Программа определение по лицам

Распознавание лица — последний тренд в авторизации пользователя. Apple использует Face ID, OnePlus — технологию Face Unlock. Baidu использует распознавание лица вместо ID-карт для обеспечения доступа в офис, а при повторном пересечении границы в ОАЭ вам нужно только посмотреть в камеру.

В статье разбираемся, как сделать простейшую сеть распознавания лиц самостоятельно с помощью FaceNet.

Немного о FaceNet

FaceNet — нейронная сеть, которая учится преобразовывать изображения лица в компактное евклидово пространство, где дистанция соответствует мере схожести лиц. Проще говоря, чем более похожи лица, тем они ближе.

Триплет потерь

FaceNet использует особую функцию потерь называемую TripletLoss. Она минимизирует дистанцию между якорем и изображениями, которые содержат похожую внешность, и максимизирует дистанцую между разными.

Программа распознавания лиц

• f(a) это энкодинг якоря
• f(p) это энкодинг похожих лиц (positive)
• f(n) это энкодинг непохожих лиц (negative)
• Альфа — это константа, которая позволяет быть уверенным, что сеть не будет пытаться оптимизировать напрямую f(a) — f(p) = f(a) — f(n) = 0
• […]+ экиввалентено max(0, sum)

Сиамские сети

FaceNet — сиамская сеть. Сиамская сеть — тип архитектуры нейросети, который обучается диффиренцированию входных данных. То есть, позволяет научиться понимать какие изображения похожи, а какие нет.

Сиамские сети состоят из двух идентичных нейронных сетей, каждая из которых имеет одинаковые точные веса. Во-первых, каждая сеть принимает одно из двух входных изображений в качестве входных данных. Затем выходы последних слоев каждой сети отправляются в функцию, которая определяет, содержат ли изображения одинаковые идентификаторы.

В FaceNet это делается путем вычисления расстояния между двумя выходами.

Реализация

Переходим к практике.

В реализации мы будем использовать Keras и Tensorflow. Кроме того, мы используем два файла утилиты из репозитория deeplayning.ai, чтобы абстрагироваться от взаимодействий с сетью FaceNet.

• fr_utils.py содержит функции для подачи изображений в сеть и получения кодирования изображений;
• inception_blocks_v2.py содержит функции для подготовки и компиляции сети FaceNet.

Компиляция сети FaceNet

Первое, что нам нужно сделать, это собрать сеть FaceNet для нашей системы распознавания лиц.

import os import glob import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from fr_utils import * from inception_blocks_v2 import * from keras import backend as K
K.set_image_data_format(‘channels_first’) FRmodel = faceRecoModel(input_shape=(3, 96, 96)) def triplet_loss(y_true, y_pred, alpha = 0.3): anchor, positive, negative = y_pred[0], y_pred[1], y_pred[2] pos_dist = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(anchor, positive)), axis=-1) neg_dist = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(anchor, negative)), axis=-1) basic_loss = tf.add(tf.subtract(pos_dist, neg_dist), alpha) loss = tf.reduce_sum(tf.maximum(basic_loss, 0.0)) return loss FRmodel.compile(optimizer = ‘adam’, loss = triplet_loss, metrics = [‘accuracy’])
load_weights_from_FaceNet(FRmodel)

Селфи-диагностика. 9 цифровых инструментов для контроля здоровья по лицу

Как определить свой цвет лица | Программа для определения своего цвета лица | Ева Лорман

Мониторинг давления крови

Недавно опубликованные в журнале Circulation данные исследования свидетельствуют, что измерение артериального давления с помощью смартфона, использующего технологию трансдермальной оптической визуализации, позволило с высокой точностью прогнозировать систолическое и диастолическое кровяное давление. Технология, использованная в исследовании, основана на применении алгоритмов машинного обучения и визуализации кровотока с видеоизображений лица с помощью камеры смартфона.

Исследователи обнаружили, что модель смогла предсказать систолическое артериальное давление с точностью 94.81%, а диастолическое — с точностью 95.7%, т.е. технология способна предсказывать артериальное давление в пределах «клинически приемлемого порога точности 5 ± 8 мм рт.ст. при проведении испытаний на всем диапазоне артериального давления». Ученые отметили, что исследование проводилось в хорошо контролируемой среде с фиксированным освещением, что, по мнению исследователей, является ключевым ограничением в их работе.

