Как компьютеры сканируют лицо для идентификации пользователей

Алан-э-Дейл       29.04.2022 г.

Как работает разблокировка по лицу в современном телефоне на примере Pixel 4?

Инфракрасная камера не видит привычный человеческому глазу свет, поэтому любые источники света для такой камеры не существуют. Свет для такой камеры исходит от специального мини-прожектора Flood Illuminator. Возле него в противоположных углах устройства располагаются две инфракрасные камеры. Рядом с ними располагается проектор точек, он проецирует точки на лицо пользователя.

Чтобы оценить работу проектора точек, автор видеоролика взял iPhone жены, так как Pixel 4 в момент съемки не может использовать разблокировку.

iPhone проецирует на лицо человека 30 тысяч точек. Сразу и не скажешь, однако можно заметить, что они спроцесировались даже на стену сзади, что говорит о широкой области действия такого проектора, что позволит разблокировать устройство на большом расстоянии и под большим углом.

В iPhone используется обычная разблокировка, в Pixel 4 речь идёт о 3D-разблокировке именно благодаря наличию двух инфракрасных камер. За счёт разницы в расстоянии между ними устройство может создавать карту глубины, что делает разблокировку по лицу точнее.

Именно поэтому в Pixel 4 верхняя рамка расположилась на всю ширину экрана — им нужно было добиться максимальной точности в распознавании за счёт более точной карты глубины, а чем камеры дальше друг от друга, тем более точной и объемной окажется карта глубины.

Забавно, но инфракрасная камера не способна видеть краски картины. А вот с современными кухонными плитами всё иначе:

Вот так выглядит современная индукционная плитка, снятая на IR-камеру

Оценить, как видят привычные объекты инфракрасные камеры, можно в этом видео:

Самым интересным может показаться красное вино, которое в инфракрасной камере выглядит как вода.

Почему же именно IR-камеры? Дело в том, что они способны работать при любом видимом человеку освещении. Видимый свет не может ослепить такую камеру, а отсутствие света ей не помеха при наличии собственного невидимого человеческому глазу источника света. Простыми словами, IR-камеры могут видеть в полной темноте. IR-проектор в смартфонах излучает инфракрасный свет определённой длины волны. Чтобы он не был заметен человеческому глазу, используют длины волн 850 нм и 940 нм.

Вот так работает FaceID в iPhone. Принцип работы полностью схож с тем, как работает разблокировка лица в Pixel 4.

Физиогномика по-научному

Цифровое распознавание лиц – идентификация или подтверждение личности по лицу с помощью нейронных сетей − становится новой реальностью, которая все прочнее входит в нашу жизнь. Смартфоны давно научились находить лица на фотографиях, соцсети предлагают отметить друзей на снимках, а камеры на улицах и в транспорте «выхватывают» преступников из толпы.

Известно, что новорожденные дети практически с момента своего появления на свет отличают человеческое лицо от других объектов, затем очень быстро запоминают лицо матери и учатся распознавать человеческие эмоции. В течение жизни этот навык сохраняется – мы легко отличаем лица знакомых, по одному выражению лица можем определить настроение человека. Логично предположить, что вслед за другими умениями и эту нашу способность со временем ученые должны были «оцифровать», чтобы наделить ей машины.

История изучения программного распознавания лиц тянется с 1960-х годов. Уже тогда было понятно, что лицо можно описать набором параметров, совокупность которых у каждого человека будет существенно отличаться. Если загрузить эти свойства в программу и сопоставить их с имеющейся базой фотографий, то можно найти соответствия с высокой точностью. Проблема заключалась в том, что на тот момент механизмы захвата лица по фото или видео, а также возможности компьютеров по скоростной обработке больших массивов информации находились на низком уровне. Но уже в то время потенциал разработки был ощутим.
 

Программы распознавания лиц

Системы (программы) распознавания лиц по фото и видео используют более продвинутые алгоритмы. Подобных систем нет в открытом доступе, они используются в службах безопасности, для контроля и предотвращения чрезвычайных происшествий в крупных городах и в местах массового скопления людей.

Подобное ПО чаще всего использует алгоритм распознавания Виолы-Джонса. Программа, при помощи данного метода распознает лица даже при повороте на 30 градусов. Метод основывается на признаках Хаара, которые представляют собой набор черно-белых масок различной формы и размера. Происходит наложение масок на изображение и происходит расчет яркостей пикселей путем сложения, после чего рассчитывает разность значений.

