Как найти Лица и Люди в приложении Фотографии для iPhone или iPad |
Приложение «Фотографии» собирает ваши изображения в различные автоматические альбомы, в том числе в «Люди», что позволяет людям на фотографии просматривать своих друзей, семью и даже одного или двух селфи.
Apple использует машинное обучение, чтобы не только распознавать людей на ваших изображениях, но и идентифицировать одного человека на нескольких фотографиях. Как и алгоритм Facebook, он не идеален, но его достаточно легко исправить. Вот как вы можете просматривать общие лица, присваивать им имена, удалять лица, которые были опознаны неправильно, и скрывать лица, которые вы не хотите видеть.
- Почему я хочу использовать альбом People?
- Как просматривать Люди и Лица в приложении Фотографии
- Как назвать или переименовать людей в приложении «Фотографии»
- Как удалить людей или лица, которые были ошибочно определены в приложении «Фотографии»
- Как добавить любимых людей или лица в приложение «Фотографии»
- Как объединить несколько коллекций людей и лиц в одного человека в приложении «Фотографии»
Почему я хочу использовать альбом People?
Apple автоматически идентифицирует людей на ваших изображениях и собирает их в альбом People. Все это выполняется локально на вашем iPhone и не синхронизируется с другими вашими устройствами, за исключением имени этого человека (хотя это может произойти в будущих версиях iOS, если Apple сможет гарантировать конфиденциальность пользователей).
Отсюда ваше дело, что вы хотите делать с этой информацией. Вы можете игнорировать альбом People, если хотите, но если вы войдете и пометите имена, вы сможете использовать интеллектуальную панель поиска в Фото для поиска изображений с несколькими отмеченными людьми. Я использую это все время, чтобы найти изображения меня и моего жениха или изображения его и его собаки. (Да, вы можете объединить поиск людей с тегами Apple в категории «компьютерное зрение».)
Как просматривать Люди и Лица в приложении Фотографии
- Открыть Фото приложение.
- Нажмите Альбомы Вкладка.
- Нажмите люди альбом.
Нажмите на человек или лицо просмотреть их коллекцию.
Коллекции отдельных людей предлагают видеослайд-шоу, краткую сводку фотографий и полную коллекцию всех фотографий с участием этого человека.
Вы можете просмотреть видео, нажав Играть кнопка. Отсюда вы можете отрегулировать длину (короткую, среднюю или длинную) или музыку в этой области, но вам нужно будет экспортировать видео в Memories, если вы хотите внести какие-либо дополнительные изменения.
Как назвать или переименовать людей в приложении «Фотографии»
- Выберите человек или лицо из альбома Люди.
- Нажмите + Добавить имя вариант (или имя человека, если он уже был идентифицирован).
- Введите их имя. По мере ввода предложения автозаполнения будут появляться из ваших контактов; Вы можете выбрать один из этих вариантов или ввести имя вручную.
Нажмите Готово.
Как удалить людей или лица, которые были ошибочно определены в приложении «Фотографии»
- Выберите человек или лицо из альбома Люди.
- Нажмите Выбрать Кнопка в левом верхнем углу.
- Нажмите Показать все если вы не уверены, какие изображения вы хотите исправить.
- Нажмите показать лица чтобы увеличить изображение человека, указанного на миниатюрах фотографии.
Выберите миниатюра (или несколько миниатюр) выбрать их.
- Нажмите доля кнопка.
- Выберите Не этот человек кнопка из левого нижнего угла.
Если у вас есть устройство с поддержкой 3D Touch, вы также можете заглядывать на любую фотографию и слайд вверх чтобы получить Не этот человек кнопка.
Как добавить любимых людей или лица в приложение «Фотографии»
- Открыть люди альбом из Альбомы Вкладка.
Нажмите значок сердца на человека, которого вы хотели бы любить.
к Удалить из избранного человек, выполните те же шаги.
Примечание. Если вы хотите видеть только своих любимых людей или лица, вы можете нажать Показывать только избранное ссылку под миниатюрами избранного, чтобы скрыть всех некатегоризованных или не избранных пользователей.
Как объединить несколько коллекций людей и лиц в одного человека в приложении «Фотографии»
- Открыть люди альбом из Альбомы Вкладка.
- Нажмите Выбрать.
- Выберите коллекции людей или лиц, которых вы хотите объединить (две или более).
Нажмите сливаться, тогда сливаться очередной раз.
Активизируйте свою игру для iPhone!
Футляр для моментальной фотографии
(40 долларов на Amazon)
Чехол Moment — один из немногих чехлов для iPhone, который превращает ваш телефон в более традиционную камеру. Чехол имеет традиционную кнопку спуска затвора, встроенный интерфейс объектива и переносное крепление для ремешка, которое обеспечивает безопасность вашего телефона в процессе работы.
Polaroid Zip
($ 91 от Amazon)
Если вы любите получать удовольствие от печати наклеек на своих любимых фотографиях с iPhone, Polaroid Zip позволит вам распечатать любую фотографию с вашего iPhone без проводов!
У вас есть вопросы?
Дайте нам знать в комментариях внизу!
Обновлено июля 2019 года: Обновлено для iOS 13.
IOS
Оцените статью!
Мне нравитсяНе нравитсяРаспознаем лица на фото с помощью Python и OpenCV / Хабр
В этой статье я хотел бы остановиться на алгоритмах распознавания лиц, а заодно познакомить вас с очень интересной и полезной библиотекой OpenCV. Уверен, что этот материал окажется полезным для новичков в этой области.
Что нам понадобится:
• Установленный Python 2.7 с библиотеками NumPy и PIL
• OpenCV 2-й версии
Здесь ссылка на материал по установке всех необходимых компонентов. Установка всего необходимого не составит труда.
Для начала давайте разберемся, как распознать лицо на фотографии. Во-первых, нужно найти, где на фото расположено лицо человека и не спутать его с часами на стене и кактусом на подоконнике. Казалось бы, простая задача для человека, оказывается не такой простой для компьютера. Для того, чтобы найти лицо мы должны выделить его основные компоненты, такие как нос, лоб, глаза, губы и т.д. Для этого будем использовать шаблоны (они же примитивы Хаара) на подобие таких:
Если шаблоны соответствуют конкретным областям на изображении, будем считать, что на изображении есть человеческое лицо. На самом деле подобных шаблонов гораздо больше. Для каждого из них считается разность между яркостью белой и черной областей. Это значение сравнивается с эталоном и принимается решение о том, есть ли здесь часть человеческого лица или нет.
Наглядно демонстрацию алгоритма можно посмотреть на этом видео:
И так мы нашли лицо на фотографии, но как определить, что это лицо именно того кого мы ищем? Для решения этой задачи будем использовать алгоритм Local Binary Patterns. Суть его заключается в том, что мы разбиваем изображение на части и в каждой такой части каждый пиксель сравнивается с соседними 8 пикселями. Если значение центрального пикселя больше соседнего, то пишем 0, в противном случае 1. И так для каждого пикселя у нас получается некоторое число. Далее на основе этих чисел для всех частей, на которые мы разбивали фотографию, считается гистограмма. Все гистограммы со всех частей объединяются в один вектор характеризующий изображение в целом. Если мы хотим узнать насколько похожи два лица, нам придется вычислить для каждого из них такой вектор и сравнить их. Рисунки ниже помогут лучше понять суть алгоритма:
Ну хорошо, давайте, наконец напишем немного кода. За основу я взял код из этой статьи.
# Импортируем необходимые модули import cv2, os import numpy as np from PIL import Image # Для детектирования лиц используем каскады Хаара cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath) # Для распознавания используем локальные бинарные шаблоны recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer(1,8,8,8,123)
Параметр cascadePath содержит имя файла с уже готовыми значениями для распознавания лиц. Этот файл можно взять из директории с OpenCV (opencv\build\etc\haarcascades\).
Далее создаем объект CascadeClassifier и объект распознавания лиц LBPHFaceRecognizer. На последнем остановимся поподробнее, точнее, на его параметрах. Первые два значения 1 и 8 характеризуют окрестности пикселя. Наглядно, что это такое можно продемонстрировать этой картинкой:
То есть первое число это радиус в котором мы выбираем пиксели, а второй число этих пикселей. Чем больше пикселей в окрестности точки мы возьмем, тем точнее будет наше распознавание.
И наконец, последнее значение это параметр confidence threshold, определяющий пороговое значение для распознавания лица. Чем меньше confidence тем больше алгоритм уверен в том, что на фотографии изображено известное ему лицо. Порог означает, что когда уверенности мало алгоритм просто считает это лицо незнакомым. В данном случае порог равен 123.
Идем дальше. Напишем функцию, которая находит по определенному пути во всех фотографиях лица людей и сохраняет их.
def get_images(path): # Ищем все фотографии и записываем их в image_paths image_paths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path) if not f.endswith('.happy')] images = [] labels = [] for image_path in image_paths: # Переводим изображение в черно-белый формат и приводим его к формату массива gray = Image.open(image_path).convert('L') image = np.array(gray, 'uint8') # Из каждого имени файла извлекаем номер человека, изображенного на фото subject_number = int(os.path.split(image_path)[1].split(".")[0].replace("subject", "")) # Определяем области где есть лица faces = faceCascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # Если лицо нашлось добавляем его в список images, а соответствующий ему номер в список labels for (x, y, w, h) in faces: images.append(image[y: y + h, x: x + w]) labels.append(subject_number) # В окне показываем изображение cv2.imshow("", image[y: y + h, x: x + w]) cv2.waitKey(50) return images, labels
Для примера я использовал БД лиц под названием
Yale Faces. В ней есть 15 человек с разными выражениями лиц на каждой фотографии.
Имя каждого файла в этой БД выглядит следующим образом: subject01.sad. Сначала идет слово subject, далее порядковый номер человека, а после характеристика фото. Например, характеристика sad означает грустное лицо, happy веселое и т.п.
Так же из каждого названия файла извлекается номер человека на фотографии и сохраняется список labels. Каждой фотографии в итоге будет сопоставлен этот номер.
Функция faceCascade.detectMultiScale() определяет области на фотографии, где есть человеческие
параметры описывают прямоугольную область в том месте, где нашлось лицо.
Теперь давайте разберемся с параметрами функции:
image – исходное изображение
scaleFactor – определяет то, на сколько будет увеличиваться скользящее окно поиска на каждой итерации. 1.1 означает на 10%, 1.05 на 5% и т.д. Чем больше это значение, тем быстрее работает алгоритм.
minNeighbors — Чем больше это значение, тем более параноидальным будет поиск и тем чаще он будет пропускать реальные лица, считая, что это ложное срабатывание. Оптимальное значение 3-6.
Ну что же, теперь мы можем создать набор лиц и соответствующих им меток. Давайте научим программу распознавать эти лица.
# Путь к фотографиям
path = './yalefaces'
# Получаем лица и соответствующие им номера
images, labels = get_images(path)
cv2.destroyAllWindows()
# Обучаем программу распознавать лица
recognizer.train(images, np.array(labels))
Указываем путь к нашим фото, получаем список с фотографиями и метками. А дальше запускаем нашу функцию тренировки с помощью алгоритма LBP. Ничего сверхъестественного в ней нет, просто передаем ей значения, полученные после запуска функции get_images(). Все остальное программа сделает сама.
# Создаем список фотографий для распознавания image_paths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path) if f.endswith('.happy')] for image_path in image_paths: # Ищем лица на фотографиях gray = Image.open(image_path).convert('L') image = np.array(gray, 'uint8') faces = faceCascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) for (x, y, w, h) in faces: # Если лица найдены, пытаемся распознать их # Функция recognizer.predict в случае успешного распознавания возвращает номер и параметр confidence, # этот параметр указывает на уверенность алгоритма, что это именно тот человек, чем он меньше, тем больше уверенность number_predicted, conf = recognizer.predict(image[y: y + h, x: x + w]) # Извлекаем настоящий номер человека на фото и сравниваем с тем, что выдал алгоритм number_actual = int(os.path.split(image_path)[1].split(".")[0].replace("subject", "")) if number_actual == number_predicted: print "{} is Correctly Recognized with confidence {}".format(number_actual, conf) else: print "{} is Incorrect Recognized as {}".format(number_actual, number_predicted) cv2.imshow("Recognizing Face", image[y: y + h, x: x + w]) cv2.waitKey(1000)
В цикле опять определяем расположение лица на каждом фото с окончанием .happy. Все параметры и процедуры такие же, как и на предыдущем этапе.
Для каждого найденного лица запускаем функцию recognizer.predict(), возвращающую номер-идентификатор субъекта, который предположительно находится на фото, а так же параметр confidence. Далее сравниваем значение, которое нам вернула функция с реальным номером субъекта, если они равны, распознавание прошло успешно.
Ну, вот и все, дальше в консоль выводятся результаты распознавания для каждой фотографии из контрольной выборки.
Исходный код программы можно найти здесь.
10 фотографий, на которых можно найти лицо в самых неожиданных местах
Как вычислить человека с богатой фантазией? Как правило, такие люди генерируют креативные идеи, придумывают интересные истории и могут замечать то, чего не видят обычные люди. Если однажды увидеть лицо в маленьком кексе, цветке и огурце, то остановиться будет уже невозможно. Предлагаем вам посмотреть на 10 фотографий, которые разбудят вашу фантазию и заставят представлять и видеть лица в самых неожиданных местах.
Счастливый огурец
Этот огурец невероятно рад вашей с ним встрече, и ему уже не терпится попасть в салат.
Скутер, который просто рад вас видеть
Поездка на таком веселом скутере станет незабываемой сразу после того, как вы увидите его улыбку между фар.
