с большим количеством серверов. Когда у тебя десять серверов — это ничего. Но когда их число переваливает за третью сотню… И ты не знаешь: если добавить еще столько же — все будет работать так же или посыпется? И вот этот процесс отладки, чтобы система работала быстро и качественно, ничего не падало — занял около полугода, даже чуть больше.

— Расскажите о базе фото — что входит в этот самый миллиард фотографий?

—  Это фотографии наших пользователей, соответствующие определенным требованиям. Фотография должна быть портретная с изображением одного человека того же пола, что и профиль. Для этого есть раздел «Я». Есть и другие разделы, где могут быть фото с друзьями, с вечеринок и прочие. Но их мы не используем. Наш миллиард — это фотографии, которые могут быть использованы как аватар, заглавная фотография профиля. Это фото активных пользователей, «живые» фото, вот-вот сделанные. И они добавляются каждый день. Что-то добавляется, что-то удаляется. Пересчет индекса идет непрерывно.

— То есть, пока я пользуюсь сервисом, вы меня показываете в «Двойниках», но если я удалилась — то мое фото нигде не всплывет случайно?

— Да. И все это работает быстро и надежно.

— Получается, пользуясь Badoo, я автоматически соглашаюсь на обработку своих фото?

— Terms and Conditions, да. Но можно поставить галочку «не использовать мои данные нигде в поиске». Есть режим невидимки, есть настройки «использовать там», «не использовать там» и так далее. Это право пользователя.

Сейчас в Европе сильно ужесточается регуляторика, и через какое-то время правила по обработке любых данных будут еще жестче, чем в США. Поэтому разработчики вынуждены на каждый чих просить разрешения пользователя: вы согласны на это? Подтверждаете? Точно-точно? В нашей сфере у пользователя все больше и больше прописанных прав на все материалы, фотографии и прочее.

— Это усложняет вам жизнь?

— Мы просто работаем в правовом поле, вот и все. Что мы можем делать от себя — то делаем, что пользователь запретил — то запрещено. Мы со своей стороны тоже вводим много нового — защиту от дубликатов, к примеру, защиту от фейковых фотографий. Бывает, что человек насоздает 40 профилей. Мы не запрещаем это делать, но должны понимать, почему так происходит — человеку что-то непонятно в продукте или он преследует какие-то не очень благие цели.

У нас очень сильный юридический отдел — когда что-то, что мы делаем, касается копирайта или личных данных, все проверяется. Юристы консультируются с регулирующими органами в каждой из стран, где мы работаем. На основании их рекомендаций — можем внести изменения в продукт именно на конкретной территории.

— Допустим, есть кто-то, очень похожий на некую звезду, которая сейчас на пике популярности. Бывало такое, что масса людей загружает фото звезды, находит двойника и начинает писать одному человеку?

— Нет, такие вещи мы мониторим. Не то чтобы мы их отсекаем, это естественно происходит — у людей вкусы разные. Проблем с этим нет. Мы думали о такой возможности — что все вдруг начнут писать одной девушке или одному парню, но нет.

— Или возьмем другой параноидальный сценарий: вдруг появится «коллекционер», который решит перезнакомиться со всеми двойниками Джоли…

— Это вопрос прецедента. Пока таких случаев не было. Мы делаем все, чтобы фича была максимально веселой и легкой, без всяких перекосов.

— Что вы — компания Badoo — получили от внедрения «Двойников», какие увидели результаты? Оно вообще стоило этого почти года работы, закупок оборудования?

— Во первых, пользователям нравится эта фича и они стали активно ее использовать. Нескольких миллионов человек в сутки обращаются к «Двойникам» — больше 10% всех пользователей за день. Плюс это обеспечило нам интерес со стороны СМИ и большое количество публикаций по всему миру — не только в Великобритании и США, но и в Австралии, Канаде, Германии, Франции, Голландии. У всех есть свои селебрити, всем было интересно поискать похожих людей. О нас много говорили: вышло много статей, телесюжетов, мы попали в какие-то ток-шоу. Но я считаю главным не это. Я хочу, чтобы у нас на сайте был минимум фейковых фотографий, чтобы у пользователя был наилучший опыт использования продукта в целом. Плюс важно, что люди могут встретить партнера мечты — они хотя бы проверят теорию, что это может их осчастливить.

— Или разочаровать окончательно

— Ну, это получение опыта. Каким бы он ни был, опыт — это положительный результат. По крайней мере, я так считаю. Проверили что-то, не получилось — жаль. Но это дает нам возможность думать, куда двигаться дальше, рассматривать другие возможности.

— Помимо распознавания лиц у вас есть какие-то актуальные технологические задумки? Например, как вы относитесь к теме VR? 

— Конкретно в виртуальную реальность мы не углубляемся. Пробовали, когда только-только пошла волна VR-проектов. Естественно, купили себе эти шлемы, думали, обсуждали, что можно сделать. На поверхности, конечно, идея виртуальных свиданий. Берешь и отправляешься с дамой сердца посмотреть на Гранд-Каньон или «ведешь» ее в ресторан на невероятной высоте. Было бы интересно попробовать, как это все будет работать. Но наш сервис — массовый. У кого-то из пользователей последний iPhone, а кто-то заходит со старенького китайского смартфона. Пока невозможно создать такую виртуальную среду, чтобы по ней можно было «гулять» всем пользователям, чтобы были одинаковые возможности у всех. Должен произойти какой-то технологический прорыв, чтобы люди могли легко создавать и посещать виртуальные миры. Сейчас — не то чтобы мы были не готовы к этому, сама технология еще на очень ранней стадии развития.

Вот автоматизация всего, что только возможно — это интересно. Появились возможности все улучшить за счет машинного обучения. Много усилий мы прикладываем для анализа данных. Чем больше данных — тем точнее можно определить, где что-то не так, выявить проблему или, наоборот, сделать что-то прикольное вовремя. Предсказательная аналитика очень интересна, потому что графики с сегодняшними показателями могут ничего не сказать, зато обработка массива данных за определенный промежуток времени скажет многое.

В любом случае — прежде, чем выкатить какое-либо нововведение, какую-то возможность или фичу, мы тщательно взвешиваем все «за» и «против». Бывает, что сами пользователи просят прикрутить какую-нибудь штуку — и нам каждый раз приходится думать, надо это или нет. Вот все, что касается безопасности — это важно. Поэтому пользователи могут пообщаться друг с другом тет-а-тет в видео-чате, поэтому мы проверяем фото. Польза очевидна — «хорошему» пользователю удобно и легко все сделать, а «плохому» — невозможно сделать гадость. Бывает и так, что мы работаем-работаем, запускаем фичу, а она не приносит ничего вообще, ей не пользуются люди. Тогда мы аккуратненько ее сворачиваем. Либо думаем, по каким причинам она не взлетела, и переделываем.

— Стало интересно: что такое «хороший» пользователь и «плохой» пользователь дейтинг-сервиса?  

— «Плохой» пользователь — это, определенно, тот, кто выдает себя за кого-то другого, спамер, мошенник или просто назойливый грубиян. «Хорошие» пользователи — это обыкновенные люди, которые пришли на сайт поговорить, познакомиться для встречи, просто посмотреть на людей или себя показать, знаете ли…. Не все люди хотят выходить в офлайн — некоторым просто нравится общаться на сайте, получать внимание, лайки. Если пользователь более активен, то, соответственно, его увидит больше других пользователей, он получит больше внимания. Кстати, девушкам в этом плане проще.

Вполне возможно, у вас есть двойник

• Зарайя Горветт
• BBC Future

4 августа 2016

Автор фото, Francois Brunelle

Обозреватель BBC Future решила выяснить, каковы шансы встретить на улице свою точную копию.

Оно фигурирует у вас в паспорте. Именно по нему определяют преступника при очной ставке. Именно по нему даже спустя много лет вас узнают на улице старые друзья.

Ваше лицо настолько тесно связано с вашей личностью, что вскоре может стать единственным, что будет требоваться для разблокирования смартфона, доступа в офис и покупки недвижимости.

Все это возможно благодаря вашей уникальной внешности. Но в один прекрасный день все иллюзии разбиваются вдребезги.

«Я зашел в самолет последним, и на моем месте кто-то сидел, так что мне пришлось просить его подвинуться. Он обернулся — и я увидел перед собой свое лицо, — вспоминает Нил Дуглас, который летел в тот день в Ирландию на свадьбу. — Весь самолет смотрел на нас и хохотал. Вот тогда я и сделал эту фотографию».

Странная череда событий продолжилась, когда Дуглас приехал в гостиницу и увидел на стойке регистрации того же двойника.

Позже их пути вновь пересеклись в баре, и они решили, что вселенная добивается того, чтобы они вместе пропустили по рюмочке.

На следующее утро мучимого похмельем Дугласа разбудил звонок с аргентинского радио — их с двойником совместное фото вызвало бурное обсуждение в интернете.

Народная мудрость гласит, что двойник есть у каждого; где-то по миру бродит ваша точная копия — с глазами как у вашей матери, носом как у вашего отца и с этой дурацкой родинкой, которую вы всё собираетесь удалить.

Эта мысль занимает умы людей вот уже не одно тысячелетие — она легла в основу одного из древнейших литературных произведений, дошедших до наших дней, послужила источником вдохновения для поэтов и до смерти напугала нескольких королев.

Автор фото, Francois Brunelle

Канадский фотограф Франсуа Брюнель сфотографировал более 200 пар двойников в рамках проекта «Я не копия»

Но есть ли в этом хоть доля истины? Вопрос вроде бы глупый, но ответить на него сложнее, чем может показаться, и последствия могут быть очень серьезными. На нашей планете живет более семи миллиардов человек — наверняка хоть кто-нибудь из них да родился с точно таким же лицом, как у вас!

На самом деле, до недавнего времени никто и не пытался найти ответ на этот вопрос. Но в прошлом году Теган Лукас решила оценить риск того, что невинного человека по ошибке примут за убийцу.

Вооружившись общедоступным собранием фотографий американских военных и заручившись помощью коллег из Университета Аделаиды, она скрупулезно изучила лица почти четырех тысяч человек, измеряя расстояния между основными чертами, такими как глаза и уши.

Затем она рассчитала вероятность того, что лица двух людей окажутся одинаковыми.

Результаты исследования, вероятнее всего, порадуют систему уголовного правосудия и разочаруют тех, кто давно мечтал встретить своего двойника: вероятность совпадения с кем-либо всего лишь по восьми измерениям — меньше одной триллионной.

Даже при том, что на планете живет 7,4 миллиарда человек, шанс наличия в мире хотя бы одной пары двойников составляет всего один к 135.

«Раньше вас всегда могли спросить в суде: «А что если тот человек был просто похож на него?» Но теперь мы можем утверждать, что это крайне маловероятно», — рассказывает Теган.

Такие результаты могут объясняться широко известной «теоремой о бесконечных обезьянах»: если посадить обезьяну перед печатной машинкой и подождать достаточно долго, в конце концов случайными ударами по клавиатуре она непременно напечатает полное собрание сочинений Шекспира.

С математической точки зрения это утверждение корректно, но если разобраться, становится ясно, как невероятно долго пришлось бы для этого попотеть обезьяне.

Если не обращать внимания на грамматику, вероятность правильно напечатать первую букву шекспировской трагедии «Макбет» на английском языке составляет один к 26. Не так уж плохо.

Автор фото, Francois Brunelle

Хотя отдельные черты лица могут быть не совсем одинаковыми, общий внешний вид может поразить неожиданным сходством

Но уже ко второй букве вероятность уменьшается до одного к 676 (26 x 26), а к концу четвертой строки (22 буквы) она падает до одного к 13 квинтиллионам.

Если перемножить все вероятности, получается, что шансы воспроизвести всего Шекспира у обезьяны крайне малы.

Кроме того, широкое разнообразие человеческих лиц, разумеется, не сводится к восьми чертам.

По мнению Тенган, «близнец» не просто есть не у каждого — вероятнее всего, его нет вообще ни у кого.

Однако на этом история не заканчивается. В основу исследования были положены точные измерения: если размер ушей у вашего двойника 59 миллиметров, а у вас 60, ваше сходство не засчитывается, каким бы сильным оно ни было.

Хотя вряд ли вы вспомните, когда в последний раз определяли похожесть людей по размеру их ушей.

Возможны и другие варианты — все зависит от того, кого считать двойником. «Можно говорить о сходстве «на взгляд человека» или сходстве для компьютерной программы распознавания образов», — говорит Дэвид Олдус, специалист по статистике из Калифорнийского университета в Беркли (США).

Франсуа Брюнель, который сфотографировал более 200 пар двойников в рамках своего проекта «Я не копия», согласен с этим утверждением.

«Для меня сходство — это когда видишь человека и принимаешь его за другого. Это форма бытия, сумма всех частей».

«Когда смотришь на каждого в отдельности, они выглядят настоящими клонами друг друга. Когда они встречаются и видишь их рядом, иногда кажется, что они вообще не похожи».

Автор фото, Francois Brunelle

Поскольку человек смотрит на общее расположение черт на лице, а не на детали, он более гибко воспринимает изменения во внешности, например, такие как новая прическа

Если не обращать внимания на мелкие детали, вероятность наличия двойников внезапно резко возрастает. Так ли это?

Для того чтобы это выяснить, сначала необходимо понять, что происходит, когда мы узнаем знакомое лицо.

Взять хотя бы шуточную фотографию основных кандидатов в президенты США Билла Клинтона и Эла Гора, которая обошла весь интернет перед выборами 1997 года.

На первый взгляд, изображение ничем не примечательно: просто двое мужчин рядом. Однако при ближайшем рассмотрении обнаруживается, что «внутренние» черты лица (глаза, нос и рот) у Гора заменены чертами Клинтона.

И даже с «чужими» глазами, носом и ртом при сохранении общей структуры лица Эл Гор выглядит на этом изображении вполне узнаваемым.

