Параметры лица человека: Идеальные пропорции лица. Какие они?

Идеальные пропорции лица и золотое сечение лица

Школа красоты

Лицо – это зеркало нашего культурного развития, личного опыта и генетических особенностей рода. И все же, почему об одном человеке мы можем сказать без особого энтузиазма «Да, он симпатичный», а лицо другого нас просто обвораживает своей красотой?

Множество ученых умов искали ответ на вопрос «что же такое красота?» еще тысячи лет назад. И не безрезультатно! Греческий философ Пифагор утверждал, что не только открыл секрет красоты, но и что он видит красоту во вселенной. Он открыл, что растения и животные растут согласно точным математическим законам, и все прекрасное в природе подчиняется закону «золотого сечения»

«Золотое сечение» — это такое пропорциональное деление отрезка на неравные части, при котором весь отрезок так относится к большей части, как сама большая часть относится к меньшей. Другими словами, меньший отрезок так относится к большему, как больший ко всему.

Немного запутано, не правда ли? Но это легко понять, взглянув на обычное куриное яйцо, ведь оно является одним из множества примеров этой поистине божественной пропорции.

Значит красота цветка или морской раковины отнюдь не случайна! Пифагор вычислил, что код красоты это соотношение 1 : 1.618. И вы не поверите, но это соотношение действительно работает. Попробуйте измерить расстояние от пола до пупка, а потом от пупка до головы. Если у Вас правильная пропорция тела, соотношение будет равным 1 : 1.618. В красивом лице ширина рта составляет в точности 1.618 ширины носа. Дантисты, в свою очередь, заметили, что передний зуб на 1.618 шире следующего. По такому же принципу строятся и фаланги наших пальцев. И таких примеров огромное количество. На красивом лице это соотношение повторяется снова и снова. И конечно же в наш век развития пластической хирургии, стоматологии и косметологии закон «золотого сечения» не могли упустить из вида.

Известный пластический хирург Стивен Марквардт 25 лет назад работал над тем, что бы сделать лица, деформированные от рождения или в результате несчастных случаев, более привлекательными. Но результат его не всегда устраивал. Он задался вопросом: «Что же такое привлекательность?» и стал детально изучать эту тему. Задав этот вопрос специалистам из индустрии красоты, он получил достаточно разные и весьма абстрактные ответы. Но он же пластический хирург и выражение как «красота это единство со вселенной» для него лишь пустой звук. Целеустремленный хирург продолжил свои поиски и вывел универсальные факторы описывающие красоту (см статью «Универсальные факторы красоты. Правда или вымысел?» ).

Но на этом он не остановился, и, взяв за основу труды Пифагора, Леонардо да Винчи и немецкого профессора Цейзинга, соединил все знания о «золотом сечении» и вывел формулу идеального лица.

Нос в профиль и анфас это треугольник, в красивом лице стороны треугольника в 1.618 раз длиннее, чем его основание. А треугольник может быть преобразован в пятиугольник. Когда у лица самые приятные очертания, а самое приятно выражение лица это улыбка, то на нем появляется пятиугольник.

Стивен Марквардт совместил все треугольники и пятиугольники, учел все соотношения с числом 1. 618 и создал маску – «маску красоты». Существуют четыре типа масок: фас, фас с улыбкой, профиль, профиль с улыбкой.

Чем лучше маска подходит человеку, тем красивей его лицо. Маска подходит как женщинам, так и мужчинам, не зависимо от расы.

 

Маска подходит всем красивым лицам прошлых эпох.

Проверте насколько ваше лицо соответствует идеальным пропорциям! Детальные инструкции в статье «Как наложить «маску красоты» на свое лицо в фотошопе».

Физиогномика лица: простые правила анализа внешности

Физиогномика — сложный психологический инструмент, который в умелых руках превращается в незаменимого помощника для профессионального HR-менеджера. С его помощью вы сможете определить истинные чувства и эмоции человека, а также его глубинные черты характера и мотивы поведения. Физиогномика лица — один из важнейших разделов этой науки, и в сегодняшней статье мы рассмотрим его основные принципы. Хотите научиться профессионально “сканировать” кандидатов на собеседовании? Тогда принимайте участие в мастер-классе “Физиогномика на службе HR-менеджеров и рекрутеров: оцениваем кандидатов без теста и полиграфов”

Физиогномика формы головы

Согласно физиогномике, человеческое лицо по своей форме условно можно разделить на пять геометрических фигур: круг, овал, прямоугольник, конус и треугольник. Каждой форме соответствуют свои особенности характера, которые мы рассмотрим детальнее.

