Распознавание фото в интернете: Поиск по фотографии в интернете

Поиск по фотографии в интернете

Иногда нужно найти дубли фотографии. Например, красивая девушка выставила фотку в интернете, но вы не уверены, что на снимке именно она. В этом случае может понадобиться поиск по фотографии в интернете. Если в сети полно таких фото, то это явно фейк. Для этого созданы специальные сервисы и программы. Рассмотрим некоторые из них.

Как найти дубли фотографии в интернете

Итак, у вас есть фото и вы желаете найти все его дубли в сети. Воспользуйтесь сервисами от Yandex или Google, либо отдельными программами.

Google

Алгоритм действий следующий:

1. Перейдите по ссылке.
2. В поисковой строке кликните по миниатюре фотоаппарата.
3. Укажите ссылку на нужное фото или загрузите снимок со своего ПК.
4. Кликните по ссылке “Все размеры”.

Теперь отобразятся сайты, где встречается данное изображение.

Yandex

Аналогичный предыдущему сервису есть и у Яндекса:

1. Откройте ссылку.
2. Кликните по значку фотоаппарата.
3. Укажите ссылку на картинку либо загрузите ее в сервис.
4. В результатах поиска по фото в Яндекс, отобразятся все похожие изображения и ссылки на сайты, где они используются.

Tineye

Еще один сервис для поиска по картинке — Тинай. Вместе с дублями фото он находит и их составляющие. У Tineye собрана собственная, крупнейшая база проиндексированных изображений. В ней найдется всё, и это не сарказм. Использовать его просто:

1. Перейдите на официальный сайт Тинай.
2. Как и в поиске по фото Яндекс, загрузите картинку в сервис.
3. На экране отобразятся похожие изображения со ссылками на сайты, где они были найдены.

FindFace

Помимо онлайн-сервисов, существует специальная программа поиска по фотографии в интернете. ФайндФейс ищет странички людей в социальной сети ВКонтакте, на которых установлено похожее фото. Она работает онлайн, то есть, не требует установки на компьютер:

1. Перейдите на официальный сайт FindFace.
2. Кликните по кнопке “Найти одинаковых”.
3. Разрешите приложению доступ к вашему аккаунту в ВК. Это безопасно.
4. Загрузите изображение для поиска дублей.

На нем должно быть лицо искомого человека.

5. Программа найдет все страницы с похожими аватарками.

На мое удивление, она действительно подобрала 30 страниц с максимально близкими к оригиналу лицами. Однако FindFace ищет людей только по России.

Кстати, в Google Play можно загрузить приложение ФайндФейс для Android и использовать его с телефона.

PhotoTracker Lite

Чтобы быстрее искать похожие картинки по сервисам от Яндекса, Гугла и Тинай, установите расширение для браузера PhotoTracker Lite. Оно работает практически со всеми современными браузерами. Найти его можно в магазине расширений Chrome.

После установки нужно кликнуть ПКМ по любой картинке в интернете и выбрать “Найти это изображение”.

Заключение

Теперь вы знаете, как найти дубликаты фото людей, предметов и других объектов в интернете.

Автор статьи

Артур Филатов

Техник по компьютерным системам, специалист среднего звена. С 2017 года основатель данного блога, в 2018 году окончил обучение.

Написано статей

220

Как определить местоположение по фото

Скорее всего, для определения точного места на фото потребуется прибегнуть сразу к нескольким советам, описанным в данной статье, поэтому мы рекомендуем ознакомиться с ними всеми, чтобы выбрать подходящие.

Способ 1: Просмотр метаданных

Метаданные фотографии — информация, которая сохраняется устройством во время снимка. Сюда относится не только дата, но и модель аппаратуры, на которую происходила съемка, а также данные GPS с координатами. Однако есть некоторые нюансы, при которых EXIF (метаданные), попросту не сохраняются.

• Если фотография сделана на профессиональную камеру, скорее всего, в ней отсутствует GPS-приемник, поэтому дату в EXIF найти не получится.
• После обработки фотографии через любой популярный графический редактор метаданные стираются при сохранении результата, что по умолчанию настроено в этих программах.
• Сведения можно легко подменить, используя специальный софт, поэтому доверять им на сто процентов никогда нельзя.

Однако проверить EXIF стоит в первую очередь, поскольку делается это проще всего. Сама фотография обязательно должна находиться в формате JPG, а далее остается выполнить такие действия:

1. Отыщите снимок и кликните по нему правой кнопкой мыши.
2. В открывшемся контекстном меню вас интересует пункт «Свойства».
3. Переместитесь на вкладку «Подробно», где отыщите блок «GPS».

Если такой блок отсутствует, значит, данные о местоположении не были сохранены или стерлись при обработке. В случае, когда координаты все-таки удалось обнаружить, далее остается только пробить их через любую удобную карту. Развернуто о методах поиска по таким цифрам читайте в статьях по ссылкам ниже.

Подробнее:
Поиск по координатам на Карте Google
Поиск по координатам в Яндекс.Картах

Способ 2: Использование поисковиков

Следующий метод — применение поисковых машин. Сначала рекомендуется просто задать запрос, описав те предметы, которые вы видите на фотографии. Сделать это можно сразу на нескольких сайтах, например, Google и Яндекс, поскольку результаты выдачи практически всегда отличаются. Лучше используйте английский язык или переведите на тот, в какой стране было сделано фото, если это удается распознать. Тогда запрос обретет примерно такой вид: «Lake near forest and house» (озеро возле леса и дома).

Дополнительно такие поисковики поддерживают поиск по изображению, а это значит, что они могут найти точно такие же или похожие фотографии, предоставив информацию о месте, где она была сделана. Для этого исходный файл нужно загрузить в Гугл или Яндекс, а затем ознакомиться с результатами не только в картинках, но и в разделах с сайтами. Например, первой же строкой может идти страница в Wikipedia, где будет показано название улицы снимка.

Детальнее о применении такой встроенной опции, а также об альтернативных онлайн-сервисах, позволяющих выполнять поиск по фото, читайте в другой статье по ссылке ниже.

Подробнее: Поиск информации и похожих изображений по изображению

Способ 3: Зацепки на фото

Само фото следует максимально тщательно изучить и отыскать все участки, которые помогут опознать место. Это могут быть номерные знаки автомобилей, номер трассы или дорожные знаки с обозначением населенных пунктов, вывески магазинов. На изображении ниже вы видите отмеченными все знаковые указатели, которые позволят с точностью до метра узнать место, где был сделан снимок.

