Распознавание фото: Поиск по картинке — Картинки. Справка

‎App Store: Photo Sherlock — поиск по фото

21 мар. 2021 г.

Версия 1.25

Изменения пользовательского интерфейса

Разработчик Yhor Prysjazhnjuk указал, что в соответствии с политикой конфиденциальности приложения данные могут обрабатываться так, как описано ниже. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.

Данные, используе­мые для отслежи­вания информации

Следующие данные могут использоваться для отслеживания информации о пользователе в приложениях и на сайтах, принадлежащих другим компаниям.

• Геопозиция
• Идентифика­торы
• Данные об использова­нии
• Диагностика

Связанные с пользова­телем данные

Может вестись сбор следующих данных, которые связаны с личностью пользователя.

• Геопозиция
• Идентифика­торы
• Данные об использова­нии
• Диагностика

Не связанные с пользова­телем данные

Может вестись сбор следующих данных, которые не связаны с личностью пользователя.

Конфиденциальные данные могут использоваться по-разному в зависимости от вашего возраста, используемых возможностей или других факторов. Подробнее

Поддерживается

• Семейный доступ

  С помощью семейного доступа приложением смогут пользоваться до шести участников «Семьи».

Онлайн сервис и программное обеспечение для распознавания лица по базе – Science Portal

Программное обеспечение типа сервиса распознавания лиц сегодня чрезвычайно востребовано во многих сферах жизни, а также отрасли информационной безопасности. Самый простой пример – это система Google Images и ее аналоги, которые угадывают лица людей на карточках, а потом распределяют их соответствующим способом. В этом алгоритме пользователь отмечает другого человека, а система анализирует другие картинки на устройстве и добавляет их в нужный альбом. Притом сервис может распознать даже животных!

Описание технологии работы системы

Многие задумываются, как же программа для распознавания лиц по фото определяет каждого человека. Впрочем, мало кто четко понимает принцип того, как сам человек определяет своих знакомых среди прочих людей. Однако можно точно сказать, что у человеческих лиц есть определенные свойства, которые мозг сразу подмечает, но в нашем случае это делает техника.

Тот же сервис от Google считывает определенные параметры:

• расстояние между глазами;
• форму надбровных дуг;
• положение и ширину носа;
• форму подбородка и т.д.

Человеческий мозг делает это бессознательно, в то время как компьютер анализирует это с помощью определенных алгоритмов. Подобная технология распознавания лиц определяет, как схожи пропорции, выделяет контуры, а потом сопоставляет их, и выделяет симметричные черты с ранее загруженными фотографиями при помощи сравнения признаков переборов или работы нейронной сети.

В системе видеонаблюдения нередко используют метод Виолы-Джонса, так как он считается наиболее эффективным для применения в режиме реального времени. Дополнительно к нему применяют признаки Хаара. Объединение этих систем позволяет идентифицировать человека при повороте лица даже на 30 градусов. Алгоритм сравнивает результат с загруженными файлами, а далее осуществляет поиск изображения и отслеживание его на протяжении нужного времени.

В целом, многие приложения по распознаванию лиц фото онлайн действуют по одному принципу, различаются только интерфейс и показатели эффективности. На данный момент не существует приложений, которые со 100% вероятностью угадывали бы каждое лицо, однако, чем более продвинута система, созданная разработчиками, тем более качественно происходит весь процесс.

Подобные системы идентификации сейчас широко применяются в самых различных сферах. Например:

1. Для повышения безопасности в общественных местах. Чаще всего подобные программы ставят в метро или аэропортах. Кстати, в метрополитене Шэньчжэня власти пошли еще дальше — теперь можно оплачивать поездку с помощью аппарата, который распознает лица. Пользователи могут даже посмотреть фотографии своего пребывания в метро и узнать дополнительную информацию. В аэропортах также используются похожие системы: в тестовом режиме пассажирам предлагают пройти паспортный контроль просто посмотрев в камеру.
2. В Японии запустили банкоматы, опознающие биометрические данные лица. Если все совпадает, то пользователи получают средства.
3. В некоторых тюрьмах используют данные алгоритмы, чтобы снизить перевоз контрабанды.

К слову, стоит заметить, что использование разных маскирующих средств не слишком помогает в том, чтобы обойти систему. Достаточно 70% открытого лица, чтобы алгоритм опознал изображения. Очки или головной убор снижают точность не более, чем на 5%. Также некоторые китайские программы по поиску людей способны распознавать граждан даже в медицинских масках, которые там часто носят из-за смога.

В целом, системы используются в видеоаналитике в самых разных местах. Технология продолжает стремительно развиваться, что вызывает некоторые споры. Так, в некоторых штатах США ее запретили использовать полиции, т.к. это нарушает права граждан на частную жизнь.

Сервис для распознания лиц

Наши разработчики создали программу, позволяющую распознать лица по доступным картинкам из загруженной базы. Пользователи могут протестировать сервис совершенно бесплатно. Более того, не нужно устанавливать приложение на свое мобильное устройство или компьютер. Достаточно перейти в любой браузер и воспользоваться сайтом онлайн.

Работает программа по следующему принципу:

1. Система начинает искать фотографии, выбирает среди них наиболее удачный снимок.
2. Далее происходит непосредственное распознавание.
3. Как только система определяет ключевые точки, то она начнет сопоставление с базой. Обычно сравнивается более 100 ключевых моментов. Главными считаются: расстояние между глазами, длина и ширина носа, форма скул и подбородка, высота лба.

Эффективность нашего сервиса достаточно высокая, благодаря использованию современных технологий и алгоритмов, а также широкой базы данных. Притом сервис способен распознать лицо человека, который носит очки или головной убор с высокой точностью. Программу можно использовать для поиска человека в любой соцсети или в интернете. Мы гарантируем клиентам конфиденциальность, все результаты поиска останутся доступными только тому, кто проводил исследование.

Примеры использования сервиса

Чтобы лучше понимать, как использовать сервис, предлагаем ознакомиться с примером. В качестве экземпляра было выбрано фото актрисы Эллен Пейдж, где она стоит в разных позах по отношению к камере, улыбается, а также с макияжем, чтобы лучше показать эффективность сервиса.

Для начала требуется создать базу лиц. Нужно скачать, а потом загрузить фотографии на сервис одним из двух способов: нажав на поле или просто перетащив фото в него.

Потом нажимаете «Далее». Вы можете добавить фото, которое нужно сравнить, из уже созданной базы или загрузить новое. Притом сервис в процентном соотношении определяет схожесть выбранной фотографии и остальными в базе.

На примере видно, что программа определила лицо актрисы с той фотографией, даже там, где она без макияжа, в головном уборе и с другой прической. Другие люди на фото были отсеяны, и сервис показал нулевое совпадение.

Для создания своей базы можно использовать неограниченное количество фотографий, включая изображения с видео или фотокамеры. Доступ к результатам есть только у администратора.

Визуальный поиск и распознавание объектов по фотографии от Evergreen

Визуальный поиск (Visual Search) — сильный тренд на рынке потребительских товаров суть которого в том, что пользователю достаточно сфотографировать предмет или навести на него камеру, и программа за доли секунд найдет этот товар в интернет-магазине, сообщит его характеристики и цену.

Некоторое время назад Ваш Пульт ввел у себя услугу «подбор товара по фото». Для этого покупателю необходимо было сделать фотографию своего неработающего устройства и прислать её менеджеру. А затем уже опытный менеджер разбирался “что же это такое прислали”, искал необходимую модель и подбирал нужный клиенту вариант.

У такого подхода есть очевидная сложность – человеческий фактор или опыт персонала. Например, только менеджер с большим опытом работы может распознать погрызенный собакой пульт с полусъеденными кнопками. Или запчасть для авто. Только специалист со стажем может по фото определить насекомое, которое вас укусило. Недавно нанятый сотрудник с такой задачей не справится – его необходимо длительное время обучать.

Программирование искусственного интеллекта на распознавание объектов. Как мы научили этому машину

Чтобы превратить распознавание объектов на изображении из идеи в реальность, мы использовали такой вид машинного обучения как обучение нейросети. Первым делом подготовили исходные материалы. В данном случае было подготовлено более сорока тысяч изображений конкретного объекта в разных положениях и на всевозможных фонах. Часть фото были сделаны вручную, но большинство – сгенерировано в виртуальной студии в полуавтоматическом режиме.Первый этап обучения длился 3 недели. За это время нейросеть прошла больше 3 миллиона шагов. Результат нас не удовлетворил, сетка нормально распознавала только фотографии, сделанные в идеальных условиях: любая тень, засвет, перспективное искажение приводили к критической потере точности распознавания, поэтому мы принялись за второй этап обучения нейросети.

Поскольку покупатель будет в основном делать фото с телефона, при подготовке и обучении нейронной сети мы учли множество факторов, такие как:

• Слишком яркое или тусклое освещение
• Неудачный ракурс
• Стертые кнопки и надписи
• Плохой фон
• Фото с перспективой

Второй этап обучения сети занял ещё несколько недель, мы подготовили еще больше материала для обучения, поменяли подход, нейросеть прошла ещё 3 000 000 шагов и теперь выдавала по-настоящему хороший результат, гораздо менее чувствительный к качеству входящего фото.

Технологии, на которых строится программа для распознавания объектов

• TensorFlow — фреймворк машинного обучения,  на нем мы создали нейронную сеть. Мы использовали Faster-RCNN-Inception-V2 — модель, оптимально подходящую для дальнейшего обучения с нашим материалом;

• Google Cloud Vision, Soundex – для распознавания надписей мы использовали API Google Cloud Vision, а для поиска наилучшего соответствия среди возможных результатов мы использовали полнотекстовый поиск, вычисление расстояния Левинштейна, и Soundex. Soundex — алгоритм сравнения двух строк по их звучанию, устанавливающий одинаковый индекс для строк, имеющих схожее звучание в английском языке.

Как интегрировать визуальный поиск в существующие системы

Созданная нами система распознавания объектов по фото по сути представляет собой API-сервис и легко интегрируется с чат-ботом, сайтом, мобильным приложением и внутренними системами компании. Это позволит ей функционировать без участия человека как полностью автоматизированный процесс. Заказ сразу после завершения попадет в отдел отправок и сможет быть отправлен в кратчайшие сроки.

Если у вас есть смелые идеи для программирования искусственного интеллекта, и вам нужна система распознавания образов (абсолютно любых предметов или человеческих лиц) — свяжитесь с нами. 

04.02.2019

Используемые в статье картинки взяты из открытых источников и используются как иллюстрации.

Статьи по теме

—

читайте другие наши статьи.

Распознавание текста с картинки. Python Tesseract ORC + OpenCV

Сегодня мы с вами поговорим на тему языка Python и рассмотрим пример создания крутого приложения. Наша программа будет способна считывать текст из любой фотографии.

Что сделаем за урок?

Мы с вами рассмотрим пример работы с библиотекой Tesseract ORC и на её основе построим приложение для распознавания текста с фото.

Что забавно, так это возраст библиотеки. Tesseract — является программой, разрабатывавшейся компанией Hewlett-Packard с середины 1980-х по середину 1990-х годов. Затем программа около 10 лет «пролежала на полке» и в августе 2006 года её купила Google. Google открыл исходный код под лицензией Apache 2.0 для продолжения разработки.

На сегодняшний день библиотека является наиболее крутым решением, если вам требуется считать данные из какого-либо фото.

Установка библиотеки

Первое, что необходимо сделать, то это выполнить установку Tesseract ORC. Установка Tesseract удобна на Маке и Линукс. Если вы на Windows, то придется выполнить на одно движение больше.

Если вы на Маке, то скачайте HomeBrew и далее в терминале пропишите brew install tesseract. Если вы на Линукс, тогда в зависимости от операционной системы вам нужно прописать соответствующую команду в терминале.

И если вы на Windows, то вам нужно скачать приложение на ПК. Вам нужно скачать файл Windows Installer. После скачивания выполните установку данной программы.

С самой программой вам никак не придется взаимодействовать, а лишь скопировать её расположение. Обычно оно устанавливается на диск С в Program files. Найдите вашу программу и скопируйте путь к этой папке.

Разработка проекта

Полная разработка проекта показывается в видео. Вы можете просмотреть его ниже:

Полезные ссылки:

Код для реализации проекта из видео:

import cv2
import pytesseract

# Путь для подключения tesseract
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'

# Подключение фото
img = cv2.imread('yourPhoto.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Будет выведен весь текст с картинки
config = r'--oem 3 --psm 6'
# print(pytesseract.image_to_string(img, config=config))

# Делаем нечто более крутое!!!

data = pytesseract.image_to_data(img, config=config)

# Перебираем данные про текстовые надписи
for i, el in enumerate(data.splitlines()):
	if i == 0:
		continue

	el = el.split()
	try:
		# Создаем подписи на картинке
		x, y, w, h = int(el[6]), int(el[7]), int(el[8]), int(el[9])
		cv2.rectangle(img, (x, y), (w + x, h + y), (0, 0, 255), 1)
		cv2.putText(img, el[11], (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (255, 255, 255), 1)
	except IndexError:
		print("Операция была пропущена")

# Отображаем фото
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)

Как распознать текст с фотографии на смартфонах Huawei и Honor

Чтобы получить копию документа необходимо потратить время и силы на поиски ксерокопии? А что если появилась необходимость перевести текст из бумажного в электронный вариант? Неужели сложной процедуры сканирования с применением громоздкой техники не избежать? Только не для владельцев смартфонов Huawei и Honor. Обладая современным устройством можно в считанные минуты сфотографировать, отсканировать и даже распознать текст для дальнейшей работы. Понадобится только смартфон, который и без этого всегда с собой.

Как сфотографировать текст для распознавания на смартфоне

Чтобы сделать бумажный документ доступным для работы на смартфоне достаточно правильно сфотографировать его и распознать его. Безошибочное распознавание текста зависит от следующих факторов:

• Фотография должна быть пропорциональная размерам оригинального документа;
• Текст на фото располагается строго горизонтально;
• Документ должен быть равномерно освещен без резких перепадов и пятен;
• Фотография в высоком разрешении с большей долей вероятности позволит точно распознать текст.

Для фотографирования документа не нужно устанавливать каких-либо специальных приложений, просто активируем стандартную камеру на своем смартфоне Honor или Huawei. Перед началом съемки открываем вкладку «Еще» и выбираем значок «Документы». Этот режим позволит сфотографировать текст в подходящем для распознавания и дальнейшей работы формате.

Наводим камеру на страницу с текстом. Ждем, пока программа подстроится под формат и обрежет все лишнее, на это может уйти до 30 секунд. В зависимости от модели смартфона. Граница документа будет очерчена голубой линией, значит можно нажимать «Съемка». В течение 1-2 секунд фото документа будет продемонстрировано и сохранено.

Чтобы просмотреть фото еще раз необходимо нажать на «Просмотр документа», если есть желание что-то исправить, кликаем по кнопке «Сканер». В открывшемся режиме редактирования можно переместить границы, подровнять или повернуть документ. Как только желаемый результат достигнут, нажимаем на галочку для сохранения последнего варианта.

Распознаем сфотографированный на камеру смартфона текст

Как только документ сфотографирован и сохранен, его можно распознать для дальнейшей работы в электронном виде. Для распознавания и работы с текстом смартфон использует инновационные программы Optical character recognition (OCR). Алгоритм узнает на фотографии кусочек, где находится какой-либо текст и воссоздает его в соответствующем формате.