10 самых популярных смартфонов всех времен

Далее система сравнивает результаты с накопленными данными, и определив лицо на изображении продолжает его отслеживать для выбора оптимального ракурса. После этого запускается процесс считывания и ПО находит опорные точки на лице. Далее изображение анализируется с теми данными, которые находятся в базах. Если они совпадают, человек идентифицируется.

Миф 7. Биометрия, распознавая лица, нарушает закон о персональных данных

Обработка данных для систем распознавания не всегда попадает под действие законодательства. Это зависит от множества факторов, например, кем и для чего используется система, где она применена и так далее. Например, распознавание лиц в магазине под действие закона не подпадает, так как торговая точка считается общественным местом, съемка там не запрещена, а данные не персонализированы.

Надо разделять данные, используемые системой распознавания, в соответствии с требованиями Федерального закона N 152-ФЗ «О персональных данных». Но даже в судебной практике встречаются совершенно противоположные подходы относительно того, какие сведения относятся к биометрическим персональным данным (далее — БПД), а какие — нет. Например, фотографии на пропуске они оценивают как БПД.

Индустрия 4.0

Как власти и бизнес хотят монетизировать персональные данные россиян

Законодательство требует наличия согласия носителя БПД в письменной форме. Если у человека не было возможности дать отказ от передачи его персональных данных третьим лицам, это считается нарушением законодательства.

Без согласия идентификация может быть использована лишь:

  • при осуществлении правосудия и исполнении судебных актов;
  • при проведении обязательной государственной дактилоскопической регистрации;
  • в случаях, предусмотренных законодательством об обороне, безопасности, противодействии терроризму, транспортной безопасности, оперативно-розыскной деятельности, государственной службе и так далее.

Алгоритмы OpenCV

У изображения лица есть свои характеристики:

  1. Темные и светлые участки и зоны (темные — глаза, губы; светлые — лоб, щеки, подбородок).
  2. Лица всех людей устроены по одному принципу (глаза — на одной линии, под глазами — нос, под носом — губы, под губами — подбородок).

Это значит, что можно подобрать такой набор масок и составить такой классификатор, который будет учитывать эти особенности.

Для этого можно использовать OpenCV — библиотеку алгоритмов компьютерного зрения и обработки изображений. Реализована она на C/C++, также разрабатывается для Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков.

Профессия

Fullstack-разработчик на Python

Научитесь программировать на Python и JavaScript, изучите фреймворки Django и React, SQL, а также познакомьтесь с DevOps-практиками и основами Linux.

Узнать больше

Программа распознавания лиц позволяет найти любого человека в сети, сфотографировав его

Теперь любого человека можно будет найти в соцсетях, всего лишь сфотографировав его лицо.

Новое российское приложение сравнивает снимки с фотографиями профиля в социальной сети ВКонтакте и устанавливает его личность с точностью до 70 процентов.

Новое приложение по распознаванию лиц может положить конец анонимности в публичных местах.

Таким образом, человек может сделать фотографию незнакомца на улице, загрузить в приложение и найти ваш профиль в соцсети, в то время как магазины, рекламодатели и полиция смогут узнать ваше лицо в толпе и проследить за вами через социальные сети.

После запуска приложение за короткое время собрало более 500 000 пользователей и обработало более 3 миллионов поисков.

Корпорации, которые шпионят за всеми

Организации имеют базы лиц, которые значительно больше, чем коллекция ФБР. На вершине списка находятся социальные сети: Facebook, Instagram (принадлежит Facebook), Google (со своим Google Plus) и многие другие сайты социальных сетей. Большинство этих компаний имеет собственные решения для распознавания лиц, которые постоянно развиваются и совершенствуются.

В настоящее время компания Microsoft работает над аналогичной технологией для приложения FamilyNotes, которое позволит распознавать пользователей с помощью камеры, встроенной в ноутбук или планшет. Microsoft разрабатывает одну из самых популярных операционных систем в мире, и это приложение заметно дополнит корпоративную базу лиц.

Система распознавания лиц Facebook относится к самым точным в мире. Компания молча запустила этот инструмент в 2012 году, включив его по умолчанию для большинства пользователей. Позже пришлось столкнуться с десятками исков – и это число продолжает расти; в свою очередь Google также имеет судебные проблемы за подобные действия. В результате этой ситуации Facebook пришлось отключить функцию распознавания лиц в некоторых регионах.

