Порівняння сервісів розпізнавання облич

З огляду на широке коло завдань, які вирішують технології розпізнавання обличчя , зацікавленість такими системами дуже велика. На основі цієї технології можуть підтримуватися різні сценарії: перевірка на справжність користувачів для доступу, підрахунок людей в приміщенні для керування чергами тощо. …

#Розпізнавання образів

× Відкрити демо

З огляду на широке коло завдань, які вирішують технології розпізнавання обличчя , зацікавленість такими системами дуже велика. На основі цієї технології можуть підтримуватися різні сценарії: перевірка на справжність користувачів для доступу, підрахунок людей в приміщенні для керування чергами тощо. Більше про сфери застосування розпізнавання облич ви можете прочитати тут .

Ми підготували для вас порівняння можливостей Face ID — сервісу розпізнавання й порівняння облич по фото від Evergreen — і трьох найвідоміших програм для розпізнавання: Microsoft Azure Face API , Google Cloud Vision API та Amazon Rekognition Image ( за посиланнями ви можете перейти безпосередньо до розділу, який цікавить ).

При проведенні аналізу ми мали на меті протестувати наступні функціональні блоки :

1. Виявлення обличчя на фото (Face Detection).

2. Порівняння облич (Face Comparison).

3. Визначення атрибутів обличчя (стать, вік, етнічна приналежність, емоції).

4. Пошук подібних облич — чи може система ідентифікувати лице визначеної людини серед групи фото (знайти обличчя, найбільш подібне до цільового обличчя).

Орієнтувались ми на наступні критерії (стосуються тестування кожного з перерахованих вище функціональних блоків):

1. Точність (відсоток співпадіння).

2. Швидкість відпрацювання сервісу — час від початку відправки запиту до отримання результату.

Порівняння можливостей Face ID і Azure Face API

Azure Face API — хмарний сервіс для розпізнавання облич від Microsoft, що входить до складу Azure Cognitive Services. Azure Face API використовує передові алгоритми розпізнавання і призначений для виявлення, перевірки, ідентифікації та аналізу облич на зображеннях і відео.

Виявлення обличчя

Сервіс Azure Face виявляє обличчя на фото і повертає координати прямокутника, в якому вони розташовані. Функція розпізнавання при необхідності визначає ряд атрибутів, пов'язаних з обличчям: положення голови, стать, вік, емоції, волосся на обличчі, окуляри — з відсотком ймовірності розпізнавання для даної особи. Як бачимо нижче, система визначила, що на фото — 36-річний чоловік, який посміхається, а розпізнана емоція — щастя.

Face ID може визначити наявність і розташування облич на зображенні і повертає точні обмежувальні прямокутники довкола них. Система також може визначити координати ключових точок лиця (підборіддя, очі, брови, куточки рота, контур носа) і атрибути: стать, вік, інтенсивність усмішки, положення голови, розмитість зображення, очі (відкриті/закриті, чи є окуляри). Повний звіт буде в форматі JSON.

Для Face ID середня швидкість визначення наявності на фото людського обличчя для більшої вибірки фото складає 1,4 с .

Порівняння облич

В Azure Face ця функція називається «перевірка облич». Фактично, система оцінює, чи належать дві обличчя на фото тій самій людині, і повертає навколо виявлених облич обмежувальний прямокутник. Як бачимо на прикладі нижче, Azure Face підтверджує, що на фото присутні різні люди. Швидкість відповіді — приблизно 394 мс.

FaceID також порівнює два фото і визначає, чи на них зображена одна і та ж людина. Ви можете завантажити картинку з комп’ютера або скористатись URL для перевірки фото. Додатково система оцінює подібність облич (59,2% в цьому випадку — різні люди). Час обробки — 454 мс.

Вирази та атрибути обличчя

Azure Face API може розпізнавати вираз обличчя: нейтральний, радість, гнів, презирство, відраза, сум, страх і подив. Ця функція називається «розпізнавання емоцій». Azure визначає атрибути обличчя на етапі розпізнавання (попередня функція). В даному режимі програма створює навколо виявленого обличчя прямокутник і видає відповідні оцінки достовірності для кожної емоції.