Кроссовки, которые устали от жизни
Если очень долго носить одну пару кроссовок, то они могут начать кричать.
Очень красивый, но злой цветок
Этот цветок выглядит очень привлекательно до того момента, пока в его центре не становится заметно недовольное лицо. Кстати, о том, что скрывалось за улыбкой в разные века, счастье или проблемы, вы можете узнать из другого нашего материала.
Дух огня
В огне можно увидеть много чего интересного. Прежде всего, наблюдение за языками пламени отлично успокаивает нервы. Однако, если вы вдруг начнете видеть в огне лица, придется немного понервничать.
Кекс надул губы
Этот кекс выглядит так, как будто он очень расстроился, что его не хотят есть.
Недоумевающий чемодан
Именно таким взглядом чемоданы в магазинах смотрят на людей, которые собираются на море, запихивая в маленькие сумки вещи из всех шкафов в доме.
Обогреватель, который греет улыбкой
Этот обогреватель греет не только теплом, но и своей милой улыбкой.
Кактус, который живет на болоте
Большой, зеленый и живет на болоте. Если бы это было загадкой, то большинство бы предположило, что речь о Шреке. На самом деле речь о кактусе, но в нем можно тоже увидеть известного на весь мир огра.
Банан, который рад вас видеть
Обычно бананы портятся и теряют свой красивый внешний вид, но в этом случае подпорченные части банана лишь сделали его симпатичнее.
О том, почему марсианский кратер, похожий на смайлик, стал гораздо шире «улыбаться», вы можете узнать в другом нашем материале.
Источник: journals.sagepub.com
Не удалось найти лицо и FaceRecognition классов
Я работаю над проектом распознавания лиц java с использованием OpenCV 3.4.0. Для этого используется метод createFisherFaceRecognizer(0,1500), но OpenCV не содержит этого класса и метода. Кто-нибудь знает о OpenCV? Пожалуйста, дайте мне знать, как им пользоваться.
Это импортные товары
import org.opencv.face.Face;
import org.opencv.face.FaceRecognizer;
Заранее спасибо.
java eclipse opencvПоделиться Источник beta 06 июля 2018 в 06:31
2 ответа
- Как найти лицо, глаза от photo/image?
Я делаю свой проект по обработке изображений в c#. здесь я не знаю, как найти лицо, глаза из изображения (не webcam). Изображение будет сохранено в определенной папке. Я устанавливаю пакет EmguCv, но он совсем не работает. Что означают мои вопросы, Является ли Emgu CV рабочим окном 8 OS? Я ищу…
- Не удалось найти и добавить проект библиотеки классов ASP.NET 5 в решение
Недавно я создал новое веб-приложение ASP.NET 5 и стандартную библиотеку классов C# только для того, чтобы узнать, что веб-приложение ASP.NET 5 не может ссылаться. Я провел исследование и увидел, что существует библиотека классов ASP.NET 5, но не могу найти ее нигде в моем полностью обновленном…
2
Существует еще одна вещь, называемая OpenCV-contrib, которая требуется для запуска следующего класса Face .
Это ссылка на репо GitHub . Прочитайте README.md
Выполните следующие действия : —
Загрузите исходное репо OpenCV и репо contrib с GitHub.
Перейдите в opencv_contrib/modules/face и откройте cmakeLists.txt с помощью любого редактора . Теперь найдите строку, которая начинается с ocv_define_module, и добавьте слово ‘java’ (без кавычек) в конце .
[Похоже на:-
ocv_define_module(face opencv_core opencv_imgproc opencv_objdetect WRAP python java)]
3.Compile используя cmake используя это : cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=путь к opencv_contrib
Используйте сгенерированный jar!
PS:In windows , я не думаю , что установщик по умолчанию .exe opencv содержит классы face, поэтому лучше строить с cmake .
Поделиться Arunachalam Muthupalaniappan 06 июля 2018 в 08:44
-1
org.opencv.face не доступен с OpenCV . Для этого требуется opencv-contrib , который можно легко добавить. Перейти по ссылке:
opencv-библиотека contrib
Поделиться KRISHNA MISHRA 08 ноября 2019 в 14:20
Похожие вопросы:
«Ошибка: не удалось найти или загрузить основной класс My.class»
Я использую Java SDK 1.7 на Windows 7 через cmd.exe . Еще несколько часов назад все работало правильно, когда внезапно я не смог запустить свои скомпилированные файлы классов, последовательно…
Не удалось найти библиотеку security.dll в приложении библиотеки классов
Я пытаюсь использовать ssl соединение в приложении библиотеки классов, но я попытался аутентифицироваться как клиент на сервере, я получил следующее сообщение об ошибке. Не удалось найти точку входа…
Не удалось найти идентификаторы классов и интерфейсов в реестре
Я пытаюсь отладить некоторые exe в windbg. Теперь он вызывает какую-то третью сторону com dll, которая выставляет функцию DLLGetClassObject. DLLGetClassObject подпись есть HRESULT __stdcall…
Как найти лицо, глаза от photo/image?
Я делаю свой проект по обработке изображений в c#. здесь я не знаю, как найти лицо, глаза из изображения (не webcam). Изображение будет сохранено в определенной папке. Я устанавливаю пакет EmguCv,…
Не удалось найти и добавить проект библиотеки классов ASP.NET 5 в решение
Недавно я создал новое веб-приложение ASP.NET 5 и стандартную библиотеку классов C# только для того, чтобы узнать, что веб-приложение ASP.NET 5 не может ссылаться. Я провел исследование и увидел,…
не удалось найти компилятор java com.sun.tools.javac.Main, пожалуйста, измените настройки загрузчика классов
При компиляции моего приложения grails возникает следующая ошибка. Я использую jdk-7u79-windows-x64, я уже добавил местоположение ‘C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79\bin’ к моему пути в переменных…
Не удалось найти Kotlin классов в модуле функций из другого модуля
Не удалось найти Kotlin классов в модуле с плагином com.android.feature из другого функционального модуля. Например, в Android мгновенными приложения, Kotlin классов в характеристика base не могут…
CookieHeaderValue не удалось найти
У меня есть библиотека классов C#, и по какой-то причине я получаю следующую ошибку: Тип или пространство имен ‘CookieHeaderValue’ не удалось найти. У меня есть using System.Net.Http; using…
AttributeError: модуль ‘cv2.cv2’ не имеет атрибута ‘createLBPHFaceRecognizer’
Я столкнулся с некоторой атрибутивной ошибкой при запуске face recognizing the code. Мое лицо отлично распознает запуск кода. Но пока я пытаюсь запустить код распознавания лиц, он показывает…
Библиотека классов (стандартная 2.1 или основная 3.1) : не удалось найти имя пространства имен ‘IWebHostEnvironment’
Новый проект , библиотека классов (.NET Standard) На проект, свойства, изменяется от 2.0 в 2.1 Изменен Класс1 : public class Class1 { public void Configure(IApplicationBuilder app,…
«Тычут в лицо телефон и советуют найти нормальную работу». Сотрудник полиции анонимно и честно — о митингах
После массовых задержаний на несанкционированных митингах в конце января и начале февраля звучит немало вопросов относительно жестких действий полиции и Росгвардии. «Правмиру» удалось поговорить с сотрудником патрульно-постовой службы, который участвовал в охране общественного порядка во время проведения несогласованных митингов в одном из городов России. На условиях анонимности он согласился рассказать о своей работе.
— По каким причинам силовики могут начать бить человека руками или дубинкой? Перед несогласованными акциями какие инструкции они получают?
— Применение силы может быть при неподчинении законному требованию. Например, законному требованию отойти. Это уже нарушение. Или человек пытается схватить полицейского, отодвинуть его, мешает задержанию.
— Вы говорите человеку «Отойдите», он не отходит. Что можно делать?
— Его можно отвести в сторону, можно задержать. Смотря как человек себя ведет, бывает же разное. Иногда можно применить приемы борьбы. Смотря что он делает, мешает ли он сотрудникам осуществлять свою деятельность.
— Чем именно можно спровоцировать на силу? Можно ли вас обидеть?
— Обидеть сложно. Вывести — пожалуй, да. Полицейский такой же человек, как и все. Имеют ли право они оскорблять полицейского?
— Такое бывает — просто прямые оскорбления?
— Что значит «бывает»?! Они так и идут…
— Опишите: вот стоят люди, кричат что-то, пришли со своими целями. В каких ситуациях они начинают на полицейских наезжать? Как это выглядит?
— По опыту, практически сразу же. Сначала начинают задавать глупые вопросы, потом требовать представляться, хотя при обращении граждан я не должен показывать свое удостоверение (только при обращении полицейского к гражданам он обязан это делать). Потом начинаются провокации, потом начинают посылать тебя матом. Советуют найти другую работу. Лично мне советовали найти нормальную работу, обвиняли меня в необразованности, просто посылали – такой постоянный психологический прессинг. Тебе в лицо тычут тысячу телефонов. В 20 метрах от тебя мальчик наговаривает какую-нибудь ерунду, что ты ему не представился, хотя ты его в принципе не видел.
— Бывает ли, что люди сами нападают и начинают бить полицейских?
— У нас пока люди, слава Богу, не нападают на полицейских. Но сзади могут толкнуть. Могут попытаться разорвать цепь, выдавить полицейского из цепочки, чтобы ее разорвать, и пройти дальше.
Cначала выбирают самых шумных— Что вы конкретно делали на последних митингах?
— У нас группа конвоирования.
— То есть вам приводят человека, которого надо отправить в автозак?
— Да, только это не автозак. Это называется спецавтомобиль. В автозаках перевозят заключенных, он внутри совсем уныло выглядит, а это внутри как обычный автобус.
— Только с решетками.
— Да, с решетками от тех, кто любит стекла бить, хулиганить.
— Общаетесь ли с задержанными? Как они себя ведут?
— Нет, не общаюсь. А они снимают на телефон, любят читать, что сотрудник полиции обязан сделать при подходе к гражданам. Кричат, орут. Кто-то вылезти пытается.
— Сами вы выбираете, кого задерживать?
— Нет. У каждого своя работа, это довольно сложная схема — работа на массовых мероприятиях, демонстрациях.
— А как выбирают для задержания?
— Сначала выбирают самых шумных, тех, кто кричит, бросается на полицию, создает очаги. Если вы придете на митинг с палкой и начнете бить по щитам сотрудникам, вас задержат сразу.
— Хорошо, шумных задержали, дальше что? Имеет ли смысл задерживать еще кого-то?
— Так их всех и не забирают, их просто рассеивают.
— Есть какая-то разнарядка – столько-то задержать?
— Нет, такого нет. Просто надо изъять тех, кто представляет какую-то опасность для граждан или сотрудников полиции.
— Как тогда объяснить, что люди были просто задержаны, когда стояли, шли по улице, ничего опасного для других не делали?
— Это они вам рассказали? Я склонен не верить этим рассказам. Обычно сначала сотрудники предлагают куда-то отойти. Очень распространенный ответ: «Я свободная личность, я пойду тут, где хочу». После этого уже задерживают. А люди сами эти истории рассказывают. Если верить этим историям, кого у нас задержали законно?
— А кого законно задерживать?
— Да всех участников этих митингов! Они нарушают административный кодекс. Людям неоднократно предлагают расходиться, им говорят, что мероприятие незаконно. Но они же не расходятся.
Кого-то за это увольняют, сажают, наказывают— Вы смотрели видео, как проходили задержания в Москве? Как вам кажется по степени жесткости — это нормально?
— Не могу прокомментировать нарезанные ролики, я там не был и не знаю всей ситуации. Обычно ситуация развивается часа два-три до того, как доходит до жесткого. ОМОН же не кавалерия: прилетел, всех избил, сел в машину и уехал. Это все происходит долго.
— Но когда мы видим жестокое избиение человека дубинками — оправдано ли такое применение силы к безоружным, что бы они до того ни говорили и ни делали?
— Есть федеральный закон, на основании которого полиция применяет силу. Там не написано, что применять спецсредства можно только к человеку, у которого тоже есть спецсредства. Они действуют в рамках закона.
— Всегда?
— Ну, если не в рамках закона, тогда у нас граждане пишут жалобы и все эти случаи разбираются.
— Так должно быть, а реально вы знаете случаи, что полицейского за это наказали?
— Знаю, правда это не касается митингов. Превышение должностных бывает. Кого-то за это увольняют, сажают, наказывают. И в плане применения необоснованной физической силы, и спецсредств, в том числе. Могут уволить, могут посадить — зависит от тяжести поступка. Часто сотрудники патрульно-постовой службы необоснованно применяют силу, гаишники. Эти вещи реально разбираются, и ты огребешь очень много проблем, если на тебя напишут жалобу.
— Если люди после митингов сейчас пожалуются на необоснованное применение силы сотрудниками, считаете, они чего-то добьются? Как это сделать, если сотрудник в шлеме, с закрытым лицом, все происходит в темноте — как потом его искать?
— Сотрудник не может быть без опознавательных знаков, у него должен быть номер. Есть подразделения, известно, где они работают, их списочный состав. Найти человека в принципе не проблема.
Не место детям на митинге— У вас есть семья, дети?
— Нет.
— А если представить, что ваш ребенок — подросток или уже взрослый юноша, девушка — собрался на митинг, что бы вы ему сказали?
— Смотря сколько лет. С 18 лет он уже способен принимать свои решения. Если нет 18 – то не разрешил бы. Смотря что за митинг и зачем.
— Заперли бы дома?
— Это дети — ну не место им на митинге! Если он санкционированный, может быть да, отпустил. Но случиться-то может разное.
