Фото с лицом: Изображения Лицо | Бесплатные векторы, стоковые фото и PSD

Смешные лица картинки (45 фото) 🔥 Прикольные картинки и юмор

Людям всегда весело, когда другие попадают в смешные и нестандартные ситуации. Веселые фото поднимают настроение и улучшают самочувствие. Поэтому дальше смотрим картинки смешных лиц людей.

Бывают же … смешные люди!

Стильная бабулька)

Наш любимый Мистер Бин!

Прикольная карикатура на Уилл Смита!

Одно лицо)))

Фото детей всегда самые смешные!

Может … хочет, что-то сказать?

Это тот случай, когда лицо не важно!

Задумался, наверное…

Ну и рожа)

Собаки всегда похожи на своих хозяев!

Сейчас забью…

Смешной ботаник)

Можешь и не стараться!

Умный мальчик)

Хи-хи-хи…

 

Креативненько!

Вдох … выдох…

Милая … девчушка)

Рыжий конопатый убил дедушку…

Стильная челка!

Чем-то недовольны!

Я … тебя порву…

Осторожно! Мяч! Наверное, думают чем отбить?

Джордж Клуни хочет соблазнить девушку!

А … откушу….

Смешной солдатик)

Хочет напугать быка!

Смешные свидетели, наверное, что-то натворили… или невеста страшненькая)

А вы … так умеете?

Чего ты радуешься!

Милые дворовые ребята)))

Аааа … что сказать….

Ровные зубки)

Уууу … аааа…

Умный профессор!

Любимый Сергей Юрьевич Беляков, который любит разговаривать с телевизором….

На язык краски не хватило)

Стиляга!

Вколол себе ботокс в губки)

Специально сделала себе грудь, чтоб отвернуть внимание от лица)

Мужчина — хомяк)

 

Мне нравится23Не нравится13

Как соединить два фото и получить одно лицо? Чудо-приложение. ~

Как соединить два фото и получить одно лицо? Это классное нововведение, которое поможет смешать лица людей. Где такое сделать? Сейчас обо всем расскажу!

Где?

Итак, подобный эффект доступен в приложении FaceApp. Скачать его можно абсолютно бесплатно из официального магазина AppStore и Google Play. Для применения этого эффекта подписку покупать не надо.

Твоё лицо совершенно такое же

После того как вы скачали приложение, нужно проделать следующее:

1. Зайти в FaceApp.
2. Загрузить нужное фото.
3. В нижнем меню выбрать пункт Морфинг (иконка разделена на 2 половинки лица).
4. Доступны разные режимы изменений: Обычный, Стильный или Легкий.
5. Затем нужно выбрать второе лицо для смешивания. Можно открыть фото из собственной Галереи (Фотографии). Или воспользоваться фотобазой приложения, нажав на Знаменитости.
6. Во вкладке Знаменитости представлено огромное количество известных людей. Вы можете выбрать кого-то из популярных запросов или найти звезду в поиске.
7. Далее стоит немного подождать, пока программа обработает ваш запрос и замиксует фотки.
8. А затем сохранить получившийся снимок в Фотопленку. Готово! Вы прекрасны :3

Примеры:

Вот такой микс получается с Билли Айлиш:

С Ольгой Бузовой:

А вот так с Рианной:

И с Анджелиной Джоли:

Сорви овации

Будьте самыми стильными! Используйте суперэффекты:

1. Маски для инстаграма.
2. Обложки для актуальных историй.
3. Красивые шрифты.
4. Топ-20 лучших фильтров VSCO.
5. Анонимно смотреть истории.
6. Видеоредакторы.
7. Как убрать предмет с фото.
8. Рамки (большая коллекция).
9. Мемоджи.
10. Акварельные мазки.
11. Flat Lay раскладка.
12. Надпись в круге на фото.
13. Двойная экспозиция.
14. Снимки в стиле Полароид.
15. Красивый инстаграм в маленьком городе.

Еще куча лайфхаков, секретов обработки, лучших фильтров и необычных масок. А также о том, как сделать радугу на лице, наложить текст, правильно разложить раскладку на фото, описано в сборной большой статье. Кликайте на картинку!

Теперь вы знаете, как соединить два фото и получить одно лицо. Попробуйте этот метод на собственных изображениях! А полученными результатами делитесь с друзьями и подписчиками в своих социальных сетях.

Спасибо за ваше потраченное время

Новый имидж старого знакомого: неандерталец показал свое настоящее лицо (фото) | Информация о Германии и советы туристам | DW

Бонн • Этот представитель вымершего вида людей жил около 45 тысяч лет назад в живописной долине недалеко от нынешнего Дюссельдорфа — столицы федеральной земли Северный Рейн — Вестфалия. Фрагменты его скелета были обнаружены в 1856 году в здешней долине Неандерталь, давшей позже название человеку неандертальскому. Сегодня они хранятся в Земельном краеведческом музее LVR в Бонне. Этот неандерталец считается самой старой знаменитостью Рейнской области.

Экспозиция в Земельном краеведческом музее LVR в Бонне после реконструкции

Угрюмый человек с задумчивым взглядом

Нынешний год для боннского музея — юбилейный, здесь отмечают 200-летие со дня его основания. Как сообщает информационное агентство dpa, в связи с этим в музее прошло обновление постоянной экспозиции, в рамках которого неандерталец переехал на первый этаж. По этому поводу она была пополнена новой реконструкцией — попыткой ответить на вопрос, как он мог выглядеть при жизни.

Автором нового музейного неандертальца стала французская художница Элизабет Дайнес. Реконструкция была выполнена в парижской мастерской на основе хранящихся в музее частей скелета и новейших результатов научных исследований — в том числе, учтена травма левой руки, из-за которой этот неандерталец не мог использовать ее в полной мере. Первого октября музей вновь открывается для посетителей после завершившегося ремонта.

Почти как у мадам Тюссо

P.S. для любителей истории

Отметим также, что на месте обнаружения неандертальца работает целый археологический Неандертальский музей (Neanderthal Museum), основанный в 1996 году.

Смотрите также: 
Пещеры Швабского Альба — объект Всемирного наследия ЮНСЕКО

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Швабский Альб

  «Венера Швабская» — самое старое из всех найденных в мире изображений человека. И самая известная из более чем пятидесяти разных фигур, обнаруженных в Германии в пещерах региона Швабский Альб. Их возраст оценивается в 40 тысяч лет. Увидеть эту 6-сантиметровую статуэтку, вырезанную из кости, можно в археологическом музее города Блаубойрен в земле Баден-Вюртемберг.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Холе-Фельс

  В Германии эта фигурка также известна как «Венера из Холе-Фельс» (Venus vom Hohle Fels) — по названию пещеры Холе-Фельс около Штутгарта, где ее обнаружили в 2008 году. Большинство других здешних находок изображают животных. Все они относятся к ориньякской культуре начала позднего палеолита — времен, когда на Земле еще жили неандертальцы, но их автором был уже человек разумный.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Долина реки Ах

  В ледниковый период на этом плато почти не было деревьев. Мамонты и олени паслись посреди степных ландшафтов. Сейчас Швабский Альб покрыт лесом. Здесь насчитывается более двух тысяч карстовых пещер. Шесть из них, в которых ученые совершили сенсационные находки, теперь получили статус памятников Всемирного наследия. Некоторые из этих пещер расположены в долине реки Ах — Ахталь (Achtal) под Ульмом.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Гайсенклёстерле

  В пещере Гайсенклёстерле (Geißenklösterle) были найдены три костяные флейты. Одна из них сейчас также находится в экспозиции музея города Блаубойрен. В саму пещеру доступ открыт только по особым дням, но она не очень глубокая, поэтому место, где нашли флейты, можно увидеть через решетку.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Зиргенштайн

  В следующую пещеру, внесенную в список ЮНЕСКО, доступ для всех свободен, но вход все же закрывают на зиму из-за летучих мышей. Глубина пещеры Зиргенштайн (Sirgenstein) составляет 42 метра. Археологи установили, что первобытные люди предпочитали находиться около входа, где разводили костры, работали и спали. В Средние века местные жители считали, что раньше здесь жил страшный циклоп.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Лонеталь

  Другие три пещеры расположены в долине реки Лоне — Лонеталь (Lonetal) около городов Хайденхайм и Ульм: Фогельхерд (Vogelherd), Холенштайн (Hohlenstein) и Бокштайн (Bockstein). Вокруг них также, как и в долине реки Ах, созданы охранные зоны, в которых запрещены какие-либо работы без согласования с ведомством по охране памятников.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Холенштайн

  Археологические раскопки в регионе Швабский Альб были начаты еще в XIX веке. Уже тогда ученые обнаружили здесь следы, оставленные первобытными людьми. Среди них — остатки кострищ, орудия труда, оружие, рога, украшения из камня. В Холенштайне в 1861 году нашли около 10 тысяч костей пещерных медведей. Для посетителей сейчас открыта передняя часть этой пещеры. На фотографии — раскопки 1937 года.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Человек-лев

  Настоящей сенсацией из пещеры Холенштайн стала 31-сантиметровая фигурка существа с человеческим телом и львиной головой. Она считается самой древней зооморфной скульптурой в мире. На этой иллюстрации швабский человек-лев (человеколев), собранный из сотен осколков, показан с разных ракурсов. Сейчас он является частью постоянной экспозиции Городского музея Ульма.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Фогельхерд

  Следующая пещера — Фогельхерд («Птичье гнездо «) — отличается особенно выгодным расположением. Из нее открывается вид на всю долину, поэтому обитатели могли уже издалека видеть приближавшихся врагов или потенциальную добычу. Среди находок — десять фигурок животных, вырезанных из бивня мамонта. Некоторые сейчас выставлены в экспозиции здешнего археологического парка.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Дикая лошадь

  Самой известной находкой из пещеры Фогельхерд является это 5-сантиметровое изображение дикой лошади. Изящно изогнутая шея и округлые формы демонстрируют навыки и способности, которыми обладали первобытные люди. Эту находку можно увидеть в экспозиции замка Хоэнтюбинген в городе Тюбингене.

