211service.com
Sejas atpazīšana: gudra vai vienkārši rāpojoša?
Mūsu datoru cietajos diskos glabājas vairāk nekā 25 000 digitālo fotogrāfiju — lielākā daļa cilvēku. Līdz šim mūsu vienīgais veids, kā izsekot pazīstamu seju, bija manuāla meklēšana: pēc datuma, EXIF datiem, tagiem vai mūsu pašu atmiņas brutālā spēka. Tagad datori var veikt meklēšanu, pateicoties lieliskajai sejas atpazīšanas funkcijai, ko Apple un Google ir ievietojuši savu fotoattēlu pārvaldības sistēmu jaunākajās versijās.
Snap: Apple iPhoto automātiski identificē sejas attēlu kolekcijā.
Seju atpazīšana bija viena no izcilajām, bet tehniski sarežģītajām un ētiski sarežģītajām pretterorisma tehnoloģijām, kas tika izmantotas 11. septembra uzbrukumu rezultātā. Ideja bija automātiski izsijāt teroristus, kad viņi staigāja cauri drošības kontroles punktiem, taču tas tā neizdevās: piemēram, pārbaudē Tampā lidostas darbinieki tika pareizi identificēti tikai 53 procentus gadījumu. Pilsoņu brīvību grupas arī pauda bažas par viltus pozitīviem datiem — cilvēki tiek kļūdaini identificēti kā teroristi un, iespējams, arestēti tikai viņu izskata dēļ. Un tā bez pierādāma ieguvuma sejas atpazīšana lielā mērā nokrita no sabiedrības radara.
Tas ir publiski ’s radars, ņemiet vērā. Daudzas valstis, tostarp Amerikas Savienotās Valstis, klusi pārskatīja prasības attiecībā uz pases fotogrāfijām, lai padarītu tās draudzīgākas sejas atpazīšanas programmatūrai. Nacionālais standartu un tehnoloģiju institūts, kas tehnoloģiju testēja kopš 1994. gada, 2002. un 2006. gadā veica liela mēroga sejas atpazīšanas testus. Oregona un daži citi štati sāka izmantot sejas atpazīšanu, lai noteiktu, kad kāda persona mēģina iegūt licenci saskaņā ar dažādi nosaukumi. Un visu laiku tehnoloģija kļuva arvien labāka. Daudz labāk.
Lai darbotos seju atpazīšanas sistēma, datoram vispirms ir jāspēj noteikt seja – tas ir, ņemot vērā fotogrāfiju, tam ir jāspēj atrast tajā esošās sejas. Tehniski tas ir vieglāk un uzticamāk nekā noteiktas personas identificēšana. Šī tehnoloģija tika pilnveidota tūlīt pēc 2001. gada 11. septembra. Rezultāts: sejas noteikšanas sistēmas sāka parādīties digitālajās kamerās un videokamerās pirms dažiem gadiem. Šie algoritmi parasti darbojas, meklējot objektus, kas izskatās kā acis, deguns un, iespējams, kaut kas tāds, kas ir apaļš. Viņi identificē lodziņus, kurās, visticamāk, atrodas sejas, un pēc tam norāda autofokusa sistēmai, kurai fotoattēla daļai jābūt fokusētai. Galu galā visiem ienīst, ja vecmāmiņas acis ir izplūdušas, vai ne?
Tātad sejas atpazīšana sākas ar sejas noteikšanu. Pēc tam seja tiek pagriezta tā, lai acis būtu vienā līmenī un mērogotas līdz vienveidīgam izmēram. Pēc tam tiek ieviesta viena no trim dažādām tehniskajām pieejām. Uz katru no šīm pieejām, protams, attiecas savs patentu kopums, un tā ir iekļauta dažādos pārdevēju piedāvājumos. Viena pieeja pārveido seju par matemātisko veidni, ko var saglabāt un meklēt; sekunde izmanto visu seju kā veidni un veic attēla saskaņošanu. Un trešā pieeja mēģina izveidot 3-D modeli, pamatojoties uz seju, un pēc tam veic sava veida ģeometrisko saskaņošanu. Pamatojoties uz mūsu pieredzi ar programmatūru, mēs uzskatām, ka Apple sistēma izmanto orientieru pieeju, savukārt Google sistēma veic attēla saskaņošanu. Bet mēs varam kļūdīties. Neviens uzņēmums nav publiskojis, kādus algoritmus tas izmanto.