За распознавание текста отвечает встроенная по умолчанию программа Google Lens, которая также используется для считывания QR-кодов и других штрих-кодов. Чтобы распознать текст из картинки папку Google и находим там стандартное приложение Google Фото.

Открываем фотографию, которую необходимо распознать, и кликаем по пункту меню «Google Lens». В течение пары секунд после запуска программа будет анализировать изображение, после чего выделит текст на экране.

Чтобы быстро выделить весь текст на документе, нажимаем в нижней части экрана «Текст документа» и кликаем по строке «Выбрать все».

Распознанный программой текст будет выделен синим цветом. Все, что нужно сделать для продолжения работы с ним и редактирования, скопировать его и перенести в текстовый редактор. Если исходный документ был на иностранном языке, перевести его можно, кликнув по активному значку в этой же программе.

Всего за несколько минут фотографирования, распознавания и копирования текста можно получить качественный документ в электронном виде и продолжить работу с ним по своему усмотрению.

 Поделиться ссылкой:

Новости партнёров и реклама

Почему ИИ сложно распознать текст на фото и как ему в этом помочь — пошаговая инструкция

Нейросетям по-прежнему тяжело находить текст на фото. Они справляются с отсканированными документами, но теряются в работе с фотографиями. Почему это происходит и как помочь ИИ в работе — рассказываем ниже.

{«id»:70836,»url»:»https:\/\/vc. ru\/services\/70836-pochemu-ii-slozhno-raspoznat-tekst-na-foto-i-kak-emu-v-etom-pomoch-poshagovaya-instrukciya»,»title»:»\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0418\u0418 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u043c\u0443 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u2014 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f»,»services»:{«facebook»:{«url»:»https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/vc.ru\/services\/70836-pochemu-ii-slozhno-raspoznat-tekst-na-foto-i-kak-emu-v-etom-pomoch-poshagovaya-instrukciya»,»short_name»:»FB»,»title»:»Facebook»,»width»:600,»height»:450},»vkontakte»:{«url»:»https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/vc.ru\/services\/70836-pochemu-ii-slozhno-raspoznat-tekst-na-foto-i-kak-emu-v-etom-pomoch-poshagovaya-instrukciya&title=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0418\u0418 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u043c\u0443 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u2014 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f»,»short_name»:»VK»,»title»:»\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435″,»width»:600,»height»:450},»twitter»:{«url»:»https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/vc.ru\/services\/70836-pochemu-ii-slozhno-raspoznat-tekst-na-foto-i-kak-emu-v-etom-pomoch-poshagovaya-instrukciya&text=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0418\u0418 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u043c\u0443 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u2014 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f»,»short_name»:»TW»,»title»:»Twitter»,»width»:600,»height»:450},»telegram»:{«url»:»tg:\/\/msg_url?url=https:\/\/vc. ru\/services\/70836-pochemu-ii-slozhno-raspoznat-tekst-na-foto-i-kak-emu-v-etom-pomoch-poshagovaya-instrukciya&text=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0418\u0418 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u043c\u0443 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u2014 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f»,»short_name»:»TG»,»title»:»Telegram»,»width»:600,»height»:450},»odnoklassniki»:{«url»:»http:\/\/connect.ok.ru\/dk?st.cmd=WidgetSharePreview&service=odnoklassniki&st.shareUrl=https:\/\/vc.ru\/services\/70836-pochemu-ii-slozhno-raspoznat-tekst-na-foto-i-kak-emu-v-etom-pomoch-poshagovaya-instrukciya»,»short_name»:»OK»,»title»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438″,»width»:600,»height»:450},»email»:{«url»:»mailto:?subject=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0418\u0418 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u043c\u0443 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u2014 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f&body=https:\/\/vc.ru\/services\/70836-pochemu-ii-slozhno-raspoznat-tekst-na-foto-i-kak-emu-v-etom-pomoch-poshagovaya-instrukciya»,»short_name»:»Email»,»title»:»\u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443″,»width»:600,»height»:450}},»isFavorited»:false}

2448 просмотров

Технологией распознавания документов сегодня уже никого не удивить. Мы за две минуты регистрируемся в каршеринге — для этого достаточно отправить фотографию паспорта и селфи, а также берём кредиты, не выходя из дома. И нет нужды перепечатывать многострочное «кем выдано» в нужную формочку, уж тем более идти в офис для подтверждения личности.

Несмотря на прогресс, мы по-прежнему вводим данные руками

Дело в том, что распознать текст на фотографии сложно. Низкое качество съедает отдельные слова, а из-за того, что мы фотографируем документ под углом, появляются перспективные искажения, с которыми алгоритму не справиться.

Также на результат влияет нестандартный фон (например, вместо белой стены — бабушкин ковер), в таком случае алгоритм не может определить границы документа.

Для сравнения возьмём сканер: он выдаёт текст на чистом белом фоне, где видны все поля и нет искажений. Отсканированные документы похожи друг на друга, поэтому достаточно сотни примеров, чтобы обучить нейросеть.

Скан VS Фото 

Один алгоритм хорошо, а четыре — лучше

Как повысить точность распознавания на фото? Решение, которое сработало у нас, — подготовка изображения с помощью нескольких алгоритмов сразу. Другими словами — делаем из фотографии подобие отсканированного документа, прежде чем нейросеть распознает текст.

Шаг 1: выравниваем изображение

Первый алгоритм, который вступает в игру, — выравниватель. Он находит границы документа и устраняет искажение на картинке. Даже в самом запущенном случае алгоритм исправит перспективу на фотографии, под каким бы углом её ни сняли, и найдёт края документа, если их нет в кадре.

Вжух — и перспектива исправлена 

Шаг 2: обрезаем поля

С углами разобрались, теперь эстафету перенимает второй алгоритм, чья задача найти поля на фото. Тут есть проблема: у каждого документа (паспорт, страховка, водительское удостоверение) своё расположение полей.

К тому же они могут быть смещены — это вводит алгоритм в заблуждение. Чтобы нейронная сеть не обрезала слово на середине, мы даём ей тысячи вариантов изображений, предварительно размеченных руками, — так она учится находить их на фотографиях самостоятельно.

Готовим документ к распознаванию — находим все поля 

Шаг 3: распознаём текст

Теперь, когда поля найдены, переходим к тексту. Тут подключается стандартный OCR-алгоритм — он берёт данные, которые для него подготовили на предыдущем этапе, и переводит текст из изображения в цифровую версию. Этот этап мы подробно описывали в другой статье.

Волнительный момент — нейросеть переводит текст в цифру 

Шаг 4: исправляем ошибки

Ура — мы получили текст. Теперь проверяем результат на грамотность. Для этого нужна следующая нейросеть, которая проходится по тексту с красной ручкой, — она обучена исправлять ошибки и опечатки. Наподобие той, что исправляет поисковые запросы в Google.

Что теперь

Это лишь вопрос времени, когда технология распознавания документов будет работать с фотографиями так же успешно, как со сканами. Однако добиться высокой точности можно уже сейчас — при использовании нескольких алгоритмов в одной цепочке процессов.

Vision – распознавание фото с мероприятий

• Работает на технологиях компьютерного зрения
• Находит фотографии человека по снимку его лица
• Отправляет найденные фотографии на почту
• Встраивается на сайт как виджет

• Конференции и презентации
  • Научные, деловые, образовательные
  • Митапы, хакатоны
  • Семинары, круглые столы, форумы
  Оставить заявку
• Культурные и образовательные события
  • Музыкальные фестивали
  • Выставки и экспозиции
  • Конкурсы и соревнования
  • Тематические фестивали
  Оставить заявку
• Развлечения
  • Аттракционы
  • Цирки
  • Аквапарки
  • Горнолыжные курорты
  Оставить заявку
• Круизы
  • Речные
  • Морские
  • Трансатлантические
  Оставить заявку

Оставить заявку

Как работает поиск по фото на мероприятии

• 1

  Фотографы делают снимки посетителей во время конференции.

• 2

  Фотографии заливаются в облако, где на них автоматически распознаются лица.

• 3

  Посетитель фотографируется на стойке, Vision находит его снимки и отправляет на почту.

• 4

  Посетитель может найти свои фотографии и позже с помощью виджета Vision на сайте мероприятия.

Возможности сервиса

• Загрузка логотипа организатора для брендирования фотографий посетителей мероприятий
• Создание неограниченного количества мероприятий в личном кабинете
• Виджет на сайте, с помощью которого можно искать фотографии после мероприятия
• Заказ брендированной стойки и персонала на мероприятие с помощью наших партнеров

Оставить заявку

Как выглядит

Что еще даёт сервис Vision организаторам мероприятий

• Лояльность посетителей. Работа стоек производит WOW-эффект у посетителей
• Виджет Vision позволит пригласить посетителей мероприятия на сайт организаторов и после события
• Сеть партнеров Вам не придётся искать фотографов, помощников и промоутеров: мы уже наладили работу с проверенными подрядчиками — организаторами мероприятий
• Оценку результатов. В личном кабинете вы заказываете стойки, следите за подготовкой и видите подробную аналитику по работе сервиса — всё онлайн и в удобном интерфейсе

Оставить заявку

Собственная разработка Mail. ru Group, использующаяся в продуктах компании для распознавания десятков миллионов объектов ежемесячно

Vision является частью Платформы Mail.ru для Бизнеса. Платформа объединяет онлайн-сервисы для корпоративных коммуникаций, облачного хранения и маркетинга компании

Все продукты

Ищем партнёров

Мы создаем партнёрскую сеть «Vision для мероприятий», чтобы распознавание лиц распространялось по миру. Присоединяйтесь и становитесь нашим партнёром!

• Что значит быть партнёром Vision?

  Вы работаете под брендом Vision и делаете то же, что и мы: ищете новых клиентов, помогаете с организацией и следите, чтобы на мероприятии всё шло по плану.

• Какие условия партнёрства?

  Мы обучаем вас, помогаем с продвижением, но и контролируем качество работы. Став партнером, вы предоставляете мероприятиям сервис и зарабатываете на этом.

• Как начать сотрудничество?

  Оставьте заявку на подключение к партнерской сети, расскажите о себе, сколько и каких мероприятий в месяц вы готовы обслуживать.

  Стать партнером

[Обновлено] 10 лучших средств распознавания изображений

Получите бесплатную демонстрацию распознавания изображений!

Для брендов это означает доступ к большему количеству данных, чем когда-либо прежде, особенно данных на основе изображений. Пользователи социальных сетей полностью восприняли идею обмена фотографиями вместо текста или сопроводительного текста.

Свидетельство того факта, что «картинка стоит тысячи слов» в реальной жизни, можно увидеть в растущей популярности платформ социальных сетей, основанных на фотографиях, таких как Snapchat. Во втором квартале 2020 года у Snapchat было 238 миллионов активных пользователей по всему миру в день. Рост по сравнению с 203 миллионами DAU во всем мире в том же квартале 2019 года.

Очень важна способность выявлять, анализировать и использовать эту растущую тенденцию. В будущем цифрового маркетинга, в котором будут доминировать визуальные данные, должна существовать технология распознавания изображений. Без него бренды упускают массу ценных данных.

В этом посте я собираюсь перечислить несколько замечательных инструментов распознавания изображений . У них разные функции, возможности и цены.Я включил проприетарную технологию распознавания изображений Talkwalker — подробности позже — потому что ИМХО она лучшая. Уровни точности и простота использования гарантируют, что он выделится из толпы.

За 30 дней логотип DHL был обнаружен почти 10 000 раз.

На изображении выше показано огромное количество логотипов DHL, которые публикуются или просматриваются в Интернете. От маркетинговых кампаний DHL до рекламных баннеров на гоночных трассах.

В этом случае фильтр использовался только для поиска изображений, содержащих ссылку на F1 / Формулу 1 в тексте.Почти 18% — 1800 упоминаний — включали ссылку на F1 / Формулу 1. Из этих изображений только 8 ссылались на DHL.

Значение?

Логотип DHL тесно связан с F1. Эти впечатления — 1800 упоминаний — были бы упущены, если бы отслеживался только текст.

Какая трата!

Скачать сравнительную таблицу средств распознавания изображений!

Что такое распознавание изображений?

Хорошо, распознавание изображений . Компьютер, использующий свои «глаза», как вы бы использовали свои.

Ознакомьтесь с разделом «Что такое анализ изображений?», Если вам нужна более подробная информация.

Распознавание изображений — это создание нейронной сети, которая обрабатывает все пиксели, составляющие изображение. Эти сети представлены кучей изображений уже идентифицированных объектов, чтобы сеть могла изучать и распознавать похожие объекты.

Например, AI будут показаны тысячи изображений обуви. ИИ узнает, какие изображения обуви должны содержать.Покажите изображение слона, и искусственный интеллект сравнит все пиксели изображения слона со всеми изображениями обуви, которые он видел. Не найдя совпадений или не найдя их, ИИ распознает в объекте слона.

Вот примеры инструментов, о которых вы, возможно, слышали, но не осознавали, используемую технологию распознавания изображений …

• Сравнение цен — сделайте снимок продукта, который вы хотите купить, и используйте приложение, такое как Google Shopper, чтобы узнать, какие магазины поблизости взимают плату за
• Беспилотные автомобили — использование компьютерного зрения и распознавания изображений для идентификации пешеходов, дорожных знаков и других транспортных средств
• Поиск изображений — укажите в Google изображение или URL-адрес, и поисковая система покажет вам, где изображение было использовано в Интернете, одновременно найдя похожие
• Какой сериал? — такое приложение, как израильское TVTak — Shazam of TV — идентифицирует шоу, которое вы смотрите, с помощью технологии распознавания видео или изображений в вашем iPhone.
• Это собака или нет? — Not Hotdog, приложение для распознавания изображений, без которого вам не обойтись… если вам абсолютно необходимо идентифицировать … хот-дог

Почему я должен использовать распознавание изображений?

Данные, полученные с помощью инструментов распознавания изображений , можно использовать по-разному. От понимания ваших клиентов и их интересов до создания целевой рекламы для определенных групп. Представьте себе возможность размещать рекламу в Facebook на основе индивидуальных предпочтений и увлечений людей.

Просто, ВАУ!

Любители собак могут увидеть рекламу самых модных новых угощений для собак, а любители кошек могут получить рекомендации по выбору лучших кормов для кошек.

Инструменты распознавания изображений помогут вам лучше понять свою клиентскую базу. Оцените, что поможет вам выйти на новый рынок, убедитесь, что никто не злоупотребляет вашим логотипом, и проанализируйте истинный охват вашего маркетинга. Он может дать вам представление о потребителях в цифровом формате, в котором вы так отчаянно нуждаетесь, и откроет вам глаза на новые возможности, которые вы так легко могли упустить. Технология распознавания изображений — это, по сути, компас, необходимый каждому бизнесу для навигации в сложной местности современного цифрового мира.

Этот пост даст вам некоторое представление о различных доступных инструментах распознавания изображений и поможет вам решить, какой из них лучше всего подходит для вашего бизнеса и вашего бренда.

Что умеют инструменты распознавания изображений?

Инструменты распознавания изображений могут распознавать, анализировать и интерпретировать изображения. Намного эффективнее, чем вы и ваша команда. Они сэкономят вам время и деньги. Инструменты распознавания изображений могут сортировать бесчисленное количество изображений и быстро возвращать данные, которые применимы только к вашему бизнесу.

