Фото распознавание: поиск изображений в интернете, поиск по изображению

Содержание

Группировка фотографий по лицам

Приложение «Фотографии (Майкрософт)» использует технологии определения и распознавания лиц для быстрого и удобного поиска и систематизации фотографий друзей и родных. Технология определения лиц распознает лица среди других объектов на изображении. Например, обнаружение лиц помогает приложению «Фотографии» узнать, есть ли лицо на фотографии или видео для дальнейшего анализа. Технология распознавания лиц различает и группирует одинаковые лица на фотографиях и видео в вашей коллекции. 

Дополнительные сведения о данных, собираемых и сохраняемых при использовании приложения “Фотографии”, см. в документе Заявление о конфиденциальности.

Группировка фотографий по лицам

Если вы используете приложение «Фотографии» версии июля 2019 г. (2019.19061.17310.0) или более поздней версии, при запуске вам будет предложено указать, нужно ли использовать функцию группировки лиц.

  1. Запустите приложение «Фотографии».

  2. Отобразится экран приветствия с запросом на включение параметра «Люди» в приложении «Фотографии».

  1. Выполните одно из следующих действий:

    • Нажмите кнопку Да , чтобы оставить параметр «Люди» включенным и сохранили ранее определенные группы лиц.

    • Чтобы удалить ранее определенные группы лиц, выберите Нет, спасибо . В качестве ответа на вопрос о том, следует ли отключить этот параметр, выберите

      Да.

Включение функции группировки лиц

  1. В правом верхнем углу приложения «Фотографии» выберите Подробнее… > Параметры.

  2. В разделе Просмотр и редактирование измените значение параметра Люди с Выключено на Включено.  

  3. Если включить этот параметр, вкладка «Люди» будет заполняться группами лиц. После добавления фотографий и видео в вашу коллекцию вкладка «Люди» будет выглядеть примерно так:

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

  5. Свяжите группы лиц с вашими контактами, выбрав Добавить имя, а затем контакт. Если контакт человека пока отсутствует, его можно добавить в любое время.

  6. После того как вы связали контакты, можно будет легко найти друзей и семью с помощью поля поиска.

  7. Для удаления связи контакта с группой лиц, выберите нужную группу, чтобы открыть страницу с аватаром профиля и фотографией контакта. Рядом с аватаром находится имя контакта и значок карандаша.

  8. Выберите значок карандаша, чтобы увидеть две следующие команды:

    • Удалить имя — для удаления связи контакта с группой лиц.

    • Открыть сведения о контакте — для перехода к соответствующей записи контакта в приложении «Люди» в Windows.

  1. Выберите Удалить имя для удаления связи контакта с группой лиц.

Выключение распознавания лиц

  1. В правом верхнем углу приложения «Фотографии» выберите Подробнее … > Параметры.

  2. В разделе Просмотр и редактирование выключите параметр Люди, нажав Выключить, а затем подтвердите выключение параметра, выбрав Принять.

    Примечание: При отключении параметра “Люди” будут удалены все данные группы лиц, созданные в процессе распознавания лиц. При изменении этого параметра фотографии и видео останутся на устройстве. Если вы решите снова включить этот параметр, коллекция будет заново просканирована, а данные о группировке лиц сформируются заново.

Безличный опыт: появился способ обходить распознавание лиц | Статьи

Появились программы для обработки фотографий, которые позволяют сделать людей на снимке неузнаваемыми для системы распознавания лиц в интернете. При этом на изображении не видно изменений внешности человека. Обработка фотографий сводится к добавлению на фото комбинации пикселей, которые воспринимаются алгоритмами глубинного машинного обучения как характерные шаблоны и приводят к искажению признаков, применяемых для классификации. Подобные изменения чрезвычайно трудно обнаружить и удалить. Опрошенные «Известиями» эксперты считают, что эти программы пока несовершенны и не окажут никакого влияния на распознание лиц госорганами. А вот сбор данных частными структурами может быть пресечен.

Новые шаблоны

В даркнете, а затем и в общедоступной Сети появились программы, которые позволяют защитить фотографию от системы распознавания лиц в интернете. Один из таких сервисов называется Fawkes, он есть в открытом доступе. Разработчики дислоцируются в лаборатории SAND Чикагского университета.

— С некоторого времени такие программы стали появляться для всеобщего пользования, то есть ими может воспользоваться каждый, — отметил в беседе с «Известиями» независимый исследователь даркнета Олег Бахтадзе-Карнаухов. — Речь идет не о том, чтобы испортить уже существующую фотографию, а о том, чтобы загружать их уже с изменениями. Кроме Fawkes, есть еще алгоритм EqualAIs, который разработали сотрудники Гарварда. Концептуально их продукт работает идентично. Их код также находится в открытом доступе.

По словам Олега Бахтадзе-Карнаухова, созданием подобных алгоритмов занимается также коллектив с факультета прикладных наук и инженерии Университета Торонто.

Обработка фотографий сводится к добавлению в изображение комбинации пикселей, которые воспринимаются алгоритмами глубинного машинного обучения как характерные для изображаемого объекта шаблоны. В результате происходит искажение признаков, применяемых для классификации. Эти изменения не выделяются из общего набора и их чрезвычайно трудно обнаружить и удалить.

Как пишут на странице лаборатории разработчики Fawkes, «программа берет личные изображения и вносит крошечные изменения на уровне пикселей, невидимые человеческому глазу, в процессе, который мы называем маскировкой изображения. Затем вы можете использовать эти «замаскированные» фотографии как обычно: делиться ими в социальных сетях, отправлять друзьям, распечатывать их или отображать на цифровых устройствах, как любую другую фотографию. Однако если кто-то попытается использовать эти фотографии для построения модели распознавания лиц, «замаскированные» изображения «научат» модель сильно искаженной версии того, что делает вас похожими на вас».

Проверка показала

Fawkes «на 100% эффективен против современных моделей распознавания лиц (Microsoft Azure Face API, Amazon Rekognition и Face ++», указали разработчики в своей научной статье.

Алгоритм Fawkes проверяли и в Центре технологий искусственного интеллекта национального исследовательского центра «Институт им. Н.Е. Жуковского», выяснили «Известия». Он не сработал ни разу, рассказал доктор физико-математических наук, профессор РАН, начальник подразделения ФГУП «ГосНИИАС» Юрий Вильзитер.

— Мы пробовали этот алгоритм на нашей системе распознавания лиц (речь идет о Biometric Access Control (BAC), распространяется дочерней компанией ЦТИИ. — «Известия») и на официальном демо NtechLab у них на сайте. Обработанные Fawkes изображения распознавались точно так же, как и не обработанные, — отметил Юрий Вильзитер.

Авторы разработки озабочены тем, что сегодня кто угодно может запустить бота для сбора снимков в интернете и скачать с разных сайтов фотографии пользователей без их ведома. Это создает угрозу тайне частной жизни, заметил Юрий Вильзитер. Программа Fawkes и ей подобные — один из вариантов «отравления данных» при обучении или в более широком смысле «атак» на распознающие нейронные сети, указал эксперт.

По словам Юрия Вильзитера, алгоритм неприменим к фото, которые используются, например, для камер с распознаванием лиц, которые установлены в Москве на подъездах. Ведь базы изображений для распознавания берут не из интернета, а из легальных баз — паспортных и других.

Будущее за фейками

Хотя сейчас алгоритмы несовершенны, в дальнейшем они будут развиваться и совершенствоваться, уверен Юрий Вильзитер. С ним согласен эксперт по кибербезопасности в «Лаборатории Касперского» Дмитрий Галов. По его мнению, алгоритмы типа Fawkes уже включились в предсказуемую гонку, которая в результате приведет к усовершенствованию как систем искажения фото, так и систем их поиска.

— Между исследователями, которые создают алгоритмы deepfake, и теми, кто анализирует способы их обнаружения, идет своего рода гонка. Когда обнаруживается несовершенство deepfake, на его основе создают способ обнаружения, но следующее поколение алгоритмов уже исправляет эти недостатки. Например, в 2018 году исследователи обнаружили, что deepfake-видео можно определять по тому, что люди в них очень редко моргают. В современных deepfake-видео «проблем» с морганием уже может не наблюдаться, — пояснил Дмитрий Галов.

Он подчеркнул, что сами по себе технологии deepfake не несут вреда: важно, с какой целью их используют.

В «Яндекс.Почту» встроили распознавание текста на фото

| Поделиться

В «Яндекс. почте» появилась функция распознавания текста на изображениях, что позволяет больше не использовать для этого дополнительные программы. Нововведение доступно пока только в приложении на Android и поддерживает, по меньшей мере, русский и английский языки.

Умная почта «Яндекса»

Компания «Яндекс», как сообщили CNews ее представители, интегрировала в свой почтовый сервис функцию распознавания текста на изображениях, в том числе и на фотографиях. За счет нее при получении, к примеру, фотографий страниц распечатанного документа вместо его электронной копии адресату не придется перепечатывать текст вручную или использовать специальное ПО для распознавания. Сам «Яндекс» сообщает, что новая функция позволяет, например, сфотографировать договор, сразу его поправить и переслать коллеге. Или отправить ребенку параграф из учебника, чтобы было проще писать доклад.

«Яндекс.почта» распознает текст с помощью технологии компьютерного зрения, которая также используются в голосовом помощнике «Алиса», помогая ему понимать, что изображено на фотографии, «Кинопоиске» для определения актера в кадре, «Переводчике» для перевода текста с фотографии и т.

д. Как сообщили CNews представители компании, разработку технологии вели специалисты «Яндекса».

Как это работает

Задача по распознаванию текста на изображении при помощи алгоритмов «Яндекс.почты» лежит не на получателе, а на отправителе. Для этого ему нужно при прикреплении фотографии к письму нажать на пиктограмму скрепки в письме. В появившемся меню необходимо выбрать режим «Текст» и затем отметить файл с нужным изображением.

Алгоритмы распознавания текста в действии

По заверениям представителей компании, используемая в «Яндекс.почте» технология компьютерного зрения сможет распознать текст даже на перевернутом изображении или на фотографии низкого качества. Редакция CNews убедилась в этом.

«Яндекс.почта» может распознавать текст на изображениях в большинстве популярных форматов, для работы с которыми не требуется специализированный графический редактор. В список поддерживаемых форматов входят и двое наиболее часто используемых в интернете – JPG и PNG.

Итогом работы алгоритмов станет печатный текст. «Почта» автоматически вставит его в тело письма. Как сообщили CNews представители «Яндекса», компьютерное зрение умеет распознавать 47 языков – 37 кириллико-латинских, а также китайский, японский, корейский, арабский, иврит, греческий, вьетнамский, армянский и грузинский. Редакция CNews удостоверилась, что нововведение поддерживает, по меньшей мере, русский и английский языки.

Встроенный фоторедактор

В дополнение к функции распознавания текста на изображении разработчики внедрили в «Яндекс.почту» новый режим «Скан». Он используется для повышения качества прикрепленных к письму изображений.

Результат распознавания текста на английском языке с перевернутой на 90 градусов фотографии

Для примера, режим «Скан» пригодится при обработке фотографии, предназначенной для паспорта. Если оригинальный снимок получился низкого качества, к примеру, слишком темным или размытым, а сфотографироваться повторно не представляется возможным, «Скан» может исправить выявленные недочеты.

Новшества не для всех

По состоянию на 6 августа 2020 г. испытать возможности распознавания текста могли лишь владельцы смартфонов под управлением ОС Android. Нововведение интегрировано в фирменное мобильное приложение «Яндекс.почта», которое можно установить из магазина Google Play.

ИТ-системы ПФР и московских судов помогают оформить выплаты на детей

ИТ в госсекторе

Точные сроки интеграции технологии распознавания текста в веб-версию «Почты» и в приложение для iPhone и iPad представители «Яндекса» на запрос CNews не назвали.

Что еще умеет «Яндекс.почта»

В конце июля 2020 г. CNews писал о появлении в «Яндекс.почте» так называемой «карточке контакта». С ее помощью можно связаться с нужным человеком, написать ему письмо, отравив сообщение в мессенджере или просто позвонив. Также карточка контакта позволяет назначать встречу или смотреть переписку, в которой участвовал этот человек.

Чтобы перейти к карточке того или иного пользователя, нужно кликнуть по его аватарке. Карточка поможет не только начать общение, но и вспомнить, чем оно закончилось. В ней отображается последняя реплика человека в мессенджере, а также дата и тема ближайшей встречи. А если кликнуть на кнопку «Письма», можно увидеть всю переписку, в которой участвовал пользователь.

Как и в случае с распознаванием текста, карточка контакта была внедрена в первую очередь в Android-приложение «Яндекс.почты».



ОВД-Инфо пожаловался на распознавание лиц после протестов. Прокуратура проведет проверку

ОВД-Инфо обратился к Уполномоченной по правам человека в Москве Татьяне Потяевой с жалобой на массовое и грубое нарушение прав граждан в связи с применением практики распознавания по видеокамерам участников протестов.

В жалобе юристы ОВД-Инфо ссылались на административные дела по следам акции в поддержку Алексея Навального, прошедшей в Москве 21 апреля. Хотя в протестах участвовали несколько тысяч человек, на момент окончания акции ОВД-Инфо собрал информацию о задержании только 26 человек.

Большая часть административных дел против выступивших за освобождение оппозиционного политика возбудили уже позже — полицейские вычисляли предполагаемых участников акции уже в последующие дни при помощи фото- и видеоматериалов, снятых самими силовиками во время протеста и полученных с камер городского видеонаблюдения. По данным правозащитных организаций и СМИ, к моменту подачи жалобы Потяевой как минимум 347 человек вызывали в полицию на основании результатов распознавания протестующих по видео.

ОВД-Инфо считает, что практика распознавания участников акций противоречит закону, создает риск злоупотреблений и грубого вмешательства в права граждан:

  • Эта практика нарушает требования законодательства о персональных данных — полицейские проводили распознавание персональных биометрических данных без согласия запечатленных лиц.
  • Полицейские использовали результаты распознавания в качестве доказательств по административным делам неправомерно: силовики не объясняли, как именно они отождествляли лиц на кадрах с теми, кого обвинили в правонарушении.
  • Действующее законодательство никак не регулирует процедуру распознавания.
  • Система распознавания не учитывает контекст, из-за чего полицейские могут возбудить дело против случайных прохожих или журналистов, присутствовавших на акции по редакционному заданию.

9 июля ОВД-Инфо получил от омбудсмена ответ на жалобу. Потяева подчеркнула, что разделяет «озабоченность по поводу возможного нарушения прав на уважение частной и жизни» и сообщила, что направила в прокуратуру Москвы обращение о проверке доводов жалобы и возможного принятия мер прокурорского реагирования.