Это удивительным образом демонстрирует то, как лица хранятся в нашей памяти — скорее как карты, нежели как изображения.

Если вы столкнулись на улице со своей знакомой, мозг немедленно начинает работу по опознанию ее отдельных черт, таких как длина волос или цвет лица, — примерно как если бы он распознавал Италию только по ее форме.

Но что если ваша знакомая только что подстриглась? Или сделала макияж?

Автор фото, Francois Brunelle

Обычно процесс узнавания идет в таком порядке: глаза, рот, нос

Чтобы узнать человека при любых обстоятельствах, мозг задействует участок под названием «веретенообразная извилина» для сведения всех черт лица воедино.

Если сравнить этот процесс с поиском государства на карте, можно представить себе, что мы ищем страну, граничащую с Францией и имеющую выход к морю.

Считается, что такое целостное восприятие «суммы всех частей» позволяет нам гораздо точнее узнавать знакомых, чем если бы мозг воспринимал их черты по отдельности.

Что характерно, при этом также уменьшается значимость некоторых более тонких деталей.

«Большинство людей концентрируется на поверхностных характеристиках, таких как длина волос, прическа, брови», — утверждает Ник Филлер, специалист по статистике, участвующий в проекте создания программы компьютерного распознавания лиц.

В ходе других исследований было установлено, что человек смотрит сначала на глаза, затем на рот и нос.

Тогда это лишь вопрос определения вероятности того, что у кого-нибудь еще окажутся похожие черты.

«Генов, ответственных за форму лица, не так много, а людей — миллионы, так что это неизбежно должно случиться», — считает Винрих Фрайвальд, который изучает восприятие лица в Рокфеллеровском университете.

«Человеку со среднестатистическим лицом относительно легко найти себе подобных», — соглашается Филлер.

Представим себе человека с короткими светлыми волосами, карими глазами, мясистым носом (как у британского принца Филиппа, герцога Эдинбургского), круглым лицом и окладистой бородой.

Данных о распространенности таких черт лица почти нет, но у этого господина весьма неплохие шансы найти двойника: обладателями карих глаз являются 55% населения планеты.

При этом, по данным исследования, спонсированного одним из производителей косметики, круглые лица встречаются чаще, чем в каждом десятом случае.

Далее — нос. Исследование фотографий, сделанных в Европе и Израиле, показывает, что мясистый нос является самым распространенным вариантом (24,2%) — а по мнению автора, и самым малопривлекательным.

Автор фото, Francois Brunelle

Если вы не обладаете никакими особенно примечательными чертами лица, у вас могут быть буквально тысячи двойников

Наконец, остается волосяной покров. Если вы считаете этот предмет пустяковым для серьезного исследования, то вы ошибаетесь: из 24 300 людей, принявших участие в исследовании в парке аттракционов в американском штате Флорида, у 82% мужчин волосы оказались короче, чем до плеч.

Впрочем, натуральных блондинов обнаружилось всего 2%. Кроме того, в Великобритании, которую в шутку называют «страной бородачей», у большинства мужчин имеется растительность на лице, причем чуть ли не каждый шестой отпускает окладистую бороду.

Простой подсчет (перемножение долей мужчин, кареглазых, блондинов, круглолицых, обладателей мясистого носа, коротко стриженых и бородатых) показывает, что вероятность встретить человека, обладающего всеми этими характеристиками, составляет чуть больше одного к 100 тысячам (0,00001020%).

Это означает, что в масштабах планеты у нашего воображаемого мужчины может быть аж 74 тысячи потенциальных двойников.

Разумеется, многие из значений, показывающих распространенность той или иной черты, применимы не ко всему миру, поэтому наши подсчеты весьма приблизительны.

Однако судя по количеству «двойников» различных знаменитостей, мы не так уж далеки от истины.

Автор фото, Francois Brunelle

Похожие черты лица могут быть и у представителей разных полов

«После того, как наша совместная фотография разошлась по всему интернету, мне в какой-то момент стало казаться, что у меня целая армия двойников», — рассказывает Дуглас.

Так какова же вероятность того, что двойник в этом мире есть у каждого?

Самый простой способ узнать это — оценить число вариантов лиц и сравнить его с количеством ныне живущих людей.

Можно было бы ожидать, что даже если разных вариантов лиц в мире 7,4 миллиарда, то при населении в 7,4 миллиарда каждое из них встречается по одному разу.

Однако не все так просто. Для того чтобы это было статистически вероятно, на самом деле на Земле должно было бы проживать порядка 150 миллиардов человек.

Такое расхождение связано со статистической закавыкой, которую хорошо иллюстрирует задача о выборе купонов.

Представим себе, что в емкости находится 50 купонов и каждый раз, достав один из купонов, его тут же кладут обратно.

Сколько раз придется вытаскивать купоны, чтобы каждый из них попался хотя бы по одному разу?

Для того чтобы достать первые несколько купонов, много времени не требуется. Гораздо сложнее достать последние: в среднем, даже для того, чтобы достать один лишь самый последний, требуется около 50 попыток, так что на все 50 купонов уйдет около 225 попыток.

Поэтому, возможно, двойники есть у большинства людей. Но чтобы у каждого? «Между периодическим и постоянным везением большая разница», — замечает Олдус.

Никто точно не знает, сколько же существует вариантов лиц. И, возможно, однозначного ответа на этот вопрос мы не получим никогда, поскольку восприятие сходства субъективно.

Некоторые люди с трудом узнают на фотографиях даже самих себя, а некоторые редко когда забывают чужие лица.

Наше восприятие сходства сильно зависит от степени близости знакомства.

«Некоторые двойники, встречаясь, говорят: нет, я не вижу сходства. Правда, не вижу. А всем остальным это настолько очевидно, что такое утверждение кажется глупостью», — отмечает Брюнель.

Но даже при этом, по мнению Филлера, вероятность наличия двойника довольно высокая.

«Мне кажется, у большинства людей есть кто-нибудь внешне похожий, если только у них не какое-то совсем уж необычное и выдающееся лицо», — утверждает он.

Фривальд с ним согласен. «Думаю, в той цифровой эпохе, в которую мы сейчас вступаем, наступит момент, когда мы узнаем это наверняка, поскольку в интернете будут размещены фотографии практически всех людей», — убежден ученый.

Почему мы вообще заинтересовались этой темой? «Когда похожие люди встречаются друг с другом, между ними тут же возникает связь, потому что у них есть нечто общее».

Брюнель получил отклики от тысяч людей, которые искали своих двойников, особенно из Китая (эту особенность он считает следствием политики сдерживания рождаемости до одного ребенка на семью).

Как показали исследования, похожих на нас людей мы считаем более привлекательными и достойными доверия — считается, что этот фактор играет свою роль и в выборе кандидата, за которого мы отдадим свой голос на выборах.

Возможно, это явление уходит корнями в наше глубокое прошлое, когда внешнее сходство служило признаком родства.

В сегодняшнем глобальном мире эта взаимосвязь давно утрачена. «Вполне возможно, что у внешне похожих людей пробы ДНК будут столь же разными, что и у двух случайных прохожих», — считает Лавиния Патерностер, специалист по генетике из Бристольского университета (Великобритания).

И прежде чем мечтать о том, как вы со своим «близнецом» будете иногда меняться местами в разных ситуациях, учтите: нет никакой гарантии, что вы будете похожи во всем.

«У меня рост метр семьдесят, а у него метр девяносто… Так что мы похожи только лицом», — говорит Дуглас.

Поиск похожих фотографий. Поиск по картинке

Поиск информации в сети это не всегда простая задача. Особенно если у вас есть минимум данных о том, что вам необходимо найти. Примером такой ситуации может стать поиск по картинке.

Как пользоваться поиском по картинкам в Google:

• Шаг № 1. Откройте страницу «Google Картинки» и нажмите на кнопку в виде фотоаппарата. Эта кнопка находится справа от строки поиска.

• Шаг № 2. После этого должно открыться небольшое всплывающее окно. В открывшемся окне указываем ссылку на картинку и нажимаем на кнопку «Поиск». Если вы хотите загрузить файл со своего компьютера, то нажмите на ссылку «Загрузить файл».

• Шаг № 3. После того как вы указали ссылку или загрузили картинку с компьютера вы будете перенаправлены на страницу с результатами поиска. Обратите внимание, в поисковой строке появилась картинка, которую вы искали. Также, при необходимости вы можете уточнить поиск добавив текстовое описание картинки.

Другие сервисы для поиска по картинке

Кроме поисковой системы Google есть и другие сервисы для поиска по картинке. Одним из таких сервисов является сайт . Здесь также как и предыдущем случае, вы можете загрузить картинку с компьютера или указать ее адрес. После чего сервис tineye.com выполнить поиск по картинке и покажет результаты поиска.

Как пользоваться поиском по картинкам в TinEye.com:

• Шаг № 1. Откройте сайт TinEye.com, после чего загрузите файл картинки с компьютера или укажите сылку.

• Шаг № 2. После загрузки изображения или указания ссылки вы будете автоматически перемещены на страницу с результатами поиска.

Поиск по картинке с помощью расширения для браузера

Также существуют расширения для браузеров, которые позволяют выполнять поиск по картинке намного быстрее. Так, для Google Chrome существует расширение Search by Image. Вы можете скачать его по ссылке. Данное расширение позволяет всего за пару кликов начать поиск по картинке в поисковой системе Goolge.

Расширение Search by Image работает очень просто. Вам нужно вызвать контекстное меню кликнув правой кнопкой мышки на любой картинке и выбрать пункт «Search Google with this image». После этого откроется новая вкладка с поиском.

Аналогичное расширение есть и для сервиса tineye.com. Данное расширение называется «TinEye Reverse Image Search». Работает оно также абсолютно также. После установки в контекстному меню появляется пункт, который позволяет одним кликом выполнить поиск по картинке в сервисе Tineye.

И еще одно, не забудьте ознакомиться с нашей подборкой лучших .

Яндекс – это один из самых крупных в мире и самый крупный в СНГ поисковой интернет-сервис. Он постоянно совершенствуется, добавляя новые функции и «фишки» для пользователей. Теперь пользователям доступен более удобный поиск по картинкам через Яндекс, плюс появилась поддержка смартфонов на Android и iOS.

Как искать по картинке через Яндекс на смартфоне

В данном случае вам потребуется немного – любой мобильный браузер (подойдёт даже стандартный) и выход в интернет. Однако инструкции для разных браузеров могут немного различаться.

Способ 1: Использование продуктов от Яндекса

Проще всего использовать приложения от Яндекса для телефона, например, Яндекс Браузер или приложение Яндекс, которое объединяет в себе несколько сервисов одновременно (браузер, голосовой помощник, погоду и т.д.). В данном случае рассмотрим, как пользоваться последним приложением:

Способ 2: Стандартные браузеры

Если у вас на телефоне не установлено приложение «Яндекс» или вам не хочется по каким-то причинам его устанавливать, то можно воспользоваться браузерами от других разработчиков или стандартным решением для владельцев как Android, так и iOS-устройств.

Рассмотрим, как производить поиск в Яндексе по картинкам через стандартный браузер на Android:

Как видите, нет ничего сложного в поиске по картинке через сервис Яндекс на телефоне как под управлением Android, так и iOS. Ограничений по поиску также нет никаких.

Благодаря наличию специальных веб-сервисов и приложений, вы легко сможете найти человека по фотографии.

Большинство современных программ и сайтов используют технологию искусственного интеллекта.

Она позволяет увеличить точность распознавания лица на фотографии по мере увеличения количества пользователей программы.

Следует понимать, что ни один поисковик не может дать 100% гарантии нахождения по изображению. Часто возникают погрешности при считывании пикселей или же браузер ищет фото похожие по смыслу и цветовой палитре.

Ниже представлено несколько самых эффективных способов. Если один из них вам не помог, смело переходите к другому.

В конечном итоге, один из методов окажется наиболее подходящим именно для вашей картинки и человек будет найден. Также, советуем проводить его сразу по нескольким фотографиям, если они есть.

Первый и самый простой способ поиска по изображению – это всем известный Google. Разработчики популярной системы внедрили функцию работы с изображениями пользователя.

Теперь вы сможете не только вводить запрос, но и вставлять в текстовое поле отдельные изображения. Поисковик осуществляет анализ по всем сайтам и социальным сетям, которые индексируются в системе.

Рассмотрим на простом примере, как использовать функцию:

• Перейдем на сайт . Эта страница отличается от стандартной наличием дополнительной кнопки для добавления;

• Для начала работы нажмите на значок фотоаппарата. Появится окно выбора типа загрузки фотографии. Пользователь может указать прямую ссылку на уже размещенное в интернете изображение или загрузить графику из памяти компьютера;
• Нажмите на клавишу «Поиск по картинке».

Результат обработки вашего запроса в Гугл будет выглядеть следующим образом:

Он автоматически укажет имя человека или тематику. Также, пользователь сможет посмотреть похожие изображения. Еще один элемент поисковой выдачи – страницы, которые имеют упоминание о найденном человеке.

Часто, результат выдает только похожие изображения, не указывая имени. Это означает, что в интернете похожих картинок слишком много и система не может найти 100% точное соответствие. Попробуйте прокрутить вниз до поля «Страницы с подходящим изображением». Так вы сможете просмотреть список ссылок, в которых встречается искомая.

С помощью него вы сможете искать не только людей, но и различные предметы. Как показывает практика, поисковик может быть очень полезным, когда нужно узнать имя неизвестного предмета или найти понравившиеся вещи.

Поиск по фото от Яндекс – это еще один популярный сервис, который ищет графический контент по всем сайтам. На первый взгляд он практически нечем не отличается от Google, разве что интерфейсом и оформлением. Однако, разработчики Яндекса утверждают, что в их системе используется видоизмененный алгоритм с использованием машинного зрения.