Я составил список из 10 лучших инструментов для распознавания изображений и того, что их отличает. Взглянуть!

Talkwalker | Запатентованная технология распознавания изображений

Технология распознавания изображений Talkwalker позволяет выполнять поиск в базе данных, содержащей более 30 000 логотипов, а также сцен и объектов. Это означает, что у вас есть доступ практически к любой информации о компании, которая может вам понадобиться. Помимо огромного объема изображений, которые он может распознать, он также использует адаптируемую запатентованную технологию для одновременного анализа текста и изображений.

Получите мою бесплатную демонстрацию распознавания изображений!

От максимального увеличения охвата вашей рекламы до получения уведомлений каждый раз, когда кто-то публикует о вашем бренде, запатентованная технология распознавания изображений Talkwalker — это инструмент, который дополнит ваши существующие знания о вашем бренде и поможет вам использовать эти знания в процессе работы. продолжайте развивать свой бизнес.

Роооооней !!!

Распознавание изображений обнаружит логотипы Martini, Texaco, Michelin, несмотря на отсутствие упоминания.
Это означает, что рентабельность инвестиций от спонсорства может быть точно измерена.

Вы нашли идеальное изображение, но оно не того размера. Вам нужно изображение, похожее на то, что у вас есть.

Вам нужен поиск обратного изображения Google!

Как следует из названия, этот инструмент распознавания изображений позволяет загружать изображение и выполнять поиск по нему.

Вы выполняете поиск по изображению, а не по словам. Круто!

Самое замечательное в этом инструменте то, что он так же интуитивно понятен, как и типичный текстовый поиск Google, и сохраняет возможности Google.

Примеры того, как вы могли бы использовать этот инструмент, включают …

• Вам нужно найти источник изображения, чтобы вы могли правильно указать его
• Поиск случаев ненадлежащего использования принадлежащего вам изображения — нарушение прав на товарный знак

Если изображение существует в Интернете, поиск обратного изображения Google поможет вам найти то, что вы ищете.

Вставьте URL-адрес или загрузите изображение.

Загрузка приведенного выше снимка экрана из F1 приносит кучу данных распознавания изображений.

Google API Cloud Vision позволяет анализировать изображения разными способами. От распознавания откровенного содержания до обнаружения эмоциональных сигналов на лицах. Благодаря такому широкому набору функций это универсальный инструмент, который можно адаптировать к вашим конкретным потребностям.

Помимо своей гибкости, этот инструмент распознавания изображений несет в себе мощь Google и все, что следует из названия. Это означает, что это один из самых мощных инструментов, который вы найдете.

Инструмент распознавания изображений с возможностями Google!

Еще одно громкое имя в веб-мире, Amazon предлагает инструмент распознавания изображений с уникальными предложениями.

Amazon Rekognition не только анализирует неподвижные изображения, но и позволяет анализировать видео.

Это высокотехнологичная программа, способная …

• Обнаружение объектов, сцен и действий — игра в футбол, велосипед, пляж, город и т. Д.
• Распознавание лиц — идентифицировать человека на фото или видео
• Анализ лица — улыбка, глаза открыты, очки, борода, пол
• Путь — e.грамм. движение спортсменов во время игры для анализа после игры
• Обнаружение небезопасного содержимого — определение небезопасного или неприемлемого содержимого в изображениях и видео
• Распознавание знаменитостей — определите звезд из своей библиотеки видео и изображений
• Текст в изображениях — обнаружение и распознавание текста, такого как названия улиц, подписи, названия продуктов, номера автомобилей

Amazon заверяет пользователей, что постоянно обучающийся инструмент распознавания изображений интуитивно понятен для интеграции и использования.

Преимущество Amazon Rekognition заключается в том, что вы платите только за данные, которые используете. Это означает, что минимальных сборов нет. Это позволяет вам использовать программу так, как вы считаете нужным, и получать доступ ко всем преимуществам мощной системы, не нарушая при этом денег.

Обнаружение небезопасного контента и распознавание знаменитостей.

Объекты и сцены, распознавание лиц и анализ, отслеживание людей.

Clarifai | Поиск похожих изображений

Этот инструмент распознавания изображений позволяет искать изображения, используя другие изображения.Представьте себе потенциальное использование?

Например, вы можете захотеть найти изображения на основе сходства, а слова могут увести вас далеко.

Повторюсь — картинка стоит тысячи слов, если не больше.

Как бы вы ни пытались описать изображение для поисковой системы, вы, скорее всего, никогда не поймете, что именно в изображении вы хотите, чтобы эта машина нашла. Инструмент распознавания изображений Clarifai сделает всю работу за вас. Это поможет вам найти похожие изображения, просто выбрав фотографии и указав инструменту, что делать.

Инструмент анализирует фото и распознает млекопитающих, диких животных, улицу, траву, животных, стадо, слоновую кость … слона!

Визуальный поиск, рекомендации и обнаружение, аналитика клиентов.

LogoGrab | Распознавание логотипа и знака

Имя, которое одновременно броское и информативное, служит мостом для компаний, желающих перейти в новую эру маркетинга и взаимодействия с потребителями. LogoGrab знает свою нишу и хорошо ее заполняет, начиная с запатентованного механизма адаптивного обучения и кончая эталоном самого быстрого и точного инструмента на рынке.

Разработанный для технологических компаний, рекламных агентств и брендов, LogoGrab ориентирован на монетизацию и взаимодействие на мобильных платформах. Это идеальный инструмент для тех, кто хочет получить максимальную отдачу от своего присутствия в социальных сетях.

LogoGrab может похвастаться тем, что их инструмент легко интегрируется в большинство существующих платформ. Это означает, что переход к LogoGrab и ценной информации, которую он может предоставить, будет плавным и безболезненным — еще одна особенность и без того потрясающего инструмента.

Встраивайте определение логотипа и SKU для изображений и видео в любой проект.

Получите бесплатную демонстрацию распознавания изображений!

IBM — гигант в мире технологий — находится в авангарде разработки передовых технологий, которые не только делают современный мир лучше, но и подталкивают его к новым возможностям.

Его инструменты распознавания изображений одни из лучших. Одним из основных преимуществ IBM Image Detection является его обучаемость. Другими словами, IBM предоставляет платформу с широкими возможностями настройки, которую можно настроить для выполнения практически любой задачи, которая вам нужна.

Как это круто? !!

Анализируйте изображения сцен, объектов, лиц, цветов, продуктов и другого содержимого.

Инструмент распознавания изображений идентифицирует бренды на картинке.

Imagga | Catorgorize images

Инструмент распознавания изображений Imagga предоставляет несколько автоматических опций для сортировки, организации и отображения ваших изображений на основе категории, цвета, тега — которые также могут быть автоматизированы — или пользовательского ввода.Это означает, что у вас есть несколько встроенных опций, но вы также можете развиваться в соответствии с вашими потребностями. Двойственность Imagga позволяет ему соответствовать любым обстоятельствам и уровню квалификации.

Если вам нужен способ упорядочить вещи, не тратя драгоценное время компании, или вам нужно убедиться, что на вашей странице не отображается явный контент, у Imagga есть инструмент для вас, а если нет, вы можете его создать!

Универсальные решения для распознавания изображений для разработчиков и предприятий.

CloudSight | распознать, классифицировать, понять

В то время как некоторые инструменты ориентированы на узкоспециализированное выполнение и приложение, другие пытаются максимально повысить удобство, сохраняя при этом впечатляющую функциональность.CloudSight идеально подходит для тех, кто ищет простой в использовании и самоописываемый «легкий» инструмент.

Этот инструмент распознавания изображений упрощает процесс распознавания, категоризации и понимания. Это позволяет вам практически отказаться от использования визуальных элементов.

Это может означать …

• Разрешение программе писать естественно звучащую подпись
• Простая интеграция изображений в ваше торговое онлайн-пространство
• Раскрытие ключевого материала вашего видеоконтента

CloudSight интуитивно понятен до отказа, без ущерба для функциональности, которую можно ожидать от первоклассного инструмента распознавания изображений.

Отлично!

Дважды круто!

EyeEm | Оцените эстетический рейтинг фото

Для тех из вас, кто любит фотографию, осознавая ее потенциал в растущем мире, основанном на изображениях, распознавание изображений EyeEm является идеальным инструментом. Специально для тех, кто пользуется платформами социальных сетей.

Благодаря автоматическим тегам и подписям это здорово, если вы хотите использовать теги, которые не только лучше всего подходят для ваших изображений, но и способствуют увеличению экспозиции.EyeEm выходит за рамки этого, используя распознавание изображений для оценки эстетического рейтинга фотографии.

Звучит круто, не так ли?

Это полезно для тех, кто основывает свой успех на фотографии и взаимодействии с публикациями. Оценка фотографий на основе их эстетической привлекательности может помочь вам выбрать наилучшее из возможных изображений для максимального вовлечения.

Инструмент можно обучить распознавать ваш уникальный стиль, чтобы ваши сообщения сохраняли целостную эстетику, которую вы ищете при создании страницы на основе изображений.

Инструмент распознавания изображений, который оценивает фотографии на основе их эстетической привлекательности.

Ваш вывод из этого списка заключается в том, что независимо от того, что вы хотите от инструмента распознавания изображений, есть идеальный инструмент для вас и вашего бренда.

Технология распознавания изображений принесет пользу любому бизнесу, независимо от его размера, продукта или рынка. От мегакорпораций, стремящихся к максимальной узнаваемости бренда, до независимых фотографов, желающих расширить свой рынок с помощью платформ социальных сетей.Распознавание изображений — ключ к навигации в нашем информационном мире.

Что выделит вас из массы данных? Что делает ваш бренд лучше, чем у конкурентов? Как лучше всего определить идеальный рынок для того, что вы предлагаете, а затем целенаправленно и эффективно выйти на него? Как вы можете гарантировать, что идентичность вашего бренда не используется и не злоупотребляется?

Ответ — распознавание изображений.

Предварительно разработанный инструмент, который сделает за вас охоту. позволяя вам тратить больше времени на развитие вашего бизнеса.Индивидуальная программа, дающая представление о потребителях вашего рынка в цифровом формате — у вас есть выбор. В мире бесконечного количества информации инструменты распознавания изображений разбирают все это и открывают дверь к безграничным возможностям. Нажмите ниже и найдите свой логотип в Интернете!

Франсуа — член маркетинговой команды Talkwalker.

Франсуа — творческий человек, который любит делиться тем, что узнает. Его любимые темы — SEO, SEA и SMA. Он любит посмеяться и пошутить, и он не может начать день без чашки крепкого кофе.

Использование функции распознавания лиц Google Photo для определения старых семейных фотографий

Это немного выходит за рамки моей типичной рулевой рубки, поскольку этот блог больше о ремеслах, поделках и случайных путешествиях, чем о скрапбукинге и генеалогических исследованиях.Но мне нравятся старые фотографии, и я рад поделиться новым способом, который я обнаружил, чтобы более осмысленно организовать свои.

Изначально я обнаружил это приложение для распознавания лиц случайно — я просто загружал старые фотографии, чтобы освободить место на моем жестком диске, но то, что я быстро обнаружил — и был поражен, — это то, что почти сразу же они были загруженные фотографии Google начали идентифицировать лица моих предков, идентифицировать людей, несмотря на то, что они менялись за всю жизнь.Удивительно, но Google Фото смог сказать мне, что на конкретной фотографии тускло освещенного малыша была та же женщина, которая позировала со своим ребенком 20 лет спустя и ее внуком 30 лет спустя!

До того, как гуглить фото, я думал, что у меня всего четыре фотографии бабушки по материнской линии. Благодаря распознаванию лиц Google Photo, Google смог сказать мне, что не менее 30 моих фотографий принадлежат моей бабушке по материнской линии! Вместо того, чтобы иметь только те несколько снимков, на которых она запечатлена в возрасте 20 лет, у меня теперь были фотографии, на которых она изображена на протяжении всей ее жизни.

На многих неопознанных фотографиях есть подсказки — например, этот штамп местоположения — которые могут помочь вам в поиске.

Мне повезло, что сотни фотографий моей семьи сохранились целыми и невредимыми на протяжении поколений моей семьи, нетронутыми на чердаке моего деда. Зная, что чердак — не самое безопасное место для хранения этих бесценных семейных реликвий, несколько лет назад мы воспользовались преимуществами современных технологий, чтобы оцифровать все эти старые фотографии. Вот краткая информация о нашем путешествии и инструкции, как придать смысл своим старым, неопознаваемым фотографиям, используя Google Фото для идентификации, группировки и связывания лиц.

Шаг первый: преобразование старинных фотографий в цифровые

Работа с такой компанией, как legacy box (компания, которую мы фактически использовали, теперь больше не предлагает свои услуги, но я действительно впечатлен фотографиями и видео, которые я обрабатывал с помощью legacy box с того времени).

Компания по сканированию, такая как legacy box, может делать бесценные семейные фотографии и обеспечивать их безопасность для будущих поколений — возможно, что еще более важно, оцифровка старых семейных фотографий дает всем членам семьи возможность иметь равный доступ к этим важным частям наша личная и коллективная история.Когда у нас есть только печатные копии, доступ получает только одна семья, и они могут оказаться — одни — хранителями семейной памяти. Если что-то происходит с фотографиями, такие как потеря изображения в огне или в спорном развода, они могут оказаться козлом отпущения за потери. Аренда службы сканирования старых семейных фотографий дает каждому доступ к той части истории вашей семьи, что способствует большему общению, большему признанию и большему количеству значимых историй, которыми мы делимся вместе.

Шаг 2. Пусть старейшины семьи идентифицируют столько фотографий, сколько они могут.

После того, как в 2010 году мы отсканировали семейные образы и раздали их семье и большой семье, мы многое узнали о нашей семье. Вот как мы подошли к первому этапу создания фотографий на документы:

1. Загрузите изображения в Google Фото

Загрузите все свои изображения, подтвердите успешную загрузку и подождите. Распознавание лиц на фотографиях Google — автоматическое, но не мгновенное . Автоматическому распознаванию лиц Google может потребоваться до 24 часов, чтобы начать изолировать, связывать и группировать лица людей на ваших фотографиях.

Вам также необходимо убедиться, что ваши настройки для идентификации и группировки лиц включены в Google Фото.

Сразу же на этом первом этапе были обнаружены новые фотографии знакомых лиц. Я думал, что у меня есть только дюжина фотографий моей бабушки по отцовской линии, взрослое лицо которой я хорошо знала, но в этом первом раунде Google уже связал меня с другими частями моей истории, определив ее лицо как в детстве, так и в зрелом возрасте!

Автоматическое распознавание лиц будет связывать фотографии одного и того же человека, но вам придется вводить имена вручную.

1. Раздайте цифровые фотографии большой семье с помощью службы обмена фотографиями.

Когда мы первоначально начали оцифровывать и идентифицировать наши изображения, это было на пике популярности Facebook, поэтому мы делились через альбомы Facebook. Сегодня существуют лучшие альтернативы — я рекомендую Google Фото — но если старшие члены семьи могут спокойно просматривать и комментировать в Facebook, это может быть лучшим местом для публикации изображений и идентификации краудсорсинга, которые затем будут введены в другую базу данных.

