Создание нейросети по распознаванию лиц на фотографиях из вконтакте

Массовое использование

В то время как исследователи работают над новейшими технологиями, доступными только специалистам, разработчики массовых приложений тоже не стоят на месте. После того, как было объявлено о создании Google Glass, возникло много шума вокруг распознавания лиц и программ для этого в интернете. Считается, что это откроет массу возможностей для пользователей не только для взаимодействия друг с другом, но и с различными объектами.

Сегодня доступен большой перечень интерфейсов распознавания лиц, которые вы можете использовать для своих приложений. Наиболее распространенными являются следующие.

Результаты

В результате мы запилили систему, натренированную на реальных данных социальной сети, дающую хорошие результаты при ограниченных ресурсах.

Качество распознавания на датасете, построенном на реальных профилях из ОК, составило TP=97.5% при FP=0.1%. Среднее время обработки одной фотографии составляет 120 мс, а 99 перцентиль укладывается в 200 мс. Система самообучающаяся, и чем больше тегируют пользователя на фото, тем точнее становится его профиль.

Теперь после загрузки фото пользователи, найденные на них, получают уведомления и могут подтвердить себя на фотографии или удалить, если фото им не нравится.

Автоматическое распознавание привело к 2-кратному росту показов событий в ленте об отметках на фотографиях, а количество кликов на эти события выросло в 3 раза. Интерес пользователей к новой фиче очевиден, но мы планируем вырастить активность еще больше за счет улучшения UX и новых точек применения, таких как Starface.

Флешмоб StarFace

Для того чтобы познакомить пользователей соцсети с новой функциональностью, ОК объявили конкурс: пользователи загружают свои фотографии со звездами российского спорта, шоу-бизнеса и популярными блоггерами, ведущими свои аккаунты в Одноклассниках, и получают бейдж на аватарку или подписку на платные сервисы. Подробности тут: https://insideok.ru/blog/odnoklassniki-zapustili-raspoznavanie-lic-na-foto-na-osnove-neyrosetey

За первые дни акции пользователи уже загрузили более 10 тысяч фото со знаменитостями. Выкладывали селфи и фотографии со звездами, фото на фоне афиш и, конечно, “фотошоп”. Фото пользователей, получивших ВИП-статус:

FindClone — поиск человека по фото в ВКонтакте

В этом сервисе нужно регистрироваться. Можно найти клонов своей сраницы или сфотографировать человека и сервис попытается найти этого человека.

FindClone — умный сервис, который поможет найти вашего двойника всего по одной фотографии. Система базируется на сложных операциях: от обычного распознавания лиц до биометрических измерений. Тарифы в FindClone разные, есть и бесплатный.

Веб-версия для компьютера: https://findclone.ru

Приложение для телефона на Андроид: ссылка на Play Market

Нашёл смешное видео, где парни находят людей, с которыми общаются в чат-рулетке.

Как работают технологии распознавания лиц

Все технологии распознавания лиц работают примерно по одному алгоритму:

1. Сначала из картинки вычленяются яркие и тёмные участки, похожие на лицо. Это делается по специальному методу Виолы-Джонса, простому, но эффективному. Обмануть его тоже просто — достаточно сделать контрастный макияж или надеть глубокий капюшон.
2. Далее изображение конвертируется в чёрно-белое, определяется месторасположение глаз, лицо обрезается по контуру.
3. После этого лицо конвертируется в цифровой вектор, содержащий сотни параметров, которые и определяют отличие одного человека от другого. Это самый сложный момент обработки, в нём часто задействуются нейросети.
4. Векторы сравниваются с уже присутствующими в некой базе данных с целью найти близкие совпадения.

Способы для телефона

Искать человека, место, где он бывает, модную одежду можно с телефона. Работают на нем обычные поисковые сайты, программы.

OK Google и Алиса

Пользователи смартфонов оценили возможности голосовых помощников — ок гугл и яндекс.алиса. Программы устанавливаются на телефоны с андроид, айфон.

В гугл ассистенте нет прямого поиска человека по фотографии. Используются стандартные инструменты — произносится запрос, прописываются ключевые слова или вставляется url, а затем произносится ок, гугл.

