• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
vision

Нейронную сеть научили распознавать лица на видео по одной фотографии-образцу

Исследователи ВШЭ предложили новый метод распознавания людей  на видео с помощью глубокой нейронной сети. Подход не требует большого числа фотографий, он позволяет значительно повысить точность распознавания по сравнению с ранее известными аналогами, даже если доступна всего одна фронтальная фотография человека. Результаты работы опубликованы в статьях «Fuzzy Analysis and Deep Convolution Neural Networks in Still-to-video Recognition» и «Unconstrained Face Identification Using Maximum Likelihood of Distances Between Deep Off-the-shelf Features».

Системы распознавания лиц в последние несколько лет переживают бурное развитие. Подобные технологии верификации и идентификации используется сегодня в самых разных сферах – от борьбы с терроризмом до соцсетей и мобильных приложений.

Распознавание может проходить разными способами, но в последнее время наилучшие результаты демонстрируют сверхточные нейронные сети. При этом, чем больше нейронной сети показать образцов изображений, тем лучше она будет работать. В процессе обучения система вычленяет ключевые признаки и строит связи между ними, а затем использует полученные знания при распознавании неизвестных образов.

В свободном доступе появляется все больше наборов фотографий, на которых обучаются нейронные сети. Для контролируемых данных (при одинаковом положении в кадре, освещении и пр.) точность алгоритмов уже давно достигла результатов, сопоставимых с человеческими. А вот добиться высокой точности при распознавании видеоданных, которые собираются в неконтролируемых условиях с варьируемым освещением, ракурсом и размером все еще непросто.

«Сеть может со 100% точностью распознать, например, известного актера (число изображений которого в сети исчисляются миллионами). Но это совсем не значит, что при переносе знаний, накопленных в нейронной сети, она адаптируется и распознает человека, для которого в качестве образца доступна только одна фотография», — поясняет профессор кафедры информационных систем и технологий НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Андрей Савченко.

Для того, чтобы решить эту задачу, исследователи ВШЭ использовали теорию нечетких множеств и теорию вероятности. Они разработали алгоритм, который позволяет существенно повысить точность (на 2-6% по сравнению с ранее проведенными экспериментами) идентификации лиц по видео в режиме реального времени при наличии ограниченного числа изображений. Это решение работает с нейросетевыми архитектурами VGGFace, VGGFace2, ResFace и LightCNN.

В качестве тестовой базы исследователи использовали несколько традиционных наборов данных для оценки методов распознавания лиц на видео – IJB-A (IARPA Janus Benchmark A) и YTF (YouTube Faces). Эти наборы включали находящиеся в свободном доступе изображения известных людей (актеры, политики, общественные деятели), которые собирались из открытых источников в неконтролируемых условиях в разное время. Алгоритм должен был распознать лица на видео с YouTube, используя в качестве образцов несколько фотографий тех же людей из другого набора данных – LFW (Labeled Faces in the Wild). В LFW использовалось более высокое разрешение, а сами фотографии были сделаны в разное время, начиная с 1970-х до 2010-х годов.

Суть работы этого подхода состоит в использовании информации о том, как эталонные фотографии связаны между собой, а именно насколько они близки или далеки друг от друга. Связь (расстояние в математической модели) между похожими людьми меньше, между непохожими — больше. Знание того, насколько люди друг от друга отличаются, позволяет системе скорректировать ошибки в процессе распознавания видео кадров.

«Алгоритм оценивает насколько один кадр ближе к одному человеку, другой — к другому. Затем сравнивает, насколько похожи эти два человека между собой. После чего добавляет третьего человека и оценивает, с кем он ближе — с первым или вторым. Исходя из этой близости, еще раз корректирует ошибки распознавания», — говорит профессор Савченко.

Сейчас этот алгоритм уже реализован для стационарных компьютеров на Python, что позволяет в фотоальбомах находить и группировать лица разных людей, оценивать год рождения, пол и другие параметры. Разработан прототип приложения для Android, которое определяет возраст и пол людей на фотографиях и видео.  Анализ фото-галереи дает возможность автоматически оценить степень социальной активности пользователя, выделить его близких друзей и родственников. Для современных смартфонов прототип приложения обрабатывает 15 кадров в секунду. Исследователи утверждают, что благодаря разработанному алгоритму распознание лиц может происходить точнее.

 

3 июля