Даже если вы не используете социальной сети (или не выкладываете реальные фото), ваше лицо может и так находиться в базе данных социальных сетей. В прошлом году гражданин Чикаго подал в суд на Shutterfly, так как она добавила в свою базу данных его фото без его ведома. Кто-то (вероятно, знакомый) загрузил и подписал его фотографию на сайт Shutterfly.

Где используются системы распознавания лиц?

В прошлом системы распознавания лиц находили применение в основном в сфере правоохранения, поскольку органы использовали их для поиска случайных лиц в толпе. Некоторые правительственные учреждения также использовали подобные системы для безопасности и для устранения мошенничества на выборах.

Однако есть много других ситуаций, в которых такое программное обеспечение становится популярным. Системы становятся дешевле, их распространение растет. Теперь они совместимы с камерами и компьютерами, которые используются банками и аэропортами. Туристические агентства работают над программой «бывалого путешественника»: с ее помощью они проводят быстрый скрининг безопасности для пассажиров, которые добровольно предоставляют информацию. Очереди в аэропортах будут продвигаться быстрее, если люди будут проходить через систему распознавания лиц, сопоставляющую лица с внутренней базой данных.

Анонимность не спасёт: ИИ научился узнавать людей, скрывающих лицо

Другие потенциальные применения включают банкоматы и терминалы выдачи наличных денег. Программное обеспечение может быстро проверить лицо клиента. После разрешения клиента банкомат или терминал делает снимок лица. Программное обеспечение создает отпечаток лица, защищающий клиента от кражи личных данных и мошеннических транзакций, — банкомат просто не выдаст деньги человеку с другим лицом. Даже ПИН-код не потребуется. Такие банкоматы уже тестируются по всему миру, в том числе в Москве и Санкт-Петербурге, где это тестирует Сбербанк.

Помимо этого сегодня технология FaceID от Apple прочно вошла в нашу жизнь и те, кто ей пользуется уже не представляют работу смартфона без технологии распознания лица.

Поисковые системы

Самый простой подход к распознаванию лиц — это использование поисковых систем. Любой крупный поисковик имеет свой алгоритм, который решает эту задачу с той или иной успешностью.

Яндекс

Главный отечественный поисковик Яндекс весьма достойно справляется с нахождением людей на фотографиях.

Процесс выглядит так:

Перейдите на главную страницу Яндекс.Картинок и нажмите кнопку поиска по изображению в виде фотоаппарата.

Выберите нужный файл с компьютера или перетащите его в соответствующее поле.

Яндекс попытается понять, что изображено на картинке, и найдёт похожие снимки. Если человек известный, то сервис покажет его имя. Если же нет, то ниже будут показаны близкие изображения и адреса сайтов, где они встречаются.

Главный мировой поисковик тоже качественно ищет лица. Сложно сказать, какой из них лучше справляется с задачей — он или Яндекс, так как хорошие результаты выдают оба сервиса.

Принципиальных отличий в процессе поиска через Google нет:

Зайдите на страницу Google Картинки, нажмите кнопку «Поиск по картинке» и загрузите нужный файл.

Откроется результат поиска по фотографии. Google попытается предположить, кто на ней изображён, а также даст ссылки на похожие фото и страницы с этим изображением.

Mail.ru

Поисковая система Mail.ru не умеет искать людей по портретам, но их «Облако» (облачное хранилище) в своей мобильной версии способно распознавать лица и находить в фотогалереях своих пользователей.

Другие поисковики

Чтобы успешно находить людей по фотографиям, иногда полезно прибегать к помощи систем, которые специализируются на поиске графических данных. В их число входят:

  • Tineye;
  • SauceNAO;
  • IQDB и т. д.

Порядок их использования практически не отличается от Яндекса и Гугла.

Ограничения распознавания лица

Хотя программы распознавания лиц могут использовать различные измерения и типы сканирования для обнаружения и идентификации лиц, существуют ограничения:

  • Изображения с низким разрешением и плохое освещение могут снизить точность результатов сканирования лица.
  • Различные углы и выражения лица, даже простая улыбка, могут создавать проблемы для систем сопоставления лиц.
  • Распознавание лица теряет точность, когда человек носит такие вещи, как очки, шляпы, шарфы или прически, которые покрывают часть лица. Макияж и волосы на лице также могут создавать проблемы для программ обнаружения лица.
  • Сканирование лица не обязательно связано с профилем, это означает, что сканирование лица человека может быть бесполезным, если в доступной базе данных нет его фотографий. Без совпадения личность человека может оставаться загадкой.