Алиса в яндекс обогатилась опцией опознания лиц по фото. Используются снимки с камеры, из памяти телефона. После загрузки достаточно дать голосовую команду, Алиса узнает известных людей, незнакомцев, текст, предметы, животных, определит, что нарисовано, написано. Утилита обнаруживает дубликаты, соотнести их с аналогичными образами сервис пока не может.

Google Lens (Google Объектив)

Приложение google lens работает на основе системы компьютерного зрения, разработано для iPhone, смартфонах на андроид. Не русифицировано. Поддерживается в приложениях камера, гугл фото, гугл ассистент.

Функции:

• обнаружение дубликатов портретов;
• идентификация изображенного;
• обнаружение сходных предметов, продуктов;
• распознавание штрих-кода;
• автоматическое подключение к беспроводной сети;
• копирование текста;
• определение места нахождения.

Чтобы программа заработала, ее запускают на смартфоне, выбирают фотографию, кликают на объектив. Выбирают действие, которое нужно выполнить, например, задают вопрос о том, что находится на снимке.

CamFind и Обратный поиск

Большинство рассматриваемых приложений имеют функцию обратного поиска. Смысл в том, чтобы обнаружить сходные с оригиналом портреты. В основе — механизм контентного извлечения изображений CBIR, известный также как QBIC и CBVIR.

Аналогичным образом работают приложения «обратный поиск фото» и camfind.

На айфон и андроид через appstore, google play устанавливается camfind. Приложение определяет, что за объект находится перед объективом.

Камера телефона наводится на человека, делает фото, прога распознает объект.

Распознаватель:

• ищет сходные рисунки, видео;
• сравнивает цены в онлайн магазинах;
• находит по тексту;
• выполняет переводы;
• сканирует штрих-коды;
• выполняет голосовое опознавание;
• загружает, хранит фотографии в camera roll.

Из приложения можно заходить в twitter, facebook, отправлять сообщения по электронной почте.

Google Googles и Pinterest Lens

Приложение google googles узнает копии портретов, считывает штрих, qr-коды, распознает товары.

Дополнительные функции:

• идентификация достопримечательностей, предметов искусства, окружающего мира;
• сканирование, перевод текстов;
• сканирование визитных карточек, добавление контактов;
• опознание сходных плоских рисунков, головоломок;
• видеосъемка, распознавание данных видео.

Чтобы утилита заработала, наводят камеру на человека, предмет, делают фотографию. В приложении есть инструмент кадрирования.

Опция распознавания есть в pinterest lens. Источником информации, сходных картинок служит собственная соцсеть, база фотографий. Приложение доступно для пользователей android и iOS.

Еще одна функция сервиса — shop the look. Инструмент распознает отдельные предметы, дает возможность их купить.

Обещанная история про кражу личности сотрудника «Лаборатории Касперского»

То есть что, вообще не публиковать фото в соцсетях? Один наш сотрудник так и делал. Паранойя, понимаете ли.
Однако FindFace его нашла. И нельзя сказать, что она ошиблась, — фотография действительно его. Просто этот снимок некий «Витёк Тизинксилов» скопировал из галереи другого пользователя в совершенно другой социальной сети. Попросту использовал чужой портрет для своего профиля.

Более того, быстрый поиск по картинке в Google показал, что эта фотография используется не только как аватар для «ВКонтакте», но и в некоей социальной сети «Фотострана». Согласитесь, не слишком приятно обнаружить комментарии от неведомого человека, прикрывающегося вашим лицом?

В общем, не стоит думать, что если у вас нет фотографий в профиле, то и беспокоиться не о чем. Ваши друзья могут выложить ваш портрет (или групповую фотографию) в свободный доступ. После этого предсказать дальнейшую судьбу изображения просто нереально.

Совет: пока «ВКонтакте» не прикрыла API, через который работает эта программа, может, имеет смысл «пробить» и свою фотографию. Мало ли где вы найдете собственных «клонов»?

Дисклеймер: мы удалили всю информацию о попавших в кадр прохожих, которые не давали своего согласия на участие в эксперименте.

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 = (input_shape=(3, 96, 96))
def triplet_loss(y_true, y_pred, alpha = 0.3):
    anchor, positive, negative = y_pred, y_pred, y_pred

    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 = )

load_weights_from_FaceNet(FRmodel)

Мы начнем инициализпцию нашей сети со входа размерности (3, 96, 96). Это означает, что картинка передается в виде трех каналов RGB и размерности 96×96 пикселей.