Таким образом, используя обе системы, вы сможете получить больше шансов обнаружить нужного вам. Чтобы начать анализ, зайдите на главную сайта . Найдите текстовую строку и возле неё нажмите на вкладку «Картинки», чтобы перейти в соответствующий раздел:

• В открывшейся вкладке кликните на значок фотоаппарата;

• Теперь в открывшейся вкладке нажмите на клавишу загрузки фото из памяти ПК или укажите прямую ссылку на картинку в сети. Кликните на «Найти»;

Результатом будет набор максимально похожих изображений, с помощью которых вы сможете найти человека. Также, можно выбрать разные размеры картинки и продолжить анализ с фото лучшего качества. Не забудьте посмотреть на список упоминаний на других сайтах, чтобы повысить шансы обнаружить человека.

Помимо стандартных систем, есть масса сервисов для мониторинга по фото только в конкретных социальных сетях. Так как у 95% пользователей Рунета есть профиль во ВКонтакте, лучше искать его с помощью специальных ресурсов, которые работают только с этой социальной сетью. Таким образом, вы сократите время анализа и число похожих картинок.

Чтобы начать мониторить фото в VK, нужно установить расширение для браузера Chrome. Приложение называется «StopFake». Зайдите в магазин программ и введите имя расширения. Затем нажмите на клавишу установить и дождитесь появления в правом верхнем углу кнопки.

Несмотря на то, что программа разработана для быстрого определения фейковых аккаунтов, её можно использовать и для поиска людей. Вам нужно будет загрузить фото в свой альбом во ВКонтакте, так как его можно осуществить только по той, которая есть в базе данных сайта.

• Откройте фото в своем альбоме в VK. Альбом может быть закрытым, главное, чтобы она находилась на сайте;
• После открытия изображения нажмите на клавишу для запуска работы расширения StopFake. Она находиться в правом верхнем углу на панели инструментов браузера. Чтобы устранить возможные ошибки в работе утилиты, рекомендуем перезагрузить браузер сразу после установки расширения;
• Оно автоматически определит их в социальной сети, на которых размещена искомая фотография. Благодаря подписи автора, вы сможете легко найти нужную вам персону. Кликните на имя автора, чтобы перейти на него.

Яндекс умеет искать изображения по заданному вами образцу. Это может быть целое изображение или его фрагмент. При этом образец может размещаться в интернете или храниться на вашем компьютере или другом устройстве.

Поиск по картинке основан на алгоритмах компьютерного зрения. В результате поиска могут быть найдены как точные копии исходного изображения, так и картинки, незначительно отличающиеся от оригинала. Например, это могут быть разные фотографии одного и того же памятника архитектуры.

Примечание. Результативность поиска зависит от наличия в интернете изображений, аналогичных образцу и уже проиндексированных Яндексом. Таким образом, вероятность найти такую же фотографию достопримечательности значительно выше, чем такое же фото с вашего праздника.

Как начать поиск по картинке

• С компьютера
• С мобильного устройства

Нажмите кнопку в поисковой строке сервиса и в открывшемся диалоговом окне загрузите исходное изображение одним из следующих способов:

• Перетащите исходную картинку в диалоговое окно.
• Нажмите ссылку Выберите файл и укажите путь к картинке на жестком диске.
• Введите URL картинки в поисковую строку.

Затем нажмите кнопку Найти .

Результаты поиска по картинке объединяются в группы. Вы можете открыть копию картинки в другом размере или узнать, на каких сайтах встречаются такие же картинки.

Нажмите значок в поисковой строке, затем сделайте фото интересующего вас объекта или загрузите исходное изображение из галереи.

Как искать картинку с другого сайта

Если вы пользуетесь Яндекс.Браузером или расширением Элементы Яндекса для других браузеров , вы можете искать картинку практически с любого сайта. Для этого Нажмите правой кнопкой мыши на изображение

Примечание. Возможность поиска по картинке со страницы сайта может быть ограничена из-за особенностей верстки этого сайта.

Поиск похожих картинок в глобальной сети Интернет стал очень доступным. Благодаря ведущим разработчикам популярнейших браузеров и программного обеспечения для снятия скришотов с экрана любой человек может найти искомый материал за считанное мгновение. Обзор стандартных способов для поиска изображений в интернет обозревателях, с помощью и новинка от Yandex браузера .

Зная, что искать, можно легко освоить, как это сделать. Классический вариант поиска в браузерах подразумевает наличие исходного искомого изображения, но можно обойтись и без сохранённого файла. Подробности в данном информационном веб-портале.

Через Google Chrome

В поисковой системе Гугл набрать ключевое слово «Картинки» и прейти в одноимённую вкладку с бесконечным количеством разнообразного графического содержания.

С правой стороны Google search нажать на значок фотоаппарата.

В открытом настроечном окне есть два варинта:

• Использовать ссылку «URL»;
• Загрузить файл (образец искомого материала).

Вкладка загрузки документа => Выбрать тот файл, аналоги которого пользователь собирается найти во всемирной паутине.

К примеру, надо найти логотип сайта .

Результат не заставит себя ждать. Браузер выдаст идентичные и схожие изображения, а также ссылки на сайты, где встречаются подобные картинки.

Таким же образом можно искать людей, персонажи из фильмов по фотографиям.

Если результат не оправдал пользовательские ожидания, значит, искомая картинка УНИКАЛЬНА или браузеры ещё не успели проиндексировать залитые в Интернет изображения.

В Яндекс браузере

Так же как и в Хроме в браузере от Яндекс есть аналогичная кнопка для поиска изображений в сети.

1. Можно загрузить или просто удерживая образчик перетащить его в соответствующее поле.
2. Искать через ссылку картинки.

Результат поражает своей точностью и актуальностью.

Новая опция в Yandex

Например: Необходимо найти иконку Xiaomi Redmi.

В поисковой строке задать ключевые слова и перейти во вкладку «Картинки».

Среди обильного объёма рисунков и фотографий связанного с ключом найти более или менее подходящее изображение. Кликнуть по нему.

В левом верхнем углу картинки есть значок «Поиск по фрагменту» . Удачный способ воспользоваться новой опцией.

1. Выделить нужный фрагмент.
2. Кнопкой «Искать» инициируется обнаружение схожих картинок.

Результат на лицо.

Вот так просто, без предварительного скачивания образца для загрузки и поиска похожих картинок в сети Интернет можно найти желаемое.

TinEye

Используя сервисы канадских разработчиков TinEye , можно искать по образцу или воспользоваться обратным поиском файлов. Это можно сделать следующим образом:

1. Загрузить файл;
2. Опция Drag & Drop – захват и перетаскивание искомый графический файл в поисковую строку;
3. Поиск по URL.

TinEye постоянно мониторит, ищет по сети и добавляет изображения в свой индекс. Сегодня индекс TinEye составляет более 28,2 миллиарда изображений.

Web-ресурс ТиниАй поддерживает только английский язык. Интерфейс интуитивно понятный. Пользователям, не владеющим иностранными языками можно воспользоваться сервисами онлайн переводчиков.

Расширения TinEye для поисковиков

Расширение браузера TinEye — это самый быстрый способ нахождения совпадений прямо из Firefox, Chrome, Internet Explorer, Safari или Opera. С установленным расширением можно выбрать любой веб-образ, чтобы найти его на ресурсах сетевого архива.

С помощью Лайтшот

Очень удобный способ найти похожее изображение в сети имеют пользователи инструмента для скриншотов Lightshot . Чтобы выполнить задуманное, достаточно выделить искомую область скриншотером Лайтшот и нажать кнопку с латинской буквой «g» .

В браузере по-умолчанию откроется поисковая страница Google со всеми найденными аналогами.

Любой из способов очень эффективен.

Яндекс с новой опцией на высоте. Лайтшот поможет в поиске через Гугл.

«Это все так странно» Что чувствуют люди, встретившие своих двойников в реальной жизни: Люди: Из жизни: Lenta.ru

Жительница Ирландии Ним Джини нашла трех своих двойников по фотографиям в соцсетях. Она признается, что знакомство с ними сильно изменило ее взгляды на жизнь. Однако встреча с двойниками далеко не всегда приносит радость. О судьбах совершенно незнакомых людей, которых свела идентичная внешность, в материале «Ленты.ру».

30 марта 2015 года 26-летняя ирландка Ним Джини с двумя друзьями — 21-летним Гарри Инглишем и 22-летним Теренсом Мансангом — решили провести эксперимент. Они договорились целый месяц искать своих близнецов по фотографиям в соцсетях. Уже в середине апреля Джини это удалось: она познакомилась с живущей неподалеку 29-летней Карен Браниган, которая оказалась ее точной копией.

Гарри Инглиш, Ним Джини и Теренс Мансанг

Кадр: видео Twin Strangers / YouTube

Телеведущая и студентка из Дублина переживала, как пройдет ее первая встреча с незнакомкой. «Первое время я просто разглядывала ее, — вспоминает девушка. — Я следила за ее мимикой и выражением лица и часто ловила себя на мысли или даже произносила вслух: «Господи, да это же мое отражение». Даже и не счесть, сколько раз я произнесла фразу: «Это все так странно»».

Джини предложила Браниган одинаково одеться, сделать похожие укладки и макияж, чтобы подчеркнуть их сходство. Девушки быстро нашли общий язык и стали лучшими подругами. На своей странице в Facebook Ним призналась, что их с Карен фотографии повергли ее мать в ужас.

Инглиш и Мансанг наравне с подругой продолжили поиски своих двойников. «Думаю, я найду двух, может трех людей, которые будут на меня похожи, — отметил Гарри. — Но я вряд ли смогу повторить результат Ним и Карен».

Ним Джини и Карен Браниган

В том же месяце удачливой Джини удалось разыскать еще одну свою «близняшку» — Луизу Гиззарди из итальянского города Генуя. Девушка отправилась на встречу с незнакомкой. Так вышло, что перед тем, как увидеться с самой Луизой, Ним провела некоторое время с ее семьей и друзьями.

Большее впечатление, по ее словам, на нее произвел друг Луизы — Андреа. «Когда мы с ним познакомились, он сказал, что у нас с Луизой одинаковая аура, — подчеркнула она. — Я не выдержала и расплакалась». После чего она познакомилась с матерью Луизы, которая тоже не сдержала слез.

Как и перед встречей с Браниган, Джини с тревогой ждала знакомства с Луизой. Однако волнение вмиг улетучилось, когда девушки встретились. По словам ирландки, ее итальянская копия походила на нее не только внешностью, но и жестами и мимикой. Позже все три девушки прошли ДНК-тест, который подтвердил, что они не связаны друг с другом генетически.

Ним Джини и Луиза Гиззарди

«Ты встречаешь всех этих людей, которые в разной мере похожи на тебя. Однако у каждого свой характер, свои комплексы. Даже если вы выглядите одинаково, ведете вы себя все же по-разному», — отметила Джини.

Через три месяца Джини, к удивлению окружающих, обнаружила в Ирландии свою третью копию по имени Ирен. Она решила ответить на многочисленные вопросы пользователей сети, действительно ли она не связана с ней кровными узами, и записала видеообращение.

Девушки прошли ДНК-тест и на камеру распечатали конверты с результатами. Согласно полученным данным, они никак не связаны генетически.

Ним Джини и Ирен

Удивительная история Джини быстро распространилась в СМИ и заинтересовала миллионы людей. Пользователи сети мечтали повторить опыт ирландки и найти своих двойников.

В результате Ним, Гарри и Теренс запустили онлайн-платформу Twin Strangers, где каждый желающий может пройти быструю регистрацию, загрузить на сайт личную фотографию и, если повезет, найти своего двойника.

Благодаря созданному друзьями ресурсу, еще одна жительница Ирландии, 21-летняя Шеннон Лонерган, познакомилась со своим двойником — 17-летней Сарой Нордстрем из Швеции. «Будто сталкиваешься с незнакомцем, которого хорошо знаешь. Из-за того, что он выглядит так же, как ты, он тут же вызывает у тебя доверие», — описала свои эмоции Лонерган.

Обе девушки решили узнать, на сколько процентов совпадает их внешность, и обратились к британскому профессору Тиму Спектору. Прибегнув к уникальной системе распознавания лиц, эксперт-генетик изучил лица Сары и Шеннон и заключил, что они похожи на 90 процентов. При этом генетически они совершенно чужие друг другу люди.

Шеннон Лонерган и Сара Нордстрем

Необычное знакомство двойников произошло у Джона Джемисона и Нила Ричардсона. Джон с супругой Дженни долгие годы жил в английском городе Брейнтри, графство Эссекс. По воле судьбы несколько лет назад там же поселились Нил с женой Марион.

«Я переехал в Брейнтри и совершенно никого там не знал. Совершенно, — вспоминает Нил. — И каково было мое потрясение, когда местные здоровались со мной, будто со знакомым. Я ничего не понимал». По его словам, люди подходили к нему и говорили: «Привет, Джон, как поживаешь?»

Однажды он с супругой решил перекусить в центре города, и управляющий кафе обратился к нему: «Джон, привет, ну как жизнь?», на что он ответил: «Послушай, приятель, я никакой не Джон. Меня зовут Нил». Менеджер отреагировал с иронией: «Джон, хватит дурачиться, это глупо». Тогда Нилу пришлось достать из кармана кредитку и показать на ней свое имя.

Материалы по теме

00:10 — 13 февраля 2016

Одна морда

В Twitter ищут и находят своих двойников из мира животных

Сбитый с толку, Ричардсон решил найти загадочного Джона, за которого его все принимали. Он часто выбирался в центр города и вглядывался в лица прохожих, однако ему не удавалось разыскать этого человека.

Только спустя год мужчин свела случайная встреча во время экскурсии. «Когда я забрался в автобус, ко мне подошел незнакомец, — делится впечатлениями Джон. — Было так странно, бородатый мужчина обратился ко мне со словами: «Прошу прощения, вас зовут не Джон Джемисон?» Я подтвердил, что он не ошибся, и уточнил, чем я мог помешать. Тот ответил, что мне не о чем беспокоиться, и пояснил, что его постоянно путают со мной».