Остается только воспользоваться поисковиком, чтобы отыскать место на картах. О его исследовании и пойдет речь в двух следующих советах.

Использование режима просмотра улиц

Компания Google предоставляет возможность просмотреть улицы на карте через сайт или приложение Google Earth в 3D-режиме. Как раз это и поможет с точностью определить место снимка по уже имеющимся зацепкам.

Для начала выполните поиск улицы, трассы или конкретного магазина на карте и приблизьте точку.

Далее остается только перейти в режим просмотра улиц и немного перемещаться по области, чтобы найти тот самый ракурс. Однако при этом стоит учитывать, что карты могли не обновляться или спустя некоторое время там уже возвели новые объекты. Тогда поиск немного усложнится или пользователь вовсе будет введен в заблуждение и подумает, что обнаружил место неправильно.

Поиск по Wikimapia

Последний вариант, который часто оказывается эффективным — использование сайта Wikimapia. Здесь можно выставить сортировку по категориям объектов и задать в поиске ключевые слова, о которых мы уже говорили при работе с поисковиками.

Перейти на сайт Wikimapia

Преимущество Wikimapia заключается в том, что здесь все внимание сосредоточено именно на объектах самого разного значения, а база намного шире и включает в себя уже заброшенные или разрушенные строения, которые тоже можно отыскать по ключевым словам.

В завершение отметим, что наиболее важное во время поиска места по фото — обращать внимание на детали и уметь правильно использовать поисковые машины. Тогда найти расположение получится, если только на самом снимке есть за что зацепиться.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

ДА НЕТ

Поиск товара по фото

Сегодня можно приобрести любые товары онлайн. При этом вы можете использовать для осуществления покупки подходящие для вас устройства — ноутбук, мобильный телефон, компьютер, телевизор с ОС и т. д. Иногда мы видим на какой-нибудь картинке нужную вещь и хотим приобрести такую же. Но, к сожалению, название её не известно. В этом нам поможет поиск понравившегося товара по его фотографии. В статье вы узнаете, как осуществить данную процедуру.

Как найти товар по картинке в компьютере или ноутбуке

Интернет — это огромная площадка для торговли, охватывающая весь мир. Для того, чтобы купить оригинальные товары, нужно только открыть сайт производителя и выбрать подходящую модель. И не обязательно, чтобы это был сетевой магазин вашей страны. Все достойные online-площадки уже переведены на популярные языки. С русским проблем точно ни у кого не возникнет. Чтобы найти ту или иную вещь только по изображению, можно воспользоваться несколькими специальными сервисами.

Для начала мы рассмотрим популярный сайт «Купинатао» (переименован с Рутаобао). Это онлайн-магазин и сервис для поиска товаров в одном. Минималистический дизайн не позволит вам запутаться в его функциях.

Порядок работы с сайтом:

1. Для поиска нужной вещи, перейдите по этому адресу https://kupinatao.com/ImageSearch/;
2. Внизу найдите и выберите кнопку «Загрузить изображение», если у вас оно есть на компьютере. Поиск начнется автоматически;
3. Если вы нашли фото в интернете, скопируйте ссылку на это изображение. Чтобы сделать это, нужно выбрать его ПКМ и указать курсором пункт «Копировать»;
4. Затем в окне рядом вставьте ссылку и нажмите кнопку «Искать».

Через некоторое время вы увидите результаты. Все достаточно просто. Если не смогли найти подходящие варианты, попробуйте воспользоваться следующим сервисом.

Узнайте, какие лучшие переводчики по фото онлайн.

Поиск вещей по фото на Gurulook

Перейдите на следующую страницу https://gurulook.com/asks/create. Этот сайт предлагает услуги поиска нужного товара своими сотрудниками — товарными экспертами. Если для вас очень важно найти эту вещь, ресурс подойдет как нельзя лучше. Здесь вам нужно будет заполнить своеобразную форму.

Порядок действий:

1. В первом блоке нужно нажать на крестик и указать до 3 ссылок на нужные изображения. Или загрузить 3 фотографии нужного вам товара. Загружать картинки нужно только в JPG, GIF или PNG формате. Другие сервис не примет;
2. Ниже опишите свой товар. Возможно у вас есть какие-либо комментарии. Предоставьте как можно больше информации, чтобы эксперты смогли найти его быстрее;
3. Рядом в блоке нужно написать теги к искомому товару. После чего нажмите кнопку «Опубликовать заявку».

В завершении нужно авторизоваться, выбрав одну из предложенных социальных сетей: Фейсбук, ВКонтакте, Инстаграм. Когда вы отправите заявку, ваш товар будут искать по соответствию на разных популярных торговых площадках. Таких как Taobao, Yoox, Amazon, Ebay, Aliexpress и других. На главной странице расположены все заявки пользователей, которые в данный момент ждут ответа. Вы можете просмотреть заявки и помочь другим определить название вещи.

Это может быть полезным: Поиск по фото в ВК.

Идентификация картинок при помощи поисковой системы Яндекс

Российский поисковик Yandex предоставляет удобные инструменты. В нашем случае он полезен своим поиском по картинкам. При этом процесс будет производиться сразу на всех сайтах, которые индексирует поисковик. А это значит, что наши шансы найти название нужной вещи или одежды многократно повышаются. Найти в Яндексе можно и с телефона, прочитайте подробности. Вам нужно, как и прежде — качественное и четкое изображение нужного товара для поиска. Теперь остается посетить главную страницу — https://yandex.ru/.

Затем:

1. Откроется всем привычное окно поиска. Но в этот раз нужно выбрать в разделах «Картинки»;

   Яндекс. Раздел «Картинки»

2. Затем возле строки поиска выберите изображение фотоаппарата;
3. Откроется окно поиска по картинкам. Здесь слева вы можете нажать кнопку «Выберите файл» и загрузить нужное изображение. Или справа ввести ссылку на него. Как копировать ссылку, вы уже знаете;
4. В результатах вы увидите все подобные картинки, а также ссылки на сайт, где они расположены.

Таким образом можно найти оригинальный сайт вашей картинки. Здесь можно получить более подробную информацию, которую вы искали. Вполне возможно, что вы сможете увидеть этот товар в одном из интернет-магазинов. Кстати, если вы используете Яндекс Браузер, то вы можете совершать процедуру на той странице, где вы нашли нужное фото. Вам нужно будет только нажать по нему правой кнопкой мыши и выбрать «Поиск по картинке». Откроется новое окно с результатами, который обнаружил поисковик. Это достаточно удобно.