Также Уполномоченная по правам человека обратилась в Главное управление МВД по Москве с просьбой организовать проверку обстоятельств жалобы.

Одноклассники запустили распознавание лиц на фото на основе нейросетей

Пользователи социальной сети Одноклассники получили возможность находить знакомых по фотографии и отмечать друзей на фото в один клик. Функция автоматической отметки людей на фото стала сегодня доступна всем пользователям соцсети. В основе сервиса — технология распознавания лиц на основе компьютерного зрения и нейросетей.

С помощью функции распознавания лиц пользователи получат больше поводов для обмена эмоциями со своими близкими, а также смогут по одной загруженной фотографии найти своих старых знакомых или родственников в других городах и странах.

После загрузки фотографии в альбом, заметку или в ленту новостей социальная сеть предложит пользователю автоматические отметки найденных пользователей, после чего автор фотографии сможет подтвердить их или заменить на собственные отметки. При этом пользователи, которых отметили на фото, смогут при необходимости удалить отметку или запретить в настройках профиля отмечать себя на фото. Сервис работает на всех устройствах: в десктопной и мобильной версиях социальной сети, в приложениях ОК на iOS и Android.

Для реализации технологии распознавания лиц ОК в течение последних месяцев тестировали на части аудитории алгоритмы машинного обучения: пользователям предлагалось подтвердить найденные системой фото с ними и их друзьями. В основе технологии — работа нейросетей на видеокартах NVidia GPU.

В ходе тестирования авторы фотографий стали получать больше поводов к общению со своими близкими: число отметок пользователей на фотографиях выросло в два раза. В ближайшее время все пользователи ОК, которые присутствуют на фотографиях, но не отмечены на них, получат уведомления с предложением подтвердить автоматическую отметку.

Нейросети и технологии компьютерного зрения распознают пользователя на фото за тысячные доли секунды и при этом устойчивы к изменениям лица — таким, как появление бороды, новая прическа или очки. Технология адаптируется к разному уровню освещенности, масштабу лиц на фото, поворотам и наклонам головы.

К запуску нового сервиса в Одноклассниках пройдет флешмоб. Пользователи смогут загрузить свои фотографии со звездами российского спорта, шоу-бизнеса или популярными блогерами, имеющими аккаунты в социальной сети, и получить бейдж на аватарку или выиграть подписку на платные сервисы ОК.

Марина Краснова, директор по продуктам «Лента», «Видео» и OK Live социальной сети Одноклассники:

Благодаря новому сервису пользователи получат больше фидбэка в своей ленте новостей и смогут быстро обмениваться эмоциями с близкими людьми. Отметка на фото — это хороший повод начать общение: по результатам тестов мы видим, что люди активнее вступают в обсуждения после того, как их отмечают на фотографиях. Наши собственные технологии позволяют точно определять, кто присутствует на фото независимо от освещенности, изменения возраста и прически, количеству лиц на фото, повороту и наклона головы. Сервис будет востребован не только для более активного общения с друзьями, но и для возобновления контакта с теми людьми, фотографии с которыми остались в вашем домашнем архиве или архиве друзей.

Рекомендации по настройке распознавания лиц. Крупнейшая система распознавания…

В зависимости от выбранной зоны контроля: коридор, проходная с турникетом, контролируемый вход в дверь и т.д., осуществляется выбор, установка и настройка камеры для распознавания лиц. Для каждой камеры производится индивидуальная настройка модуля распознавания лиц. В VideoNet PSIM существуют три группы настроек. 

Параметры потока:

 

Разрешение. При настройке указывается разрешение кадра, которое будет подаваться на вход модуля распознавания —  стандартное, высокое или максимальное. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания. 

Частота кадров. Выбирается частота кадров, поступающих на обработку. Значение подбирается в зависимости от производительности системы. Значение данного параметра влияет на загрузку процессора.

 

Параметры детекции лиц:

 

Порог достоверности. При детектировании лица в видеопотоке — т.е. определении, что в кадре есть лицо, используется параметр порог достоверности. Этот параметр определяет уверенность модуля распознавания в том, что обнаруженный в кадре объект является лицом. Чем выше порог достоверности, тем меньше количество ложных срабатываний, но при этом повышаются шансы пропустить настоящее лицо.

Выбор настройки порога достоверности определяется индивидуально для каждой решаемой задачи. Когда в настойках задает высокое значение порога достоверности, система не пропустит постороннего, но при этом даст большое количество ложных срабатываний, c которыми придется разбираться. Когда порог достоверности понижается, шансы пропустить лицо малы, но при этом возрастает ошибка пропуска постороннего на объект. Поэтому выбор значения порога достоверности в каждом случае индивидуален.

Частота детекции. Данный параметр регламентирует обнаружение лиц не чаще, чем на указанном количестве кадров в секунду. Значение выбирается в зависимости от производительности  системы. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания.

Алгоритм детектора. В VideoNet PSIM существуют два варианта алгоритмов поиска и обнаружения лиц на изображении — качественный или быстрый. Быстрый алгоритм рекомендуется использовать в случае очень ограниченных вычислительных ресурсов. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания.

 

Параметры распознавания лиц:

 

Игнорировать повторное распознавание. Задается время по истечении которого одно и тоже лицо повторно появившееся в зоне распознавания следует считать новым. Настройка данного параметра  необходима, т.к. в процессе нахождения в кадре человек может кратковременно отвернуться и может быть перекрыт другим человеком.

Сохранять лица.  Сохранение лиц в базу данных.

Подсчитывать лица Подсчет количества распознанных лиц. 

 

Определение пола, возраста, эмоций человека по изображению лица:

 

По изображению лица можно определять характеристики человека: пол, возраст, эмоции (радость, гнев, печаль и т.д.). Этот функционал входит в состав модуля распознавания лиц в VideoNet PSIM.

 

 

 

Определение характеристик человека пол, возраст, эмоции называется классификацией. Классификацию человека по изображению лица применяют во многих областях для анализа возрастного состава аудитории, например, магазина или ресторан, анализа гендерного состава аудитории, анализа качества обслуживания покупателей, поиск людей в видеоархиве по фотографии, полу, возрасту, эмоциям.

 

Подмена лица фотографией:

 

Функционал «подмена лица фотографией» используется в случаях, когда злоумышленник использует фотографию, чтобы скрыть своё лицо или же пытается проникнуть на объект, используя фотографию одного из сотрудников данного объекта. Подобный контроль потребует дополнительных ресурсов компьютера. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания. В настройках задается процент вероятности того, что прошедший человек закрыл лицо фотографией, при превышении заданного значения лицо человека должно считаться подменённым.

 

 

Посмотреть работу установки «Подмена лица фотографией»

 

 

Какие данные попадают в журнал лиц

 

Все события, связанные с результатами работы модуля распознавания лиц, записываются в Журнал Лиц. Существуют четыре вида событий: распознано лицо, совпадение с базой данных лиц, нет совпадения с базой лиц, подмена лица фотографией. События журнала распознавания лиц содержат следующие данные, которые можно использовать для построения отчетов и статистики:

 

  • Тип события;
  • Дата/Время;
  • Лицо с камеры;
  • Фотография из базы данных лиц;
  • Камера;
  • Компьютер;
  • Ф.И.О.;
  • Подразделение;
  • Должность;
  • Возраст;
  • Имя базы данных лиц;
  • Комментарий;
  • Пол;
  • Уровень сходства;
  • Эмоция

В журнале Лиц для удобной работы с данными реализован механизм фильтрации. Можно задать временной диапазон для выборки, и выбрать необходимые данные для фильтрации по журналу. Построенный отчет можно сохранить в формате xlsx. Например, можно задать выборку по возрасту, указав нужный возрастной диапазон или сделать выборку по полу. Доступны любые варианты фильтрации. Из журнала лиц можно посмотреть видео по любому события из журнала.

 

Фактор #2. Внешние факторы

 

От правильного выбора видеокамеры, ее настройки и выбора места установки зависит точность распознавания и соответственно эффективность работы всей системы. Мы собрали основные рекомендации, следуя которым, вы повысите качество системы распознавания. 

 

Рекомендации по организации зоны распознавания лиц

 

  • Рекомендуется использовать отдельную камеру для распознавания лиц.
  • Устанавливать камеру желательно на уровне головы человека среднего роста, чтобы обеспечить значение угла отклонения лица по вертикали не более 15 градусов
  • Направление движения людей в зоне контроля должно осуществляться к камере
  • Организуйте ровное освещение лиц в зоне распознавания
  • Избегайте сложного фона за людьми. Наилучшие результаты распознавания получаются на фоне светлой и однородной стены или пола
  • Время нахождения человека в зоне контроля должно составлять 1 секунду. Остановка человека в зоне контроля, например, при помощи турникета, повысит качество распознавания.

 

Алгоритм в своей работе ориентируется на характерные особенности лица, глаза, уголки губ, нос и т.п. Для успешного распознавания лица требуется, чтобы лицо было представлено не менее 160 пикселями приходящимися на овал лица, и в идеале не менее 60 пикселей —  на расстояние между глазами. Как бы тщательно вы не выбирали месторасположение камеры, чтобы добиться этих значений ее придется подстраивать по месту. Чаще для возможности настройки на месте выбирают камеру с вариофокальным объективом.

 

Технический вебинар «Рекомендации по настройке распознавания лиц в VideoNet»

 

 

Для обеспечения наилучшего результата распознавания соблюдайте рекомендации

 

  • Изображение лица в кадре должно быть четким, не смазанным и равномерно освещенным 
  • Наличие на лице отдельных теней или бликов значительно снизит вероятность корректной идентификации человека
  • Фон, на котором расположено лицо, должен быть однородным и светлым
  • Угол поворота лица в кадре не должен превышать 15 градусов по вертикали и горизонтали
  • Рекомендуемое расстояние между зрачками на изображении лица – не менее 60 пикселей

 

На качество идентификации человека наличие усов, бороды, очков, моргание и эмоции не оказывают существенное влияние. Для качественной идентификации личности человек не обязательно должен смотреть в камеру, модуль распознавания лиц показывает хороший процент сходства вплоть до 30 градусов отклонения оси наблюдения от фронтальной плоскости лица при соблюдении рекомендаций к распознаваемому изображению и требований по организации зоны распознавания лиц.

 

 

Фактор#3. Качественная база фотографий для распознавания

Вероятность распознавания лица повышается при добавлении нескольких фотографий человека в базу. Чем более разнообразные фотографии одного человека (разные ракурсы) добавлены в базу, тем больше вероятность его идентификации. 

Посмотреть видео о создании эталона для идентификации в VideoNet PSIM.

Распознавание фото на Facebook понравилось не всем

Функция автоматического распознавания лиц на фотографиях, запущенная на этой неделе в социальной сети Facebook, вызвала неодобрение у регуляторов Европейского союза. В частности, власти ЕС выразили опасение по поводу конфиденциальности личной информации и заявили о намерении провести расследование.

Распознавание лиц людей должно происходить только после предварительного согласия пользователей, и не может быть включено по умолчанию, заявил Жерар Ломмель, член Рабочей группы ЕС по защите данных. По его мнению, автотеги “могут представлять большой риск для пользователей”, пишет ComputerWorld.

Facebook объявила о внедрении автоматических “отметок” еще в декабре 2010 года, однако для пользователей по всему миру они заработали с 7 июня. Эта функция сканирует лица людей после загрузки новых фотографий, а затем предлагает участнику соцсети сразу отметить на ней всех найденных друзей.

Распознавание лиц включено по умолчанию. Чтобы отключить его вручную, требуется зайти в “Аккаунт” (верхнее правое меню), выбрать “Настройки конфиденциальности”. На открывшейся странице следует нажать на “Настройки пользователя” и щелкнуть на ссылку “Изменить настройки”.

Затем в разделе “Информация, которой делятся другие” необходимо найти пункт “Предлагать друзьям отмечать меня на фотографиях” и кликнуть на кнопку “Изменить настройки”. В новом окне требуется выставить переключатель в положение “Отключено” и нажать на “ОК”.

Снять свою “метку” можно в любое время, а отмечать пользователя могут только его друзья. Ранее Facebook ввела “групповые теги”, позволяющие сразу отметить одного и того же человека в альбоме, а не вводить его имя несколько раз.

Также по теме:
Facebook будет знать пользователей в лицо
“Социальная татуировка”: 152 друга всегда с тобой
Пользователи Facebook получат улучшенные “Сообщения” и “Фотографии”
Facebook изменил пользователям “лицо”
Google переработала страницы пользователей по образцу Facebook

12 лучших приложений для распознавания изображений, которые вы должны попробовать в 2021 году

Давайте отправимся в путешествие, чтобы изучить 12 лучших приложений для распознавания изображений, которые вы должны попробовать в 2021 году. Приложения для распознавания изображений, упомянутые в этом списке, не расположены в каком-либо определенном порядке. Однако их выбирают на основе их характеристик, качества и рейтингов.

Распознавание изображений находится на подъеме, и мы наблюдаем экспоненциальный рост технологий распознавания изображений.С помощью таких технологий, как искусственный интеллект и машинное обучение, технология распознавания изображений была значительно улучшена.

Кроме того, благодаря включению функции распознавания изображений в смартфоны использование этой технологии в значительной степени нормализовалось. Технология распознавания изображений интегрирована в смартфоны через мобильные приложения.

Пользователи могут удобно загружать приложения для распознавания изображений из Google Play Store или App Store и использовать их для поиска, распознавания и идентификации определенных объектов.

Однако выбор лучших приложений для идентификации может быть трудным, поскольку существует множество приложений, использующих ту же технологию. Единственный способ провести различие между ними – проанализировать их качество, точность, технологию и методы работы.

Итак, без лишних слов, давайте углубимся в детали!

Что такое приложение для распознавания изображений?

Приложение для распознавания изображений использует технологию распознавания изображений для идентификации объектов, людей, письма, местоположения и многого другого.

Эти приложения для распознавания используют машинное обучение + зрение и искусственный интеллект для распознавания изображений. Более того, эта технология жизнеспособна в будущем исключительно из-за своих преимуществ.

Благодаря технологии распознавания изображений такие задачи, как поиск визуального контента, управление автономными роботами и предотвращение несчастных случаев посредством идентификации объектов, становятся все более и более возможными, чем когда-либо.

Некоторые из самых известных имен в мире технологий, такие как Google, Facebook, IBM, Apple и Microsoft, инвестируют в программы распознавания изображений и связанные с ними программы.

Итак, вот несколько лучших приложений для распознавания объектов, которые вы должны попробовать прямо сейчас.