2. Помогите пожилым членам семьи опознавать фотографии

Отправка бабушке ссылки на файлообменник, скорее всего, не принесет результата. Вместо этого предложите членам семьи лично навещать пожилых родственников и возьмите достаточно большой экран, чтобы увеличивать изображения. Слабовидящие пожилые люди могут не разобрать лица, которые они узнают, если изображения слишком маленькие.

Сядьте, проведите пальцем по экрану и поговорите о распознаваемых лицах. Это больше, чем идентификация изображений, это возможность рассказывать истории и архивировать воспоминания.

В Google Фото введите истории как описания и, по мере того, как лица будут идентифицированы, присвойте фотографии Google имя для этого лица в своей базе данных старых семейных фотографий.

Если вы не уверены на 100% в идентификации лица, добавьте число в конце имен, чтобы обозначить вероятность: 1 для «небольшая вероятность» и 9 для «почти наверняка»

3. Введите идентификационные данные из содержания фотографии

рукописных этикеток были одними из самых ценных идентификаторов

Если вам повезет, возможно, первоначальный владелец фотографий нацарапал разборчиво на лицевой или оборотной стороне фотографии название даты, дату или место (службы сканирования могут потерять эти данные, поэтому может быть полезно вручную просмотреть ваши фотографии. фотографии после того, как они будут возвращены со сканированных и проверьте наличие примечаний на обратной стороне фотографий).

Для большинства фотографий моей семьи не было заметок: в конце концов, многие ли из нас думают о том, чтобы иметь смысл для детей наших внуков, когда подписывают свои собственные фотографии в Интернете сегодня? Большей частью информации, которую мы располагали для многих наших фотографий, иногда были данные о фотографе и местонахождение фотостудии, куда они приезжали, чтобы сделать свои фотографии.

Добавьте эти подсказки к фотографиям и назовите дополнительные лица в Google Фото, которые члены семьи не смогли сделать.

4. Станьте детективом и создайте свой идентификатор, используя известные отношения

До распознавания лиц моя семья застряла здесь. В течение многих лет я сидел с этими в основном неопознанными фотографиями. Моя семья — это семья, которой трудно рассказывать наши истории, поэтому время от времени я просматривал эти фотографии и задавался вопросом об этих неизвестных людях на МОИХ семейных фотографиях и об их историях.

Возможность идентифицировать больше фотографий известных людей была захватывающей, но возможности фотографий Google на старых фотографиях простираются гораздо дальше, чем просто поиск фотографий известных людей на протяжении всей их жизни — это помогло мне заполнить пробелы в моем генеалогическом древе. Возможность идентифицировать больше фотографий известных людей была захватывающей, но возможности фотографий Google на старых фотографиях простираются гораздо дальше, чем просто поиск фотографий известных людей на протяжении всей их жизни — это помогло мне заполнить пробелы в моем генеалогическом древе.

Начните с семейных портретов, свадеб и т. Д.

Фотографии, которые явно являются семейными фотографиями или свадебными портретами, могут стать золотой жилой: как только распознавание лица идентифицирует одного человека на портрете, вы можете сделать перекрестную ссылку со своим генеалогическим древом и использовать свою письменную генеалогию, чтобы добавить имена к этим «неизвестным лицам».”

После того, как вы пометите этих лиц в своей учетной записи Google Фото, вы можете одним щелчком мыши вызвать ВСЕ изображения, на которых появляется каждое из этих лиц, в вашей базе данных старых фотографий.

4. Используйте внешние ресурсы, чтобы создать больше лиц, чтобы их можно было распознать в своем генеалогическом древе

Все это продвинуло нас намного дальше на пути к идентификации наших семейных фотографий, но это были последние два шага:

1. Загрузка архивных изображений из-за пределов нашей семьи для проверки соответствия

Когда меня поразила фотография, но я имел представление о том, кто это может быть, я попытался найти фотографии в онлайн-некрологах и на генеалогических сайтах.Я бы дал этим файлам временное имя (чтобы их было легко найти и удалить позже, если Google проголосует за то, что они не являются членами нашей семьи), загрузите их в фотографии Google, а затем посмотрите, идентифицировали ли фотографии Google эти лица (связанные с именем в внешний ресурс) с неизвестными фотографиями в базе изображений моей семьи.

2. Использование письменных архивов для исследования городов, фотографов и дат.

На этом этапе, чтобы заполнить пробелы, я вернулся, чтобы изучить любую информацию на фотографиях. В конце 19-го и начале 20-го века фотографии хранились в папке или на конверте с напечатанным именем и местонахождением фотографа. Чтобы идентифицировать некоторых окончательных лиц, я обратился к архивам: с помощью playsapers.com я смог найти в старых газетах слова «город» + «диапазон дат» + «моя фамилия». Выяснение того, кто из членов семьи мог быть в этом городе в то время, помогло сузить мой список имен и добавить еще несколько идентификаторов.

ПРИМЕЧАНИЕ: на момент написания этой статьи, летом 2020 года, Google не будет мгновенно запускать распознавание лиц на недавно загруженных фотографиях.Похоже, что после загрузки на информационной панели появляется около часа, чтобы начать предлагать данные о лицах, которые она распознала.

Заключение

Использование этой технологии действительно помогло нам идентифицировать и визуально восстановить наше генеалогическое древо, а наследие фотографий, оставленных нам, теперь делится между нами поровну. Возможности распознавания лиц на фотографиях Google предназначены не только для правительств, которые делают сомнительные вещи с конфиденциальностью, или для участников вечеринок, которые хотят идентифицировать пропущенное соединение, но и для визуального соединения точек между визуальными аспектами наших семейных фотографий прошлых поколений.До того, как я загрузил свои фотографии в Google Фото и начал использовать эту технологию, только от 5 до 7% наших изображений были идентифицированы. После работы с фотографиями Google и перекрестных ссылок с генеалогическим древом, который я сделал в рамках генограммы несколько лет назад, более 70% наших изображений теперь идентифицированы (с еще более высоким процентом среди фотографий, сделанных примерно после 1930 года, когда разрешение изображений мы значительно улучшили)

Простое пошаговое руководство по использованию интерфейса Google Фото для распознавания лиц на старых фотографиях:

Шаг первый: загрузите все семейные фотографии на Google Диск и подождите 24 часа

Получив оцифрованные фотографии, перетащите их в Google Фото. Загрузите как можно более высокое разрешение — это помогает с точной идентификацией. Это может занять несколько часов, и это нормально, потому что вы не можете сразу начать работать с распознаванием лиц. Загрузите свои фотографии и подождите день или два.

Шаг второй: начните определять известные лица.

На этом снимке экрана я ищу в своей базе данных фотографий Google имя файла изображения, на котором я знаю, кто изображен на фотографии: это мой дед Дэвид В. Запуск процесса с идентификации известных фотографий помогает найти неизвестные фотографии этого изображения. то же лицо и начните создавать основу для визуального построения вашего генеалогического древа.Как только мы нашли эту фотографию, нам нужно щелкнуть по ней, чтобы увеличить, а затем открыть информационную панель («i»).

Шаг третий: найдите миниатюру лица на фотографиях Google

На изображении ниже вы видите эту уже известную фотографию в увеличенном масштабе, а справа, в информационной панели, у меня есть возможность добавить описание. Под опцией описания отображается лицо. Обратите внимание, что это то же лицо, но с другой фотографии. Это означает, что Google распознал и идентифицировал это лицо и другие фотографии.Чтобы продолжить, мне нужно щелкнуть по маленькому эскизу лица.

Шаг четвертый: присвоение имени неизвестному лицу на Google Фото

Когда я нажимаю на миниатюру, я попадаю на экран поиска, на котором отображаются все изображения, на которых встречается это лицо. Над этими фотографиями, но под панелью поиска, будет крошечная версия этой миниатюры, а справа от нее место, где вы можете щелкнуть и добавить имя. На скриншоте ниже вы можете видеть, что я добавил имя к этой известной фотографии, которое затем автоматически присваивается всем фотографиям, на которых находится это лицо.

Шаг пятый: найдите новые фотографии известных родственников и создайте визуальное генеалогическое древо, начиная с известных лиц

Технология распознавания лиц Google помогла мне определить, что на самом деле у меня было гораздо больше фотографий моего деда, чем я думал. Их ИИ гораздо лучше распознает лица — даже сталкивается с изменениями на протяжении всей жизни — лучше, чем я.

Следующая часть была немного кропотливой, но очень интересной: я перешел к попыткам идентифицировать неизвестные лица.Используя свое генеалогическое древо и сопоставив его со свадебными портретами и семейными фотографиями, а затем используя помеченные архивные фотографии, чтобы проверить, появился ли этот человек на какой-либо из моих фотографий.

Со временем и усилиями я смог идентифицировать огромную часть моих потерянных семейных воспоминаний с помощью технологии распознавания лиц Google Фото для идентификации старинных и старинных фотографий

Введение в распознавание изображений — AI для чайников (1/4)

Прочтите наше введение в распознавание изображений и компьютерное зрение и откройте для себя наиболее многообещающую область глубокого обучения.

Что касается изображений, то с 60-х годов искусственный интеллект существует под разными названиями: компьютерное зрение и распознавание изображений . Но что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение — это искусство и наука, позволяющая компьютерам понимать изображения.

Вы можете этого не осознавать, но ваш мозг действительно прекрасная машина. Из одного изображения он может получить больше информации, чем мы знаем, что делать.Взгляните на картинку ниже.

Барри — классный пес. Ему нравится заниматься серфингом на Гавайях.

Если бы вы спросили, что это на изображении, вы, вероятно, ответили бы мне, что на пляже есть собака с каким-то бодибордом, в красных солнцезащитных очках и гавайском ожерелье из искусственных цветов…

Спойлер! День, когда компьютер сможет одновременно достичь такого уровня точности и универсальности, еще не наступил. К счастью для нас — иначе мы бы вышли из бизнеса — уже есть несколько практических примеров использования, в которых компьютерное зрение оказывается очень ценным.

Скажи мне, что видишь

Итак, чему же тогда учить компьютеры? Просто: распознавайте, идентифицируйте и находите объекты с разной степенью точности. Барри и его друг Даки покажут вам, что я имею в виду. Для простоты я проиллюстрирую четыре основные задачи, используемые сегодня в реальных приложениях:

1. Классификация.
2. Маркировка.
3. Обнаружение.
4. Сегментация.

Классификация и маркировка

Классификация (слева): мы почти уверены, что есть только собака, а не кошка.Маркировка (справа): есть и собака, и утка.

Первая и самая простая задача, которую мы можем выполнить, — это определить, что находится на изображении и насколько мы уверены в этом, то есть процент вероятности на двух картинках выше. Следует учитывать два основных момента:

1. Какой список объектов вы хотите обнаруживать?
   Это онтология . На первом изображении это кошки и собаки. Чтобы он был (очень) простым, вам необходимо заранее сообщить алгоритму, какие классы объектов он должен идентифицировать.И, как и все простые вещи … на самом деле все гораздо сложнее. Не всегда нужно перечислять все объекты. Однако это открытая область исследований, называемая обучением без учителя, поэтому мы пока воздержимся от нее.
2. Есть ли на одном снимке несколько объектов?
   Если есть только один элемент одновременно, мы называем его классификацией (слева). В противном случае, когда несколько объектов находятся на одном изображении, это называется с тегом (справа).

Обнаружение и сегментация

Обнаружение (слева): мы знаем, в каком квадрате на изображении находятся Даки и Барри. Сегментация (справа): у нас есть информация на уровне пикселей.

Теперь, когда мы ответили на вопрос «Что», возникает вопрос: Где объекты, которые мы ищем? Это можно сделать двумя способами:

1. Обнаружение выводит прямоугольник или ограничивающую рамку на изображении, где находятся объекты. Он может быть подвержен небольшим ошибкам и неточностям в позиции, но это очень надежная технология.
2. Сегментация идет еще дальше. Для каждого пикселя, наиболее атомарного элемента информации в изображении, мы определяем, каким объектам он принадлежит, если таковые имеются. В результате получается очень точная карта, хотя для этого требуется много тщательно аннотированных данных. Это утомительная задача, когда вам нужно делать это для каждого пикселя, но она может дать впечатляющие результаты. Это одна из причин, по которой варианты использования в здравоохранении, особенно для обнаружения рака , становятся все более и более распространенными.

Это были четыре основных строительных блока компьютерного зрения. Однако у вас также есть идентификация экземпляра, обнаружение ключевых точек лица, распознавание действий, отслеживание, оптическое распознавание символов, генерация изображения, передача стиля, шумоподавление, оценка глубины, 3D-реконструкция, оценка движения, оптический поток и т. Д. Идея у вас есть ; еще много чего нужно сделать!

Традиционное компьютерное зрение и глубокое обучение

Артур Кларк, написавший 2001: Космическая одиссея , сказал это лучше, чем кто-либо другой: «Любая достаточно продвинутая технология неотличима от магии.«Я считаю, что до тех пор, пока вы точно не объясните, как что-то работает, вы никогда не поймете и не примете это. Это особенно верно, когда дело касается искусственного интеллекта. Как только вы начнете чистить лук, вы поймете, что это еще одна технология со своими сильными и слабыми сторонами. Его не следует бояться больше, чем бояться электричества.

Настоящий поворотный момент и самое фундаментальное различие между традиционным компьютерным зрением и тем, что сейчас называется глубоким обучением, заключается в том, как вы создаете алгоритмы.

• Новые способы.
  При глубоком обучении все опирается на примеров . Вам понадобится коллекция из нескольких изображений кошек и собак; затем алгоритм будет строить на своих знаниях данные изображения, чтобы делать прогнозы на изображениях, которые он никогда раньше не видел. Это так называемое обобщение . Предупреждение ⚠️️ 🚨. Вы всегда должны очень подозрительно относиться к людям, которые говорят об алгоритмах, как если бы они были разумными существами и имели мотивы , что я только что сделал.То, что они, кажется, учатся так же, как и мы, не означает, что они действительно способны думать.
• Старые способы.
  С другой стороны, традиционное компьютерное зрение в основном основано на правилах. Это означает, что вы будете смотреть на изображения того, что вы хотите обнаружить, а затем использовать свое воображение и логическое мышление. Цель? Разработайте набор правил , и инструкций , , которые приведут к желаемому результату.

Правила и инструкции

Давайте посмотрим на примеры правил и инструкций.

Разве не было бы мило, если бы вам не пришлось останавливаться на платной автомагистрали, чтобы оплатить проезд? Как насчет того, чтобы ваш сумасшедший сосед перестал мчаться по дороге, когда ваши дети играют? А если бы ваша гаражная дверь могла автоматически распознавать вас и открываться сама? Вам нужно сначала обнаружить номерные знаки, а затем уметь их читать.

А пока давайте сосредоточимся на части обнаружения. Есть шесть основных шагов, которые я собираюсь проиллюстрировать на примере нашего служебного автомобиля Deepomobile:

.

• Шаг 1. Здесь особо нечего сказать, кроме того, что очень удобно перейти из точки А в точку Б и заставить всех повернуться.
• Шаг 2. Сначала мы преобразуем изображение в , черное и белое, , объединяя красно-зеленый и синий каналы. Затем мы размываем , чтобы удалить мелкие артефакты и обнаружить более общие формы.
• Шаг 3. Вычисляется величина градиента . Проще говоря, градиент — это разница между двумя соседними пикселями.Чем он выше, тем больше различаются пиксели, поэтому он используется для определения краев.
• Шаг 4. Не максимальное подавление гарантирует, что даже если один край охватывает несколько пикселей, мы рассматриваем только наиболее вероятную линию.
• Шаг 5. Пороговое значение Hysteresis усиливает это и обеспечивает чистые края.
• Шаг 6. Края преобразуются в геометрических линий , которые затем, в свою очередь, используются для определения прямоугольной формы номерного знака.