В ходе их встречи выяснилось, что они оба увлекаются поэзией и отучились в одном педагогическом колледже. Оказалось, что Джон, равно как и Нил, предложил своей возлюбленной пожениться в течение двух недель после знакомства и счастливо живет с женой вот уже более 50 лет. А еще их сыновья играют на одном из старейших в мире духовых музыкальных инструментов — диджериду.

Джон Джемисон и Нил Ричардсон

Кадр: видео «Cascade News»

Британский профессор Спектор применил систему распознавания лиц и в случае Нила с Джоном. Он получил идентичные ранним результаты — внешность двух жителей Брейнтри совпала на 90 процентов. Генетик также подметил, что оба мужчины похожи друг на друга еще и манерой поведения: «Я наблюдал за ними уже не в рамках научного исследования. Мы не проверили мои наблюдения. Но мне показалось, что иногда они вели себя как настоящие близнецы. Они одинаково держали чашку чая, открывали банку пива одним и тем же способом, и все это на уровне рефлекса».

Нил и Джон прошли ДНК-тестирование и обнаружили, что их предки, о которых они оба не знали, все же имели некое родство. «Предки Нила были родом из Финляндии и Швеции, а мои — из Ирландии. Так что он больше викинг, чем я», — иронично подытожил Джон.

Для американца Ричарда Энтони Джонса практически полное сходство с преступником Риком Ли Амосом обернулось незаслуженным тюремным сроком. В 1999 году мужчину признали виновным в ограблении с отягчающими обстоятельствами. Тогда его двойник Ли Амос вырвал сотовый телефон из рук женщины на парковке у супермаркета и скрылся. Жертва попыталась дать отпор злоумышленнику, упала и разбила колени.

Поскольку грабитель причинил женщине телесные повреждения, наказание за преступление оказалось более суровым. Очевидцы произошедшего описали бандита как «светлокожего латиноамериканца» по имени Рик с длинными откинутыми назад волосами.

Материалы по теме

00:10 — 28 апреля 2018

В момент совершения преступления Энтони Джонс находился на дне рождения своей девушки, это подтвердили несколько гостей вечеринки. Несмотря на очевидное алиби, свидетели ограбления признали в нем правонарушителя. Против него сыграл и тот факт, что автомобиль настоящего преступника стоял недалеко от дома Джонса.

41-летнего Ричарда приговорили к 19 годам тюрьмы. Он пытался оспорить судебное решение, но проиграл. Его сокамерники утверждали, что Энтони Джонс «им кого-то напоминает». Только спустя 17 лет правозащитники нашли 39-летнего преступника Ли Амоса, который по невероятному стечению обстоятельств жил неподалеку от Джонса и места ограбления. Свидетели инцидента на парковке изучили фотографии бандита и признали, что именно он в 1999 году совершил нападение на женщину.

«Когда мне показали снимки Ли Амоса, я убедился, насколько мы с ним были похожи, — вспоминает Энтони Джонс. — Мне сразу стало понятно, почему люди принимали нас за одного и того же человека». При этом властям так и не удалось наказать настоящего грабителя — истек срок давности преступления. Сам Ли Амос отрицает свою причастность к грабежу.

Рики Ли Амос (слева) и Ричард Энтони Джонс

Фото: Kansas Department of Corrections

Суд принял показания свидетелей. 8 июня 2017 года Энтони Джонс вышел на свободу и получил компенсацию в размере 1,1 миллиона долларов. Помимо денег, мужчине выдали сертификат, который подтверждал его невиновность, а также приглашение на консультацию юриста и разрешение участвовать в страховых программах здравоохранения штата. Полиция уничтожила все материалы о его судимости.

«Я каждый день молился, чтобы этот день поскорее настал. Не передать словами, что я испытывал, когда это наконец произошло, — признается Энтони Джонс. — Мне было тяжело. Я не стану врать, что все прошло гладко, нет, это не так. Однако я смог все пережить».

Оказавшись на свободе, Ричард примкнул к проекту The Innocence Project и теперь помогает невиновным заключенным отстаивать свои права.

***

Есть поверье, что у каждого человека есть семь двойников. Так или иначе, научно доказать это никому не удавалось. Ученые и генетики до сих пор ломают голову, как жители разных стран и континентов, не связанные кровно, могут иметь абсолютно идентичную внешность.

«Находить похожих на себя людей очень странно, — рассуждает совладелица сайта Twin Strangers Ним Джини. — Это пугает, восхищает и в то же время дает пищу для размышлений. Порой ты живешь с четкой уверенностью в своей уникальности. А потом ты смотришь на человека, который выглядит как твоя копия, и вдруг понимаешь, что ты не настолько уникален, как казалось раньше».

Поиск похожих фотографий. Обман во Всемирной паутине. Алгоритм поиска «Сибирь»

Поиск по картинке – это довольно таки популярная тема, интерес к которой проявляют свыше 1000 человек ежемесячно (лично проверял). Так вот, сервисов предлагающих подобные услуги не так и много, но они есть.

Первым делом хотел бы познакомить вас с сервисом TinEye . Основное предназначение сервиса TinEye – глобальный поиск копий изображений в Интернете.

Поиск по картинке при помощи сервиса TinEye

Тут все чрезвычайно просто! Мы загружаем картинку или указываем ссылку с какого-то другого источника, и TinEye выдает нам полную информацию: имеется ли копия этой картинки, в каком количестве имеются копии, оригинал изображения (т.е. то изображение, которое имеет самое большое разрешение).

Официальный сайт: http://www.tineye.com

Наверняка вы встречали в Интернете такие изображения, которые вам с легкостью напоминали давно забытые старые. Фотошоп – это хорошо, и я не являюсь исключением и применяю все эти технологии.

Однако сервис TinEye сможет мою переделку распознать, и покажет настоящее изображение, оригинал.

Система использует в своем движке интересную технологию, именуемую – идентификация изображений. Tineye — первая поисковая система картинок, которому требуется только сама картинка или ссылка на картинку. Ее описание он не требует, и это хорошо.

Чтобы начать поиск похожих изображений потребуется всего одна операция.

Смотрим то, что нам необходимо. Например, когда я загрузил картинку, которую вы все видели в начале статьи с левой стороны, то получил такие сведения:

Затем в низу этого сообщения имеются все сайты, на которых размещена эта и подобные ей картинки. Как видим, имеется 94 результата, что не так мало!

Плагин для поиска по картинке

Также для всех нас имеется специальный плагин, который позволит облегчить механизм поиска картинок. После установки, в правом верхнем меню, при нажатии на изображение, появляется дополнительный пункт, который как раз отвечает за поиск.

Для установки плагина перейдите по адресу: http://www.tineye.com/plugin

Справочная информация про TinEye

Мой перевод с английского на русский.

Хотите знать, почему TinEye не смог найти это изображение?

TinEye постоянно обходит сеть и обновляет свою базу данных изображений. Если мы пропустили ваше изображение, то это просто потому, что мы еще не сканировали веб-сайт или страницы, где он появляется.

Но обязательно следите за нами! Мы добавляем десятки миллионов новых изображений каждый месяц, и наш индекс постоянно растет.

TinEye ищет конкретный образ, а не содержание изображения. TinEye не идентифицирует людей или объекты на изображении. Чтобы получать уведомление, когда мы обновляем наш индекс, пожалуйста, подпишитесь на нашу рассылку обновлений RSS. Или же вы можете следовать за нами на Twitter или стать поклонником на Facebook.

У этого сервиса имеются также и другие проекты. Пройдемся по основным:

PixID — является всеобъемлющим, автоматизированной службой мониторинга изображений, которая использует передовые алгоритмы распознавания образов, чтобы определить, где используются изображения.. Клиентами компании являются Associated Press, Agence France Press.

MulticolorEngine — сервис для поиска и анализа цветов для вашей фотографии и изображения продуктов.

MatchEngine — автоматизированная система соответствия изображения и устранения дублирования услуг. Среди клиентов: eBay, Kayak, Getty Images, Digg, ISTOCKPHOTO, SmileTrain, Photoshelter.

MobileEngine — мобильные распознавания образов и идентификации.

TinEye API — коммерческий поиск TinEye с использованием распознавания образов. Среди клиентов eBay, ISTOCKPHOTO, Spreadshirt, ClusterShot.

На сегодняшний день TinEye проиндексировал 12.6 млрд (!!!) изображений из Интернета. И это не предел. Я думаю, у TinEye есть все возможности занять лидирующее положение среди сервисов предлагающих поиск похожих картинок.

Как искать по картинке в яндексе, или найти по фото человека в интернете? Таким способом можно узнать своего клона (фейка), найти случайно закрытый сайт. 2 безотказно работающих метода!

Привет друзья!
Сегодня у нас очень интересная тема самое главное справиться даже школьник из 1 класса. Я покажу, как искать похожие картинки.
Покажу 2 способа, как найти похожие фото в интернете и одинаковые картинки.
Эти 2 варианта меня никогда не подводили.

Дорогие читатели, если не все из вас еще поняли для чего это нужно, ниже я расскажу, что к чему.

Одно из лучших применений этого метода в любой социальной сети, будь то твиттер, в контакте, одноклассники, фейсбук и другие. Дело в том, что в соц. сетях полно фейковых страниц. Думаю, минимум 70% фотографий, люди используют не свои, а чужие.
Ладно еще с целью заработка, вроде как, цель оправдывает средства).
Зачем просто так воровать чужие снимки?
У вас же настоящие друзья? Или вы хотите, таких же фальшивых?)
Делайте себе имя. Вы не идеальны?
Покажите мне хотя бы одного человека, который считает себя таковым и полностью удовлетворен своей внешностью).

Если, вы задаетесь вопросом, как узнать фейк или нет вконтакте или одноклассниках.
Я, довольно таки часто сталкиваюсь с ситуацией, когда люди мне пишут.
Есть у меня на блоге интересные записи на эту тему).
Пожалуйста, помогите заблокировать фейка!
В принципе сейчас это не такая большая проблема. Скажем, в соц. сети вконтакте, сейчас имеется такая возможность.
Для этого достаточно перейти на страницу фейка. Под записью «написать сообщение,» нажать на 3 точки и выбрать «пожаловаться». В открывшейся вкладке нажать «клон моей страницы» и отправить администрации вк.

Чаще всего, люди создающие не настоящие страницы, преследуют цель, рассылку спама, бывают угрозы, или пишут не нормативной лексикой.
Это, я вам скажу, еще не худший вариант).
А как вам, если у вас много друзей и знакомых, незнакомый а может и знакомый, только вы об этом не знаете человек создает аккаунт, копируя ваш, рассылает сообщения вашим родственникам и друзьям?

Даю 90% гарантию, что дочитав эту статью до конца и применив методы, о которых я вам расскажу, вы сможете узнать ответ на этот вопрос.

Следующий вариант, который вас может интересовать — это, как найти сайт по картинке.
Зачем это нужно?
Нашли вы интересный сайт, случайно закрыли и не можете его найти.
Другой случай.
Нашли интересный снимок с интересной информацией, где найти сайт по картинке?

Бывает, нашли интересный снимок, он либо весь в надписях, либо изображение на нем порезано.
Что будем делать?
Искать.
Где?
Обо всем ниже).
Первое, что я вам покажу, как найти фото в интернете по фото яндекс. Картинки тоже для этой цели подойдут). Если вас интересует google, там принцип тот же самый, думаю у вас не должно возникнуть проблем и с ним, после прочтения этой страницы.

Показываю пошагово, как по фото найти информацию в интернете.
1. Заходим в поисковик яндекс. В поиске вбиваете «картинки.»
Нажимаете на них.

2. Выбираю первое попавшееся изображение и нажимаю на него.
Смотрите справа. Если, вас интересует, с какого оно сайта, нажимаете на урл.
Интересует вас, как искать похожие картинки в яндексе, жмете на «другие размеры и похожие.»
Поисковик выдаст, множество одинаковых или похожих изображений.

1. Проделываете все тоже самое о чем я говорил выше.
2. Вам нужно скачать фотографию компьютер или ноутбук.
3. Нам будет нужно загрузить изображение в яндекс.
Для этого нажимаете «поиск.»
В открывшейся нажимаете «выберите файл.»
Я, скачаю первую попавшуюся мне. Загружаю.

4. Как видите, нашлось множество похожих изображений на любой вкус, разных изображений и качества).

Как найти фото по фото в интернете — универсальная программа

Еще один вариант, найти похожие картинки и одинаковые фотографии с помощью замечательного сайта tineye.com.
Чем он лучше поиска в яндекс?

Понимаете, поисковик использует расширенный поиск.
Поисковик не умеет определять что на фотографии, но отличная разбирается в цветах и цветовых гаммах.
Например, если вы загрузите фотку, где вы на море, он вам покажет еще тысячи фото с людьми на море).
Программа же точно видит и определяет что на изображении.
Отлично подойдет для определения уникальности и узнать, есть ли у вас, или еще у кого, фейк.

Показываю наглядно, рассказываю, как определять.
1. Переходим на сайт tineye.com (копируете адрес и вставляете в браузер).
2. Загружаете фотографию (я загружу свою, с компьютера), смотрите результат.

Как видите у меня показывает 0, то есть, такой фотки в инете нет.
Предположим, что вы сделали тоже самое и у вас показывает цифру 5.
Как узнать, чье настоящее, а кто стащил?
Смотрите, над каждым изображением будет стоять адрес, где расположено оно.
Скажем, все 5, закачаны на сайт В контакте.
Методов узнать, чье действительно фото масса.
Например, у кого больше их, или новостная лента длинней, больше друзей, подписчиков (без собачек), чей аккаунт раньше был создан, больше подарков, информации о себе, комментариев.