Поиск вещей из интернет-магазинов через смартфон

Рассмотренные сервисы также доступны и для мобильных устройств. Также в магазинах Play Market и App Store доступны специальные приложения, которые помогут найти нужный товар. Эти приложения больше похожи на каталоги товаров, чем на поисковые инструменты. Но есть среди них и подходящее нам по функциям — это Google Фото. С его помощью вы сможете отыскать не только нужную вещь через поисковую систему Google, но и любое другое изображение, которое вам нужно.

Google Фото позволяет также делиться своими фотографиями с друзьями, загружать изображения на свой Google Drive и многое другое. Для совершения поиска нужной вам картинки, нужно загрузить фото в приложение или предоставить ему ссылку. Через некоторое время вы увидите подходящие результаты.

Информация о товаре по штрих-коду

Каждый товар в наше время имеет свой уникальный штрих-код. Это такой способ представления информации, которую распознает только специальная техника. В зашифрованной картине, как правило, информация предоставляется в виде двух разных по цветам полос — черной и белой. Он также имеет дополнительный числовой код.

В таком штрих-коде зашифрована основная информация о товаре. Но для его расшифровки нам понадобится специальный дешифратор. Его можно найти во все тех же магазинах App Store или Play Market. Вам нужно его установить на свой смартфон и запустить. Процесс сканирования происходит при помощи внешней камеры устройства. Поэтому вам нужно поднести объектив с запущенным приложением к коду, чтобы получить информацию о вещи.

Это может быть полезным: Как заказать товар на Пандао.

Другие способы поиска по фотографии

Как для мобильных устройств, так и для веб-браузера доступен отличный онлайн-сервис по адресу https://tineye.com/. Его часто используют для того, чтобы определить, есть ли копии изображения в интернете. Поэтому вы сможете быстро отыскать оригинал вашей картинки. Так как в результатах вы увидите все сайты, где расположена точно такая же картинка.

Для этого вам нужно проделать уже знакомые действия:

1. На главной странице вы увидите строку поиска. В неё нужно вставить ссылку на изображение товара;
2. Рядом кнопка «Upload», нажав на неё, можно закачать картинку на сервис. Если у вас есть копия на компьютере;
3. Для совершения поиска нажмите знак лупы в поисковой строке.

Tineye — это качественный сайт, где можно отыскать по картинке любую информацию — имя человека или звезды, название роскошного автомобиля, фирму-производителя видеокарты. После розыска нужных товаров по их фото все ваши загруженные картинки сразу же удалятся с серверов. А действия на этой странице отслеживаться не будут.

 

Система распознавания и идентификации лиц по фото

Системы распознавания лиц – важная ступень в развитии технологий идентификации. Программное обеспечение распознает личность человека и его образ на фотографии, подтверждая или опровергая, что образ принадлежит одному и тому же лицу. Сервис IDX включает в себя систему идентификации лица человека по фотографии. IDX, сравнивая фотографию в паспорте или ином документе с присланным селфи и проведя дополнительные проверки, способен:

1. Провести верификацию, т.е. подтвердить, что пользователь действительно является тем, кем он себя называет в случае соответствия образца к оригиналу.
2. Провести идентификацию – найти соответствие образца в обширной базе данных клиента
3. Подтвердить отсутствие вмешательства в цифровой файл — проверить цифровую копию фотографии на модификацию и подделку и дать заключение.

Сравнение лиц происходит по онлайн-запросу в режиме реального времени, распознавание осуществляется с максимальной точностью и надежностью, которые обеспечивают ведущие российские технологии.

Как устроена система идентификации по фото лица

Для проведения операций по распознаванию лиц используются нейронные сети. Человеческий мозг идентифицирует детали и характеристики черт лица стоящего напротив человека за несколько секунд и делает это настолько быстро и естественно, что сам процесс остается незамеченным.

Система идентификации лица человека по его фотографии на платформе IDX работает схожим образом, за исключением того, что все процессы производит программное обеспечение, а не человеческий мозг. Заказчик присылает селфи своего клиента, а также цифровую копию паспорта (или иного документа) и его данные, введенные клиентом. IDX распознает данные паспорта и верифицирует их с эталонными базами. Если паспорт действителен, и данные паспорта совпадают с веденными данными клиента и эталонными источниками, то сервис переходит на следующий этап проверки. Система распознает лица на селфи и в документе. Сравнив фотографию в паспорте с селфи, система идентификации IDX подтвердит, что физическое лицо действительно является тем, кем себя называет.

Как работает распознавание лиц по фото

Распознавание лиц по фото включает в себя две задачи. Первая – верификация, при которой сравниваются две фотографии, и определятся, принадлежат ли они одному лицу. Вторая — поиск фотографии среди многих (идентификация). На вход поступает фотография лица, и алгоритм должен выбрать максимально похожую фотографию из базы лиц заказчика.

Ключевыми параметрами в системе распознавания лиц по фото является достоверность, то есть качество алгоритма, который сравнивает изображения. Система распознавания лиц по фото в IDX построена на последних отечественных разработках. Мы используем лучшие технологии рынка, тестируем их, и затем внедряем в наш сервис.

Распознавание лиц по фото происходит в режиме онлайн, ответ приходит в течение нескольких секунд. Как результат заказчик получает процент схожести лиц и может гибко настраивать свои системы в зависимости от требуемого уровня достоверности.

Преимущества использования системы распознавания лиц

• Минимизация риска мошенничества в интернете
• Простая интеграция через API
• Облачное решение
• Лучшие биометрические технологии
• Гибкие цены под ваши запросы

Распознавание изображений с помощью глубоких нейронных сетей и способы его использования

Время чтения: 10 минут

Приятно осознавать, что мы, люди, смогли задействовать машины с нашими собственными естественными навыками: обучением на примере и восприятием внешнего мира. Единственная проблема в том, что требуется гораздо больше времени и усилий, чтобы научить компьютеры «видеть», как мы. Но если мы подумаем о практической цели, которую эта возможность уже приносит организациям и предприятиям, усилия окупаются.

Из этой статьи вы узнаете, что такое распознавание изображений и как оно связано с компьютерным зрением. Вы также узнаете, что такое нейронные сети и как они учатся распознавать то, что изображено на изображениях. Наконец, мы обсудим некоторые варианты использования этой технологии в различных отраслях.