Теперь давайте определим Triplet Loss функцию. Функция в сниппете кода выше удовлетворяет уравнению Triplet Loss, которое мы определили в предыдущей секции.

Если вы не знакомы с фреймворком TensorFlow, ознакомьтесь с документацией.

Сразу после того, как мы определили функцию потерь, мы можем скомпилировать нашу систему распознавания лиц с помощью Keras. Мы будем использовать для минимизации потерь, подсчитанных с помощью функции Triplet Loss.

Подготовка базы данных

Теперь когда мы скомпилировали FaceNet, нужно подготовить базу данных личностей, которых сеть будет распознавать. Мы будем использовать все изображения, которые лежат в директории images.

Замечание: мы будем использовать по одному изображения на человека в нашей реализации.  FaceNet достаточно мощна, чтобы распознать человека по одной фотографии.

def prepare_database():
    database = {}

    for file in glob.glob("images/*"):
        identity = os.path.splitext(os.path.basename(file))
        database = (file, FRmodel)

    return database

Для каждого изображения мы преобразуем данные изображения в 128 float чисел. Этим занимается функция img_path_to_encoding. Функция принимает на вход путь до изображения и «скармливает» изображение нашей распознающей сети, после чего возвращают результаты работы сети.

Как только мы получили закодированное изображения в базе данных, сеть наконец готова приступить к распознаванию!

Распознавание лиц

Как уже обсуждалось ранее, FaceNet пытается минимизировать расстояние между схожими изображениями и максимизировать между разными. Наша реализация использует данную информацию для того, чтобы определить, кем является человек на новой картинке.

def who_is_it(image, database, model):
    encoding = (image, model)
    
    min_dist = 100
    identity = None
    
    # Loop over the database dictionary's names and encodings.
    for (name, db_enc) in database.items():
        dist = np.linalg.norm(db_enc - encoding)

        print('distance for %s is %s' %(name, dist))

        if dist < min_dist:
            min_dist = dist
            identity = name
    
    if min_dist > 0.52:
        return None
    else:
        return identity

Загружаем новое изображение в функцию img_to_encoding. Функция обрабатывает изображения, используя FaceNet и возвращает закодированное изображение. Теперь мы можем сделать предположение о наиболее вероятной личности этого человека.

Для этого подсчитываем расстояние между полученным новым изображением и каждым человеком в нашей базе данных. Наименьшая дистанция укажет на наиболее вероятную личность человека.

Наконец, мы должны определить действительно ли совпадают личности на картинке и в базе. Следующий кусок кода как раз для этого:

 if min_dist > 0.52: 
     return None 
 else:
     return identity

Магическое число 0.52 получено методом проб и ошибок. Для вас это число может отличатся, в зависимости от реализации и данных. Попробуйте настроить самостоятельно.

На GitHub есть демо работы полученной сети, с входом от простой вебкамеры.

Как найти копию знаменитости

Похожие люди

Данные сервисы появились относительно недавно, когда все стали интересоваться поиском своих «клонов». Все сервисы функционируют на безвозмездной основе. Но при этом выдают замечательные результаты поиска. Из-за того, что в интернете предоставлено множество сервисов поиска персон, пользователи не знают, куда им обратиться. Перечисленные ниже сайты обладают большим количеством преимуществ перед остальными способами поиска.

Play-analogia.com

Кроме того, пользователь должен будет отметить оба зрачка на фотографии. Когда он отправит данное изображение в сервис, ему предстоит немного подождать. Обычно проверка не занимает более 5 минут.

В случае, когда среди приведенных фотографий личностей не найдётся ни одного схожего примера, рекомендуется использовать этот сервис повторно.

Индивид, имеющий схожую внешность, носит другой тон кожи, длину волос и цвет глаз. Если есть желание заняться этим вопросом более усердно, рекомендуется немного «поколдовать» в фоторедакторе. Но если и среди них не удалось найти свою копию, рекомендуется поменять пол в графе загрузки. Возможно, что среди представителей другого пола найдётся искомый брат или сестра.