Опасения по поводу конфиденциальности или безопасности также могут накладывать ограничения на то, как используются системы распознавания лиц. Например, сканирование или сбор данных распознавания лиц без ведома и согласия человека нарушает закон.

Онлайн-сервисы и программы для распознавания лиц по фотографии

В недавнем времени, программы распознавания лиц были исключительно на службе у государственных ведомств. Они помогают идентифицировать человека беря за основу черты лица. Сейчас применение подобного программного обеспечения чаще всего замечено в системах безопасности, в коммерческой деятельности, связанной с рекламой и продвижением различных услуг.

Также некоторое подобие таких онлайн сервисов и программ доступно и для простых пользователей, их можно найти в сети интернет. В качестве примера можно привести программу Lenovo Veriface. Это фирменная встроенная утилита, которая позволяет разблокировать устройство проводя анализ по лицу.

Далее подробно рассмотрим принцип работы ПО и сервисов, помогающих идентифицировать человека.

Findme VK

  • Зайдите на сайт https://www.findmevk.com;
  • Добавьте фото;
  • Жмите «Поиск»;
  • Изучайте выдачу.

Последняя будет немаленькой – вы познакомитесь с сотней своих двойников. Программа отсортирует похожие изображения и выгрузит их на экран, буквально, за 5 секунд.

Плюсы

  • Скорость обработки информации;
  • Отсутствие необходимости где-либо регистрироваться;

Минусы

  • Средний результат в точности;
  • Азиатские лица программа различает плохо;
  • Не подходит для поисков определенного человека;

Таким образом, если вы просто хотите посмотреть на своих двойников, площадка вам понравится. Но если вам нужно разыскать по фото конкретного человека, попробуйте другой вариант из нашего списка.

Как работает распознавание лиц?

Если вы хоть раз слышали о функции распознавания лица, то, наверняка задавались вопросом, как компьютер может «узнавать» нужного человека. Все это возможно благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению.

Прежде чем система начнет распознавать людей с высокой точностью, её нужно этому «научить». Для этого программисты заранее тестируют на своих проектах сотни тысяч, а иногда и миллионы фотографий людей. Чем чаще система распознает лица, тем больше находит уникальных черт людей и тем выше получается точность верификации личности.

Наша уникальность — нас выдает.

Лицо каждого человека уникально. Этим и пользуется компьютер. Он определяет на лице точки (нос, лоб, глаза и так далее). Затем измеряет показатели расстояния между этими точками, глубину и еще больше двух десятков разных параметров. Таким образом, даже близнецы будут определяться как два разных человека.

Определении уникальных метрик

Процесс «считывания» лица

Большинство современных систем распознавания лиц работают с 3D-моделированием уникальных черт каждого человека. Искусственный интеллект в реальном времени наносит все показатели на виртуальное человеческое лицо, формируя его модель. Полученная информация вносится в базу данных.

Процесс распознавания работает следующим образом:

  • Обнаружение лица. На этом этапе программа сканирует человека через готовый снимок или через камеру в режиме реального времени;
  • Определяется лицо и его границы. Система определяет положение человека, уровень освещения;
  • Измерение параметров. Программа определяет уникальные метрики и измеряет их с точностью до тысячной доли миллиметра;
  • Кодирование полученных данных. Все метрики преобразовываются программой в числовую последовательность, которая позволяет компьютеру уникализировать лицо каждого человека;
  • Сопоставление. Чтобы разблокировать телефон или найти человека, системе нужно сопоставить два лица. Поиск соответствия входящих данных и сохраненной информации занимает доли секунды и является максимально точным;
  • Верификация или идентификация (в зависимости от целей приложения). Если распознавание лиц работает как способ разблокировать смартфон, то это называется верификацией – снимок с камеры сравнивается только с одной эталонной моделью в базе данных. Идентификация – это поиск нужного лица среди тысяч других моделей в памяти программы.

3D-моделирование внешних характеристик человека

Сегодня система распознавания работает хорошо, но во многих её реализациях наблюдается высокий процент неточностей. Успехи в совершенствовании технологии удалось сделать компании Apple.  Их сканеры лица научились распознавать человека, даже если он сменил прическу, отрастил бороду или носит солнцезащитные очки во время разблокировки гаджета.

В феврале 2019 года в Рунете появился уникальный в своем роде сервис Search Face, который способен найти человека по фотографии. Поиск осуществляется среди миллионов аккаунтов социальной сети Вконтакте. Система работает практически со стопроцентной точностью, чего еще не удавалось добиться ни одному разработчику в мире. Автор сервиса остается анонимным. Единственное, что о нем известно – он из России.