Каждый шаг имеет собственный набор параметров и требует определенной настройки. Как следствие, традиционные методы компьютерного зрения не всегда надежны при изменении условий. Например, если мы разработали наш детектор номерного знака для работы в гараже, то его использование на улице, в тени, ночью или при широком освещении может дать неоптимальные результаты, что сделает его бесполезным.

Заключение

Короче говоря, мы разрабатывали конкретные и индивидуальные рецепты для каждой задачи компьютерного зрения.Теперь, благодаря глубокому обучению, мы создаем алгоритмы, которые учатся создавать свои собственные правила.

На следующей неделе мы рассмотрим, как мы работаем сейчас и что на самом деле означает термин «глубокое обучение». Будьте на связи!

10 лучших приложений для распознавания лиц 2021

С появлением биометрии в цифровом мире произошли некоторые революционные инновации в виде приложений для распознавания лиц на основе искусственного интеллекта. Объем мирового рынка распознавания лиц оценивается в 3,2 миллиарда долларов в 2019 году и, как ожидается, вырастет на CAGR до 16.6% в 2024 г. .

Примерно три десятилетия назад концепция мобильного распознавания лиц казалась больше похожей на научную фантастику. Но теперь приложение для распознавания лиц помогает контролировать ложные аресты, диагностировать пациентов с генетическими заболеваниями и снижать уровень киберпреступности, а также атаки вредоносных программ. Такой широкий ландшафт также позволяет привлекать и развлекать людей успешными разработками, такими как приложение Face и его альтернативы.

Глядя на эту растущую тенденцию в области программного обеспечения для распознавания лиц, мы в Space-O Technologies Canada обсудили с нашими консультантами по приложениям по искусственному интеллекту и машинному обучению типы биометрических технологий и лучшие приложения для распознавания в 2021 году.Итак, если вы планируете разработать приложение для распознавания лиц для вашего бизнеса или безопасности, вам необходимо знать свою нишу и конкурентов. Внимательно прочтите этот блог, и вы получите больше информации о рынке.

Введение

Мы прошли долгий путь в области технологий глубокого обучения на основе искусственного интеллекта. От разблокировки устройства до выявления преступников. Каким-то образом эта биометрическая технология стала интересной темой как в исследованиях, так и в промышленности.

Распознавание лиц подпадает под биометрическую аутентификацию, если используется в целях безопасности.Биометрические данные (соединение BioID) уникальны для каждого человека и поэтому используются для идентификации каждого из них. По сравнению с традиционным распознаванием карт, распознаванием кончиков пальцев или радужной оболочки глаза, распознавание лиц имеет больше преимуществ. Система распознавания лиц имеет такие преимущества, как высокая степень параллелизма, бесконтактные ограничения, удобство для пользователя. От целей безопасности до образования каждая область адаптирует биометрическую технологию распознавания лиц.

Приложения для социальных сетей, такие как Snapchat, Instagram, Prisma, MSQRD, помогли добиться прогресса в этой области помимо безопасности. Знаменитости, такие как Кайли Дженнер, Дженнифер Лопес, Джастин Бибер, Крис Хемсворт, пользуются фильтром по возрасту в приложении для лица, а размещение одной и той же фотографии в Интернете сделало приложение для лица популярным внезапно за одну ночь.

Таким образом, существует множество других программ для распознавания лиц с другими чертами лица, которые, как следствие, сделали возможным соединение биоидов. Теперь, без каких-либо дополнительных выплат, давайте перейдем к списку приложений для распознавания лиц и узнаем больше об их функциях, плюсах и минусах.

Вот список лучших приложений для распознавания лиц, которые все используются в разных областях. Давайте взглянем. Вы можете даже испытать момент Ньютона, читая о них, и вдохновитесь на разработку приложения самостоятельно.

10 лучших приложений для распознавания лиц 2021 года

6
Магазин приложений Apple: 3,7

9068 Google Face Test Играть: 4.0 бесплатно Google Play Face2Gene 2. 5
Магазин приложений Apple: 2,5

Имя приложения	Рейтинги	Всего загрузок	Доступно для платформы	Цена	Скачать
Luxand12	10,000+	iOS, Android	Бесплатно
Приложение Face	Google Play: 4,7 Магазин приложений Apple: 4,7	100000000+	iOS, Android	Внутриигровые покупки варьируются от 4,99 до 39,99 долларов США
AppLock	Google Play: 3,9	1,000,000+	Android	Бесплатно
100000+	Android	Пакет Value 6,95 доллара США, базовый пакет 11,40 доллара США, пакет PRO 63 доллара США
Railer	Google Play: 3,7	1,000+	iOS, Android
Blippar	Google Play: 3,4 Магазин приложений Apple: 2,2	1,000,000+	iOS, Android	Бесплатно
Play Face2Gene 2	50,000+	iOS, Android	Бесплатно
Face First	Google Play: 3,6 Магазин приложений Apple: 5,0	1,000+	iOS, Android	Бесплатно
MojiPop	Google Play: 4,2 Магазин приложений Apple: 4,6	1,000,000+	iOS, Android	Покупки в приложении варьируются от 0,99 до 1 доллара США.99
BioID	Google Play: 2,4 Магазин приложений Apple: 1,9	10,000+	iOS, Android	Бесплатно

1. L Распознавание лиц

   Luxand — это не просто одно приложение. На самом деле это целая высокотехнологичная компания, основанная в 2005 году с кучей различных сервисов и приложений под своим именем. Он состоит из Face SDK, который идеально подходит для наблюдения, биометрической идентификации и других целей, используемых крупными организациями и брендами по всему миру.

   Среди клиентов Luxand распознавания лиц такие крупные бренды, как Universal Pictures, Samsung, LG, Philips, Unilever, P&G, Ford, Badoo. Не только они, их клиентами являются Центр киберпреступлений Министерства обороны США, Министерство внутренних дел Сингапура, Национальная судебно-медицинская служба Кореи.

   Источник: Luxand

   Основные характеристики: —

   • Приложение распознавания лиц запоминает лица, чтобы распознать их для будущих ссылок
   • Программное обеспечение распознавания лиц обнаруживает 70 уникальных черт лица
   • Оно может распознавать лица в потоковом видео или отснятый материал и аутентифицировать идентификацию профиля
   • Он предоставляет функцию Face SDK публично с проблемами конфиденциальности и тщательной проверкой для нескольких API-интерфейсов обнаружения лиц

   Luxand API-интерфейсы распознавания лиц соответствуют

   • API распознавания лиц: Просто нажмите на обнаруженное лицо и добавьте к нему имя. Приложение Face запомнит это. Он узнает это в любой момент в будущем. Фактически, вы также можете двигать головой, чтобы приложение распознавания лиц распознавало ваше лицо в нескольких режимах просмотра.
   • Avatar API: Преобразуйте лица пользователей в трехмерные анимированные аватары, которые могут проявлять эмоции.
   • E-Cards API: Создавайте трехмерные электронные открытки и анимированные лица посетителей
   • Baby Prediction API: Предскажите будущее пользователей, создав фото их потенциального ребенка
   • Face Aging API: Позволяет пользователям узнать, как их лица могут выглядеть по мере старения, с помощью программного обеспечения для распознавания лиц.
   • Zombie API: Конечные пользователи могут узнать, как бы они выглядели, если бы они были зомби.
   • Face Enhancement API: Технология распознавания лиц позволяет пользователям улучшить оттенок кожи и улучшить фотографии, удаляя недостатки.

   Давайте посмотрим на плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания.

   Плюсы	Минусы
   У него хорошие APK-файлы для лица Он может обнаруживать любое лицо, хранящееся в его памяти, и пользователь может добавлять имя к фотографии Позволяет пользователям экспериментировать с аватарки с разными характеристиками, такими как цвет волос, растительность на лице, пирсинг и т. д.	Задней камеры нет.У него есть только функция селфи-камеры Приложение не распознает однояйцевых близнецов За раз распознает только одно изображение вашего лица

2. FaceApp (iOS, Android)

   Это лицо приложение обнаружения, запущенное в 2017 году только для телефонов iOS. Позже, по мере роста популярности, он был запущен и для Android.

   Это наиболее известное распознавание лиц знаменитостей среди других в этом жанре. FaceApp положил начало тенденции людей размещать фотографии самих себя.Практически все делали это в социальных сетях, даже знаменитости. Он известен как «лучшие актеры приложения для распознавания лиц», так как актеры от Джастина Бибера до Дженнифер Лопес, каждый из которых участвует в приложении.

   Источник: Face

   Основные характеристики: —

   • Приложение для распознавания лиц привлекает аудиторию с помощью селфи с голливудским фильтром
   • Технически подкованные особенности стиля на основе ИИ пользователи могут делиться своими старыми и новыми фотографиями, как и другие мультимедийные приложения.
   • Пользователь может заменить фон одним касанием, а также применить цветные фильтры и размытие линз с помощью приложения для лица.

   Как и приложение сравнения двух лиц, вы можете также создайте образ своего нынешнего и будущего «до и после».Это фильтры, доступные в FaceApp.

   • Фильтр улыбки: Определите, насколько широкой должна быть улыбка. На самом деле можно сделать улыбку зубчатой ​​или удалить с одной зубы.
   • Фильтр прически: Сделайте волосы светлыми, белыми, черными или брюнетками и посмотрите, как вы выглядите, если бы это был ваш цвет волос. Также экспериментируйте с разными забавными прическами и получайте удовольствие.
   • Фильтр смены пола: Фильтр смены пола в этом приложении для распознавания лиц, вероятно, самый эффективный после Snapchat для всех.Посмотрите, как бы вы выглядели, если бы принадлежали к противоположному полу.
   • Возрастной фильтр: Через Faceapp можно увидеть старую и младшую версии себя. Люди используют этот фильтр не только на своих лицах, но даже на лицах знаменитостей и друзей.
   • Фильтр молнии для тона кожи: Вы можете использовать этот фильтр, чтобы осветлить свой оттенок кожи и напечатать себя иначе.

   Давайте посмотрим на его плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания.

   Плюсы	Минусы
   Результаты профессионального качества и отличная навигация в приложении Привлекательные функции и фильтры для лучшего взаимодействия с пользователем	Это дорого Фильтры не являются во многих оттенках Фотографии не сохраняются в HD или другой лучшей версии

   Планируете создать приложение для безопасного распознавания лиц? Хотите конфиденциально обсудить вашу идею?

   Свяжитесь с нами сейчас

3. AppLock (Android)

   AppLock, будучи одним из лучших приложений для распознавания лиц, является одним из программ распознавания лиц, которое гарантирует, что только пользователь может получить доступ к своей личной информации, приложениям социальных сетей и финансовым учетные записи.

   Это не только для мобильного распознавания лиц, но и для распознавания голоса в целях безопасности. Как следует из названия, лицо и голос работают как пароли и являются биометрическими ключами, которые могут разблокировать ваши приложения.

   Как работает распознавание лиц?

   • Выберите одну из трех предварительно выбранных фраз для разблокировки голосом или создайте свою собственную фразу для разблокировки.
   • Зарегистрируйте лицо и голос, посмотрев в телефон и произнеся кодовую фразу.
   • Выберите приложения, которые хотите заблокировать.
   • Выберите уровень безопасности в качестве пароля, который будет использоваться для каждого приложения.

   Источник: AppLock

   Основные характеристики: —

   • Сочетает в себе технологию распознавания говорящего и лица, чтобы обеспечить бесперебойную и безопасную работу. или голосом
   • Он работает в автономном режиме без интернета

   Давайте посмотрим на его плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания лиц.

   Плюсы	Минусы
   Он имеет технологию мультимодальной биометрической аутентификации по лицу и голосу Регистрация проходит быстро и легко Технология распознавания лиц имеет интерактивный пользовательский интерфейс	In в удобном режиме все приложения разблокированы. Приложение для распознавания лиц решает некоторые проблемы с конфиденциальностью.

4. Face DNA Test (Android)

   Это приложение для распознавания лиц предков.Среди мобильных приложений это одно из самых продвинутых онлайн-приложений для лица, поскольку оно берет профиль лица одного человека и вычисляет уникальные лицевые точки подряд. Затем приложение для распознавания лиц сравнивает их с другим человеком, чтобы увидеть, могут ли эти два человека быть родственниками.

   Источник: Face DNA Test

   Основные характеристики: —

   • Сравните профили лиц братьев и сестер
   • Проверьте отношения между членами семьи с помощью алгоритмов приложения
   • Он использует 68 различных точек лица и сравнивает анатомию одного человека с анатомией другого (идентификация лица).
   • Детские фотографии также можно использовать для получения точных результатов.

   Давайте посмотрим на его плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям распознавания.

   Плюсы	Минусы
   Различные варианты тестирования ДНК для пользователей Алгоритмы сопоставления лиц для помощи при сканировании вручную точны Простая функция загрузки и знания генетических особенностей	Отсутствие дополнительных функций Дизайн пользовательского интерфейса приложения не привлекает

5. Railer (IOS, Android)

   Есть много офисов, колледжей, школ и других институтов, которые использовать распознавание лиц для управления посещаемостью. Основное преимущество таких протоколов заключается в том, что никто не может отмечать фальшивую посещаемость или пытаться «навести дружбу» на своих друзей.

   Railer — это приложение для распознавания лиц и мобильная система посещаемости. Это одно из лучших приложений для распознавания лиц, используемых для отслеживания посещаемости сотрудников.

   Самыми уникальными чертами лица этого приложения являются то, что оно заботится о многих аспектах и ​​требует минимальной ручной работы за счет интеграции технологии глубокого обучения BioID connect. Отдел кадров может использовать его для отслеживания отпусков сотрудников и рабочих дней.

   Источник: Railer

   Основные характеристики: —

   • Сотрудники могут быстро входить в систему и выходить из нее с помощью распознавания лиц на мобильном телефоне
   • Это позволяет пользователям самостоятельно регистрироваться и выходить или в режиме киоска
   • У HR-команды может быть рабочее время
   • Приложение распознавания лиц также помогает управлять отпусками
   • Приложение предоставляет аналитику и отчетность с комментариями
   • Приложение отправляет push-уведомления, чтобы пользователь был в курсе необходимых деталей

   Давайте иметь взглянем на его плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания лиц.

   Плюсы	Минусы
   Управление сотрудниками осуществляется эффективно, от учета рабочего времени до отпусков, все легко интегрировано Приложение предоставляет подробную аналитику и отчеты для отслеживания перемещений сотрудников	Приложение посещаемости не привлекает аудиторию из-за другого программного обеспечения для распознавания лиц, созданного специально для него Слишком много требований для приложения для распознавания лиц

6. Blippar (iOS, Android)

   Последнее дополнение к нашему списку — приложение Blippar. Blippar — замечательное приложение, которое помогает пользователям учиться у своего окружения. Пользователи могут просто сканировать все, о чем они хотят узнать больше, и приложение расскажет все, что может.