Самый правильный и реальный, я считаю, посмотреть по дате ее публикации.
Кто первый разместил фотографию, тот и является «настоящим» ее владельцем.
Не советую вам делать фейки).
В курсе, что это уголовно наказуемо?
Да, пока в нашей стране это слабо работает, но это пока, никто не знает, что будет, через год, другой.
Вообще, зачем кого то пиарить?
Вы же хотите быть богатыми и успешными?
Тогда делайте себе имя, а не кому то!

На сегодня все силы стали покидать меня).
Узнали много интересного?
Не забываем делиться ей в соц. сетях;).
Кнопки расположены прямо под этой страницей.
Остались вопросы?
Задавайте в комментариях к статье. Обязуюсь ответить.
До свидания друзья,
удачи!

Лайкнуть

Лайкнуть

Твитнуть

Пример: у нас есть фотография пейзажа, но мы не знаем, что это за такое красивое место:

Как и в предыдущих вариантах, нажимаем кнопку в виде фотоаппарата в строке поиска, загружаем фотографию и получаем результат:

Предупреждаю — это работает не всегда. Для правильного результата эта фотография или очень похожая должна уже быть в базе поиска картинок Google, т.е. быть в интернете, также возле картинки на странице должно располагаться описание. Если достопримечательности можно легко узнать (т.к. известное место и в интернете «известно»), то с предметами шанс найти описание почти нулевой.

Если информации о месте нет, мы увидим страницу с похожими фотографиями по аналогии со следующим примером.

Раньше в этом был силен поисковик TinEye , как я уже рассказывал ранее. Но Картинки Google тоже не лыком шиты.

Как и раньше, открываем поиск по картинкам от Google , нажимаем в строке поиска значок фотоаппарата и загружаем (к примеру) фотографию рыжего котенка:

И нажимаем ссылку «Похожие изображения «. Напомню: можно не загружать фотографию, а указать ее адрес в интернете либо просто ввести в поиск запрос «рыжий котенок», навести стрелку мыши на фотографию и нажать «Похожие «.

В любом случае, эти действия приведут к поиску похожих фотографий:

Обратите внимание на надпись «Похожие» над картинками. Значит, сейчас работает этот режим. Нажатие на крестик справа выключит его. Щелчок по картинке откроет, как и следует, увеличенную копию на фоне сайта, где эта картинка находится.

Вывод

Поиск картинок Google всегда действует одинаково. В зависимости от того, что удалось найти, страница поиска меняется. При очень успешном результате, когда удается точно опознать название фотографии и найти информацию по ней, нас перекидывает на страницу поиска по тексту (как в случае с поиском достопримечательности).

Фактически, сайт поиска старается предугадать — что же нам нужно на самом деле. Иногда успешно, иногда нет. Разницы между приведенными выше примерами фактически нет. Поиск всегда происходит одинаково, просто мы смотрим в разные места поиска и нажимаем нужные нам ссылки. Я лишь привел самые «контрастные» примеры, поэтому не следует искать кнопочку «Поиск похожих фотографий» или «Поиск человека по фотографии». Их нет. Поиск всегда один. Все зависит лишь от того, что мы ищем.

Лайкнуть

Лайкнуть

Иногда нужно найти дубли фотографии. Например, красивая девушка выставила фотку в интернете, но вы не уверены, что на снимке именно она. В этом случае может понадобиться поиск по фотографии в интернете. Если в сети полно таких фото, то это явно фейк. Для этого созданы специальные сервисы и программы. Рассмотрим некоторые из них.

Как найти дубли фотографии в интернете

Итак, у вас есть фото и вы желаете найти все его дубли в сети. Воспользуйтесь сервисами от Yandex или Google, либо отдельными программами.

Google

Алгоритм действий следующий:

1. Перейдите по ссылке .
2. В поисковой строке кликните по миниатюре фотоаппарата.




3. Укажите ссылку на нужное фото или загрузите снимок со своего ПК.




4. Кликните по ссылке “Все размеры” .




Теперь отобразятся сайты, где встречается данное изображение.

Yandex

Аналогичный предыдущему сервису есть и у Яндекса:







Tineye

Еще один сервис для поиска по картинке — Тинай. Вместе с дублями фото он находит и их составляющие. У Tineye собрана собственная, крупнейшая база проиндексированных изображений. В ней найдется всё, и это не сарказм. Использовать его просто:







FindFace

Помимо онлайн-сервисов, существует специальная программа поиска по фотографии в интернете. ФайндФейс ищет странички людей в социальной сети ВКонтакте, на которых установлено похожее фото. Она работает онлайн, то есть, не требует установки на компьютер:




На мое удивление, она действительно подобрала 30 страниц с максимально близкими к оригиналу лицами. Однако FindFace ищет людей только по России.

Кстати, в Google Play можно загрузить приложение ФайндФейс для Android и использовать его с телефона.

PhotoTracker Lite

Чтобы быстрее искать похожие картинки по сервисам от Яндекса, Гугла и Тинай, установите расширение для браузера PhotoTracker Lite. Оно работает практически со всеми современными браузерами. Найти его можно в магазине расширений Chrome .

После установки нужно кликнуть ПКМ по любой картинке в интернете и выбрать “Найти это изображение” .



Заключение

Теперь вы знаете, как найти дубликаты фото людей, предметов и других объектов в интернете.

Здравствуйте, друзья! В этой статье расскажу Вам о том, как работает поиск в поисковых системах Google и Yandex по изображениям. Поиск изображений в поисковиках был всегда, но работал он, используя слова, которые могли встретиться в тексте рядом с искомым изображением на тех веб-страницах, где присутствует интересующая нас картинка, либо слова, указанные в атрибутах изображения. Другими словами такой поиск не всегда был точным, так как интересующее нас изображение для поисковика было не видно, а определялись лишь слова, заданные нами в поисковую строку.

В связи с этим, до появления опции поиска по изображениям, не было возможности найти оригинал какой-либо картинки, имея у себя лишь копию в плохом качестве и низком разрешении, или, например вы увидели в ленте новостей в социальной сети изображение какого-то человека, а вам бы хотелось узнать кто он. И вот тут-то и приходит нам на помощь удобнейшая для таких целей функция поиска по изображениям. Данная функция существует в Google и Yandex поисковиках — двух наиболее популярных в России поисковых системах (Чуть больше 50% процентов приходится на Yandex, и около 40% на Google).

Чтобы наглядно рассмотреть принцип работы данной функции, рассмотрим его на примерах обоих поисковых систем.

Как работает поиск по фото в Гугле?

Для того, чтобы начать поиск по картинке, переходим в раздел картинки на сайте поисковика.

Перед нами откроется два варианта для дальнейших действий: вставка URL-ссылки на изображение из интернета, либо загрузить изображение с компьютера.

В первом случае необходимо выбрать интересующее нас изображение и скопировать его адрес. Для этого нужно нажать на картинку правой кнопкой мыши и выбрать опцию «Скопировать URL картинки», а затем вставить его в строку поиска по ссылке на изображение.

В случае загрузки своего изображения жмем на соответствующую вкладку и выбираем нужный нам файл в проводнике.

Существует еще более простой способ поиска по изображениям, он доступен для тех, кто использует браузер Google Chrome. Для поиска изображения достаточно нажать правой кнопкой мыши на изображение и выбрать опцию «Найти картинку (Google)» или «Найти это изображение в Google».

Так как мы использовали для поиска картину, найдя изображения на сайтах, Google автоматически дал название предмету нашего интереса. Результатами поиска стали похожие изображения различного качества и разрешения, ссылки на различные сайты, где дается описание картины. Все тоже самое, как и при поиске словами, только в этом случае вы использовали изображение, к примеру если вам понадобится та же картина, но в более высоком разрешение, Вам просто нужно нажать на ссылку «Большие» либо «Похожие изображения» и перед Вами появится то, что Вы ищете.

Поиск по файлам картинок в Яндексе

Яндекс запустил функцию поиска по изображениям относительно недавно. Их способ поиска изображений отличается от того, который использует Google по механике, но внешне они очень похожи. Механика поиска заключается в том, что искомое изображение поисковик «разбивает» на визуальные слова, т.е. области на изображении, где меняется цвет, яркость, контраст и другие, а после этого использует эти визуальные слова для поиска по базе изображений.

А уже потом из них выбираются те, в которых данные визуальные слова стоят в том же порядке, что и в оригинальной загруженной картинке. Пользуясь этой системой на практике, Вы не заметите особых отличий от тех действий, что мы делали, пользуясь Google’ом.

Переходим в картинки в Яндексе и нажимаем на фотоаппарат с лупой.

Точно также, как и в инструкции по поиску в Google копируем URL изображения.

Вставляем его в поле ввода и жмем «Найти» .

Готово! Перед нами то, что мы искали, как видно из скриншота, выдача результатов в Яндексе несколько отличается от той, что использует Google. Яндекс предоставляет нам сразу выбрать разрешение картинки в пикселях, но на этом разница заканчивается и далее представлены результаты поиска в том же виде, как и при использовании Google — Другие размеры картинки — Похожие картинки — Сайты, где встречается искомое изображение. Небольшим дополнением Google является то, что первой ссылкой перед похожими изображениями по возможности будет ссылка на Википедию, а только потом остальные сайты.

Уважаемые читатели, на этом знакомство с поиском по изображениям в Google и Yandex закончено. Имея представление о возможностях поисковых систем, я надеюсь работа и поиск в интернете станут для Вас гораздо проще.

Сервисы поиска одежды по фото

Я люблю часами копаться в каталогах интернет-магазинов.

Чтобы найти определенную вещь, например платье, можно пойти двумя путями: выставить параметры — цвет, размер, материал, тип выреза и длину — или просто загрузить фотографию.

Екатерина Табатчикова

нашла платье

Я решила проверить, насколько хорошо сервисы находят похожие модели.

Для проверки я выбрала свою фотографию — будем искать платье-рубашку с карманами. Если повезет, то и кожаные кроссовки.

Рассказываю, какие магазины и сервисы нашли одежду по фото.

Wildberries

Сколько брендов: 37 тысяч
Сколько товаров: 90 миллионов
Как искать: на сайте и в приложении (iOS / Android)

Я покупала платье в магазине «Бифри», который продает и на «Вайлдберриз», поэтому на этот сервис у меня большие надежды. «Вайлдберриз» будет искать платье среди своих товаров, а если не найдет такое же, то предложит похожие модели.

Поиск на сайте и в приложении немного отличается: сайт видит снимок целиком, а приложение позволяет его кадрировать — и находить или платье, или кроссовки.

Сайт справился: первый результат поиска показал то самое платье. В приложении я искала кроссовки — и точно таких же «Вайлдберриз» не нашел. Хотя эта модель есть в каталоге.

Lamoda

Сколько брендов: 1000
Сколько товаров: 2 миллиона
Как искать: в приложении (iOS / Android)

«Ламода» — это тоже мультибрендовый магазин, товары которого часто пересекаются с «Вайлдберриз». Но тут нет поиска на сайте: загрузить фотографию можно только в приложении.

Чтобы начать поиск, нужно выбрать категорию — женщинам, мужчинам или детям — и после этого нажать на значок фотоаппарата.

Мне показалось, что «Ламода» настроила поисковую машину лучше «Вайлдберриз»: по фото нашлись сразу два типа вещей — платье и кроссовки. В «Вайлдберриз» пришлось кадрировать фотографию, чтобы искусственный интеллект увидел кеды.

С поиском «Ламода» справилась — нашла мое платье и показала его в первых строках. А вот с кроссовками вышел прокол: почему-то вместо белых мне предложили серебристые и красные.

Как грамотно потратить и сэкономить

Рассказываем в нашей рассылке дважды в неделю. Подпишитесь, чтобы совладать с бюджетом

Яндекс.Маркет

Сколько магазинов: 20 тысяч
Сколько товаров: 100 миллионов
Как искать: в приложении (iOS / Android)

«Яндекс-маркет» — это сервис для поиска и подбора товаров. Обычно я его использую, когда выбираю технику: там удобно сравнивать характеристики.

Поиск в приложении «Яндекс-маркета» — не то же самое, что поиск по фото в Яндексе. Поиск по фото выдаст мне просто похожие фотографии, которые найдет в интернете: скорее всего, на них будет девушка с собакой. А мне нужны товары — поэтому ищу в «Яндекс-маркете».

Я заранее посмотрела, есть ли мое платье в каталоге «Яндекс-маркета»: нет.

Поиск работает по стандартной схеме: нажимаете на фотоаппарат в поисковой строке, загружаете снимок. Затем приложение ищет похожие товары в базе «Яндекс-маркета».

Мне не повезло: нашлись чулки, поводок и почему-то книга про Виктора Цоя. Ни платье, ни кроссовки «Яндекс-маркет» не распознал. Возможно, приложение заточено на технику, а одежды в нем не так много.

Asos

Сколько брендов: 850
Сколько товаров: 85 тысяч
Как искать: в приложении (iOS / Android)

«Асос» — это британский интернет-магазин одежды и косметики. Там есть линейка собственных брендов компании: например, Asos White — оверсайз с минималистичными линиями, Asos Edition — наряды для особых случаев. А еще продают известные бренды: кеды «Конверс», рубашки «Ральф Лорен».

Поиск по фото работает только в приложении: нужно выбрать раздел — женское или мужское — и загрузить снимок, нажав на значок фотоаппарата.

Я не надеялась найти такое же платье, потому что на «Асосе» его нет. Но результаты мне все равно понравились: магазин распознал, что я ищу платье-рубашку, и даже угадал цвет в одном из предложенных вариантов.

Aliexpress

Сколько магазинов: неизвестно. По запросу «платье» нашлось 558 тысяч предложений
Как искать: в приложении (iOS / Android)

Китайский гипермаркет тоже умеет искать товары по фото, но только в приложении. Для этого нужно на главном экране нажать на значок фотоаппарата и загрузить снимок.