Виды распознавания лиц

Предлагаем вам немного углубиться в техническую сторону вопроса. Какие на сегодняшний день существуют виды распознавания:

  • 2д-распознавание. В основе анализа биометрических данных лежат двумерные изображения – эта база данных в настоящий момент самая крупная. Однако, трехмерная идентификация ее уверенно догоняет.
  • 3д-распознавание. Этот подход предполагает конструирование для каждого образа трехмерной маски. Процесс более трудоемкий, но он превосходит предыдущий в точности анализа. Правда, на близняшках может споткнуться и выдать ошибку;

  • Метод анализа текстуры кожи. Способ предполагает использование снимков очень высокого разрешения, на которых отчетливо видна текстура человеческой кожи, вплоть до каждой линии или поры. Эта технология позволяет различать даже близнецов, но стоит она очень дорого;
  • В перспективе планируется запуск анализирования на основе тепловизионного очерка. Ожидается, что технология позволит распознавать лица в темноте, с сильным макияжем, накладными элементами.

Не сообщайте своего лица никому

Возможно, вы слышали об Anaface, сайте, который анализирует фотографию лица и оценивает уровень привлекательности. Главным критерием сайта является симметричность – сомнительный стандарт, не так ли? Но точность сервиса, это не единственная проблема.

Во-первых, владельцы Anaface признают, что запустили этот проект, чтобы побудить людей задуматься над пластической хирургией. Ну, по крайней мере, они это признали.

Во-вторых, правила сайта написаны сложным и запутанным языком. Отображаются в очень маленьком окне, так что пользователь должен долго прокручивать страницу, чтобы прочитать более 7000 слов мелким шрифтом. Вероятно, многие люди не читают информацию. Загружая на сайт фотографии, пользователи дают его владельцам неисключительную возможность для передачи прав на фото, и всемирную лицензию на использование. Проще говоря: услуга может продавать фотографии людей без уплаты законному владельцу фотографии.

В свою очередь, пользователи, обязуются загружать только собственные фотографии; нельзя размещать, загружать, просматривать и обмениваться содержанием, которое включает в себя видео, фотографии, звук или изображения другого человека без его согласия (а в случае несовершеннолетнего, его юридического опекуна). Условия использования сайта также содержат расплывчатые замечания о конфиденциальности, а также о возможности удаления фотографий после регистрации учетной записи пользователя – но этого не может сделать никто, потому что сайт не позволяет.

Каждый собирает фотографии: правительства, корпорации и компании, и даже обычные люди. Сегодня каждый может использовать систему распознавания лиц – а мы можем лишь пытаться от них спрятаться.

Что такое landmarks

рис 4. Визуальное отображение структур лица

Цель определения landmarks — нахождение точек лица. Первый шаг в алгоритме — определение локации лица на картинке. После получения локации лица ищут ключевые контуры:

  • Контур лица.
  • Левый глаз.
  • Правый глаз.
  • Левая бровь.
  • Правая бровь.
  • Левый зрачок.
  • Правый зрачок.
  • Нос.
  • Губы.

Каждый из этих контуров является массивом точек на плоскости.

рис 5. dlib 68 landmarks

На картинке можно четко увидеть структуры лица. При этом в зависимости от выбранной библиотеки количество landmarks отличается. Разработаны решения на 4 landmarks, 16, 64, 124 и более.

Архитектура решения

Так как вся внутренняя инфраструктура ОК построена на Java, то и все компоненты мы завернем в Java. Inference на detector и recognizer работает под управлением TensorFlow через Java API. Detector работает на CPU так как удовлетворяет нашим требованиям и работает на уже имеющемся оборудовании. Для Recognizer-а мы установили 72 GPU карты, так как запуск Inception-ResNet не целесообразен на CPU с точки зрения ресурсов.

В качестве базы данных для хранения векторов пользователя используем Cassandra.
Так как суммарный объем векторов всех пользователей портала ~300Gb, то для быстрого доступа к векторам добавляем кэш. Кэш реализован в off-heap, детали можно прочитать в статье Андрея Паньгина: «Использование разделяемой памяти в Java и off-heap кеширование».

Построенная архитектура выдерживает нагрузку до 1 млрд фото в сутки при итерации по пользовательским профилям, при этом параллельно продолжается обработка новых заливаемых фотографий ~20 млн фото в сутки.