Myheritage.com

Для того, чтобы начать пользоваться услугами данного сервиса, необходимо пройти авторизацию на сайте. После этого появится всплывающее окно со скачиванием приложения. При входе в него, следует загрузить фотографию искомого близнеца. Варианты могут сильно отличаться из-за малого количества библиотеки сервиса.

Кроме того, если не удалось найти похожего актёра, не следует отчаиваться. Высока вероятность того, что особ, имеющих схожие внешние данные, как у вас просто не существуют. Или ещё не появились на свете.

Актёр Джек Глисон, снимавшийся в роли нашумевшего правителя принца Джоффри, достаточно сильно похож на римского императора Калигулу. Сам император был рождён двадцать веков назад.

Джек Глисон и Калигула

Если не удалось найти особ, похожих на вас, можно попытаться поискать копии ваших родственников. Если найдётся хотя бы пара знаменитостей, похожих на вашего парня, рекомендуется поделиться такой новостью.

Список сервисов для распознавания лиц

Существуют решения в разных исполнениях – это может быть отдельный сайт, а может отдельное приложение для компьютера или смартфона. В любом случае алгоритм взаимодействия с ними будет примерно одинаков.

Далее рассмотрим 3 сервиса поиска людей по фотографиям.

Сервис 1: Find Clone

Это сайт со встроенной нейросетью, позволяет найти больше похожих фотографий. От вас потребуется только изображение человека в хорошем качестве. Вообще изначально идея сайта заключалась в поиске похожих на вас людей, но особенность функционала позволяет его использовать и как поисковой сервис других людей по фотографиям.

Первые несколько поисков сайт может выполнить бесплатно, но после придется приобрести подписку. Для работы с сайтом обязательно потребуется пройти регистрацию с подтверждением номера телефона, что смущает некоторых пользователей. После регистрации вы сможете либо скачать программу на компьютер, либо загрузить фотографию прямо на сайт. Если сеть обнаружит совпадения в сети, то выдаст все найденные варианты. Дополнительно к ним будет представлено описания, согласно информации из открытых источников: имя, ссылки на социальные сети, город проживания, возраст.

Сервис 2: FindMe VK

Во многом похож по функционалу на предыдущий сервис, но только он ориентирован полностью на работу с Вконтакте. К сожалению, его нейросеть не так совершенна, поэтому могут быть проблемы в поиске. Особенно пользователи жалуются на некорректное отображение лиц азиатской внешности.

Однако для использования сервиса не нужно проходить процедуру регистрации с подтверждением номера телефона. Вам достаточно только загрузить фотографию человека и, если нужно, сопроводить ее каким-нибудь дополнительным текстом. После сервис проанализирует похожие изображения и выгрузит их на главную страницу. В дополнении к фотографии будет подпись с процентом схожести, именем и ссылкой на профиль в социальной сети Вконтакте.

Сервис 3: Photo Sherlock

Это уже полноценное приложение для Android-смартфонов. Работает по тому же принципу, что и описанные выше сервисы, но только для использования требуется скачать приложение. Регистрация не требуется.

После установки вам потребуется только добавить фотографию искомого человека и запустить поиск. Нейросеть, встроенная в данное приложение, значительно уступает в продуманности своим аналогам, приведенным выше. Приложение ищет изображения из всех открытых источников. Примечательно, что в процессе поиска можно добавить какие-то примечания в поисковой строке Google, например, имя, местожительства или какое-то ключевое слово. Иногда это помогает поиску.

Сервис 4: Поиск по фото

Приложение, разработанное изначально для iOS, но имеющая и сырые версии для Android. Выполняет опознавание лица и поиск по нему, основываясь на открытых данных Яндекс и Google. Никакой встроенной нейросети здесь нет – приложение просто собирает похожие фотографии с картинок крупных поисковых систем. Оно полностью бесплатно и некоторым пользователям удобнее пользоваться им, нежели искать схожие фотографии самостоятельно через соответствующие сервисы Яндекса и Google.

Пока что не разработано таких приложений, которые могли бы абсолютно корректно распознавать фотографию и находить информацию о нужном человеке по ней. Во всяком случае таких программ нет в открытом доступе, а имеющиеся работают не очень точно.