— В подростковом возрасте, как считаете, можно сказать человеку «Нет, нельзя», чтобы это было эффективно?
— Ну, это сложно. Но получить административное и встать на учет в детскую комнату полиции будет лучше? Надо сказать, что взросление наступает не тогда, когда ты делаешь, что хочешь, а когда начинаешь отвечать за то, что ты делаешь. Объяснить, что несанкционированный митинг — нарушение законодательства, что за это предусмотрен штраф. Что эти штрафы будут выплачивать за тебя родители. И что нового телефона после этого тебе не купят.
Это просто наша работа— Многие люди уверены, что без причины никого не бьют, и все, к кому была применена сила, это заслужили? Согласны с этим?
— Я в своей практике не встречал, чтобы из садистских побуждений полицейские кого-то били.
— Как считаете, среди ваших сослуживцев, товарищей есть по-настоящему жесткие, несдержанные люди, которые в полицию пошли специально, чтобы проявлять власть, насилие?
— В этой сфере люди все довольно жесткие и резкие. Но чтобы власть проявить — нет. Не знаю, как полицейские в низовых структурах могут проявить власть. Гонять кого-то? Я таких не встречал. Они долго в полиции не задерживаются, кто пришел сюда за этим.
— А что происходит, если человек пришел за этим?
— Это осуждается — ведь он тоже работает с людьми. Его банально могут посадить. У нас тоже работает УСБ, граждане активно пишут жалобы.
— Почему вы сами пошли в полицию? Работа вам нравится?
— Это была середина 2000-х годов, тогда здесь платили зарплату. Работа нравится, но сложнее сказать, что именно нравится. Просто она интересная. Общение с разными людьми. Правда, мир стал более резким, однозначным. Иногда кажется, что вокруг больше наркоманов, убийц и насильников, но я понимаю, что это специфика работы в полиции. Если даже таких людей один процент — я вижу этот один процент на работе постоянно, это профдеформация.
— Когда вы видите митингующих — что о них думаете?
— Да ничего я о них не думаю уже давно. Это обычная работа. Будут это за власть митингующие, будут это фанаты-митингующие — это люди, которые собрались толпой. Здесь им находиться не разрешается. Если это законный митинг, то это люди, которые выражают свои требования.
— А если незаконный? Что думаете об идее согласовывать все акции? Что делать, если не согласуют?
— У нас есть федеральный закон, который это разрешает. И есть тысяча других способов что-то выразить. Есть социальные сети, есть YouTube. Есть много чего, где тебя услышат. Выходить и перекрывать дороги хочет, может, один процент, а другим людям, например, это не нравится. У нас на Новый год кому-то нравится, что фейерверки, кому-то не нравится. За кого мы должны быть?
— Что еще должны знать о полиции люди, которые идут на митинг?
— Это просто наша работа. Точка.
Тоска, опустошение, грусть, ярость и стыд. Что вы чувствуете после 2 февраля?
Найти контактное лицо – найти партнера компании BORA
ГЛАВНЫЙ ОФИС
+43 5373 62250-0
+43 5373 62250-90
Ваше контактное лицо в компании BORA
ОБСЛУЖИВАНИЕ КЛИЕНТОВ
[email protected]
+43 5373 62250-0
ПОДДЕРЖКА ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ
[email protected]
+49 8035 9840-140
ОБРАБОТКА ЗАКАЗОВ
[email protected]
+43 5373 62250-110
ТЕХНИЧЕС КОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ
[email protected]
00800 7890 0987
Международные контакты
АВСТРАЛИЯ
BORA APAC Pty Ltd
100 Victoria Road
Drummoyne NSW 2047
+61 2 9719 2350
+61 2 8076 3514
[email protected]
АВСТРИЯ
BORA Vertriebs GmbH & Co KG
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+43 5373 62250-0
[email protected]
СОВЕТ ПО СОТРУДНИЧЕСТВУ В ЗАЛИВЕ
Kitchen & Bath Gallery
Joseph Saad
Dubai Design District (D3), Building 8, 1F
P.O. Box 75092 Dubai
United Arab Emirates
+971 50 658 4474
[email protected]
БЕЛЬГИЯ
голландский
Matthias Merlin
Area Sales Manager Belgien
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+32 473 624641
[email protected]
французский
Aline Niessen
Area Sales Manager Belgien
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+32 492 919 853
[email protected]
ВЕЛИКОБРИТАНИЯ / ИРЛАНДИЯ
BORA LAB
Lloyds Wharf
2 Mill Street
London, SE1 2BD
+44 20 3693 1390
[email protected]
(Презентация в выставочном зале только по предварительной записи)
ВЕНГРИЯ
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+43 5373 62250-128
Tel. +800 7890 0987 UIFN*
[email protected]
ГЕРМАНИЯ
BORA Lüftungstechnik GmbH
Rosenheimer Straße 33
83064 Raubling
+49 (0) 8035 9840-0
+49 (0) 8035 9840-300
[email protected]
ГОНКОНГ
Kitchen Culture (Hong Kong) Limited
Shop B, Bonny View House
No. 63 & 65 Wong Nai Chung Road
Happy Valley, Hong Kong
+852 3977 1100
[email protected]
ГРЕЦИЯ
Mario Theodoridis
Mario Theodoridis & Co
7th km Oreokastro Str.
57013 Thessaloniki
ГРЕЦИЯ
+30 2310 682285
[email protected]
ДАНИЯ
Morten Engebretsen ApS
Carsten Sander
Sales Director Norway, Sweden & Denmark
HQ Dronningensgate 28
0154 Oslo, Norway
+45 88 44 05 41
[email protected]
ИЗРАИЛЬ
Digital Kitchen Ltd.
HaTa‘ arucha 3, Tel Aviv port
+972 (3) 5232200
[email protected]
www.digital-kitchen.co.il
ИСЛАНДИЯ
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+43 5373 62250-128
Tel. +800 7890 0987 UIFN*
[email protected]
ИСПАНИЯ / АНДОРРА
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+43 5373 62250-128
Tel. +800 7890 0987 UIFN*
[email protected]
ИНДИЯ
Creadora Lights and Appliances Pvt. Ltd.
Manjunathangar, West of Chord Road
560010 Bangalore
+91 9606100197
[email protected]
ИТАЛИЯ
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+43 5373 62250-128
Tel. +800 7890 0987 UIFN*
[email protected]
ЛАТВИЯ
SIA ELUX
Cesu street 31 corp I, Riga,
LV-1012, LATVIA
+371 67709307
[email protected]
ЛИТВА
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+43 5373 62250-128
Tel. +800 7890 0987 UIFN*
[email protected]
ЛЮКСЕМБУРГ
Matthias Merlin
ASM Luxembourg
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+32 (0) 473 624 641
[email protected]
МАЛЬТА
Shaker Ltd.
3 Triq il Gibjun
2403 San Gwann
+356 2138 7686
[email protected]
НИДЕРЛАНДЫ
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+31 621 958423
[email protected]
НОВАЯ ЗЕЛАНДИЯ
Kouzina Appliances
http://www.kouzina.co.nz
АУКЛАНДСКИЙ САЛОН
155 The Stran, Parnell
+64 9 377 7822
[email protected]
КОРОЛЕВСКИЙ САЛОН
Shop 12, The Landing, Hawthorne Drive
+64 3 428 2731
[email protected]
НОРВЕГИЯ
Morten Engebretsen AS
Dronningens gate 28
0154 Oslo
+47 2247 7590
[email protected]
ПОЛЬША
ПОЛЬША северный ветер
Lukasz Dudala
ASM Poland South
BORA Holding GmbH
+48 500 144 844
[email protected]
ПОЛЬША юг
Rafal Stolarski
Area Sales Management Poland North
BORA Holding GmbH
+48 532 317 188
[email protected]
ПОРТУГАЛИЯ
Rui Contente
ASM Portugal
BORA Holding GmbH
+351 961 504475
[email protected]
РУМЫНИЯ
Kuxa Studio
Str. Putul lui Zamfir 36
011684 Bukarest
+40 21 224 15 15
[email protected]
РОССИЯ/ Россия
Hometek
Dubininskaya street 57 — bld. 1, office 408
115054 Moscow
+7 (495) 781 00 55
Hometek Nord
Aptekarskaya naberezhaya 20
Business center “Avenue”, office 205
197376 St. Petersburg
+7 (812) 600 91 91
[email protected]
СИНГАПУР
Kitchen Culture Pte. Ltd.
2 Leng Kee Road
#01-02/05/07/08 Thye Hong Centre
Singapore 159086
+65 6473 6776
[email protected]
СЛОВАКИЯ
Peter Dolezal
ASM Slovakia
BORA Holding GmbH
+421 911 22 02 03
[email protected]
УКРАИНА / Україна
Mirs Ldt.
Osipova Str, 37
65012 Odessa
+38 050 3334894
[email protected]
Мирс, ООО
ул. Осипова, 37
65012 Одеса
+38 050 3334894
[email protected]
ФИНЛЯНДИЯ
Savo Design & Technic OY
Muuntotie 1
01510 Vantaa
+358 207 181 450
[email protected]
ФРАНЦИЯ
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+43 5373 62250-128
Tel. +800 7890 0987 UIFN*
[email protected]
ХОРВАТИЯ, СЛОВЕНИЯ, СЕРБИЯ
Primož Kozinc
Area Sales Manager Croatia, Slovenia, Serbia
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+386 40 369 649
[email protected]
ЧЕШСКАЯ РЕСПУБЛИКА
Pavel Honska
ASM Czech Republic
BORA Holding GmbH
+420 737 19 80 80
[email protected]
ШВЕЙЦАРИЯ
Общий импорт всех систем BORA
Suter Inox AG
Schachenstraße 20
5116 Schinznach-Bad
+41 (0)564 636 333
[email protected]
Обслуживание потребителей всех систем BORA
Merial Vertriebs AG
Lerchenweg 3
CH-4552 Derendingen
+41 (0)32 682 22 30
[email protected]
ШВЕЦИЯ
Morten Engebretsen AS
Dronningens gate 28
0154 Oslo
+47 2247 7590
[email protected]
ЭСТОНИЯ
BORA Holding GmbH
Innstraße 1
6342 Niederndorf
+43 5373 62250-128
Tel. +800 7890 0987 UIFN*
[email protected]
СИМПРУС
Hadjikyriakos & Sons Ltd.
121 Prodromos Street
1511 Nicosia, Cyprus
+357 22 87 21 11
[email protected]
«Сиэтлу» будет несложно найти лицо клуба». Главные слухи перед драфтом расширения
Драфт расширения для «Сиэтла» — главное событие ближайших дней НХЛ. Церемония, в ходе которой менеджеры «кракенов» наберут свой первый состав в истории, состоится уже ближайшей ночью по московскому времени (3:00), а пока североамериканское хоккейное сообщество бурлит в предвкушении, обсуждая различные слухи и инсайды — кто из незащищённых другими клубами хоккеистов перейдёт в новую команду лиги. Рассказываем о главных из них.
Тарасенко и Дадонов отправятся в «Сиэтл»? Итоги защиты перед драфтом расширения НХЛ«Сиэтл» возьмёт и Прайса, и Дриджера?
Наибольший интерес представляет выбор «кракенами» вратарей. Для «Сиэтла» оказался доступен Кэри Прайс, и мы уже рассказывали о том, что хитрость генменеджера «Монреаля» Марка Бержевена может не сработать.
Настоящий детектив вокруг Прайса. «Монреаль» ошибся, а теперь пытается спасти ситуацию?Главным конкурентом Прайса считается голкипер «Флориды» Крис Дриджер, смотревшийся в воротах «пантер» ничуть не хуже Сергея Бобровского. Однако бытует мнение, что «Сиэтл» может забрать на драфте расширения обоих голкиперов.
«Пока мы ждём решения «Сиэтла» по Кэри Прайсу, говорят, что «Кракен» всё ближе к выбору Криса Дриджера из «Флориды» и подписанию с ним контракта на 3 года с зарплатой в $ 3,5 миллиона. Не думаю, что это помешает им выбрать Прайса, но один вратарь клуба, кажется, уже известен», — сообщил в своём «твиттере» инсайдер Sportsnet Эллиотт Фридман.
Тарасенко станет «кракеном», но на очень короткий срок?
Дороги «Сент-Луиса» и Владимира Тарасенко уже точно разойдутся этим летом. Игрок сам попросил обмена у руководства «Блюз», и была версия, что «музыканты» защитят россиянина на драфте расширения, чтобы потом провести выгодный трейд. Однако в списке защиты Тарасенко не оказалось, и сейчас всё чаще говорят о том, что «кракены» выберут именно Владимира.
Но далеко не факт, что форвард задержится в составе нового клуба НХЛ. «Некоторые команды, заинтересованные во Владимире Тарасенко, обратились к «Сиэтлу» с предложением выбрать его на драфте расширения и отправить в свой клуб. Если представится подходящее предложение, «Кракен» могут пожелать сохранить часть контракта», — сообщил в «Твиттере» хоккейный журналист Дэвид Паньотта.
А обозреватель Daily Faceoff Фрэнк Серавалли и вовсе дал подробный инсайд. По его информации, после драфта расширения «Сиэтл» обменяет Тарасенко в «Филадельфию» на Якуба Ворачека, а также высокий драфт-пик.
Два защитника «Сиэтла» уже известны?
О выборе некоторых игроков «кракенами» уже говорят, как о свершившемся факте. Так, форму «Сиэтла» уже вовсю примеряют к российскому защитнику Никите Задорову, который прошлый чемпионат провёл в «Чикаго». Этим инсайдом поделился журналист Энди Стриклэнд.
