Сходства людей фото: Сходство налицо

Действительно ли отношения счастливее, когда партнеры похожи друг на друга?

• Кристиан Джаррет
• BBC Future

19 октября 2018

Автор фото, BBC / Getty

Говорят, противоположности притягиваются. Но дополнят ли они друг друга, сливаясь воедино, или столкнутся и разлетятся в разные стороны? Исследования показывают, что то, насколько партнеры похожи друг на друга, влияет на удовлетворенность отношениями.

Наблюдая за многими моногамными видами, от какаду до рыб цихлид, ученые обнаружили кое-что интересное. Когда поведение потенциальных партнеров было похожим, шансы на успешную репродукцию у них повышались.

Психологи также неоднократно утверждали, что сходство характера мужчины и женщины является залогом более гармоничных отношений. Действительно, есть определенная польза в том, когда ваши с партнером взгляды на жизнь, ценности и мировоззрение в целом совпадают.

Впрочем, несмотря на очевидность такой идеи, доказать ее на практике ученым долгое время не удавалось.

Сегодня команда психологов из Амстердамского университета, кажется, нашла ответ на этот вопрос. Нидерландские ученые разработали гораздо более глубокий и детальный подход, чем в предыдущих исследованиях.

Они пришли к выводу, что схожесть партнеров действительно имеет значение, но далеко не по всем чертам личности. Прежде всего полезной для отношений оказалась «доброжелательность», черта, которая ассоциируется со способностью сочувствовать и помогать, а также с доверчивостью.

Другое недавнее исследование показало, что, кроме личностных черт, важную роль играют и такие факторы, как политические взгляды, а также — жаворонок человек или сова.

Впрочем, самое важное — это способность обоих партнеров развить чувство общности.

Автор фото, Javier Hirschfeld / Getty

Важнейшим фактором является способность обоих партнеров развить чувство общности

Предыдущие исследования этого вопроса не учитывали сходство партнеров по отдельным чертам.

Действительно, с точки зрения здравого смысла, кажется, что если оба партнера имеют высокий уровень добросовестности (то есть они организованны и надежны), это будет способствовать хорошим отношениям.

А если у одного из партнеров очень низкий уровень добросовестности? Возможно, для отношений было бы лучше, если бы его вторая половинка была более дисциплинированной. Так срабатывает эффект компенсации.

Команда Манон ван Шеппенген из Амстердамского университета проанализировала психологические черты, самочувствие и уровень удовлетворенности отношениями у тысяч американских супружеских пар, которые провели вместе много лет.

Исследователи сравнивали сходство партнеров по каждой из пяти основных черт личности (открытость опыту, добросовестность, экстраверсия, доброжелательность и нейротизм).

Как и предыдущие исследования, они обнаружили, что отношения выиграют от преимущественно положительных черт обоих партнеров. То есть пара чувствует себя счастливее, если оба партнера имеют высокий уровень доброжелательности и добросовестности и низкий — нейротизма.

Эти черты связаны с ощущением счастья и удовлетворенности жизнью в целом.

Автор фото, Javier Hirschfeld / Getty

Совпадение всех черт личности не гарантирует гармоничных отношений

Но главный вывод нидерландцев кардинально отличался от предыдущих исследований.

Оказалось, что в большинстве случаев идеальное совпадение черт характера не было полезным для отношений.

Например, наличие одинакового уровня экстраверсии не улучшало общий психологический комфорт пары. За исключением ситуации, когда один из партнеров был немного больше экстравертом, чем второй.

Для людей с низким уровнем добросовестности сходство по этому признаку тоже не было оптимальным. Лучше быть с партнером, чей уровень организованности и дисциплины несколько выше вашего.

А вот чертой, в которой схожесть партнеров положительно влияла на отношения, была доброжелательность.

Умение обоих партнеров доверять и сочувствовать друг другу означало, что они чувствуют поддержку партнера, а это очень важно для счастливых отношений.

Так же полезным оказался и одинаковый уровень открытости партнеров. Черта, которая ассоциируется с желанием приобретать новый опыт и с интересом к искусству и культуре.

Автор фото, Javier Hirschfeld / Getty

Улучшает отношения и ситуация, когда оба партнера в равной степени открыты новому опыту

Ван Шеппинген и ее команда объясняют пользу от одинакового уровня открытости тем, что эта черта связана с мировоззрением и политическими пристрастиями человека.