Прямоугольное лицо в физиогномике

Как правило, обладатели прямоугольного или квадратного лица — это люди твердого нрава. Они могут отличаться упрямостью, резкостью и энергичностью. Такие личности говорят мало, но всегда по делу. Они четко знают чего хотят и как этого добиться. Практичные и прагматичные логики, обладают даром убеждения и нередко в спорах могут доходить до софизма. Такие люди сильные аналитики, всегда доводят работу до конца благодаря врожденному терпению и упорству. Они крайне редко поддаются чувствам и эмоциям. Из негативных качеств можно отметить некоторую жесткость и непоколебимость характера; возможна также скупость и корыстолюбие.

Треугольное лицо в физиогномике

Обладатели треугольного лица — крайне неординарные личности. Они очень находчивы, креативны и сообразительны. Такие люди — отличные ораторы и обладатели прекрасного чувства юмора. Они так и пышут энергией для новых свершений. Однако некоторые представители такого типа склонны к переменчивости настроения, быстрому “перегоранию” и упадку сил. Свободолюбивые личности, не признающие авторитарную власть над собой. Из недостатков — возможна склонность к приукрашиванию действительности и критиканство.

Круглое лицо в физиогномике

Невероятно энергичные, инициативные и импульсивные личности. Непоколебимые оптимисты. Обладатели быстрого и живого ума; щедрые и благородные натуры. Такие люди, как правило, всегда полны новых идей и целей, однако слишком быстро берутся за дело, не продумав до конца все детали и возможные последствия неудачи. Одна из их главных негативных черт характера — непредусмотрительность и склонность к риску. Обладатели “круглого” лица, как правило, очень властолюбивые и тщеславные личности. Из них получаются отличные руководители, способные “зарядить” на успех свой коллектив.

Овальное лицо в физиогномике

Обладатели овальной формы лица — люди импульса и вдохновения. Они интеллектуально развиты, любознательны, быстро обучаемы и схватывают все на лету. Однако такие личности могут быстро “перегорать” в своей работе. Ими сложно управлять и для эффективного руководства нужно к каждому искать свой особый подход. Такие люди отличаются креативностью, из них получаются прекрасные деятели искусства или другие специалисты творческих профессий. Из недостатков — отсутствие практичности и упорства; могут бросить дело, не доведя его до конца.

Трапециевидное лицо в физиогномике

Если вы видите человека с трапециевидной формой лица, знайте — перед вами чистый прагматик и консерватор. Такие люди имеют очень практичный склад ума и при этом слабое воображение. Как правило, они тяжело переживают изменения и новшества. По характеру — общительные и позитивные. Честолюбивые, отличаются большим стремлением к карьерному росту. Из недостатков: корыстолюбие и избыточный консерватизм.

В физиогномике при анализе лица важен комплексный подход, и общий вывод о характере человека складывается из пристального внимания к деталям.

Физиогномика и профиль лица

Внимательно проанализируйте профиль человека и обратите внимание на то, какая из частей является доминирующей:

• Если выступает лобная часть, то перед вами вполне активная и инициативная личность, которая позитивно относится к окружающему миру. Такие люди склонны к творчеству, однако нередко могут иметь плохую память.
• Если выступает носовая часть, то перед вами прирожденный скептик, который редко что принимает на веру и привык ко всем выводам приходить своим умом.
• Если выступает ротовая зона, то перед вами человек, которому очень важно получать удовольствие от того, что он делает. Это желание распространяется как на работу, так и на отдых.
• Люди с “заостренным” профилем очень проницательны и внимательны к деталям. Они быстро соображают, легко адаптируются к новым обстоятельствам и имеют хорошие аналитические способности.
• Людям с более “закругленным” профилем требуется больше времени для обдумывания информации, они медленнее соображают и принимают решения, но зато твердо и уверенно стоят на своем.

Физиогномика и лоб человека

Лоб — прямой показатель стиля мышления человека. Именно по форме лба вы можете понять как он обрабатывает информацию, насколько быстро соображает и принимает решения.

• Выпуклый лоб свидетельствует о богатом воображении человека, его креативности и стремлении выйти за жесткие рамки. Такая персона думает быстро, имеет аналитическое мышление и всегда ищет альтернативные пути решения вопроса.
• Покатый лоб (с отклонением назад) — это показатель хорошей памяти и быстроты реакции. Как правило, люди с такой формой лба не любят тратить много времени на размышления и предпочитают применять уже проверенные методы и процедуры.
• Прямой лоб характеризует людей, склонных к прямолинейному мышлению и поэтапному решению задач. Как правило, им бывает очень трудно усвоить информацию, которую они получили быстро и непоследовательно, поэтому им нужно время для того, чтобы “разложить все по полочкам” в своей голове.