1. Google Lens

Источник изображения: Google Play Store

Google стремится быть новаторским и революционным. Они еще раз доказали это с помощью приложения для распознавания изображений Google Lens.

Благодаря передовым исследованиям и решениям, таким как искусственный интеллект и машинное обучение, совершенно очевидно, что они уже извлекли выгоду из технологии распознавания изображений, сделав ее более продвинутой в нескольких аспектах.

Приложение для распознавания объектов Google Lens использует камеру вашего смартфона и просматривает информацию в Интернете. Метод работы этого приложения аналогичен поиску картинок Google. Он отлично подходит для распознавания объектов и сопоставления их с контекстной информацией.

Более того, методология работы и производительность этого приложения для идентификации фотографий дополнительно усилены за счет искусственного интеллекта, работающего за сервисом с базой данных из миллионов изображений.

Оценок : 4.7

Скачать : Android.

2. Aipoly Vision

Aipoly Vision устанавливает планку еще выше, предлагая выдающиеся функции в качестве приложений для распознавания изображений . Это приложение доказывает, что вам не нужно быть высокотехнологичной ИТ-компанией, чтобы создавать что-то вдохновляющее и инновационное.

Приложение для распознавания изображений Aipoly Vision разработано, чтобы помочь людям с ослабленным зрением и дальтонизмом идентифицировать объекты, просто направив на них камеру своего смартфона.

Aipoly Vision – лучшее приложение для тех, у кого серьезные проблемы со зрением. Приложение способно определять растения, текст, еду, продукты и другие объекты.

Более того, опыт машинного обучения приложения также помогает ему учиться с течением времени, пока пользователи предоставляют данные.

Рейтинг : 3.0s

Скачать : iOS – Android

3. TapTapSee

TapTapSee – еще одно отличное приложение для распознавания объектов, разработанное для слепых и слабовидящих людей.Это отличное приложение использует камеру смартфона, чтобы распознавать все, на что вы направляете камеру.

Уникальной особенностью этого приложения для идентификации фотографий является функция озвучивания, которая позволяет приложению произносить имя идентифицированного объекта вслух за вас.

Рейтинг : 3.9

Скачать : iOS – Android

4. Поиск кулачка

Источник изображения: DPreview

Cam Find – это приложение, которое определяет объекты по изображению для вас.Самая интуитивно понятная функция приложения – это система визуального поиска, с помощью которой пользователь может искать в физическом мире.

Простой интерфейс этого приложения для распознавания изображений позволяет делать снимки объектов. Система визуального поиска, стоящая за приложением, сообщит вам, что это за объект.

Приложение генерирует несколько результатов в виде изображений, видео и веб-содержимого, чтобы помочь вам найти то, что вы искали. Эти результаты также расширяют знания пользователя.

Кроме того, приложение также позволяет пользователям делиться находками со своими друзьями и семьей из приложения.Вы также можете сохранить свои выводы в своем профиле. Кроме того, приложение работает на основе Cloud-Sight Image Recognition API.

Рейтинг : 2.6

Скачать : iOS – Android

5. ScreenShop

Источник изображения: Dribble

ScreenShop создан для обслуживания модного сообщества, то есть знаменитостей, моделей и икон. Приложение для идентификации фотографий помогает пользователям найти покупаемый объект на изображении.

С помощью ScreenShop вы можете сделать снимок экрана покупаемого товара, который вы видите на картинке.Проанализировав скриншот, ScreenShop подскажет, где вы можете найти одежду, аксессуары или товары, изображенные на картинке.

Каталог ScreenShop постоянно обновляется, что позволяет вам найти практически все, что вы ищете. Следовательно, приложение отлично подходит для молодого поколения и обеспечивает более быстрый и удобный процесс покупок.

Рейтинг: 3.9

Скачать : iOS – Android

6. Flow (на базе Amazon)

Источник изображения: TheVerge

Хотя это приложение для распознавания изображений создано A9 Innovation, Flow работает на Amazon.

С более чем 45 миллионами товаров на Amazon гигант электронной коммерции должен был найти способ сделать покупки более быстрыми и доступными. Итак, они разработали приложение для распознавания объектов Flow.

Это приложение использует камеру вашего телефона для распознавания объектов перед ним. После идентификации приложение отображает соответствующие результаты, найдя объект в магазине.

Однако недостатком использования этого приложения для распознавания объектов является то, что его охват ограничен продуктами магазина Amazon.Тем не менее, это отличное приложение для распознавания изображений, поэтому оно есть в этом списке.

Рейтинг : Не доступен.

Загрузить : Недоступно.

7. LeafSnap

Источник изображения: Life & soulmagazine

LeafSnap – это инновационное приложение для распознавания объектов, разработанное коллективными усилиями исследователей из Колумбийского университета, Университета Мэриленда и Смитсоновских институтов.

Это захватывающее приложение для визуального распознавания использует программное обеспечение для визуального распознавания, чтобы идентифицировать растения и деревья по фотографиям их листьев.

Кроме того, приложение замечательно для путешественников, потому что оно определяет деревья и растения и расширяет знания пользователя о природе. В приложении также есть несколько изображений деревьев, цветов и растений с высоким разрешением.

Поскольку способность идентифицировать растения и деревья – это не то, что большинство из нас делает ежедневно (если только наша работа не зависит от этого), LeafSnap позволяет пользователям удобно узнавать растение, фотографируя его на свои мобильные телефоны.

Рейтинг : 4.7

Загрузить: iOS – Android

8. Amazon Rekognition

Источник изображения: Amazon

Amazon Rekognition – это не просто приложение для идентификации объектов ; это также приложение для распознавания лиц и сопоставления фотографий . Технически это искусственный интеллект, лежащий в основе Rekognition, который постоянно развивается, используя возможности данных, которые он получает от Amazon и крупных технологических компаний.

Такое понимание и использование данных сделало Rekognition одним из лучших коммерческих приложений для идентификации изображений на рынке.

Кроме того, некоторые из основных преимуществ этих приложений включают анализ и потоковую передачу статических изображений и видеопоследовательностей, а также беспрепятственную идентификацию объектов, продуктов, людей, текста и изображений.

Загрузить: Amazon

Рейтинг: Нет данных

9. Google Images

Google снова попадает в этот список и не без особой причины. У них определенно есть интерес к технологии распознавания изображений. Технологический гигант Google использует самые инновационные технологии, чтобы вдохновлять и влиять на своих пользователей.Эта технология дала нам возможность обсудить еще одно новаторское приложение для распознавания vi sual.

На этот раз Google предлагает своей аудитории сервис «Google Images». Используя изображения Google, пользователь может пролистывать миллионы изображений, пока не найдет то, которое искал.

Вы также можете загружать графику в сервисы Google. Возможности машинного обучения в Google Images будут анализировать и искать похожие файлы в Интернете и показывать вам релевантные результаты.

Кроме того, вы также можете использовать поиск изображений Google для выявления плагиата и фотомонтажей; однако этот конкретный процесс идентификации выполняется вручную, поэтому вы должны сделать это самостоятельно. Кроме того, вы также можете сохранять изображения с помощью функций коллекции в Google Images.

Картинок Google в режиме «Поиск картинок» чрезвычайно полезен для выявления плагиата и фотомонтажа. Все, что вам нужно сделать, это проверить это самостоятельно.

10. Вивино

Источник изображения: Vivino

Да! В цифровом мире также есть приложение для любителей вина.Vivino – это приложение для идентификации объектов, которое позволяет пользователю делать снимки любой винной этикетки или винной карты ресторана, чтобы быстро получить подробную информацию о напитке, его рейтингах и обзорах.

Vivino утверждает, что у нее самый большой винный рынок в мире. На этом огромном рынке пользователь может легко выбрать лучшее вино, определив его.

После выбора вина пользователь может оформить заказ. Команда доставки Vivino аккуратно доставит его прямо к вашему порогу.

Более того, попробовав вино, пользователи могут также добавлять комментарии и обзоры, оценивать вино вместе с другими пользователями Vivino и получать рекомендации о том, как попробовать другие вина.

Рейтинг : 4.9

Скачать : iOS – Android

11. Мама калорий

Вам понравилась еда, которую вы едите? Хотите узнать об этом или узнать больше? Вот отличное приложение для распознавания изображений, которое позволит вам получить подробную информацию о еде, которую вы потребляете, с точки зрения калорий.

Calorie Mama мгновенно определяет пищу и калории, из которых она состоит, используя камеру вашего смартфона и технологию распознавания объектов, основанную на технологии машинного обучения .

Это приложение отлично подходит для тех, кто заботится о своем здоровье. Он предоставляет пользователям огромные возможности, помогая им отслеживать ежедневное потребление калорий, чтобы они могли жить счастливой и здоровой жизнью.

Рейтинг : 4.8

Загрузить: iOS – Android

12.ЛоготипGrab

LogoGrab разработан Visua Technologies. Основная функция приложения – это идентификация логотипов, текста, объектов и коммерческих материалов. Однако самым выдающимся аспектом LogoGrab является функция обнаружения сцены.

Хотя это приложение для идентификации фотографий предлагает ограниченное использование, оно может эффективно и точно идентифицировать конкретные компании, работающие на рынке. Вот почему LogoGrab считается лучшим инструментом для поиска даже самых скрытых логотипов, фотографий и коммерческого материала.

Более того, основная идея приложения – идентифицировать и предоставлять маркетологам информацию об активах бренда. Кроме того, заслуживает похвалы инновационное применение технологии идентификации изображений в LogoGrab.

Рейтинг: Нет данных

Загрузка: нет данных

Заключение

Вот наш полный список из 12 лучших приложений для распознавания изображений, которые вы можете использовать, чтобы удовлетворить свои потребности в распознавании изображений. Выше мы упомянули несколько различных приложений, которые служат для различных целей, поэтому вы можете выбрать лучшее из них в соответствии с вашими требованиями.

Более того, технология распознавания изображений ориентирована на будущее. В ближайшие годы мы увидим несколько улучшений и нововведений в этой конкретной области.

На данный момент это самые интуитивно понятные, продвинутые и революционные приложения, доступные для Android и iOS.

Более того, если вы ищете компанию по разработке приложений для iOS или Android, чтобы получить вдохновляющее и инновационное приложение для распознавания изображений для вашего бизнеса, нажмите кнопку ниже, чтобы связаться с нами.

11 лучших приложений для распознавания изображений, которые стоит посмотреть в 2021 году

В области машинного зрения распознавание изображений относится к способности программного обеспечения идентифицировать людей, объекты, места или действия на изображениях.

Технологии машинного зрения объединяют камеры устройств и алгоритмы искусственного интеллекта для достижения точного распознавания изображений для управления автономными роботами и транспортными средствами или для выполнения других задач (например, поиска содержимого изображения).

За последние несколько лет на рынке появилось немало приложений, основанных на технологиях распознавания изображений. Вот 11 фильмов, которые стоит посмотреть в 2019 году.

1. Google Lens

Это фантастическое приложение позволяет делать снимки с помощью камеры смартфона, а затем выполнять поиск по изображениям в Интернете.Он работает так же, как обратный поиск изображений Google, предлагая пользователям ссылки на страницы, статьи Википедии и другие соответствующие ресурсы, связанные с изображением.

2. Aipoly Vision

Категория: Доступность

Доступность – одна из самых интересных областей в приложениях для распознавания изображений. Aipoly – отличный пример приложения, разработанного, чтобы помочь людям с ослабленным зрением и дальтонизмом распознавать объекты или цвета, на которые они указывают камерой своего смартфона.

3. TapTapSee

Категория: Доступность

Это приложение для мобильной камеры было разработано для удовлетворения потребностей слепых и слабовидящих пользователей .TapTapSee использует камеру вашего мобильного устройства и функции VoiceOver, чтобы сделать снимок или видео всего, на что вы направляете свой смартфон, и определить это вслух.

4. Поиск кулачка

Категория: Покупки

Позволяя пользователям буквально искать в Physical World ™, это приложение предлагает мобильную визуальную поисковую систему. Сделайте снимок объекта, и приложение расскажет вам, что это такое, и выдаст практические результаты, такие как изображения, видео и местные предложения по покупкам.

Как только пользователи найдут то, что искали, они могут сохранить свои результаты в своих профилях и легко поделиться ими с друзьями и семьей. Чтобы открывать для себя больше продуктов, пользователи могут подписаться на других и создать свою социальную ленту.

5. ScreenShop

Категория: Покупки

Это приложение для любителей моды, которые хотят знать, где взять предметы, которые они видят на фотографиях блогеров, манекенщиц и знаменитостей.Приложение идентифицирует покупаемые товары на фотографиях , уделяя особое внимание одежде и аксессуарам.

Достаточно сделать снимок экрана с фото или видео, и приложение покажет вам соответствующие товары в интернет-магазинах, а также похожие изображения из их обширного и постоянно обновляемого каталога.

6. Flow на базе Amazon

Категория: Покупки

Flow может идентифицировать миллионы товаров , например DVD и CD, обложки книг, видеоигры и упакованные товары для дома – например, коробку с вашими любимыми хлопьями.

Он также позволяет сканировать визитные карточки, чтобы быстро добавлять новых людей в ваши контакты. Flow также декодирует штрих-коды UPC, QR-коды, номера телефонов, а также веб-адреса и адреса электронной почты, а также информацию на визитных карточках.

7. Google Поиск обратного изображения

Категория: Проверки на сходство

Этот удобный инструмент поможет вам найти изображения, похожие на то, что вы загружаете. Результаты поиска могут включать похожие изображения, сайты, содержащие изображение, а также размеры изображения, которое вы искали.

Это очень полезно для тех, кому нужно найти изображение более высокого качества в Интернете или искать что-то конкретное, например, определенную породу кошек.

8. LeafSnap

Категория: Природа

Разработанная исследователями из Колумбийского университета, Университета Мэриленда и Смитсоновского института, эта серия бесплатных мобильных приложений использует программу визуального распознавания , чтобы помочь пользователям идентифицировать виды деревьев по фотографиям их листьев.

Приложения для распознавания изображений включают в себя потрясающие изображения с высоким разрешением листьев, цветов и фруктов для вашего удовольствия.

9. CalorieMama

Категория: Продукты питания

Сочетая в себе технологии глубокого обучения и классификации изображений, это приложение сканирует содержимое блюда на вашей тарелке, указывает ингредиенты и вычисляет общее количество калорий – и все это с одной фотографии! Сделайте снимок своего обеда и получите всю информацию о питании, которая вам нужна, чтобы оставаться в форме и быть здоровым.

Приложение гордится тем, что имеет наиболее разнообразную в культурном отношении систему идентификации продуктов питания на рынке, а их API Food AI постоянно повышает ее точность благодаря новым изображениям продуктов питания, которые регулярно добавляются в базу данных.