   В основном это приложение для распознавания объектов. Это помогает пользователям получить доступ к дополненной реальности из повседневных предметов и мест. Если они отсканируют собаку, они дадут информацию, например, какой это породы, если они отсканируют логотип, они сообщат им бренд и так далее. Он также может распознавать человеческие лица и вносит свой вклад в наш список.

   Источник: Blippar

   Основные характеристики: —

   • Сканирование каждого объекта
   • Сканирование места
   • Сканирование животных, растений
   • Распознавать человеческие лица

   Давайте посмотрим на его плюсы и минусы.

   Плюсы	Минусы
   Сканирование с помощью приложения легко Пользователь может сканировать продукт или пакет с логотипом Blippar на нем Опыт дополненной реальности из повседневных предметов и мест с помощью app	Плохой пользовательский интерфейс и функциональность функций Существует множество ошибок, начиная от входа в приложение и кончая затруднениями взаимодействия с пользователем

   Если вы ищите возможность в мир BioID connect, а затем без промедления задавайте вопросы или недоразумения нашим экспертам.

   Хотите разработать интересное приложение для распознавания на основе искусственного интеллекта с уникальными функциями и функциями?

   Поговорите с экспертом

7. Face2Gene (iOS, Android)

   Это средство распознавания лиц публичного лица разработано специально для медицинских работников и поэтому не предназначено для общественного использования. Использование этого приложения без медицинского образования нецелесообразно. Он оценивает расширенную оценку пациента с фенотипированием следующего поколения. Разработка приложения для распознавания лиц повышает доверие врачей и специалистов по биоинформатике, уделяя приоритетное внимание генетическим нарушениям и вариантам в клинике и лаборатории.Это одна из лучших разработок в жанре приложений для здравоохранения.

   Источник: Face2Gene

   Основные характеристики: —

   • Обнаруживает генетические нарушения и обнаруживает дисморфические особенности
   • Специальные сообщества или группы сообществ, созданные для специалистов здравоохранения
   • Пользователи получают постоянную обратную связь и комментарии по своим случаям
   • Врачи могут напрямую обмениваться примерами использования на защищенных форумах группы

   Давайте посмотрим на его плюсы и минусы.

   Плюсы	Минусы
   Широкий спектр синдромов на основе клинического обследования Пользователь должен ввести общую информацию и получить точный анализ состояния здоровья Это более точно, чем диагноз врача	Пользовательский интерфейс и функциональность внутренних функций не на должном уровне Слишком много предупреждений по электронной почте раздражает пользователей Только профессионалы могут использовать это приложение

8. Лицо Первый (iOS, Android)

   Среди других приложений для распознавания лиц это распознавание лиц позволяет пользователям идентифицировать людей на расстоянии.Это идеальное онлайн-приложение для лица для правоохранительных органов, военных, розничных продавцов и транспортных центров. Когда пользователь загружает фотографию в приложение, этот конкретный человек идентифицируется в огромной базе данных известных лиц, чтобы узнать его личность и избежать кражи личных данных.

   Приложение имеет такие функции, как оповещения в реальном времени, точные сведения, электронные письма и текстовые оповещения для пользователей. Организации могут безопасно следить за своими сотрудниками без подключения к Интернету. Он также защищает все данные, загруженные в приложение, от доступа третьих лиц.Приложение не работает без действительных учетных данных и правильно лицензированных серверов.

   Источник: FaceFirst

   Основные характеристики: —

   • Оповещения системы безопасности автоматически направляются к нужным людям с правильной информацией и временем.
   • Он имеет защитник функций мобильного списка наблюдения. Таким образом, любая организация может следить за своими новыми людьми.
   • Фотография, сделанная с безопасного расстояния, также может подтвердить личность.

   Давайте посмотрим на ее плюсы и минусы.

   Плюсы	Минусы
   Работает без проблем и обновляется с быстрыми уведомлениями Благодаря зашифрованным данным приложение предотвращает неправильное использование и профилирование Оно может работать как автономное решение, так и ключевая часть биометрической платформы компании	Пользовательский интерфейс не привлекает аудиторию Обе платформы (iOS, Android) имеют разные функции и возможности

9. MojiPop (iOS, Android)

   Eureka Studios в Великобритании разработала индивидуальное приложение для аватаров в виде MojiPop.Это бесплатное программное обеспечение для распознавания дескрипторов лиц, которое имеет широкий спектр забавных анимированных наклеек. Они отображают различные настроения и чувства пользователей с помощью интерактивной клавиатуры. Он утверждает, что каждый день выпускает новые смайлы.

   Источник: MojiPop

   Основные характеристики: —

   • Сделайте селфи и создайте свой собственный аватар
   • Многоязычный, поскольку он доступен на 58 языках, включая основной язык Английский
   • Пользователи могут изменять прически, выражения лица, фон , и настроение / настроения на фотографиях или групповых фотографиях

   Давайте посмотрим на его плюсы и минусы, прежде чем переходить к другим приложениям для распознавания лиц.

   Плюсы	Минусы
   Это быстрый и легкий доступ с удобными наклейками, которые выглядят так же, как вы Нет необходимости пролистывать приложения, конвертировать наклейки в удобные форматы Тысячи Бесплатные карикатуры и анимированные стикеры, сделанные каждый день	Пользователи не могут удалить свои существующие аватары из галереи в приложении Пользователям не нравятся некоторые функции и возможности, затрудняя взаимодействие с пользователем Нет точности в онлайн-покупателях служба поддержки

10. BioID (iOS, Android)

    Это одна из систем многофакторной аутентификации пользователей, приложение для распознавания лиц.Приложение использует биометрию для проверки личности и позволяет людям входить на различные поддерживаемые веб-сайты и приложения с идентификацией лица.

    BioID утверждает, что идентифицирует хакеров с помощью своей запатентованной функции Fake Defender. Следовательно, пользователь должен щелкать свою фотографию каждый раз, когда он регистрируется в приложении для проверки. В приложении также есть функция определения живучести, которая защищает от атак с фотографиями, ошибок вредоносного ПО и запроса-ответа для блокировки атак с воспроизведением видео.

    Источник: BioID

    Основные характеристики: —

    • Соединение BioID обеспечивает обнаружение живости для предотвращения фото и видео
    • Анализирует движение и длину, чтобы гарантировать присутствие пользователей
    • Распознавание периокулярных глаз для частично видимых лиц для BioID подключите
    • Фотографии щелкают в четырех направлениях, чтобы изменить освещение

    Давайте посмотрим на его плюсы и минусы

    Плюсы	Минусы
    Конечные пользователи могут использовать его как аутентификатор для входа в любое приложение и веб-сайт, поддерживающий приложение Разработчики и компании могут легко добавить безопасное и удобное приложение для лица на свою мобильную платформу Простая и удобная поддержка для растущего числа приложений и веб-сайтов с его тактикой определения активности	Нет другого основного варианта разблокировки телефона или любого другого ther app Функции и возможности не привлекают пользователей и, в свою очередь, затрудняют взаимодействие с пользователем в приложении

Теперь давайте взглянем на рынок биометрии и типы биометрии, которые помогут вам в этом. разработка собственного приложения для распознавания лиц с собственной нишей.

Рост рынка биометрии

• Биометрические технологии сейчас есть почти в каждом смартфоне и мобильном устройстве. Вы можете увидеть рост доли мобильных устройств с биометрическими технологиями.

Источник: Statista

• В 2018 году глобальная биометрическая система принесла около 21,8 миллиарда долларов США
• Согласно прогнозам, в ближайшие годы рынок будет быстро расти и к 2027 году достигнет 55,42 миллиарда долларов США.

Источник: Statista

• Facebook начал использовать распознавание лиц в 2010 году. Теперь он будет использовать эту технологию распознавания лиц, чтобы разблокировать FaceID с января 2020 года.

После определения объема разработки вашего приложения , возможно, вы захотите разобраться в нише биометрии и выяснить свои собственные идеи приложений для распознавания лиц. Мы создали их с помощью одного из наших разработчиков машинного обучения .

Хотите создать программу распознавания для своего бизнеса?

Получите совет эксперта

Типы биометрии

Существует два вида биометрии, они делятся на две категории: физические идентификаторы и поведенческие идентификаторы. Давайте проверим физические идентификаторы.

Физические идентификаторы

1. Отпечатки пальцев:

Отпечатки пальцев широко используются на смартфонах. Любое устройство, к которому можно прикоснуться, например компьютерная мышь, экран смартфона (описание скриншота), дверная панель, потенциально может стать простым и удобным сканером отпечатков пальцев.

2. Фото и видео: Если мобильный телефон хорошо оборудован камерой, его можно легко использовать для аутентификации. Обычные подходы к этому — распознавание лиц и обследование сетчатки глаза.

3. Голос: Распознавание речи / речи — одна из популярных систем аутентификации, которая уже использует цифровых помощников и телефонные сервисные порталы для идентификации пользователей.

4. ДНК: Это единственная биометрия, позволяющая проследить семейные связи. Эта биометрическая идентификация является точной при работе с пропавшими без вести, идентификации жертв стихийных бедствий и потенциальной торговлей людьми.Он дает подтвержденным жертвам мельчайшие частички кожи тела. Сотрудники правоохранительных органов в первую очередь используют это для выявления подозреваемых.

5. Распознавание подписи: Это программное и аппаратное обеспечение для распознавания обычно используется в торговых точках и банках. Это хороший вариант для ситуаций, когда пользователи уже ожидают подписать свое имя.

6. Физиологическое распознавание: Человеческие лица достоверно распознаются с помощью распознавания лиц. Помимо этого, существуют другие распознавания на основе изображений, такие как геометрия руки, считывание сетчатки или радужной оболочки, распознавание вен ладони и распознавание формы уха.

Поведенческие идентификаторы

1. Шаблоны набора: Идентифицирует человека по его скорости набора текста, времени, необходимому для перехода от одной буквы к другой, степени воздействия на клавиатуру. Узнает человека по стилю набора текста.

2. Стандарты навигации: Их легко обнаружить с помощью программного обеспечения, диапазон, роль, движения мыши, движения пальцев на сенсорном экране уникальны, поэтому они точны и эффективны.

3.Физическое движение: Ходьба считается одним из подлинных физических признаков. Он используется для идентификации сотрудников в здании или в качестве вторичного идентификатора аутентификации.

4. Шаблоны взаимодействия: У всех нас разные шаблоны, когда дело доходит до открытия приложения, места и времени дня, того, как мы просматриваем веб-сайты, как держим телефоны, как мы проверяем наши учетные записи в социальных сетях, и все такое. поведенческие характеристики. Они используются, чтобы отличать людей от ботов.Его также можно использовать в качестве независимой меры безопасности, если в ближайшие годы он станет технически подкованным.

Пройдя через эти приложения для распознавания лиц и проанализировав их типы, задаетесь ли вы вопросом, какая ниша будет особенно востребована или получит выгоду от разработки приложений? Не волнуйтесь, мы сделали для вас небольшую работу.

Кто использует приложения для распознавания лиц?

• Услуги аэропорта: Служба безопасности аэропорта может контролировать приходящих и уходящих людей с помощью систем распознавания лиц.Они могут использовать эту технологию для выявления лиц, срок действия визы которых истек или в отношении которых ведется уголовное расследование. Например, Вашингтонский международный аэропорт имени Даллеса провел свой первый арест в августе 2018 года и поймал самозванца, пытающегося сбежать из страны с помощью программного обеспечения для распознавания лиц.

• Образовательные учреждения: Ни один учащийся не может пропустить урок или отправить вместо него тестовую замену после включения приложения распознавания лиц. В классе будет меньше тестовых случаев на мошенничество, и преподаватели смогут вести подлинный подсчет студентов.Для школ и колледжей важно избегать подобных инцидентов в кампусе и поддерживать целостность университета.

• Розничные магазины: Они могут комбинировать камеры наблюдения и распознавание лиц, чтобы сканировать лица покупателей и избегать потенциальных воров. С помощью этой технологии распознавания владельцы могут легко идентифицировать виновника и отслеживать его постоянных клиентов.

• Авиакомпания у выхода на посадку: Вместо проверки посадочного талона человека важно проверить его личность.Что может быть лучше программного обеспечения для распознавания? Таким образом, сотрудники авиакомпании должны иметь в своем распоряжении проверку безопасности перед посадкой на рейс.

• Маркетинговые и рекламные кампании: Маркетинг начинается с нацеливания на группу людей в зависимости от их пола, возраста, этнической принадлежности для конкретных продуктов или идей. С помощью приложений для лица они могут позаботиться о нежелательных записях на что-то вроде кампаний или концертов бренда.

• Платформы социальных сетей: Он сталкивается с множеством случаев утечки личных данных и баз данных или угроз.Чтобы избежать этого, Facebook использует алгоритм (распознавание лиц facebook) для обнаружения лиц, когда пользователь загружает фотографию на его платформу. Он также спрашивает, хочет ли пользователь отметить других на своей фотографии, и создает ссылку на другие профили. Facebook имеет 98-процентную точность распознавания людей.

• Медицинские услуги: Дерматологи, фармацевты, могут отслеживать своих пациентов и идентифицировать их. Кроме того, ведите учет их информации, связанной с симптомами, выявляйте фенотипы и выявляйте черты лица и не-лицевые особенности.

Планируете создать программное обеспечение для биометрических технологий для своего бизнеса?

Build My App

Итак, если вы решили создать приложение для распознавания лиц, то, прежде чем начинать мозговой штурм об этих функциях, взгляните на некоторые из этих функций, которые разработчики программного обеспечения AI разработали для нашей компании. мобильное приложение.

Лучшие 4 новые функции, которые мы интегрировали в наше разработанное приложение для распознавания лиц

Поделитесь этой инфографикой на своем сайте

1. Есть ли приложение, которое может распознавать лица?

   • Luxand
   • Face app
   • AppLock
   • Blippar
   • Railer
   • Face2Gene
   • Face DNA Test
   • MojiPop
   • FaceFirst

2. Как использовать распознавание лиц Google?

   Google предлагает лучший поиск обратных изображений путем сопоставления похожих изображений.Пользователь должен загрузить изображения в поле поиска или может щелкнуть фотографию, щелкнув значок камеры, и, наконец, нажать кнопку поиска.

3. Как найти человека с распознаванием лиц?

   Есть два способа узнать этого человека.

   • Пользователь может вставить URL-адрес изображения или загрузить изображения, и Google найдет похожие изображения.
   • Пользователь может выполнить поиск лиц в Google, добавив небольшой код.

4. Кому полезно приложение для распознавания лиц?

   • Правоохранительные органы и службы безопасности
   • Образовательные учреждения
   • Платформы социальных сетей
   • Услуги аэропорта
   • Владельцы розничных магазинов
   • Маркетинговые кампании

Хотите создать приложение с функцией или технологией распознавания лиц?

Проконсультируйтесь с нашим экспертом

Заключение!

Идея вашего приложения может принадлежать к любой из вышеперечисленных категорий приложений, например, вы хотите создать приложение биометрической аутентификации или знать о функции распознавания лиц.Вы можете связаться с нами и обсудить требования и особенности вашей блестящей идеи приложения.

Какой бы ни была цель вашего приложения, вам нужна компания по разработке приложений, имеющая опыт в таких передовых технологиях, как искусственный интеллект и машинное обучение. Наши разработчики постоянно развиваются в этой области и интегрируют эту технологию в свои разрабатываемые приложения. Если вы хотите спланировать разработку своего приложения с минимальным бюджетом, вы можете начать с разработки функций MVP для своего приложения?