Физиогномика формы подбородка

Подбородок и нижняя челюсть свидетельствуют о силе характера человека.

• Широкая нижняя челюсть с развитыми желваками — это показатель сильной и решительной личности. Такой человек привык всегда добиваться своего, тщеславен, любит власть и стремится занять лидерские позиции в коллективе.
• Узкая челюсть свидетельствует о бесконфликтности человека. Такая личность решает сложные ситуации через компромисс, не стремится подчинять себе других и не терпит авторитарного руководства над собой.
• Выступающий вперед подбородок — символ упорства, уверенности в себе и умения стойко преодолевать трудности.
• “Скошенный” подбородок наоборот свидетельствует об осторожном характере человека, склонного избегать конфликтов и сложных жизненных ситуаций.
• Согласно физиогномике ямочка на подбородке — отличительная особенность уверенной в себе натуры. В некоторых случаях это уверенность может доходить до самовлюбленности, горделивости и эгоцентризма.

Умение читать человека по лицу — ценный навык для HR-менеджера, помогающий понимать глубинную психологию сотрудников или собеседуемых кандидатов. Finassasment предлагает вам пройти дистанционный курс “Физиогномика для HR-менеджеров и рекрутеров: принципы и практика применения”. Этот онлайн-курс уникальный по своей природе, так как “заточен” под специфику работы кадровых специалистов. За восемь занятий вы научитесь собирать особенности внешности в единый психологический портрет, освоите навыки трактовки мимики и жестов человека, сможете выявлять и оценивать soft skills кандидатов. Старт курса 19 мая! Успейте записаться и освоить эффективные навыки по оценке и работе с персоналом.

Научиться физиогномике

Автор: Наталья Гаврилова

Создать Лицо | Tencent Cloud. .

Этот API используется для добавления набора изображений лица человеку. У одного человека может быть до 5 изображений. Если человек существует в нескольких группах, изображения будут добавлены во все эти группы для этого человека.

• Используйте алгоритм подписи v3 для расчета подписи в общих параметрах, то есть установите для параметра SignatureMethod значение TC3-HMAC-SHA256 .

Мы рекомендуем вам использовать API Explorer

Попробуйте

API Explorer предоставляет ряд возможностей, включая онлайн-звонки, аутентификацию по подписи, создание кода SDK и быстрый поиск API. Он позволяет просматривать запрос, ответ и автоматически сгенерированные примеры.

2. Входные параметры

В следующем списке параметров запроса представлены только параметры запроса API и некоторые общие параметры. Полный список общих параметров см. в разделе Общие параметры запроса.

В этом документе описываются параметры Signature V1. Рекомендуется использовать подпись V3, обеспечивающую более высокий уровень безопасности. Обратите внимание, что для Signature V3 общие параметры необходимо поместить в заголовок HTTP. Смотрите подробности.