Что такое распознавание изображений и компьютерное зрение?

Распознавание изображений (или классификация изображений) — это задача идентификации изображений и их категоризации по одному из нескольких заранее определенных отдельных классов.Таким образом, программное обеспечение и приложения для распознавания изображений могут определять, что изображено на картинке, и отличать один объект от другого.

Область исследования, направленная на обеспечение машин с такой способностью, называется компьютерное зрение . Классификация изображений, являясь одной из задач компьютерного зрения (CV), служит основой для решения различных задач CV, в том числе:

Классификация изображений с локализацией — размещение изображения в заданном классе и рисование ограничивающей рамки вокруг объекта, чтобы показать, где оно находится на изображении.

Сравнение классификации изображений и классификации изображений с локализацией. Источник: KDnuggets

Обнаружение объектов — категоризация нескольких различных объектов на изображении и отображение местоположения каждого из них с помощью ограничивающих рамок. Итак, это разновидность классификации изображений с задачами локализации множества объектов.

Объектная (семантическая) сегментация — определение конкретных пикселей, принадлежащих каждому объекту в изображении, вместо рисования ограничивающих рамок вокруг каждого объекта, как при обнаружении объекта.

Сегментация экземпляра — различение нескольких объектов (экземпляров), принадлежащих к одному классу (каждого человека в группе).

Разница между обнаружением объекта, семантической сегментацией и сегментацией экземпляра. Источник: Условные случайные поля соответствуют глубоким нейронным сетям для семантической сегментации

Исследователи могут использовать модели глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения. Глубокое обучение — это метод машинного обучения, который фокусируется на обучении машин обучению на собственном примере.Поскольку в большинстве методов глубокого обучения используются архитектуры нейронных сетей, модели глубокого обучения часто называют глубокими нейронными сетями.

Глубокие нейронные сети: «как» за распознаванием изображений и другими методами компьютерного зрения

Распознавание изображений — одна из задач, в которой глубоких нейронных сетей (DNN) преуспевают. Нейронные сети — это вычислительные системы, предназначенные для распознавания образов. Их архитектура вдохновлена ​​структурой человеческого мозга, отсюда и название. Они состоят из трех типов слоев: входных, скрытых и выходных.Входной слой получает сигнал, скрытый слой обрабатывает его, а выходной слой принимает решение или прогноз относительно входных данных. Каждый сетевой уровень состоит из взаимосвязанных узлов (искусственных нейронов ), которые выполняют вычисления.

Что делает нейронную сеть глубокой? Количество скрытых слоев: в то время как традиционные нейронные сети имеют до трех скрытых слоев, глубокие сети могут содержать их сотни.

Архитектура нейронной сети, каждый уровень состоит из узлов.Количество скрытых слоев необязательно. Источник: MathWorks

Как нейронные сети учатся распознавать шаблоны

Как понять, является ли человек, проходящий на улице, знакомым или незнакомцем (такие осложнения, как близорукость, не включены)? Мы смотрим на них, подсознательно анализируем их внешность, и если некоторые присущие им черты — форма лица, цвет глаз, прическа, телосложение, походка или даже выбор моды — соответствуют конкретному человеку, которого мы знаем, мы узнаем этого человека. Эта умственная работа занимает мгновение.

Итак, чтобы распознавать лица, система должна сначала изучить их особенности. Его необходимо обучить предсказывать, является ли объект X или Z. Модели глубокого обучения изучают эти характеристики иначе, чем модели машинного обучения (ML). Вот почему подходы к обучению моделей также разные.

Обучение моделей глубокого обучения (например, нейронных сетей)

Чтобы построить модель машинного обучения, которая может, например, прогнозировать отток клиентов, специалисты по данным должны указать, какие входные характеристики (свойства проблемы) модель будет учитывать при прогнозировании результата.Это может быть образование клиента, доход, этап жизненного цикла, характеристики продукта или используемые модули, количество взаимодействий со службой поддержки и их результаты. Процесс конструирования признаков с использованием знаний предметной области называется проектированием признаков .

Если бы мы обучили модель глубокого обучения, чтобы увидеть разницу между собакой и кошкой, используя функциональную инженерию… Что ж, представьте себе сбор характеристик миллиардов кошек и собак, которые живут на этой планете. Мы не можем создать точные характеристики, которые будут работать для каждого возможного изображения, учитывая такие сложности, как изменчивость объекта в зависимости от точки обзора, беспорядок на фоне, условия освещения или деформация изображения.Должен быть другой подход, и он существует благодаря природе нейронных сетей.

Нейронные сети изучают особенности непосредственно на основе данных, на которых они обучаются, поэтому специалистам не нужно извлекать признаки вручную.

«Сила нейронных сетей заключается в их способности изучать представление в ваших обучающих данных и как наилучшим образом связать его с выходной переменной, которую вы хотите предсказать. В этом смысле нейронные сети изучают картографирование. С математической точки зрения они способны обучаться любой функции отображения, и было доказано, что они являются универсальными алгоритмами аппроксимации », — отмечает Джейсон Браунли в книге Crash Course On Multi-Layer Perceptron Neural Networks .

Обучающие данные в данном случае представляют собой большой набор данных, содержащий множество примеров каждого класса изображений. Когда мы говорим о большом наборе данных, мы действительно имеем в виду именно это. Например, набор данных ImageNet содержит более 14 миллионов аннотированных людьми изображений, представляющих 21 841 концепцию (наборы синонимов или синсеты в соответствии с иерархией WordNet), в среднем по 1000 изображений на концепцию.

Каждое изображение снабжено аннотацией (пометкой) с указанием категории, к которой оно принадлежит — кошка или собака. Алгоритм исследует эти примеры, изучает визуальные характеристики каждой категории и, в конечном итоге, узнает, как распознавать каждый класс изображений.Этот модельный стиль обучения называется контролируемое обучение .

Иллюстрация того, как нейронная сеть распознает собаку на изображении. Источник: TowardsDataScience

Каждый уровень узлов тренируется на выходе (наборе функций), созданном предыдущим слоем. Таким образом, узлы в каждом последующем слое могут распознавать более сложные, подробные функции — визуальные представления того, что изображено на изображении. Такая «иерархия возрастающей сложности и абстракции» известна как иерархия признаков .

Пример иерархии признаков, полученный с помощью модели глубокого обучения на лицах от Lee et al. (2009). Источник: ResearchGate.net

Итак, чем больше уровней в сети, тем выше ее прогностическая способность.

Ведущей архитектурой, используемой для задач распознавания и обнаружения изображений, являются сверточные нейронные сети (CNN). Сверточные нейронные сети состоят из нескольких слоев с небольшими коллекциями нейронов, каждый из которых воспринимает небольшие части изображения.Результаты из всех коллекций в слое частично перекрываются, создавая полное представление изображения. Слой ниже затем повторяет этот процесс для нового представления изображения, позволяя системе узнать о композиции изображения.

История глубоких CNN восходит к началу 1980-х годов. Но только в 2010-х исследователям удалось добиться высокой точности решения задач распознавания изображений с помощью глубоких сверточных нейронных сетей. Как? Они начали обучать и развертывать CNN с использованием графических процессоров (GPU), которые значительно ускоряют сложные системы на основе нейронных сетей.Объем обучающих данных — фото или видео — также увеличился, потому что камеры мобильных телефонов и цифровые камеры начали быстро развиваться и стали доступными.

Примеры использования распознавания изображений

Теперь вы знаете о распознавании изображений и других задачах компьютерного зрения, а также о том, как нейронные сети учатся присваивать метки изображению или нескольким объектам на изображении. Давайте обсудим несколько реальных приложений этой технологии.

Обнаружение логотипа в аналитике социальных сетей

Бренды отслеживают текстовые сообщения в социальных сетях с упоминанием своего бренда, чтобы узнать, как потребители воспринимают, оценивают, взаимодействуют с их брендом, а также что они говорят о нем и почему. Это называется социальным слушанием. Тип социального слушания, который фокусируется на отслеживании разговоров на основе визуальных данных, называется (барабанная дробь, пожалуйста)… визуальным слушанием.

Тот факт, что более 80 процентов изображений в социальных сетях с логотипом бренда не имеют названия компании в подписи, затрудняет визуальное восприятие. Как разобраться в этом деле? С обнаружением логотипа.

Стартап

Meerkat провел эксперимент, чтобы показать, как распознавание логотипа может помочь визуальному восприятию. В течение шести месяцев стартаперы собирали твиты со словами, обычно используемыми в контексте пива, например, пиво , cerveza, барбекю, бар и другие.Они обучили систему распознавания логотипов популярных пивных брендов: Heineken, Budweiser, Corona, Bud Light, Guinness и Stella Artois. И они использовали его для анализа изображений из твитов, содержащих логотипы брендов.

Логотип Heineken в разных контекстах. Источник: Meerkat’s Medium

Специалисты

проиндексировали метаданные твитов, чтобы получить представление о рыночной доле каждого бренда и его потребителях.

Сначала они сравнили количество постов с логотипами каждого бренда с их долей на рынке и обнаружили, что эти два параметра не взаимосвязаны.Затем специалисты извлекли географические координаты почти 73% изображений в твиттере, чтобы оценить присутствие бренда в регионах. Затем они построили процентное содержание каждого пива для пяти ведущих стран в наборе данных. Например, Bud Light является самым популярным в США, в то время как у Heineken есть поклонники в разных странах с наибольшими долями в США и Великобритании. Команда также проанализировала изображения с лицами, чтобы определить пол пьющих пиво. Разница была незначительной: фотографии разместили на 1,34% больше мужчин.

Это не только измерение узнаваемости бренда. Компании используют обнаружение логотипов для расчета рентабельности инвестиций от спонсирования спортивных мероприятий или для определения того, был ли их логотип использован не по назначению.

Анализ медицинских изображений

Программное обеспечение

на основе моделей глубокого обучения помогает радиологам справляться с огромной нагрузкой по интерпретации различных медицинских изображений: компьютерной томографии (КТ) и ультразвукового сканирования, магнитно-резонансной томографии (МРТ) или рентгеновских лучей. IBM подчеркивает, что радиолог отделения неотложной помощи должен ежедневно обследовать до 200 пациентов.Кроме того, некоторые медицинские исследования содержат до 3000 изображений. Неудивительно, что на медицинские изображения приходится почти 90 процентов всех медицинских данных.

Радиологические инструменты на основе искусственного интеллекта не заменяют врачей, а помогают им принимать решения. Они выявляют острые аномалии, выявляют пациентов из группы высокого риска или тех, кто нуждается в срочном лечении, чтобы радиологи могли определить приоритетность своих рабочих списков.

Исследовательское подразделение IBM в Хайфе, Израиль, работает над Cognitive Radiology Assistant для анализа медицинских изображений.Система анализирует медицинские изображения, а затем объединяет это понимание с информацией из медицинских карт пациента и представляет результаты, которые радиологи могут принять во внимание при планировании лечения.

Демонстрационная версия инструмента IBM Eyes of Watson для обнаружения рака груди, использующего компьютерное зрение и машинное обучение. Источник: IBM Research

.

Ученые из этого отдела также разработали специализированную глубокую нейронную сеть для выявления аномальных и потенциально злокачественных тканей груди.

Aidoc предоставляет еще одно решение, использующее глубокое обучение для сканирования медицинских изображений (в частности, компьютерной томографии) и определения приоритетности списков пациентов. Решение получило разрешения Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA), Терапевтические товары Австралии (TGA) и маркировку CE Европейского Союза для обозначения трех опасных для жизни состояний: тромбоэмболии легочной артерии, перелома шейного отдела позвоночника и внутричерепного кровоизлияния.

Среди клиентов компании — Мемориальный медицинский центр UMass в Вустере, штат Массачусетс, больница Монтефиоре Найак в округе Рокленд, штат Нью-Йорк, и центр визуализации Global Diagnostics Australia.

Приложения для распознавания произведений искусства

Magnus — это приложение с функцией распознавания изображений, которое проведет любителей и коллекционеров искусства «через джунгли искусства». После того, как пользователь сфотографирует произведение искусства, приложение предоставляет такие данные, как автор, название, год создания, размеры, материал и, что наиболее важно, текущая и историческая цена. В приложении также есть карта с галереями, музеями и аукционами, а также выставленными на данный момент произведениями искусства.

Магнус получает информацию из базы данных, содержащей более 10 миллионов изображений произведений искусства; Информация о товарах и ценах собрана в краудсорсинге.Интересный факт: Леонардо ДиКаприо инвестировал в приложение, сообщает Магнус на своей странице в Apple Store.

Посетители музеев могут утолить свою жажду знаний с помощью таких приложений, как Smartify. Smartify — это музейный гид, который вы можете использовать в десятках всемирно известных художественных мест, таких как Музей Метрополитен в Нью-Йорке, Смитсоновская национальная портретная галерея в Вашингтоне, округ Колумбия, Лувр в Париже, Рейксмузеум Амстердама, Королевская академия искусств в Лондон, Государственный Эрмитаж в Санкт-Петербурге и другие.

Как работает Smartify. Источник: Smartify

Чтобы раскрыть подробную информацию о произведении искусства, приложение сопоставляет отсканированные произведения искусства с цифровыми изображениями в базе данных, которая содержала почти 50 000 произведений искусства по состоянию на 2017 год. Соучредитель Smartify Анна Лоу объясняет, как приложение работает следующим образом: «Мы сканируем произведения искусства, используя фотографии или цифровые изображения, а затем создают цифровые отпечатки произведений искусства, что означает, что они сокращаются до набора цифровых точек и линий.”

Распознавание лиц для улучшения впечатлений от аэропорта

Распознавание лиц становится все более популярным среди авиакомпаний, которые используют его для улучшения посадки и регистрации. Эти обновления имеют два основных направления: следовать тенденциям в области самообслуживания и этой биометрической технологии и сделать работу в аэропорту более безопасной и быстрой. Чем меньше шагов должны сделать пассажиры и персонал для выполнения предполетных процедур, тем лучше.

Посадочное оборудование сканирует лица путешественников и сопоставляет их с фотографиями, хранящимися в базах данных органов пограничного контроля (т.e., Служба таможенного и пограничного контроля США) для проверки их личности и полетных данных. Это могут быть фотографии с удостоверений личности, виз или других документов.

Компания

American Airlines, например, начала использовать распознавание лиц у выходов на посадку в Терминале D международного аэропорта Даллас / Форт-Уэрт, штат Техас. Вместо использования посадочных талонов путешественники сканируют свое лицо. Единственное, что не изменилось, так это то, что для прохождения проверки безопасности при себе должны быть паспорт и билет. Биометрическая посадка работает на основе согласия.

Биометрическая посадка пассажиров American Airlines. Источник: The Dallas Morning News

В 2018 году компания American 90 дней тестировала биометрию в Терминале 4 международного аэропорта Лос-Анджелеса с идеей расширить использование технологий, если испытание пройдет успешно.

Многие авиакомпании также используют распознавание лиц в качестве дополнительной опции для посадки: JetBlue, British Airways, AirAsia, Lufthansa или Delta. Последний установил систему самообслуживания на улице Миннеаполис-Стрит.Международный аэропорт имени Пола в 2017 году.

Визуальный поиск продукта

Границы между покупками онлайн и офлайн исчезли с тех пор, как в игру вошел визуальный поиск. Например, в приложении Urban Outfitters есть функция Scan + Shop, благодаря которой потребители могут отсканировать товар, который они найдут в обычном магазине или напечатанный в журнале, получить его подробное описание и сразу же заказать его. Визуальный поиск также расширяет возможности покупок в Интернете.

Приложения с этой возможностью работают на нейронных сетях.Сетевые сети обрабатывают изображения, загруженные пользователями, и создают описания изображений (теги), например, тип одежды, ткань, стиль, цвет. Описания изображений сопоставляются с товарами на складе вместе с соответствующими тегами. Результаты поиска представлены на основе оценки сходства.

В статье о том, как ритейлеры используют ИИ, мы посвятили раздел о визуальном поиске. Там вы также можете прочитать о том, как технологии распознавания изображений и лиц превратили безналичные магазины, такие как Amazon Go, в реальность, а также о том, как они обеспечивают питание систем наблюдения или возможность персонализации в магазине.

Работа продолжается по

Во второй половине 20-го века, по оценкам исследователей, решение проблемы компьютерного зрения, помимо прочего, займет относительно короткое время. В 1966 году математик и бывший содиректор MIT Computer Science & AI Lab Сеймур Пейперт координировал проект Summer Vision. У исследователей был амбициозный план: за одно лето построить значительную часть системы с возможностями компьютерного зрения, какими мы их знаем сегодня. «Основная цель проекта — создать систему программ, которые будут разделять видиосектор на области, такие как вероятные объекты, вероятные области фона и хаос», — говорится в описании проекта .

Ну прошло гораздо больше времени. Современное программное обеспечение может распознавать большое количество повседневных предметов, человеческие лица, напечатанный и рукописный текст на изображениях и других объектах (ознакомьтесь с нашей статьей об API распознавания изображений). Но работа продолжается, и мы продолжим наблюдать, как все больше и больше все больше предприятий и организаций внедряют распознавание изображений и другие задачи компьютерного зрения, чтобы выделиться среди конкурентов и оптимизировать операции.

Компьютерное зрение | Microsoft Azure

• Продажи: : Найдите местный номер
• Мой счет
• Портал
• войти в систему
• Бесплатный аккаунт
• Обзор
• Решения
• Продукты
  • • Рекомендуемые Рекомендуемые Изучите некоторые из самых популярных продуктов Azure
    • AI + машинное обучение AI + машинное обучение Создавайте приложения следующего поколения с использованием возможностей искусственного интеллекта для любого разработчика и любого сценария
    • Аналитика Аналитика Сбор, хранение, обработка, анализ и визуализация данных любого разнообразия, объема и скорости
      • Служба аналитики Azure Synapse Analytics без ограничений и непревзойденное время для анализа
      • Azure DatabricksБыстрая, простая и совместная аналитическая платформа на основе Apache Spark
      • Azure Purview Максимизируйте ценность бизнеса с помощью унифицированного управления данными
      • Фабрика данныхПростая гибридная интеграция данных в масштабе предприятия
      • HDInsightProvision облачные кластеры Hadoop, Spark, R Server, HBase и Storm
      • Azure Stream Analytics Аналитика в реальном времени для быстро движущихся потоков данных из приложений и устройств
      • Машинное обучениеСоздание, обучение и развертывание моделей от облака до периферии
      • Службы аналитики AzureДвигатель аналитики корпоративного уровня как услуга
      • Хранилище озера данных AzureМассивно масштабируемые и безопасные функции озера данных на основе хранилища BLOB-объектов Azure
      • Узнать больше
      • Узнать больше
    • Блокчейн Блокчейн Создавайте приложения на основе блокчейнов и управляйте ими с помощью набора интегрированных инструментов
    • Вычислить Вычислить Получите доступ к облачным вычислительным ресурсам и масштабируйтесь по запросу — и платите только за используемые ресурсы.
    • Контейнеры Контейнеры Ускорение разработки и управления контейнерными приложениями с помощью интегрированных инструментов
    • Базы данных Базы данных Поддерживайте быстрый рост и ускоряйте внедрение инноваций с помощью безопасных, полностью управляемых сервисов баз данных корпоративного уровня

ᐈ Стоковые фотографии для распознавания лиц, Роялти-фри изображений для распознавания лиц

ᐈ Стоковые фотографии для распознавания лиц, роялти-фри изображения для распознавания лиц | скачать на Depositphotos® Система распознавания лиц, концепция.Молодой человек на сером фоне, распознавание лиц, биометрия, женский, Система распознавания лиц, концепция, молодая красивая женщина, биометрия, женский, лицо красивой девушки с сеткой сканирования на ее лице. Идентификатор лица, безопасность, распознавание лиц, концепция технологии аутентификации. Система распознавания лиц, концепция. Молодой человек на улице, распознавание лиц Биометрическое распознавание лиц без волос Распознавание лицБиометрическое распознавание лиц без волос Распознавание лицПортрет привлекательной женщины со сканирующей сеткой на лице.Идентификатор лица, безопасность, распознавание лиц, концепция технологий будущего. Молодая женщина держит смартфон со сканированием распознавания лиц, лежа на диване. Концепция обнаружения и идентификации лица (ID) цифрового планшета. Защита и безопасность распознавания лиц. Программа распознавания лиц не прошла биометрическую верификацию. Лицо красивой девушки со сканирующей сеткой на лице. Идентификатор лица, безопасность, распознавание лиц, концепция технологии аутентификации. Моделирование экрана камер видеонаблюдения с распознаванием лиц. Женское лицо и интерфейс распознавания лиц. Деловая женщина делает покупки на смартфоне со сканированием распознавания лиц. Биометрия, женский настраиваемыйКонцепция обнаружения лица цифрового планшетаПортрет привлекательной африканской женщины с технологией распознавания лиц на фоне аэропортаТехнология распознавания лиц. Портрет красивой блондинки, футуристический и технологичный. Фото концепции сканирования лица азиатских людей для распознавания лиц. Портрет красивой девушки с сеткой сканирования на ее лице. Женщина со сканером идентификатора лица. Биометрическая проверка, безопасность, распознавание лиц, концепция технологий будущего. Биометрическая проверка.Молодая женщина. Концепция технологии Биометрия, женский обычай Молодая женщина делает селфи для концепции распознавания лицПортрет молодой женщины, использующей систему распознавания лицКонцепция обнаружения лица смартфонаПортрет привлекательной женщины с сеткой сканирования на ее лице. Face ID, безопасность, распознавание лиц, концепция технологий будущего. Цифровая система безопасности для защиты личности и распознавания лиц. Концепция защиты цифровой личности. Камера видеонаблюдения, современная антитеррористическая электронная система наблюдения. Портрет привлекательной женщины с сканирующей сеткой на лице.Идентификатор лица, безопасность, распознавание лиц, концепция технологий будущего. Биометрическое распознавание лиц на смартфоне. Разблокируйте смартфон как лицо красивой девушки со сканирующей сеткой на лице. Идентификатор лица, безопасность, распознавание лиц, концепция технологии аутентификации. Концепция распознавания лица смартфона. Технология распознавания лиц. Портрет красивой блондинки. Технология распознавания лиц. Портрет красивой blondeSmart обнаружение лица и концепция идентификации (ID) телефона. Защита и безопасность распознавания лиц.Концепция системы распознавания лиц Биометрическая проверка. Распознавание лиц на полигональной сетке. Деловые люди с разными областями деятельности, идущие в офисном помещении, идентифицируемые интеллектуальной системой обучения. Обнаружение лиц и распознавание человека. Компьютерное зрение и искусство. Молодая женщина делает селфи для концепции распознавания лиц. женщина делает покупки на смартфоне с распознаванием лиц сканирования.Биометрическая технология распознавания лиц, рентгеновский снимок человека, распознавание лиц анатомии человека, трехмерная иллюстрация анатомии лица человека. 3D — Иллюстрация Концепция системы распознавания лиц. Сканирование лица азиатского ребенка. DeepfakePortrait привлекательной женщины с сеткой сканирования на ее лице. Идентификатор лица, безопасность, распознавание лиц, концепция технологий будущего. Концепция обнаружения лица цифрового планшета. Защита и безопасность распознавания лиц. Санта-Клаус с линиями Портрет молодой женщины красоты с распознаванием лица Лицо красивой девушки с сеткой сканирования на ее лице.Face ID, безопасность, распознавание лиц, концепция технологии аутентификации. Deepfake Technology CCTV камера, современная антитеррористическая электронная камера видеонаблюдения, современная антитеррористическая электронная камера наблюдения

Распознавание этнической принадлежности и распознавание разнообразия

Позвольте искусственному интеллекту сказать вашу этническую принадлежность и развлечения

Идея под руководством AI

Признание этнической принадлежности с помощью искусственного интеллекта основано на очень инновационной технологии. Наше приложение успешно сочетает в себе технологию искусственного интеллекта с глубоким обучением, что позволяет системе постоянно собирать информацию и на ее основе улучшать свои услуги. Что касается алгоритмов распознавания разнообразия, каждая новая информация помогает нашей системе развиваться и дает еще более точные результаты.

Нашему анализатору этничности photo постоянно надоедает новая информация, поэтому он позволяет без каких-либо затруднений определять даже самые сложные этнические группы.Технология глубокого обучения еще более интригующая, поскольку система всегда совершенствует себя, просматривая ранее проанализированные фотографии и извлекая уроки из своих прошлых ошибок. Сопоставляя прошлые и текущие результаты, система может установить предел погрешности, исправить его и применить к каждой новой проанализированной фотографии.

Мобильная поддержка

Признание этнической принадлежности с помощью искусственного интеллекта также доступно на мобильных устройствах, и теперь вы можете загрузить свои фотографии на планшет / смартфон и указать свою национальность. Мобильное дружелюбие найдет свое применение во многих социальных ситуациях, поскольку вы можете сфотографировать своих друзей / членов семьи и показать им результаты их этнической принадлежности.

Глубокое обучение

Глубокое обучение предлагает множество преимуществ для алгоритмов искусственного интеллекта. По сути, это процесс постоянного ввода новой информации в систему искусственного интеллекта и увеличения объема информации в базах данных, используемых для многих целей, включая отображение истории и руководство прогнозами системы искусственного интеллекта.В системах распознавания лиц эта новая информация используется для разработки алгоритмов искусственного интеллекта, которые помогают определять точные точки лица. В случае теста Ancestry.ai на определение этнической принадлежности и утечки лиц эта новая информация также помогает определить более точную оценку этнической принадлежности и обнаружения утечки лиц.

Новые данные постоянно вводятся в систему глубокого обучения, которая использует существующие и новые данные для более точного определения черт лица и более точного определения этнической принадлежности лица и оценки обнаружения утечки, что является важной частью в развитии большей точности и оценки.

Глубокое обучение используется для постоянного повышения точности процесса распознавания лиц путем сравнения новых фотографий лица человека с постоянно растущей базой данных фотографий, которые ранее оценивались на предмет этнической принадлежности лица и обнаружения утечки. Глубокое обучение также используется для улучшения оценок Ancestry.ai Ethnicity Detection Confidance путем сравнения предыдущих черт лица и оценок их этнической принадлежности и обнаружения утечки с новыми фотографиями, чтобы сформировать оценочную кривую для более точных оценок этнической принадлежности лица и обнаружения утечки.

Мобильное приложение

Установить свою этническую принадлежность очень просто, если у вас есть профессиональное приложение, такое как Ethnicity Recognition. Вам всегда будет интересно использовать его для себя или для ваших друзей, но вы всегда можете загрузить фотографии из Интернета и узнать этническую принадлежность определенных знаменитостей. Поскольку искусственный интеллект быстро становится стандартной технологией, почему бы не воспользоваться им в увлекательной, но познавательной форме? Не тратьте время на картирование родословных или на выполнение дорогостоящих биологических тестов.Загрузите «Признание этнической принадлежности с помощью искусственного интеллекта» из Google Play и будьте готовы определить свою истинную национальность за считанные секунды.

Эти черты лица и баллы выявления этнической принадлежности и утечки лиц рассчитываются вместе и сравниваются с базой данных других черт лица, а также баллами обнаружения этнической принадлежности и утечки лиц для определения текущей этнической принадлежности лица и баллов обнаружения утечки. Результатом является более точный балл определения этнической принадлежности и утечки лиц между 1 и 10, где 1 — низкая этническая принадлежность лица и обнаружение утечки, а 10 — высокая этническая принадлежность лица и обнаружение утечки на основе предыдущих и текущих черт лица, а также этнической принадлежности лица и обнаружения утечки оценки.

Распознавание лиц — Mylio

Отметить необнаруженные лица

В некоторых случаях Mylio может не найти все лица на фотографии надлежащим образом.Это особенно верно, если фотография сделана под углом, имеет недостаточное (или слишком много освещения) или лицо частично затемнено. В этих случаях вы можете вручную указать Mylio, где находится лицо на фотографии.

1. Вытяните фотографию в режиме просмотра одной фотографии.
2. Включите распознавание лиц, выбрав значок распознавания лиц на панели быстрых действий.
3. Найдите лицо, которое не распознает Mylio.
4. Нажмите и удерживайте или нажмите и удерживайте неизвестное лицо, пока не появится квадрат «Кто это?» диалог открывается.
5. Добавьте имя в диалог.

   Примечание: ручное добавление тега лица в Mylio не увеличивает коэффициент соответствия для этого конкретного человека.

   Примечание. Теги лиц , добавленные вручную, не сохраняются в метаданных фотографии таким образом, чтобы их можно было перенести в другие приложения, поддерживающие теги лиц.

Mylio автоматически отсканирует фотографии и сгруппирует их в режиме просмотра «Люди». Это позволяет быстро определить, является ли человек тем, кем себя считает Mylio.

Групповая маркировка предлагаемых лиц

Если Mylio знает, кто кто-то такой, для них будет создан альбом в представлении «Люди». Как только Mylio узнает имя и лицо человека, он будет сканировать каждую фотографию, чтобы увидеть, есть ли у нее совпадения, когда вы просматриваете свои изображения. Если Mylio найдет совпадение, в альбоме этого человека в режиме просмотра «Люди» вас попросят подтвердить, принадлежит ли фотография этому человеку. Альбомы с фотографиями, которые необходимо идентифицировать, будут иметь значок «Требуется идентификация» в верхнем левом углу альбома.

Когда открывается альбом человека со значком, требующим идентификации, для любой фотографии, которая еще не подтверждена, внизу изображения отображаются три варианта: подтвердить, изменить и отклонить. Эти значки позволяют вам подтвердить, что человек на этой фотографии правильный, изменить изображение на другого человека или сообщить Mylio, что это изображение не этот человек. Подтверждение человека приведет к удалению значков и позволит Mylio использовать изображение, чтобы лучше идентифицировать другие изображения этого человека.

Пакетная маркировка в любом виде

Mylio позволяет легко маркировать лица в любых контейнерах оптом. Это можно сделать в режиме просмотра папок, альбома или календаря. Вот как:

1. Откройте Mylio и перейдите к папке, альбому или другому контейнеру, который вы хотите пометить. Это может быть даже из всех фотографий.
2. Откройте контейнер, чтобы отобразить сетку фотографий, как показано ниже. Если вы не находитесь в режиме просмотра фотографий в виде сетки, значок пакетной маркировки не будет отображаться (IE, вы просматриваете коллекцию альбомов или папок, вам нужно будет перейти в папку или альбом, чтобы просмотреть фотографии в сетке).
3. Выберите значок пакетной маркировки на панели быстрых действий.

Mylio сгруппирует ваши фотографии и начнет спрашивать, кто каждый из них. Вы можете использовать панель в верхней части Mylio, чтобы принять решение для всех собранных фотографий, или вы можете выбрать каждую фотографию отдельно, используя кнопки подтверждения, изменения или отклонения на изображении человека.

Массовое игнорирование лиц без тегов

В некоторых случаях у вас могут быть фотографии с множеством лиц, которые нужно игнорировать. Это обычное явление для изображений толпы, например концертов, гонок или других публичных мероприятий. Mylio позволяет легко отмечать тех, кого вы знаете, и игнорировать все остальные лица.

1. Найдите фотографию с несколькими людьми, которых нужно игнорировать.
2. Отметьте людей, которых вы знаете, перед массовым игнорированием.
3. Откройте панель «Сведения» Mylio и выберите «Игнорировать лица без тегов» в верхней части информационной панели.

.