На даний момент розпізнавання емоцій не входить до пакету сервісу Face ID і перебуває на етапі розробки. Ми можемо створити для вас індивідуальне рішення, яке зможе розпізнавати такі емоції: радість, нейтральний вираз, здивування, смуток, відраза, злість і страх. Слідкуйте за нашими оновленнями або замовте індивідуальну розробку .

Пошук подібних облич

Ми не мали нагоди протестувати демо, але сервіс Azure Face може порівнювати цільове обличчя і набір облич, доступних для пошуку, щоб знайти дуже схожі лиця. Програма підтримує два режими роботи: matchPerson повертає подібні обличчя після фільтрації того ж користувача, а режим matchFace ігнорує такий фільтр і повертає список виявлених облич, які можуть або не можуть належати людині, яку ми шукаємо.

Поки що ми не включали можливість пошуку подібних облич до складу пакету Face ID . Але ми можемо реалізувати цю функцію у вашому проєкті. Отримавши цілове обличчя і колекцію фото для порівняння, API пошуку поверне підбірку дуже схожих облич і відповідні коефіцієнти подібності. Це виглядатиме приблизно так :

1. Порівняння з групою кандидатів :

2. Результати пошуку і відповідь системи в форматі JSON :

На цьому прикладі бачимо, що система розпізнала ту саму людину на фото 1 (його ми використовували як запит на пошук) і фото 2 з найбільшою вірогідністю. Для інших кандидатів ймовірність співпадіння низька .

Порівняння можливостей Face ID і Google Cloud Vision API

Cloud Vision API — це комплексний продукт по розпізнаванню від Google, в якому використовуються попередньо навчені моделі. Він визначає об'єкти і обличчя на фото, може розпізнавати текст, автоматично присвоювати метадані і не тільки. З метою цього огляду ми зосередимося на функціях, пов'язаних з розпізнаванням і порівнянням власне облич .

Виявлення обличчя

Функція розпізнавання облич в Google Cloud Vision API може виявити одне або декілька облич на фото. Додатково програма визначає загальні властивості картинки (недоекспонованість, розмитість). А от розпізнавання в контексті окремої людини не підтримується .

Cloud Vision просто визначає наявність облич на зображенні — так само, як розпізнає об’єкти. Система повертає наступні дані: текстовий опис, рівень достовірності і нормалі вершин [0, 1] прямокутника, в якому розташований об’єкт (в JSON) .

Face ID повертає точні прямокутники і визначає координати ключових точок обличчя (підборіддя, очі, брови, куточки рота, контури носа). Також алгоритм повертає додаткові атрибути: стать, вік, наявність посмішки, положення голови, розмитість, наявність окулярів, закриті/відкриті очі — в форматі JSON .

Порівняння облич

Cloud Vision API не підтримує порівняння і верифікацію облич. Система тільки підтверджує, що на фото є обличчя однієї або декількох осіб .

Із допомогою FaceID ви можете порівняти два зображення і звірити, чи належать розпізнані обличчя одній людині. При схожості <80% система визначить, що на фото зображені різні люди.

Два фото однієї людини: схожість 93,1% (обличчя співпадають), час відповіді 1,163 с .

Фото двох різних людей :

Незважаючи на те, що ці актори зовні між собою дуже схожі, система оцінила подібність на рівні 57,6% (обличчя не співпадають), а час обробки склав 0,459 с .

Вирази та атрибути обличчя

Cloud Vision API повертає прямокутники навколо виявлених облич і визначає координати ключових точок (очі, вуха, ніс, рот тощо) з оцінкою достовірності. Система також повертає імовірнісні оцінки для емоцій (радість, сум, гнів, подив) і загальні властивості картинки (недоекспонована, розмита, наявність головних уборів) .

Наразі Face ID не підтримує розпізнавання емоцій, як ми вже згадували вище. Але ми можемо розробити і впровадити індивідуальне рішення для вашого проєкту в будь-який момент .