Название параметра	Требуется	Тип	Описание
Действие	Да	Строка	Общий параметр. Значение, используемое для этого API: CreateFace.
Версия	Да	Строка	Общий параметр. Значение, используемое для этого API: 2020-03-03.
Регион	Да	Строка	Общий параметр. Для получения дополнительной информации см. список регионов, поддерживаемых продуктом.
Идентификатор личности	Да	Строка	Person ID, который является PersonId в CreatePerson API.
Изображения.N	№	Массив строк	Данные изображения в кодировке Base64, размер которых не может превышать 5 МБ. Длинная сторона не может превышать 4000 пикселей для изображений в формате JPG или 2000 пикселей для изображений в других форматах. У человека может быть до 5 изображений лица. Если на изображении несколько лиц, будет выбрано только лицо с наибольшим размером. Поддерживаются изображения PNG, JPG, JPEG и BMP, а изображения GIF — нет.
Урл.N	№	Массив строк	URL изображения. Размер изображения не может превышать 5 МБ после кодирования Base64. Длинная сторона не может превышать 4000 пикселей для изображений в формате JPG или 2000 пикселей для изображений в других форматах. Необходимо указать URL-адрес или Изображение ; если указаны оба, будет использоваться только Url . Мы рекомендуем хранить изображение в облаке Tencent, поскольку URL-адрес Tencent Cloud может гарантировать более высокую скорость и стабильность загрузки. Скорость загрузки и стабильность URL-адресов, не принадлежащих Tencent Cloud, могут быть низкими. Поддерживаются изображения PNG, JPG, JPEG и BMP, а изображения GIF — нет. У человека может быть до 5 изображений лица. Если на изображении несколько лиц, будет выбрано только лицо с наибольшим размером.
FaceMatchThreshold	№	Поплавок	Только лица, сходство которых с существующим лицом человека выше значения FaceMatchThreshold может быть успешно добавлен. Значение по умолчанию: 60. Диапазон значений: [0,100].
Контроль качества	№	Целое число	Контроль качества изображения. 0: нет управления. 1: низкое качество. Изображение имеет одну или несколько из следующих проблем: сильная размытость, закрытые глаза, закрытый нос и закрытый рот. 2: средние требования к качеству. Изображение имеет как минимум три из следующих проблем: чрезмерная яркость, чрезмерная тусклость, размытость или средняя размытость, закрытые брови, закрытые щеки и закрытый подбородок. 3: требование высокого качества. Изображение имеет одну или две из следующих проблем: чрезмерная яркость, чрезмерная тусклость, средняя размытость, закрытые брови, закрытые щеки и закрытый подбородок. 4: требование очень высокого качества. Изображение является оптимальным во всех измерениях или имеет небольшие проблемы только в одном измерении. Значение по умолчанию: 0. Если качество изображения не соответствует требованиям, в возвращаемом результате будет указано, что обнаруженное качество изображения неудовлетворительно.
Необходимое Обнаружение Ротате	№	Целое число	Включить ли поддержку распознавания повернутых изображений. 0: нет; 1: да. Значение по умолчанию: 0. Когда лицо на изображении повернуто и на изображении нет информации EXIF, если этот параметр не включен, лицо на изображении не может быть правильно обнаружено и распознано. Если вы уверены, что входное изображение содержит EXIF-информацию или лицо на изображении не будет повернуто, не включайте этот параметр, так как общее потребление времени может увеличиться на сотни миллисекунд после его включения.

3. Выходные параметры

Название параметра	Тип	Описание
SucFaceNum	Целое число	Количество успешно добавленных лиц
SucFaceIds	Массив строк	Список идентификаторов успешно добавленных лиц
RetCode	Целочисленный массив	Добавление результата для каждого изображения лица. -1101: лицо не обнаружено; -1102: ошибка декодирования изображения; -1601: требование контроля качества изображения не выполнено; -1604: сходство лиц не выше FaceMatchThreshold . Другие ненулевые значения: исключение службы алгоритма. Порядок значений RetCode такой же, как порядок изображений или URL во входном параметре.
SucIndexes	Целочисленный массив	Индексы успешно добавленных лиц. Порядок индексов такой же, как порядок Изображения или URL-адреса во входном параметре. Например, если есть 3 URL-адреса в Urls , а второй URL-адрес не работает, тогда значение SucIndexes будет [0,2].
SucFaceRects	Массив FaceRect	Позиции кадра успешно добавленных лиц. Порядок такой же, как порядок изображений или URL-адресов во входном параметре.
FaceModelVersion	Строка	Версия модели алгоритма, используемая для распознавания лиц.
идентификатор запроса	Строка	Уникальный идентификатор запроса, который возвращается для каждого запроса. RequestId требуется для обнаружения проблемы.

4. Пример

Пример 1 Добавление лиц

В этом примере показано, как добавить группу изображений лиц к человеку.

Пример ввода

 https://iai.tencentcloudapi.com/?Action=CreateFace
&PersonId=1001
&Urls.0=http://test.image.myqcloud.com/testA.jpg
&<Общие параметры запроса>
 

Пример вывода

 {
  "Ответ": {
    "SucFaceNum": 1,
    "СукФацеидс": [
      "2875186538564559728"
    ],
    «Возвратный код»: [
      0
    ],
    "SucIndexes": [
      0
    ],
    "СукФацеректс": [
      {
        «Х»: 135,
        «Я»: 42,
        "Ширина": 98,
        "Высота": 136
      }
    ],
    "FaceModelVersion": "3.0",
    "RequestId": "07d63403-a199-4bbe-b9e0-692356ac738d"
  }
}
 

Пример 2 Пример ошибки

В этом примере показана ошибка, которая возникает, если у человека есть более 5 изображений лица.