• Швабские пещеры — объект Всемирного наследия

  Бокштайн

  В Бокштайне находятся сразу несколько пещер, которые можно посетить. В них более 60 тысяч лет назад еще до первобытных людей обитали неандертальцы. В 2017 году «Пещеры древнейшего искусства ледникового периода» в регионе Швабский Альб получили статус объекта Всемирного наследия ЮНЕСКО.

  Автор: Элизабет Йорк фон Вартенбург, Максим Нелюбин

как работает сервис оценки заёмщиков по фото

Как сообщается на сайте компании, система умеет распознавать среди потенциальных заёмщиков будущих должников по их лицам с точностью до 75%. Всё что нужно – это загрузить на сайте фотографию и нажать кнопку «рассчитать», сервис тут же определит уровень кредитного риска потенциального заёмщика – средний, выше/ниже среднего, низкий или высокий – и даже укажет, насколько точен его прогноз (выражается в процентах, в программе указан как AUC). Для ещё большей точности пользователь может указать свой пол, возраст и размер кредита, который бы хотел получить.

Как устроен сервис?

«По сути это ансамбль различных классификаторов – нейронная сеть, градиентный бустинг, SVM и другие, которые мы обучили, используя информацию о займах клиентов МФО и их фотографии», – рассказывает технический директор проекта Евгений Никитин.

По его словам, после того как система распознала лицо и его черты (глаза, губы, овал лица, нос и т.д.), рассчитываются различные характеристики геометрии лица на основе координат определённых черт.

«Предварительно можно сказать, что важную роль играют различные лицевые пропорции, к примеру, межзрачковое расстояние», – объясняет Евгений Никитин.

Так, искусственное изменение этого расстояния у одной и той же фотографии, даёт разные результаты – чем оно больше, тем ниже оценка риска. Правда, нельзя рассматривать этот показатель в отрыве от других параметров – важна их комбинация.

«Интересно, что улыбающиеся люди получают меньшую оценку кредитного риска. Поскольку в нашей базе данных фотографии людей были сделаны в момент заявки на получение займа, это может значить, что если человек чувствует себя комфортнее и улыбается во время выдачи кредита, то риск невозврата снижается», – говорит Никитин.

Конечно же, никто не предлагает банкам и МФО оценивать заёмщиков только по фотографиям, скорее это дополнительный инструмент – один из. «То же самое верно и для других параметров, например, я бы не стал предсказывать риск только на основе возраста, но в комбинации с другими переменными можно добиться хороших результатов. В демо-версии мы даём возможность оценить риск только на основе фото, чтобы пользователи могли «поиграться» с моделью и оценить качество распознавания. Для потенциальных клиентов мы предлагаем обучение индивидуальных моделей, основанных на всех данных, которые у них имеются в распоряжении, включая фотографии» – отмечает технический директор FscoreLab.

Мы решили оценить с помощью сервиса кредитоспособность девяти известных личностей. Вот, что из этого получилось:

Алла Пугачёва, певица

Обратись Алла Пугачёва в банк, который использует технологию FscoreLab, то ей скорее всего откажут в предоставлении кредита. Программа считала по её лицу, что у неё высокий уровень кредитного риска. Точность прогноза составляет 63%.

Сергей Галицкий, основной акционер «Магнита»

Не помогла улыбка Сергею Галицкому получить высокий рейтинг, система считает, что вероятность того, что бизнесмен допустит просрочку, выше среднего.

Джонни Депп, актёр

Голливудский актёр стал третьим по рискованности заёмщиком, его риск равен 44,26%, что тоже выше среднего. С учётом того, что бывшие менеджеры Деппа подали в суд на него, обвинив в безответственной трате денег, эта оценка кажется вполне правдоподобной.

Ричард Бренсон, владелец Virgin

Может всё дело в его эпатажности, но британский предприниматель в образе стюардессы, в котором он предстал после проигранного пари, не вызвал бы особого восторга у кредиторов. По крайней мере, система посчитала, что его кредитный риск равен 38,9%.

Роман Абрамович, российский миллиардер

Если бы Роман Абрамович оформил три розничных кредита или ещё лучше – три займа в МФО, то один из них мог бы и не вернуть, считает система. Его кредитный риск 36,32%.

Герман Греф, глава Сбербанка

Вероятность дефолта руководителя крупнейшего банка страны ниже среднего – 31,46%.

Алексей Кудрин, председатель Совета Центра стратегических разработок

Сама природа, а точнее генетика заложила в бывшего министра финансов правильное отношение к деньгам. По крайней мере, черты его лица свидетельствуют о низком уровне кредитного риска.

Стас Михайлов, певец

Банки любят таких заёмщиков. И видимо это взаимно. Как призналась недавно жена певца, они все в кредитах, зарабатывают и выплачивают долги за дом.

Дональд Трамп, президент США

Самый низкий уровень кредитного риска из участников тест-драйва у Дональда Трампа – вот он идеальный заёмщик.

Читайте также:

Лайк от банка: как вести себя в соцсетях, чтобы получить кредит?

 

Скрытые лица в портретной фотографии

Что вы думаете о портретах без лица? Сюрреалистическая атмосфера, красноречивый язык тела, особое настроение в сцене, но при этом лицо скрыто… Мы хотим вас ознакомить с подборкой фантастических художественных портретов, где лицо остается неизвестным.

Конечно, это придает фотографии ощущение незавершенности. Но в то же время помогает создать тайну, разжечь любопытство зрителя, создает дополнительную заинтересованность в объекте на снимке. Иногда виденье фотографа кажется странным, но желание разглядывать картину не уменьшается. Мы надеемся, что вы прочувствуете настроение этих замечательных картин, которые наполнят вас вдохновением.

Фото: Virginia Galvez

Фото: Benoit Paille

Фото: Elena Kalis

Фото: Aaron Feaver

Фото: Alex Stoddard

Фото: Alex Stoddard

Фото: Berta Vicente Salas

Фото: Carrie Lynn

Фото: The 69th

Фото: Alex Mazurov

Фото: S Quigley

Фото: Eva

Фото: Marta Bevacqua

Фото: White ribbons

Фото: Christian Benetel

Фото: Molly Lichten

Фото: Laurie Maitem

Фото: Noelle Buske

Фото: Beth Parnaby

Фото: David Talley

Sam Marie

Фото: Christine Szczepaniak

Jessica Christ

Фото: Jacob Robert Price

Фото: Brittney Borowski

Фото: Lizzy Gadd

Фото: Marat Safin

Фото: Ria Pereira

Фото: Teresa Queiros

Фото: Valentin Chenaille

Фото: Kristina Pedersen

Фото: Maria Stavang

Фото: Beth Parnaby

Фото: Marcus Moller Bitsch

Фото: Michael Duschl

Фото: Beth Parnaby

Фото: Fernando Farfan

Фото: Alvaro Pizarro

Фото: Molly Lichten

Фото: Dear fairytale

Фото: Ana Luisa Pinto

Фото: Agnes

Фото: Duy Nguyen 

 

7 трюков, которые помогут выглядеть отлично на фотографиях

Бывает, что и свет хороший, и камера отличная, и наряд, и макияж, и прическа, а фотографии все какие-то не очень… И из сотен снимков невозможно выбрать ни одного. На самом деле очень часто причиной таких неудачных фото являются ошибки при позировании. Эти 7 трюков помогут вам получаться на фотографиях всегда прекрасно.

1. Найдите “свою лучшую сторону”
Нету человека с симметричным лицом. Поэтому определите для себя, какая сторона лица вам нравится больше и тогда поворачивайте к камере именно ее.

2. Немного прищурьте взгляд
Фотографы считают, что в объектив надо смотреть, используя фокус многих знаменитостей, например, Анджелина Джоли, Дрю Бэрримор, Мэрилин Монро. Он заключается в том, чтобы слегка сузить глаза, тогда взгляд будет более убедительным и внимательным.

3. Следите за улыбкой
Слишком широкая улыбка может легко превратиться в оскал и испортить лицо. Не всем идет улыбаться, показывая все зубы. Сдержанная, легкая улыбка сделает лицо более приятным и не подчеркнет морщинки.

4. Щеки
Чтобы лицо не выглядело слишком крупным на фотографиях, следует повернуться к камере своей “лучшей стороной” под углом примерно 30 градусов и прижать кончик языка к небу. Это визуально сузит лицо.

5. Не надувайте губы
“Губы уточкой”, как будто вы целуете воздух способны только испортить фотографию. Можно легонько поджать губы, как будто вы собрались целовать кого-то. Но не надувайте их.

6. Смотрите в камеру снизу вверх
Если камера будет немного выше вашего лица, получается, что вы смотрите немного вверх. Эта поза сделает фото более удачным. Если же наоборот, смотреть в камеру сверху вниз, то лицо будет казаться агрессивным и менее привлекательным.

7. Для фото в профиль поднимите подбородок
Это удлиняет шею, и суживает щеки.

Если всегда использовать эти приемы, можно научиться любить свои фотографии.

Была ли эта информация полезной?

ДаНет

Смотрите также: Как фотографировать младенцев Советы фотографирующим мамам Идеи для детской фотосессии

Как замазать лицо на фото в Фотошопе

Нередко в жизни фоторедактора появляются заказы, в которых требуется замазать лицо человека на фото в Фотошопе, при этом не тронув его самого. Тому есть разные причины, например, если человек не хочет “засветить” где-нибудь свое лицо.