На «Алиэкспрессе» нет официального магазина «Бифри» — значит, поиск должен предложить мне только похожие модели платья. Когда я загрузила снимок, приложение дало мне выбрать товары из разных рубрик: одежда, сумки, обувь, другое. Делаю вывод, что «Алиэкспресс» умеет распознавать на фото разные объекты и сортировать их по категориям.

Платья нашлись похожие: длинные, с поясом и коротким рукавом, с рубашечным воротником. А вот обувь мимо: вместо кроссовок «Али» предложил туфли и низкие ботинки.

Google Lens

Что это: технология, которая распознает любые объекты на фото — текст, людей и животных, товары
Как искать: в приложении (iOS / Android)

Google Lens — или «Гугл-объектив» — это часть сервиса «Гугл-фото». Только «Объектив» ищет не похожие фотографии в интернете, а анализирует загруженный снимок и рассказывает о находящихся на нем предметах.

Возможно, эта функция найдет и одежду.

«Гугл-объектив» обещал распознать предметы на фото — и он это почти сделал. Система обнаружила два объекта: платье и собаку. Но кроссовки так и не получилось найти.

Поиск точнейший: нашлось то самое платье в нескольких магазинах — на «Озоне», в «Вайлдберриз» и «Бутик-ру». А с собакой система не угадала: у меня не немецкая овчарка, а дворняжка.

Clouty

Сколько магазинов: 100 — российских и зарубежных
Как искать: на сайте, в приложении (iOS / Android)

«Клаути» ищет вещи в интернет-магазинах и сразу сравнивает цены. Как только вы загружаете фотографию с одеждой, сервис подбирает похожие товары — по клику на них вы сразу перейдете в магазин.

Здесь нет возможности кадрировать фото или указывать, какую категорию одежды ищете: что система распознала на фото — то и покажут.

«Клаути» разочаровал: в первую очередь сервис стал искать обувь — и предложил чересчур спортивную. А платья совершенно не похожи на мое.

Где найти одежду по фото

Не все сервисы нашли то, что что нужно. Вот итоговая таблица с результатами:

Что нашел

👗👟

Разделяет товары на фото по категориям

✅

Что нашел

👗👟

Разделяет товары на фото по категориям

✅

Яндекс-маркет

Разделяет товары на фото по категориям

❌

Что нашел

👗👟

Разделяет товары на фото по категориям

✅

Разделяет товары на фото по категориям

✅

Гугл-объектив

Что нашел

👗🐕

Разделяет товары на фото по категориям

✅

Разделяет товары на фото по категориям

❌

Finn lignende bilder med Omvendt Bildesøk

Fantastiske Funksjoner I Bildesøkeren Vår

Omvendt bildesøk kommer med fantastiske funksjoner. Ее er noen viktige hovedfunksjoner i vår avanserte bildesøker, nevnt nedenfor:

1: База данных разведения

Детальная версия билдера на брукеру, крыс-матчет с миллиардным изображением, тилгженгелгэгэлигпэнетт, для генерации или тисков, которые не содержат самсварных эле- ментов в лингвистических результирующих документах. Вы можете автоматизировать базу данных, если хотите, чтобы ваш бизнес был успешным.

2: Forhåndsvisning Av Bilder

Vår plattform gir deg en forhåndsvisning av det valgte bildet. Forhåndsvisningsfunksjonen lar deg forsikre deg om at du har lastet opp riktig bilde.

3: Локал Лагринг

Этот онлайн-пакет фотообъявлений позволяет увеличить задержку и замедлить работу. Du må bare klikke på opplastingsknappen for å finne og velge filen for å start et fotosøk.

4: Flere Språk

Hvis du er mer komfortabel med å bruke nettsteder på morsmålet ditt, har vi dekket deg.Dette omvendte bildesøket er tilgjengelig på flere språk for å gjøre det til en brukervennlig tjeneste for mennesker fra hele verden.

5: Fangst I Sanntid

Nå trenger du ikke finne bildene i galleriet ditt for å laste dem opp på omvendt bildesøk. Du kan bruke kamerafunksjonen til å ta et sanntidsbilde av ethvert objekt eller scene for raskt å finne lignende bilder på nettet.

6: Støtter Flere Filformater

Denne bildesøkeren støtter all de store bildefilformatene for å gjøre det lettere for brukeren å laste opp bildet de vil søke med.Вы можете создавать последние файлы в форматах JPG, JPEG, PNG или форматировать GIF, чтобы сохранять файлы в вертикальном формате.

7: URL-Integrasjon

Hvis bildet du vil søke etter, ikke er lagret på enheten din, kan du lime inn URL-en i området gitt på denne bildesøkeren. Etter å ha skrevet inn URL-en kan brukeren klikke på søkeknappen for å se etter lignende bilder som er tilgjengelige på nettet.

8: Раск

Dette er et brukervennlig verktøy på nettet som genererer resultater på få sekunder.Du kan bruke dette webapplikasjonen til å utføre et bildesøk så mange ganger du vil uten å investere tid og krefter.

9: Nøyaktig

Vårt omvendte søk et bilde fungerer på avansert CBIR (innholdsbasert bildeinnhenting) -технологические технологии для получения 100% результата. Dette viser de best matchende resultatene for hvert bilde som lastes opp på det.

10: Stemmesøk

Brukerne kan også bruke stemmesøkfunksjonen vår. Denne funksjonen lar deg snakke hva som helst, og som et resultat utforsker den og viser de mest related resultatene.

Групповые фотографии по лицам

Приложение Microsoft Photos использует технологии обнаружения лиц и распознавания лиц, чтобы помочь вам быстро и легко идентифицировать и систематизировать фотографии друзей и родственников. Распознавание лиц отличает лица от других объектов на изображении. Например, обнаружение лиц помогает приложению «Фотографии» узнать, есть ли лицо на фотографии или видео, чтобы приложение могло дополнительно проанализировать фотографию. Распознавание лиц идентифицирует и группирует похожие лица на нескольких фото или видео в вашей личной коллекции.

Для получения дополнительной информации о данных, которые собираются и хранятся при использовании приложения «Фото», см. Заявление о конфиденциальности.

Для группировки фотографий по лицам

Если вы используете версию приложения «Фотографии» от июля 2019 г. (2019.19061.17310.0) или более позднюю версию, при запуске приложения вас спросят, хотите ли вы использовать функцию группировки по лицам.

1. Запустите приложение «Фото».

2. Появится экран приветствия с просьбой разрешить включить параметр «Люди» в приложении «Фото».

1. Выполните одно из следующих действий:

   • Выберите Да , чтобы оставить параметр «Люди» включенным и сохранить ранее определенные группы лиц.

   • Выберите Нет, спасибо , чтобы удалить все ранее определенные группы лиц.Когда вас спросят, действительно ли вы хотите отключить этот параметр, выберите Да .

Включение функции группировки по лицам

1. В правом верхнем углу приложения «Фото» выберите Подробнее… > Настройки .

2. В разделе Просмотр и редактирование измените настройку People с Off на On .

3. При включении этого параметра вкладка «Люди» заполняется группами лиц. По мере добавления ваших фотографий и видео в коллекцию фотографий вкладка «Люди» может выглядеть примерно так:

4. По мере добавления новых фотографий и видео группы лиц будут появляться на вкладке «Люди». Эти группы можно связать с контактами из приложения «Люди» в Windows.

5. Свяжите группы лиц со своими контактами, выбрав ссылку Добавить имя , а затем выбрав контакт. Если контакта для этого человека еще нет, вы всегда можете добавить его.

6. После того, как вы связали свои контакты, вы можете легко найти своих друзей и семью с помощью окна поиска.

7. Если вы хотите отключить контакт от группы лиц, выберите связанную группу лиц, чтобы открыть страницу, на которой отображается изображение профиля контакта и фотографии контакта.Рядом с изображением профиля находится имя контакта и значок карандаша.

8. Выберите значок карандаша, чтобы отобразить следующие два варианта:

   • Удалить имя — отключает контакт от группы лиц.

   • Откройте сведения о контакте , чтобы перейти к соответствующей записи контакта из приложения «Люди» в Windows.

1. Выберите Удалить имя , чтобы отключить контакт от группы лиц.

Для отключения распознавания лиц

1. В правом верхнем углу приложения «Фото» выберите Подробнее… > Настройки .

2. В разделе Просмотр и редактирование установите для Люди настройку Выкл. , а затем подтвердите, что вы хотите отключить настройку, выбрав Принять .

   Примечание. Отключение параметра «Люди» удаляет все существующие данные группировки лиц, созданные в процессе распознавания лиц. Если изменить этот параметр, с вашего устройства не будут удалены ни фотографии, ни видео.Если вы решите снова включить этот параметр позже, ваша коллекция будет отсканирована снова, и данные группировки лиц будут восстановлены.

Теперь Google позволяет людям младше 18 лет или их родителям запрашивать удаление фотографий из результатов поиска — TechCrunch

Google предоставляет детям, подросткам и их родителям возможность запрашивать удаление фотографий из результатов поиска изображений компании.

Новый параметр конфиденциальности был одним из многих изменений, о которых компания объявила в августе в попытке превентивно встроить дополнительную защиту для пользователей младше 18 лет.Другие запланированные меры безопасности Google включают в себя частную загрузку видео по умолчанию, а также отключение и удаление некоторого «слишком коммерческого» контента YouTube для детей, включая распаковку видео.

Все лица младше 18 лет, их родители или опекуны могут попросить Google удалить изображение из результатов поиска, заполнив эту форму запроса. Вам необходимо указать, что вы хотите, чтобы Google удалил «изображения лица, не достигшего 18-летнего возраста» и предоставил некоторую личную информацию, URL-адреса изображений и поисковые запросы, по которым будут отображаться результаты.

«Мы считаем, что это изменение поможет молодым людям лучше контролировать свой цифровой след и то, где их изображения могут быть найдены в Поиске», — написала компания в своем блоге.

Google заявляет, что рассмотрит все запросы и при необходимости ответит на дополнительные вопросы для подтверждения. Компания уведомит вас об удалении изображений, о которых идет речь, так что вам не придется ждать.

Во многих странах, включая США, нет национальной правовой базы, регулирующей «право на забвение» в Интернете.Широкий набор правил ЕС в отношении конфиденциальности, известный как GDPR, широко известный как золотой стандарт строгого регулирования конфиденциальности, дает людям возможность запрашивать удаление некоторых видов идентифицирующей информации в Интернете, включая фотографии.

Новый инструмент запросов Google полезен и доступен по всему миру, но не соответствует требованиям GDPR. В случае Google, чтобы запросить удаление фотографии, указанное лицо должно быть моложе 18 лет. GDPR идет дальше, требуя от интернет-компаний удалять изображения человека по их запросу, если они были несовершеннолетними в то время, когда изображение было загружено.

Google анонсировал возможность удаления изображений и ряд других изменений, поскольку компания и ее коллеги в технологической индустрии подвергаются усиленному контролю со стороны регулирующих органов США. Во вторник YouTube дал показания перед Комитетом по торговле Сената об усилиях, которые необходимо предпринять для защиты молодых, уязвимых пользователей на своей видеоплатформе, рекламируя недавно анонсированные изменения.

Facebook может узнать вас на фотографиях, даже если вы не смотрите

Авива Руткин

(Изображение & двоеточие; Сири Стаффорд / Гетти)

Благодаря последним достижениям в области компьютерного зрения у нас теперь есть машины, которые могут выбрать вас из линейки.Но что, если ваше лицо скрыто от глаз?

Экспериментальный алгоритм из лаборатории искусственного интеллекта Facebook может распознавать людей на фотографиях, даже если он не видит их лиц. Вместо этого он ищет другие уникальные характеристики, такие как ваша прическа, одежда, форма тела и поза.

Современные алгоритмы распознавания лиц настолько хороши, что уже нашли применение в социальных сетях, магазинах и даже церквях. Янн ЛеКун, глава отдела искусственного интеллекта в Facebook, хотел увидеть, как их можно адаптировать для распознавания людей в ситуациях, когда чье-то лицо нечеткое, что люди уже умеют хорошо делать.

«Мы используем множество подсказок. У людей есть характерные черты, даже если вы посмотрите на них со спины, — говорит ЛеКун. «Например, вы можете очень легко узнать Марка Цукерберга, потому что он всегда носит серую футболку».

Исследовательская группа извлекла из Flickr почти 40 000 общедоступных фотографий — у одних людей было хорошо видно лицо, а у других было отвергнуто — и прогнала их через сложную нейронную сеть.

Последний алгоритм смог распознавать личности людей с точностью 83%.Он был представлен ранее в этом месяце на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов в Бостоне, штат Массачусетс.

Подобный алгоритм однажды может помочь в создании фото-приложений, таких как Facebook’s Moments, выпущенных на прошлой неделе.

Moments просматривает фотографии телефона, сортируя их на отдельные события, например свадьбу друга или поездку на пляж, и отмечает всех, кого он узнает, как друга на Facebook. ЛеКун также считает, что такой инструмент был бы полезен для тех, кто заботится о конфиденциальности — он будет предупреждать кого-либо о появлении в Интернете их собственной фотографии, даже если она скрыта.

Верно и обратное & двоеточие; Возможность идентифицировать кого-либо, даже когда он не смотрит в камеру, вызывает серьезные проблемы с конфиденциальностью. На прошлой неделе переговоры о правилах, регулирующих распознавание лиц, прекратились после того, как защитники конфиденциальности и отраслевые группы не смогли прийти к согласию.

«Если, даже когда вы скрываете свое лицо, вас удастся успешно связать со своей личностью, это, безусловно, заинтересует людей», — говорит Ральф Гросс из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге, штат Пенсильвания, который говорит, что алгоритм впечатляет.«Сейчас время, когда важно обсудить эти вопросы».