Пример ввода

 https://iai.tencentcloudapi. com/?Action=CreateFace
&PersonId=1001
&Urls.0=http://test.image.myqcloud.com/testB.jpg
&Urls.1=http://test.image.myqcloud.com/testC.jpg
&Urls.2=http://test.image.myqcloud.com/testD.jpg
&Urls.3=http://test.image.myqcloud.com/testE.jpg
&Urls.4=http://test.image.myqcloud.com/testF.jpg
&<Общие параметры запроса>
 

Пример вывода

 {
  "Ответ": {
    "RequestId": "44506f79-2191-49bc-997b-748a566d781c"
  }
}
 

5. Ресурсы для разработчиков

SDK

TencentCloud API 3.0 объединяет SDK, поддерживающие различные языки программирования, чтобы упростить вызов API.

• Tencent Cloud SDK 3.0 для Python
• Tencent Cloud SDK 3.0 для Java
• Tencent Cloud SDK 3.0 для PHP
• Tencent Cloud SDK 3.0 для Go
• Tencent Cloud SDK 3.0 для NodeJS
• Tencent Cloud SDK 3.0 для .NET
• Tencent Cloud SDK 3.0 для C++

Интерфейс командной строки

• Tencent Cloud CLI 3.0

6.

Код ошибки

Далее перечислены только коды ошибок, относящиеся к бизнес-логике API. Другие коды ошибок см. в разделе Общие коды ошибок.