Конечно, можно просто выбрать стандартный инструмент кисть и закрасить лицо однотонным цветом, но это слишком любительский способ. Мы же выполним работу мастерски, чтобы все выглядело красиво.

Содержание: “Как замазать лицо на фото в Photoshop”

Замазывание лица

В качестве примера возьмем обложку популярного сериала “Друзья”:

Человек посередине, он же Росс, будет подопытным, его лицо мы и замажем.

Эти действия нужны были, чтобы подготовить холст для работы, дальше мы рассмотрим несколько способов маскировки лица.

Метод №1: размытие по Гауссу.

1. Открываем меню «Фильтр», которое находится сверху, и в подменю «размытие» ищем необходимый нам фильтр. Мы возьмем “Размытие по Гауссу”.
   
2. Выбираем такое значение радиуса, чтобы лицо человека изменилось до неузнаваемости.
   
3. Для этого способа маскировки лица подойдет и другой инструмент из меню «Размытие». Например, “Размытие по рамке”:
   

Метод №2: пикселизация.

1. Чтобы реализовать данный способ нужно зайти в меню «Фильтр», перейти в блок «Оформление» и выбрать фильтр «Мозаика».
   
2. У фильтра есть только одна настройка – размер ячейки. Чем больше цифра в поле, тем больше будут пиксели.
   
3. Можно выбрать и другой фильтр, но фильтр «Мозаика» самый презентабельный.

Метод №3: инструмент “Палец”.

Данный способ считается ручным.

1. Выбираем стандартный инструмент «Палец»
   
2. Замазываем лицо человека так, как нам вздумается.
   

Выбирайте метод, который более удобен или больше всего импонирует вам, ведь тут все индивидуально. Конечно, предпочтительно выбирать способ с мозаикой, ведь он выглядит лучше всего. Но с помощью каждого способа можно добиться желаемого результата, где отличие каждого из них только в эстетической части вопроса.

14 лучших бесплатных наборов данных изображений для распознавания лиц

Распознавание лиц — это ведущая отрасль компьютерного зрения, которая может похвастаться множеством практических приложений для защиты персональных устройств, уголовного правосудия и даже дополненной реальности. Если вы работаете над проектом компьютерного зрения, вам может потребоваться разнообразный набор изображений при разном освещении и погодных условиях. Каждое из лиц может также нуждаться в выражении различных эмоций.

Создайте свой собственный набор данных для распознавания лиц.Получите расценки на комплексное решение для обработки данных в соответствии с вашими конкретными требованиями.

Поговорите с экспертом

Вот почему мы в iMerit составили эту базу данных лиц, которая содержит аннотированные видеокадры ключевых точек лица, поддельные лица в сочетании с реальными и многое другое.

Топ 14 бесплатных наборов изображений для распознавания лиц

• Набор данных CelebA: этот набор данных от MMLAB был разработан для некоммерческих исследовательских целей. Он содержит более 200 000 изображений знаменитостей.
• Flickr Faces: этот высококачественный набор данных изображений содержит 70 000 высококачественных изображений PNG с разрешением 1024×1024 со значительными различиями/разнообразием с точки зрения возраста, расы, происхождения, этнической принадлежности и многого другого.
• Изображения лиц с отмеченными ориентирами. Этот бесплатный набор данных изображений для распознавания лиц содержит 7049 изображений с 15 ключевыми точками, обозначающими каждое из них. Хотя количество ключевых точек на изображение варьируется, максимальное количество ключевых точек составляет 15 на одном изображении. Все данные ключевых точек будут включены в файл CSV.
• Обнаружение реальных и поддельных лиц: этот набор данных, скомпилированный для обучения моделей распознавания лиц, чтобы лучше отличать настоящие лица от поддельных, содержит более 1000 реальных лиц и еще 900 поддельных лиц, различающихся по сложности распознавания.

• Labeled Faces in the Wild: эта база данных фотографий лиц изначально была разработана, чтобы помочь понять проблемы, связанные с неограниченным распознаванием лиц. Он содержит более 13 000 изображений почти 6 000 человек.
• Сравнение выражений лица Google: прямо из Google AI, набор данных сравнения выражений лица Google содержит 156 000 изображений лиц. Набор данных содержит изображения лиц тройняшек, которые сочетаются с человеческими аннотациями, указывающими, какие лица двух или тройняшек наиболее похожи с точки зрения выражения лица.Каждое изображение тщательно аннотируется шестью аннотаторами.
• База данных лиц Tufts: База данных лиц Tufts, которую обычно называют наиболее полным набором данных о лицах благодаря более чем 10 000 изображений мужчин и женщин в возрасте от 4 до 70 лет в 15 странах, содержит широкий спектр модальностей изображений, включая видимые, близкие. -инфракрасный, тепловой, компьютеризированный эскиз, LYTRO, записанное видео и 3D-изображения. В общем и целом, база данных Tufts Face содержит 100 000 изображений 112 разных участников.
• Лица Симпсонов: Ой! Этот набор данных, взятый из сезонов с 25 по 28 самого продолжительного телешоу в истории, содержит почти 10 000 обрезанных изображений лиц персонажей Симпсонов.
• UMDFaces: Самый большой набор данных в этом списке, UMDFaces содержит более 367 000 аннотаций лиц по 8 200 уникальным темам. Набор данных также может похвастаться 3,7 миллионами видеокадров, аннотированных с использованием ключевых точек лиц более 3100 человек. Пожалуйста, имейте в виду, что этот набор данных был скомпилирован и создан только для некоммерческих целей.

• Широкое лицо. Этот набор данных, содержащий более 10 000 изображений как нескольких, так и отдельных людей, разделен на множество сцен, включая дорожное движение, парады, встречи, вечеринки и многое другое.
• UTKFace: Фантастический набор данных UTK Face для всех, кому нужна выборка, содержащая людей всех возрастов, включает 20 000 изображений лиц, которые уже были аннотированы в зависимости от возраста, этнической принадлежности и пола.
• Йельская база данных лиц: Йельская база данных лиц, содержащая 165 изображений 15 уникальных объектов в различных условиях освещения, является часто цитируемым набором данных для своего применения.Все предметы и изображения демонстрируют различные выражения, относящиеся к уникальным эмоциям.
• Youtube с ключевыми точками на лицах: в общей сложности 155 560 неподвижных кадров, этот набор данных состоит в основном из знаменитостей, которые были сняты широкой публикой и размещены на YouTube. Каждое видео было обрезано, чтобы сосредоточиться на знаменитостях, а каждое лицо снабжено ключевыми точками в каждом кадре каждого видео.

Как выполнить распознавание лиц с помощью глубокого обучения

Последнее обновление: 24 августа 2020 г.

Обнаружение лиц — это проблема компьютерного зрения, которая включает поиск лиц на фотографиях.

Это тривиальная проблема, которую может решить человек, и она достаточно хорошо решается с помощью классических методов, основанных на признаках, таких как каскадный классификатор. Совсем недавно методы глубокого обучения достигли самых современных результатов на стандартных наборах данных для обнаружения лиц. Одним из примеров является многозадачная каскадная сверточная нейронная сеть, или сокращенно MTCNN.

В этом руководстве вы узнаете, как выполнять распознавание лиц в Python с использованием классической модели и модели глубокого обучения.

После прохождения этого урока вы будете знать:

• Обнаружение лиц — нетривиальная задача компьютерного зрения для идентификации и локализации лиц на изображениях.
• Обнаружение лиц может быть выполнено с использованием классического каскадного классификатора на основе признаков с использованием библиотеки OpenCV.
• Современное обнаружение лиц может быть достигнуто с помощью многозадачной каскадной CNN через библиотеку MTCNN.

Начните свой проект с моей новой книги Deep Learning for Computer Vision, включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Начнем.

• Обновление, ноябрь 2019 г.: Обновлено для TensorFlow v2.0 и MTCNN v0.1.0.

Как выполнить распознавание лиц с помощью классических методов и методов глубокого обучения
Фото Мигеля Дискарта, некоторые права защищены.

Обзор учебника

Это руководство разделено на четыре части; они:

1. Распознавание лиц
2. Тестовые фотографии
3. Распознавание лиц с помощью OpenCV
4. Распознавание лиц с помощью глубокого обучения

Распознавание лиц

Обнаружение лиц — это проблема компьютерного зрения, связанная с обнаружением и локализацией одного или нескольких лиц на фотографии.

Обнаружение лица на фотографии относится к нахождению координат лица на изображении, тогда как локализация относится к разграничению границ лица, часто с помощью ограничивающей рамки вокруг лица.

Общая постановка задачи может быть определена следующим образом: по неподвижному или видеоизображению обнаружить и локализовать неизвестное количество (если есть) лиц

— Распознавание лиц: обзор, 2001.

Обнаружение лиц на фотографии легко решается людьми, хотя исторически это было сложной задачей для компьютеров, учитывая динамическую природу лиц.Например, лица должны обнаруживаться независимо от ориентации или угла, под которым они смотрят, уровня освещенности, одежды, аксессуаров, цвета волос, растительности на лице, макияжа, возраста и т. д.

Человеческое лицо является динамическим объектом и имеет высокую степень изменчивости внешнего вида, что делает распознавание лиц сложной задачей компьютерного зрения.

— Распознавание лиц: обзор, 2001.

Учитывая фотографию, система обнаружения лиц выдаст ноль или более граничных рамок, содержащих лица.Затем обнаруженные лица могут быть предоставлены в качестве входных данных для последующей системы, такой как система распознавания лиц.

Обнаружение лиц является необходимым первым шагом в системах распознавания лиц с целью локализации и выделения области лица из фона.

— Распознавание лиц: обзор, 2001.

