211service.com
Veido atpažinimas: protingas ar tiesiog baisus?
Mūsų kompiuterių standžiajame diske saugoma daugiau nei 25 000 skaitmeninių nuotraukų – dauguma jų yra žmonių. Iki šiol vienintelė priemonė susekti pažįstamą veidą buvo paieška rankiniu būdu: pagal datą, EXIF duomenis, žymas arba žiaurią mūsų pačių atminties jėgą. Dabar kompiuteriai gali atlikti paiešką dėl puikios veido atpažinimo funkcijos, kurią „Apple“ ir „Google“ įdiegė į naujausias nuotraukų valdymo sistemų versijas.
Snap: Apple iPhoto automatiškai identifikuoja veidus vaizdų kolekcijoje.
Veidų atpažinimas buvo viena iš tų puikių, bet techniškai sudėtingų ir etiškai sudėtingų kovos su terorizmu technologijų, įdiegtų po rugsėjo 11-osios išpuolių. Idėja buvo automatiškai atrinkti teroristus, kai jie eina per saugumo patikros punktus – tik tai nepasiteisino: pavyzdžiui, per bandymą Tampoje oro uosto darbuotojai buvo teisingai atpažinti tik 53 procentus laiko. Pilietinių laisvių grupės taip pat išreiškė susirūpinimą dėl klaidingų teigiamų rezultatų – žmonės klaidingai įvardijami kaip teroristai ir galbūt suimti vien dėl savo išvaizdos. Taigi, be akivaizdžios naudos, veido atpažinimas iš esmės nukrito iš visuomenės radaro.
Tai yra viešas radaras, atminkite. Daugelis šalių, įskaitant JAV, tyliai peržiūrėjo savo reikalavimus paso nuotraukoms, kad jos būtų patogesnės veido atpažinimo programinei įrangai. Nacionalinis standartų ir technologijų institutas, kuris technologiją išbandė nuo 1994 m., 2002 ir 2006 m. atliko didelio masto veido atpažinimo testus. Oregonas ir kai kurios kitos valstijos pradėjo naudoti veido atpažinimą, kad nustatytų, kada vienas asmuo bando gauti licenciją pagal skirtingi vardai. Ir visą laiką technologijos tobulėjo. Daug geriau.
Norint turėti veikiančią veido atpažinimo sistemą, kompiuteris pirmiausia turi sugebėti aptikti veidą – tai yra, atsižvelgiant į nuotrauką, jis turi sugebėti rasti veidus joje. Techniškai tai lengviau ir patikimiau nei nustatyti konkretaus asmens tapatybę. Ši technologija buvo beveik ištobulinta iškart po 2001 m. rugsėjo 11 d. Rezultatas: veido aptikimo sistemos pradėjo atsirasti skaitmeniniuose fotoaparatuose ir vaizdo kamerose prieš keletą metų. Šie algoritmai paprastai veikia ieškant objektų, kurie atrodo kaip akys, nosis ir galbūt kažkas apvalaus. Jie nustato langelius, kuriuose gali būti veidai, ir tada nurodo automatinio fokusavimo sistemai, kuri nuotraukos dalis turi būti sufokusuota. Juk visi nekenčia, kai močiutės akys neryškios, tiesa?
Taigi veido atpažinimas prasideda nuo veido aptikimo. Tada veidas pasukamas taip, kad akys būtų lygiai ir būtų vienodo dydžio. Toliau taikomas vienas iš trijų skirtingų techninių metodų. Žinoma, kiekvienas iš šių metodų yra padengtas savo patentų rinkiniu ir yra įtrauktas į įvairius pardavėjų pasiūlymus. Vienas iš būdų veidą paverčia matematiniu šablonu, kurį galima saugoti ir ieškoti; antroji naudoja visą veidą kaip šabloną ir atlieka vaizdo suderinimą. Ir trečiasis metodas bando sukurti 3-D modelį pagal veidą, o tada atlieka tam tikrą geometrinį derinimą. Remdamiesi patirtimi, susijusia su programine įranga, manome, kad „Apple“ sistema naudoja orientyrų metodą, o „Google“ sistema atlieka tam tikrą vaizdo suderinimą. Bet galime klysti. Nė viena įmonė nepaskelbė, kokius algoritmus naudoja.