В свою очередь, обозреватель Крис Джонстон сообщил, что состав «кракенов» пополнит 37-летний капитан «Калгари» Марк Джиордано. Канадский защитник провёл за «огоньков» 15 сезонов, но перед драфтом расширения клуб решил не защищать своего ветерана, и у Джиордано появилась возможность завершить карьеру в другом клубе.
«Сиэтлу» будет несложно найти лицо клуба»
Реалии НХЛ, в которых многим клубам лиги пришлось оставлять без защиты известных мастеров, чтобы уложиться в оставшийся на прежнем уровне потолок зарплат, позволяют говорить о том, что состав у «Сиэтла» соберётся достаточно крепкий, а местами и звёздный. «Сиэтлу» будет несложно найти лицо клуба», — трудно не согласиться с бывшим защитником «Вегаса» Дереком Энгелландом.
Главной звездой «кракенов» могут стать те же Прайс или Тарасенко, или Джордан Эберле из «Айлендерс», или Джеймс ван Римсдайк из «Филадельфии». Крис Джонстон из Sportsnet делится мнением, что из тройки Тарасенко, Эберле, ван Римсдайк «Сиэтл» может взять сразу двоих форвардов.
Кроме того, богатый на фамилии у «кракенов» выбор голкиперов. На Прайсе для «Сиэтла» свет клином точно не сошёлся, ведь на драфт расширения выходят Бен Бишоп, Брэйден Холтби, Джонатан Куик, Мэтт Мюррей. Голкиперы, лучшие годы которых, возможно, остались позади, но вспомните, что говорили о Марке-Андре Флёри после его выбора «Вегасом»?
11 поисковых систем распознавания лиц для изображений
17 февраля 2021 г.
Услуги поиска изображений позволяют пользователю выйти на новый уровень использования Интернета. То, что раньше можно было найти только с помощью словесного описания, теперь можно «объяснить» поисковой системе визуально. Речь идет не только об упрощении покупок в Интернете или оптимизации рабочего процесса. Теперь возможно распознавание человеческого лица.
Сегодня технология распознавания лиц (FRT) популярна как в государственном, так и в коммерческом секторе.Например, FRT требуется для идентификации без пароля (Face ID). В каких сферах используется эта технология, зачем нам нужны системы поиска фотографий в Интернете и какое отношение к этому имеет конфиденциальность? Об этом читайте в этой статье.
Содержание
Что такое поиск по распознаванию лиц?
11 Поисковые системы и инструменты для распознавания лиц, которые вы можете использовать сегодня
Поиск изображений Google
PicTriev: Распознавание лиц
TinEye: обратный поиск изображений
PimEyes: поиск лиц
Betaface
Яндекс
Поиск изображений Bing
Facebook
Pinterest Поиск изображений
Social Catfish
Berify Поиск обратного изображения
Анализ выражения лица
Поиск изображения лица: быть или не быть?
Сводка
Часто задаваемые вопросы о поиске по лицу
Как вы выполняете поиск по лицу?
Можете ли вы найти лицо в Google?
Как мне найти кого-нибудь с помощью распознавания лиц?
Использует ли поиск картинок Google распознавание лиц?
Является ли поиск по лицу полезной технологией?
Можно ли использовать поиск по лицу для вторжения в частную жизнь?
Что такое поиск по распознаванию лиц?
Распознавание образов — неотъемлемая часть человеческого мозга.Идея оснастить машины этой функцией была основана на потенциальном результате. Задачи распознавания лиц теперь являются важной областью в области искусственного интеллекта.
Алгоритм работы FRT состоит из двух этапов: идентификации и проверки. На первом этапе происходит определение того, кем является этот человек, а на втором — подтверждение того, действительно ли этот человек является тем, кем он или она себя называет.
Большинство двигателей работают по следующей схеме:
- Распознавание лиц;
- Обнаружение черт лица;
- Нормализация лица;
- Извлечение признаков и вычисление дескрипторов;
- Проверка.
Аппарат сравнивает полученную и обработанную информацию с базой данных, чтобы найти совпадение с «увиденным».
Несколько лет назад эта технология использовалась в основном в развлекательных целях, например для поиска имени актера, которого вы не можете вспомнить. Возможности поиска по распознаванию лиц на этом не заканчиваются. Также их можно использовать для обнаружения, например, фейковых аккаунтов в социальных сетях. Или вы даже можете защитить себя от мошенничества по сбору средств — машина может помочь установить настоящую личность человека, фотография которого была использована преступными элементами для создания поддельных документов.
Коммерческое использование технологии поиска по распознаванию лиц используется в:
- Контроль доступа к объектам или системам;
- Выявление нарушений;
- Определение портрета покупателя;
- Идентификация в банковском секторе;
- Тайм-менеджмент;
- Оплата услуг.
Муниципалитеты могут интегрировать распознавание лиц в системы умного города.
11 поисковых систем и инструментов для распознавания лиц, которые вы можете использовать сегодня
Сегодня использование FRT доступно практически каждому.Далее мы рассмотрим самые стабильные сервисы.
Поиск картинок Google
Бесплатная онлайн-служба поиска изображений Google не использует распознавание лиц при поиске фотографий. Однако это может помочь вам найти похожие изображения. Чтобы начать использовать Поиск картинок Google, вам нужно найти значок камеры на панели поиска и перетащить свое изображение в эту область. Кроме того, картинку можно скачать с компьютера, нажав на иконку. Третий способ — вставить URL-адрес.
После получения визуальной информации Google создаст математическую модель и найдет наиболее похожие файлы.
PicTriev: Распознавание лиц
Эта услуга также бесплатна и позволяет работать с базой данных лиц знаменитостей. Он выбирает людей на фотографии, черты лица которых имеют сходство, и сверяет их с существующими изображениями. Здесь вы можете найти своих звездных коллег.
TinEye: поиск обратного изображения
TinEye — одна из самых первых общедоступных поисковых служб. Он использует обратный поиск изображений и может находить измененные фотографии, если они были обрезаны или скорректированы по цвету.Доступен поиск по URL изображения или загрузка, а также перетаскивание. Результаты поиска можно отсортировать, например, по наибольшему размеру или наилучшему соответствию.
PimEyes: поиск по лицу
Это относительно новая услуга европейского производства, сразу завоевавшая хорошую репутацию. Сайт позиционирует себя как устройство для поиска личных фотографий. Он предлагает платные и бесплатные варианты. Бесплатное использование позволяет вам установить факт размещения ваших фотографий в Интернете.Платная подписка открывает все другие возможности, такие как глубокий поиск, создание PDF-файлов и результаты в Интернете. Кроме того, с платными тарифными планами сайт может отправлять вам уведомления, если позже он обнаружит ваши фотографии в индексе.
Betaface
Betaface может быть интересен как профессионалам, так и бизнесу. Продукт платный, но имеет демо-версию. После загрузки фотографии с устройства или селфи Betaface выдает совпадения на фотографии и предположения о дополнительной информации (возраст, уровень привлекательности, наличие вечерней щетины и т. Д.)). Сайт предлагает сравнения со знаменитостями или данными Википедии и позволяет пользователям создавать базы данных.
Яндекс
Поиск картинок Яндекс работает по тому же принципу, что и Google. В 2020 году в общую область поиска перенесен отдельный сервис поиска людей по фото. Алгоритм работы сервиса достаточно точен, чтобы найти картинку, максимально похожую на поисковый запрос. Есть и обратная сторона: иногда количество результатов настолько велико, что среди них сложно найти именно то, что вам нужно.
Поиск изображений Bing
Bing был недавно переименован в Microsoft Bing. Ребрендинг направлен на то, чтобы подчеркнуть достижения корпорации, в том числе обновление поиска изображений. Этот сервис может подбирать различные изображения, на которых изображены люди, похожие на вас. Механизм загрузки такой же, как и для обычных поисковых систем: перетаскивание, загрузка из памяти устройства или вставка URL-адреса. Bing доступен всем бесплатно.
Изначально функция распознавания лиц была введена, чтобы пользователям было проще отмечать друзей на фотографиях.Социальная сеть сама определяла, кто из друзей попал в кадр, и автор снимка мог с этим согласиться или вручную пометить людей.
Facebook в настоящее время использует технологии для обеспечения безопасности своих пользователей. Если изображение человека было загружено в социальную сеть, он узнает об этом, даже если он даже не был отмечен.
Программа обрабатывает каждое загруженное в социальную сеть изображение и определяет, есть ли на нем лица. Затем создается биометрическая карта, и данные сравниваются с информацией о других фотографиях лиц.
Pinterest Поиск изображений
С помощью Pinterest вы можете найти практически все, включая фотографии лиц людей, похожих на вас, или даже ваши собственные фотографии. Под каждым результатом будет ссылка на расположение файла.
Чтобы начать пользоваться сервисом, вам нужно нажать на значок лупы, перейти к поиску и нажать на значок камеры. После этого вы можете выбрать нужный файл из галереи или сделать селфи. Приложение, как и сайт, не взимает никаких комиссий.
Социальный сом
Этот сервис имеет приятный пользовательский интерфейс и предоставляет сервис обратного поиска по фотографиям, а также по электронной почте, именам, номерам телефонов и другим параметрам. Данные сверяются с использованием информации из социальных сетей, сайтов знакомств, а также баз данных мошенников. Возможна загрузка селфи.
Использование сервиса не подразумевает демонстрационную версию. Однако вы можете оплатить 5-дневный пробный период, прежде чем подписаться на полную подписку.
Berify Поиск обратного изображения
Этот инструмент выполняет обратный поиск изображений и видео.
Сервис импортирует ваши фото или видео на сайт, а затем просматривает его базу данных и поисковые системы. Вы также можете получать обновления по электронной почте, если появятся новые результаты.
Несмотря на то, что услуги сайта являются платными, существует бесплатный пробный период в течение 3 дней или 5 бесплатных поисков после регистрации.
Анализ мимики
Лицо выражает то, что во многом делает нас людьми — наши эмоции. Технологии искусственного интеллекта также могут читать (или, по крайней мере, пытаться), какие эмоции человек выражает в данный момент.Это возможно, потому что работа лицевых мышц связана с определенной эмоцией или их комбинацией.
Все эмоции можно разделить на шесть практически универсальных категорий:
- Гнев;
- Страх;
- Печаль;
- Счастье;
- Сюрприз;
- Отвращение.
Чтобы машина могла сделать выводы об отображаемой эмоции, она выполняет следующие шаги:
- Распознавание лиц;
- Обнаружение функций;
- Классификация признаков.
Полученные данные сравниваются с базой данных машины. Поиск всех проиндексированных изображений в сети не производится из-за специфики задачи.
Поиск по изображению лица: быть или не быть?
С каждым годом все больше и больше людей узнают о технологии распознавания лиц. Есть также новые области применения, которые выходят далеко за рамки сравнения ваших фотографий с самыми богатыми или известными. Вычислительные мощности и базы данных растут, а методы работы самой технологии развиваются и совершенствуются.
В настоящее время распознавание лиц помогает выявлять мошенников в социальных сетях. В будущем частные детективы и правительственные чиновники смогут делать то же самое, если не уже. Также HR станет удобнее проверять биографию потенциальных сотрудников. Конечно, развлекательные цели никуда не денутся, и люди будут продолжать искать просочившиеся в сеть фотографии своих кумиров и другой дополнительный контент.
При этом любую технологию можно опробовать и обратить против создателей, то есть людей в целом.Так, например, создание дипфейков вызвало бурные споры. Потребуется разработать отдельные алгоритмы и, возможно, даже создать новые специальности для борьбы с пагубными последствиями существования искусственных фото или видео, которые выглядят настоящими.
Проблема нарушения конфиденциальности остается горячей темой. В США пользователи одной социальной сети были недовольны новой функцией и подали на компанию в суд. То же самое и с сайтами для поиска по фото: никто не может сказать, для каких целей будут использоваться возможности сервиса, даже если сервис позиционирует себя как безобидный ресурс.
Конечно, вы можете сделать свою учетную запись в социальной сети частной и не загружать фотографии где-либо еще, но вы не можете быть уверены на 100%, не так ли?
Сводка
На данный момент существует поиск по лицу, и он быстро распространяется. В то время как некоторые ресурсы, такие как Pinterest, больше используются для повседневной деятельности, другие могут быть полезны для бизнеса и проверки фактов.
Поиск по лицу: часто задаваемые вопросы
Как выполнить поиск по лицу?
Чтобы начать использовать поиск по лицу, вам нужен доступ в Интернет и изображение.Выберите один из сервисов, например Яндекс или Бетафейс, чтобы выполнить задачу, и дерзайте. Услуги делятся на платные и бесплатные.
Можете ли вы найти лицо в Google?
Не совсем. Google может находить изображения людей, но не распознает лица; то есть он не занимается идентификацией. Однако он может дать большое количество релевантных результатов.
Как мне найти кого-нибудь с помощью распознавания лиц?
Для этих целей существует множество поисковых систем, сайтов и приложений.Их точность может различаться, но в целом их можно использовать для поиска конкретной информации. Однако в настоящее время не существует единой базы данных по поиску лиц по лицам.
Использует ли поиск картинок Google распознавание лиц?
Google объявила, что в ее планы не входит использование технологии распознавания лиц при поиске изображений. Другие компании уже создали плохие прецеденты из-за FRT из соображений конфиденциальности. Однако результат поиска по картинке может быть до некоторой степени успешным.
Является ли поиск по лицу полезной технологией?