Существует, пожалуй, два основных подхода к распознаванию лиц: основанные на признаках методы, в которых используются созданные вручную фильтры для поиска и обнаружения лиц, и методы, основанные на изображениях, которые холистически изучают, как извлекать лица из всего изображения.

Хотите получить результаты с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Нажмите здесь, чтобы подписаться

Тестовые фотографии

В этом уроке нам нужны тестовые изображения для распознавания лиц.

Для простоты мы будем использовать два тестовых изображения: одно с двумя лицами и одно со многими лицами.Мы не пытаемся раздвинуть границы распознавания лиц, просто демонстрируем, как выполнять распознавание лиц с помощью обычных фотографий людей спереди.

Первое изображение — это фотография двух студентов колледжа, сделанная CollegeDegrees360 и доступная по разрешающей лицензии.

Загрузите изображение и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла « test1.jpg ».

Студенты колледжа (test1.jpg)
Фото CollegeDegrees360, некоторые права защищены.

Второе изображение — это фотография нескольких человек из команды по плаванию, сделанная Бобом и Рене и опубликованная по разрешительной лицензии.

Загрузите изображение и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла « test2.jpg ».

Команда по плаванию (test2.jpg)
Фото Боба и Рене, некоторые права защищены.

Распознавание лиц с помощью OpenCV

Алгоритмы распознавания лиц на основе признаков являются быстрыми и эффективными и успешно используются на протяжении десятилетий.

Возможно, наиболее успешным примером является метод каскадных классификаторов, впервые описанный Полом Виолой и Майклом Джонсом в их статье 2001 года под названием «Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций».

В документе эффективные функции изучаются с использованием алгоритма AdaBoost, хотя важно то, что несколько моделей организованы в иерархию или «каскад ».

В статье модель AdaBoost используется для изучения ряда очень простых или слабых функций на каждом лице, которые вместе обеспечивают надежный классификатор.

… выбор признаков достигается за счет простой модификации процедуры AdaBoost: слабый обучаемый ограничен так, что каждый возвращаемый слабый классификатор может зависеть только от одного признака. В результате каждый этап процесса повышения, на котором выбирается новый слабый классификатор, можно рассматривать как процесс выбора признаков.

— Быстрое обнаружение объектов с использованием расширенного каскада простых функций, 2001 г.

Затем модели организуются в иерархию возрастающей сложности, называемую «каскадом ».

Простые классификаторы работают непосредственно с областями лиц-кандидатов, действуя как грубый фильтр, тогда как сложные классификаторы работают только с областями-кандидатами, которые наиболее перспективны в качестве лиц.

… метод объединения последовательно усложняющихся классификаторов в каскадную структуру, резко увеличивающую скорость работы детектора за счет фокусировки внимания на перспективных участках изображения.

— Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций, 2001 г.

Результатом стал очень быстрый и эффективный алгоритм распознавания лиц, который стал основой для распознавания лиц в потребительских товарах, таких как камеры.

Их детектор, называемый детекторным каскадом, состоит из последовательности классификаторов лиц от простого к сложному и привлек обширные исследовательские усилия. Кроме того, детекторный каскад используется во многих коммерческих продуктах, таких как смартфоны и цифровые камеры.

— Многоракурсное обнаружение лиц с использованием глубоких сверточных нейронных сетей, 2015 г.

Это довольно сложный классификатор, который также подвергался настройке и совершенствованию в течение последних почти 20 лет.

В библиотеке OpenCV представлена ​​современная реализация алгоритма распознавания лиц Classifier Cascade. Это библиотека компьютерного зрения C++, которая предоставляет интерфейс Python. Преимущество этой реализации заключается в том, что она предоставляет предварительно обученные модели обнаружения лиц и предоставляет интерфейс для обучения модели на вашем собственном наборе данных.

OpenCV может быть установлен системой диспетчера пакетов на вашей платформе или через pip; например:

sudo pip установить opencv-python

sudo pip установить opencv-python

После завершения процесса установки важно убедиться, что библиотека установлена ​​правильно.

Этого можно добиться, импортировав библиотеку и проверив номер версии; например:

# проверить версию opencv импорт cv2 # вывести номер версии печать (cv2.__версия__)

# проверить версию opencv import cv2 # номер версии для печати print(cv2.__version__)

Запуск примера приведет к импорту библиотеки и печати версии.В данном случае мы используем версию 4 библиотеки.

OpenCV предоставляет класс CascadeClassifier, который можно использовать для создания каскадного классификатора для обнаружения лиц. Конструктор может принимать имя файла в качестве аргумента, указывающего файл XML для предварительно обученной модели.

OpenCV предоставляет ряд предварительно обученных моделей как часть установки. Они доступны в вашей системе, а также доступны в проекте OpenCV GitHub.

Загрузите предварительно обученную модель для обнаружения лиц спереди из проекта OpenCV GitHub и поместите ее в текущий рабочий каталог с именем файла ‘ haarcascade_frontalface_default.xml ‘.

После загрузки мы можем загрузить модель следующим образом:

# загружаем предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’)

# загрузить предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’)

После загрузки модель можно использовать для обнаружения лиц на фотографии с помощью вызова функции detectMultiScale().

Эта функция возвращает список ограничивающих рамок для всех лиц, обнаруженных на фотографии.

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пиксели) # печатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица для коробки в коробках: печать (коробка)

# выполнить обнаружение лиц bboxes = classifier.detectMultiScale(pixels) # распечатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица

Мы можем продемонстрировать это на примере фотографии студента колледжа (тест .jpg ).

Фотография может быть загружена с помощью OpenCV через функцию imread() .

# загрузить фотографию пикселей = imread(‘test1.jpg’)

# загрузить фотографию пикселей = imread(‘test1.jpg’)

Полный пример обнаружения лиц на фотографии студентов колледжа с предварительно обученным каскадным классификатором в OpenCV приведен ниже.

# пример распознавания лиц с помощью каскадного классификатора opencv из cv2 импортировать imread из cv2 импортировать CascadeClassifier # загрузить фотографию пикселей = imread(‘test1.jpg’) # загружаем предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’) # выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пиксели) # печатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица для коробки в коробках: печать (коробка)

# пример обнаружения лица с помощью каскадного классификатора opencv из cv2 import imread из cv2 import CascadeClassifier # загрузить фотографию пикселей = imread(‘test1.jpg’) # загрузить предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’) # выполнить обнаружение лиц bboxes = classifier.detectMultiScale(pixels) # вывести ограничивающую рамку для каждого для коробки в коробках: печать (коробка)

При выполнении примера сначала загружается фотография, затем загружается и настраивается каскадный классификатор; лица обнаруживаются, и каждая ограничивающая рамка печатается.

В каждом поле указаны координаты x и y для нижнего левого угла ограничивающего прямоугольника, а также ширина и высота. Результаты показывают, что были обнаружены две ограничивающие рамки.

[174 75 107 107] [360 102 101 101]

[174  75 107 107] [360 102 101 101]

Мы можем обновить пример, чтобы построить фотографию и нарисовать каждую ограничивающую рамку.

Этого можно добиться, нарисовав прямоугольник для каждого блока непосредственно над пикселями загруженного изображения с помощью функции прямоугольника() , которая принимает две точки.

# извлекать х, у, ширина, высота = поле х2, у2 = х + ширина, у + высота # рисуем прямоугольник над пикселями прямоугольник (пиксели, (x, y), (x2, y2), (0,0,255), 1)

# извлечь x, y, width, height = box x2, y2 = x + width, y + height # нарисовать прямоугольник над пикселями прямоугольник(пиксели, (x, y), ( х2, у2), (0,0,255), 1)

Затем мы можем распечатать фотографию и оставить окно открытым, пока не нажмем клавишу, чтобы закрыть его.

# показать изображение imshow(‘Распознавание лиц’, пикселей) # держим окно открытым, пока не нажмем клавишу ключ ожидания (0) # закрыть окно уничтожить все окна ()

# показать изображение imshow(‘обнаружение лиц’, пикселей) # оставить окно открытым, пока мы не нажмем клавишу waitKey(0) # закрыть окно

Полный пример приведен ниже.

# построить фото с обнаруженными лицами, используя каскадный классификатор opencv из cv2 импортировать imread из cv2 импортировать imshow из cv2 импортировать waitKey из cv2 импорта destroyAllWindows из cv2 импортировать CascadeClassifier из прямоугольника импорта cv2 # загрузить фотографию пикселей = imread(‘test1.jpg’) # загружаем предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’) # выполнить распознавание лиц bboxes = классификатор.обнаружитьMultiScale (пиксели) # печатать ограничивающую рамку для каждого обнаруженного лица для коробки в коробках: # извлекать х, у, ширина, высота = поле х2, у2 = х + ширина, у + высота # рисуем прямоугольник над пикселями прямоугольник (пиксели, (x, y), (x2, y2), (0,0,255), 1) # показать изображение imshow(‘Распознавание лиц’, пикселей) # держим окно открытым, пока не нажмем клавишу ключ ожидания (0) # закрыть окно уничтожить все окна ()

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 0 3 6 03

# сюжет фото с обнаруженными лицами, используя OpenCV каскадный классификатор из CV2 Import Imshow из CV2 Import Imshow из CV2 Import Weautkey Windows от CV2 Import Cascadeclassifier от CV2 Import Rectangle # загрузить фотографию пикселей = imread(‘test1.jpg’) # загрузить предварительно обученную модель classifier = CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’) # выполнить обнаружение лиц bboxes = classifier.detectMultiScale(pixels) # вывести ограничивающую рамку для каждого для блока в bboxes: # извлечь x, y, width, height = box x2, y2 = x + ширина, y + высота # нарисовать прямоугольник по пикселям (x, y), (x2, y2), (0,0,255), 1) # показать изображение imshow(‘обнаружение лиц’, пикселей) # оставить окно открытым, пока не нажмем клавишу waitKey(0) # закрыть окно destroyAllWindows()

Запустив пример, мы видим, что фотография была построена правильно и что каждое лицо было правильно определено.