Еще по этим темам:

10 сайтов с бесплатными фотографиями для бизнеса (обновлено к 2021 году) — Foleon

Поскольку человеческий мозг обрабатывает изображения в 60 000 раз быстрее, чем текст, хорошие фотографии жизненно важны для привлечения внимания и донесения вашего сообщения. Но что делать, если визуального материала не хватает? Получите его бесплатно на одном из этих бесплатных веб-сайтов с фотографиями!

1. Unsplash
2. Гратисография
3. Morguefile
4. Pixabay
5. Stockvault
6. Pexels
7. Picjumbo
8. Pikwizard
9. Rawpixel
10. Reshot

Бесплатные стоковые фото для бизнеса

iStockphoto.com (от Getty Images) и Shutterstock.com — самые известные платных сайтов с фотографиями. Здесь можно найти фотографии практически всего, но за изрядную цену. Кроме того, многие из стоковых фотографий слишком «коренастые». Подумайте о типичных американских картинах абсурдно счастливых людей с неестественно белыми зубами.

К счастью, есть альтернативы. Для вашего удобства мы составили список из десяти сайтов с бесплатными стоковыми фотографиями:

1. UNSPLASH

Делайте все, что хотите, с их коллекцией из более чем 300 000 красивых изображений с высоким разрешением от более чем 50 000 авторов.Unsplash не предлагает такой большой выбор, как некоторые платные сайты, но фотографии высокого качества и тысячи добавляются каждый день. Скорее всего, вы найдете что-то, с чем можно поработать на этом бесплатном стоковом сайте.

2. ГРАТИЗОГРАФИЯ

В гратисографии происходит кое-что еще. Они гордятся тем, что являются «самой причудливой коллекцией бесплатных стоковых изображений с высоким разрешением». Они не могут сравниться с Unsplash по количеству, но это не их цель. Они превосходно предлагают бесплатные фотографии, которые являются уникальными и менее «коренастыми», чем то, что вы видите в других местах.На этом сайте хранятся только самые «интересные» работы.

3. MORGUEFILE

Этот сайт тоже несколько отличается. Фотографии не курируются и не производятся так профессионально, как на Unsplash или Gratisography. Вы найдете фотографии случайных людей и повседневные предметы, вроде того, как ваша тетя Салли поделилась с вами своим потоком в Google Фото. Morguefile — не то место, где можно найти большие изображения для заголовков, но если вам нужна простая бесплатная фотография ребенка, чистящего зубы, это сайт бесплатных стоковых фотографий для вас.

4. PIXABAY

Этот сайт имеет очень большую базу данных высококачественных изображений. Он в большей степени ориентирован на бизнес и маркетинг, чем Unsplash, который часто бывает полезен контент-маркетологам и блогерам. Еще одним большим преимуществом Pixabay является то, что они также предлагают бесплатные векторы и иллюстрации.

5. STOCKVAULT

Stockvault — еще один отличный источник бесплатных стоковых фотографий, обоев и даже текстур. Коллекция составляет примерно половину размера Unsplash, но она хорошо отредактирована и ежедневно пополняется.Этот сайт также имеет хорошую поисковую систему и хорошо организован для просмотра по категориям.

6. PEXELS

Мы не можем писать о бесплатных стоковых изображениях без упоминания Pexels. Их обширная, хорошо организованная коллекция бесплатных стоковых фотографий — одна из лучших в Интернете. Кроме того, у них есть бесплатные стоковые видео ! Pexels — это популярный источник изображений для многих блоггеров.

7. PICJUMBO

Управляемый 24-летним фотографом, который устал от того, что его фотографии отвергают крупные стоковые сайты и решил создать свои собственные, PicJumbo теперь является процветающим сообществом бесплатных стоковых фотографий с большим выбором красивых бесплатных фотографий.

8. PIKWIZARD

Помимо огромной коллекции уникальных стоковых изображений, Pikwazard также предлагает мастер дизайна, который позволяет вам вносить базовые изменения, такие как добавление текстовых наложений перед загрузкой. Хотя основы бесплатны, у них также есть платная версия, представляющая собой полнофункциональный онлайн-инструмент для редактирования изображений.

9. RAWPIXEL

Rawpixel утверждает, что у него самая разнообразная коллекция стоковых фотографий в отрасли — и, возможно, это правда. У них также есть векторные изображения, макеты в формате PSD и контент, являющийся общественным достоянием, например, знаменитые японские отпечатки деревянных панелей.Их платный вариант вносит свой вклад в программу «Надежда для детей».

10. RESHOT

Reshot — это не просто коллекция стоковых фотографий, это сообщество с миссией. Они стремятся предоставить начинающим фотографам платформу, чтобы поделиться своим творчеством с теми, кто в этом нуждается. Их тщательно отобранные коллекции обширны, великолепны и полностью бесплатны.

Почти все изображения на этих бесплатных стоковых сайтах имеют лицензию Creative Commons Zero (CC0).Это означает, что вы можете копировать, адаптировать или распространять изображения — даже в коммерческих целях — без согласия автора. Другими словами, делайте с ними все, что хотите!

Подробнее об этом читайте на сайте Creative Commons.

По-прежнему не можете выбрать нужные изображения? Прочтите наши пять советов, которые помогут вам выбрать изображения. Также посмотрите этот пост на сайтах бесплатных видеоматериалов.

Официальный документ Foleon & CMI

Опыт имеет значение: четыре задачи, которые должны решить маркетологи, чтобы преодолеть препятствия для создания контента

Почему маркетологам B2B пора разрабатывать современный цифровой контент.

Статьи по теме:

Представляем поиск по сходству на Flickr

В Flickr мы понимаем, что ценность нашего корпуса изображений становится доступной только тогда, когда наши участники могут находить фотографии и фотографов, которые их вдохновляют, поэтому мы стремимся открывать и ценить новые фотографии.

Чтобы продолжить эти усилия, сегодня мы вводим поиск по сходству на Flickr. Если вы наведете курсор на фотографию на странице результатов поиска, вы увидите кнопку «…», которая открывает меню, которое дает вам возможность искать фотографии, похожие на фотографию, которую вы просматриваете в данный момент.

Во многих отношениях поиск фотографий сильно отличается от традиционного поиска в Интернете или текстового поиска. Во-первых, цель веб-поиска обычно состоит в том, чтобы удовлетворить конкретную потребность в информации, в то время как при поиске фотографий целью часто является одно из обнаружение ; как таковой, он должен быть не только функциональным, но и приятным. Мы приняли это близко к сердцу на всем сайте Flickr. Например, наша функция поиска по цвету, которая позволяет фильтровать по цветовой схеме, и наши фильтры стилей, которые позволяют фильтровать по стилям, таким как «минимализм» или «шаблоны», поощряют исследование.Во-вторых, в традиционном веб-поиске цель обычно состоит в том, чтобы сопоставить документы по набору ключевых слов в запросе. То есть запрос имеет ту же модальность — текст — что и документы, в которых выполняется поиск. Поиск фотографий обычно соответствует по модальностям: от текста к изображению. Запрос текста — необходимая функция поисковика по фотографиям, но, как говорится, картинка стоит тысячи слов. И помимо того, что людям не нужно так много печатать, многие визуальные концепции действительно не поддаются точному описанию.Теперь мы даем нашему сообществу возможность легко изучить эти визуальные концепции с помощью кнопки «…», функции, которую мы называем опорной точкой сходства .

Центр сходства является значительным дополнением к опыту Flickr, потому что он предлагает нашему сообществу совершенно новый способ исследовать и открывать для себя миллиарды невероятных фотографий и миллионы невероятных фотографов на Flickr. Он позволяет людям искать образы определенного стиля, дает людям представление об универсальном поведении, и даже когда он «сбивается с толку», он может заставить людей взглянуть на неожиданные общие черты и странности нашего визуального мира с новой точки зрения. .

Что такое «сходство»?

Чтобы понять, как действует подобный опыт, нам сначала нужно понять, что мы подразумеваем под «сходством». Фотографии могут быть похожи друг на друга разными способами. Рассмотрим несколько примеров.

Очевидно, что все эти группы фотографий иллюстрируют некое понятие «сходства», но все они разные. Грубо говоря, это схожесть цвета, схожесть фактуры и схожесть смысловой категории.И есть много других, которые вы можете себе представить.

Какое понятие сходства лучше всего подходит для такого сайта, как Flickr? В идеале мы хотели бы иметь возможность фиксировать несколько типов сходства, но мы с самого начала решили, что семантическое сходство — сходство, основанное на семантическом содержании фотографий — жизненно важно для облегчения поиска на Flickr. Это требует глубокого понимания содержания изображения, для чего мы используем глубокие нейронные сети.

Мы используем глубокие нейронные сети на Flickr в течение некоторого времени для различных задач, таких как распознавание объектов, прогнозирование NSFW и даже прогнозирование эстетического качества.Для этих задач мы обучаем нейронную сеть отображать необработанные пиксели фотографии в набор соответствующих тегов, как показано ниже.

Внутренне нейронная сеть выполняет это сопоставление постепенно, применяя серию преобразований к изображению, которое можно рассматривать как вектор чисел, соответствующих интенсивности пикселей. Каждое преобразование в серии создает другой вектор, который, в свою очередь, является входом для следующего преобразования, пока, наконец, мы не получим вектор, который мы специально ограничиваем списком вероятностей для каждого класса, который мы пытаемся распознать на изображении.Чтобы иметь возможность перейти от необработанных пикселей к семантической метке, такой как «воздушный шар», сеть отбрасывает много информации об изображении, включая информацию о внешнем виде, такую ​​как цвет воздушного шара, его относительное положение в небе и т. Д. Вместо этого мы можем извлечь внутренний вектор в сети до окончательного вывода.

Для обычных архитектур нейронных сетей этот вектор, который мы называем «вектором признаков», имеет многие сотни или тысячи измерений. Мы не можем с уверенностью сказать, что какое-либо из этих измерений означает что-то конкретное, как мы могли бы это сделать на конечном выходе сети, размеры которого соответствуют вероятностям тегов.Но у этих векторов есть важное свойство: когда вы вычисляете евклидово расстояние между этими векторами, изображения, содержащие похожий контент, будут иметь тенденцию иметь векторы признаков ближе друг к другу, чем изображения, содержащие разный контент. Вы можете думать об этом как о способе, которым сеть научилась организовывать информацию, представленную на изображении, чтобы она могла выводить требуемый прогноз класса. Это именно то, что мы ищем: евклидово расстояние в этом многомерном пространстве признаков является мерой семантического сходства.Рисунок ниже иллюстрирует эту идею: точки в окрестностях вокруг изображения запроса семантически подобны изображению запроса, тогда как точки в более удаленных окрестностях — нет.

Эта мера сходства не идеальна и не может охватить все возможные представления о подобии — она ​​будет ограничена конкретной задачей, для выполнения которой была обучена сеть, то есть распознаванием сцены. Однако он эффективен для наших целей и, что важно, содержит информацию, выходящую за рамки семантического содержания изображения, например внешний вид, состав и текстуру.Что наиболее важно, он дает нам простой алгоритм для поиска визуально похожих фотографий: вычислить расстояние в пространстве признаков изображения запроса до каждого индексного изображения и вернуть изображения с наименьшим расстоянием. Конечно, предстоит еще много работы, чтобы эта идея работала для миллиардов изображений.

Крупномасштабный приблизительный поиск ближайшего соседа

При таком большом индексе, как Flickr, исчерпывающее вычисление расстояний для каждого запроса невозможно. Кроме того, сохранение многомерного вектора признаков с плавающей запятой для каждого из миллиардов изображений занимает большой объем дискового пространства и создает еще большие трудности, если эти функции должны находиться в памяти для быстрого ранжирования.Чтобы решить эти две проблемы, мы применяем современный алгоритм приблизительного ближайшего соседа, называемый локально оптимизированным квантованием продукта (LOPQ).

Чтобы понять LOPQ, полезно сначала взглянуть на простую стратегию. Вместо того, чтобы ранжировать все векторы в индексе, мы можем сначала отфильтровать набор хороших кандидатов и выполнять только дорогостоящие вычисления расстояний для них. Например, мы можем использовать алгоритм типа k -means для кластеризации наших векторов индекса, поиска кластера, которому назначен каждый вектор, и индексации соответствующего идентификатора кластера для каждого вектора.Во время запроса мы находим кластер, которому назначен вектор запроса, и извлекаем из индекса элементы, принадлежащие тому же кластеру. Мы даже можем расширить этот набор, если захотим, выбрав элементы из следующего ближайшего кластера.

Эта идея уведет нас далеко, но недостаточно для миллиардного индекса. Например, для 1 миллиарда фотографий нам нужен 1 миллион кластеров, чтобы каждый кластер содержал в среднем 1000 фотографий. Во время запроса нам нужно будет вычислить расстояние от запроса до каждого из этих 1 миллиона центроидов кластера, чтобы найти ближайшие кластеры.Это довольно много. Однако мы можем добиться большего, если вместо этого разделим наши векторы пополам по размерности и сгруппируем каждую половину отдельно. В этой схеме каждому вектору будет назначена пара идентификаторов кластеров, по одному для каждой половины вектора. Если мы выберем k = 1000 для кластеризации обеих половин, мы получим k ² = 1000 * 1000 = 1e6 возможных пар. Другими словами, кластеризуя каждую половину отдельно и назначая каждому элементу пару идентификаторов кластера, мы можем получить ту же степень детализации разбиения (всего 1 миллион кластеров) только с вычислениями расстояния 2 * 1000 с половиной количества измерений для общего вычислительного экономия 1000x.И наоборот, при тех же вычислительных затратах мы получаем в k раз больше разделов пространства данных, обеспечивая гораздо более детальный индекс.