Технология поиска и распознавания лиц широко используется в самых разных областях. Компании используют его для контроля рабочего времени, а города применяют его для создания более безопасной и комфортной среды. К тому же развлекательные цели тоже не на последнем месте в списке целей.
Можно ли использовать поиск по лицу для вторжения в частную жизнь?
Любая технология может в той или иной степени нарушить конфиденциальность, попав в чужие руки.Технология распознавания лиц фактически собирает биометрические данные без согласия, поэтому это может рассматриваться как нарушение прав. Учитывая, что эти данные можно комбинировать с другими данными, ответ скорее положительный.
ageitgey / face_recognition: Самый простой в мире API распознавания лиц для Python и командной строки
Вы также можете прочитать переведенную версию этого файла на китайском 简体 中文 կ, корейском 한국어 или японском.
Распознавайте лица и управляйте ими из Python или из командной строки с помощью самая простая в мире библиотека распознавания лиц.
Создан с использованием новейшего распознавания лиц dlib построен на основе глубокого обучения. Модель имеет точность 99,38% на Тест «Лица с метками в дикой природе».
Это также предоставляет простой инструмент командной строки face_recognition , который позволяет
вы делаете распознавание лиц по папке изображений из командной строки!
Характеристики
Найдите лица на фотографиях
Найдите все лица, изображенные на картинке:
импорт face_recognition
изображение = распознавание лиц.load_image_file ("ваш_файл.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations (изображение) Находите черты лица на фотографиях и манипулируйте ими
Получите расположение и очертания глаз, носа, рта и подбородка каждого человека.
импорт face_recognition
image = face_recognition.load_image_file ("your_file.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks (изображение) Обнаружение черт лица очень полезно для множества важных дел. Но вы также можете использовать его для действительно глупых вещей например, нанесение цифрового макияжа (вспомните Meitu):
Опознавать лица на фотографиях
Узнай, кто изображен на каждой фотографии.
импорт face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file ("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file ("unknown.jpg")
biden_encoding = face_recognition.face_encodings (известное_изображение) [0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings (unknown_image) [0]
results = face_recognition.compare_faces ([biden_encoding], unknown_encoding) Вы даже можете использовать эту библиотеку с другими библиотеками Python для распознавания лиц в реальном времени:
См. Этот пример кода.
Интернет-демонстрации
Демонстрация общего ноутбука Jupyter, предоставленная пользователями (официально не поддерживается):
Установка
Требования
- Python 3.3+ или Python 2.7
- macOS или Linux (Windows официально не поддерживается, но может работать)
Варианты установки:
Установка на Mac или Linux
Во-первых, убедитесь, что у вас уже установлен dlib с привязками Python:
Затем убедитесь, что у вас установлен cmake:
brew install cmake
Наконец, установите этот модуль из pypi, используя pip3 (или pip2 для Python 2):
pip3 установить face_recognition
Как вариант, вы можете попробовать эту библиотеку с Docker, см. Этот раздел.
Если у вас возникли проблемы с установкой, вы также можете попробовать предварительно настроенная ВМ.
Установка на плату Nvidia Jetson Nano
- Jetson Nano Инструкция по установке
- Внимательно следуйте инструкциям в статье. В библиотеках CUDA на Jetson Nano есть текущая ошибка, из-за которой эта библиотека будет автоматически отказывать, если вы не будете следовать инструкциям в статье, чтобы закомментировать строку в dlib и перекомпилировать ее.
Установка на Raspberry Pi 2+
Установка на FreeBSD
pkg установить графику / py-face_recognition
Установка в Windows
Хотя Windows официально не поддерживается, полезные пользователи опубликовали инструкции по установке этой библиотеки:
Установка предварительно настроенного образа виртуальной машины
Использование
Интерфейс командной строки
При установке face_recognition вы получаете две простые командные строки
программ:
-
face_recognition— Распознавать лица на фотографии или в папке, заполненной для фотографии. -
face_detection— Найдите лица на фотографии или в папке, заполненной фотографиями.
face_recognition инструмент командной строки Команда face_recognition позволяет распознавать лица на фотографии или
папка полная для фотографий.
Во-первых, вам нужно предоставить папку с одним изображением каждого человека, которого вы уже знаете. Для каждого человека с файлы, названные в соответствии с тем, кто изображен на картинке:
Далее вам понадобится вторая папка с файлами, которые вы хотите идентифицировать:
Затем вы просто запускаете команду face_recognition , передавая
папка известных людей и папка (или отдельное изображение) с неизвестными
людей, и он сообщает вам, кто изображен на каждом изображении:
$ face_recognition./ pictures_of_people_i_know / ./unknown_pictures/ /unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама /face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person
Для каждой грани выводится одна строка. Данные разделены запятыми. с именем файла и именем найденного человека.
unknown_person — лицо на изображении, которое не соответствует никому на изображении.
ваша папка известных людей.
face_detection инструмент командной строки Команда face_detection позволяет найти местоположение (координаты пикселей)
любых лиц на изображении.
Просто запустите команду face_detection , передав папку изображений
для проверки (или одно изображение):
$ face_detection ./folder_with_pictures/ examples / image1.jpg, 65,215,169,112 examples / image2.jpg, 62,394,211,244 examples / image2.jpg, 95,941,244,792
Он печатает по одной строке для каждого обнаруженного лица. Координаты сообщаются верхняя, правая, нижняя и левая координаты лица (в пикселях).
Регулировка допуска / чувствительности
Если вы получаете несколько совпадений для одного и того же человека, возможно, люди на ваших фотографиях очень похожи и имеют меньшее значение допуска необходим для более строгого сравнения лиц.
Это можно сделать с помощью параметра --tolerance . Допуск по умолчанию
значение 0,6 и меньшие числа делают сравнение лиц более строгим:
$ face_recognition --tolerance 0.54 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ /unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама /face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person
Если вы хотите увидеть расстояние до лица, рассчитанное для каждого совпадения, по порядку
чтобы отрегулировать настройку допуска, вы можете использовать --show-distance true :
$ face_recognition --show-distance true./ pictures_of_people_i_know / ./unknown_pictures/ /unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама, 0.378542298956785 /face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person,None
Другие примеры
Если вы просто хотите знать имена людей на каждой фотографии, но не заботиться об именах файлов, вы можете сделать это:
$ face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ | вырезать -d ',' -f2 Барак Обама unknown_person
Ускорение распознавания лиц
Распознавание лиц можно делать параллельно, если у вас есть компьютер с несколько ядер процессора.Например, если в вашей системе 4 ядра ЦП, вы можете обрабатывать примерно в 4 раза больше изображений за то же время, используя все ядра вашего процессора параллельно.
Если вы используете Python 3.4 или новее, передайте параметр --cpus :
$ face_recognition --cpus 4 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/
Вы также можете передать --cpus -1 , чтобы использовать все ядра ЦП в вашей системе.
Модуль Python
Вы можете импортировать модуль face_recognition , а затем легко управлять
сталкивается с парой строк кода.Это очень просто!
API Docs: https://face-recognition.readthedocs.io.
Автоматический поиск всех лиц на изображении
импорт face_recognition
image = face_recognition.load_image_file ("my_picture.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations (изображение)
# face_locations теперь представляет собой массив, в котором перечислены координаты каждого лица! См. Этот пример чтобы попробовать.
Вы также можете выбрать более точную модель обнаружения лиц на основе глубокого обучения.
Примечание: ускорение графического процессора (через библиотеку NVidia CUDA) необходимо для хорошего
производительность с этой моделью. Вы также захотите включить поддержку CUDA
при компилировании длб .
импорт face_recognition
image = face_recognition.load_image_file ("my_picture.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations (изображение, модель = "cnn")
# face_locations теперь представляет собой массив, в котором перечислены координаты каждого лица! См. Этот пример чтобы попробовать.
Если у вас много изображений и графический процессор, вы также можете найти лица пачками.
Автоматически определять черты лица человека на изображении
импорт face_recognition
image = face_recognition.load_image_file ("my_picture.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks (изображение)
# face_landmarks_list теперь представляет собой массив с расположением каждой черты лица на каждом лице.
# face_landmarks_list [0] ['left_eye'] будет местоположением и контуром левого глаза первого человека. См. Этот пример чтобы попробовать.
Распознавать лица на изображениях и определять, кто они такие
импорт face_recognition
picture_of_me = распознавание лиц.load_image_file ("me.jpg")
my_face_encoding = face_recognition.face_encodings (picture_of_me) [0]
# my_face_encoding теперь содержит универсальную «кодировку» моих черт лица, которую можно сравнить с любым другим изображением лица!
unknown_picture = face_recognition.load_image_file ("unknown.jpg")
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings (unknown_picture) [0]
# Теперь мы можем видеть, что две кодировки лица одного и того же человека с `compare_faces`!
results = face_recognition.compare_faces ([my_face_encoding], unknown_face_encoding)
если результаты [0] == True:
print ("Это моя фотография!")
еще:
print («Это не моя фотография!») См. Этот пример чтобы попробовать.
Примеры кода Python
Все примеры доступны здесь.
Распознавание лиц
Особенности лица
Распознавание лиц
Создание автономного исполняемого файла
Если вы хотите создать автономный исполняемый файл, который может работать без установки python или face_recognition , вы можете использовать PyInstaller. Однако для работы с этой библиотекой требуется некоторая настраиваемая конфигурация. См. Этот выпуск, чтобы узнать, как это сделать.
Статьи и руководства, посвященные
face_recognition Как работает распознавание лиц
Если вы хотите узнать, как работают определение местоположения и распознавание лиц, а не в зависимости от библиотеки черного ящика, прочтите мою статью.
Предупреждения
- Модель распознавания лиц обучена на взрослых и не очень хорошо работает на детях. Имеет тенденцию смешиваться до детей довольно легко, используя порог сравнения по умолчанию 0,6.
- Точность может варьироваться в зависимости от этнической группы.Пожалуйста, посетите эту вики-страницу для получения более подробной информации.
Поскольку face_recognition зависит от dlib , написанного на C ++, может быть сложно развернуть приложение.
используя его для провайдера облачного хостинга, такого как Heroku или AWS.
Чтобы упростить задачу, в этом репозитории есть пример файла Dockerfile, который показывает, как запустить приложение, созданное с помощью face_recognition в контейнере Docker. После этого вы сможете развернуть
к любой службе, поддерживающей образы Docker.
Вы можете попробовать образ Docker локально, запустив: docker-compose up --build
Также есть несколько готовых образов Docker.
Пользователи Linux с графическим процессором (драйверы> = 384,81) и установленным Nvidia-Docker могут запустить пример на графическом процессоре: откройте файл docker-compose.yml и раскомментируйте файл dockerfile : Dockerfile.gpu и runtime: nvidia строк .
Возникли проблемы?
Если у вас возникнут проблемы, прочтите раздел «Общие ошибки» вики перед тем, как писать о проблеме на github.
Спасибо
- Большое спасибо Дэвису Кингу (@nulhom) для создания dlib и предоставления обученных моделей распознавания черт лица и кодирования лиц используется в этой библиотеке. Для получения дополнительной информации о ResNet, которая поддерживает кодирование лиц, ознакомьтесь с его сообщение в блоге.
- Спасибо всем, кто работает над всеми замечательными библиотеками науки о данных Python, такими как numpy, scipy, scikit-image, подушки и т. д., что делает подобные вещи такими легкими и увлекательными в Python.
- Спасибо Cookiecutter и шаблон проекта audreyr / cookiecutter-pypackage для того, чтобы сделать упаковку проекта Python более терпимой.
Facebook теперь может находить ваше лицо, даже если на нем нет тега
Facebook только немного ослабил привязку к своим алгоритмам распознавания лиц. Начиная со вторника, каждый раз, когда кто-то загружает фотографию, на которой, по мнению Facebook, есть ваше лицо, вы получите уведомление, даже если вы не были отмечены тегом.
Этим утром новая функция была представлена большинству более чем 2 миллиардов пользователей Facebook по всему миру. Это применимо только к недавно опубликованным фотографиям и только к тем с настройками конфиденциальности, которые делают изображение видимым для вас.Пользователи Facebook в Канаде и Европейском Союзе исключены. Социальная сеть не использует технологию распознавания лиц в этих регионах из-за осторожности со стороны регуляторов конфиденциальности.
Facebook неуклонно расширяет использование распознавания лиц на протяжении многих лет. Компания впервые предложила пользователям эту технологию в конце 2010 года с функцией, которая предлагает людям отмечать фотографии. Негативная реакция на то, как пользователи автоматически включались в эту систему, является одной из причин, по которой алгоритмы Facebook сегодня не видят лица в Канаде и ЕС.В другом месте компания предприняла новые усилия по уведомлению пользователей, но оставила функцию практически неизменной. В 2015 году компания запустила приложение для организации фотографий под названием Moments, которое использует распознавание лиц, чтобы помочь вам делиться фотографиями с людьми в ваших снимках.
Глава отдела конфиденциальности Facebook Роб Шерман позиционирует новую функцию фото-уведомлений, как предоставление людям большего контроля над своим изображением в Интернете. «Мы думали об этом как о действительно расширяющей возможности», — говорит он. «Возможно, существуют фотографии, о которых вы не знаете.«Информирование вас об их существовании также полезно для Facebook: чем больше уведомлений, тем выше активность пользователей и больше показов рекламы. Все больше людей, отмечающих себя на фотографиях, добавляют больше данных в кеш Facebook, помогая поддерживать прибыльный бизнес таргетинга рекламы, который поддерживает компанию на плаву.