Mēs pārbaudījām sejas atpazīšanu Apple iPhoto ‘09, piemērojot to divām dažādām datu bāzēm ar 17 000 un 10 000 fotogrāfijām, kas saglabātas mūsu pašu cietajos diskos. Google Picasa darbojas tikai ar iepriekš augšupielādētiem tīmekļa albumiem; mēs to pārbaudījām uz aptuveni 500 fotoattēliem. Spriedums: abas šīs sistēmas pārsvarā darbojas, ir ļoti foršas un ir arī sava veida rāpojošas.
Izskatās līdzīgi: Kad persona ir identificēta, iPhoto mēģinās atrast citus attēlus, kuros ir viņa vai viņas līdzība.
iPhoto ‘09 noteikti ir draudzīgāks no abiem. Pirmo reizi palaižot programmu iPhoto, tā meklē visas sejas jūsu fotoattēlu bibliotēkā; tas aizņēma apmēram četras stundas divkodolu iMac datorā. Pēc tam noklikšķiniet uz kāda jums pazīstama fotoattēla; noklikšķiniet uz Vārds un aizpildiet tekstlodziņu zem subjekta sejas. iPhoto darbosies jūsu fotoattēlu bibliotēkā, meklējot citus tās pašas personas fotoattēlus. (Šķiet, ka atpazīšana balstās uz iezīmēm atpazīšanas lodziņā, ko ierobežo kreisais un labais templis, uzacis un zods.)
Kopumā iPhoto paveic pārsteidzoši labu darbu, atrodot vairākas jūsu atlasītās un nosauktās personas fotoattēlu. Taču šajā procesā tiek atrastas arī citu cilvēku fotogrāfijas. Tātad jūsu nākamais uzdevums ir pateikt iPhoto, kuri fotoattēli ir pareizi un kuri nepareizi. iPhoto izmanto šo informāciju, lai atjauninātu savus matemātiskos modeļus. Pēc tam jūsu fotoattēlu bibliotēkā tiek meklēti citi tās pašas personas fotoattēli. Ja tas nevar atrast nevienu, varat manuāli norādīt vienu, lai piešķirtu iPhoto citu sākumpunktu; tad tas meklēs vairāk. Varat arī noklikšķināt uz fotoattēla un lūgt iPhoto mēģināt noskaidrot, kurš ir attēlā; ja apstiprināsit iPhoto minējumu, modelis kļūs vēl labāks.
Mēs bijām pārsteigti par to, cik labi iPhoto spēja atrast mūsu bērnu fotoattēlus. Pārsteidzoši, ka iPhoto pat varēja atšķirt mūsu identiskos dvīņus. (Tika ir tāda, ka vienam no viņiem ir seja, kas ir nedaudz tievāka un garāka nekā otram.) Tomēr bijām vīlušies, ka tajā tika atrasts daudz vairāk viena dvīņa fotoattēlu nekā otra, lai gan mēs abus fotografējam vienādā skaitā un bieži vien vienā kadrā. Viņu fotogrāfiju izpēte atklāja kaut ko tādu, ko mēs nebijām pamanījuši, bet iPhoto: viens dvīnis vienmēr skatās tieši kamerā, bet otrs mēdz noliekt galvu, un iPhoto sejas atpazīšana nedarbojas, ja programma tikai redz. viena acs. Mums ir arī daudz fotoattēlu ar bērniem, kas krāsoti sejā. Programma iPhoto praktiski nevienu no tiem neatrada, izņemot gadījumus, kad krāsa atradās bērna pieres vidū, kas atrodas ārpus atpazīšanas kastes.
Ir vilinoši daudz lasīt iPhoto atpazīšanas sistēmā. Meklējot Betas fotoattēlus, tika iegūtas daudzas Simsona bijušo draudzeņu fotogrāfijas. Ir vilinoši teikt, ka iPhoto zina, kas Simsonam patīk, taču tas varētu būt arī neobjektivitāte mūsu testa korpusā: izvēlieties nejaušus fotoattēlus no Simsona bibliotēkas, un jūs noteikti atradīsit vairākas viņa bijušās draudzenes.
Arī iPhoto bija pārsteidzoši labs, lai atrastu mūsu kaķu fotoattēlus, īpaši tos, kuriem ir balts vai oranžs kažoks. Diemžēl tai neizdevās atrast tabies — domājams, sejas vaibstus ir grūtāk atšķirt, ja acis ir tādā pašā krāsā kā vaigi. Un iPhoto veic pārsteidzošu darbu, meklējot un atpazīstot sejas ēnās un citās zema kontrasta situācijās. Tas ir tāpēc, ka iPhoto palielina kontrastu starp seju un fonu, iespējams, lai atvieglotu funkciju izņemšanu.