Išbandėme „Apple iPhoto ‘09“ veido atpažinimą pritaikydami jį dviejose skirtingose duomenų bazėse, kuriose yra 17 000 ir 10 000 nuotraukų, saugomų mūsų pačių kietuosiuose diskuose. „Google“ „Picasa“ veikia tik su anksčiau įkeltais žiniatinklio albumais; mes jį išbandėme su maždaug 500 nuotraukų. Verdiktas: abi šios sistemos dažniausiai veikia, yra labai šaunios ir taip pat yra savotiškai klaikios.
Panašus į: Kai asmuo bus identifikuotas, „iPhoto“ bandys rasti kitų vaizdų, kuriuose yra jo panašumo.
iPhoto ‘09 tikrai yra draugiškesnis iš jų. Pirmą kartą paleidus „iPhoto“, ji ieško visų veidų jūsų nuotraukų bibliotekoje; tai užtruko apie keturias valandas dviejų branduolių „iMac“. Tada spustelite pažįstamo asmens nuotrauką; spustelėkite Vardas ir užpildykite teksto laukelį po subjekto veidu. „iPhoto“ veiks per jūsų nuotraukų biblioteką ir ieškos kitų to paties asmens nuotraukų. (Atrodo, kad atpažinimas pagrįstas atpažinimo dėžutės savybėmis, kurias riboja kairioji ir dešinioji smilkiniai, antakiai ir smakras.)
Apskritai, „iPhoto“ atlieka stebėtinai gerą darbą, kai suranda daugybę jūsų pasirinkto ir įvardinto asmens nuotraukų. Tačiau proceso metu ji randa ir kitų žmonių nuotraukas. Taigi kita jūsų užduotis yra pasakyti „iPhoto“, kurios nuotraukos buvo tinkamos, o kurios neteisingos. „iPhoto“ naudoja šią informaciją matematiniams modeliams atnaujinti. Tada ji peržiūri jūsų nuotraukų biblioteką ir ieško kitų to paties asmens nuotraukų. Jei jis neranda, galite rankiniu būdu nurodyti vieną, kad suteiktumėte iPhoto kitą pradžios tašką; tada jis ieškos daugiau. Taip pat galite spustelėti nuotrauką ir paprašyti iPhoto pabandyti išsiaiškinti, kas yra nuotraukoje; Jei patvirtinsite „iPhoto“ spėjimą, modelis taps dar geresnis.
Buvome nustebinti, kaip „iPhoto“ sekėsi rasti mūsų vaikų nuotraukas. Nuostabu, kad „iPhoto“ netgi galėjo atskirti mūsų identiškus dvynius. (Apgaulė ta, kad vieno iš jų veidas yra šiek tiek lieknesnis ir aukštesnis už kito.) Tačiau nusivylėme, kad rasta daug daugiau vieno dvynių nuotraukų nei kito, nors abu fotografuojame vienodai – ir dažnai tame pačiame kadre. Jų nuotraukų tyrimas atskleidė tai, ko mes nepastebėjome, bet iPhoto turėjo: vienas dvynys visada žiūri tiesiai į fotoaparatą, o kitas linkęs atlenkti galvą, o iPhoto veido atpažinimas neveikia, jei programa mato tik viena akis. Taip pat turime daug vaikų nuotraukų su veido dažais. „iPhoto“ nerado praktiškai nė vieno iš jų, išskyrus atvejus, kai dažai buvo tik vaiko kaktos viduryje, kuri yra už atpažinimo dėžutės ribų.
Labai norisi daug skaityti „iPhoto“ atpažinimo sistemoje. Ieškant Beth nuotraukų, buvo gauta daug buvusių Simsono merginų nuotraukų. Kyla pagunda sakyti, kad „iPhoto“ žino, kas Simsonui patinka, tačiau tai taip pat gali būti mūsų bandymų korpuso šališkumas: išsirinkite atsitiktines nuotraukas iš Simsono bibliotekos ir tikrai rasite daugybę jo buvusių merginų.
„iPhoto“ taip pat stebėtinai gerai rado mūsų kačių nuotraukas, ypač su baltu arba oranžiniu kailiu. Deja, tabies rasti nepavyko – matyt, veido bruožus sunkiau atskirti, kai akys yra tokios pat spalvos kaip skruostai. O „iPhoto“ atlieka stulbinantį darbą, ieškodama ir atpažindama veidus šešėliuose ir kitose mažo kontrasto situacijose. Taip yra todėl, kad „iPhoto“ padidina veido ir fono kontrastą, tikriausiai, kad būtų lengviau išnaudoti funkcijas.