Рисунок 6. Архитектура решения

Российская программа распознавания лиц по фото

Создателями приложения являются 26-летний Артем Кухаренко и 29-летний Александр Кабаков.

В отличие от других программ по распознаванию лиц, их алгоритм позволяет осуществлять быстрый поиск в большом объеме данных.

Приложение дает наиболее подходящее соответствие с лицом на фотографии наряду с 10-ю людьми, на которых оно может быть похоже.

Артем Кабаков считает, что это приложение может совершить прорыв в сфере знакомств: “Если вы увидите понравившегося вам человека, вы можете его сфотографировать, найти его личность и отправить запрос на добавление в друзья“.

Кроме того, оно также помогает найти похожих людей. Например, вы можете загрузить фотографию знаменитости, которая вам нравится или вашего бывшего возлюбленного, и найти 10 похожих людей, отправив им сообщения.

Фотограф из Санкт-Петербурга Евгений Цветков недавно провел фотопроект “Your Face Is Big Data” (“Ваше лицо – это большая база данных”), сфотографировав 100 случайных людей, которые сидели с ним рядом в метро. Затем с помощью приложение Findface он попытался найти их в социальной сети ВКонтакте.

Оказалось, что довольно легко обнаружить 60-70 процентов людей в возрасте от 18 до 35 лет, немного сложнее с людьми старшего возраста. Таким образом, даже сделав фотографии невысокого качества, он смог узнать личные детали их жизни, включая хобби, профессию, статус в отношениях и привычки.

Создатели FindFace считают, что такая программа кроме всего прочего поможет в расследовании преступлений, выявляя преступников на улице.

FindFace — программа от российского разработчика

Своим выходом в свет сервис FindFace обязан российским разработчикам. Принцип его действия заключен в сравнении имеющегося у пользователя фото с профилями ВКонтакте и поиске похожих людей . Фотография человека загружается в специальную форму и сервис ищет совпадения. FindFace вызвал шумиху сразу после появления, так как с его помощью некоторые “продвинутые” пользователи нашли девушек, которые снимаются в видео для взрослых, и начали писать их близким и знакомым в целях разоблачения. Благодаря широкому скандалу сервис стал очень популярным.

Итак, чтобы найти человека (если у него есть аккаунт ВКонтакте), переходим на FindFace.

Главная страница FindFace

Главная страница очень простая – ничего лишнего, только форма, в которой уже стоит галочка в окошке, означающая согласие юзера с пользовательским соглашением (ссылка на него кликабельна и можно сразу же с ним ознакомиться). Без этого согласия пользоваться поиском FindFace не получится . Приложение доступно как в веб-версии, так и на устройствах с ОС Andro >Найди одинаковых! ” и разрешаем сайту получить доступ к нашему профилю ВКонтакте (который и будет аккаунтом на FindFace).

Последний представлен в трех вариантах:

Статус Особенности
Бесплатный 30 бесплатных запросов
Premium 75 запросов в месяц
VIP 300 запросов в месяц

Есть возможность получить Premium аккаунт бесплатно на месяц – для этого нужно пригласить воспользоваться сервисом 10 друзей, поделившись ссылкой ВКонтакте или отправив ее на электронную почту выбранным получателям.

Дальнейший порядок действий:

  1. Загружаем или перетаскиваем фотографию в специальное поле (весом не больше 5 Мб и в форматах JPG или PNG).

Работаем в FindFace

Google Images

Поиск Google.Картинки позволяет найти идентичные фотографии на основе данных поисковых систем, в том числе осуществить поиск человека по лицу. Больше ориентирован на поиск в зарубежных ресурсах:

  • переходим к сервису google.ru;
  • далее в поисковой строке, щелкаем по иконке с изображением фотоаппарата;
  • затем откроется окно выбора загрузки, где потребуется загрузить картинку или указать на нее ссылку;
  • затем откроется страница выдачи поискового запроса. Под основным изображением будут даны ключевые запросы, по которым осуществлялся поиск, и далее представлен список ресурсов, где есть похожие фотографии;
  • щелкаем «Похожие изображения» и ищем нужную картинку.
  • Для того, чтобы перейти к источнику, требуется нажать на картинку и кнопку «Перейти» расположенную рядом с объектом;
  • если похожий объект не обнаружен, возвращаемся на страницу выдачи результата и переходим к блоку «Страницы с подходящими изображениями». Это набор сайтов, где могут встречаться похожие картинки.

Лучшие программы и онлайн сервисы, которые позволят сделать из фотографии рисунок карандашом

Гость форума
От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.