Чужое лицо

Дата публикации: 20.12.2006

Из цикла статей «Чудеса в решете»

face14.gif
face1.jpg

face15.jpg
В Американском исследовательский центре при Массачусетском Университете решили собрать самое большое число непохожих людей. Их получилось только 236. Этот источник описывает 236 самых распространенных физиотипов человеческих лиц, которые имеют явные отличия друг от друга. Такое исследование применительно к Америке. Учитывая Российскую специфику с редким присутствием Африканского пипла, у нас их процентов на 30 меньше (мнение автора). Все остальные лица являются промежуточными состояниями из этого набора.

face2.jpg

Но такое количество отбиралось долго и специально, в жизни же похожими по высчитанным расстояниям могут оказаться даже случайные прохожие. Поэтому проводить идентификацию только по пропорциям бессмысленно. А посему все больше применяются нейроалгоритмы. А в них все имеет значение.

А вот так выглядят результаты через год.
face3.jpg
Как, заметны отличия от благоприятных условий? Еще раз сравните с первым графиком. В лучшем варианте применяется алгоритм моделирования старения, но он очень затратен в плане производительности. Большинство же алгоритмов падает чуть ли не до нуля, и это только при базе 1200 лиц.

face17.jpg
Если же мы хотим выхватывать лица из толпы и варифицировать их с фотографиями преступников, то это крайне сложная задача. В мире, где существует солнце, освещенность постоянно меняется. К этой проблеме добавляются блики и тени. Тень от рядом стоящего человека, блик, вызванный потом или жирной кожей, набежавшие тучи – все это усложняет жизнь программе. Даже в закрытых помещениях с дневным светом невозможно создать абсолютно одинаковые условия.

3D
Компьютерные алгоритмы способны даже корректировать положение лица. Но все равно, нужно быть готовым, что любой поворот головы обманет машину на целых пятьдесят процентов, а то и больше. Человеческая способность вращать головой во всех плоскостях больно ударяет по технологии идентификации лиц.

face4.jpg

face5.jpg

К сожалению, глубина резкости сегодняшних камер крайне далека от живого глаза. Если человек способен различать предметы с дистанций более ста метров до нескольких сантиметров, то у камеры этот режим лежит в диапазоне всего нескольких метров. Поэтому, если проходящий мимо камеры человек случайно наклонит голову или посмотрит в сторону, идентификатор даже не среагирует.

face18.gif
Разговаривать также не рекомендуется, так как при этом двигаются губы и меняется мимика лица.
face6.jpg
Опять же, справедливости ради, надо сказать, что ищутся алгоритмы моделирования выражения лица. Например, машина посчитала, что вот так могла бы улыбаться Джоконда.
face7.jpg
Насколько это верно, судите сами.

face19.jpg

face20.jpg
Какой процент населения составляют очкарики, мы не будем здесь указывать, дабы не вызывать споров по этому поводу. Кроме «слабозрячих» также существует целая прослойка людей, которые не прочь поносить солнечные очки. Догадайтесь сами, какой процент распознаваемости таких лиц?
face8.jpg
Волосы
Надо сказать, что они растут не только на голове. Немало мужчин носит усы и бороды. Эта растительность постоянно меняет свои очертания непредсказуемым образом, поэтому компьютеру приходится нелегко.

face21.jpg
Когда будет возможной идентификация лиц?
Не могу сказать ничего оптимистического. Хотя уже придумано огромное количество алгоритмов для компенсации многих перечисленных проблем, думаю, реальная идентификация на реальном объекте не будет возможной еще лет сто. Уверен, что все сейчас бросятся со мной спорить. Не надо, я говорю свое субъективное мнение.