Решение пока не оформлено в виде приложения или другого какого-либо программного продукта. Похожее решение разработали исследователи из университета Торонто в Канаде и филиала больницы университета Ханчжоу в Китае.

На днях они опубликовали доказательство того, что приложение для смартфона, снимающее короткое видео, может точно определять артериальное давление — по крайней мере, у определенных категорий пользователей. Их решение также использует технологию трансдермальной оптической визуализации.

Свет, излучаемый камерами смартфона, отражается от белков, находящихся вблизи поверхности кожи, с разной скоростью. Измеряя мельчайшие изменения гемоглобина — 900 снимков, сделанных за 30 секунд — можно получить показания артериального давления. Система использует алгоритм машинного обучения, который позволял получать показания артериального давления с точностью до 95%.

По крайней мере, для людей, которые участвовали в исследовании — выходцев из Восточной Азии или Европы. Отметим, что приложение для смартфона Anura еще не готово к использованию. Оно доступно в магазинах приложений для iOS и Android бесплатно, но в ее нынешнем виде она определяет только сердечный ритм и уровень стресса у пользователей.

Мониторинг хронических заболеваний

Мониторинг сердечного ритма

Приложение с незамысловатым названием Heart Rate позволяет измерить частоту сердечного ритма путем направления камеры смартфона на ваше лицо. Просто держите смартфон перед своим лицом, центрируя его расположение, ориентируясь на изображение на экране. Показанная на экране иконка станет зеленой, когда вы правильно расположите смартфон.

Тесты показывают, что измерения с помощью фронтальной камеры практически также точны, как и замеры при помощи вашего пальца и задней камеры, что уже используются в некоторых мобильных приложениях. Все что нужно, это быть в хорошо освещенном месте, а также не дергаться и не разговаривать при измерениях. Программа позволяет также просматривать данные за определенный период времени, в том числе и в графическом виде. Приложение существует только в версии для iOS и стоит оно меньше $1.

Контроль психического здоровья

Исследователи из университета Карнеги-Меллона разработали решение на базе алгоритмов машинного обучения для анализа мимики лица, основываясь на 68 его различных точках, включая брови, уголки глаз, рот и нос. Система получила название MultiSense и используется для отслеживания связей между лицевой мимикой и эмоциональным состоянием людей, страдающих от депрессии.

Новая технология может помочь врачу постоянно и незаметно контролировать состояние здоровья своих пациентов и делать это, используя объективные количественные данные. Система может также в реальном времени отслеживать положение головы человека, направление его взгляда и ориентацию его тела. Такой уровень детализации может дать на удивление много информации.

Взглянув на нос человека и его брови, мы можем отличить, например, счастливую улыбку от злой усмешки, или от улыбки, вызванной ситуацией, а не эмоцией. Разработчики при этом отмечают, что такой инструмент больше подходит для постоянного лечения пациентов, страдающих от депрессии, а не для диагностики болезни.

Японские исследователи из университета в Осаке и Института науки и технологии в Наре разработали метод диагностирования деменции, который использует анализ ответов пациентов на специализированные вопросы и их реакций при этом. Программное обеспечение идентифицирует различные параметры речи, такие как тон, скорость интонацию, а также употребление глаголов и существительных.

В это же время программа с помощью камеры отслеживает выражение лица пациента и измеряет ряд визуальных параметров. Информация об этом проекте была опубликована в IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine. Вся эта информация обрабатывается с помощью алгоритмов машинного обучения, которые ранее уже были «натренированы» на данных людей, как страдающих от деменции, так и тех, кто только проявляет признаки заболевания или здоров. При тестировании системы программа показала 90%-точность, основываясь лишь на 6 вопросах, ответ на каждый из которых занимал только две — три минуты.

Распознавание эмоций

Новая технология распознавания эмоций Affectiva использует камеру ноутбука, планшета или смартфона для того, чтобы расшифровать лицевые сигналы. Алгоритм программы считывает эту информацию, чтобы определить эмоции, которые в данный момент испытывает пациент. Это может быть особенно полезным в телемедицине, где врач ведет общение с пациентом с помощью мобильной видео-платформы.