Мы — компания по разработке мобильных приложений из Канады, известная своими приложениями, ориентированными на производительность, и креативными веб-сайтами.Мы разработали приложения для Интернета, iPhone и Android, которые без проблем работают на соответствующих платформах.

Не стесняйтесь перепроверить свой проект приложения в условиях полной конфиденциальности с нами, просто заполнив форму «Связаться с нами» в нижнем колонтитуле. Вы также можете воспользоваться 30-минутной бесплатной консультацией нашего технического эксперта. Просто укажите ниже свой адрес электронной почты или номер телефона, и один из наших торговых представителей свяжется с вами в течение 48 часов.

Как создать приложение для распознавания изображений, такое как Vivino

Этикетки формируют наше восприятие мира.Обычно мы предпочитаем знать названия объектов, людей и мест, с которыми мы взаимодействуем, или даже больше — к какому бренду относится тот или иной продукт, который мы собираемся купить, и какие отзывы о его качестве дают другие. Устройства, оснащенные функцией распознавания изображений, могут автоматически обнаруживать эти этикетки. Программное обеспечение для распознавания изображений для смартфонов — это именно тот инструмент для захвата и определения имени на цифровых фотографиях и видео.

Благодаря разработке высокоточных, контролируемых и гибких алгоритмов распознавания изображений теперь можно идентифицировать изображения, текст, видео и объекты.Давайте узнаем, что это такое, как это работает, как создать приложение для распознавания изображений и какие технологии использовать при этом.

Что такое распознавание изображений в искусственном интеллекте?

В настоящее время распознавание изображений использует как искусственный интеллект, так и классические подходы глубокого обучения, чтобы можно было сравнивать разные изображения друг с другом или со своим собственным репозиторием для определенных атрибутов, таких как цвет и масштаб. Системы на основе искусственного интеллекта также начали превосходить компьютеры, которые обучены менее подробным знаниям предмета.

AI-распознавание изображений часто считается одним термином, обсуждаемым в контексте компьютерного зрения, машинного обучения как части искусственного интеллекта и обработки сигналов. Короче говоря, распознавание изображений является частным из трех. Таким образом, в принципе, программное обеспечение для распознавания изображений не должно использоваться как синоним обработки сигналов, но его определенно можно рассматривать как часть большой области искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Давайте подробнее рассмотрим, что означает каждое из четырех понятий.

• • Распознавание изображений. Поскольку изображение является ключевым элементом ввода и вывода, распознавание изображений предназначено для понимания визуального представления определенного изображения. Другими словами, это программное обеспечение обучено извлекать много полезной информации и играет важную роль в предоставлении ответа на такой вопрос, как изображение. Так обычно понимают термин «распознавание изображений».

  • Обработка сигналов. На входе может быть не только изображение, но и различные сигналы, такие как звуки и биологические измерения. Эти сигналы полезны, когда дело доходит до распознавания голоса, а также для различных приложений, таких как распознавание лиц. SP — это более широкая область, чем технология идентификации изображений, и в сочетании с глубоким обучением она способна обнаруживать закономерности и взаимосвязи, которые до сих пор не наблюдались.

  • Компьютерное зрение. Это целая научная дисциплина, которая занимается построением искусственных систем, получающих информацию из таких входных источников, как изображения, видео или другие многомерные гиперспектральные данные.Процесс компьютерного зрения включает такие методы, как обнаружение лиц, сегментация, отслеживание, оценка позы, локализация и отображение, а также распознавание объектов. Эти данные обрабатываются интерфейсами прикладного программирования (API), о которых мы поговорим позже в этой статье.

  • Машинное обучение. Это общий термин для всех вышеперечисленных понятий. ML охватывает распознавание изображений, обработку сигналов и компьютерное зрение. Кроме того, это довольно общая структура с точки зрения ввода и вывода — он принимает любой знак для ввода, возвращающего любую количественную или качественную информацию, сигнал, изображение или видео в качестве вывода.Такое разнообразие запросов и ответов обеспечивается за счет использования большого и сложного набора обобщенных алгоритмов машинного обучения.

Как работает программа распознавания изображений

Обнаружение изображений выполняется двумя разными методами. Эти методы называются методами нейронных сетей. Первый метод называется классификацией или контролируемым обучением , а второй метод называется неконтролируемым обучением .

При обучении с учителем используется процесс, чтобы определить, относится ли конкретное изображение к определенной категории, а затем оно сравнивается с уже обнаруженными изображениями в этой категории. При обучении без учителя используется процесс, чтобы определить, входит ли изображение в категорию само по себе. Нейронные сети — это сложные вычислительные методы, предназначенные для классификации и отслеживания изображений.

Вам следует знать, что приложение для распознавания изображений, скорее всего, будет использовать комбинацию контролируемых и неконтролируемых алгоритмов.

Метод классификации (также называемый контролируемым обучением) использует алгоритм машинного обучения для оценки особенности изображения, называемой важной характеристикой. Затем он использует эту функцию, чтобы сделать предположение о том, может ли изображение быть интересным для данного пользователя. Алгоритм машинного обучения сможет определить, содержит ли изображение важные для пользователя функции.

Метаданные классифицируют изображения и извлекают такую ​​информацию, как размер, цвет, формат и формат границ.Изображения разделены на разные теги, называемые информационными классами, и каждый тег связан с изображением. Эти информационные классы используются механизмом распознавания для понимания «значения» изображения.

Данные, используемые для идентификации изображений, например: «милый ребенок» или «изображение собаки», должны быть помечены, чтобы быть полезными. Это требует анализа данных с помощью таких методов извлечения информации, как классификация или перевод.

Итак, распознавание образов при обработке изображений — это многоэтапный процесс, который включает:

1. 1. Обнаружение исходного изображения
   2. Анализ и классификация данных
   3. Обучение с подкреплением
   4. Процесс обучения ИИ
   5. Мониторинг и воспроизведение тренировочного процесса

Как выбрать API распознавания изображений?

Еще один важный компонент, о котором следует помнить при создании приложения для распознавания изображений, — это API.С начала революции искусственного интеллекта и машинного обучения были разработаны различные API-интерфейсы компьютерного зрения. Лучшие API распознавания изображений используют преимущества последних технологических достижений и дают вашему приложению распознавания фотографий возможность предлагать лучшее сопоставление изображений и более надежные функции. Таким образом, размещенные службы API доступны для интеграции с существующим приложением или использования для создания определенной функции или всего бизнеса.

Не у каждой компании достаточно ресурсов для инвестирования в создание всей команды инженеров компьютерного зрения.Итак, ниже приведен список API-интерфейсов распознавания изображений, на которые нужно обратить внимание, если вы хотите, чтобы некоторые готовые решения с открытым исходным кодом упростили вашу жизнь:

• • API Google Cloud Vision. API Google Cloud Vision позволяет загружать изображения или создавать собственные наборы данных для распознавания изображений. Это помогает вам искать известные человеческие модели и создавать на их основе изображения. Он доступен в Google Cloud Platform (GCP). Вы можете интегрировать это с некоторыми проектами обработки изображений, а также в свои собственные приложения.

  • Amazon Rekognition. Один из лучших способов распознавания изображений — использовать эту систему Amazon. Amazon Rekognition предлагает множество API-интерфейсов, которые позволяют обучать ваш собственный механизм визуального распознавания и выполнять сегментацию изображений и видео, обнаруживая и анализируя объекты, лица или некоторый откровенный контент, распознавая знакомые лица или лица знаменитостей и многое другое.

  • IBM Watson Visual Recognition. Служба Watson Visual Recognition в IBM Cloud подходит для многих приложений, поскольку позволяет пользователям гибко использовать API.Предварительно обученные модели, предоставляемые службой Visual Recognition, можно использовать для создания приложений, которые могут работать во многих условиях. Затем эта модель обучается обнаруживать определенные классы объектов.

  • API компьютерного зрения Microsoft. Это программное обеспечение для распознавания изображений является неотъемлемой частью Azure Cognitive Services. Это позволяет идентифицировать и анализировать контент в изображениях. Кроме того, с его помощью вы можете попробовать тренировать свое компьютерное зрение, чтобы распознавать лица и эмоции людей.Внедрить службу компьютерного зрения в ваше приложение несложно — просто добавьте вызов API.

  • Clarifai API. Это один из лучших сервисов поиска изображений. Он предлагает на выбор планы Community (с бесплатным ключом API), Essential и Enterprise. Можно использовать как стандартные модели распознавания изображений, так и создавать собственные модели, обученные на заказ. Готовые модели могут распознавать лица, цвета, одежду, распознавать еду и многое другое. Он значительно быстрее, чем другие поисковые системы, поскольку использует вывод вместо прямого поиска.

Как предприятия могут использовать распознавание изображений?

Преимущества распознавания изображений находят применение во всем мире. Итак, вопрос не только в том, как создать приложение для распознавания изображений, но и в том, как создать приложение для распознавания изображений, которое может улучшить ваш бизнес. Используя огромные объемы данных для обучения компьютеров распознаванию изображений, техника машинного обучения может привести к трем большим положительным изменениям, которые мы обсудим ниже.

1. Улучшена возможность обнаружения продукта с помощью визуального поиска. Хорошо обученная модель распознавания изображений позволяет точно маркировать товары. У таких приложений обычно есть каталог, в котором продукты упорядочены по определенным критериям. Такая точная организация ряда маркированных продуктов позволяет эффективно и быстро находить то, что нужно пользователю. Благодаря сверхмощному ИИ эффективность внедрения тегов может постоянно расти, в то время как автоматическая маркировка продуктов сама по себе позволяет минимизировать человеческие усилия и снизить количество ошибок.

2. Повышение вовлеченности аудитории в социальных сетях. Распознавание изображений и лиц в социальных сетях уже стало реальностью. Социальные сети, такие как Facebook и Instagram, побуждают пользователей делиться изображениями и отмечать на них своих друзей. А их обученные модели искусственного интеллекта мгновенно распознают сцены, людей и эмоции. Некоторые сети пошли еще дальше, автоматически создав хэштеги для обновленных фотографий. Все это может улучшить взаимодействие с пользователем и помочь людям осмысленно организовать свои фотогалереи.

3. Оптимизированная реклама и интерактивный маркетинг. Еще одно преимущество использования технологии идентификации изображений в приложении — это оптимизация мобильной рекламы. Интерактивные маркетинговые кампании во многом зависят от знания клиента. Фактически, максимизировать эффективность рекламы в некоторых мобильных приложениях можно, изменив их дизайн и добавив в них технологию идентификации изображений. В конце концов, технология идентификации изображений — это всего лишь еще один инструмент в наборе инструментов для маркетинга приложений.

Примеры лучших приложений для распознавания изображений

Провидцы продолжают придумывать все больше интересных идей для проектов по распознаванию изображений. Однако некоторые вертикали более благоприятны для распознавания изображений, чем другие. Чтобы проиллюстрировать вышеуказанные преимущества для бизнеса, давайте рассмотрим несколько примеров того, как распознавание изображений успешно работает в приложениях из совершенно разных отраслей.

1. Vivino — сканирование винных этикеток.

Vivino — это самое загружаемое мобильное винное приложение в мире, которое, среди прочего, использует распознавание изображений, обученное на огромной базе данных винных бутылок и фотографий этикеток, чтобы создать идеальное изображение для ваших любимых вин.С Vivino вы также можете заказывать свои любимые вина по запросу через приложение и получать всевозможную статистику о них, такую ​​как бренд, цена, рейтинг и многое другое. Vivino очень интуитивно понятен и имеет простую навигацию, гарантируя, что вы сможете получить всю необходимую информацию, сделав снимок бутылки вина, которое вы хотите купить, еще находясь в винном магазине.

2. PictureThis — распознавание разновидностей деревьев, растений или цветов.

Picture Это одно из самых популярных приложений для идентификации растений, которое имеет базу данных, содержащую более 10 000 видов растений.Приложение позволяет определять сорта растений по фотографиям. После того, как фотография растения сделана или загружена из телефонной галереи, PictureThis анализирует изображение, сравнивая его с изображениями в своей базе данных, и получает результат. Затем это поможет вам определить, соответствует ли это совпадению. Кроме того, в приложении вы найдете советы по уходу за растениями, напоминания о поливе и красивые обои.

3. Zebra Medical Vision — медицинская диагностическая визуализация на основе искусственного интеллекта.

Zebra Medical Vision — компания, занимающаяся глубоким обучением в области медицинской визуализации, чья платформа для анализа изображений позволяет выявлять риски и предлагать пути лечения онкологических пациентов.Это возможно благодаря мощной технологии распознавания изображений на основе искусственного интеллекта. Механизм Zebra анализирует полученные изображения (рентгеновские снимки и компьютерную томографию), используя свою базу данных сканирований и инструменты глубокого обучения, тем самым помогая рентгенологам справляться с растущими рабочими нагрузками. Помимо внедрения программного обеспечения искусственного интеллекта для выявления потенциальных рисков, Zebra Medical Vision разработала множество приложений, которые упрощают визуальную оценку и руководство пациентами с онкологическими заболеваниями.

Заключение

Машинное обучение, компьютерное зрение и распознавание изображений, очевидно, становятся обычным явлением и больше не являются чем-то экстраординарным.Сложно создать приложение для распознавания изображений и преуспеть в этом. Однако с правильной командой инженеров ваша работа, проделанная в области компьютерного зрения, окупится. Изучите рынок, определите дорожную карту для своего проекта, выберите API-интерфейсы и решите, как именно вы собираетесь включить распознавание изображений и связанные с ним технологии в свое будущее приложение.

Программное обеспечение для распознавания изображений в настоящее время присутствует почти во всех отраслях, где данные собираются, обрабатываются и анализируются.Приложения компьютерного зрения также постоянно появляются в мобильной индустрии. Так что подумайте о возможности воспользоваться этим и оптимизируйте свои бизнес-операции с помощью IR.

© 2020, ООО Вилмате

Групповые фотографии по лицам

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

Дополнительную информацию о данных, которые собираются и хранятся при использовании приложения «Фото», см. В Заявлении о конфиденциальности.

Для группировки фотографий по лицам

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

1. Запустите приложение «Фото».

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

1. Выполните одно из следующих действий:

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

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

Включение функции группировки по лицам

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

2. В разделе Просмотр и редактирование измените настройку Люди с Выкл. на Вкл. .

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

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

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

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

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

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

   • Удалить имя — отключает контакт от группировки лиц.

   • Откройте сведения о контакте — для перехода к соответствующей записи контакта из приложения «Люди» в Windows.

1. Выберите Удалить имя , чтобы отменить связь контакта с группировкой лиц.

Отключение распознавания лиц

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

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

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

Как фотографии ваших детей используются в технологиях видеонаблюдения

Однажды в 2005 году к Flickr присоединилась мать из Эванстона, штат Иллинойс. Она загрузила несколько фотографий своих детей, Хлои и Джаспера. Потом она более или менее забыла о существовании своего аккаунта.

Спустя годы их лица занесены в базу данных, которая используется для тестирования и обучения некоторых из самых сложных систем искусственного интеллекта в мире.

Подборка изображений из базы данных MegaFace.

миллиона изображений Flickr были помещены в базу данных под названием MegaFace. Теперь некоторые из этих лиц могут подать в суд.