Большая открытость опыту, к примеру, связана с более либеральными взглядами. Таким образом, сходство по этому признаку приведет к «меньшему конфликту между взглядами и действиями супругов, что способствует большей удовлетворенности отношениями».

Недавно это подтвердила исследовательница Беатрис Раммштедт из Института социальных наук Гезиса Лейбница в Германии. Она опросила более 5 тысяч немецких пар и наблюдала за их отношениями в течение пяти лет.

Оказалось, что пары, которые демонстрировали большее сходство с чертой открытости опыту, чаще оставались вместе.

Прежде всего это было важно для людей, которые боятся быть брошенными.

Автор фото, Javier Hirschfeld / Getty

Походить на своего партнера прежде всего важно для людей, которые боятся быть брошенными

Важно сходство и в некоторых других вещах. Например, недавнее исследование гетеросексуальных пар, которое проводили ученые из Варшавского университета, показало, что женщины чувствовали себя счастливее в отношениях, когда у них с партнером был один хронотип (жаворонок или сова).

Они также обнаружили, что оба партнера были больше довольны сексуальной жизнью, когда им нравилось заниматься сексом в одно и то же время суток.

Еще одно исследование показало, что женщины были счастливее в отношениях, когда их с партнером политические взгляды совпадали.

Как мужчины, так и женщины были более удовлетворены отношениями, когда пара разделяла взгляды в вопросах свободы и независимости.

Автор фото, Javier Hirschfeld / Getty

Одно исследование показало, что женщины были счастливее в отношениях, когда их с партнером политические взгляды совпадали

Конечно, эти исследования фокусируются на объективном сравнении сходства партнеров. Но наши субъективные представления и чувства в отношении наших партнеров играют не менее важную роль.

По этому поводу психологи также изучают эффект чувства общности у пары, или, как его называют ученые из Техасского университета Кортни Уолш и Лиза Нефф, «слияние личностей».

Наблюдая за недавно вступившими в брак парами, Уолш и Нефф заметили, что те, кто чувствовал, что их личность гармоничным образом сочетается с личностью супруга, имели большую уверенность в отношениях и были более способны справиться с супружескими кризисами.

Было бы также интересно исследовать, как чувство общности взаимодействует со сходством характеров пары. В конце концов, если вам удастся достичь такого уровня отношений, когда чувствуешь единство со своим партнером, так ли уж важно, насколько вы похожи?

Очевидно, сходство партнеров действительно имеет значение для отношений. Но какое именно — будет зависеть от пола, черт характера и привязанности партнеров друг к другу.

Единого правила для всех не существует.

Хотите поделиться с нами своими жизненными историями? Напишите о себе на адрес [email protected], и наши журналисты с вами свяжутся.

Всеобщая декларация прав человека: основа международных стандартов в области прав человека

Общепризнанно, что Всеобщая декларация прав человека является основой международных стандартов в области прав человека. Принятая почти 60 лет назад Декларация стала тем фундаментом, на котором зиждутся внушительное число имеющих обязательную юридическую силу международных договоров по правам человека и развитие норм в области прав человека во всем мире. Она продолжает служить опорой всем нам: и когда мы боремся с несправедливостью, и когда бушуют конфликты, и когда люди подвергаются репрессиям, и когда мы предпринимаем усилия с целью добиться соблюдения прав человека всех людей.

В ней закреплено всеобщее признание того, что основные права и основополагающие свободы внутренне присущи всем людям, являются неотъемлемыми для каждого человека и в равной степени применимы к каждому и что каждый человек рождается свободным и равным в своем достоинстве и правах. 10 декабря 1948 года международное сообщество взяло на себя обязательство обеспечивать уважение достоинства каждого человека и справедливость в отношении всех нас.

Основа нашего общего будущего

С годами это обязательство нашло свое закрепление в праве — как в договорах и нормах обычного международного права, так и в общих принципах, региональных соглашениях и внутреннем праве, в которых изложены и гарантируются права человека. Действительно, положения Всеобщей декларации прав человека легли в основу более 80 международных договоров и деклараций по правам человека, огромного числа региональных конвенций по правам человека, национальных законов о правах человека и конституций государств, и в своей совокупности они составляют всеобъемлющую систему норм, имеющих обязательную юридическую силу и призванных обеспечить поощрение и защиту прав человека.