Возможность для доктора распознать, как себя чувствует пациент, может пригодиться в лечебном процессе. Система может помочь ответить на ряд вопросов, начиная от определения, работает ли конкретная терапия, и заканчивая выяснением отношения клиентов к конкретной кампании и насколько это отношение совпадает с ожидаемым. Исследователи из Affectiva, в частности анализируют вариативность сердечного ритма на основе данных видео лица, что позволяет более точно оценивать эмоции человека. Этот подход, кстати, показал улучшенные возможности оценки частоты сердечных сокращений по сравнению с существующими современными технологиями и может оказаться актуальным для тех, кто заинтересован в измерениях краткосрочных колебаниях частоты сердечных сокращений. Алгоритм Affectiva считывает действующие элементы лица, например, форму губ при улыбке или бороздки у бровей, и генерирует тип эмоции, основываясь на данных 12 млрд. эмоциональных точек, полученных из 2,9 млн видео лиц из 75 стран мира.

Диагностика

Диагностика аутизма

Компания RightEye разработала облачную программную систему отслеживания движения глаз пользователя, на базе которой создала два медицинских теста. Один из них позволяет врачам быстро идентифицировать у детей в возрасте 12 — 40 месяцев первые признаки аутизма, а второй предназначен для диагностики болезни Паркинсона у пациентов любого возраста. Программное обеспечение RightEye работает за счет отслеживания движений глаз, когда пациенту показывают видео на планшете. Устройство, контролирующее движения глаз, устанавливается внизу на большом игровом планшете, а все данные, измеренные трекером глаз, тут же интерпретируются программным обеспечением, после чего генерируется отчет, который отправляется врачу. Тест продолжается несколько минут и каждый сценарий требует от пациентов следить за графикой на экране.

Новые тесты позволят существенно быстрее получать результаты и диагностировать заболевание, чем современные методы, которые требуют многочисленных посещений врача, большого количества бумажной работы и массы тестов.

Диагностика заболеваний кожи

Приложение Sunface ставит своей целью предотвратить избыточное пребывание на солнце, получение солнечных ожогов заболевание раком кожи. Основная целевая аудитория этого продукта — молодежь. Это приложение позволяет пользователю сделать селфи и затем предлагает выбор из трех категорий — «дневная защита от солнца», «без солнцезащиты» и «еженедельное времяпровождение на шезлонге».

После этого программа предлагает пользователю взглянуть на свое лицо, каким оно будет через 5 — 25 лет. Все эффекты, отображающиеся при этом, основаны на индивидуальном типе кожи, который пользователь может выбрать в начале использования приложения. Кроме этого, система имеет несколько кнопок, позволяющих показывать наиболее частые виды рака кожи, связанные с ультрафиолетовым облучением, и рассчитывает, насколько увеличивается риск заболевания в зависимости от поведения человека. Приложение также рассказывает о методах самодиагностики рака кожи.

Определение редких генетических заболеваний

Набор алгоритмов анализа изображений, разработанных американским стартапом FDNA, может диагностировать определенные генетические заболевания на основе анализа фотографии лица человека. Этот программный пакет, названный DeepGestalt, основан на алгоритмах глубокого обучения и компьютерного зрения, которые идентифицируют закономерности на фотографиях лиц пациентов и определения того, какая из множества возможных генетических мутаций может быть у этого человека.

Алгоритмы обеспечивают точность 64%, что значительно лучше, чем у врачей, которые, по данным исследования 2010 года, не могут идентифицировать мутацию только по фенотипу лица. Алгоритмы DeepGestalt включены в приложение компании Face2Gene, которое свободно распространяется среди медицинских профессионалов.

Врачи уже начали использовать эту технологию в качестве вспомогательного средства, хотя, как оговариваются представители компании, этот инструмент не предназначен для постановки окончательного диагноза. Общее число болезней, которые сегодня умеет диагностировать DeepGestalt составляет 216.

Аналогичное приложение было разработано американскими учеными из Института детской хирургии имени Шейха Зайеда. В этом продукте используется цифровое программное обеспечение для анализа лица, позволяющее определить у ребенка наличие генетического заболевания — синдрома Ди Джорджи, характеризующегося многочисленными пороками развития. Это приложение на основе 126 индивидуальных черт лица они смогли правильно диагностировать заболевание с точностью 96,6% и выше у пациентов из практически каждой этнической группы. Эта же технология была также очень точной в диагностике синдрома Дауна.