Kopš instalējām iPhoto ‘09, mūsu ģimene ir pavadījusi stundas, sēžot pie datora, meklējot bērnu fotogrāfijas un mācot datoram, kā katrs no mums izskatās. Mēs atradām daudz vecu fotogrāfiju, kuras bijām aizmirsuši. Mēs smejamies par neatbilstībām. Mēs cenšamies izprast algoritmus. Šī ir viena no izklaidējošākajām programmām, ko Apple jebkad ir radījis.
Google Picasa tehnoloģija ir daudz šausmīgāka. Tā vietā, lai sāktu ar kāda jums pazīstama cilvēka fotoattēlu un meklētu visas līdzīgās atbilstības, Google uzņem katru fotoattēlu, ko esat augšupielādējis pakalpojumā Picasa, meklē seju un pēc tam sagrupē šīs sejas grupās, kas, domājams, ir vienādi. Pēc tam izejiet cauri katrai grupai un paziņojiet Google, kas ir persona, tostarp tās pilno vārdu, segvārdu un e-pasta adresi.
Patiesībā Google klasteru veidošana nav tik lieliska. Tas bieži vien apvieno dažādus cilvēkus vienā klasterī un izveidos daudz dažādu kopu vienai un tai pašai personai. Un atšķirībā no iPhoto, kas varēja viegli saskaņot mūsu 12 gadus vecās meitas fotoattēlus ar viņas bērnības fotogrāfijām, Google uzskatīja, ka bērni ir dažādi cilvēki. Taču Google lietotāja interfeisu ir diezgan viegli izmantot, atbilstības uzdevums ir dīvaini pārliecinošs, un, pirms jūs to pamanāt, katrs jūsu fotoattēls tiks atzīmēts ar katras personas īstajiem vārdiem un e-pasta adresēm, kas ir fotoattēlā. .
Šī reālā vārda marķēšana padara Google sejas atpazīšanu tik rāpojošu. Atcerieties, ka visi šie fotoattēli nav jūsu datorā: tie atrodas Google serverī. Un, tā kā e-pasta adreses ir unikālas, Google varētu izmantot atzīmētos fotoattēlus no visiem saviem Picasa lietotājiem, lai izveidotu globālu datu bāzi, kas savieto fotoattēlus ar e-pasta adresēm. Šādi rīkojoties, pat netiks pārkāpta Google konfidencialitātes politika, ja vien Google izmanto šo informāciju tikai, lai uzlabotu savu pakalpojumu, un nepadara datubāzi vispārēji pieejamu.
Taču patiesi satraucošais Google pakalpojumā ir tas, ka tas neaprobežojas tikai ar jūsu draugiem. Pirms jūs to zināt, Google lūdz jūs identificēt visas pārējās sejas jūsu fotogrāfijās — cilvēkus, kas stāv fonā, sejas cilvēku pūlī, pat sejas uz plakātiem. Tas noteikti atbilst Google korporatīvajai misijai sakārtot pasaules informāciju un padarīt to vispārēji pieejamu un noderīgu. Bet vai tas ir tas, ko mēs patiešām vēlamies no fotoattēlu koplietošanas vietnes?
Mūsu iPhoto pieredze ir bijusi sajūsma: mēs esam satraukti un gandarīti, ka atradām tik daudz attēlu ar mūsu bērniem, ģimeni un draugiem un pat mums pašiem. No otras puses, kad izmantojām Google Picasa uzlaboto marķēšanas funkciju, mēs jutāmies tā, it kā mēs būtu izlūkošanas analītiķi, kas strādātu kādas totalitāras valdības bezlogu laboratorijā.
Mēs uzskatām, ka patērētāju virzīta sejas atpazīšanas tehnoloģija būtiski mainīs sabiedriskās politikas debates par biometriju un masveida videonovērošanu. Pēc 11. septembra neviens īsti nesaprata, kā šī tehnoloģija darbojas, kas tai izdevās un kas bija nepareizi. Taču līdz šī gada beigām miljoniem amerikāņu iegūs tiešu pieredzi ar dažām no labākajām sejas atpazīšanas sistēmām, kas jebkad ir ieviestas. Kad ģimenes fotoattēlu jaunums beigsies, mēs vērosim, vai iPhoto un Picasa lietotāji lūgs valdībai regulēt šo tehnoloģiju vai paātrināt tās ieviešanu.