Код ошибки	Описание
AuthFailure.InvalidAuthorization	Аутентификация не удалась.
FailedOperation.ConflictOperation	Конфликт операций. Не оперируйте одного и того же человека одновременно.
FailedOperation.CreateFaceConcurrent	Одновременное добавление лиц невозможно.
FailedOperation.DuplicatedGroupDescription	Поле пользовательского описания должно быть уникальным в группе.
FailedOperation.FaceSizeTooSmall	Размер рамки лица меньше, чем значение MinFaceSize , и лицо отфильтровывается.
Фаиледоператион.Группинделетедстате	Текущая группа удаляется. Пожалуйста подождите.
FailedOperation. GroupPersonMapExist	ID соответствующего человека уже есть в группе.
FailedOperation.GroupPersonMapNotExist	Идентификатор соответствующего лица отсутствует в группе.
FailedOperation.ImageDecodeFailed	Декодирование изображения не удалось.
FailedOperation.ImageDownloadError	Произошла ошибка при загрузке образа.
FailedOperation.ImageFacedetectFailed	Ошибка распознавания лиц.
FailedOperation.ImageResolutionExceed	Слишком высокое разрешение изображения.
FailedOperation.ImageResolutionTooSmall	Разрешение короткого края изображения меньше 64.
FailedOperation.ImageSizeExceed	Размер изображения в кодировке Base64 не может превышать 5 МБ.
FailedOperation.RequestLimitExceeded	Частота запросов превышает предел.
FailedOperation. RequestTimeout	Время ожидания серверной службы истекло.
FailedOperation.SearchFacesExceed	Количество искомых лиц превышает лимит.
FailedOperation.ServerError	Служба алгоритма исключительна. Пожалуйста, повторите попытку.
Внутренняя ошибка	Внутренняя ошибка.
InvalidParameter.InvalidParameter	Недопустимый параметр.
InvalidParameterValue.AccountFaceNumExceed	Количество лиц в учетной записи превышает лимит.
InvalidParameterValue.DeleteFaceNumExceed	Количество удаляемых лиц превышает лимит. У каждого человека должно быть хотя бы одно изображение лица.
InvalidParameterValue.FaceMatchThresholdIllegal	Недопустимый параметр FaceMatchThreshold .
InvalidParameterValue.GroupExDescriptionsExceed	Длина массива настраиваемых полей описания группы превышает ограничение. Можно создать до 5 полей.
InvalidParameterValue.GroupExDescriptionsNameIdentical	Имя пользовательского поля описания группы должно быть уникальным.
InvalidParameterValue.GroupExDescriptionsNameIllegal	Имя пользовательского поля описания группы содержит недопустимые символы. Он может содержать только буквы, - , _ и цифры.
InvalidParameterValue.GroupExDescriptionsNameTooLong	Длина имени пользовательского поля описания группы превышает максимально допустимую.
InvalidParameterValue.GroupFaceNumExceed	Количество лиц в группе превышает лимит.
InvalidParameterValue.GroupIdAlreadyExist	ID группы уже существует. Он должен быть уникальным.
InvalidParameterValue.GroupIdIllegal	ID группы содержит недопустимые символы. Он может содержать только буквы, цифры и специальные символы (-%@#&_).
InvalidParameterValue.GroupIdNotExist	Идентификатор группы не существует.
InvalidParameterValue.GroupIdTooLong	Длина идентификатора группы превышает ограничение.
InvalidParameterValue.GroupIdsExceed	Список переданных групп превышает лимит.
InvalidParameterValue.GroupNameAlreadyExist	Имя группы уже существует. Он должен быть уникальным.
InvalidParameterValue.GroupNameIllegal	Имя группы содержит недопустимые символы. Он может содержать только буквы, - , _ и цифры.
InvalidParameterValue.GroupNameTooLong	Длина имени группы превышает ограничение.
InvalidParameterValue.GroupNumExceed	Количество групп превышает лимит. Если вам нужно больше, пожалуйста, свяжитесь с нами.
InvalidParameterValue.GroupNumPerPersonExceed	Количество групп превышает лимит. Один человек может быть добавлен до 100 групп.
InvalidParameterValue.GroupTagIllegal	Поле примечаний группы содержит недопустимые символы. Он может содержать только буквы, - , _ и цифры.
InvalidParameterValue.GroupTagTooLong	Поле групповых примечаний превышает ограничение по длине.
InvalidParameterValue.ImageEmpty	Пустое изображение.
InvalidParameterValue.LimitExceed	Количество возвращенных результатов превышает лимит.
InvalidParameterValue.NoFaceInGroups	В указанной группе нет лиц.
InvalidParameterValue.NoFaceInPhoto	На изображении нет лиц.
InvalidParameterValue.OffsetExceed	Слишком большое начальное число. Пожалуйста, проверьте длину запрашиваемого массива.
InvalidParameterValue.PersonExDescriptionInfosExceed	Длина массива полей пользовательского описания человека превышает лимит. Допускается до 5 полей.
InvalidParameterValue.PersonExDescriptionsNameIdentical	Имя поля пользовательского описания человека должно быть уникальным.
InvalidParameterValue.PersonExDescriptionsNameIllegal	Имя поля пользовательского описания человека содержит недопустимые символы. Он может содержать только буквы, - , _ и цифры.
InvalidParameterValue.PersonExDescriptionsNameTooLong	Имя поля пользовательского описания человека превышает ограничение по длине.
InvalidParameterValue.PersonExistInGroup	ID соответствующего человека уже есть в группе.
InvalidParameterValue.PersonFaceNumExceed	Количество изображений лица человека превышает лимит. У одного человека может быть до 5 изображений лица.
InvalidParameterValue.PersonGenderIllegal	Произошла ошибка при установке пола человека. 0: пустой; 1: мужчина; 2: женский.
InvalidParameterValue.PersonIdAlreadyExist	ID пользователя уже существует. Он должен быть уникальным.
InvalidParameterValue.PersonIdIllegal	ID пользователя содержит недопустимые символы. Он может содержать только буквы, цифры и -%@#&_.
InvalidParameterValue.PersonIdNotExist	Идентификатор человека не существует.
InvalidParameterValue.PersonIdTooLong	Поле идентификатора человека превышает ограничение по длине.
InvalidParameterValue.PersonNameIllegal	Имя пользователя содержит недопустимые символы. Он может содержать только буквы, - , _ и цифры.
InvalidParameterValue.PersonNameTooLong	Длина имени человека превышает ограничение.
InvalidParameterValue.QualityControlIllegal	Недопустимый параметр Контроль качества .
InvalidParameterValue.SearchPersonsExceed	Количество разыскиваемых лиц превышает лимит.
InvalidParameterValue.UploadFaceNumExceed	Одновременно можно загрузить до четырех лиц.
InvalidParameterValue.UrlIllegal	Недопустимый формат URL-адреса.
LimitExceeded.ErrorFaceNumExceed	Количество граней превышает лимит.
MissingParameter.ErrorParameterEmpty	Обязательный параметр пуст.
РесурсНедоступен. Доставка	Ресурс отправляется.
ResourceUnavailable.Freeze	Учетная запись заморожена.
ResourceUnavailable.InArrears	Счет имеет задолженность.
ResourceUnavailable.NotExist	Статус оплаты неизвестен. Пожалуйста, проверьте, была ли активирована служба в консоли.
Ресурснедоступен. Восстановить	Ресурс изъят.
ResourceUnavailable.StopUsing	Служба для учетной записи приостановлена.
ResourceUnavailable.UnknownStatus	Статус оплаты неизвестен.
ResourcesSoldOut.ChargeStatusException	Исключительный статус выставления счетов.
UnsupportedOperation.UnknowMethod	Неизвестное имя метода.

Распознавание лиц — Документация по распознаванию лиц 1.4.0

Распознавание лиц и управление ими из Python или из командной строки с

самой простой в мире библиотекой распознавания лиц.

Создано с использованием передового интерфейса dlib распознавание

построено с помощью глубокого обучения. Модель имеет точность 99,38% на

Labeled Faces in the Wild. эталон.

Это также предоставляет простой инструмент командной строки face_recognition это позволяет

делаешь распознавание лиц на папке изображений из командной строки!

Функции

Поиск лиц на изображениях

Поиск всех лиц, которые появляются на изображении:

 import face_recognition
image = face_recognition. load_image_file("your_file.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(изображение)
 

Поиск и изменение черт лица на изображениях

Получение местоположения и очертания глаз, носа, рта и подбородок.

 импортировать распознавание лиц
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(изображение)
 

Поиск черт лица очень полезен для многих важных вещей. Но вы также можете использовать для действительно глупых вещей

, таких как применение цифровых макияж, мириться (например, «Meitu»):

Распознавание лиц на фотографиях

Распознавание лиц, изображенных на каждой фотографии.

 импортировать распознавание лиц
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]
результаты = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)
 

Вы даже можете использовать эту библиотеку с другими библиотеками Python для выполнения распознавание лиц в реальном времени:

Смотрите это пример для кода.

Установка

Требования

• Python 3.3+ или Python 2.7
• macOS или Linux (Windows официально не поддерживается, но может работать)

Установка на Mac или Linux

Во-первых, убедитесь, что у вас уже установлен dlib с привязками Python:

• Как установить dlib из исходного кода на macOS или Убунту

Затем установите этот модуль из pypi, используя pip3 (или pip2 для Python 2):

 pip3 установить face_recognition
 

Если у вас возникли проблемы с установкой, вы также можете попробовать предварительно настроенный

ВМ.

Установка на Raspberry Pi 2+

• Установка на Raspberry Pi 2+ инструкция

Установка в Windows

Хотя Windows официально не поддерживается, полезные пользователи опубликовали инструкции по установке этой библиотеки:

• Руководство по установке Windows 10 от @masoudr (dlib + лицо_распознавание)

Установка предварительно настроенного образа виртуальной машины

• Загрузка предварительно настроенной виртуальной машины изображение (для VMware Player или VirtualBox).

Использование

Интерфейс командной строки

При установке face_recognition вы получаете простую командную строку программа

с именем face_recognition , которую вы можете использовать для распознавания лиц в

фотография или полная папка для фотографий.

Во-первых, вам нужно предоставить папку с одной фотографией каждого человека вы

уже знаете. Должен быть один файл изображения для каждого человека с

файлами, названными в соответствии с тем, кто на картинке:

Затем вам нужна вторая папка с файлами, которые вы хотите идентифицировать:

Затем вам просто выполнить команду face_recognition , передав в

папку известных людей и папку (или отдельное изображение) с неизвестно

человека, 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,неизвестный_человек
 

В выводе есть одна строка для каждого лица. Данные через запятую

с именем файла и именем найденного человека.

unknown_person — лицо на изображении, которое никому не соответствует в

ваша папка известных людей.

Настройка допуска/чувствительности

Если вы получаете несколько совпадений для одного и того же человека, это может быть что

люди на ваших фотографиях очень похожи и более низкая терпимость значение

необходимо для более строгого сравнения лиц.

Это можно сделать с помощью параметра --tolerance . По умолчанию значение допуска

равно 0,6, а более низкие 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,неизвестный_человек
 

Если вы хотите увидеть расстояние до лица, рассчитанное для каждого матча в Чтобы настроить допуск, закажите

, 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,нет
 

Дополнительные примеры

Если вы просто хотите узнать имена людей на каждой фотографии но не

заботьтесь об именах файлов, вы можете сделать это:

 $ face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ | вырезать -d ',' -f2
Барак Обама
неизвестный человек
 

Ускорение распознавания лиц

Распознавание лиц можно выполнять параллельно, если у вас есть компьютер с

несколькими ядрами ЦП. Например, если ваша система имеет 4 ядра процессора, вы может

обрабатывать примерно в 4 раза больше изображений за то же время с помощью используя

все ядра процессора параллельно.

Если вы используете Python 3.4 или новее, передайте --cpus параметр:

 $ face_recognition --cpus 4 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/
 

Вы также можете указать --cpus -1 , чтобы использовать все ядра ЦП в вашей системе.