Успешное осуществление Всеобщей декларации прав человека привело к вступлению в силу в 1976 году Международного пакта о гражданских и политических правах и Международного пакта об экономических, социальных и культурных правах. В обоих пактах нашли свое дальнейшее развитие большинство из прав, уже закрепленных во Всеобщей декларации прав человека, в результате чего они, по сути, стали иметь обязательную юридическую силу для государств, которые их ратифицировали. В них закреплены такие «повседневные» права, право на жизнь, право на равенство перед законом, право на свободное выражение мнений, право на труд, право на социальное обеспечение и право на образование. В совокупности с Всеобщей декларацией прав человека эти пакты составляют Международный билль о правах человека.

Со временем международные договора по правам человека стали более целенаправленными и специализированными с точки зрения как затрагиваемых в них проблем, так и тех социальных групп, которые нуждаются в защите на основе их положений. Число международных документов по правам человека продолжает расти, они продолжают совершенствоваться, и в них находят свое дальнейшее развитие основополагающие права и свободы, закрепленные в Международном билле о правах человека, и затрагиваются такие аспекты, как расовая дискриминация, пытки и насильственные исчезновения, а также права инвалидов, женщин, детей, мигрантов, меньшинств и коренных народов.

Универсальные ценности

Основные принципы прав человека, впервые изложенные во Всеобщей декларации прав человека, такие, как универсальность, взаимозависимость и неделимость, равенство и недискриминация, а также принцип, согласно которому права человека одновременно влекут за собой как права, так и обязанности ответственных субъектов и правообладателей, были отражены в многочисленных международных конвенциях, декларациях и резолюциях по правам человека. На сегодняшний день всеми государствами — членами Организации Объединенных Наций был ратифицирован, по крайней мере, один из девяти основных международных договоров по правам человека, а 80 процентов из них ратифицировали четыре или более, что является конкретным проявлением универсальности Всеобщей декларации прав человека и закрепленных в ней прав.

Каким образом международное право обеспечивает защиту прав человека?

В международных стандартах в области прав человека закреплены обязательства, которые государства обязаны соблюдать. Становясь участником международных договоров, государства берут на себя обязательства и обязанности по международному праву уважать права человека, защищать их и обеспечивать их соблюдение. Обязательство уважать права человека предполагает, что государства должны воздерживаться от посягательств на них или от попыток ущемлять права человека. Обязательство защищать права человека налагает на государства ответственность по защите отдельных лиц и групп людей от посягательств на их права человека. Обязательство обеспечивать соблюдение прав человека означает, что государства обязаны принимать соответствующие меры с целью содействовать соблюдению основных прав человека.

Ратифицируя международные договора по правам человека, правительства обязуются осуществлять меры и принимать законодательства на национальном уровне, согласующиеся с их договорными обязательствами и обязанностями. Поэтому в национальной правовой системе предусмотрены основные механизмы защиты прав человека, гарантируемых международным правом. В тех случаях, когда национальные правовые механизмы не обеспечивают защиту от нарушений прав человека, для рассмотрения жалоб отдельных лиц и групп людей используются механизмы и процедуры на региональном и международном уровнях, которые помогают обеспечить, чтобы международные стандарты в области прав человека действительно уважались, соблюдались и применялись на практике.

Двойники звезд. Люди, которые похожи на знаменитостей

Мы нашли владимирцев, которые очень похожи на всемирно известных личностей. Как им живется с такой «звездной» внешностью? И что дает сходство со знаменитостями? Все это мы выяснили у ребят напрямую, как говорится — из первых уст.

Анна — не Джоли — прекрасная!

Когда мы впервые увидели фотографии Анны Киселевой, то не поверили своим глазам. Сходство поразительное! Правда, сама девушка этого абсолютно не замечает. Она работает в мэрии и ведет самый обычный образ жизни, далекий от Голливуда. Но поразительную красоту сложно скрыть, тем более — от «Ключ-Медиа».

Анджелина Джоли и Анна Киселева

«Про сходство с Джоли я слышу достаточно часто, еще со школы. Мама моей лучшей подруги как-то вскользь сказала об этом. Потом эту мысль озвучивали и другие все чаще и чаще. Особенно фотографы. Но все же мое сходство с Анджелиной Джоли такое, ммм, мимолетное что ли: ракурс, мимика, взгляд улыбка. Как-то в ресторане официантка сказала вслух: «Вам никогда не говорили, что вы похожи на Джоли?» Не могу сказать, что сравнение мне как-то льстит или слишком радует. Скорее, наоборот.