Принцип использования Алисы

Если вы являетесь случайным прохожим, который ещё ни разу не общался с голосовым помощником от Yandex — Алисой, рекомендуем это сделать прямо сейчас. Наверняка у вас есть мобильный телефон с Андроид или Айфон. В таком случае воспользуйтесь им, чтобы выйти в онлайн-магазин App Store или Android. По ссылкам предлагается загрузить самый известный в России поисковик Яндекс для мобильных устройств. К нему прилагается помощник Алиса. Отдельно только ассистента скачать, к сожалению, не представляется возможным.

Приложение Яндекс с Алисой

После установки приложения на свой телефон, нужно позвать ассистента. Она откликается на фразы «Привет, Алиса», «Алиса», «Ок, Алиса». Или нажмите на фиолетовую кнопку внизу экрана — и вы услышите звук активации помощника. А также окно, где перечислены базовые и самые востребованные умения ассистента от Яндекса. У виртуальной девушки можно спросить всё, что угодно: погоду в своём городе на ближайшие дни, курс валют, последние новости, на кого я похож по фото и пр. Не всегда она отвечает голосом. Некоторые обширные данные предпочитает показать в браузере.

Список возможностей Алисы

На устройстве будет открыт веб-обозреватель по умолчанию, если нет Яндекс Браузера. Алису можно установить и на свой компьютер или ноутбук. Перейдите по адресу для загрузки и нажмите на кнопку «Скачать».

Яндекс Браузер с Алисой для Windows

После установки в нижней панели (панель инструментов) появится кнопка, вид которой можно изменять. Используйте микрофон на вашем ПК, чтобы общаться с Алисой. Для ответов или, например, для запуска музыка по вашей заявке она будет использовать исключительно Яндекс Браузер, который вы загрузили на ПК.

Это может быть полезным: как отключить Алису Яндекс в браузере, компьютере и телефоне.

Детектор лиц

Первую версию детектора лиц ОК запустили в 2013 году на базе стороннего решения, схожего по характеристикам с детектором на базе метода Виолы — Джонса. За 5 лет это решение устарело, современные решения, основанные на MTCNN, показывают точность в два раза выше. Поэтому мы решили следовать трендам и построили свой каскад из сверточных нейронных сетей (MTCNN).

Для работы старого детектора мы использовали более 100 “стареньких” серверов с CPU. Практически все современные алгоритмы нахождения лиц на фото основаны на свёрточных нейронных сетях, которые наиболее эффективно работают на GPU. Закупить большое число видеокарт мы не имели возможности по объективным причинам: дорого все скупили майнеры. Решено было запускаться c детектором на CPU (ну не выкидывать же сервера).

Для детектирования лиц на заливаемых фотографиях мы используем кластер из 30 машин (остальные пропили сдали в утиль). Детектирование при построении пользовательских векторов (итерации по аккаунтам) мы делаем на 1000 виртуальных ядрах с низким приоритетом в нашем облаке. Облачное решение детально описано в докладе Олега Анастасьева: One-cloud — ОС уровня дата-центра в Одноклассниках.

При анализе времени работы детектора мы столкнулись с таким худшим случаем: сеть верхнего уровня пропускает слишком много кандидатов на следующий уровень каскада, и детектор начинает работать долго. Например, время поиска достигает 1.5 секунд на таких фотографиях:

Рисунок 4. Примеры большого количества кандидатов после первой сети в каскаде

Оптимизируя этот случай, мы высказали предположение, что на фотографии обычно немного лиц. Поэтому, после первого этапа каскада мы оставляем не больше 200 кандидатов, опираясь на уверенность соответствующей нейросети в том, что это лицо.
Такая оптимизация уменьшила время худшего случая до 350 мс, то есть в 4 раза.

Применив пару оптимизаций (например, заменив Non-Maximum Suppression после первой ступени каскада на фильтрацию на основе Blob detection), разогнали детектор ещё в 1.4 раза без потери качества.
Впрочем прогресс на месте тоже не стоял, и сейчас искать лица на фото принято более элегантными методами — см. FaceBoxes. Не исключаем, что в ближайшее время и мы переедем на нечто подобное.