Фотография студентов колледжа с лицами, обнаруженными с помощью каскадного классификатора OpenCV

Мы можем попробовать тот же код на второй фотографии команды по плаванию, а именно « test2.jpg ».

# загрузить фотографию пикселей = imread(‘test2.jpg’)

# загрузить фотографию пикселей = imread(‘test2.jpg’)

Запустив пример, мы видим, что многие лица были обнаружены правильно, но результат не идеален.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим, что лицо в первом или нижнем ряду людей было обнаружено дважды, что лицо в среднем ряду людей не было обнаружено, и что фон в третьем или верхнем ряду был обнаружен как лицо.

Фотография команды по плаванию с лицами, обнаруженными с помощью каскадного классификатора OpenCV

Функция detectMultiScale() предоставляет некоторые аргументы, помогающие настроить использование классификатора.Следует отметить два параметра: scaleFactor и minNeighbours ; например:

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пиксели, 1.1, 3)

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale(pixels, 1.1, 3)

ScaleFactor управляет масштабированием входного изображения до обнаружения, т.е.г. масштабируется ли он вверх или вниз, что может помочь лучше найти лица на изображении. Значение по умолчанию — 1,1 (увеличение на 10 %), хотя его можно уменьшить до таких значений, как 1,05 (увеличение на 5 %), или повысить до таких значений, как 1,4 (увеличение на 40 %).

minNeighbors определяет, насколько надежным должно быть каждое обнаружение, чтобы о нем сообщалось, например. количество прямоугольников-кандидатов, которые нашли лицо. Значение по умолчанию — 3, но его можно уменьшить до 1, чтобы обнаруживать гораздо больше лиц, что, вероятно, увеличит количество ложных срабатываний, или увеличить до 6 или более, чтобы требовать большей уверенности перед обнаружением лица.

scaleFactor и minNeighbors часто требуют настройки для данного изображения или набора данных, чтобы лучше обнаруживать лица. Может быть полезно выполнить анализ чувствительности по сетке значений и посмотреть, что работает хорошо или лучше всего в целом на одной или нескольких фотографиях.

Быстрая стратегия может заключаться в снижении (или увеличении для небольших фотографий) масштабного коэффициента до тех пор, пока не будут обнаружены все лица, а затем увеличении minNeighbours до тех пор, пока все ложные срабатывания не исчезнут или будут близки к этому.

С некоторой настройкой я обнаружил, что scaleFactor со значением 1,05 успешно обнаружил все лица, но фон, обнаруженный как лицо, не исчезал до minNeighbours со значением 8, после чего три лица в среднем ряду больше не были обнаружены. обнаружено.

# выполнить распознавание лиц bboxes = classifier.detectMultiScale (пиксели, 1,05, 8)

# выполнить распознавание лиц bboxes = классификатор.обнаружитьMultiScale(пиксели, 1,05, 8)

Результаты не идеальны, и, возможно, лучшие результаты могут быть достигнуты путем дальнейшей настройки и, возможно, последующей обработки ограничивающих рамок.

Фотография команды по плаванию с лицами, обнаруженными с помощью каскадного классификатора OpenCV после некоторой настройки

Распознавание лиц с помощью глубокого обучения

Для распознавания лиц был разработан и продемонстрирован ряд методов глубокого обучения.

Возможно, один из наиболее популярных подходов называется «многозадачная каскадная сверточная нейронная сеть » или сокращенно MTCNN, описанный Kaipeng Zhang и соавт.в статье 2016 года под названием «Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей».

MTCNN популярен, потому что он достиг самых современных результатов на ряде эталонных наборов данных, а также потому, что он способен также распознавать другие черты лица, такие как глаза и рот, что называется обнаружением ориентиров.

В сети используется каскадная структура с тремя сетями; сначала изображение масштабируется до диапазона различных размеров (называемого пирамидой изображения), затем первая модель (Proposal Network или P-Net) предлагает возможные области лица, вторая модель (Refine Network или R-Net) фильтрует ограничивающие рамки. , а третья модель (Output Network или O-Net) предлагает ориентиры лица.

Предлагаемые CNN состоят из трех этапов. На первом этапе он быстро создает окна-кандидаты через неглубокую CNN. Затем он уточняет окна, чтобы отклонить большое количество окон, отличных от лиц, с помощью более сложной CNN. Наконец, он использует более мощную CNN для уточнения результата и вывода положения лицевых ориентиров.

— Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей, 2016.

На приведенном ниже изображении, взятом из документа, представлена ​​полезная сводка трех этапов сверху вниз и выходных данных каждого этапа слева направо.

Конвейер

для многозадачной каскадной сверточной нейронной сети. Взято из: Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей.

Модель называется многозадачной сетью, поскольку каждая из трех моделей в каскаде (P-Net, R-Net и O-Net) обучена выполнению трех задач, например. делать три типа предсказаний; это: классификация лиц, регрессия ограничивающей рамки и локализация ориентиров лица.

Три модели не связаны напрямую; вместо этого выходные данные предыдущего этапа подаются в качестве входных данных для следующего этапа.Это позволяет выполнять дополнительную обработку между этапами; например, немаксимальное подавление (NMS) используется для фильтрации ограничивающих рамок-кандидатов, предложенных P-Net первого этапа, до предоставления их модели R-Net второго этапа.

Архитектура MTCNN достаточно сложна для реализации. К счастью, существуют реализации архитектуры с открытым исходным кодом, которые можно обучать на новых наборах данных, а также предварительно обученные модели, которые можно использовать непосредственно для обнаружения лиц.Следует отметить официальный выпуск с кодом и моделями, использованными в документе, с реализацией, представленной в среде глубокого обучения Caffe.

Возможно, лучший в своем роде сторонний проект MTCNN на основе Python называется «MTCNN» Ивана де Паса Сентено или ipazc, доступный под разрешительной лицензией MIT с открытым исходным кодом. Как сторонний проект с открытым исходным кодом, он может быть изменен, поэтому на момент написания у меня есть форк проекта, доступный здесь.

Проект MTCNN, который мы будем называть ipazc/MTCNN , чтобы отличать его от названия сети, обеспечивает реализацию архитектуры MTCNN с использованием TensorFlow и OpenCV.У этого проекта есть два основных преимущества; во-первых, он предоставляет высокопроизводительную предварительно обученную модель, а во-вторых, его можно установить как библиотеку, готовую для использования в вашем собственном коде.

Библиотеку можно установить через pip; например:

После успешной установки вы должны увидеть сообщение вида:

Успешно установлен mtcnn-0.1.0

Успешно установлен mtcnn-0.1.0

Затем вы можете подтвердить, что библиотека была установлена ​​​​правильно через pip; например:

Вы должны увидеть вывод, подобный приведенному ниже. В этом случае вы можете видеть, что мы используем версию 0.0.8 библиотеки.

Имя: mtcnn Версия: 0.1.0 Резюме: Многозадачные каскадные сверточные нейронные сети для обнаружения лиц на основе TensorFlow Домашняя страница: http://github.com/ipazc/mtcnn Автор: Иван де Пас Сентено Электронная почта автора: ipazc@unileon.эс Лицензия: Массачусетский технологический институт Место расположения: … Требуется: opencv-python, keras Требуется:

Имя: mtcnn Версия: 0.1.0 Резюме: Многозадачные каскадные сверточные нейронные сети для обнаружения лиц на основе TensorFlow : Иван де Пас Сентено Лицензия: MIT Местоположение: … Требования: opencv-python, keras Требуется:

Вы также можете подтвердить правильность установки библиотеки через Python следующим образом:

# подтвердите, что mtcnn был установлен правильно импортировать mtcnn # версия для печати печать (mtcnn.__версия__)

# подтвердите правильность установки mtcnn import mtcnn # версия для печати print(mtcnn.__version__)

Запуск примера загрузит библиотеку, подтверждающую ее правильную установку; и распечатать версию.

Теперь, когда мы уверены, что библиотека установлена ​​правильно, мы можем использовать ее для распознавания лиц.

Экземпляр сети можно создать, вызвав конструктор MTCNN() .

По умолчанию библиотека будет использовать предварительно обученную модель, хотя вы можете указать свою собственную модель с помощью аргумента ‘ weights_file ’ и указать путь или URL, например:

модель = MTCNN(weights_file=’filename.npy’)

модель = MTCNN(weights_file=’filename.npy’)

Минимальный размер окна для обнаружения лица можно указать с помощью аргумента ‘ min_face_size ‘, который по умолчанию равен 20 пикселям.Конструктор также предоставляет аргумент « scale_factor », чтобы указать коэффициент масштабирования для входного изображения, который по умолчанию равен 0,709.

После того, как модель сконфигурирована и загружена, ее можно использовать непосредственно для обнаружения лиц на фотографиях, вызвав функцию detect_faces() .

Это возвращает список объектов dict, каждый из которых предоставляет ряд ключей для сведений о каждом обнаруженном лице, в том числе:

• ‘ box ’: Предоставление x , y нижнего левого края ограничивающего прямоугольника, а также ширины и высоты прямоугольника.
• ‘ достоверность ’: достоверность вероятности прогноза.
• ‘ keypoints ’: Предоставление словаря с точками для ‘ левый_глаз ’, ‘ правый_глаз ’, ‘ нос ’, ‘ рот_левый ’ и ‘ рот_правый ’.