Анна Киселева

Во-первых, потому, что считаю — оригинал всегда качественнее самой отличной копии. Во-вторых, лично я сильного сходства не наблюдаю. От слова «совсем»! Хотя Джоли мне, безусловно, нравится. Правда, лишь как красивая женщина. Как актриса она меня не слишком трогает. Считаю, что в «мире человеческих лиц» всего несколько типажей (пять или шесть, ну, может быть, семь!) и все мы так или иначе похожи друг на друга. Разве вы никогда не замечали этого?»

Просто Женя Депп

Евгений Богданович (28 лет) занимается фотографией в совершенно разных жанрах. Он давно привык к смелому креативу и разностороннему творчеству. А к своему сходству с Джонни Деппом относится, как и полагается настоящему мужчине, с иронией:

«Говорили ли мне, что я похож на Джонни? Да, сообщали. И поговаривают до сих пор. А когда я решил отрастить длину волос, стали намекать, сообщать и «беседы беседовать» еще чаще! Какая у меня реакция? А что с ней? Она всегда позитивная, так как по жизни я стараюсь чаще улыбаться и быть дружелюбным к окружающим меня людям. В ответ могу «на бис» померить очки и шляпу (если есть под рукой), а также поинтересоваться: «А так похож?» У кого-то из друзей я даже подписан в телефоне как «Женя Депп». Забавно!

Джонни Депп и Евгений Богданович

К собственному сходству со звездной лично я отношусь толерантно. Мне нравятся актерские способности Джонни Деппа. Он очень круто умеет играть эмоциями, может быть, как комедийной личностью — так и отчаянным ублюдком, не типично сыграть гангстера. А то, что я на одном из фото стою со снимком Джонни, так это была голливудская вечеринка в одном из заведений города, и я просто решил сфотографироваться. Думаю, что любой человек на планете имеет своего почти-двойника. Бывает, вижу где-нибудь на просторах Интернета случайные фото людей, а они напоминают знакомых. А вообще, скажу так: с нашей медициной походить можно на кого угодно, главное — всегда оставаться хорошим человеком!»

«Королева, можно с вами сфотографироваться?»

Елизавета Иода (22 года) — популярный владимирский insta-блогер и косплеер. Пожалуй, не многие у нас в городе могут похвастаться десятками тысяч подписчиков и такой необычной внешностью. Со сходства с Эмилией Кларк (Дайенерис из нашумевшего сериала «Игра престолов») все и началось:

«Моя заинтересованность данным персонажем возникла после многочисленных комментариев о том, что я похожа на популярную актрису, хотя тогда я была брюнеткой и сходства абсолютно не видела. Идея перевоплотиться в Мать-дракониху пришла мне после прочтения первой книги цикла «Песнь льда и пламени». Героиня оказалась так близка по духу, что после первой «пробы» в роли Дайенерис, я поняла, что это точно мое!

Эмилия Кларк и Елизавета Иода

После нее я стала примерять на себе и другие образы. В прошлом году впервые попала на фестиваль «Comic Con Russia 2018». Решила, что приеду туда как посетитель, потому что никакого качественного костюма у меня не было. Было принято решение надеть парик и линзы Дейенерис. Я была даже не косплеером, но было очень приятно, когда люди подходили и говорили: «Королева, можно с вами сфотографироваться?» А еще окружающие частенько говорят мне, что я похожа на Эмилию своей улыбкой и очень заразительным смехом, а также живой мимикой. Признаюсь, всей душой люблю эпопею «Игра престолов»! Мне очень грустно после окончания, до сих пор тоскую по убитой Дейенерис.

Елизавета Иода

А вообще, касаясь вопросов двойников, это так странно: люди с разных точек планеты бывают ужасно похожи друг на друга не только внешне, но и внутренне. Это какие-то черты характера, харизма, способности. Лично для меня сходство с Дейенерис — «палка о двух концах». С одной стороны, мне невероятно приятно, что я напоминаю людям Кларк, но с другой — я всегда буду даже в других образах для людей «как будто Эмилия надела парик и пытается быть Ариэль!» Аналогично Дэниел Рэдклифф всегда останется Гарри Поттером для своих поклонников».

Утонченная «Наталья Орейро»

Вера Чичкова (28 лет) искренне считает, что сходства с «Диким ангелом» из 90-х у нее очень мало. Нет, на некоторых фотографиях, действительно, похожа, но по факту это два абсолютно разных человека. Наталья — поющая актриса, а Вера — архитектор. Что может их связывать? На самом деле «самая малость» — красота и утонченность, уверены мы. Этому еще нужно поучиться в наше время.