Как только Facebook идентифицирует вас на фотографии, он отобразит уведомление, которое приведет к новому диалоговому окну просмотра фотографий. Там вы можете отметить себя на изображении, отправить сообщение пользователю, разместившему изображение, сообщить Facebook, что это не вы, или сообщить об изображении за нарушение правил сайта.
FacebookВ рамках новой функции Facebook также будет уведомлять пользователей, если кто-то другой попытается использовать их фотографию в профиле; Facebook утверждает, что пытается усложнить выдачу себя за других людей. Компания также добавляет в свой сервис для слабовидящих распознавание лиц, которое описывает фотографии друзей в тексте.
Насколько хороша технология распознавания лиц в Facebook? Среди лучших в мире. Сотни миллиардов фотографий, хранящихся на серверах компании, предоставляют достаточно данных для обучения алгоритмов машинного обучения распознаванию разных лиц.Нипун Матур из группы прикладного машинного обучения Facebook отказывается предоставить какие-либо данные о точности системы. Он сказал, что система работает, даже если она не видит ваше лицо полностью, хотя она не может распознавать людей в 90-градусном профиле. В 2015 году исследовательская группа Facebook в области искусственного интеллекта опубликовала статью о системе, которая может распознавать людей, даже если их лица не видны, используя другие подсказки, такие как одежда или форма тела. Facebook ничего не сообщает об этой работе в новом продукте.
Что такое служба Azure Face? — Когнитивные службы Azure
- 5 минут на чтение
В этой статье
Предупреждение
11 июня 2020 года Microsoft объявила, что не будет продавать технологию распознавания лиц полицейским управлениям США до тех пор, пока не будут приняты строгие правила, основанные на правах человека.Таким образом, клиенты не могут использовать функции распознавания лиц или функции, включенные в Службы Azure, такие как Face или Video Indexer, если клиент является или разрешает использование таких служб департаментом полиции США или для него.
Служба Azure Face предоставляет алгоритмы искусственного интеллекта, которые обнаруживают, распознают и анализируют человеческие лица на изображениях. Программное обеспечение для распознавания лиц важно во многих различных сценариях, таких как проверка личности, бесконтактный контроль доступа и размытие лица для обеспечения конфиденциальности.
Проверка личности: проверяет личность по выданной государством идентификационной карте, такой как паспорт, водительские права или другое регистрационное изображение, чтобы предоставить доступ к цифровым или физическим услугам или восстановить учетную запись. Конкретные сценарии доступа включают открытие новой учетной записи, проверку работника или администрирование онлайн-тестирования. Подтверждение личности может быть выполнено один раз, когда человек находится на борту, и неоднократно, когда кто-то получает доступ к цифровой или физической услуге.
Бесконтактный контроль доступа: по сравнению с современными методами, такими как карты или билеты, идентификация лица по подписке обеспечивает улучшенный контроль доступа, снижая при этом риски гигиены и безопасности, связанные с совместным использованием карт, потерей или кражей.Распознавание лиц помогает при регистрации с участием человека в аэропортах, на стадионах, тематических парках или зданиях, а также в киосках регистрации в офисах, больницах, спортзалах, клубах или школах.
Face Redaction: редактирование или размытие обнаруженных лиц людей, записанных на видео, для защиты их конфиденциальности.
Эта документация содержит следующие типы статей:
- Краткое руководство — это пошаговые инструкции, которые позволяют совершать звонки в службу и получать результаты в кратчайшие сроки.
- Руководства с практическими рекомендациями содержат инструкции по использованию службы более конкретными или индивидуальными способами.
- Концептуальные статьи содержат подробные объяснения функциональности и возможностей службы.
- Учебные пособия представляют собой более длинные руководства, в которых показано, как использовать эту службу в качестве компонента в более широких бизнес-решениях.
Обнаружение и анализ лиц
Обнаружение лиц требуется в качестве первого шага во всех других сценариях. API обнаружения обнаруживает человеческие лица на изображении и возвращает прямоугольные координаты их местоположений.Он также возвращает уникальный идентификатор, представляющий сохраненные данные о лицах, которые используются в последующих операциях для идентификации или проверки лиц.
По желанию, обнаружение лица может также извлекать набор атрибутов, связанных с лицом, таких как поза головы, возраст, эмоции, волосы на лице и очки. Эти атрибуты являются общими прогнозами, а не фактическими классификациями. Некоторые атрибуты полезны для обеспечения того, чтобы ваше приложение получало высококачественные данные о лицах, когда пользователи добавляют себя в службу Face (например, ваше приложение может посоветовать пользователям снять солнцезащитные очки, если пользователь носит солнцезащитные очки).
Примечание
Функция распознавания лиц также доступна через службу компьютерного зрения. Однако, если вы хотите использовать другие операции с лицами, такие как «Идентификация», «Проверка», «Найти похожие» или группирование лиц, вам следует использовать эту службу.
Дополнительную информацию об обнаружении и анализе лиц см. В статье о принципах обнаружения лиц. См. Также справочную документацию по API обнаружения.
Подтверждение личности
Современные предприятия и приложения могут использовать операции идентификации лица и проверки лица, чтобы убедиться, что пользователь является тем, кем они себя называют.Идентификацию лиц можно рассматривать как сопоставление «один ко многим». Кандидаты на совпадение возвращаются в зависимости от того, насколько точно их данные лица соответствуют лицу запроса. Этот сценарий используется для предоставления доступа к зданию определенной группе людей или проверки пользователя устройства.
На следующем изображении показан пример базы данных с именем «myfriends» . Каждая группа может содержать до 1 миллиона различных объектов-лиц. Для каждого объекта «человек» может быть зарегистрировано до 248 лиц.
После создания и обучения группы вы можете выполнить идентификацию группы с новым обнаруженным лицом.Если лицо идентифицируется как человек в группе, возвращается объект человека.
Проверка
Операция проверки отвечает на вопрос: «Эти два лица принадлежат одному и тому же человеку?». Проверка также называется сопоставлением «один-к-одному», потому что данные лица зонда сравниваются только с одним зарегистрированным лицом. Проверка используется в сценарии идентификации для повторной проверки того, что данное совпадение является точным.
Для получения дополнительной информации о проверке личности см. Руководство по концепциям распознавания лиц или справочную документацию по API идентификации и проверки.
Найти похожие лица
Операция «Найти похожие» выполняет сопоставление лиц между целевым лицом и набором лиц-кандидатов, находя меньший набор лиц, которые выглядят похожими на целевое лицо. Это полезно для поиска лица по изображению.
Сервис поддерживает два режима работы: matchPerson и matchFace . Режим matchPerson возвращает похожие лица после фильтрации для одного и того же человека с помощью API проверки. Режим matchFace игнорирует фильтр одного и того же человека.Он возвращает список похожих лиц кандидатов, которые могут принадлежать или не принадлежать одному и тому же человеку.
В следующем примере показано целевое лицо:
И эти изображения — лица кандидатов:
Чтобы найти четыре похожих лица, режим matchPerson возвращает a и b, которые показывают того же человека, что и целевое лицо. Режим matchFace возвращает a, b, c и d — ровно четыре кандидата, даже если некоторые из них не являются тем же человеком, что и цель, или имеют низкое сходство.Дополнительные сведения см. В руководстве по концепциям распознавания лиц или справочной документации API поиска похожих.
Группа лиц
Операция «Группа» делит набор неизвестных лиц на несколько меньших групп на основе сходства. Каждая группа представляет собой непересекающееся собственное подмножество исходного набора граней. Он также возвращает единственный массив «messyGroup», содержащий идентификаторы лиц, для которых не было обнаружено сходства.
Все лица в возвращенной группе, скорее всего, принадлежат одному человеку, но для одного человека может быть несколько разных групп.Эти группы различаются по другому фактору, например, по экспрессии. Для получения дополнительной информации см. Руководство по концепциям распознавания лиц или справочную документацию по Group API.
Пример приложения
В следующих примерах приложений показано несколько способов использования службы Face:
- FamilyNotes UWP-приложение — это приложение универсальной платформы Windows (UWP), которое использует идентификацию лица вместе с речью, Кортаной, чернилами и камерой в сценарии совместного использования семейных заметок.
Конфиденциальность и безопасность данных
Как и все ресурсы Cognitive Services, разработчики, использующие службу Face, должны знать политики Microsoft в отношении данных клиентов.Дополнительные сведения см. На странице Cognitive Services в Центре управления безопасностью Microsoft.
Следующие шаги
Следуйте инструкциям по быстрому запуску, чтобы закодировать основные компоненты приложения для распознавания лиц на выбранном вами языке.
вопросов по распознаванию лиц («Найти лица снова…», «Запуск распознавания лиц с нуля» и т. Д.)
Спасибо всем, кто помогал здесь. Я так много узнал от васУ меня есть несколько связанных вопросов по распознаванию лиц в Lightroom. Надеюсь, вопрос обо всех их в одном посте не будет слишком запутанным.Я искал здесь и в других местах и не нашел окончательных ответов.
Найти лица снова …
Начинается ли это с нуля — забывая все области лица и, если они есть, имена, связанные с этими областями? Это относится только к выбранным фотографиям?
Это способ перезапустить распознавание лиц с нуля? Другими словами, могу ли я заставить Lightroom удалить и забыть все определения лиц и областей, а также все имена, связанные с этими областями? Я * думаю * «Найти лица снова…» со всеми выбранными фотографиями и отключенными обеими опциями «Пропустить» может сделать это.Может ли кто-нибудь подтвердить или исправить это понимание?
Обнаружение лиц запускается неожиданно
Запускается ли сканирование лиц при просмотре людей, даже если параметр «Автоматически определять лица…» в Каталоге отключен, и даже если обнаружение лиц приостановлено в представлении активности в верхнем левом углу ? У меня отключено значение «Каталог», а в области активности указано, что обнаружение лиц приостановлено. Но если я посмотрю на немногочисленных людей, то на шкале «Неименные люди» написано «Ищем больше людей…», и количество найденных людей продолжает расти.По-видимому, это прекращается, если я переключаюсь с представления «Люди» на представление «Сетка».
Когда обнаружено слишком много лиц
Есть ли способ при просмотре фотографии в режиме просмотра «Люди» указать Lightroom удалить все безымянные области или даже все области? Почему: у меня много пикс с большим количеством фотографий — например, командные фото, многолюдные сцены. В этих случаях Lightroom находит до 20 лиц на одном изображении, и все, кроме 1-2, не имеют отношения к делу
В качестве альтернативы есть способ, чтобы Lightroom никогда не сканировал некоторые наборы фотографий?
Большое спасибо за вашу помощь,
Майк
Секретная компания, которая может положить конец конфиденциальности, как мы ее знаем
Из New York Times, я Майкл Барбаро.Это «The Daily».
Сегодня: секретная компания, обещающая следующее поколение программного обеспечения для распознавания лиц, собрала базу данных изображений, которая намного больше, чем что-либо, когда-либо созданное правительством США. Энни Браун из Daily говорит репортеру Кашмир Хиллу о том, является ли эта технология прорывом для правоохранительных органов или концом конфиденциальности в том виде, в каком мы ее знаем.
Сегодня понедельник, 10 февраля.
Кашмир, как эта история появилась у вас?
Итак, я получил электронное письмо.Было утро среды. Я проверял свой телефон. И это было от осведомителя, получившего пачку документов из полицейских участков. Одно из полицейских управлений прислало записку о частной компании, которая предлагала радикально новый инструмент для раскрытия преступлений с использованием распознавания лиц.
А что может сделать инструмент распознавания лиц радикальным?
Итак, правоохранительные органы в течение многих лет имели доступ к средствам распознавания лиц.Но то, что предлагала эта компания, было непохоже ни на какие другие инструменты распознавания лиц, которые использовала полиция, потому что они соскребли открытую сеть общедоступных фотографий — из Facebook, из Venmo, из Twitter, с образовательных сайтов, сайтов по трудоустройству — и получили огромное количество фотографий. база данных миллиардов фотографий. Таким образом, вы можете сфотографировать подозреваемого в совершении преступления, поместить его лицо в это приложение и идентифицировать его за секунды.
И когда вы читаете эту записку, что вы думаете о том, что предлагает эта компания?
Итак, я занимаюсь вопросами конфиденциальности в течение 10 лет и знаю, что такая технология, находящаяся в публичных руках, — это кошмар.
Этот инструмент был слишком запретным для гигантов Кремниевой долины, которые были способны его создать. В 2011 году Google сказал, что они могут выпустить такой инструмент, но это была единственная технология, которую они сдерживали, потому что ее можно было использовать очень плохо.
И почему именно эта технология представляет собой черту на песке, которую никто не перейдет? Что делает его таким опасным?
Итак, представьте себе эту технологию в общественных руках.Это означало бы, что если бы вы были в баре, и кто-то увидел вас и заинтересовался вами, они могли бы сделать ваше фото, запустить ваше лицо в приложении, а затем оно вытащит все эти фотографии из Интернета. Вероятно, это вернет их на вашу страницу в Facebook. Итак, теперь они знают ваше имя, они знают, с кем вы дружите, они могут Google ваше имя, они могут видеть, где вы живете, где вы работаете, может быть, сколько денег вы зарабатываете. Допустим, вы родитель и идете по улице со своим трехлетним ребенком.Кто-нибудь может сфотографировать вас и узнать, где вы двое живете. Представьте, что вы протестующий в США или при более авторитарном режиме. Внезапно они узнают о вас все, и вы можете столкнуться с серьезными последствиями за то, что просто пытаетесь отстаивать свои политические взгляды. Если бы это приложение стало общедоступным, оно перестало бы быть публичным анонимным. Вы должны предположить, что любой может узнать, кто вы, в любое время, когда он сможет сфотографировать ваше лицо.