Контроль лежачих пациентов

Технология распознавания лиц может быть использована для мониторинга пациентов под седативными препаратами в отделениях интенсивной терапии, предупреждая медицинских работников, когда пациент рискует случайно вынуть дыхательную трубку или совершить другие рискованные действия. Концепция была проверена с умеренным уровнем точности (75 %) в японском исследовании, в котором использовался алгоритм, обученный на основе анализа изображений с камер, направленных на лица 24 пациентов в отделении интенсивной терапии. После анализа данных, ученые из Йокогамского городского университета (Япония) создали свой инструмент для распознавания признаков изменения мимики лица, движения глаз и рук, связанные с повышенным риском. В настоящее время японские исследователи дорабатывают свое решение, чтобы оно могло работать с пациентами, находящимися в разных позициях, чтобы сделать инструмент универсальным для повседневной работы в отделении интенсивной терапии.

Источник: evercare.ru

10 лучших приложений распознавания лиц для Android в 2020 году

В Android Lollipop появилась функция Trusted face , которая позволяет разблокировать планшет или телефон с помощью распознавания лиц. Тем не менее, это не так надежно, как Apple Face ID, и люди все равно могут получить доступ к вашему устройству Android, если они знают ваш пароль. Следовательно, сторонние разработчики создали собственные приложения для распознавания лиц для Android, чтобы в полной мере воспользоваться этой захватывающей технологией.

Защитите свои настройки и приложения: IObit Applock

Что нам нравится

• Отзывчивая поддержка клиентов.
• Pro версия является отличной ценностью.

Что нам не нравится

• Борется при плохом освещении.
• Скучные темы приложения.

Android-приложение iObit Applock добавляет дополнительный уровень безопасности к настройкам вашего устройства и другим приложениям, содержащим конфиденциальные данные. В дополнение к разблокировке лица, он также поддерживает аутентификацию по отпечатку пальца. Если кто-то попытается разблокировать ваш телефон, iObit сделает снимок и отправит его на ваш электронный адрес, чтобы вы могли определить виновника. Версия с рекламной поддержкой предоставляется бесплатно, но пожизненная защита с круглосуточной технической поддержкой стоит всего $ 2,99.

Для разработчиков: Luxand FaceSDK

Что нам нравится

• Развлечения для разработчиков, с которыми можно экспериментировать.
• Совместим с Android, iOS, Windows, Mac и Linux.

Что нам не нравится

• Ограниченное использование для не-разработчиков.
• Нет встроенной функции разблокировки лица.

Если вы хотите глубже погрузиться в появляющуюся область приложений для распознавания лиц, то Luxand был создан для вас. Это общедоступный SDK с несколькими API-интерфейсами для обнаружения лиц, предназначенными для забавных и практических целей. Вы даже можете создавать приложения дополненной реальности. Само приложение позволяет назначать имена лиц на фотографиях, которые Luxand запомнит и узнает в будущем. Следовательно, это может быть полезно для автоматической пометки друзей на фотографиях или проведения наблюдения.

Защитите вашу конфиденциальность: True Key

Что нам нравится

• Назначьте уникальные учетные данные для аутентификации конкретным веб-сайтам.
• Работает с любой ОС.

Что нам не нравится

• Расширение браузера совместимо только с Google Chrome и Microsoft Edge.
• Ненадежная техническая поддержка.

Распознавание лиц — это лишь одна из многих функций этого надежного приложения для обеспечения конфиденциальности. Созданный Intel Security, True Key использует мощные алгоритмы шифрования AES-256 и многофакторную аутентификацию для защиты ваших конфиденциальных данных от посторонних глаз. Являетесь ли вы пользователем Apple или Android, True Key синхронизирует все ваши устройства для максимальной безопасности.

Лучшее приложение для профессионалов здравоохранения: Face2Gene

Что нам нравится

• Веб-сайт содержит обширный блог, часто задаваемые вопросы и другие полезные ресурсы.
• Бесплатно для устройств iOS и Android.

Что нам не нравится

• Доступно только для лицензированных медицинских специалистов.
• Не использовать для самодиагностики.

Face2Gene помогает врачам и медсестрам ставить диагнозы, используя биометрические данные. Он анализирует фотографии пациентов для выявления морфологических особенностей, которые могут указывать на заболевание или расстройство. Приложение также ссылается на Лондонскую медицинскую базу данных, где медицинские работники могут просматривать фотографии и информацию, связанную с различными заболеваниями.