Хотя другое решение – аутентификация по отпечаткам пальцев – более надежно, проверка лица более удобна. К тому же, у компьютера в этой части есть ряд преимуществ перед человеком. В отличие от нас, пиплов, машина может четко различать близнецов. Наше творческое мышление отвлекает нас от мелочей.
face10.jpg
Можно отметить и способность машины распознавать эмоции. Для домашнего компьютера это отличная функция, чтобы подружиться с хозяином.
face11.jpg
Кроме того, никто не отрицает пользу верификации. С помощью такой технологии поиск по огромной базе данных можно значительно сократить, отсеяв лица с явной разницей в своей структуре. По некоторым оценкам из 500 000 можно смело оставить только 50 000. Уже помощь в криминалистике.
face12.jpg
Крайне полезную часть этой технологии составляет сама система поиска и распознавания лица – детектор лиц. А также локальная идентификация. Что это такое, поговорим в следующей статье.
face13.jpg

face9.jpg

Извините, что изменил Голливудской традиции – не закончил хэппи-эндом. Но не все так плохо, есть и другое полезное применение данной технологии.

К великому сожалению, все перечисленные негативные факторы воздействуют на качество идентификации одновременно. Опять же, глубина резкости камеры составляет считанные метры, которые человек проходит за секунды, а то и доли от них. Если в этот момент, ко всему перечисленному, человек еще и моргнет или потрет глаз, то вероятность его идентификации может оказаться нулевой. А для нормального применения на практике эта технология должна иметь минимум 80%. Если будет даже 50, то это бесполезная игрушка. Посудите сами, что делать, если вам машина говорит: «Этот человек или преступник, или не преступник.» (Можно сказать точно лишь то, что пациент или жив, или мертв.)

Тут можно, конечно и прокомментировать, только бессмысленно – через очки машина узнать человека практически не может. Разве что с совсем узенькими и без увеличительных линз.

Комментарии излишни – машиной человека узнать почти невозможно. А если учесть, что таких человеков у нас на планете около 50%, то можно оценить погрешность.

«А теперь улыбнитесь, Вас снимает скрытая камера», – пожалуй, такую фразу говорить не рекомендуется. Если человек обнажит зубы или просто изменит форму губ, вероятность идентификации резко пойдет вниз. Желательно, чтобы подопытный не смел даже бровей поднять, и уж совсем нельзя морщить лоб.

face22.jpg

Это давняя проблема всех телевизионщиков. Какие только ухищрения не придумывают операторы, чтобы выставить свет. Для качественной передачи всех оттенков лица требуется светового оборудования не на один десяток долларов.

Приблизительно так выглядят результаты тестов уже через неделю. Самый лучший алгоритм
набрал чуть более 60% при базе в 1200 лиц.
face16.jpg

Это может показаться странным, но именно этот фактор по проблемности нужно поставить уже на второе место. Лучше даже сказать, не время, а жизнь. Все мы движемся по шкале времени. С каждой секундой все предметы видоизменяются под воздействием внешней и внутренней среды. И если по машине не сразу заметно, как она ржавеет, то на лице человека уже за сутки происходит масса изменений. На нем растут волоски, выступают прыщи, появляются морщины, образовываются синяки, меняется цвет и т.д. Даже от нескромных слов у застенчивых людей цвет лица может резко измениться. А после выпивки или драки вас может не узнать и родная мать, так что же вы хотите от машины?

Конечно, в любой фотографии можно аппроксимировать цвета, выявить явные контрастные линии и проводить сравнения по ним. Поэтому компьютер легко сможет правильно сравнить две белых стены, даже неровно покрашенных. Но, к великому сожалению, составляющие лица всех людей довольно схожи и располагаются на ограниченном пространстве передней части головы. Поэтому, если пытаться находить расстояния между глазами, от них до носа или до рта, то уже на десятом человеке мы можем наткнуться на слишком похожего.

Фотографии, как и люди, неповторимы. И из-за этого страдает вся эта технология. Компьютер может сравнивать цифровые снимки до стомиллионного и более пикселя, абсолютно точно идентифицировать две одинаковые фотографии, сделанные методом цифрового копирования, но пока ни одна техника не может оцифровать одно и то же изображение одинаково. Даже если вы снимаете белую стену, два оцифрованных снимка будут отличаться друг от друга. Аналого-цифровое преобразование, оцифровка то есть, и есть бич для данной технологии. Вы можете сделать миллион снимков даже в полной темноте, и все они будут разными. Увы, Квадрат Малевича воспроизвести невозможно.


Горим!
Горят не только психиатрические больницы и иностранные общежития
А кто будет бороться с коррупцией?
Лучше бы помолчать, правительственных кличей уже было много, но никто еще чиновника не обидел