Как найти двойника онлайн через специальные сервисы

Некоторые из таких сервисов (PicTriev) решают задачу поиска двойников среди известных людей — певцов, актеров, политиков и т.п. Другие (TinEye, Twin Strangers, ILookLikeYou) осуществляют поиск среди изображений медийных и немедийных лиц. Рассмотрим наиболее популярные действующие поисковые интернет-ресурсы.

PicTriev

Сервис ищет совпадения вашего лица с лицами знаменитостей, причем вам не придется в нем регистрироваться. Пользоваться им легко.

1. Нажмите на кнопку «Upload image» и загрузите фото (или укажите ссылку, по которой найдется нужный для поиска снимок).
2. Подождите: сервис распознает ваше фото, после чего предложит варианты снимков знаменитостей, на которые вы похожи, с указанием процента сходства.

Благодаря сервису можно получить интересные результаты, но в целом его распознавательная система довольно слабая. Выданные им результаты могут иметь лишь незначительное (5-10%) сходство с вами.

ILookLikeYou

Сервис ищет сходство вашего фото со снимками знаменитостей и зарегистрированных пользователей, то есть имеет достаточно ограниченную базу данных. Однако плюс сайта состоит в том, что автоподбор фото осуществляется бесплатно. Вам придется лишь отключить AdBlock, если вы им пользуетесь.

Интерфейс сервиса интуитивно понятен.

1. Кликните по кнопке «Find Your Match» в правом верхнем углу экрана.
2. Загрузите свое фото с компьютера или свяжитесь с Facebook, чтобы использовать фото с вашего аккаунта в этой соцсети.
3. Подтвердите, что это действительно ваше фото, поставив галочку рядом с текстом подтверждения.
4. нажмите на кнопку «Confirm Selected Face».

После этого сервис выдаст результаты поиска похожих на вас людей: максимум пять фото.

TinEye

Это сервис, автоматизированный поиск в котором осуществляется по обширной (39,4 биллионов изображений) базе данных. Работа с сайтом также очень проста.

1. Введите в поисковое окно URL фото или загрузите его с компьютера, предварительно нажав на иконку в виде стрелки.
2. Дождитесь результатов.

Бесплатно вы получите неограниченное количество фото, которые система сочла похожими на ваше.

Twin Strangers

Сервис требует обязательной регистрации и почти полностью работает на платной основе. Основной недостаток сайта заключается в том, что поиск проводится только среди его пользователей. Тем не менее его база достаточно велика для того, чтобы попытаться найти в ней своего двойника.

1. Пролистайте главную страницу сайта вниз до поля «Upload Image» и загрузите в него свое фото.
2. Кликните по кнопке «Account Setup» в правом нижнем углу экрана.
3. Создайте свою учетную запись: введите логин, пароль, персональные данные, укажите свой пол.
4. Кликните по кнопке «Create User».
5. Выберите один из доступных пакетов услуг: каждый включает в себя определенное количество попыток поиска.
6. Оплатите услугу — теперь вы сможете дополнительно добавить до четырех своих фото.
7. Определите соответствующие вам параметры — тип лица, форму бровей, глаз, носа, рта.
8. Распознавательная система предложит снимки людей, похожих на вас.
9. Отметьте галочкой фото, похожие на вас в наибольшей степени, чтобы система могла определиться с направлением, в котором ей двигаться дальше.
10. При желании свяжитесь с похожими на вас людьми, подобранными системой.

После регистрации ваш профиль попадет в базу данных сервиса, и, возможно, кто-то, желающий найти своего двойника, выйдет на вас. То, что сервис платный, а база данных ограничена зарегистрированными на нем пользователями, устраивает далеко не всех. Однако сайт может похвастаться несколькими случаями, когда процент сходства между абсолютно незнакомыми людьми оказался очень высоким.

Дополнительные советы

Как изменить или удалить ярлык

Ярлыки можно редактировать и удалять.

• Изменение ярлыка. Откройте папку «Люди» Ещё Изменить ярлык.
• Удаление ярлыка. Откройте папку «Люди» Ещё Удалить ярлык.

Как объединить группы по лицам

Если один и тот же человек находится в нескольких группах по лицам, эти группы можно объединить.

1. Создайте ярлык для одной из групп.
2. Добавьте такой же ярлык для другой группы, выбрав его из списка.
3. Когда вы подтвердите ярлык для второй группы, появится запрос на объединение групп.