Например, мы можем выполнить распознавание лиц на фотографии студента колледжа следующим образом:

# определение лица с помощью mtcnn на фотографии из matplotlib импортировать pyplot от мтснн.mtcnn импортировать MTCNN # загрузить изображение из файла имя файла = ‘test1.jpg’ пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # определить лица на изображении лица = детектор.detect_faces (пиксели) для лица в лицах: печать (лицо)

# обнаружение лица с помощью mtcnn на фотографии из matplotlib import pyplot из mtcnn.mtcnn import MTCNN # загрузить изображение из файла filename = ‘test1.jpg’ пикселей = pyplot.imread(filename) # создаем детектор, используя веса по умолчанию лицом в лица: печать(лицо)

При выполнении примера загружается фотография, загружается модель, выполняется обнаружение лиц и печатается список всех обнаруженных лиц.

{‘коробка’: [186, 71, 87, 115], ‘уверенность’: 0.9994562268257141, ‘ключевые точки’: {‘левый_глаз’: (207, 110), ‘правый_глаз’: (252, 119), ‘нос’: (220, 143), ‘рот_левый’: (200, 148), ‘рот_правый’ : (244, 159)}} {‘коробка’: [368, 75, 108, 138], ‘уверенность’: 0,998593270778656, ‘ключевые точки’: {‘левый_глаз’: (392, 133), ‘правый_глаз’: (441, 140), ‘нос’: (407, 170), ‘mouth_left’: (388, 180), ‘mouth_right’: (438, 185)}}

{‘коробка’: [186, 71, 87, 115], ‘уверенность’: 0,9994562268257141, ‘ключевые точки’: {‘левый_глаз’: (207, 110), ‘правый_глаз’: (252, 119), ‘нос ‘: (220, 143), ‘mouth_left’: (200, 148), ‘mouth_right’: (244, 159)}} {‘box’: [368, 75, 108, 138], ‘уверенность’: 0.998593270778656, ‘ключевые точки’: {‘левый_глаз’: (392, 133), ‘правый_глаз’: (441, 140), ‘нос’: (407, 170), ‘рот_левый’: (388, 180), ‘рот_правый’ : (438, 185)}}

Мы можем нарисовать прямоугольники на изображении, сначала нарисовав изображение с помощью matplotlib, а затем создав объект Rectangle, используя x , y и ширину и высоту заданного ограничивающего прямоугольника; например:

# получить координаты х, у, ширина, высота = результат [‘коробка’] # создаем форму rect = прямоугольник ((x, y), ширина, высота, fill=False, color=’red’)

# получить координаты x, y, width, height = result[‘box’] # создать фигуру rect = Rectangle((x, y), width, height, fill=False, color=’ красный’)

Ниже приведена функция с именем draw_image_with_boxes() , которая показывает фотографию, а затем рисует рамку для каждой обнаруженной ограничивающей рамки.

# рисуем изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (имя файла, список_результатов): # загрузить изображение данные = pyplot.imread (имя файла) # построить изображение pyplot.imshow (данные) # получить контекст для рисования блоков топор = pyplot.gca () # построить каждую коробку для результата в result_list: # получить координаты х, у, ширина, высота = результат [‘коробка’] # создаем форму rect = прямоугольник ((x, y), ширина, высота, fill=False, color=’red’) # рисуем коробку топор.add_patch (прямой) # показать сюжет pyplot.show ()

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18

# нарисовать изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes(filename, result_list): # загрузить изображение data = pyplot.imread(filename) # построить изображение pyplot.imshow(data) # получить контекст для рисования блоков ax = pyplot.gca() # построить каждый блок для результата в result_list3: 000 # получить координаты x, y, width, height = result[‘box’] # создать фигуру rect = Rectangle((x, y), width, height, fill=False, color=’red ‘) # нарисовать прямоугольник ax.add_patch(rect) # показать график pyplot.показать()

Полный пример использования этой функции приведен ниже.

# определение лица с помощью mtcnn на фотографии из matplotlib импортировать pyplot из matplotlib.patches импортировать прямоугольник из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN # рисуем изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (имя файла, список_результатов): # загрузить изображение данные = pyplot.imread (имя файла) # построить изображение сюжет.им-шоу (данные) # получить контекст для рисования блоков топор = pyplot.gca () # построить каждую коробку для результата в result_list: # получить координаты х, у, ширина, высота = результат [‘коробка’] # создаем форму rect = прямоугольник ((x, y), ширина, высота, fill=False, color=’red’) # рисуем коробку ax.add_patch (прямой) # показать сюжет pyplot.show () имя файла = ‘test1.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # определить лица на изображении лица = детектор.обнаружить_лица (пиксели) # отображать лица на исходном изображении draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19 20 20 21 22 23 240002 23 25 240002 26 25 27 26 27 28 29 28 30 31 30 31 32 33

# определение лица с помощью mtcnn на фотографии из matplotlib импортировать pyplot из matplotlib.patches import Rectangle from mtcnn.mtcnn import MTCNN # нарисовать изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes(filename, result_list): # загрузить изображение data = py # построить изображение pyplot.imshow(data) # получить контекст для рисования блоков ax = pyplot.gca() # построить каждый блок для результата в result_list: # получить координаты 3 x, y, width, height = result[‘box’] # создать фигуру rect = Rectangle((x, y), width, height, fill=False, color=’red’) # нарисовать коробка топор.add_patch(rect) # показать график pyplot.show()   filename = ‘test1.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread(filename) 23 23 create the the 3 Детектор, с использованием весов по умолчанию Детектор = MTCNN() # Обнаружение лиц на изображении Faces =Detector.detect_faces(pixels) # Отображение лиц на исходном изображении draw_image_with_boxes(filename,faces)

При запуске примера фотография строится, а затем рисуется ограничивающая рамка для каждого из обнаруженных лиц.

Мы видим, что оба лица были обнаружены правильно.

Фотография студентов колледжа с ограничивающими рамками, нарисованными для каждого обнаруженного лица с помощью MTCNN

Мы можем нарисовать круг с помощью класса Circle для глаз, носа и рта; например

# рисуем точки для ключа, значение в результате[‘keypoints’].items(): # создать и нарисовать точку точка = круг (значение, радиус = 2, цвет = «красный») ax.add_patch (точка)

# рисуем точки для ключа, значение в result[‘keypoints’].items(): # создать и нарисовать точку точка = круг(значение, радиус=2, цвет=’красный’) ax.add_patch(dot)

Полный пример с этим дополнением к функции draw_image_with_boxes() приведен ниже.

# определение лица с помощью mtcnn на фотографии из matplotlib импортировать pyplot из matplotlib.patches импортировать прямоугольник из круга импорта matplotlib.patches от мтснн.mtcnn импортировать MTCNN # рисуем изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes (имя файла, список_результатов): # загрузить изображение данные = pyplot.imread (имя файла) # построить изображение pyplot.imshow (данные) # получить контекст для рисования блоков топор = pyplot.gca () # построить каждую коробку для результата в result_list: # получить координаты х, у, ширина, высота = результат [‘коробка’] # создаем форму rect = прямоугольник ((x, y), ширина, высота, fill=False, color=’red’) # рисуем коробку топор.add_patch (прямой) # рисуем точки для ключа, значение в результате[‘keypoints’].items(): # создать и нарисовать точку точка = круг (значение, радиус = 2, цвет = «красный») ax.add_patch (точка) # показать сюжет pyplot.show () имя файла = ‘test1.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # определить лица на изображении лица = детектор.detect_faces (пиксели) # отображать лица на исходном изображении draw_image_with_boxes (имя файла, лица)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19 20 20 21 22 23 240002 23 25 240002 26 25 27 26 27 28 29 28 30 31 30 32 31 32 33 34 35 36 37 38 39

# определение лица с помощью mtcnn на фотографии из matplotlib импортировать pyplot из matplotlib.patches import Rectangle from matplotlib.patches import Circle from mtcnn.mtcnn import MTCNN   # нарисовать изображение с обнаруженными объектами def draw_image_with_boxes(filename, result_list): 9000 pyplot.imread(filename) # построить изображение pyplot.imshow(data) # получить контекст для рисования блоков : # получить координаты x, y, width, height = result[‘box’] # создать фигуру rect = Rectangle((x, y), width, height, fill=False, color= ‘красный’) # нарисовать коробку топор.add_patch(rect) # нарисовать точки для ключа, значение в result[‘keypoints’].items(): # создать и нарисовать точку dot = Circle(value, radius=2, color=’ red’) ax.add_patch(dot) # показать график pyplot.show()   filename = ‘test1.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей 9000 filename) # создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # обнаруживаем лица на изображении Faces = детектор.detect_faces(pixels) # отображать лица на исходном изображении draw_image_with_boxes(filename, face)

Пример снова отображает фотографию с ограничивающими прямоугольниками и ключевыми точками лица.

Мы видим, что глаза, нос и рот хорошо различимы на каждом лице, хотя рот на правом лице может быть различим лучше, поскольку точки выглядят немного ниже углов рта.

Фотография студентов колледжа с ограничивающими рамками и ключевыми точками на лицах, нарисованными для каждого обнаруженного лица с использованием MTCNN

Теперь мы можем попробовать распознать лица на фотографии команды по плаванию, например.г. изображение test2.jpg.

Запустив пример, мы видим, что все тринадцать лиц были обнаружены правильно, и похоже, что все ключевые точки лиц также верны.

Фотография команды по плаванию с ограничивающими рамками и ключевыми точками на лицах, нарисованными для каждого обнаруженного лица с использованием MTCNN

Мы можем захотеть извлечь обнаруженные лица и передать их в качестве входных данных другой системе.