10. Вивино

Категория: Продукты питания

Любители вина оценят это приложение.Пользователю просто нужно сфотографировать любую этикетку вина или винную карту ресторана, чтобы мгновенно получить подробную информацию о ней вместе с оценками и отзывами сообщества.

Кроме того, вино можно купить и доставить на дом. После того, как пользователи попробуют вино, они могут добавить свои собственные оценки и обзоры, чтобы поделиться с сообществом, а получат персональные рекомендации.

11. Не хот-дог

Категория: Развлечения

Это классика. Потому что иногда вам просто нужно знать, есть ли на картинке перед вами хот-дог.

Технология распознавания изображений в сочетании с мобильностью и программным обеспечением AI предлагает мощный набор потенциальных функций, расширяющих возможности наших смартфонов за пределы нашего воображения.

Следите за этим пространством, чтобы оставаться в авангарде вдохновляющих разработок на мобильной арене.

Распознавание лиц везде. Вот что мы можем с этим сделать.

Распознавание лиц – программа, которая отображает, анализирует и затем подтверждает личность лица на фотографии или видео – является одним из самых мощных инструментов наблюдения, когда-либо созданных. Хотя многие люди используют распознавание лиц просто как способ разблокировать свои телефоны или отсортировать фотографии, то, как компании и правительства используют его, окажет гораздо большее влияние на жизнь людей.

Если это устройство, которым вы владеете, или программное обеспечение, которое вы используете, вы можете отключить или отключить распознавание лиц, но из-за повсеместного распространения камер становится все труднее избегать использования этой технологии на публике. Опасения по поводу такой повсеместности, усиленные доказательствами расового профилирования и идентификации протестующих, заставили крупные компании, включая Amazon, IBM и Microsoft, наложить мораторий на продажу своего программного обеспечения правоохранительным органам. Но по мере того, как истекают моратории и технологии, лежащие в основе распознавания лиц, становятся все лучше и дешевле, обществу необходимо будет ответить на большие вопросы о том, как следует регулировать распознавание лиц, а также на небольшие вопросы о том, какие услуги каждый из нас готов использовать и какими конфиденциальностью жертвует. Желаем сделать.

Как работает программное обеспечение для распознавания лиц

Большинство людей десятилетиями видели, как распознавание лиц используется в фильмах (видео), но оно редко изображается правильно. Каждая система распознавания лиц работает по-разному – часто построенная на запатентованных алгоритмах, – но вы можете разделить процесс на три основных типа технологий:

  • Обнаружение – это процесс поиска лица на изображении. Если вы когда-либо использовали камеру, которая распознает лицо и обводит его рамкой для автофокусировки, вы видели эту технологию в действии.Само по себе это не гнусно – функция распознавания лиц фокусируется только на поиске лица, а не личности, стоящей за ним.
  • Анализ (также известный как атрибуция) – это этап, который отображает лица, часто путем измерения расстояния между глазами, формы подбородка, расстояния между носом и ртом, а затем преобразует это в строку чисел или точек. , часто называемый «отпечатком лица». Похожая технология используется в фильтрах Goofy Instagram или Snapchat (видео). Хотя при анализе могут возникать сбои, особенно связанные с неправильной идентификацией, это обычно проблематично только тогда, когда отпечаток лица добавляется в базу данных распознавания.
  • Распознавание – это попытка подтвердить личность человека на фотографии. Этот процесс используется для проверки, например, в функции безопасности на новом смартфоне, или для идентификации, которая пытается ответить на вопрос «Кто на этом изображении?» И здесь технологии вступают в более жуткую сторону вещей.

Фаза обнаружения распознавания лиц начинается с алгоритма, который узнает, что такое лицо. Обычно создатель алгоритма делает это, «обучая» его фотографиями лиц.Если вы наберете достаточно изображений, чтобы обучить алгоритм, со временем он научится различать, скажем, стенную розетку и лицо. Добавьте еще один алгоритм для анализа и еще один для распознавания, и вы получите систему распознавания.

Разнообразие фотографий, загружаемых в систему, сильно влияет на ее точность на этапах анализа и распознавания. Например, если выборки в основном включают белых мужчин – как это было в случае обучения системам раннего распознавания лиц – программы будут испытывать трудности с точной идентификацией лиц BIPOC и женщин.Лучшее программное обеспечение для распознавания лиц начало исправлять это в последние годы, но белые мужчины все еще реже подвергаются ложному сопоставлению (PDF), чем другие группы; некоторые программы ошибочно идентифицируют некоторых чернокожих и азиатских людей в 100 раз чаще, чем белых. Мутале Нконде, сотрудник Лаборатории цифрового гражданского общества в Стэнфорде и член Консультативного совета по контенту TikTok, отмечает, что даже если системы работают идеально, проблемы с гендерной идентификацией остаются: «Ярлыки обычно бинарны: мужской, женский.Для такого типа системы нет возможности взглянуть на небинарную систему или даже на кого-то, кто уже перешел ».

После того, как компания обучит свое программное обеспечение обнаружению и распознаванию лиц, программа сможет найти и сравнить их с другими лицами в базе данных. Это этап идентификации , на котором программное обеспечение обращается к базе данных фотографий и перекрестных ссылок, чтобы попытаться идентифицировать человека на основе фотографий из различных источников, от снимков кружек до фотографий, скопированных в социальных сетях.Затем он отображает результаты, обычно ранжируя их по точности. Эти системы кажутся сложными, но, обладая определенными техническими навыками, вы можете самостоятельно создать систему распознавания лиц с помощью стандартного программного обеспечения.

Краткая история распознавания лиц

Корни распознавания лиц сформировались в 1960-х годах, когда Вудро Вильсон Бледсо разработал систему измерений для классификации фотографий лиц. Затем новое неизвестное лицо можно было сравнить с точками данных на ранее введенных фотографиях.Система была не быстрой по современным меркам, но доказала, что идея имеет свои достоинства. К 1967 году интерес со стороны правоохранительных органов уже начал проявляться, и такие организации, похоже, профинансировали продолжающееся исследование Бледсо, которое так и не было опубликовано, в рамках соответствующей программы.

В 2001 году сотрудники правоохранительных органов использовали распознавание лиц в толпе на Суперкубке XXXV.

На протяжении 70-х, 80-х и 90-х годов новые подходы с запоминающимися названиями, такие как «подход Eigenface» (PDF) и «Fisherfaces», улучшили способность технологии определять местонахождение лица, а затем идентифицировать особенности, открывая путь для современных автоматизированные системы.

Первый драматический сдвиг в сфере распознавания лиц на публичную сцену в США также вызвал первые большие споры. В 2001 году сотрудники правоохранительных органов использовали распознавание лиц в толпе на Суперкубке XXXV. Критики назвали это нарушением права Четвертой поправки против необоснованного обыска и изъятия. В том же году полиция впервые широко применила эту технологию с базой данных, управляемой шерифом округа Пинеллас, которая в настоящее время является одной из крупнейших местных баз данных в стране.

Перенесемся на несколько лет вперед, в 2008 год, когда вступил в силу Закон штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации, ставший первым в своем роде законом в США, регулирующим незаконный сбор и хранение биометрической информации, включая фотографии лиц. Дженнифер Линч, директор по судебным спорам в Electronic Frontier Foundation, описывает BIPA как модель коммерческого регулирования. «Иллинойс требует уведомления и письменного согласия на сбор любых биометрических данных», – говорит она.«На данный момент Иллинойс – единственный штат, который требует этого».

2010-е положили начало современной эре распознавания лиц, поскольку компьютеры, наконец, стали достаточно мощными, чтобы обучать нейронные сети, необходимые для того, чтобы сделать распознавание лиц стандартной функцией. В 2011 году распознавание лиц подтвердило личность Усамы бен Ладена. В 2014 году Facebook публично представил свое программное обеспечение для пометки фотографий DeepFace, в том же году распознавание лиц сыграло ключевую роль в осуждении вора в Чикаго, и в том же году Эдвард Сноуден опубликовал документы, показывающие, в какой степени правительство США собирало изображения для создания база данных.В 2015 году полиция Балтимора использовала распознавание лиц для идентификации участников протестов, которые возникли после того, как Фредди Грей был убит в результате травмы позвоночника в полицейском фургоне.

Clearview AI попала в новости в начале 2020 года, когда The New York Times сообщила, что компания регулярно запускала свое программное обеспечение для распознавания на основе базы данных фотографий, взятых из источников в Интернете, включая социальные сети, новостные сайты и сайты трудоустройства.

Распознавание лиц впервые появилось на личных устройствах в качестве функции безопасности с помощью Windows Hello и Android Trusted Face в 2015 году, а затем с появлением iPhone X и Face ID в 2017 году.

С тех пор ситуация резко возросла:

  • В 2017 году президент Дональд Трамп издал распоряжение об ускорении использования распознавания лиц на границах США (и с тех пор частные авиакомпании предприняли собственные усилия по внедрению этой технологии).
  • В 2018 году служба безопасности Тейлор Свифт использовала распознавание лиц для выявления сталкеров, и Китай быстро расширил его использование. Распознавание лиц пришло в Мэдисон-Сквер-Гарден в качестве общей меры безопасности, и розничные торговцы в США экспериментировали с этой технологией, чтобы отслеживать как законных покупателей, так и воров в магазинах.
  • В 2019 году домовладелец в Нью-Йорке попытался установить его для замены ключей, и несколько школ попытались сделать то же самое.
  • Сегодня несколько городов – Сан-Франциско, Окленд и Беркли в Калифорнии, а также Бостон и Сомервилль в Массачусетсе – запретили использование распознавания лиц государственными учреждениями. В стране также был зарегистрирован первый известный случай ложного срабатывания, приведшего к аресту в США. После того, как в июне начались протесты против жестокости полиции в отношении Black Lives Matter, несколько крупных поставщиков средств распознавания лиц, включая Amazon, IBM и Microsoft, прекратили продажу своих технологий правоохранительным органам.

Однако на арену вышли и другие, новые игроки. Clearview AI попал в новости в начале 2020 года, когда The New York Times сообщила, что компания регулярно запускает свое программное обеспечение для распознавания на основе базы данных фотографий, собранных из источников в Интернете, включая социальные сети, новостные сайты и сайты занятости, которые Wirecutter и многие другие , смогли подтвердить с помощью тестирования – в процессе, который использовался для выявления подозреваемых. В мае 2020 года ACLU объявил иск против Clearview AI в суде штата Иллинойс, утверждая, что он нарушил права жителей Иллинойса на неприкосновенность частной жизни в соответствии с BIPA.Clearview AI является исключением только в том смысле, что он столкнулся с общественным вниманием: существуют столь же менее этичные компании-производители программного обеспечения – компании, которые будут продавать свое программное обеспечение местным правоохранительным органам, обычно без надзора или общественной проверки того, откуда берутся фотографии или как работают алгоритмы идентификации. Работа.

Аргументы за и против распознавания лиц

Сторонники распознавания лиц предполагают, что программное обеспечение полезно, потому что наряду с идентификацией подозреваемых оно может отслеживать известных преступников и помогать выявлять детей-жертв жестокого обращения.В толпе он может отслеживать подозреваемых на крупных мероприятиях и повышать безопасность в аэропортах или на пограничных переходах. Самый долгоиграющий тип программного обеспечения для распознавания лиц обрабатывает фотографию через базу данных, контролируемую правительством, такую ​​как база данных ФБР, содержащая более 400 миллионов фотографий, включая водительские права из некоторых штатов, для выявления подозреваемого. Местные полицейские управления используют различное программное обеспечение для распознавания лиц, которое часто приобретается у частных компаний.

Существует длинный список преимуществ, которые распознавание лиц может предложить за пределами правоохранительных органов, добавляя удобства или безопасности повседневным вещам и действиям.Распознавание лиц полезно для упорядочивания фотографий, полезно для защиты таких устройств, как ноутбуки и телефоны, а также помогает сообществам слепых и слабовидящих. Это может быть более безопасный вариант для входа в коммерческие предприятия, защиты от мошенничества в банкоматах, регистрации событий или входа в онлайн-учетные записи. Рекламные и коммерческие приложения распознавания лиц обещают широкий спектр предполагаемых преимуществ, включая отслеживание поведения покупателей в магазине для персонализации рекламы в Интернете.

Бренда Леонг, старший советник и директор по искусственному интеллекту и этике в Future of Privacy Forum, предположила в интервью, что сторонники указывают на распознавание лиц как на замену программам лояльности или закрытому доступу: «Вы просто проходите через набор камер и все это происходит очень органично: спортивные арены, места проведения мероприятий, парки развлечений – все эти места либо используют, либо имеют идеи о том, как использовать его аналогичным образом.”

Распознавание лиц полезно для упорядочивания фотографий, полезно для защиты таких устройств, как ноутбуки и телефоны, а также помогает сообществам слепых и слабовидящих.

Противники не считают, что эти преимущества стоят риска конфиденциальности, и они не доверяют системам или людям, которые ими управляют. Первый пункт разногласий заключается в самом акте сбора: правоохранительным органам очень легко собирать фотографии, но почти невозможно для публики избежать фотографирования.К примеру, снимки из кружки происходят после ареста, но до осуждения. Уровень ошибок при распознавании также проблематичен, как в ложноположительном смысле, когда ложно идентифицируется невиновный человек, так и в ложноотрицательном смысле, когда виновный не идентифицируется.

Программное обеспечение для распознавания лиц, которое используют правоохранительные органы, в настоящее время недоступно для публичного аудита, а алгоритмы, лежащие в основе программного обеспечения для обнаружения и идентификации, часто представляют собой закрытые проприетарные системы, которые исследователи не могут исследовать.Когда общественность не знает, как работают эти системы распознавания лиц и насколько они точны, общественность не знает, используются ли эти системы надлежащим образом, особенно в правоохранительных органах. Джозеф Флорес, разработчик программного обеспечения, который в свободное время использует машинное обучение для художественных проектов (раскрытие: я работал над связанными художественными проектами с Флоресом, для развлечения, а не для прибыли), объяснил мне, как он часто намеренно искажает свои наборы данных. Чтобы добиться желаемых результатов, правоохранительные органы также могут сделать то же самое: «Вы могли бы сделать то же самое с данными распознавания лиц ваших правоохранительных органов, чтобы убедиться, что ваши друзья неузнаваемы, а ваши враги ошибочно идентифицированы как преступники.Флорес добавляет: «Трудно оспорить законность или надежность математических расчетов, которые вы не можете проверить. Особенно с масштабом данных, о котором мы говорим. Без обзора все поддается опровержению и просто современная френология ».