Вы также можете получить уведомление от Google Фото с предложением объединить две группы. Если на фотографиях изображен один и тот же человек, нажмите Да.

Как удалить группу по лицам со страницы поиска

Если вы не хотите видеть определенную группу по лицам на странице поиска, ее можно скрыть.

1. Откройте страницу photos.google.com.
2. В правом верхнем углу нажмите на значок «Ещё» Показать/скрыть людей.
3. Нажмите на группу по лицам, которую вы хотите скрыть. Чтобы отменить это действие, нажмите на нее ещё раз.
4. В правом верхнем углу нажмите Готово.

Как удалить фотографию или видео из группы

Фотографии и видео, попавшие в группу по ошибке, можно удалить.

1. Откройте страницу photos.google.com.
2. Откройте группу, из которой хотите что-то удалить.
3. Нажмите на значок «Ещё» Удалить результаты.
4. Выберите фотографии и видео, которые вы хотите удалить.
5. В верхней части страницы нажмите Удалить.

Примечание. Если вы удалите объект из группы, это не приведет к его удалению из библиотеки Google Фото.

Как сменить основное фото

1. Откройте страницу photos.google.com.
2. Нажмите на группу по лицам.
3. Нажмите на значок «Ещё» выберите Сменить основное фото.
4. Выберите другую фотографию.

О моделях лиц

Группировка по лицам происходит в три этапа:

1. Сначала система анализирует фотографии и определяет, есть ли на них лица.
2. Затем, если функция группировки по лицам включена, в действие вступают алгоритмические модели, которые анализируют сходство разных изображений и оценивают, являются ли два изображения одним и тем же лицом.
3. После этого фотографии, на которых с высокой вероятностью представлено одно и то же лицо, объединяются в группу. Вы всегда можете удалить фото из группы, если оно попало туда по ошибке.

Если функция группировки по лицам включена, но распознать лицо невозможно, приложение «Google Фото» может добавить снимок в определенную группу на основе других признаков, таких как время съемки или одежда человека на фото.

Группы по лицам, ярлыки и предоставление доступа

• Ярлыки доступны только в том аккаунте, где они были созданы.
• Группы по лицам не видны другим пользователям, когда вы делитесь с ними фотографиями.
• По умолчанию созданные вами группы по лицам и ярлыки видны только вам.
• Вы можете создать группу по лицам с ярлыком «Я» и разрешить автоматически распознавать вас на снимках в приложении «Google Фото». После этого сервис будет предлагать пользователям из вашего списка контактов поделиться с вами фотографиями, на которых есть вы. Подробнее…

Если функция группировки по лицам включена, это значит, что вы предоставляете нам возможность создать модель вашего лица.

Чтобы удалить модели лиц, установите переключатель Группировать по лицам в положение «выключено».

Как добавить ярлыки к фотографиям с людьми и домашними животными, а также изменить или удалить их
Если определенный снимок в Google Фото попал в неправильную группу по лицам или не попал ни в одну из групп, вы можете удалить его из группы или вручную выбрать правильную.

Эта функция доступна не во всех странах.

Как переместить фото в другую группу по лицам

Если человеку или домашнему животному присвоен неправильный ярлык в Google Фото, вы можете изменить или удалить его. Если ярлыка нет, то его можно добавить.

1. Откройте страницу photos.google.com на компьютере.
2. Выберите фото.
3. Нажмите на значок «Информация» .
4. Прокрутите страницу вниз до раздела «Люди» и нажмите на значок «Изменить» .
5. Измените, удалите или добавьте ярлык:
   • Чтобы удалить ярлык, нажмите на значок «Удалить» рядом с ним.
   • Чтобы добавить ярлык, в разделе «Можно добавить» нажмите на значок «Добавить» рядом с ярлыком. Выберите ярлык, который хотите добавить, или нажмите на значок «Добавить» , чтобы создать новый ярлык.
   • Чтобы изменить ярлык:
     1. Рядом с ярлыком нажмите на значок «Удалить» .
     2. В разделе «Можно добавить» нажмите на значок «Добавить» рядом с ярлыком.
     3. Выберите ярлык, который хотите добавить.
6. Нажмите Готово.

Какие условия нужны для успешного распознания

Чтобы распознавание лица прошло успешно, должны соблюдаться определённые условия:

• Распознать известного человека гораздо проще. Его лицо присутствует во множестве различных баз.
• Чем выше качество и разрешение снимка, тем лучше. При низком качестве возможна нечеткость и искажение деталей, по которым происходит распознавание.
• Предпочтительнее фронтальный ракурс съёмки, потому что на нем яснее различимы индивидуальные черты.
• Лучше распознаются лица с нейтральным выражением, так как эмоции и гримасы снижают точность узнавания.
• В идеале окружение человека на снимке должно быть контрастным, чтобы лицо чётче выделялось. Если в окружении есть другие лица, лучше обрезать снимок, оставив на нем только того, кто вам нужен. Иначе сервисы могут путаться — не все они позволяют выбирать, какое лицо на фото нужно искать.

Работа сервисов по распознаванию лиц

Распознавание происходит при помощи встроенной нейросети, которая быстро ищет похожие фотографии по определённым признакам, изначально самым базовым, например, по весу изображения, его разрешению и т. д. Исходя из данной особенности, у вас в результатах поиска могут появиться ссылки на профили/сайты совершенно не того человека, который изображён на фото, но, к счастью, такое случается крайне редко. Обычно находятся люди со схожей внешностью или похожей обстановкой на фото (например, если плохо видно лица).

Дополнительно нужно учесть, что если вы хотите по фотографии человека найти его профиль во Вконтакте, то стоит помнить, что в настройках приватности этой социальной сети пользователь может поставить галочки напротив определённых пунктов, из-за чего его страницу не смогут сканировать поисковые роботы и просматривать пользователи, не зарегистрированные в VK. Если у нужного вам человека выставлены таковые настройки приватности, то найти его страницу по фото будет очень сложно.

Способ 1: Яндекс Картинки

Использование поисковиков может показаться немного неудобным, так как на одно изображение может выйти несколько ссылок, где оно когда-либо использовалось. Однако если вам нужно найти как можно больше информации о человеке, используя только его фотографию, то лучше воспользоваться подобным методом. Яндекс – это российская поисковая система, которая неплохо производит поиск в русскоязычном сегменте интернета.

Инструкция по поиску через данный сервис выглядит так:

Если вы оказались недовольны результатом поиска, то можете воспользоваться следующими способами.

Способ 2: Google Images

По факту – это аналог Яндекс Картинок от международной корпорации Google. Алгоритмы, которые применяются здесь, чем-то похожи на те, что у конкурента. Однако у Гугл Картинок есть весомое преимущество – он лучше ищет похожие фотографии на иностранных сайтах, что Яндекс делает не совсем корректно. Это преимущество может стать и недостатком, если вам нужно найти человека в рунете, в этом случае рекомендуется использовать первый способ.

Инструкция выглядит следующим образом:

1. Перейдя на сайт, в строке поиска нажмите на иконку фотоаппарата.

Выберите вариант загрузки: либо укажите ссылку, либо закачайте изображение с компьютера. Для переключения между вариантами загрузки просто нажмите на одну из надписей в верхней части окошка. В данном случае будет рассмотрен поиск по изображению, которое загружено с компьютера.

Откроется страница с результатами. Здесь, как и в Яндексе, в первом блоке вы можете просмотреть это же изображение, но в других размерах. Под этим блоком находится пара тегов, подходящих по смыслу, и пара сайтов, где есть такая же картинка.

В данном случае рекомендуется рассмотреть подробнее блок «Похожие изображения». Нажмите на заголовок блока, чтобы увидеть больше похожих картинок.

Найдите нужное изображение и кликните по нему. Откроется слайдер по аналогии с Яндекс Картинками. Здесь вы также можете посмотреть это изображение в разных размерах, найти ещё похожие, перейти на сайт, где оно размещено. Для перехода на сайт-источник нужно нажать на кнопку «Перейти» или кликнуть по заголовку в верхней правой части слайдера.

Дополнительно вам может быть интересен блок «Страницы с подходящим изображением». Тут всё аналогично с Яндексом – просто набор сайтов, где встречается точно такое же изображение.

Такой вариант может сработать хуже, чем прошлый.