Этого можно добиться путем извлечения данных о пикселях непосредственно из фотографии; например:

# получить координаты x1, y1, ширина, высота = результат[‘коробка’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлечь лицо лицо = данные[y1:y2, x1:x2]

# получить координаты x1, y1, width, height = result[‘box’] x2, y2 = x1 + width, y1 + height # извлечь грань face = data[y1:y2, x1 :x2]

Мы можем продемонстрировать это, извлекая каждую грань и отображая их как отдельные подграфики.Вы могли бы так же легко сохранить их в файл. draw_faces() ниже извлекает и отображает каждое обнаруженное лицо на фотографии.

# рисуем каждое лицо отдельно def draw_faces (имя файла, список_результатов): # загрузить изображение данные = pyplot.imread (имя файла) # отображать каждую грань как подзаголовок для i в диапазоне (len (result_list)): # получить координаты x1, y1, ширина, высота = result_list[i][‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # определить подсюжет сюжет.подзаголовок (1, len (result_list), я + 1) pyplot.axis(‘выкл’) # сюжетное лицо pyplot.imshow (данные [y1: y2, x1: x2]) # показать сюжет pyplot.show ()

# рисуем каждое лицо отдельно def draw_faces(filename, result_list): # загружаем изображение (result_list)): # получить координаты x1, y1, width, height = result_list[i][‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # определить подзаговор pyplot .subplot(1, len(result_list), i+1) pyplot.axis(‘off’) # грань графика pyplot.imshow(data[y1:y2, x1:x2]) # показать сюжет pyplot.show()

Полный пример, демонстрирующий эту функцию для фотографии команды по плаванию, приведен ниже.

# извлекаем и отображаем каждое обнаруженное лицо на фотографии из matplotlib импортировать pyplot из matplotlib.patches импортировать прямоугольник из матплотлиб.Импорт патчей Circle из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN # рисуем каждое лицо отдельно def draw_faces (имя файла, список_результатов): # загрузить изображение данные = pyplot.imread (имя файла) # отображать каждую грань как подзаголовок для i в диапазоне (len (result_list)): # получить координаты x1, y1, ширина, высота = result_list[i][‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # определить подсюжет pyplot.subplot(1, len(result_list), я+1) pyplot.axis(‘выкл’) # сюжетное лицо сюжет.imshow (данные [y1: y2, x1: x2]) # показать сюжет pyplot.show () имя файла = ‘test2.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создаем детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN() # определить лица на изображении лица = детектор.detect_faces (пиксели) # отображать лица на исходном изображении draw_faces (имя файла, лица)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19 20 20 21 22 23 240002 23 25 240002 26 25 27 20002 26 27 28 29 30 30 31 32

# извлечение и построение каждого обнаруженного лица на фотографии из matplotlib import pyplot из matplotlib.patches import Rectangle из matplotlib.patches import Circle из mtcnn.mtcnn import MTCNN   # рисовать каждую грань отдельно def draw_faces(filename, result_list): data.0 imread(filename) # построить каждую грань как подграфик for i in range(len(result_list)): # получить координаты x1, y1, width, height = result_list[i][‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # определить подзаговор pyplot.subplot(1, len(result_list), i+1) pyplot.axis(‘off’) # грань графика pyplot.imshow(data[y1:y2, x1:x2]) # показать plot pyplot.show()   filename = ‘test2.jpg’ # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread(filename) # создать детектор, используя веса по умолчанию 3 = MTCNN() # определение лиц на изображении Faces =Detector.detect_faces(пиксели) # отображение лиц на исходном изображении draw_faces(имя файла, лица)

При выполнении примера создается график, показывающий каждое лицо, обнаруженное на фотографии команды по плаванию.

График каждого отдельного лица, обнаруженного на фотографии команды по плаванию

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Бумаги

Книги

API

Артикул

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как выполнять распознавание лиц в Python, используя классические модели и модели глубокого обучения.

В частности, вы узнали:

• Обнаружение лиц — это задача компьютерного зрения для идентификации и локализации лиц на изображениях.
• Обнаружение лиц может быть выполнено с использованием классического каскадного классификатора на основе признаков с использованием библиотеки OpenCV.
• Современное обнаружение лиц может быть достигнуто с помощью многозадачной каскадной CNN через библиотеку MTCNN.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разработайте модели глубокого обучения для Зрения уже сегодня!

Разработайте собственные модели машинного зрения за считанные минуты

…. всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Computer Vision

Он содержит самоучителей по таким темам, как:
классификация , обнаружение объектов (yolo и rcnn) , распознавание лиц (vggface и facenet) , подготовка данных и многое другое…

Наконец-то внедрите глубокое обучение в свои проекты технического зрения

Пропустить учебу. Просто Результаты.

Посмотрите, что внутри

Какое лицо настоящее?

Каким бы замечательным ни был алгоритм StyleGAN, он оставляет несколько «подсказок» в каждом создаваемом им изображении. Они варьируются от изображения к изображению — не у каждого есть все или даже многие из этих сбоев — но немного потренировавшись, вы научитесь замечать их с первого взгляда. Мы узнали многие из этих трюков из отличного учебника, опубликованного Кайлом Макдональдом в 2018 году.

Водяные пятна

Мы не можем ожидать, что будущие алгоритмы будут иметь эту проблему, но одной из отличительных особенностей текущего алгоритма StyleGAN является то, что он обычно создает блестящие капли, которые чем-то напоминают водяные пятна на старых фотоотпечатках.Это мертвая распродажа. Водяные пятна могут появиться в любом месте изображения, но чаще всего они появляются на границе между волосами и фоном.

Проблемы с фоном

Еще одна беспроигрышная раздача заключается в том, что с фоном изображений может произойти что угодно. Нейронная сеть тренируется на лице и не обращает особого внимания на то, что происходит по бокам. В самом худшем случае вы получите очень странных компаньонов, как на первой картинке ниже.Иногда получаются просто хаотичные кубистические формы. А иногда фон выглядит почти как порванная фотография.

Очки

Прямо сейчас алгоритмам очень сложно создать реалистично выглядящие очки. Распространенной проблемой является асимметрия. Посмотрите на структуру кадра; часто рама будет иметь один стиль слева и другой справа, или на одной стороне будет орнамент в стиле путников, а на другой — нет.В других случаях рама будет просто кривой или зубчатой.

Другие асимметрии

В общем, симметрия является проблемой для алгоритмов генерации лица. В дополнение к асимметричным очкам обратите внимание на асимметрию волос на лице, разные серьги в левом и правом ухе и разные формы воротника или ткани на левой и правой стороне.

Волосы

Волосы чрезвычайно трудно воспроизвести реалистично.Иногда на лице или в другом месте будут отсоединенные пряди волос, как на другом первом изображении ниже. В других случаях волосы будут слишком прямыми, с прожилками, как выразился Кайл Макдональд, «как будто кто-то размазал кучу акрила мастихином или огромной кистью». Мы видим это на среднем изображении ниже. Иногда вокруг волос будет странное свечение или ореол, как на финальном изображении ниже.

Флуоресцентное кровотечение

Возникает интересный момент: флуоресцентные цвета иногда переливаются с фона на волосы или лицо.

Зубья

Зубы рендерить непросто. Часто зубы нечетные или асимметричные. В некоторых случаях вы даже можете увидеть три резца, как на последней фотографии ниже.

Признаки того, что фотография

настоящая

Мы показали вам, как отличить фальшивое изображение. Теперь, когда вы знаете, какие вещи сложно сгенерировать нейронной сети, вы можете искать случаи, когда они точно визуализируются, и если это сделано хорошо, вы можете быть достаточно уверены в том, что изображение реальное.К ним относятся симметричные очки и серьги (первое изображение ниже), реальные компаньоны, выглядящие как люди, сбоку от фотографии (второе изображение ниже) и подробный фон, особенно если есть читаемый текст (третье изображение ниже).

Серебряная пуля?

Когда мы запустили этот веб-сайт в феврале 2019 года, мы думали, что у нас есть серебряная пуля как минимум на год или два. Мы описали это так:

Алгоритм StyleGAN не может генерировать несколько изображений одного и того же поддельного человека.На данный момент мы не знаем ни одного программного обеспечения, которое может это сделать. Поэтому, если вы хотите быть уверены, что ваш поклонник из Tinder — реальный человек, настаивайте на просмотре двух или более фотографий. В какой-то момент программное обеспечение, вероятно, наверстает упущенное. Но на данный момент несколько изображений убедительно подтверждают, что это не подделка.

Ну, это заняло три месяца, а не год или два. Егор Захаров и его коллеги из Центра искусственного интеллекта Samsung разработали способ создания видео движущегося и говорящего человека даже на основе одного образца изображения.Их видео-демонстрация ошеломляет и заслуживает внимания. Предположительно, можно было бы снабдить их алгоритм одним фальшивым лицом StyleGAN, и он предоставил бы несколько ракурсов и выражений одного и того же «человека». В настоящее время может быть сложнее показать одного и того же человека в разных нарядах, оправах и т. д., но ясно, что мы не должны обещать никаких серебряных пуль против быстро развивающихся технологий.

Имея все это в виду, вернитесь и сыграйте снова.Вы обнаружите, что немного потренировавшись, вы сможете очень быстро распознавать поддельные изображения.

Face It: фотографии с лицами в Instagram более популярны

Исследование показывает, что лица на фотографиях повышают вероятность того, что люди заметят их.

Новое исследование показывает, что фотографии в Instagram с человеческими лицами на 38% чаще получают лайки, чем фотографии без лиц.Они также на 32% чаще привлекают комментарии.

Нравится им это или нет, но есть еще одно доказательство того, что селфи не исчезнут в ближайшее время. Исследователи Технологического института Джорджии и Yahoo Labs изучили 1,1 миллиона фотографий в Instagram и обнаружили, что фотографии с человеческими лицами на 38% чаще получают лайки, чем фотографии без лиц. Они также на 32% чаще привлекают комментарии. Это исследование является одним из первых, в котором изучается, как фотографии с лицами привлекают внимание в крупных сообществах по обмену изображениями.