Общественность не знает, используются ли эти системы распознавания лиц надлежащим образом, особенно в правоохранительных органах.

Еще одна растущая проблема – это интерес правоохранительных органов к распознаванию в реальном времени в видеотрансляциях в реальном времени или кадрах с телекамер полиции. Но даже города, которые с энтузиазмом продвигали эту технологию, такие как Орландо, Флорида, где полицейское управление использовало программное обеспечение Amazon Rekognition, чтобы попытаться идентифицировать подозреваемых в режиме реального времени по видеопотокам, свернули эти усилия после того, как технология не соответствовала требованиям. ожидания.Но тот факт, что распознавание лиц в реальном времени все еще страдает от икоты при тестировании в реальном времени, не означает, что оно не получит широкого распространения в будущем. Эта идея настолько ужасна для некоторых сообществ, что эта практика уже временно запрещена в Калифорнии, Орегоне и Нью-Гэмпшире.

Будущее распознавания лиц и регулирование

Вообще говоря, будущее распознавания лиц может принять любую из трех возможных форм: полное отсутствие регулирования, некоторое регулирование и запрет.

Никаких правил.

. Черное зеркало. Эпизоды , иллюстрирующие мир, лишенный правил распознавания лиц, пишутся сами собой. Бренда Леонг привела несколько примеров: «Очень легко создать очень оруэлловское будущее, когда вещи будут отслеживать вас везде, куда бы вы ни пошли, по лицу, потому что повсюду камеры. Если вы студент, он может буквально наблюдать за тем, сосредотачиваетесь ли вы на работе или мечтаете. Если вы сотрудник, отслеживайте свою активность на компьютере или сообщайте, не ушли ли вы куда-нибудь еще.Список возможностей наблюдения почти бесконечен: «Социальный кредитный рейтинг» Китая или использование лондонской полицией камер распознавания лиц в режиме реального времени позволяют увидеть одну особенно мрачную реальность.

Постановление

На момент написания этой статьи был предложен один закон США на федеральном уровне, запрещающий полиции и ФБР использование распознавания лиц, а также другой, который допускает исключения с ордером. Еще один закон требует, чтобы компании запрашивали согласие перед публичным использованием программного обеспечения для распознавания лиц, а еще один закон запрещает его использование в государственном жилье.Хотя у распознавания лиц определенно наступил момент, до сих пор неясно, какие из этих законопроектов, если таковые будут, найдут достаточную поддержку, чтобы стать законами.

Когда кто-то говорит о регулировании распознавания лиц, он должен разделить идею на две части: регулирование коммерческого использования и регулирование государственного использования, в том числе правоохранительных органов.

Для коммерческого использования, подчеркивает Леонг, основным направлением регулирования любой коммерческой функции – программы лояльности, VIP-доступа в тематический парк или чего-то еще – должно быть согласие.По ее словам, распознавание лиц «никогда не должно быть по умолчанию». «Это никогда не должно быть частью стандартных условий обслуживания или политики конфиденциальности. И это никогда не должно быть похоже на то, что потом вам придется отказаться ». Самый простой способ увидеть, как такое регулирование может работать на практике на федеральном уровне, – это взглянуть на BIPA штата Иллинойс, который требует согласия, прежде чем организация сможет собирать и использовать биометрические данные (включая отпечатки лиц), и предъявляет требования к хранению этих данных.

Список возможностей слежки почти бесконечен.

Однако согласие может быть непростым.Одно дело, когда магазин спрашивает, хотите ли вы пропустить показ своего удостоверения личности при входе, и другое дело, когда магазин использует эту технологию для отслеживания воров во всех местах своей франшизы. В качестве примера Дженнифер Линч из EFF указывает на недавний случай в деловом районе Лондона, где компания разместила камеры в частном районе, через который проходили люди, работавшие поблизости: «Вы могли видеть, что деловой район мог сказать:« О Ну, мы развешиваем знаки », – говорит Линч. «И поэтому люди знают, что когда они идут в этом районе, или их лицо записывается и снимается, но я действительно не верю, что люди действительно могут дать осмысленное согласие в этой ситуации.Если вы работаете в этой области, у вас может не быть выбора работать в другом месте ».

Когда дело доходит до использования правительством распознавания лиц, предлагаемые политические подходы расходятся. Леонг говорит, что хотя Future of Privacy Forum уделяет основное внимание коммерческому использованию распознавания лиц, группа также хотела бы видеть регулирование государственного использования. «Мы очень хотели бы видеть явные, преднамеренные нормативные указания относительно того, как правительство может и должно использовать распознавание лиц, – говорит она, – даже если это просто такие вещи, как действительно ясное представление о том, какие уровни ордера или вероятной причины требуются для агентств. чтобы получить к нему доступ.

Другие группы, включая EFF, не думают, что регулирование правоохранительных органов может зайти достаточно далеко.

Запрет

Линч вместе с EFF утверждает, что регулирования недостаточно. «Мы настаиваем на запрете или, по крайней мере, моратории на федеральном уровне, уровне штата и местном уровне на использование распознавания лиц правительством», – говорит Линч. «Это действительно революционная технология, и я думаю, что мы находимся в ключевой точке истории, когда мы могли бы предотвратить широкое государственное использование распознавания лиц.

Несмотря на то, что распознавание лиц решает проблему разнообразия, существует еще слишком много потенциальных проблем, касающихся того, как оно используется. «Индустрия безопасности и охраны правопорядка основана на идее, что черные люди опасны», – говорит Мутале Нконде. «И поэтому, если подумать об инструментах для полицейской службы или инструментах безопасности, будет непропорциональное использование средств против чернокожих». Вот почему Nkonde поддерживает полный запрет использования программного обеспечения: «Я хотел бы видеть запрет на использование людей только потому, что я считаю, что компромиссы конфиденциальности слишком велики.”

Советы по обеспечению конфиденциальности при использовании повседневных вещей с распознаванием лиц

Хотя изменения в политике, будь то в форме регулирования или запрета, предлагают наиболее четкий путь вперед в национальном масштабе, принятие таких изменений требует времени. Между тем, есть более мелкие, но немаловажные способы повседневного взаимодействия людей с распознаванием лиц, о которых стоит глубоко задуматься.

«Я думаю, что проблема и место, где различия стираются, заключается в том, что чем больше мы используем распознавание лиц, тем меньше мы начинаем думать об этом, тем меньше мы думаем об этом как о рискованном в мире, мы привыкнуть к этому », – говорит Линч.«Я думаю, что от использования распознавания лиц на вашем телефоне – это скользкий путь к правительству, использующему распознавание лиц, чтобы отслеживать нас, куда бы мы ни пошли».

  • А как насчет распознавания лиц в Google Фото или Apple Фото? Фотоорганизация была первым случаем, когда многие люди увидели распознавание лиц в действии. Apple устроила большое шоу, описав, как данные распознавания лиц в фотографиях работают на устройстве (PDF). Эта технология является более частной, чем облачный сервер, но также менее точна, чем облачное программное обеспечение.Группировка лиц в Google Фото может быть очень точной, но широкий спектр услуг и устройств Google означает, что компания имеет тенденцию свободно обмениваться данными в рамках предоставляемых ею услуг. В 2016 году в Иллинойсе против Google подали в суд за использование функции распознавания лиц, но позже этот иск был отклонен. В 2020 году в новом коллективном иске содержится обвинение в аналогичном правонарушении. Хотя возможность систематизировать фотографии по лицам с помощью функции распознавания лиц в приложении для фотографий дает ощутимые преимущества, необходимо учитывать компромисс в отношении конфиденциальности.Трудно точно понять, как компания может злоупотребить вашими данными; Так было с компанией по хранению фотографий Ever, клиенты которой обучили алгоритм Ever AI, даже не осознавая этого. Вы можете отключить группировку по лицам в Google Фото. Вы не можете отключить соответствующую функцию в приложении Apple Photos, но если вы не войдете активно и не свяжете фотографию с именем, данные распознавания никогда не покинут ваше устройство.
  • А как насчет Facebook? Facebook, вероятно, имеет самый большой набор данных о лицах, когда-либо собранный, и если Facebook что-то доказал за эти годы, так это то, что люди не должны доверять компании, чтобы она поступала правильно с данными, которые она собирает.Facebook недавно согласился заплатить 550 миллионов долларов, чтобы урегулировать судебный процесс в Иллинойсе по поводу своей системы пометки фотографий. Вот как отказаться.
  • А как насчет разблокировки телефона или компьютера? Поскольку функции работают сейчас, разблокировка по лицу обычно происходит только на самом устройстве, и эти данные никогда не загружаются на сервер или не добавляются в базу данных.
  • А как насчет распознавания лиц в домашних камерах безопасности? Системам, стоящим за камерами видеонаблюдения, не хватает четкого согласия, поскольку они автоматически записывают и выбирают людей, часто вопреки местным законам о конфиденциальности, что является этической проблемой, которую многие люди не принимают во внимание.В настоящее время лишь несколько домашних камер видеонаблюдения поддерживают функцию распознавания лиц, в том числе интеллектуальный выбор для обновления дверного звонка Wirecutter, Google Nest Hello. Однако обнаружение лиц на камерах Nest по умолчанию отключено. Сторонников конфиденциальности больше беспокоит возможное включение функции распознавания лиц с помощью камер Ring – системы, которая передает данные полиции через приложение Neighbours.
  • Вам нужно беспокоиться о тех приложениях с тупым лицом, которые появляются раз в год или около того? Последним прорывным приложением на этой арене стало FaceApp, которое приобрело популярность, позволив людям стареть самостоятельно.Хотя компания заявляет, что не использует приложение для обучения ПО для распознавания лиц, трудно предсказать, что может случиться с данными, которые приложение собирает, если компания будет продана. То же самое и со следующей версией FaceApp. К этому типу программного обеспечения лучше относиться с осторожностью.
  • Может ли распознавание лица идентифицировать вас, если вы носите маску? Это маловероятно прямо сейчас, но может быть в будущем. Одна компания в Китае смогла заставить распознавание лиц работать у 95% людей, носящих маски, но это специальное программное обеспечение было разработано для небольших баз данных примерно с 50 000 сотрудников.Компании пытаются решить эту проблему.

Куда уйдет общество, обещает быть смесью политики и поправок к личным привычкам людей, но разговор о технологии, скорее всего, еще долго никуда не денется. Как и любая технология, распознавание лиц – это просто программное обеспечение, но, как отмечает Мутале Нконде, то, как общество его использует, имеет значение: «Это то, как инструмент влияет на наши гражданские права и права человека, и это моя точка вмешательства, потому что я считаю, что все технологии агностик.”

Что такое распознавание изображений? Определение от SearchEnterpriseAI

Что такое распознавание изображений?

Распознавание изображений в контексте машинного зрения – это способность программного обеспечения идентифицировать объекты, места, людей, письма и действия на изображениях. Компьютеры могут использовать технологии машинного зрения в сочетании с камерой и программным обеспечением искусственного интеллекта для распознавания изображений.

Примеры использования распознавания изображений

Распознавание изображений используется для выполнения многих машинных визуальных задач, таких как маркировка содержимого изображений с помощью мета-тегов, выполнение поиска содержимого изображения и управление автономными роботами, беспилотными автомобилями и системами предотвращения аварий.

В то время как мозг человека и животных легко распознает объекты, компьютеры с этой задачей не справляются. Программное обеспечение для распознавания изображений требует глубокого обучения.

Лучшая производительность на процессорах сверточных нейронных сетей, поскольку конкретная задача в противном случае требует огромного количества энергии из-за ее ресурсоемкого характера. Алгоритмы распознавания изображений могут функционировать за счет использования сравнительных 3D-моделей, внешнего вида под разными углами с использованием обнаружения краев или по компонентам.Алгоритмы распознавания изображений часто обучаются на миллионах предварительно размеченных изображений с управляемым компьютерным обучением.

Текущие и будущие приложения для распознавания изображений включают интеллектуальные библиотеки фотографий, таргетированную рекламу, интерактивность средств массовой информации, доступность для слабовидящих и расширенные исследовательские возможности.

Вопросы конфиденциальности при распознавании изображений

Google, Facebook, Microsoft, Apple и Pinterest являются одними из многих компаний, которые вкладывают значительные ресурсы и исследования в распознавание изображений и связанные с ними приложения.

Проблемы конфиденциальности, связанные с распознаванием изображений и аналогичными технологиями, вызывают споры, поскольку эти компании могут извлекать большой объем данных из фотографий пользователей, загруженных на их платформы социальных сетей.

миллионов онлайн-фотографий, скопированных без согласия

Распознавание лиц позволяет вам войти в ваш iPhone, отслеживать преступников в толпе и выявлять лояльных покупателей в магазинах.

Технология – несовершенная, но быстро улучшающаяся – основана на алгоритмах, которые учатся распознавать человеческие лица, и сотнях способов уникальности каждого из них.

Чтобы сделать это хорошо, в алгоритмы должны быть загружены сотни тысяч изображений самых разных лиц. Все чаще эти фотографии поступают из Интернета, где они собираются миллионами без ведома людей, опубликовавших их, классифицируются по возрасту, полу, цвету кожи и десяткам других показателей и передаются исследователям в университетах и компании.

По мере того, как алгоритмы становятся все более продвинутыми – а это означает, что они могут лучше идентифицировать женщин и цветных людей – задача, с которой они исторически боролись, – юристы и защитники гражданских прав бьют тревогу по поводу использования исследователями фотографий обычных людей.Лица этих людей используются без их согласия, чтобы задействовать технологии, которые в конечном итоге могут быть использованы для наблюдения за ними.

Это особая проблема для меньшинств, которых можно профилировать и преследовать, говорят эксперты и защитники.

«Это маленький грязный секрет обучающих наборов AI. Исследователи часто просто берут любые изображения, доступные в дикой природе », – сказал профессор юридической школы Нью-Йоркского университета Джейсон Шульц.

Последней компанией, вышедшей на эту территорию, была IBM, которая в январе выпустила коллекцию из почти миллиона фотографий, которые были взяты с сайта фотохостинга Flickr и закодированы для описания внешности субъектов.IBM представила коллекцию исследователям как прогрессивный шаг к снижению предвзятости при распознавании лиц.

Но некоторые фотографы, изображения которых были включены в набор данных IBM, были удивлены и смущены, когда NBC News сообщил им, что их фотографии были снабжены подробными аннотациями, включая геометрию лица и оттенок кожи, и могут быть использованы для разработки алгоритмов распознавания лиц. (NBC News получила набор данных IBM из источника после того, как компания отказалась поделиться им, заявив, что его могут использовать только академические или корпоративные исследовательские группы.)