Для сканирования больше чем лица: BlippAR

Что нам нравится

• Играть в игры дополненной реальности.
• Определите растения и животных в дикой природе.

Что нам не нравится

• Не всегда точно.
• Перспективная концепция, но плохо выполненная.

BlippAR распознает больше, чем лица. Он рекламирует себя как браузер дополненной реальности, который может идентифицировать растения, животных, еду и знаменитые достопримечательности по фотографиям или в реальной жизни. Хотя это не всегда надежно, возможности распознавания лиц впечатляют. Например, если вы видите на телевизоре актера, имя которого вы хотите узнать, просто наведите камеру вашего телефона на экран. BlippAR будет искать в Интернете совпадение лиц.

Для посещения: Railer Mobile Face Recognition посещаемость

Что нам нравится

• Экономит драгоценный класс и рабочее время.
• Делитесь данными о посещаемости с родителями и администраторами.

Что нам не нравится

• Распознавание лиц одним касанием доступно только на iOS.
• Требуется время для настройки.

Railer — впечатляющий инструмент, который понравится учителям. Вместо того, чтобы ежедневно снимать ролл, сделайте снимок на уроке с помощью смартфона, и Рейлер примет участие для вас. Благодаря аналитике и возможностям управления отпуском, Railer также используется в профессиональных условиях. Функция распознавания лиц одним касанием особенно полезна для изучения имен студентов и коллег.

Лучшая поисковая система для сканирования лица: распознавание лица LogMe

Что нам нравится

• Узнайте, на каких знаменитостей вы похожи.
• Отправлять личные сообщения другим пользователям.

Что нам не нравится

• Багги производительности и случайные сбои.
• Проблемы конфиденциальности, так как каждый может загрузить фотографию любого человека.

LogMe — это система поиска лиц с аспектами социальных сетей. Когда пользователи загружают фотографии, LogMe извлекает лица и добавляет их в свою базу данных. Можно добавлять изображения прямо из галереи вашего устройства или приложений, таких как Instagram. Возможность просматривать похожие лица на основе сходства особенно интересна.

Для предприятий: распознавание лица BioID

Что нам нравится

• Сайт содержит полезные ресурсы для разработчиков.
• Определяет идентификаторы фотографий для онлайн-транзакций.

Что нам не нравится

• Все еще в стадии разработки.
• Больше ориентированы на бизнес и разработчиков.

BioID — это облачная служба веб-безопасности, но любой может загрузить бесплатное приложение распознавания лиц. Как и IObit, BioID можно настроить для защиты определенных приложений и веб-сайтов. В дополнение к своим корпоративным сервисам, BioID имеет удобную функцию для разработчиков, позволяющую добавлять функции распознавания лиц в свои проекты, не зная, как работает биометрия. BioID также может похвастаться умным «обнаружением жизнеспособности» и стимулировать ответные меры, чтобы пользователи не могли обмануть приложение фотографиями или видео с вами.

Для чтения лица людей: приложение FACE-E

Что нам нравится

• Полезно для родителей, специалистов в области здравоохранения и лиц, осуществляющих уход за невербальными людьми.
• Удивительно точный, по крайней мере, для взрослых.

Что нам не нравится

• Требуется подключение к интернету.
• Много уведомлений.

Вы плохо читаете людей? Пусть приложение FACE-e сделает всю работу за вас. Он анализирует выражения лица по фотографиям и угадывает эмоции субъекта. Это тоже довольно точно. Это наиболее практичное применение для родителей детей, которые слишком молоды, чтобы общаться устно.

Он даже включает в себя инструменты редактирования, которые делают приложение fACE-e идеальным для создания мемов.

Для опытных пользователей: распознавание лиц

Что нам нравится

• Исследуйте внутреннюю работу технологии распознавания лиц.
• Добавьте распознавание лиц в ваши собственные приложения.

Что нам не нравится

• Не для начинающих программистов.
• Требуется загрузить кучу других инструментов для использования.

Если такие программы, как Luxand и IObit Applock, слишком просты для вас, попробуйте приложение под названием Face Recognition. Face Recognition — это не забавный инструмент для обычных пользователей, а тестовая среда для разработчиков, которые могут экспериментировать с технологией распознавания лиц. Он поставляется со встроенными алгоритмами и библиотекой машинного обучения с открытым исходным кодом в дополнение к подробному руководству пользователя.

Источник: gadgetshelp.com