В прошлом тексте мы рассмотрели множество примеров того, как камеры вместе с алгоритмами распознавания лиц уже сегодня упрощают нашу жизнь в самых разных ситуациях: от разблокировки телефона до прохождения паспортного контроля в аэропорту. Так сложилось, что кроме правоохранительных органов и разработчиков приложений технологии распознавания лиц активно используют учёные и инженеры, и они порой находят этой технологии самые неожиданные применения.
Пожалуй, один из самых ярких примеров необычного применения распознавания лиц учёными — наблюдения за приматами. Дело в том, что больше половины известных нам видов приматов находятся под угрозой. Поэтому биологи по всему миру внимательно следят за популяциями видов, которым грозит вымирание. Но полевые наблюдения — задача не из легких. Мало того, что нужно разглядеть животное в густой листве в нескольких метрах над головой — порой нужно ещё и распознать конкретную особь. С этой действительно утомительной и трудоёмкой задачей легко справится камера с технологией обнаружения лиц. Специально для этого американские разработчики создали PrimNet — программу, которая распознает по фотографии отдельных особей 14 разных видов приматов. А если система не сможет распознать особь, то она покажет топ-5 животных в своей базе похожих на неё.
Кстати, если компьютер с камерой натренировать не на лицах приматов, а, скажем, на растениях, то и здесь можно добиться заметных результатов. Например, ученые из Коста-Рики на примере 400 тысяч снимков растений обучили компьютер распознавать растения в гербариях по одному снимку с 90% точностью. Возможно, далёким от ботаники людям может показаться, что учить камеру распознавать засушенные растения — трата времени. Но на самом деле по всему миру в гербариях хранится треть миллиарда образцов растений, и значительная их часть до сих пор не определена, так что такая разработка может сэкономить годы жизни при разборе архивов.
Но вернёмся к лицам. Независимо от того, нравятся вам карикатуры или нет, всем понятно, что задача художника сводится именно к распознаванию лица в самом прямом смысле. Именно способность выделить ключевые черты лица позволяет карикатуристу создать грубый рисунок, на котором безошибочно будет считываться конкретный человек. Стоит ли удивляться, что компьютеры и здесь обогнали людей — благодаря распознаванию лиц можно очень правдоподобно пририсовать классическому портрету лицо нашего современника — например, подарить Моне Лизе лицо Бенедикта Камбербетча.
Другой пример развлекательного применения распознавания лиц — проекция макияжа, разработанная Disney. Такая система вполне может заменить грим в театральных постановках. С помощью камеры алгоритм точно определяет мимику лица, а затем с помощью обычного проектора «наносит» в реальном времени макияж прямо на лицо актёра.
Но у экспериментов с распознаванием лиц есть и более серьёзные примеры применения. Например, установленная в машине камера может проследить, чтобы водитель не отвлекался от дороги. Такую систему создала американская компания Affectiva. Программа через камеру следит за глазами, ртом, эмоциями и поворотом головы, и если заметит, что водитель отвлёкся, то подаст сигнал.
Кстати, камера в машине может использовать технологию распознавания лиц не только для водителя, но и для комфорта пассажиров. В этом году систему распознавания настроения пассажиров R.E.A.D. представила Kia Motors. Предполагается, что систему в будущем будут устанавливать в беспилотных автомобилях и она сможет самостоятельно настроить освещение и температуру в салоне, запомнив предпочитаемые настройки для каждого пассажира.
В сети также можно встретить много на первый взгляд пугающих примеров применения технологий распознавания лиц, хотя нет таких проблем с машинным обучением, которых не мог бы решить соревнующийся с ним алгоритм. Одна из самых известных «страшилок» — перенос мимики и движений головы на видеозапись с другим человеком. Несложно представить, что такие подделки могут вызвать разный эффект в зависимости от того, кто эти два человека. Так, несколько лет назад широкий резонанс вызвала видеозапись, на которой технологию подмены лица face2face протестировали на примере известных политиков, в числе которых были Владимир Путин и Дональд Трамп. Само собой, на самом деле повода для паники нет, одновременно разрабатывается и «противоядие»: в прошлом году группа учёных из Европы представила программу, которая успешно распознает такую подмену лиц.
Другая экспериментальная разработка с технологией распознавания лиц немного отдает антиутопией. Дело в том, что власти Китая в прошлом году запустили в одной из школ эксперимент: повесили над классной доской три камеры. Специальный алгоритм следит за школьниками и определяет, насколько им интересен урок. Если программа решит, что школьник скучает или отвлекся, то она пошлет учителю уведомление.
Разумеется, в повседневной жизни нам редко необходимо распознать конкретного лемура или перенести лицо Бенедикта Камбербетча на портрет эпохи Возрождения. Для решения более актуальных задач можно воспользоваться облачным сервисом Ivideon Face Recognition. Система пригодится как владельцам бизнеса, так и людям, которых беспокоит возможное появление нежелательных гостей — вы сможете в реальном времени проследить за присутствием своих сотрудников на рабочих местах или успете вызвать полицию, если камера увидит, что человек, которого нет в ее базе, пытается открыть дверь в вашу квартиру.
Читайте также:
Как с помощью камеры накормить кота
Как распознавание лиц делает вашу жизнь лучше
Как самому сделать домашнее видеонаблюдение? Всё просто!