Модуль Python

Вы можете импортировать модуль face_recognition , а затем легко манипулируйте

лицами всего парой строк кода. Это очень просто!

Документы API: https://face-recognition.readthedocs.io.

Автоматический поиск всех лиц на изображении

 import face_recognition
изображение = 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. это пример

, чтобы попробовать.

Вы также можете выбрать несколько более точное лицо на основе глубокого обучения модель обнаружения.

Примечание. Ускорение графического процессора (через библиотеку nvidia CUDA) требуется для хорошая производительность

с этой моделью. Вы также захотите включить поддержку CUDA

при компиляции dlib .

 импортировать распознавание лиц
изображение = 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. это пример

, чтобы попробовать.

Если у вас много изображений и GPU, вы также можете

найти лица в партии.

Автоматическое определение черт лица человека на изображении

 import face_recognition
изображение = 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 расположением и контуром левого глаза первого человека.
 

См. это пример

, чтобы попробовать.

Распознавать лица на изображениях и определять, кто они

 import face_recognition
picture_of_me = face_recognition.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 принадлежат одному и тому же человеку с помощью `compare_faces`!
результаты = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding)
если результаты[0] == Истина:
    print("Это моя фотография!")
еще:
    print("Это не моя фотография!")
 

См. это пример

, чтобы попробовать.

Примеры кода Python

Доступны все примеры здесь.

Распознавание лиц

• Поиск лиц в фотография
• Поиск лиц на фотографии (используя глубокий обучение)
• Поиск лиц в пакетах изображений с помощью графического процессора (с использованием глубокого обучение)

Черты лица

• Определение определенных черт лица на фотография
• Применить (ужасно некрасиво) цифровой макияж

Распознавание лиц

• Поиск и распознавание неизвестных лиц на фотографии на основе фотографии известных человек

• Сравнивать лица по числовому расстоянию до лица, а не только True/False соответствует

• Распознавание лиц в живом видео с помощью веб-камеры — просто / медленнее Версия (требуется, чтобы OpenCV был установлен)

• Распознавание лиц в живом видео с помощью веб-камеры — более быстрая версия (Требуется, чтобы OpenCV был установлено)

• Распознавать лица в видеофайле и записывать новый видеофайл (Требуется, чтобы OpenCV был установлен)

• Распознавание лиц на Raspberry Pi с камера

• Запустить веб-службу для распознавания лиц через HTTP (требуется наличие Flask установлен)

• Распознавать лица с K-ближайшими соседями классификатор

  Как работает распознавание лиц

Если вы хотите узнать, как работает локация и распознавание лиц вместо

в зависимости от библиотеки черного ящика, прочтите мой статья.

Предостережения

• Модель распознавания лиц обучена на взрослых и не работает очень хорошо действует на детей. Он имеет тенденцию смешиваться детей довольно легко, используя порог сравнения по умолчанию 0,6.

Развертывание на облачных хостах (Heroku, AWS и т. д.)

Поскольку face_recognition зависит от dlib , который написан на C++, может быть сложно развернуть приложение

с его помощью на провайдере облачного хостинга, таком как Heroku или AWS.

Чтобы упростить задачу, в этом репозитории есть пример Dockerfile, который показывает, как запустить приложение, созданное с помощью

face_recognition , в Docker контейнер. При этом вы сможете развернуть

в любой службе, которая поддерживает образы Docker.

Распространенные проблемы

Проблема: Недопустимая инструкция (дамп ядра) при использовании face_recognition или запущенные примеры.

Решение: dlib скомпилирован с поддержкой SSE4 или AVX, но ваш процессор слишком стар и не поддерживает это.

После изменения кода вам потребуется перекомпилировать dlib . обрисованный в общих чертах здесь.

Выпуск: RuntimeError: неподдерживаемый тип изображения, должен быть 8-битным серым или RGB-изображением. при запуске примеров веб-камеры.

Решение. Вероятно, ваша веб-камера неправильно настроена для работы с OpenCV. Смотреть здесь для более.

Проблема: MemoryError при запуске pip2 install face_recognition

Решение: файл face_recognition_models слишком велик для вашего доступная кеш-память пипсов. Вместо этого

попробуйте pip2 --no-cache-dir установить face_recognition , чтобы избежать проблема.

Выпуск: AttributeError: объект 'module' не имеет атрибута 'face_recognition_model_v1'

Решение: Версия dlib , которую вы установили, слишком старая.

Параметры лица человека: Идеальные пропорции лица. Какие они?