«Никто из людей, которых я сфотографировал, понятия не имел, что их изображения использовались таким образом», – сказал Грег Певерилл-Конти, менеджер по связям с общественностью из Бостона, у которого более 700 фотографий в коллекции IBM, известной как « набор обучающих данных “.

«Кажется немного схематичным, что IBM может использовать эти изображения, никому ничего не говоря», – сказал он.

Джон Смит, курирующий исследования ИИ в IBM, сказал, что компания была привержена «защите частной жизни людей» и «будет работать со всеми, кто запрашивает удаление URL-адреса из набора данных.

Несмотря на заверения IBM, что пользователи Flickr могут отказаться от базы данных, NBC News обнаружила, что удалить фотографии практически невозможно. IBM требует, чтобы фотографы присылали по электронной почте ссылки на фотографии, которые они хотят удалить, но компания не опубликовала список пользователей Flickr и фотографий, включенных в набор данных, поэтому нет простого способа узнать, чьи фотографии включены. IBM не ответила на вопросы об этом процессе.

Чтобы узнать, являются ли ваши фотографии Flickr частью набора данных, введите свое имя пользователя в инструменте NBC News, созданном на основе набора данных IBM:

IBM заявляет, что его набор данных разработан, чтобы помочь академическим исследователям сделать технологию распознавания лиц более справедливой.Компания не единственная, кто использует таким образом общедоступные фотографии в Интернете. Десятки других исследовательских организаций собрали фотографии для обучения системам распознавания лиц, и многие из более крупных и недавних коллекций были извлечены из Интернета.

Некоторые эксперты и активисты утверждают, что это не просто нарушение конфиденциальности миллионов людей, изображения которых были уничтожены, – это также вызывает более широкие опасения по поводу улучшения технологии распознавания лиц и опасения, что она будет использована. правоохранительными органами с непропорционально большой нацеленностью на меньшинства.

«Люди дали согласие на публикацию своих фотографий в другой интернет-экосистеме», – сказала Мередит Уиттакер, содиректор AI Now Institute, изучающего социальные последствия искусственного интеллекта. «Теперь их невольно или неосознанно привлекают к обучению систем, которые потенциально могут быть использованы в репрессивных целях против их сообществ».

Как эволюционировало распознавание лиц

На заре создания инструментов распознавания лиц исследователи платили людям за то, чтобы они приходили в их лаборатории, подписывали формы согласия и фотографировались в разных позах и условиях освещения.Поскольку это было дорого и требовало много времени, ранние наборы данных были ограничены несколькими сотнями субъектов.

С появлением Интернета в 2000-е годы исследователи внезапно получили доступ к миллионам фотографий людей.

Amazon Rekognition позволяет пользователям отслеживать людей с помощью видео, даже если их лица не видны. Amazon

«Они заходили в поисковую систему, вводили имя известного человека и загружали все изображения», – сказал П. Джонатон. Филлипс, который собирает наборы данных для измерения производительности алгоритмов распознавания лиц для Национального института стандартов и технологий.«Вначале это были известные люди, знаменитости, актеры и спортсмены».

С появлением социальных сетей и пользовательского контента фотографии обычных людей становились все более доступными. Исследователи рассматривали это как бесплатное для всех удаление лиц из видеороликов YouTube, Facebook, Google Images, Wikipedia и баз данных фотографий.

Связанные

Ученые часто обращаются к некоммерческому характеру своей работы, чтобы обойти вопросы авторского права. Flickr стал привлекательным ресурсом для исследователей распознавания лиц, потому что многие пользователи публиковали свои изображения по лицензии «Creative Commons», что означает, что другие могут повторно использовать их изображения без уплаты лицензионных сборов.Некоторые из этих лицензий допускают коммерческое использование.

Для создания своего набора данных Diversity in Faces IBM заявляет, что использовала коллекцию из 100 миллионов изображений, опубликованных с лицензиями Creative Commons, которые владелец Flickr, Yahoo, выпустила в виде пакета для загрузки исследователям в 2014 году. IBM сузила этот набор данных примерно до Согласно набору данных, полученному NBC News, 1 миллион фотографий лиц, каждое из которых было аннотировано с использованием автоматического кодирования и человеческих оценок, с почти 200 значениями для деталей, таких как измерения черт лица, позы, оттенка кожи, а также предполагаемый возраст и пол.

IBM рассчитала десятки измерений для каждого лица, включенного в набор данных. IBM

Это единственный пример из множества наборов данных, взятых из Интернета. Согласно Google Scholar, сотни научных статей были написаны на обороте этих огромных коллекций фотографий, которые имеют такие названия, как MegaFace, CelebFaces и Faces in the Wild, что способствовало значительному скачку в точности инструментов распознавания лиц и анализа. Было трудно найти ученых, которые официально заявили бы о происхождении своих наборов данных по обучению; многие продвинули свои исследования, используя коллекции изображений, взятых из Интернета без явного лицензирования или информированного согласия.

Исследователи, создавшие эти наборы данных, не ответили на запросы о комментариях.

Как IBM использует базу данных лиц

IBM предоставила другим исследователям свою коллекцию аннотированных изображений, чтобы их можно было использовать для разработки более «справедливых» систем распознавания лиц. Это означает, что системы могут более точно идентифицировать людей всех рас, возрастов и полов.

«Чтобы системы распознавания лиц работали должным образом, а результаты становились все более точными, данные обучения должны быть разнообразными и обеспечивать широкий охват», – сказал Джон Смит из IBM в своем сообщении в блоге, анонсирующем выпуск данных.

Набор данных не связывает фотографии лиц людей с их именами, что означает, что любая система, обученная использованию фотографий, не сможет идентифицировать имена людей. Но защитники гражданских свобод и исследователи технической этики все еще сомневаются в мотивах IBM, которая уже давно продает инструменты слежки, критикуемые за посягательство на гражданские свободы.

Например, после терактов 11 сентября компания продала полицейскому управлению Нью-Йорка технологию, которая позволила ему искать в каналах видеонаблюдения людей с определенным оттенком кожи или цветом волос.IBM также выпустила продукт «интеллектуальной видеоаналитики», в котором используется камера наблюдения для обнаружения людей по тегам «этнической принадлежности», таким как азиат, черный или белый.

IBM сообщила в электронном письме, что системы «не являются дискриминационными по своей сути», но добавила: «Мы считаем, что как разработчики этих систем, так и организации, внедряющие их, несут ответственность за активную работу по снижению предвзятости. Это единственный способ гарантировать, что системы искусственного интеллекта завоюют доверие своих пользователей и общественности.IBM полностью принимает на себя эту ответственность и не будет участвовать в работе, связанной с расовым профилированием ».

Сегодня компания продает систему под названием IBM Watson Visual Recognition, которая, по словам IBM, может оценивать возраст и пол людей, изображенных на изображениях, и с правильными данными обучения может использоваться клиентами для идентификации конкретных людей по фотографиям или видео. .

NBC News спросил IBM, какие обучающие данные IBM Watson использует для своих коммерческих возможностей распознавания лиц, указав на сообщение в блоге компании, в котором говорилось, что Watson «прозрачен в отношении того, кто обучает наши системы искусственного интеллекта, какие данные использовались для обучения этих систем.Компания ответила, что использует данные, «полученные из различных источников», для обучения своих моделей искусственного интеллекта, но не раскрывает эти данные публично, чтобы «защитить наши знания и интеллектуальную собственность».

Связанный

IBM заявила как в публичных заявлениях, так и непосредственно в NBC News, что набор данных Diversity in Faces предназначен исключительно для академических исследований и не будет использоваться для улучшения коммерческих инструментов компании по распознаванию лиц. Похоже, что это противоречит заявлению компании в январских рекламных материалах о том, что выпуск набора данных является прямым ответом на исследование Джой Буоламвини из Массачусетского технологического института, которое показало, что коммерческая технология распознавания лиц IBM намного хуже точно определяет темнокожих женщин, чем светлокожих. ободранные мужчины.

Когда его спросили об этом конфликте и, в частности, о том, как набор данных Diversity in Faces может иметь реальное влияние на снижение предвзятости, если IBM не будет использовать его в коммерческих продуктах для распознавания лиц, Смит сказал в электронном письме, что «научные выводы о разнообразие лиц улучшит наше понимание и позволит нам на практике создавать более справедливые и точные системы ».

«Мы осознаем, что социальная предвзятость не обязательно является чем-то, с чем мы можем в полной мере справиться с помощью науки, но наша цель – устранить математическую и алгоритмическую предвзятость», – сказал Смит.

Эксперты отмечают, что различие между исследовательскими подразделениями и коммерческими операциями таких корпораций, как IBM и Facebook, нечеткое. В конечном итоге IBM владеет любой интеллектуальной собственностью, разработанной ее исследовательским подразделением.

Даже когда алгоритмы разрабатываются академическими исследователями с использованием некоммерческих наборов данных, эти алгоритмы часто используются в бизнесе, сказал Брайан Бракен, бывший генеральный директор компании Kairos по распознаванию лиц.

По аналогии, он сказал: «Думайте об этом как об отмывании денег с помощью распознавания лиц.Вы отмываете права интеллектуальной собственности и неприкосновенность частной жизни от лиц ».

IBM заявила, что не будет использовать набор данных Diversity in Faces таким образом.

Фотографы разделились по набору данных IBM

Австрийский фотограф и предприниматель Георг Хольцер загрузил свои фотографии на Flickr, чтобы вспомнить замечательные моменты с семьей и друзьями, и он использовал лицензии Creative Commons, чтобы разрешить некоммерческим организациям и художникам использовать его фотографии бесплатно . Он не ожидал, что более 700 его изображений будут переданы для изучения технологии распознавания лиц.

«Я знаю о вреде, который может нанести такая технология», – сказал он по Skype после того, как NBC News сообщил ему, что его фотографии есть в наборе данных IBM. «Конечно, никогда нельзя забывать о хороших способах использования распознавания изображений, таких как более быстрый поиск семейных фотографий, но его также можно использовать для ограничения основных прав и конфиденциальности. Я никогда не смогу одобрить или принять широкое использование такой технологии ».

Фотография Георга Хольцера на Flickr, включенная в набор данных IBM. Георг Хольцер / Flickr

Хольцер был обеспокоен тем, что такая компания, как IBM, даже ее исследовательское подразделение, использовала фотографии, которые он опубликовал по некоммерческой лицензии.

«Поскольку я предполагаю, что IBM не является благотворительной организацией и, в конце концов, хочет зарабатывать деньги с помощью этой технологии, это явно коммерческое использование», – сказал он.

Долан Халбрук, который живет в Портленде, штат Орегон, и имеет 452 фотографии в наборе данных, согласился, что IBM следовало спросить его разрешения.

«Меня раздражает то, что их используют без предварительного уведомления и возможности проверить, какие из них будут включены», – сказал Халбрук. «Я неоднозначно отношусь к улучшению самой технологии.”

Фотография Грега Певерил-Конти на Flickr, включенная в набор данных IBM. Грег Певерилл-Конти / Flickr

Другие фотографы были рады услышать, что их изображения могут быть использованы для продвижения в области распознавания лиц.

«Распознавание лиц – одна из тех вещей, которые мы не можем не изобретать, поэтому наличие надежной системы лучше, чем система, генерирующая ошибки и ложные идентификационные данные», – сказал Нил Морали, консультант по питанию и фотограф из Великобритании, специализирующийся на портретах. .

Фотография Себастьяна Гамболати на Flickr, включенная в набор данных IBM.Себастьян Гамболати / Flickr

Гийом Боппе из Швейцарии согласился. «Если снимки лиц, которые я снял, помогают ИИ совершенствоваться, уменьшая количество ложных обнаружений и, в конечном итоге, повышая глобальную безопасность, меня это устраивает», – сказал он.

Себастьян Гамболати из Аргентины был рад внести свой вклад в создание более точной технологии для поиска пропавших без вести или отслеживания преступников, но он сказал, что было бы «хорошо, если бы они спросили».

«В моем аккаунте Flickr есть много фотографий, которые я сделал от людей с событий, которые мне не близки, – сказал он, – и я не знаю, что они думают о компании, использующей их фотографии без их согласия. .

Несколько вариантов отказа.

IBM действительно предлагает своего рода модель отказа: люди могут связаться с IBM с отдельными ссылками на фотографии, которые они хотят удалить из набора данных – либо те, которые они сделали, либо те, на которых они представлены – и IBM заявляет, что удалит их в соответствии с уведомлением о конфиденциальности. «Однако нет простого способа узнать, фигурируют ли вы в наборе данных, и даже если вы узнаете, что да, IBM заявила, что не будет удалять фотографии на основе вашего идентификатора пользователя Flickr, если у вас также нет ссылок на каждую из фотографий.

Когда NBC News предупредили одного фотографа, который попросил не называть его имени по соображениям конфиденциальности, что более 1000 его фотографий были включены в набор данных IBM, он попытался отказаться, отправив IBM свой идентификатор пользователя Flickr. IBM сообщила ему, что ни одна из его фотографий не была в наборе данных, согласно электронному письму, просмотренному NBC News. Когда NBC News поделился конкретными ссылками на некоторые из его фотографий в наборе данных IBM, компания обвинила «ошибку индексации» в своей первоначальной неспособности подтвердить, что его изображения были включены.Спустя более недели IBM подтвердила, что удалила четыре фотографии, на которые он давал ссылки. Согласно анализу NBC News, в его базе данных все еще есть 1001 фотография.

Смит из IBM сообщил в своем заявлении, что все запросы на удаление URL были выполнены.

Даже после удаления изображения из набора данных IBM оно не будет удалено из версий набора данных, уже предоставленных партнерам по исследованиям (на данный момент около 250 организаций запросили доступ), сообщает IBM. Он также не будет удален из базового набора данных Flickr.

Для тех, кто застрял в наборе данных IBM или подобных ему, это делает идею отказа безнадежной.

Связанные

Тем не менее, в некоторых юрисдикциях может существовать возможность обращения в суд из-за усиления законов о конфиденциальности, признающих уникальную ценность фотографий лиц людей. Согласно Общему регламенту защиты данных Европы, фотографии считаются «конфиденциальной личной информацией», если они используются для подтверждения личности человека. Жители Европы, которые не хотят включать свои данные, могут попросить IBM удалить их.Если IBM не соблюдает эти требования, они могут подать жалобу в орган по защите данных своей страны, который, если определенные фотографии подпадают под определение «конфиденциальной личной информации», может наложить штрафы на компании, нарушающие закон.