Эта идея разделения векторов на подвекторы и кластеризации каждого разбиения по отдельности называется квантованием произведения . Когда мы используем эту идею для индексации набора данных, он называется инвертированным мультииндексом , и он формирует основу для быстрого поиска кандидатов в нашем индексе сходства. Обычно распределение точек по кластерам в мультииндексе будет несбалансированным по сравнению со стандартным индексом k-средних, но этот дисбаланс является справедливой сделкой для разделения с гораздо более высоким разрешением, которое он нам дает.Фактически, мультииндекс будет сбалансирован по кластерам только в том случае, если две половины векторов полностью статистически независимы. Это не относится к большинству реальных данных, но во многих случаях помогает некоторая эвристическая предварительная обработка — например, PCA-обработка и перестановка измерений, так что кумулятивная дисперсия по измерениям приблизительно уравновешивается между половинами. И так же, как простой индекс k-средних, существует быстрый алгоритм для поиска ранжированного списка кластеров для запроса, если нам нужно расширить набор кандидатов.

После того, как у нас есть набор кандидатов, мы должны их ранжировать. Мы могли бы сохранить полный вектор в индексе и использовать его для вычисления расстояния для каждого элемента-кандидата, но это также повлечет за собой большие накладные расходы на память (например, для 256-мерных векторов с 4-байтовыми числами с плавающей запятой потребуется 1 ТБ для 1 миллиарда фотографий). как вычислительные накладные расходы. LOPQ решает эти проблемы, выполняя другое квантование продукта, на этот раз остатков данных. Остаток точки — это вектор разницы между точкой и ее ближайшим центроидом кластера.Учитывая остаточный вектор и кластерные индексы вместе с соответствующими центроидами, у нас есть достаточно информации, чтобы точно воспроизвести исходный вектор. Вместо хранения остатков продукт LOPQ квантует остатки, обычно с большим количеством разделений, и сохраняет в индексе только индексы кластеров. Например, если мы разделим вектор на 8 разбиений, и каждое разбиение будет кластеризовано с 256 центроидами, мы можем сохранить сжатый вектор только с 8 байтами независимо от количества измерений для начала (хотя, безусловно, большее число измерений приведет к более высокому ошибка аппроксимации).С помощью этого представления с потерями мы можем произвести реконструкцию вектора из 8-байтовых кодов: мы просто берем каждый код квантования, ищем соответствующий центроид и объединяем эти 8 центроидов вместе, чтобы произвести реконструкцию. Точно так же мы можем приблизительно определить расстояние от запроса до вектора индекса, вычислив расстояние между запросом и реконструкцией. Мы можем быстро выполнить это вычисление для многих точек-кандидатов, вычислив квадрат разницы каждого разбиения запроса на все центроиды для этого разбиения.После вычисления этой таблицы мы можем вычислить разность в квадрате для индексной точки, найдя предварительно вычисленную разность в квадрате для каждого из 8 индексов и суммируя их вместе, чтобы получить общую разницу в квадрате. Этот трюк с кешированием позволяет нам быстро ранжировать множество кандидатов, не прибегая к вычислениям расстояния в исходном векторном пространстве.

LOPQ добавляет одну последнюю деталь: для каждого кластера в мультииндексе LOPQ соответствует локальному вращению остатков точек, попадающих в этот кластер.Это вращение представляет собой просто PCA, который выравнивает основные направления изменения данных с осями, за которыми следует перестановка, чтобы эвристически сбалансировать дисперсию между разделениями квантования продукта. Обратите внимание, что это точный шаг предварительной обработки, который обычно выполняется на мультииндексе верхнего уровня. Он имеет тенденцию делать приблизительные вычисления расстояния более точными за счет уменьшения ошибок, вносимых путем предположения, что каждое разбиение вектора при квантовании продукции статистически не зависит от других разбиений.Кроме того, поскольку ротация подходит для каждого кластера, они лучше подходят для локального распределения данных.

Ниже приведена диаграмма из статьи о LOPQ, которая иллюстрирует основные идеи LOPQ. K-средство (a) очень эффективно при распределении центроидов кластера, показанных красными точками, которые нацелены на распределение данных, но у него есть другие недостатки в масштабе, как обсуждалось ранее. В показанном 2d примере мы можем представить, как продукт квантует пространство двумя разделами, каждое с одним измерением.Квантование продукта (b) кластеризует каждое измерение независимо, а центроиды кластера задаются парами кластерных индексов, по одному для каждого разбиения. Фактически это сетка над пространством. Поскольку разбиения обрабатываются так, как если бы они были статистически независимыми, мы, к сожалению, получим много кластеров, которые «потрачены впустую» из-за того, что не нацелены на распределение данных. Мы можем улучшить эту ситуацию, повернув данные таким образом, чтобы основные измерения вариации были выровнены по осям. Эта версия, называемая оптимизированным квантованием продукта (c), лучше проверяет полезность каждого центроида.LOPQ (d) расширяет эту идею, сначала грубо кластеризуя данные, а затем выполняя отдельный экземпляр OPQ для каждого кластера, позволяя целевые центроиды, но при этом извлекая преимущества квантования продукта с точки зрения масштабируемости.

LOPQ — это новейший метод квантования, и здесь вы можете найти больше информации об алгоритме и тестах. Кроме того, мы предоставляем реализацию с открытым исходным кодом на Python и Spark, которую вы можете применять к своим собственным наборам данных.Алгоритм создает набор кластерных индексов, которые могут быть эффективно запрошены в инвертированном индексе, как описано. Мы также изучили варианты использования этих индексов в качестве хеша для быстрой дедупликации изображений и крупномасштабной кластеризации. Эти расширенные варианты использования изучаются здесь.

Заключение

Мы описали нашу систему для масштабного поиска визуального сходства на Flickr. Методы создания высококачественных векторных представлений изображений с помощью глубокого обучения постоянно совершенствуются, открывая новые способы поиска и изучения больших мультимедийных коллекций.Эти методы применяются и в других областях, например, для создания векторных представлений текста, видео и даже молекул. Крупномасштабный приблизительный поиск ближайшего соседа имеет важное значение и потенциальное применение в этих областях, а также во многих других. Хотя эти методы находятся в зачаточном состоянии, мы надеемся, что поиск по сходству предоставит новый полезный способ оценить удивительную коллекцию изображений на Flickr и интересных фотографий, которые ранее могли остаться незамеченными.Мы с нетерпением ждем будущего этой технологии на Flickr и за его пределами.

Благодарности

Яннис Калантидис, Хай Нгуен, Стейси Светличная, Арел Кордеро. Особая благодарность остальной части команды компьютерного зрения и машинного обучения и поисковой группе Vespa, которая управляет внутренней поисковой системой Yahoo.

Вот почему в зеркале ты выглядишь лучше, чем на фотографиях.

Обычно самый большой страх после бурной вечеринки — это не то, о чем вы сказали, о чем вы можете пожалеть, а то, как вы будете выглядеть на фотографиях ваших друзей с тегами.Несмотря на то, что вы вышли из дома в образе десятки, эти неуклюжие групповые селфи заставляют вас больше чувствовать себя пятеркой, заставляя задуматься: «Почему я по-другому выгляжу на фотографиях?»

Это странное явление, которое благодаря селфи заставляет людей сомневаться в собственных зеркалах. Картины — это вы «настоящие» или это ваше отражение? Зеркала все это время нам лгали ??

Ответить на это немного сложно. Хорошая новость заключается в том, что есть большая вероятность, что существо, похожее на Квазимодо, которое смотрит на вас в ответ на ваших селфи, не является точным изображением настоящего вас.Но ваше зеркало тоже не совсем правдиво.

Ниже приведена научная разбивка, которая может объяснить эти смущающие фотографии с тегами:

Зеркало — это отражение. Это не ты.

ИСТОЧНИК: ПОЛУЧИТЬ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Хотя нам наиболее комфортно и нам знакомо лицо, которое смотрит на нас в ответ, когда мы чистим зубы по утрам, зеркало на самом деле не настоящие мы. Это отражение, поэтому оно показывает, как мы выглядим наоборот.Поскольку мы так привыкли видеть обратную версию себя, то, как мы выглядим на фотографиях, может вызывать неприятные ощущения. И если у вас нет идеально симметричного лица, ваша фото-версия может быть еще более шаткой.

«Мы все время видим себя в зеркале — вы чистите зубы, бреетесь, наносите макияж», — рассказала The Atlantic Памела Ратледж, директор Центра психологии СМИ. «Взгляд на себя в зеркало производит сильное впечатление. У вас есть это знакомство.Знакомство порождает симпатию. Вы установили предпочтение к такому выражению лица ».

Ученые называют это эффектом« простого воздействия ». По сути, это поведение, придуманное психологом Робертом Зайонцем, которое утверждает, что люди положительно реагируют на вещи, с которыми они наиболее знакомы. . Итак, когда вы видите перевернутую версию себя, вы сразу же ненавидите ее или даже находите ее гротескной, потому что она противоположна тому, к чему вы привыкли.

Итак, хотя мы думаем, что в зеркало выглядим лучше, мы больше психологически склонны чувствовать это, даже если мы честно выглядим лучше на фотографиях.Странно, да?

Объектив камеры тоже играет роль.

ИСТОЧНИК: ISTOCK

Итак, если ваше отражение не является настоящим вами, значит ли это, что ваши уродливые селфи — это ваше «истинное я»? Хотя зеркала показывают перевернутую версию вас самих, которая смягчает резкость вашей асимметрии, миф о том, что «картинки никогда не лгут», тоже не соответствует действительности. В конце концов, большинство людей делают более одного селфи, прежде чем сочтут наиболее лестным для себя, и обычно требуется сочетание ракурсов, освещения и утиных губ, прежде чем сделать селфи, достойное Instagram.

Но проблема может быть не в ваших углах, а в искажении объектива. Из-за близости вашего лица к камере объектив может искажать определенные детали, заставляя их выглядеть больше, чем в реальной жизни. Изображения также представляют собой только двумерную версию нас самих. В зависимости от ваших черт лица, если у вас мягкое круглое лицо, фотографии могут сгладить ваши черты и еще больше исказить «настоящего» вас.

Например, просто изменив фокусное расстояние камеры , можно изменить ширину вашей головы .Поскольку писатель Gizmodo Джон Херрман пишет, чем лучше камера, тем лучше вы будете смотреться на картинке:

«Телеобъективы обычно выглядят более привлекательными, создавая впечатление, что объект сплющен, и немного сжимают ширину. о ваших главных чертах, таких как нос или грудь.Так что подумайте дважды, прежде чем убегать от надоедливых папарацци и их модных зум-объективов; это турист с карманной камерой, снимки которой заставят вас выглядеть толстым в Интернете.»

И поскольку камеры не показывают вашу трехмерную версию, их легко» обмануть «камеры, чтобы представить реальность, которая даже не соответствует действительности. Профессиональные модели усовершенствовали это, поэтому люди могут делать фото колдовство таким образом. просто изменяя их углы:

Это еще и вспышка камеры.

ИСТОЧНИК: ISTOCK

Хотя хорошее освещение — ключ к получению всех хороших фотографий, резкая вспышка вашего iPhone может на самом деле сделать вас намного хуже, особенно если это сделано в темной комнате.Фактически, согласно OKCupid, резкая вспышка камеры добавляет семь лет к вашему лицу .

Камеры не только заставляют вас выглядеть блестящими и жирными, но и не могут приспособиться к свету и темноте, как это делают наши глаза. Камеры могут фокусироваться только на светлых участках или тенях, и иногда это может приводить к не очень приятному освещению. Хорошее практическое правило — придерживаться естественного или уличного освещения.

Ваша улыбка тоже может быть виновата.

ИСТОЧНИК: iSTOCK

Все знают, что значит позировать для неловкого фото, вроде водительских прав или паспорта. Фотографии никогда не получаются красивыми, и они вряд ли похожи на наши естественные улыбки. Когда вы смотрите на себя в зеркало, вы расслаблены, уверены в себе, чаще улыбаетесь и ведете себя естественно.

Если кто-то кричит «Скажи сыр!» at you заставляет вас стесняться своей нефотогеничной репутации, очевидно, вы собираетесь напрячься и получить фотографию, которая будет отличаться от той, которую вы видите в зеркале, и чуждой ей.Во время фотосъемки лучше всего расслабиться и попытаться сосредоточиться на чем-то другом. Эта напряженная, вынужденная неловкость всегда превращается в плохую фотографию.

Возможно, вы менее привлекательны, чем думаете.

Но неважно, сколько факторов вы хотите винить в своих дерьмовых фотографиях, все сводится к психологии. Возможно, вы по-другому выглядите на фотографиях потому, что версия себя, которая вам больше всего нравится, является плодом вашего воображения.

Согласно исследованию , 2008 г., , люди склонны думать, что они более привлекательны, чем они есть на самом деле. В ходе эксперимента исследователи сфотографировали фотографии участников, чтобы они выглядели более привлекательно, а затем смешали их с фотографиями незнакомцев. Затем они попросили испытуемых выбрать свою фотографию из очереди. Люди быстрее выбирали фотографии, на которых они выглядели более привлекательными, и приходили к выводу, что «привлекательность» была той версией самих себя, с которой они были наиболее знакомы.

Однако другие эксперты также утверждали обратное: люди склонны думать , что они менее привлекательны, чем они есть на самом деле. В любом случае, если вы ругаете себя из-за того, почему вы по-другому выглядите в зеркалах и на фотографиях, есть большая вероятность, что весь ваш страх и беспокойство только в вашей голове. Это похоже на то, как люди ненавидят звук собственного голоса. Возможно, ключ к тому, чтобы выглядеть лучше на фотографиях, — это сделать как можно больше селфи, чтобы познакомиться как с «зеркальной», так и с «камерой» версией себя.

«Люди, которые делают много селфи, в конечном итоге чувствуют себя намного комфортнее в собственной коже, потому что у них есть непрерывный поток изображений самих себя, и они больше контролируют изображение», — сказала Памела. «Перевернутый или не перевернутый, способность видеть себя всеми этими разными способами сделает их в целом более удобными».

Или просто скачайте FaceTune .