Наш сервіс добре працює з розпізнаванням жестів . Його можна встановити як додаткові правила перевірки у ваших системах автентифікації. Ми можемо налаштувати розпізнавання 16 різних жестів. Нижче наводимо приклад подібного сервісу :

Порівняння можливостей Face ID і Amazon Rekognition Image

Amazon Rekognition використовує передові технології розпізнавання для визначення облич на фото і відео. Це відповідь Amazon на Google Cloud Vision API і комплексний продукт для сегментації і класифікації візуального контенту. В цілях даного огляду ми розглянемо тільки компоненти для розпізнавання і аналізу облич .

Виявлення обличчя

Ми тестували цю функцію як частину демо Amazon Rekognition для розпізнавання об’єктів і образів. Програма автоматично створює мітки для опису об'єктів, передачі загального змісту картинки і повертає оцінки достовірності. Для розпізнавання облич на фото вам потрібно налаштувати свій алгоритм (це описано в інструкції для розробників) і запустити операцію DetectFaces .

Як бачимо, система на 99,9% впевнена, що обличчя на фото належить людині, і що з ймовірністю 96,3% це артист. Повний звіт можна отримати в форматі JSON .

Face ID розпізнає обличчя на тестовому фото як таке, що належить 37-річному чоловікові, визначає положення обличчя прямокутником і також повертає JSON-відповідь, що містить координати ключових точок (підборіддя, очі, брови, куточки губ, контури носа) та інші атрибути .

Порівняння облич

Amazon Recognition Image порівнює обличчя на оригінальному зображенні з кожним лицем, яке розпізнає на цільовому фото. Якщо вихідне зображення містить декілька облич, то алгоритм визначає обличчя найбільшого розміру і по черзі порівнює його з кожним обличчям на цільовому зображенні. В результаті ви отримуєте масив збігів облич, інформацію про вихідне обличчя, орієнтацію вихідного і цільового зображення. Для кожного співпадіння за обличчям система повертає оцінку схожості (наскільки лице схоже на обличчя-джерело) і метадані (обмежувальний прямокутник і ключові точки) .

Face ID порівнює два фото, щоб встановити, чи належать вони одній людині. Система вирішить, що це так, якщо відсоток подібності >80%. На нашому прикладі бачимо, що з імовірністю 93,1% ми розпізнали ту саму людину на обох фото .

Окрім цього Face ID автоматично визначає наявність обличчя на документах , наприклад, фото паспорта. Ця функція може застосовуватись в різних сервісах автентифікації (антифрод). У цьому випадку середній час обробки складає приблизно 700 мс .

Вирази та атрибути обличчя

Для Amazon Rekognition ми тестували демо аналізу обличчя. Алгоритм повертає наступну інформацію для кожного розпізнаного лиця :

Face ID також повертає перераховані вище атрибути (крім емоцій) в форматі JSON. Як ми згадували раніше, ключові точки обличчя, стать, вік та інші характеристики визначаються при розпізнаванні лиця .

Пошук подібних облич

Amazon Rekognition дозволяє зберігати інформацію про розпізнані обличчя в контейнерах на сервері — колекціях. Ви можете використовувати інформацію про лиця, щоб знайти їх на зображеннях і відео, а також застосувати індексування для збереження інформації про виявлені риси обличчя в колекції. Після створення колекції і збереження інформації про всіх осіб, ви можете виконувати пошук конкретної особи у вибірці. Ці колекції можуть використовуватись у різних сценаріях .

Поточна версія Face ID дозволяє виявляти, порівнювати і перевіряти інформацію про обличчя на фото і в цифрових документах. Наша команда може розробити і впровадити пошук схожих осіб для вашого проєкту.

Якщо ви хочете дізнатися більше про технології, обговорити додаткові послуги з розпізнавання, спробувати демо або замовити готове рішення — зв'яжіться з нами якомога швидше. Ми також готові адаптувати сервіс розпізнавання облич до ваших конкретних вимог і процесів.

Читайте також

Послуги Evergreen