Исследователи также обнаружили, что количество лиц на фотографии, их возраст или пол не имеют значения. В среднем фотографии детей или подростков не более популярны, чем фотографии взрослых, хотя Instagram наиболее популярен среди молодежи. Исследование также показало, что мужчины и женщины имеют одинаковые шансы получить лайки или комментарии.

Несколько факторов сыграли свою роль. Как и ожидалось, люди с большим количеством подписчиков привлекали больше внимания, но только если они не переусердствовали.

«Чем больше вы публикуете, тем меньше отзывов вы получите», — сказал Саид Бахши, доктор технических наук Технологического колледжа вычислительной техники Джорджии. студентка, руководившая исследованием. «Слишком много постов снижает лайки в два раза быстрее, чем комментарии».

Бахши также говорит, что чем больше фотографий кто-то загружает, тем ниже вероятность того, что какая-либо из них получит лайки или комментарии.

Она и ее команда, в которую входили советник Эрик Гилберт и научный сотрудник Yahoo Дэвид Шамма, использовали программное обеспечение для распознавания лиц для сканирования фотографий.

В то время как в исследовании изучалось, как люди реагируют на фотографии с лицами, исследователи не смогли определить, почему пользователи ведут себя таким образом. Однако у них есть некоторые догадки.

«Даже в младенчестве люди любят смотреть на лица, — сказал Бахши. «Лица — это мощные каналы невербальной коммуникации. Мы постоянно отслеживаем их в различных контекстах, включая привлекательность, эмоции и идентичность».

Несмотря на это, знание того, что фотографии с лицами привлекают больше внимания, может иметь практическое значение.Гилберт отмечает, что сайты социальных сетей, такие как Flickr или Pinterest, могли бы повысить свой поисковый рейтинг и удерживать потребителей на месте и оставаться активными, показывая человеческие лица в своем онлайн-контенте.

«Дизайнеры также могут использовать эти знания, чтобы быстро фильтровать, расставлять приоритеты и выделять фотографии, которыми делятся подписчики», — сказал Гилберт, доцент Школы интерактивных вычислений. «Особенно фотографии, которые были только что отправлены и еще не успели собрать очень много лайков или комментариев.”

Команда планирует узнать больше в будущем. Они хотели бы узнать, более или менее популярны фотографии друзей, чем семейные групповые фотографии, или привлекают ли селфи больше внимания, чем групповые снимки.

Доклад «Лица привлекают нас: фотографии с лицами привлекают больше лайков и комментариев в Instagram» будет представлен с 26 апреля по 1 мая в Торонто на конференции ACM CHI по человеческому фактору в компьютерных системах. Предыдущее исследование Гилберта было сосредоточено на успешных фразах на Kickstarter и количестве сплетен в рабочей электронной почте.

Этот материал основан на работе, поддержанной Военным исследовательским бюро под номером W911NF-12-1-0043. Любые мнения, выводы и выводы или рекомендации, изложенные в этой публикации, принадлежат авторам и не обязательно отражают точку зрения Исследовательского бюро сухопутных войск.

 

FaceGen Создать фото

FaceGen Создать фото

Делаем фотографии

• Важно
• Рот закрыт, нейтральное выражение
• Глаза смотрят прямо перед собой
• Освещение вспышкой камеры в помещении
• Отсутствие волос на нижней части лба
• Полезный
• Возраст 12 лет и старше
• Головка не наклонена вниз (бит вверх в порядке)
• Плохой
• Очки
• Длинные волосы на лице (может быть щетина)

Большие исходные фотографии приведут к получению изображений карт альбедо с высоким разрешением, но также к медленным обновлениям с различными элементами управления лицом.Максимальный размер карты альбедо, который может получиться, составляет 2048×2048 для 32-разрядных версий и 4096×4096 для 64-битных версий.

Расстановка точек

Для достижения наилучших результатов попробуйте расставить точки следующим образом:

Глазные центры на зрачках.	Наружные края скул.
Внешние кромки носовых щитков.	Уголки рта.
Наружные края углов челюстей. Для лица, смотрящего прямо вперед, это обычно примерно на одном уровне с точки рта.	Нижний край подбородка.

Опции

Если вы добавили фотографии профиля, у вас есть 2 дополнительные опции.

Первый вариант позволяет игнорировать сами фотографии профиля и использовать только имеющиеся у вас баллы. выбраны на них.Это полезно, если освещение ваших фотографий профиля отличается от фронтальной фотографии, так как FaceGen не предназначен для соответствия одно и то же лицо при двух разных освещениях.

Если вы не выбрали первый вариант, то второй вариант позволяет вам в дальнейшем использовать фотография профиля для извлечения деталей текстуры (текстуры кожи, волос и т. д.) из фотографий профиля.

Лицо частично закрыто

Если у вас есть фотография, на которой лицо частично закрыто, например, очками или волосами, вы можете сделать следующее:

• В графическом редакторе закрасьте затемняющие области чистым зеленым цветом (RGB=0,255,0), затем сохраните изображение в формате без потерь (например,PNG).
• В Modeller, когда вы используете это изображение для фотоподгонки, оно игнорирует все пиксели, которые имеют чисто зеленый цвет, и реконструирует скрытые области.

© Сингулярные инверсии 2021

Новая проверка с помощью Facebook: «Загрузите четкое фото вашего лица»

Вскоре Facebook может попросить вас «загрузить свое фото, на котором четко видно ваше лицо», чтобы доказать, что вы не бот.

Компания использует новый вид капчи, чтобы проверить, является ли пользователь реальным человеком.Согласно скриншоту проверки личности, опубликованному во вторник в Твиттере и подтвержденному Facebook, в подсказке говорится: «Пожалуйста, загрузите свою фотографию, на которой четко видно ваше лицо. Мы проверим его, а затем навсегда удалим с наших серверов».

Твиттер-контент

Этот контент можно также просмотреть на сайте, откуда он взят.

В заявлении для WIRED представитель Facebook заявил, что фототест предназначен для того, чтобы «помочь нам выявить подозрительную активность в различных точках взаимодействия на сайте, включая создание учетной записи, отправку запросов на добавление в друзья, настройку платежей за рекламу и создание или редактирование объявлений.

Процесс автоматизирован, включая выявление подозрительной активности и проверку фото. Чтобы определить, является ли учетная запись подлинной, Facebook проверяет, является ли фотография уникальной. Представитель Facebook сказал, что фототест является одним из нескольких методов, как автоматизированных, так и ручных, используемых для обнаружения подозрительной активности.

Компания отказалась раскрыть подробности, чтобы предотвратить манипуляции с системой. Подозрительной активностью может быть человек, который постоянно публикует сообщения из Нью-Йорка, а затем начинает размещать сообщения из России.

Технология распознавания лиц становится все более распространенной, например, использование Apple Face ID для аутентификации пользователей на iPhone X.

После удаления снимка экрана из Twitter, казалось, что пользователи заблокированы в своих учетных записях, пока фотография проверяется. В сообщении говорилось: «Вы не можете войти в систему прямо сейчас. Мы свяжемся с вами после того, как просмотрим ваше фото. Теперь вы выйдете из Facebook в качестве меры безопасности». Пользователи Facebook, которые подозревают, что их учетная запись была скомпрометирована, могут перейти на Facebook.ком/взломанный.

Компания не сообщила, когда она начала использовать эту технику, но в сообщении на Reddit пользователи сообщили, что получили такое же сообщение в апреле.

Новая схема аутентификации — вторая за последние недели, основанная на фотографиях. Ранее в этом месяце Facebook попросил пользователей загружать обнаженные фотографии в Facebook Messenger в рамках усилий по предотвращению порнографии из мести. Facebook заявил, что будет использовать обнаженные фотографии для создания цифрового отпечатка пальца, с которым можно сравнивать будущие посты.Facebook заявил, что фотографии хешируются, а затем удаляются с его серверов.

Трансформация лица на фотографиях

11 октября 2021 г. | 17:18

1 из 16

Том Круз заметно изменил свою прическу и гардероб на протяжении многих лет, но также произошли незначительные изменения лица. Смотрите его преображение лица на фотографиях.

изображения Гетти; АП

2 из 16

Круз получил свою прорывную роль в романтической драме «Бесконечная любовь» в 1981 году

WireImage

3 из 16

В 1985 году Том Круз посетил мальчишник Шона Пенна в простой белой футболке и кожаной куртке в стиле бомбер с джинсами.

WireImage

4 из 16

Оставив запись Дэвида Леттермана в коричневом свитере с напуском в 1988 году.

Коллекция Рона Галеллы через Getty

5 из 16

В 1994 году Круз посетил премьеру «Интервью с вампиром» с бывшей женой Николь Кидман.

WireImage

6 из 16

Разведенная пара присутствовала на премьере фильма «С широко закрытыми глазами» в 1999 году.

WireImage

7 из 16

В 2001 году для благотворительного фонда Элизабет Глейзер по борьбе со СПИДом у детей Круз замачивается в баке для замачивания.

WireImage

8 из 16

В 2002 году он, как известно, носил брекеты, чтобы исправить свою улыбку на миллион долларов.

WireImage

9 из 16

Круз и его бывшая жена Кэти Холмс вместе посетили кинопремию MTV 2005 года.

КиноМагия

10 из 16

В 2010 году Круз посетил программу ABC «Доброе утро, Америка» в классической голубой полосатой рубашке на пуговицах.

Фото с лицом: Изображения Лицо | Бесплатные векторы, стоковые фото и PSD