Nuo tada, kai įdiegėme iPhoto ‘09, mūsų šeima valandų valandas sėdėjo prie kompiuterio, ieškojo vaikų nuotraukų ir mokė dirbti kompiuteriu, kaip kiekvienas iš mūsų atrodo. Radome daug senų nuotraukų, kurias buvome pamiršę. Mes juokiamės iš neatitikimų. Bandome suprasti algoritmus. Tai viena linksmiausių programų, kurias kada nors sukūrė Apple.
„Google“ „Picasa“ technologija yra daug baisesnė. Užuot pradėjusi nuo pažįstamo asmens nuotraukos ir ieškodama visų panašių atitikčių, „Google“ padaro kiekvieną nuotrauką, kurią įkėlėte į „Picasa“, visose ieško veidų, tada sugrupuoja šiuos veidus į grupes, tariamai tų pačių žmonių. Tada pereinate prie kiekvienos grupės ir pranešate „Google“, kas yra asmuo, įskaitant jo vardą, slapyvardį ir el. pašto adresą.
Tiesą sakant, „Google“ grupavimas nėra toks puikus. Į tą pačią grupę dažnai įtraukiami skirtingi žmonės ir tam pačiam asmeniui bus sudaryta daug skirtingų grupių. Ir skirtingai nei „iPhoto“, kuri gali lengvai suderinti mūsų 12-metės dukters nuotraukas su jos nuotraukomis, kai ji buvo vaikas, „Google“ manė, kad vaikai yra skirtingi žmonės. Tačiau „Google“ vartotojo sąsają naudoti gana paprasta, suderinimo užduotis yra keistai patraukli ir, kol to nesuvokiate, kiekviena nuotrauka bus pažymėta tikrais kiekvieno asmens, kuris yra nuotraukoje, vardais ir el. pašto adresais. .
Dėl šio tikrojo vardo žymėjimo „Google“ veido atpažinimas yra toks baisus. Atminkite, kad visos šios nuotraukos nėra jūsų kompiuteryje: jos yra „Google“ serveryje. Ir kadangi el. pašto adresai yra unikalūs, „Google“ gali naudoti visų savo „Picasa“ vartotojų pažymėtas nuotraukas, kad sukurtų pasaulinę duomenų bazę, suderinančią nuotraukas su el. pašto adresais. Tai net nepažeis „Google“ privatumo politikos, kol „Google“ naudos šią informaciją tik siekdama pagerinti savo paslaugą ir nepadarys duomenų bazės visuotinai prieinamos.
Tačiau „Google“ paslauga tikrai nerimą kelia tai, kad ji neapsiriboja tik jūsų draugais. Prieš tai sužinojus, „Google“ prašo jūsų nuotraukose atpažinti visus kitus veidus – fone stovinčius žmones, veidus minioje, net plakatuose esančius veidus. Tai neabejotinai atitinka „Google“ įmonės misiją tvarkyti pasaulio informaciją ir padaryti ją visuotinai prieinamą bei naudingą. Bet ar to tikrai norime iš nuotraukų dalijimosi svetainės?
Mūsų „iPhoto“ patirtis buvo maloni: džiaugiamės ir džiaugiamės radę tiek daug savo vaikų, šeimos ir draugų – ir net mūsų pačių – nuotraukų. Kita vertus, kai naudojome išplėstinę žymėjimo funkciją Google Picasa, jautėmės taip, lyg būtume žvalgybos analitikai, dirbantys totalitarinės vyriausybės laboratorijoje be langų.
Manome, kad vartotojų skatinama veido atpažinimo technologija iš esmės pakeis viešosios politikos diskusijas apie biometrinius duomenis ir masinį vaizdo stebėjimą. Po rugsėjo 11-osios niekas iš tikrųjų nesuprato, kaip ši technologija veikia, kas buvo gerai, o kas negerai. Tačiau iki šių metų pabaigos milijonai amerikiečių turės tiesioginės patirties su kai kuriomis iš geriausių kada nors įdiegtų veido atpažinimo sistemų. Kai tik šeimos nuotraukų naujovė baigsis, stebėsime, ar „iPhoto“ ir „Picasa“ naudotojai neprašys vyriausybės reguliuoti šią technologiją arba paspartinti jos diegimą.