Автор: Кашмир Хилл и Аарон Кролик

Детские рисунки Хлои и Джаспера Папы — это типично тупой образ: улыбающиеся вместе с родителями; высунув языки наружу; костюм на Хэллоуин.Их мать, Доминик Аллман Папа, загрузила их на Flickr после того, как присоединилась к сайту обмена фотографиями в 2005 году.

Никто из них не мог предвидеть, что 14 лет спустя эти изображения будут находиться в беспрецедентно огромной базе данных распознавания лиц под названием MegaFace. Содержащий изображения почти 700 000 человек, он был загружен десятками компаний для обучения нового поколения алгоритмов идентификации лиц, используемых для отслеживания протестующих, слежки за террористами, выявления проблемных игроков и слежки за общественностью в целом.

«Это отвратительно и неудобно», — сказал Мкс. Папа, которому сейчас 19 лет, учится в колледже в Орегоне. «Я хотел бы, чтобы они сначала спросили меня, хочу ли я принять в этом участие. Я считаю, что искусственный интеллект — это круто, и я хочу, чтобы он был умнее, но обычно вы просите людей участвовать в исследованиях. Я узнал это в биологии в старшей школе ».

Хлоя Папа Аманда Люсье для The New York Times

По закону у большинства американцев в базе данных не нужно спрашивать разрешения, но папы должны были.

Как жители Иллинойса, они находятся под защитой одного из самых строгих государственных законов о конфиденциальности: Закона о конфиденциальности биометрической информации — меры 2008 года, предусматривающей финансовые санкции за использование отпечатков пальцев или сканирование лица иллинойца без согласия.

Те, кто использовал базу данных — компании, включая Google, Amazon, Mitsubishi Electric, Tencent и SenseTime — по-видимому, не знали о законе, и в результате, по словам нескольких юристов и профессоров права, знакомых с законодательством, могут нести огромную финансовую ответственность.

Как родился MegaFace

Как папы и сотни тысяч других людей оказались в базе данных? Это окольный рассказ.

На заре технологии распознавания лиц исследователи разрабатывали свои алгоритмы с явного согласия испытуемых: в 1990-х годах в университеты приходили добровольцы в студии, чтобы сфотографироваться с разных ракурсов. Позже исследователи обратились к более агрессивным и скрытым методам сбора лиц в более крупном масштабе, подключению к камерам наблюдения в кафе, кампусах колледжей и общественных местах и ​​сканированию фотографий, размещенных в Интернете.

По словам Адама Харви, художника, отслеживающего наборы данных, существует, вероятно, более 200, содержащих десятки миллионов фотографий примерно одного миллиона человек. (Некоторые наборы являются производными от других, поэтому на рисунках есть дубликаты.) Но эти кеши имели недостатки. Например, изображения с камер видеонаблюдения часто бывают низкого качества, а сбор снимков в Интернете обычно приводит к появлению слишком большого количества знаменитостей.

В июне 2014 года, стремясь продвинуть дело компьютерного зрения, Yahoo представила то, что она назвала «крупнейшей когда-либо выпущенной общедоступной мультимедийной коллекцией», включающей 100 миллионов фотографий и видео.Yahoo получила изображения — все из которых имели лицензии Creative Commons или коммерческое использование — от Flickr, дочерней компании.

Создатели базы данных заявили, что их мотивация заключалась в том, чтобы выровнять игровое поле в машинном обучении. Исследователям нужны огромные объемы данных для обучения своих алгоритмов, а сотрудники всего нескольких компаний, богатых информацией, таких как Facebook и Google, имели большое преимущество перед всеми остальными.

«Мы хотели расширить возможности исследовательского сообщества, предоставив им надежную базу данных», — сказал Дэвид Айман Шамма, который до 2016 года был директором по исследованиям в Yahoo и участвовал в создании проекта Flickr.Пользователи не были уведомлены о том, что их фото и видео были включены, но г-н Шамма и его команда создали то, что, по их мнению, было защитой.

Они не распространяли фотографии пользователей напрямую, а скорее давали ссылки на фотографии; таким образом, если пользователь удалил изображения или сделал их личными, они больше не были бы доступны через базу данных.

Но эта гарантия была ошибочной. The New York Times обнаружила уязвимость в системе безопасности, которая позволяет получить доступ к фотографиям пользователя Flickr даже после того, как они стали личными.(Скотт Кинзи, представитель компании SmugMug, которая приобрела Flickr у Yahoo в 2018 году, сказал, что этот недостаток «потенциально затрагивает очень небольшое количество наших участников сегодня, и мы активно работаем над тем, чтобы как можно быстрее развернуть обновление». Бен МакАскилл, главный операционный директор компании добавил, что коллекция Yahoo была создана «за много лет до нашего сотрудничества с Flickr».)

Кроме того, некоторые исследователи, получившие доступ к базе данных, просто загрузили версии изображений, а затем распространили их, включая команду из Вашингтонского университета.В 2015 году два школьных профессора информатики — Ира Кемельмахер-Шлизерман и Стив Зейтц — и их аспиранты использовали данные Flickr для создания MegaFace.

Содержащий более четырех миллионов фотографий примерно 672 000 человек, он многообещал для тестирования и совершенствования алгоритмов распознавания лиц.

Мониторинг уйгур и пикник порно актеров

Что важно для исследователей Вашингтонского университета, в MegaFace были такие дети, как Хлоя и Джаспер Папа.Системы распознавания лиц, как правило, плохо работают с молодыми людьми, но Flickr дал шанс улучшить это с помощью множества детских лиц по той простой причине, что люди любят публиковать фотографии своих детей в Интернете.

В 2015 и 2016 годах Вашингтонский университет провел «MegaFace Challenge», пригласив группы, работающие над технологией распознавания лиц, использовать набор данных для проверки того, насколько хорошо работают их алгоритмы.

Школа попросила людей, загружающих данные, согласиться использовать их только в «некоммерческих исследовательских и образовательных целях».«В нем приняли участие более 100 организаций, включая Google, Tencent, SenseTime и NtechLab. В целом, согласно выпуску новостей университета за 2016 год, с базой данных работали «более 300 исследовательских групп». Он был публично процитирован исследователями из Amazon и, по словам г-на Харви, Mitsubishi Electric и Philips.

Некоторые из этих компаний были подвергнуты критике за то, как клиенты развернут свои алгоритмы: технология SenseTime была использована для контроля населения уйгуров в Китае, в то время как NtechLab была использована для порнографию актеров и определить незнакомцев в метро в России.

Директор по маркетингу SenseTime Джун Джин сказал, что исследователи компании использовали базу данных MegaFace только в академических целях. «Исследователи должны использовать один и тот же набор данных, чтобы их результаты были сопоставимы на равных», — написала г-жа Цзинь в электронном письме. «Поскольку MegaFace является самой широко известной базой данных в своем роде, она фактически превратилась в набор для обучения распознаванию лиц и тестов для глобального академического и исследовательского сообщества».

Представитель NtechLab Николай Грунин сказал, что компания удалила MegaFace после участия в испытании, и добавил, что «основная сборка нашего алгоритма никогда не обучалась на этих изображениях.В Google от комментариев отказались.

Пресс-секретарь Вашингтонского университета отказалась предоставить ведущим исследователям MegaFace возможность взять интервью у них, заявив, что они «перешли к другим проектам и у них нет времени, чтобы это комментировать». Попытки связаться с ними индивидуально не увенчались успехом.

Создание MegaFace частично финансировалось Samsung, Google Faculty Research Award и Национальным научным фондом / Intel.

В последние годы г-жа Кемельмахер-Шлизерман продала Facebook компанию по замене лица и передовую технологию глубокого подделки, преобразовав аудиоклипы Барака Обамы в реалистичное синтетическое видео, на котором он произносит речь.Сейчас она работает над «лунным проектом» в Google.

‘Что за черт? Это помешательство

MegaFace остается общедоступным для загрузки. Когда New York Times недавно запросила доступ, он был предоставлен в течение минуты.

MegaFace не содержит имен людей, но его данные не анонимны. Представитель Вашингтонского университета сказал, что исследователи хотели соблюдать лицензии Creative Commons для изображений. В результате каждая фотография включает числовой идентификатор, который ведет к исходной учетной записи фотографа Flickr.Таким образом, The Times смогла отследить многие фотографии в базе данных до людей, которые их сделали.

«Что за черт? Это безумие », — сказал Ник Альт, предприниматель из Лос-Анджелеса, когда сказал, что его фотографии были в базе данных, включая фотографии детей, которые он сделал на публичном мероприятии в Плайя-Виста, Калифорния, десять лет назад.

фотографий г-на Альт, включая подборку изображений с сайта MegaFace.

«Причина, по которой я изначально обратилась на Flickr, заключалась в том, что вы могли установить лицензию как некоммерческую.Совершенно верно, я бы не позволил использовать свои фотографии в проектах по машинному обучению. Я чувствую себя таким тупицей из-за того, что опубликовал эту фотографию. Но я сделал это 13 лет назад, еще до того, как уединение было чем-то важным ».

Другой субъект, попросивший называть его Дж., Сейчас является 15-летним второкурсником средней школы в Лас-Вегасе. Фотографии, на которых он был маленьким, есть в базе данных MegaFace, благодаря тому, что его дядя разместил их в альбоме Flickr после воссоединения семьи десять лет назад. J. не верил в то, что внесение его в базу данных без его разрешения не было незаконным, и его беспокоят последствия.

Начиная со средней школы, он был участником программы Ассоциации ВВС под названием CyberPatriot, которая пытается направить молодых людей с навыками программирования на карьеру в области кибербезопасности. «Из-за этого я очень защищаю свой цифровой след», — сказал он. «Я стараюсь не публиковать свои фотографии в Интернете. Что, если я решу работать на АНБ? »

Дж., Мистеру Альт и большинству других американцев, изображенных на фотографиях, почти ничего не остается. Закон о конфиденциальности в Соединенных Штатах, как правило, настолько либерален, что компании могут свободно использовать лица миллионов людей без их ведома, чтобы способствовать распространению технологии распознавания лиц.Но есть исключение.

В 2008 году Иллинойс принял дальновидный закон, защищающий «биометрические идентификаторы и биометрическую информацию» его жителей. Два других штата, Техас и Вашингтон, приняли свои собственные законы о биометрической конфиденциальности, но они не так надежны, как закон в Иллинойсе, который строго запрещает частным лицам собирать, фиксировать, покупать или иным образом получать биометрические данные человека, в том числе сканирование их «геометрии лица» — без согласия этого человека.

«Сами фотографии не подпадают под действие Закона о конфиденциальности биометрической информации, но сканирование фотографий должно быть.Простое использование биометрических данных является нарушением закона », — заявила Фэй Джонс, профессор права в Университете Иллинойса. «Использование этого в алгоритмическом конкурсе, когда вы не уведомили людей, является нарушением закона».

Жители Иллинойса, такие как Папы, чьи отпечатки лиц используются без их разрешения, имеют право подать в суд, сказала г-жа Джонс, и имеют право на получение 1000 долларов за использование или 5000 долларов, если использование было «неосторожным». The Times попыталась измерить, сколько людей из Иллинойса находится в базе данных MegaFace; один подход, использующий информацию о местоположении, сообщаемую самими участниками, предлагал 6000 человек, а другой, использующий метаданные геотегирования, указывал целых 13000 человек.

Их биометрия, вероятно, обрабатывалась десятками компаний. По мнению нескольких экспертов по правовым вопросам в Иллинойсе, совокупная ответственность может составить более миллиарда долларов и может стать основанием для коллективного иска.

«У нас в штате Иллинойс много амбициозных юристов по коллективным искам», — сказал Джеффри Видман, управляющий партнер Fox Rothschild в Чикаго. «В Иллинойсе этот закон прописан с 2008 года, но в течение десяти лет его практически игнорировали. Я гарантирую вам, что в 2014 или 2015 годах об этой потенциальной ответственности никто не обращал внимания.Но теперь технология догнала закон ».

Дело против Facebook на 35 миллиардов долларов

Примечательно, что закон штата Иллинойс вообще существует. По словам Мэтью Куглера, профессора права Северо-Западного университета, который исследовал закон штата Иллинойс, он был вдохновлен банкротством в 2007 году компании Pay by Touch, в досье которой хранились отпечатки пальцев многих американцев, в том числе иллинойцев; были опасения, что он может продать их при ликвидации.

Согласно законодательным и лоббистским записям, никто из представителей технологической индустрии не принял во внимание законопроект.

«Когда был принят закон, никто из тех, кто сейчас этим озабочен, не думал об этом», — сказал г-н Куглер. Кремниевая долина теперь знает о законе. Bloomberg News сообщал в апреле 2018 года, что лоббисты Google и Facebook пытались ослабить его положения.

С 2015 года в Иллинойсе было подано более 200 коллективных исков о неправомерном использовании биометрических данных жителей, в том числе дело против Facebook на сумму 35 миллиардов долларов за использование распознавания лиц для отметки людей на фотографиях.Этот иск набрал обороты в августе, когда Апелляционный суд девятого округа Соединенных Штатов отклонил аргументы компании о том, что люди не понесли «конкретного вреда».

В последние годы технологические компании стали действовать более осторожно в штатах с биометрическим законодательством. Когда в 2018 году Google выпустил функцию сопоставления селфи с известными произведениями искусства, жители Иллинойса и Техаса не могли ею пользоваться. А камеры видеонаблюдения Google Nest не предлагают стандартной функции распознавания знакомых лиц в Иллинойсе.

«Это жутко, что ты нашел меня. Я всегда жила с философией, что то, что я выкладываю, должно быть публичным, но я не могла себе этого представить », — сказала Венди Пирсолл, издатель и член городского совета в Вудстоке, штат Иллинойс, чьи фотографии вместе с фотографиями ее троих дети, находились в базе данных MegaFace.

«Мы не можем использовать приложение« Веселое искусство »; почему вы используете лица наших детей для тестирования своего программного обеспечения? » она добавила. «Мои фотографии там привязаны к Иллинойсу. Несложно выяснить, где были сделаны эти снимки.Я не очень-то счастлив, но я бы подбодрил кого-нибудь еще, чтобы тот согласился после этого.

Конфиденциальный нигилизм

Доминик и Джордж Папа с сыном Джаспером в их доме в Эванстоне, штат Иллинойс, в начале этого месяца. Тейлор Гласкок для The New York Times

Некоторые судебные процессы в штате Иллинойс были урегулированы или отклонены, но большинство из них в силе, и г-н Куглер, профессор права Северо-Запада, отметил, что основные юридические вопросы остались без ответа.Неясно, какова будет юридическая ответственность компании, которая делает фотографии, загруженные в Иллинойсе, но обрабатывает данные о лицах в другом штате или даже в другой стране.

«Обвиняемые будут творчески подходить к поиску аргументов, потому что никто не хочет застревать в руках с этим дорогим горячим картофелем», — сказал он.

Представитель Amazon Web Services заявил, что использование набора данных «соответствует требованиям B.I.P.A.», но отказался объяснить, как это сделать. Марио Фанте, представитель Philips, написал в электронном письме, что компании «никогда не было известно о каких-либо жителях Иллинойса, включенных в вышеупомянутый набор данных.”

Виктор Балта, представитель Вашингтонского университета, сказал: «Любое использование фотографий в базе данных исследователей является законным.