В некоторых штатах США действуют соответствующие законы. Например, в соответствии с Законом штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации сбор, хранение и передача биометрической информации без письменного согласия человека могут считаться нарушением. Согласно закону, биометрическая информация включает отпечатки пальцев, снимки радужной оболочки глаза и геометрию лица.

«Это тип массового сбора и использования биометрических данных, которым можно легко злоупотребить и, похоже, происходит без ведома тех, кто изображен на фотографиях», – сказал Джей Эдельсон, в настоящее время проживающий в Чикаго адвокат по групповым искам. подала в суд на Facebook за использование средств распознавания лиц.

Пока ни один из этих законов не прошел тщательную проверку.

IBM отказалась комментировать законы.

«Невероятно жестоко, тем точнее он становится»

Помимо конфиденциальности проблемы, остается более серьезный вопрос: действительно ли более точные системы распознавания лиц «более справедливы»? И возможно ли вообще, чтобы распознавание лиц было справедливым?

«У вас действительно сложная ситуация происходит здесь », – сказал Вуди Харцог, профессор права и информатики Северо-Восточного университета.«Распознавание лиц может быть невероятно вредным, если оно неточное, и невероятно подавляющим, чем точнее оно становится».

Связанные

Несмотря на то, что распознавание лиц можно использовать в щадящих целях, его также можно использовать для наблюдения и нацеливания на цветных людей и других уязвимых сообществ и меньшинств. Базы данных по распознаванию лиц с фотографиями с большей вероятностью будут включать афроамериканцев, латиноамериканцев и иммигрантов, поскольку эти группы являются мишенью предвзятых полицейских действий, говорят группы за гражданские права.Это означает, что этих людей гораздо легче «найти» с помощью технологии распознавания лиц, даже если они были ошибочно арестованы, когда был сделан их снимок.

Использование систем наблюдения с распознаванием лиц правоохранительными органами настолько противоречиво, что коалиция из более чем 85 групп расового правосудия и гражданских прав призвала технологические компании отказаться продавать технологию правительствам. Эти группы утверждают, что технология усугубляет «исторические и существующие предубеждения», которые наносят ущерб сообществам, которые уже «чрезмерно контролируются и контролируются».

«Эти системы развертываются в репрессивных условиях, часто правоохранительными органами, – сказал Уиттакер из AI Now Institute, – и цель сделать их более способными к наблюдению за кем-либо – это то, к чему мы должны относиться очень скептически».

ИСПРАВЛЕНИЕ (12 марта 2019 г., 20:18 по восточноевропейскому времени): в более ранней версии этой статьи неверно описывалось положение Брайана Бракина в Кайросе. Он бывший генеральный директор, а не нынешний.

РАЗЪЯСНЕНИЕ (17 марта 2019 г., 11:25 а.м. ET): В более ранней версии этой статьи говорилось, что IBM обращалась к фотографиям Flickr, очищая их с сайта Flickr, подразумевая, что они были взяты с действующего веб-сайта. IBM заявляет, что взяла фотографии из коллекции фотографий, выпущенных Flickr несколько лет назад из ее собственных баз данных.

10 лучших приложений для распознавания изображений для iOS и Android – Data Catchup

Приложения для распознавания изображений удобны для мобильных устройств и помогают в идентификации объектов. В результате развития искусственного интеллекта мы стали свидетелями улучшения компьютерного зрения, распознавания лиц и категоризации объектов на основе алгоритмов машинного обучения.

Источник: Datacatchup.com

Google Lens

Google Объектив – прекрасный исследовательский инструмент с камерой смартфона для распознавания памятников, мест, продуктов, декора, текстового поиска, животных, переводит языки, просто наведя камеру на текстовое слово и удерживая кнопку в течение нескольких секунд, чтобы включить камеру и перейти к выбору язык.

Вы можете сфотографировать карточка контакта, чтобы сохранить адрес, номер телефона, имя контакта и URL-ссылку Веб-сайт. Вам не нужно вводить вручную на мобильном устройстве.

AIPoly Vision

Приложение для людей с ослабленным зрением и дальтонизмом, которое помогает им распознавать объекты или цвета по наведению камеры смартфона.

Магазин экранов

Это приложение полюбилось покупателям модной одежды, которые случайно натолкнулись на любимый предмет и захотят его приобрести. Приложение Screen Shop идентифицирует товары после того, как любитель моды делает снимок, видео или снимок экрана, и приложение отображает соответствующие товары, доступные в интернет-магазинах.

Источник: Datacatchup

TapTap See

Прекрасное распознавание объектов приложение для людей с ослабленным зрением и полной слепотой, чтобы помочь им идентифицировать объекты с помощью объектива камеры смартфона, озвучивая объект идентифицированы.

Чтобы включить это приложение на iOS, вам необходимо включить «закадровый голос», а на смартфонах Android вы должны включить «ответ».

Youtube: Datacatchup

Cam Find

Cam Find предлагает мобильный визуальный поиск путем фотографирования объекта, который, в свою очередь, распознается приложением и сообщает вам, что это такое, отображая такие результаты, как изображения, видео и местные предложения по покупкам.Cam find можно пометить как приложение поисковой системы распознавания изображений.

Источник: Datacatchup

Flow на базе Amazon

Это приложение для распознавания изображений позволяет сканировать визитные карточки для добавления новых телефонных контактов. Flow powered by amazon также идентифицирует такие продукты, как DVD, компакт-диски, видеоигры, обложки для книг и упакованные товары для дома.

Google Обратное изображение

Это приложение очень удобно, так как помогает пользователю искать похожие изображения, загруженные пользователем. Эти пользовательские поисковые запросы могут различаться из-за необходимости в размере изображения, более высоком качестве изображения и т. Д.

Привязка к листу

Приложение для визуального распознавания природных видов, разработанное исследователями Колумбийского университета, Смитсоновского института и Университета Мэриленда, чтобы помочь идентифицировать виды деревьев по фотографиям их листьев с помощью изображений с высоким разрешением.

Источник: Datacatchup

Calorie Mama

Приложение для подсчета калорий

использует технологию распознавания фотографий, чтобы помочь пользователям отслеживать питание с помощью изображений еды, сканируя контент и вычисляя общее количество калорий на одной фотографии.

Вивино

Vivino – это распознавание изображений приложение для винных этикеток, чтобы получить подробную информацию о любом вине, взяв изображение винной этикетки. Это приложение также предоставляет мгновенную подробную информацию о любом вине, включая рейтинги и обзоры сообщества.

Следите за нами и ставьте лайки:

Распознавание изображений в 2021 году: подробное руководство

В этой статье будут рассмотрены вопросы распознавания изображений, применения искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения.Распознавание изображений с помощью глубокого обучения – ключевое приложение искусственного интеллекта, которое сегодня используется для решения широкого круга реальных задач.

Я дам исчерпывающий обзор современных методов и реализаций распознавания изображений. В частности, вы узнаете о:

  • Что такое распознавание изображений? Введение
  • Основы того, как работает распознавание изображений
  • Традиционное и современное распознавание изображений с глубоким обучением
  • Лучшие и самые популярные алгоритмы распознавания изображений
  • Как использовать Python для распознавания изображений
  • Примеры и приложения
  • Как реализовать изображение распознавание

Создавайте системы распознавания изображений без написания кода с нуля с помощью мощной платформы компьютерного зрения Viso Suite без кода.Пакет Viso – это комплексное решение для распознавания изображений, предназначенное для управления всем жизненным циклом приложения (создание, развертывание, мониторинг).

Что такое распознавание изображений?

Распознавание изображений – это задача идентификации интересующих объектов на изображении и определения, к какой категории они принадлежат. Распознавание фотографий и распознавание изображений – это термины, которые используются как синонимы.

Когда мы визуально видим объект или сцену, мы автоматически идентифицируем объекты как разные экземпляры и связываем их с отдельными определениями.Однако визуальное распознавание – очень сложная задача для машин.

Распознавание изображений с использованием искусственного интеллекта – давняя исследовательская проблема в области компьютерного зрения. Хотя со временем развивались разные методы, общей целью распознавания изображений является классификация обнаруженных объектов по разным категориям. Поэтому его еще называют распознаванием объектов.

В последние годы машинное обучение, в частности технология глубокого обучения, добилось больших успехов во многих задачах компьютерного зрения и понимания изображений.Следовательно, методы распознавания изображений с глубоким обучением достигают лучших результатов с точки зрения производительности (количество кадров в секунду / FPS) и гибкости. Позже в этой статье мы рассмотрим наиболее эффективные алгоритмы глубокого обучения и модели искусственного интеллекта для распознавания изображений.

Пример распознавания изображений для идентификации нескольких объектов на видео. Мы использовали алгоритм детектора объектов YOLOv3.

Значение и определение распознавания изображений

В области компьютерного зрения такие термины, как сегментация, классификация, распознавание и обнаружение, часто используются взаимозаменяемо, а различные задачи частично совпадают.Хотя это в основном не проблема, все становится запутанным, если ваш рабочий процесс требует, чтобы вы специально выполняли конкретную задачу.

Сравнение распознавания изображений и компьютерного зрения

Термины «распознавание изображений» и «компьютерное зрение» часто используются как синонимы, но на самом деле они разные. Фактически, распознавание изображений – это приложение компьютерного зрения, которое включает в себя набор задач, включая обнаружение объектов, идентификацию изображений и классификацию изображений.

Приложение обнаружения объекта для обнаружения маски
Распознавание изображений vs.Локализация объекта

Локализация объекта – это еще одна разновидность компьютерного зрения, которую часто путают с распознаванием изображений. Локализация объекта относится к определению местоположения одного или нескольких объектов на изображении и рисованию ограничительной рамки по их периметру. Однако локализация объекта не включает классификацию обнаруженных объектов.

Распознавание изображений и обнаружение изображений

Термины распознавание изображений и обнаружение изображений часто используются вместо друг друга.Однако есть важные технические отличия.

Обнаружение изображения – это задача использования изображения в качестве входных данных и поиска различных объектов внутри него. Примером является обнаружение лиц, алгоритмы которого стремятся найти образцы лиц на изображениях (см. Пример ниже). Когда мы строго занимаемся обнаружением, нас не волнует, имеют ли обнаруженные объекты какое-либо значение. Цель обнаружения изображения состоит только в том, чтобы отличить один объект от другого, чтобы определить, сколько различных объектов присутствует в изображении.Таким образом, ограничивающие рамки нарисованы вокруг каждого отдельного объекта.

С другой стороны, распознавание изображений – это задача идентификации интересующих объектов в изображении и распознавания, к какой категории или классу они принадлежат.

Пример распознавания лиц с глубоким обучением

Как работает распознавание изображений?

Использование традиционного компьютерного зрения

Традиционный подход компьютерного зрения к распознаванию изображений – это последовательность фильтрации изображений, сегментации, выделения признаков и классификации на основе правил.

Однако традиционный подход компьютерного зрения требует высокого уровня знаний, большого количества инженерного времени и содержит множество параметров, которые необходимо определять вручную, в то время как переносимость для других задач довольно ограничена.

Использование машинного обучения и глубокого обучения

Распознавание изображений с машинным обучением, с другой стороны, использует алгоритмы для изучения скрытых знаний из набора данных хороших и плохих образцов (контролируемое обучение). Самый популярный метод машинного обучения – это глубокое обучение, при котором в модели используется несколько скрытых слоев.

Внедрение глубокого обучения в сочетании с мощным аппаратным обеспечением AI и графическими процессорами сделало большой прорыв в области распознавания изображений. Благодаря глубокому обучению алгоритмы классификации изображений и распознавания лиц достигают производительности выше человеческого уровня и обнаружения объектов в реальном времени.

Кроме того, мы наблюдали недавний скачок в производительности алгоритмов вывода. В 2017 году алгоритм Mask RCNN был самым быстрым детектором объектов в реальном времени в тесте MS COCO со временем логического вывода 330 мс на кадр.Для сравнения, алгоритм YOLOR, который был выпущен в 2021 году, обеспечивает время вывода 12 мс на том же тесте, даже превосходя популярные алгоритмы глубокого обучения YOLOv4 и YOLOv3.

По сравнению с традиционным подходом компьютерного зрения к ранней обработке изображений 20 лет назад, глубокое обучение требует только инженерных знаний инструмента машинного обучения, а не опыта в конкретных областях машинного зрения для создания функций ручной работы. Кроме того, для специальных реализаций глубокого обучения нужны только десятки обучающих образцов.

Однако глубокое обучение требует ручной маркировки данных для аннотирования хороших и плохих образцов (Image Annotation). Процесс обучения на основе данных, которые маркируются людьми, называется обучением с учителем. Процесс создания таких помеченных данных для обучения моделей ИИ требует трудоемкой работы человека, например, для аннотирования стандартных дорожных ситуаций при автономном вождении.

Пример ручного аннотирования изображений с помощью инструмента CVAT
Процесс систем распознавания изображений

Есть несколько шагов, которые лежат в основе работы систем распознавания изображений.

  1. Набор данных с обучающими данными
    Для моделей распознавания изображений требуются обучающие данные (видео, изображение, фото и т. Д.). Нейронным сетям нужны обучающие изображения из полученного набора данных, чтобы создать представление о том, как выглядят определенные классы.
    Например, модель распознавания изображений, которая определяет разные позы (модель оценки позы), потребует нескольких экземпляров разных человеческих поз, чтобы понять, что делает позы уникальными друг от друга.
  2. Обучение нейронных сетей для распознавания изображений
    Изображения из созданного набора данных вводятся в алгоритм нейронной сети.Это аспект глубокого или машинного обучения при создании модели распознавания изображений. Обучение алгоритма распознавания изображений позволяет распознаванию изображений сверточной нейронной сети идентифицировать определенные классы. Сегодня для этих целей широко используются несколько хорошо протестированных фреймворков.
  3. Тестирование модели AI
    Обученную модель необходимо протестировать с изображениями, которые не являются частью обучающего набора данных. Это используется для определения удобства использования, производительности и точности модели.Таким образом, около 80-90% полного набора данных изображений используется для обучения модели, а остальные данные зарезервированы для тестирования модели. Производительность модели измеряется на основе набора параметров, которые указывают процент достоверности точности для тестового изображения, неправильные идентификации и многое другое. Прочтите нашу статью о том, как оценить производительность моделей машинного обучения.

Распознавание изображений с помощью машинного обучения

До того, как графические процессоры (графические процессоры) стали достаточно мощными для поддержки задач массовых параллельных вычислений нейронных сетей, традиционные алгоритмы машинного обучения были золотым стандартом для распознавания изображений.

Машинное обучение Модели распознавания изображений

Давайте посмотрим на три самых популярных модели машинного обучения распознавания изображений.