Итак, эта компания предлагает эти технологии этим полицейским управлениям?
Ровно.
А что вы знаете об этой компании на данный момент?
Итак, на данный момент все, что я действительно знаю, это то, что компания называется Clearview AI. Итак, первое, что я делаю, — это Google. И я нахожу их сайт clearview.ai. И веб-сайт довольно пустой, но там также указан адрес офиса, 145 West 41st Street, который находится всего в паре кварталов от офиса The New York Times.
Справа.
Итак, я решил прогуляться туда, а там просто нет 145 West 41st Street. Это было странно. Итак, теперь у меня есть компания, которая предлагает этот радикально новый инструмент —
У нее поддельный адрес.
У него поддельный адрес, это огромный красный флаг.
Итак, что вы будете делать дальше?
Я нашел компанию в LinkedIn.В нем был указан только один сотрудник, менеджер по продажам по имени Джон Гуд, который —
Джон Гуд.
Джон Гуд. Казалось, что это тоже может быть подделка. И я отправил этому человеку сообщение в LinkedIn, но так и не получил ответа. Одна из вещей, которые я нахожу в Интернете, — это веб-сайт PitchBook, на котором перечислены инвестиции в стартапы. Итак, там говорится, что этот Clearview AI получил 7 миллионов долларов от венчурной компании и от Питера Тиля, известного в Кремниевой долине, который инвестировал в Facebook и Palantir.Я обращаюсь к его представителю, и он говорит, что я перезвоню вам. Больше я о нем не слышу. И вот однажды я открываю Facebook и получаю сообщение от друга, имя которого я не узнаю. И он говорит: «Эй, я слышал, вы изучаете Clearview AI». Я знаю их. Они отличная компания. Чем я могу помочь?
А вы не знаете, кто этот парень?
Не знаю. Я имею в виду, что это парень, которого я встретил однажды 10 лет назад.И каким-то образом он знает, что я изучаю эту компанию. Но я возьму это. Знаешь, наконец —
Верно!
— кто-то хочет поговорить со мной о Clearview AI. И поэтому я говорю: «Эй, могу я тебе позвонить?» А потом он не отвечает, к чему я уже привыкаю.
Вы просто не можете поймать перерыв.
Я знаю. Я не могу поверить, что это еще один тупик.
Значит, телефон и электронная почта у меня не работают. Так что мне просто нужно найти другую дверь, чтобы постучать и попытаться поговорить с настоящим человеком. И одним из инвесторов компании является венчурная компания с офисом в Бронксвилле, штат Нью-Йорк. Итак, в холодный дождливый вторник я сел в поезд и направился в Бронксвилл. Добираюсь до адреса компании. Это как в торговом зале. И войдите внутрь. Вот этот длинный тихий коридор из офисных кабинетов, а эта венчурная компания находится в самом конце.И я стучу в дверь, а там никого нет. Итак, я пытаюсь поговорить с их соседями, и женщина, которая работает по соседству, говорит: о да, их здесь никогда не бывает. Я спускаюсь по лестнице, чтобы выйти из здания, и двое парней проходят через дверь. Они оба в темных костюмах с бледно-лиловыми и розовыми рубашками под ними, и мне они просто кажутся венчурными. Итак, я говорю: «Эй, вы работаете с этой венчурной компанией?» И они говорят, что мы. Кто ты? И я подумал, что я репортер New York Times, который пытался связаться с вами.И они сказали, что компания сказала нам не разговаривать с вами. И я сказал: ну, я доехал до Бронксвилля. Мы можем немного поболтать? И они говорят: ОК. Если, наверное, поможет то, что я очень беременна, и мне предложили воды. И они просто начинают мне все рассказывать.
А что они тебе говорят?
Они подтверждают, что инвестировали в Clearview AI, и что Питер Тиль также инвестировал.Они определили гениального кодера, стоящего за компанией, этого парня по имени Хоан Тон-Тхат. И говорят, что он вьетнамский король, но он из Австралии. И они также говорят мне, что именно Хоан использовал вымышленное имя Джон Гуд в LinkedIn.
Он Джон Гуд.
Он Джон Гуд.
И они подтверждают, что правоохранительные органы уже используют приложение. И правоохранительным органам это нравится, и это распространяется как лесной пожар.
Вау.
Итак, я кое-что узнал от этих двух инвесторов, но никто из компании до сих пор со мной не разговаривает. А пока я обращаюсь к правоохранительным органам, потому что хочу знать, действительно ли это приложение работает так, как утверждает компания. К этому моменту я узнал, что приложение попробовали более 600 правоохранительных органов, в том числе Министерство внутренней безопасности и F.Б.И.
Вау. Это не только местные отделения полиции. Это уже используется федеральным правительством.
Да, я имею в виду, я был просто шокирован, обнаружив, насколько легко правительственные учреждения могут просто опробовать новую технологию, явно не зная о компании, которая ее предоставляет. Итак, я поговорил с вышедшим на пенсию начальником полиции из Индианы, который на самом деле был одним из первых департаментов, использовавших приложение. По его словам, дело было раскрыто за 20 секунд.
Дело, которое они не смогли раскрыть?
Это они не смогли решить. Один из офицеров сказал мне, что он прошел около 30 тупиковых дел, по которым не было обращений в правительственную базу данных, и он получил множество обращений с помощью приложения. Так что они были действительно в восторге от этого.
Это намного эффективнее, чем то, что они использовали раньше.
Ровно. В государственных базах данных, которые они использовали ранее, у них должна была быть фотография, которая была прямой фотографией подозреваемого в анфас — например, снимки из кружки и фотографии из водительских прав. Но с Clearview это мог быть человек в очках, или в шляпе, или часть его лица была закрыта, или он был в профиль, и офицеры все еще получали результаты на этих фотографиях.
Вау.
Но самой поразительной историей, которую мне рассказали, было то, что у следователей было это видео с эксплуатацией детей, и на заднем плане был виден взрослый, который был виден на видео всего на несколько секунд.Итак, у них было лицо этого человека. Они прогнали его по своим обычным базам данных и ничего не получили обратно. Но потом они просмотрели его лицо в приложении Clearview, и он оказался на фоне чужого селфи в спортзале. Вы могли видеть его лицо в зеркале. И вот они разобрались, в каком спортзале снято это фото. Они пошли в спортзал. Они спросили сотрудников, вы знаете, кто это? И сотрудник сказал, мы не можем вам сказать. Мы должны защищать конфиденциальность наших участников. Но потом детективы получили сообщение от кого-то, кто там работал, опознав человека.И это … я имею в виду, что это было бы невозможно без приложения Clearview.
Итак, поскольку офицеры говорили мне, что инструмент работает так хорошо, я хотел убедиться в этом сам, на себе. И я спросил их, пропустят ли они мою фотографию через приложение. Но каждый раз, когда я это делал, все становилось странно. Офицеры сказали мне, что они опубликовали мою фотографию, но результатов не было.
Нет ваших фотографий?
Меня не было фотографий, что было действительно странно, потому что у меня есть много моих фотографий в Интернете.А потом офицеры просто перестали отвечать мне и разговаривать со мной. И я понятия не имел, что происходит, пока один офицер не объяснил мне.
- [телефонный звонок]
- офицер
Привет, как дела.
- Кашмирский холм
Привет. Это Кашмир.
- Офицер
Да, привет. Мм-хм.
Я сохраню анонимность этого офицера, потому что у него могут возникнуть серьезные проблемы из-за того, что он так открыто поговорит со мной о Клирвью.
- холм кашмир
Если бы вы могли описать себя настолько, насколько вы можете описать себя.
- Офицер
Я работаю в большом столичном управлении полиции.
Итак, он полицейский, который использовал 30-дневную бесплатную пробную версию приложения. И он был очень впечатлен этим. Поэтому я спросил его, не возражает ли он разместить мое фото.
И что он сказал вам, когда отправил вашу фотографию?
- офицер
Ага, ничего.Я вообще не получил ответа.
- холм кашмир
Нет результатов?
- Офицер
Нет результатов. И через пару минут после того, как я разместил там вашу фотографию — может, пять, меньше десяти — мне позвонили из компании Clearview. Они хотели знать, почему я загружаю фотографию репортера New York Times.
- Кашмирский холм
Это так дико. Я не знаю. [СМЕЕТ] Меня как репортера пугает. Я имею в виду, да, это просто —
- офицер
Это меня как пользователя пугало.
Таким образом, это означало, что Clearview отметила мое лицо в своей системе так, что они получали предупреждение, когда полицейский пробегал по моему лицу. Я нашла —
Вау.
— очень тревожно, потому что это впервые говорит мне о том, что эта компания может отслеживать, кого ищут правоохранительные органы, и не только знать, кого они ищут, но и манипулировать результатами .И тогда это заставило меня вернуться к предыдущим офицерам, которые опубликовали мою фотографию. И все они подтвердили: да, мне позвонили из компании и сказали, что мы не должны разговаривать со СМИ.
- холм кашмир
Итак, вы смогли продолжить пользоваться приложением после этого?
- Офицер
Моя учетная запись была деактивирована.
- Кашмирский холм
Вы когда-нибудь получали доступ обратно?
- офицер
Я никогда не делал.Но у меня есть коллеги, у которых есть доступ. Так что, если мне нужно было найти изображение, я мог бы просто отправить его им по электронной почте, и они могут отправить мне результаты по электронной почте.
- кашмирский холм
И вы думаете, что компромиссы того стоят, с точки зрения того, к чему у компании есть доступ?
- офицер
Думаю, оно того стоит? Так что с точки зрения правоохранительных органов это того стоит. У нас много дел, и обычно у нас не так много потенциальных клиентов. И поэтому все, что может — честно говоря, все, что может помочь нам раскрыть преступление, является для нас победой.С точки зрения конфиденциальности количество информации, которую они смогли получить и предоставить, довольно пугает. Пока они делают это по правильным причинам, все будет хорошо. Скажем так.
Но проблема в том, что на данный момент мы ничего не знаем о компании. Мы не знаем, есть ли какой-либо надзор. Мы не знаем, кто люди, которые этим управляют, и каковы их намерения в отношении своего продукта.Руководитель компании не будет со мной разговаривать. Но ведь уже конец декабря, когда мне звонит пресс-секретарь компании. И она говорит, что основатель компании Hoan Ton-That готов к разговору.
Мы скоро вернемся.
- холм кашмир
У вас есть жёсткая остановка?
- hoan ton-that
Нет, на самом деле не знаю. 12:30.
- лиза липа
12:00 полдень.
- хоан тон-та
Ой, 12:00 полдень.
- Кашмирский холм
У меня нет жесткой остановки.
- лиза липа
О.
- Кашмирский холм
И у меня много вопросов, поэтому я уделю столько времени, сколько вы можете мне дать.
Итак, Кашмир, вы наконец получили интервью с основателем Clearview, этим человеком по имени Хоан Тон-Тхат. Где вы его встретите?
Итак, мы встретились в WeWork в Челси.Он спустился в вестибюль.
- холм кашмир
Тебе нравится Нью-Йорк, ты собираешься здесь остаться?
- хоан тон-та
Ах да.
И его внешний вид меня удивил, потому что я погуглил его онлайн и есть много его фотографий. И обычно он довольно эксцентричный — как и многие футболки с узором пейсли, он в Burning Man.
- hoan ton-that
Пойдем в подсобку.
Но лично он был очень консервативен. Он был в темно-синем темно-синем костюме с белыми пуговицами и кожаными туфлями. Таким образом, он был очень похож на начинающего предпринимателя в сфере безопасности.
Он искал роль.
Он искал часть.
- холм кашмир
Когда вы родились? Сколько тебе лет?
- hoan ton-that
‘88, значит, мне 31 год.
- холм кашмир
O.K.
А что вы узнали о нем?
Итак, ему 31 год. Он вырос в Австралии, но вы не можете услышать это в его голосе.
- hoan ton-that
Я, разумеется, люблю компьютеры.
- Кашмирский холм
Да, так как же вы заинтересовались технологиями?
- hoan ton-that
У нас, конечно, был компьютер, когда мне было четыре или пять лет.
Итак, его семья получила компьютер, когда ему было три или четыре года, и он всегда возился с компьютерами, когда рос.
- hoan ton-that
Думаю, мы получили Интернет, когда мне было 10 лет. И тогда вы сможете узнать обо всем этом в Интернете. Но Linux, я подумал, что мне нужно достать эту штуку. Это самое занудное занятие. Я убедил своего отца. Мы установили его, и я провел все лето, переустанавливая и изучая Linux, не выходя из школы и изучая программирование в свое удовольствие.Так вот — мне просто очень понравилось.
Он поступил в колледж, решил бросить учебу, как многие технологи, и переехал в Сан-Франциско, когда ему было 19.
- hoan ton-that
— 2007, прежде чем это было большое дело, правда? Это вроде как приближалось, но не было огромным.
Это 2007 год, время своего рода бума. Только что вышел iPhone.
- hoan ton-that
Это эпоха приложений Facebook. Помните это?
- Кашмирский холм
Ага.
Люди становятся миллионерами, создавая игры для Facebook. И он хочет стать следующим крупным разработчиком приложений.
- hoan ton-that
Быть там сильно отличается от чтения об этом в Интернете. Вы усваиваете гораздо больше того, как люди добиваются результатов. И вы узнаете намного больше секретов.
Что он построил?
Итак, приложения Facebook были похожи на приложения типа «вы бы предпочли» и что-то вроде романтических гифок.
- hoan ton-that
Сделал Некоторые из первых игр для iPhone.
Одно из его последних приложений называлось Trump Hair, и это было приложение для добавления волос Трампа к вашим фотографиям.
Вот и все?
Вот и все.Слоган был: «Будет здорово!»
O.K. [СМЕЕТ] Так как же перейти от приложения для волос Дональда Трампа к чему-то, что, похоже, может революционизировать работу полиции?
Ну, он переехал в Нью-Йорк. И это казалось для него большим изменением. И он начал встречаться с очень разными людьми. И одним из самых важных людей, которых он встретил, был Ричард Шварц.
- hoan ton-that
В итоге я встретил Ричарда на вечеринке.
Этот 61-летний парень работал на мэра Руди Джулиани в 1990-х годах. Он был просто очень политически связан.
- hoan ton-that
Мне это очень понравилось. У него было много историй. А потом час поговорили о разных идеях. Потому что я подумал, что это то, чем я занимаюсь — технологии. Я могу сделать что угодно. И это пошло оттуда.
И они двое решили, используя технические ноу-хау Хоана Тон-Тхаса и Ролодекс Ричарда, что они хотят вместе попытаться создать компанию по распознаванию лиц.
А почему распознавание лиц? Почему двое из них выбрали это?
Я думаю, это произошло потому, что Хоан начал читать много статей о распознавании лиц и машинном обучении.
- hoan ton-that
Раньше я никогда по-настоящему не изучал искусственный интеллект, но я мог многое усвоить.
И я думаю, они поняли, что на этом можно зарабатывать деньги.
- холм кашмир
Что бы вы сказали, с точки зрения диапазона идей, о чем вы думали?
- хоан тон-та
Очень много. Я мог бы продолжить, действительно сумасшедший, но —
Существует множество алгоритмов распознавания лиц, и многие из них работают довольно хорошо. Что отличало то, что делали Хоан Тон-Тат и Ричард Шварц, так это то, что они были готовы удалить все эти фотографии из Интернета.Так что у них просто была огромная база фотографий.
Верно, миллиарды фотографий.
Ровно.
- hoan ton-that
И затем у нас была точка, в которой мы достигли 99-процентной точности. Я это помню, это было просто в офисе. И он подумал, вау, это работает. Попробуйте еще раз. Попробуйте еще раз. И каждый раз выбирал нужного человека. И тогда мы поняли, что это безумие.Это действительно работает.
Это законно? Можете ли вы просто делать фотографии из любого места в Интернете и использовать их для такого рода вещей?
Этой осенью федеральный суд вынес постановление, в котором говорилось: да, такой вид публичного соскоба кажется законным.
И что они собираются делать с этой программой на данный момент?
Я имею в виду, они просто пытаются выяснить, как они могут заработать на приложении.И в конечном итоге они остановились на правоохранительных органах.
- hoan ton-that
И они начинают решать кейсы из зернистого A.T.M. фотографии, дела, которые они никогда бы не раскрыли. Таким образом, это распространилось на разные отделы, а затем от одного агентства к другому.
А вы спрашиваете его о том, что случилось с офицером, который не смог найти ваши фотографии?
Да, это был один из моих вопросов, и я не был полностью удовлетворен его ответом.
- hoan ton-that
Итак —
- kashmir hill
Одна вещь, которая меня удивила — некоторые офицеры, с которыми я разговаривал, пытались пропустить мою фотографию через нее, но у них ничего не получилось. И у меня куча фотографий в Интернете.
- hoan ton-that
[СМЕЕТСЯ] Это должно быть ошибка.
- Кашмирский холм
Ребята, вы запретили мне получать результаты?
- hoan ton-that
Я не знаю об этом.
- Кашмирский холм
Как я подумал, в этом нет никакого смысла.
Он сказал, о да, это была программная ошибка. Но он засмеялся.
- холм кашмир
Я подумал, у меня в сети 1000 фотографий. Это не может работать так хорошо, как говорят.
- hoan ton-that
Ага, ну, наверное, это была ошибка в программном обеспечении или что-то в этом роде.
- Кашмирский холм
[СМЕЕТ] Почему вы это сделали? Это полностью заставило меня подумать, что —
- hoan ton — что
Эй, может, это не работает.Мало ли, правда? Это могло быть долгой аферой.
- холм кашмир
Ah, O.K.
- hoan ton-that
Шучу, шучу. Оно работает.
Как вы думаете, о чем это было?
[СМЕЕТСЯ] Я не думаю, что это была ошибка программного обеспечения.
- hoan ton-that
Это ошибка. Я не знаю. I —
- Кашмирский холм
Вы не представляете, а?
Ха.
Ага. Он сказал, что программная ошибка исправлена.
- hoan ton-that
Ах да, я вам покажу. Это версия для iPhone.
И он сфотографировал меня.
- hoan ton-that
О, это действительно работает.
- Кашмирский холм
О, это так удивительно.
- hoan ton-that
Знаю.
И там результаты включали кучу моих фотографий в Интернете.
- Кашмирский холм
О боже, я совсем забыл.
- hoan ton-that
Что ж, можем взять —
- холм кашмир
Это было 10 лет назад.
Включая некоторые, которых я никогда раньше не видел.
- холм кашмир
Некоторые из этих фотографий, о которых я не знала, были в Интернете.
Итак, он просто отмахивается от этой странной вещи, которая произошла с вами. Но есть ли у вас ощущение, что он вообще думает о конфиденциальности?
Итак, я спросил его, знаете ли, это очень мощное приложение. И я спросил его, о каких ограничениях он думает по этому поводу. Во-первых, он сказал, что прямо сейчас они продают его только правоохранительным органам, хотя оказывается, что они также продают его нескольким частным компаниям в целях безопасности.Но он сказал, что они не будут продавать его плохим игрокам или плохим правительствам.
- hoan ton — that
— и наша философия в основном такова: если она базируется в США — или как демократия или союзник США — мы ее рассмотрим. Но типа, ни Китая, ни России, ни чего-то такого, что было бы нехорошо. Так что если это страна, где просто ужасно правят или что-то в этом роде, я не знаю, комфортно ли нам продавать в определенные страны.
Так что не похоже, что у него есть особая рубрика для принятия решения, кому продавать.И похоже, что никто на самом деле не следит за тем, как он принимает эти решения.
На этом этапе только Clearview решает, кому они хотят продать приложение.
- hoan ton-that
Никакого давления, но когда мы разговариваем с некоторыми венчурными капиталистами, они такие: «Почему вы не делаете этого потребителя? Правоохранительные органы — такой маленький рынок. Так много денег ты не заработаешь «. Мы рассмотрели это и задаемся вопросом: какой здесь вариант использования? А щас ловим, помогаем ловить педофилов.Что, если бы педофил получил к этому доступ, ходит по улице, бежит —
Но когда я разговаривал с одним из их инвесторов, он сказал, что мы хотим доминировать на рынке правоохранительных органов, а затем мы хотим выйти на другие рынки, такие как гостиничный бизнес или недвижимость. И он предсказал, что однажды все потребители получат доступ к этому приложению.
- hoan ton-that
Um, и —
- kashmir hill
Я могу вам сказать, что один из ваших инвесторов надеется, что вы, ребята, собираетесь выйти на потребительский рынок.
- хоан тон-та
Ну да. Он слишком много говорит. Но вроде бы мы не … мы не собираемся этого делать. Я просто не хочу —
Хоан, кажется, говорит: да, на нас оказывают давление, чтобы мы продавали продукцию частным потребителям, но мы не собираемся этого делать. И насколько разумно думать, что он контролирует или компания на данный момент контролирует, где идет эта технология?
Я имею в виду, что во время разговора с ним я отметил, что зачастую инструменты, используемые правоохранительными органами, попадают в руки общественности.
- Кашмирский холм
Я просто — я лично чувствую, что вы, ребята, открыли дверь для того, чтобы теперь это стало более нормальным, просто потому, что многие инструменты, которые правоохранительные органы в конечном итоге получили в руки общественности.
- хоан тон-та
Не всегда. Не у всех есть пистолет. [СМЕЕТ] Верно? Это будет —
- Кашмирский холм
Любой, кто хочет, может получить его в основном в США, но —
Его ответ был странным.Он сказал, ну посмотрите на оружие. У правоохранительных органов есть оружие, но не у всех. И я не знаю, потому ли он из Австралии?
Да, в некотором смысле он доказывает вашу точку зрения.
[СМЕЕТ] Похоже, что он доказывал мою точку зрения, а не опровергал ее.
Мы разрабатываем технологию, чтобы сделать это возможным уже много лет. Facebook создает огромную базу данных наших фотографий с прикрепленными к ней нашими именами, прогресс в технологиях распознавания изображений и поиска — все это привело нас сюда.Но не было никаких сопутствующих норм или правил относительно того, как следует использовать эту технологию. Нет настоящего закона или постановления, которые признали бы это незаконным. Соскабливание вроде в порядке. У нас нет большого запрета на распознавание лиц. Нам не нужно давать согласие, чтобы люди обрабатывали наши лица. Итак, с точки зрения сдерживания этого инструмента, мы просто полагаемся на моральные принципы компаний, которые создают эту технологию, и на внимательность таких людей, как Хоан Тан-Тат.
- холм кашмир
Но да, что вы думаете об этом? Вы думаете, что это слишком опасный инструмент для всех?
- hoan ton-that
Я должен подумать об этом и действительно ответить вам, потому что это хороший вопрос.
- Кашмирский холм
Ага.
- hoan ton-that
Я немного подумал об этом.
- холм кашмир
Вы не задумывались? У вас есть?
- hoan ton-that
У меня есть, у меня есть. Но мне действительно нужно придумать для этого хороший ответ. Честно говоря, да.
Спасибо, Кашмир.
Спасибо.
С тех пор, как Кашмир начал писать сообщения о Clearview AI, несколько крупных социальных сетей, включая Facebook, Twitter и Venmo, потребовали, чтобы компания прекратила использовать фотографии, взятые с их веб-сайтов. Но неясно, какая сила, если таковая имеется, у этих социальных сетей, чтобы заставить Clearview подчиниться. Несколько недель назад штат Нью-Джерси запретил правоохранительным органам использовать технологию Clearview, но полиция по-прежнему может делать это в 49 других штатах.
Мы скоро вернемся.
Вот что вам еще нужно знать сегодня. Президент Трамп начал кампанию возмездия против свидетелей по делу об импичменте, уволив Гордона Сондланда, своего посла в Европейском союзе, который назвал действия президента по отношению к Украине quid pro quo. И подполковник Александр Виндман, член Совета национальной безопасности, который выразил тревогу по поводу телефонного разговора президента с лидером Украины. The Times сообщает, что несколько сенаторов-республиканцев призвали Трампа не увольнять свидетелей, опасаясь, что это станет опасным сигналом, но президент проигнорировал их совет.А число погибших от коронавируса во всем мире превысило 800 человек, что превышает число погибших от эпидемии атипичной пневмонии, от которой в 2003 году погибло 774 человека. Число подтвержденных случаев заражения коронавирусом в настоящее время составляет более 37 000 человек. Наконец, новое голосование в Нью-Гэмпшире, где завтра пройдут праймериз, показывает, что мэр Пит Буттигиг, живущий вместе с сенатором Берни Сандерсом и бывшим вице-президентом Джо Байденом, скатывается на четвертое место.
- архивная запись (Джордж Стефанопулос)
Вице-президент Байден, первый вопрос к вам.В последние несколько дней вы говорили, что демократы пойдут на слишком большой риск, если они назначат сенатора Сандерса или мэра Буттигига, но в Айове они вышли на первое место. Какие риски упустили демократы Айовы?
Опрос, проведенный The Boston Globe, WBZ и Suffolk University, показывает, что Буттиджич извлекает выгоду из сильного выступления на кокусе в Айове и что Байден может выступить плохо второй раз подряд, прогноз Байден подтвердил это во время ночных дебатов на канале ABC в пятницу.
- запись в архиве (Джо Байден)
Ой, они ничего не пропустили. Это долгая гонка. Я получил удар в Айове и, вероятно, возьму его здесь.
Вот и все для «The Daily». Я Майкл Барбаро. Увидимся завтра.
Поиск лиц — Face⁺⁺ Cognitive Services
Найдите лица, похожие на новое лицо, из заданной коллекции лиц. Быстрый и точный поиск Face⁺⁺ возвращает коллекцию похожих лиц, а также оценку достоверности и пороговые значения для оценки сходства.
Face Search API возвращает наиболее похожие лица целевому лицу из заданного набора лиц вместе с оценками достоверности и пороговыми значениями для оценки сходства. Чтобы настроить сбор лиц, вам необходимо сначала обнаружить и сохранить метаданные лиц в FaceSet. API поиска широко используется для группировки фотографий и мониторинга безопасности.
Start FreeFaceset — это служба хранения. Лица, обнаруженные с помощью предоставленных пользователем изображений, можно сохранить для анализа лиц, сравнения лиц, поиска лиц и других операций.Хранение лиц не является хостингом изображений, поэтому хранение, загрузка или отображение изображений лиц не предоставляются пользователям.
Start Free
Все API-интерфейсы можно использовать бесплатно, и вы можете гибко перейти на платную услугу в соответствии с объемом вашего бизнеса с помощью службы Pay As You Go или решения QPS. Варианты лицензирования SDK также доступны на различных устройствах.
Интеллектуальный альбом
Контроль доступа на основе лиц
Монитор безопасности
Сравнение лиц
Проверьте вероятность того, что два лица принадлежат одному и тому же человеку.