Рубрика «face recognition» - 2

Пожалуй нет ни одной другой технологии сегодня, вокруг которой было бы столько мифов, лжи и некомпетентности. Врут журналисты, рассказывающие о технологии, врут политики которые говорят о успешном внедрении, врут большинство продавцов технологий. Каждый месяц я вижу последствия того как люди пробуют внедрить распознавание лиц в системы которые не смогут с ним работать.
Правда и ложь систем распознавания лиц - 1
Тема этой статьи давным-давно наболела, но было всё как-то лень её писать. Много текста, который я уже раз двадцать повторял разным людям. Но, прочитав очередную пачку треша всё же решил что пора. Буду давать ссылку на эту статью.
Итак. В статье я отвечу на несколько простых вопросов:

  • Можно ли распознать вас на улице? И насколько автоматически/достоверно?
  • Позавчера писали, что в Московском метро задерживают преступников, а вчера писали что в Лондоне не могут. А ещё в Китае распознают всех-всех на улице. А тут говорят, что 28 конгрессменов США преступники. Или вот, поймали вора.
  • Кто сейчас выпускает решения распознавания по лицам в чём разница решений, особенности технологий?

Большая часть ответов будет доказательной, с сылкой на исследования где показаны ключевые параметры алгоритмов + с математикой расчёта. Малая часть будет базироваться на опыте внедрения и эксплуатации различных биометрических систем.
Я не буду вдаваться в подробности того как сейчас реализовано распознавание лиц. На Хабре есть много хороших статей на эту тему: а, б, с (их сильно больше, конечно, это всплывающие в памяти). Но всё же некоторые моменты, которые влияют на разные решения — я буду описывать. Так что прочтение хотя бы одной из статей выше — упростит понимание этой статьи. Начнём!
Читать полностью »

Завтра в отпуск

Мы в отделе аналитики онлайн-кинотеатра Okko (Мама, привет, я теперь работаю на Rambler) любим как можно сильнее автоматизировать подсчёты сборов фильмов Александра Невского, а в освободившееся время учиться новому и реализовывать классные штуки, которые почему-то обычно выливаются в ботов для Телеграма. К примеру, перед началом чемпионата мира по футболу 2018 мы выкатили в рабочий чат бота, который собирал ставки на распределение итоговых мест, а после финала подсчитал результаты по заранее придуманной метрике и определил победителей. Хорватию в четвёрку не поставил никто.

Недавнее же свободное от составления ТОП-10 российских комедий время мы посвятили созданию бота, который находит знаменитость, на которую пользователь больше всего похож лицом. В рабочем чате идею все настолько оценили, что мы решили сделать бота общедоступным. В этой статье мы кратко вспомним теорию, расскажем о создании нашего бота и о том, как сделать такого самому.

Читать полностью »

Распознаванием лиц в 2018 году никого не удивишь – каждый студент, может, даже школьник, его делал. Но всё становится немного сложнее, когда у вас не датасет на 1 млн пользователей, а:

  • 330 миллионов пользовательских аккаунтов;
  • ежедневно заливается 20 млн пользовательских фотографий;
  • максимальное время на обработку одного фото не должно превышать 0.2 сек;
  • ограниченные объемы оборудования для решения задачи.

Щи, или Распознавание 330 млн лиц на скорости 400 фото - сек - 1

В этой статье мы поделимся опытом разработки и запуска системы распознавания лиц на пользовательских фотографиях в социальной сети Одноклассники и расскажем про все ”от А до Я”:

  • математический аппарат;
  • техническую реализацию;
  • результаты запуска;
  • и акцию StarFace, которую мы использовали для PR-а нашего решения.

Читать полностью »

image
image

Как-то так вышло что на какой бы я бирже фриланса не начинал первый проект — всегда с распознаванием, поэтому в создании приложух с подобным функционалом у меня много опыта, которым я хотел сегодня с вами поделиться.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js