  • Машины опорных векторов
    SVM работают, создавая гистограммы изображений, содержащих целевые объекты, а также изображений, которые не содержат. Затем алгоритм берет тестовое изображение и сравнивает обученные значения гистограммы со значениями различных частей изображения для проверки совпадений.
  • Набор функций Модели
    Набор функций Модели, такие как масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT) и Максимально стабильные экстремальные области (MSER), работают, беря изображение для сканирования и образец фотографии объекта, который нужно найти, в качестве эталона.Затем он пытается сопоставить элементы из образца фотографии по пикселям с различными частями целевого изображения, чтобы увидеть, найдены ли совпадения.
  • Алгоритм Виолы-Джонса
    Широко используемый алгоритм распознавания лиц из времен до CNN (сверточной нейронной сети), Виола-Джонс работает путем сканирования лиц и извлечения признаков, которые затем проходят через повышающий классификатор. Это, в свою очередь, генерирует ряд усиленных классификаторов, которые используются для проверки тестовых изображений. Чтобы найти успешное совпадение, тестовое изображение должно давать положительный результат от каждого из этих классификаторов.
Модели распознавания изображений с глубоким обучением

В распознавании изображений использование сверточных нейронных сетей (CNN) также называется распознаванием глубоких изображений. CNN не имеют себе равных среди традиционных методов машинного обучения. CNN не только быстрее и обеспечивают наилучшие результаты обнаружения, но также могут обнаруживать несколько экземпляров объекта изнутри изображения, даже если изображение слегка деформировано, растянуто или изменено в какой-либо другой форме.

В распознавании глубоких изображений сверточные нейронные сети превосходят людей даже в таких задачах, как классификация объектов по мелкозернистым категориям, таким как конкретная порода собак или вид птиц.

Самые популярные модели глубокого обучения, такие как YOLO, SSD и RCNN, используют сверточные слои для анализа изображения или фотографии. Во время обучения каждый слой свертки действует как фильтр, который учится распознавать какой-то аспект изображения, прежде чем он будет передан следующему.

Один слой обрабатывает цвета, другой – формы и т. Д. В конце концов, совокупный результат всех этих слоев коллективно учитывается при определении того, было ли найдено совпадение.

Распознавание изображений AI с обнаружением и классификацией объектов с использованием глубокого обучения

Популярные алгоритмы распознавания изображений

Для распознавания изображений или фотографий несколько алгоритмов на голову выше остальных.Хотя все это алгоритмы глубокого обучения, их фундаментальный подход к тому, как они распознают разные классы объектов, различается. Давайте посмотрим на некоторые, которые широко используются в наши дни.

Faster Region-based CNN (Faster RCNN)

Faster RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) – лучший исполнитель в семействе алгоритмов распознавания изображений R-CNN, включая R-CNN и Fast R-CNN.

Он использует сеть предложений региона (RPN) для обнаружения функций вместе с Fast RCNN для распознавания изображений, что делает его значительным обновлением по сравнению с его предшественником (Примечание: Fast RCNN vs. Быстрее RCNN). Более быстрый RCNN может обрабатывать изображение менее 200 мс, в то время как Fast RCNN занимает 2 секунды и более.

Детектор одиночного выстрела (SSD)

RCNN рисуют ограничивающие рамки вокруг предложенного набора точек на изображении, некоторые из которых могут перекрываться. Детекторы одиночного кадра (SSD) дискретизируют эту концепцию, разделяя изображение на ограничивающие прямоугольники по умолчанию в виде сетки с разными соотношениями сторон.

Затем он объединяет карты характеристик, полученные в результате обработки изображения с различными соотношениями сторон, для естественной обработки объектов различных размеров.Это делает SSD-диски очень гибкими, точными и простыми в обучении. Реализация SSD может обрабатывать изображение за 125 мс.

You Only Look Once (YOLO)

YOLO означает You Only Look Once, и в соответствии со своим названием алгоритм обрабатывает кадр только один раз, используя фиксированный размер сетки, а затем определяет, содержит ли блок сетки изображение или нет.

Для этой цели алгоритм обнаружения объектов использует метрику достоверности и несколько ограничивающих рамок внутри каждого квадрата сетки. Однако здесь не рассматриваются сложности, связанные с множественными соотношениями сторон или картами функций, и поэтому, хотя это дает результаты быстрее, они могут быть несколько менее точными, чем SSD.

Одной из самых популярных моделей YOLO является ее третья версия – YOLOv3. Самый изящный вариант YOLO под названием Tiny YOLO может обрабатывать видео со скоростью до 244 кадров в секунду или 1 изображение со скоростью 4 мс.

Алгоритм распознавания изображений YOLOv3 применяется к фотографии плотной сцены.

Как применять распознавание изображений

Распознавание изображений с помощью Python

Python – язык программирования, который выбирают большинство инженеров по компьютерному зрению. Он поддерживает огромное количество библиотек, специально разработанных для рабочих процессов AI, включая распознавание изображений.

  • Шаг № 1: Чтобы настроить компьютер для выполнения задач распознавания изображений Python, вам необходимо загрузить Python и установить пакеты, необходимые для выполнения заданий распознавания изображений, включая Keras.
  • Шаг № 2: Keras – это высокоуровневый API глубокого обучения для запуска приложений искусственного интеллекта. Он работает на TensorFlow / Python и помогает конечным пользователям развертывать приложения машинного обучения и искусственного интеллекта, используя простой для понимания код.
  • Шаг № 3: Если на вашем компьютере нет видеокарты, вы можете использовать бесплатные экземпляры графического процессора онлайн в Google Colab.Для классификации животных существует хорошо маркированный набор данных, известный как «Животные-10», который вы можете найти на Kaggle. Набор данных можно загрузить совершенно бесплатно.
  • Шаг № 4: После того, как вы получили онлайн-набор данных от Kaggle, получив токен API, вы можете начать кодирование на Python после повторной загрузки необходимых файлов на Google Диск.

Для получения более подробной информации о реализациях для конкретных платформ, несколько хорошо написанных статей в Интернете шаг за шагом проведут вас через процесс настройки среды для искусственного интеллекта на вашем компьютере или на вашем Colab, которую вы можете использовать.

API распознавания изображений (облако) и Edge AI
API

предоставляют простой способ распознавания изображений путем вызова облачной службы API, такой как Amazon Rekognition (AWS Cloud). Точно так же легко использовать API для распознавания объектов на изображениях с помощью API Google Vision для таких задач, как обнаружение объектов или лиц, распознавание текста или распознавание рукописного ввода. API распознавания изображений, такой как API обнаружения объектов TensorFlow, представляет собой мощный инструмент для разработчиков, позволяющий быстро создавать и развертывать программное обеспечение для распознавания изображений, если вариант использования допускает выгрузку данных (отправка визуальных элементов на облачный сервер).Использование API для распознавания изображений используется для получения информации о самом изображении (классификация изображений или идентификация изображения) или содержащихся объектах (обнаружение объектов).

Чистые облачные API-интерфейсы компьютерного зрения полезны для создания прототипов и низкомасштабных решений, которые позволяют выгрузку данных (конфиденциальность, безопасность, законность), не являются критически важными (возможность подключения, пропускная способность, надежность), а не в режиме реального времени (задержка, объем данных, затраты). Чтобы преодолеть эти ограничения чисто облачных решений, последние тенденции в области распознавания изображений сосредоточены на расширении облака за счет использования пограничных вычислений с машинным обучением на устройстве.

Чтобы узнать, как работают API-интерфейсы распознавания изображений, какой из них выбрать, а также об ограничениях API-интерфейсов для задач распознавания, я рекомендую вам ознакомиться с нашим обзором лучших платных и бесплатных API-интерфейсов компьютерного зрения в 2021 году.

Хотя API-интерфейсы компьютерного зрения могут Для обработки отдельных изображений системы Edge AI используются для выполнения задач распознавания видео в реальном времени, перемещая машинное обучение в непосредственной близости от источника данных (Edge Intelligence). Это позволяет обрабатывать изображения AI в реальном времени, поскольку визуальные данные обрабатываются без выгрузки данных (выгрузки данных в облако), что обеспечивает более высокую производительность логического вывода и надежность, необходимые для систем промышленного уровня.

Платформа AI для распознавания изображений

Если вы не хотите начинать с нуля и использовать предварительно настроенную инфраструктуру, вы можете попробовать низкокодовые платформы AI Vision, которые предоставляют популярное программное обеспечение для распознавания изображений с открытым исходным кодом. -коробка. Например, Viso Suite – это комплексная платформа компьютерного зрения для создания и развертывания систем реального времени на основе нейронных сетей для задач распознавания изображений.

Разработка распознавания изображений с помощью платформы без кода Viso Suite

Для чего используется распознавание изображений?

Технология распознавания изображений AI становится все более востребованной во всех отраслях.Его приложения обеспечивают экономическую ценность в таких отраслях, как здравоохранение, розничная торговля, безопасность, сельское хозяйство и многих других. Чтобы увидеть обширный список приложений для компьютерного зрения и распознавания изображений, я рекомендую вам наш список из 56 самых популярных приложений компьютерного зрения в 2021 году.

Анализ и идентификация лиц

Анализ лиц – это популярное приложение для распознавания изображений. Современные методы машинного обучения позволяют использовать видеопоток любой цифровой камеры или веб-камеры. В таких приложениях программное обеспечение распознавания изображений использует алгоритмы ИИ для одновременного обнаружения лиц, оценки позы лица, выравнивания лица, распознавания пола, определения улыбки, оценки возраста и распознавания лиц с использованием глубокой сверточной нейронной сети.

Анализ лица с помощью компьютерного зрения позволяет системам распознавать личность, намерения, эмоциональное состояние и состояние здоровья, возраст или этническую принадлежность. Некоторые инструменты распознавания фотографий даже нацелены на количественную оценку уровня воспринимаемой привлекательности с помощью баллов.

Другие задачи, связанные с распознаванием лиц, включают идентификацию изображений лиц, распознавание лиц и проверку лиц, которые включают методы обработки зрения для поиска и сопоставления обнаруженного лица с изображениями лиц в базе данных. Методы распознавания с глубоким обучением позволяют идентифицировать людей на фотографиях или видео, даже если они стареют или находятся в сложных условиях освещения.

Одна из самых популярных программных библиотек с открытым исходным кодом для создания приложений распознавания лиц AI называется DeepFace, которая может анализировать изображения и видео. Чтобы узнать больше об анализе лица с помощью ИИ и распознавания видео, я рекомендую прочитать нашу статью о Deep Face Recognition.

Пример анализа лица с распознаванием изображений с использованием программной библиотеки DeepFace.
Медицинский анализ изображений

Технология визуального распознавания широко используется в медицинской промышленности, чтобы компьютеры понимали изображения, которые обычно получаются в процессе лечения.Медицинский анализ изображений становится очень прибыльной разновидностью искусственного интеллекта. Например, существует множество работ по выявлению меланомы, смертельного рака кожи. Программное обеспечение для распознавания изображений с глубоким обучением позволяет отслеживать опухоль во времени, например, для обнаружения аномалий при сканировании рака груди.

Подробнее о приложениях распознавания изображений в здравоохранении.

Мониторинг животных

В системах визуального искусственного интеллекта в сельском хозяйстве используются новые методы, которые были обучены определять тип животного и его действия.Программное обеспечение для распознавания изображений AI используется для мониторинга животных в сельском хозяйстве, где за домашним скотом можно наблюдать удаленно для обнаружения заболеваний, обнаружения аномалий, соблюдения правил защиты животных, промышленной автоматизации и т. Д.

Ознакомьтесь с нашим руководством о лучших приложениях компьютерного зрения в сельском хозяйстве и умном сельском хозяйстве.

Технология распознавания изображений, используемая для наблюдения за животными
Обнаружение узоров и объектов

Технологии распознавания фотографий и видео AI полезны для идентификации людей, узоров, логотипов, объектов, мест, цветов и форм.Возможность настройки распознавания изображений позволяет использовать его в сочетании с несколькими программами. Например, после того, как программа распознавания изображений специализируется на обнаружении людей, ее можно использовать для подсчета людей – популярного приложения компьютерного зрения в розничных магазинах.

Чтобы узнать все, что вам нужно знать о передовых технологиях обнаружения и распознавания образов на изображениях, я рекомендую прочитать нашу статью Что такое распознавание образов ?.

Приложение Image Recognition для автоматического обнаружения опасных объектов
Автоматическая идентификация изображений растений

Идентификация растений на основе изображений быстро развивается и уже используется в исследованиях и природопользовании.В исследовательском документе от июля 2021 года была проанализирована точность идентификации изображения для определения семейства растений, форм роста, форм жизни и региональной частоты. Инструмент выполняет распознавание поиска изображений, используя фотографию растения с программным обеспечением для сопоставления изображений, чтобы запросить результаты в онлайн-базе данных.

Результаты указывают на высокую точность распознавания: 79,6% из 542 видов примерно на 1500 фотографиях были правильно идентифицированы, в то время как семейство растений было правильно идентифицировано для 95% видов.

Распознавание изображений еды

Распознавание изображений различных типов продуктов с помощью глубокого обучения применяется для компьютерной оценки питания. Системы компьютерного зрения были разработаны для повышения точности текущих измерений рациона питания путем анализа изображений продуктов питания, снятых мобильными устройствами. Приложение для распознавания изображений используется для онлайн-распознавания образов в изображениях, загружаемых учащимися.

Распознавание при поиске изображений

Распознавание при поиске изображений использует визуальные функции, полученные от глубокой нейронной сети, для разработки эффективных и масштабируемых методов поиска изображений.Цель состоит в том, чтобы выполнять поиск изображений на основе содержимого для онлайн-приложений распознавания изображений. Исследователи разработали крупномасштабный визуальный словарь из обучающего набора функций нейронной сети для решения этой сложной задачи.

Прочтите о связанных темах

В настоящее время сверточные нейронные сети (CNN), такие как ResNet и VGG, представляют собой современные нейронные сети для распознавания изображений. В 2021 году в исследовании компьютерного зрения Vision Transformers (ViT) недавно использовались для задач распознавания изображений и показали многообещающие результаты.Модели ViT достигают точности сверточных нейронных сетей (CNN) при 4-кратном увеличении вычислительной эффективности.

Прочитав о том, что такое распознавание изображений и как работает распознавание фотографий или изображений, вы можете изучить другие статьи по этой теме:

Начало работы – создание системы распознавания изображений

В viso.ai мы используем Viso Suite , комплексная платформа компьютерного зрения. Мы предоставляем программное обеспечение и инфраструктуру для предприятий и предприятий, обеспечивающих работу надежных систем распознавания изображений в реальном времени.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *