Обнаружение лиц на фото и видео

Обнаружение (детектирование) лиц ставит перед собой цель локализации, определения и выделения лица на цифровом изображении или видео. Обнаружение лица является первым шагом в решении задач более высокого уровня: распознавание лиц, автоматический учёт числа посетителей в системах наблюдения и безопасности, автоматическая фокусировка на лице и стабилизация изображения в фототехнике. Взяв за основу достижения мировых учёных в области машинного зрения и опираясь на результаты собственных разработок, Kuznech создал наиболее эффективную и точную технологию в области детектирования и распознавания лиц. Технология обнаружения лиц от Kuznech детектирует лица на цифровых изображениях и определяет их положение и размер.

Попробуйте демо

Преимущества:

  1. Максимальная точность обнаружения при минимальном числе ложных срабатываний (определении не-лиц как лиц)
  2. Поддерживает обнаружение лица в разных проекциях (когда лицо повернуто или наклонено)
  3. Эффективна на снимках с плохими условиями освещения или снятых в сложных условиях
  4. Работает на фотографиях с умеренно сложным (неоднородным) фоном
  5. Локализует и обнаруживает лица, даже если на лице присутствуют посторонние объекты: очки, усы и/или борода, яркий макияж, различные прически.
Хотите узнать больше? Напишите нам или обратитесь к Часто Задаваемым Вопросам

Технология

Детектирование лиц – это особая компьютерная технология, призванная определять наличие, положение и размер человеческого лица на цифровых фотографиях и видео. Механизм работы таков: для статичных изображений технология определяет характерные черты и «изолирует» лицо от прочих объектов на картинке; для видео – отслеживает лицо в потоке видеокадров.

Человеческий мозг справляется с обнаружением лиц непринуждённо и быстро, тратя на задачу, как правило, не более одной секунды. Для машинного же (компьютерного) зрения процесс детектирования несравнимо более сложный, так как человеческие лица представляют собой эластичные нефиксированные объекты с большим набором изменяющихся признаков: размер, форма, цвет, текстура. К тому же, задача осложняется тем, что локализации лица должна быть выполнена независимо от масштаба, ориентации лица в плоскости изображения, условий освещения, положения и удалённости камеры.

Как же можно научить компьютер «видеть» лица? Для этого учёные и исследователи используют ряд методов:

Детектирование лица на изображениях с контролируемым фоном
Данный метод подразумевает, что лицо снято фронтально на монохромном фоне. Удаление фона с помощью специальных программ редактирования изображений естественным образом выделяет контуры лица. Этот метод является самым простым из имеющихся.
Детектирование лица по цвету
Определение лица по цвету кожи – широко распространённый и тоже довольно простой приём обнаружения лиц. Понятно, что он может использоваться, только если изображения и/или видео являются цветными.
Программное обеспечение сканирует картинку, определяя зоны типичных для цвета кожи человека оттенков, а затем в обнаруженных зонах ищет характерные ключевые точки, признаки лица (уголки глаз, губ, крайние точки носа и т.д.). Ограничение этого подхода состоит в том, что цвет кожи человека меняется от расы к расе, поэтому данный метод показывает стабильный результат не со всеми цветами. К тому же, оттенок кожи изменяется в зависимости от условий освещения, что может оказать негативное влияние на результат детектирования.
Детектирование лица по движению
Метод, используемый для обнаружения лиц в видеофайлах. Он основывается на факте, что лицо в потоковом видео обычно находится в динамике (передвижение человека) и постоянно изменяется (мимика, речь). Данный подход рассматривает движение в кадре как сигнал к тому, что движущийся объект потенциально может являться лицом. Разумеется, двигаться в кадре могут и другие объекты, поэтому в локализованных областях (где было замечено движение) программа дополнительно ищет специальные ключевые точки.
Детектирование лица по методу Виолы-Джонса
В 2001 году учёные Пол Виола (Paul Viola) и Майкл Джонс (Michael Jones) предложили революционный метод ) компьютерного обнаружения лиц. Предложенный метод был настолько быстродействующим (скорость работы превышала существующие в то время методики в 15 раз!), простым и надёжным, что алгоритм вскоре был встроен в большинство стандартных фотокамер. Виола и Джонс не ставили целью анализировать всё изображение целиком: они сконцентрировались на анализе прямоугольных «черт» изображения (также известных как «признаки Хаара»), поскольку анализ сигналов сложной формы схож с анализом вейвлетов Хаара для простых меандров (сигналов прямоугольной формы).
Детектирование лица с использованием свёрточных нейронных сетей
Обнаружение лиц зачастую ставит перед учёными и разработчиками две взаимно противоречащих друг другу задачи. С одной стороны, для максимально точного и безошибочного детектирования лиц необходима перспективная модель. С другой – подобная модель требует значительных вычислительных мощностей. Разрешить это противоречие позволяет использование каскадной архитектуры, построенной на свёрточных нейронных сетях. Такое решение, во-первых, обладает большой различительной способностью, а, во-вторых, поддерживает высокую производительность системы. Каскады свёрточных нейронных сетей работают с различными масштабами, быстро удаляют фон на первых этапах обработки изображения и аккуратно оценивают релевантность оставшихся кандидатов на конечных этапах каскада.
Система обнаружения лиц на цифровых изображениях и фото от Kuznech объединила обозначенные методы с результатами собственной разработки, сделав процесс детектирования точным и эффективным. Хотите обсудить возможности системы? Свяжитесь с нами!!

Попробуйте, как работает система детектирования лиц в нашем демо.

Best for

Фотостоков и Фотохостингов

Управляйте визуальной информацией максимально эффективно: группируйте изображения по необходимым вам параметрам.

Социальных сетей и Сайтов знакомств

Создавайте новые социальные графы, объединяя людей через их визуальные интересы.
Заинтересованы? Напишите нам, чтобы узнать больше об особенностях технологии и условиях оплаты.

Распознавание лиц на фото и видео

Человеческое лицо содержит массу информации: взглянув на человека, мы можем понять его примерный возраст, определить пол, национальность. Возможно, даже страну проживания, интересы, состояние здоровья. Теперь такой анализ доступен не только человеческому мозгу: компьютер справляется с подобными задачами ничуть не хуже. Технология распознавания лиц от Kuznech автоматически идентифицирует (устанавливает личность) человека на цифровых фото и видео и определяет его основные характеристики: пол и возраст.

Попробуйте демо

Преимущества:

  1. Высокая точность распознавания, даже если лицо повернуто на 30° к камере или снято издалека
  2. Определяет характеристики лица на фотографии (пол и возрастную группу)
  3. Слабо чувствительна к перепадам освещения и выражениям лица модели
  4. Позволяет создание обширных фотогалерей (баз фотографий людей) и распознавание лиц из этих списков
Хотите узнать больше? Напишите нам или обратитесь к Часто Задаваемым Вопросам.
Распознавание лиц часто ошибочно путают с детектированием лиц, хотя в действительности это разные, пусть и дополняющие друг друга, процессы. Алгоритмы детектирования призваны идентифицировать объект как «лицо» и локализовать его на фотоснимке или видеофайле. Только после детектирования обнаруженное лицо может быть распознано: технология устанавливает личность изображённого человека и определяет его характеристики, например, пол и возраст.
Чтобы соединить графическую информацию о человеке (его изображение) и текстовые данные (например, имя), технология распознавания использует так называемые «библиотеки»: базы данных лиц. Так, на каждую персону собирается не менее 100 фотографий, на которых система обучается «узнавать» каждого отдельного человека.

Распознавание лиц широко применяется в системах наблюдения и безопасности (построение систем удалённого доступа, контроль пересечения границы с биометрическими паспортами, идентификация в компьютерных системах), распознавание лица для начала автоматической съёмки камер, поиск сходства со знаменитостями и так далее.

Попробуйте систему распознавания лиц в нашем демо.

Как это работает

  1. Технология локализует лицо с помощью алгоритмов обнаружения лиц.
  2. Выделяются характеристики лиц как параметры для сравнения.
  3. Определяются характеристики человека (пол, возраст).
  4. Устанавливается личность человека, изображенного на снимке.

Подходит для

Маркетологов

Понимайте интересы своей аудитории и помогайте рекламодателям адресовать целевые сообщения своей аудитории.

Систем безопасности и слежения

Используйте систему Распознавания лиц для проверки личности с целью защиты от мошенничества.

Социальных сетей и Сайтов знакомств

Создавайте новые социальные графы, объединяя людей через изображения.

Стоимость

Технологии Обнаружения и Распознавания лиц Kuznech лицензируются в зависимости от количества изображений в вашей базе данных и интенсивности использования (числа поисковых запросов к серверам Kuznech). Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы узнать точную стоимость использования Технологий Обнаружения и Распознавания лиц.

Заинтересованы? Напишите нам, чтобы узнать больше об особенностях технологии и условиях оплаты.

Другие наши продукты:

  • LikeThis

    Распознаёт товары и находит их в вашем магазине
  • Logotrakr

    Обнаруживает товарные знаки в потоковом видео
  • ShelfMatch

    Автоматизированный контроль выкладки товаров в офлайн-магазинах
  • XXX-детектор

    Детектирует и фильтрует нежелательный контент в изображениях и видео