Наталья Орейро и Вера Чичкова

«Вы знаете, про сходство мне не раз говорили. А однажды знакомые предложили даже поучаствовать в конкурсе двойников, который устраивало известное СМИ. Я сначала дала положительный ответ, а потом оставила эту борьбу, потеряла интерес. Мне в принципе приятно, что кто-то видит во мне сходство с Натальей Орейро. Эта актриса и певица мне с детства очень нравилась, как и многим людям из поколения 90-х. В 2013 году мне даже посчастливилось побывать на концерте Натальи в Москве, с тех пор полюбила ее еще больше. У нее невероятная энергетика!

Что касается меня, то я другая в жизни, совсем не Орейро. Просто на некоторых фотографиях похожа. И не верю, что абсолютно каждый человек имеет своего двойника. Скорее, это исключение из правил. Правда, сама сталкивалась с тем, что повстречала двух почти идентичных людей в разных уголках России. Удивительно! Сходство с другим человеком — это хорошо, наверное, как в случае с Кирой Найтли, которая успешно стала актрисой, будучи похожей на Натали Портман. А так — каждому хочется быть индивидуальностью все же».

Не Земфира, а «снежинка»

Ирина Бохуа (36 лет) — юрист, но сейчас она занимается воспитанием подрастающего сына. И конечно же, времени на работу, тусовки и встречи с друзьями остается катастрофически мало. Но это не мешает знакомым, друзьям и товарищам говорить о ее сходстве с Земфирой. Оно действительно есть.

«Раньше я очень часто слышала о том, что похожа на эту популярную певицу. Правда, иногда меня сравнивали не только с Земфирой, но и с Дианой Арбениной. Хотя с первым вариантом чаще. Когда-то я на это даже внимание не обращала. Но если тебе об одном и том же будут говорить достаточно много, то ты, конечно, в это поверишь. Так и произошло со мной. Даже не очень знакомые люди сообщали о моем сходстве со звездой. Или в процессе разговора замечали: «Хм, а тебе никогда не говорили, что ты похожа на Земфиру?»

В Москве, кстати, где люди как-то проще ко всему относятся, могли подойти в метро или на улице и так же спросить. Я всегда считала Земфиру очень талантливой, помню ее первые песни и дебютный альбом (дома даже хранится аудиокассета!) Поэтому к такому сравнению всегда относилась положительно. Абсолютно уверена, что где-то ходит копия каждого из нас. Но в любом случае нужно помнить, что даже если человек и похож на кого-то, это лишь внешнее и очень поверхностное сходство. Каждый из нас как снежинка — единственный и неповторимый!»

Когда смотришь на этих владимирцев, то начинаешь верить в чудеса и науку одновременно. Ведь, действительно, многое еще не изучено! Математики подсчитали, что любой из нас, спустя 8 поколений, может оказаться пращуром 256 потомков, и у каждого будут схожие гены, а значит, и внешность. Последователи же некоторых мистических учений находят природную селекцию «процессом отбраковки». Именно поэтому человек может появиться не в одном экземпляре, а… в нескольких. В любом случае двойники во все времена вызывали огромный интерес и самое бурное обсуждение.

*Фото из личного архива героев

Сходство знаменитостей с людьми из прошлого (фото)

Эминем и император Александр

Алек Болдуин и президент США Миллард Филлмор.

Киану Ривз и «Мужчина» с портрета Пармиджанино

Орландо Блумм и художник Николае Григореску

Джони Депп и Артур Шопенгауэр

Роберт Патиссон

Николас Кейдж

Эдди Мерфи

 Бред Питт и Герман Роршах

Сильвестр Сталонне и папа Григорий IV

Марк Цукерберг и Филипп IV

Брюс Уиллис и генерал Макартур

Джек Глисон и Калигула

Актер Эндрю Гарфилд и Лев Троцкий

Сократ и Энтони Хопкинс

Римская скульптура и Элвис Пресли

Эрвин Шредингер и Джеймс Вудс

Хэнк Азария и философ Рудольф Штайнер

Иосиф Сталин и Борат

Джон Браун и Чарли Шин

Хью Грант и Оскар Уайльд

Джастин Тммберлейк

Руперт Гринт и художник Дэвид Вилке

Леонардо ди Каприо

Джон Траволта

 Дженнифер Лоуренс и египетская актриса Зубайда Тервот

Распутин и Кристаин Бейл

Майкл Джексон и старинный портрет

Напомню, что также мы выкладывали подборку фотографий людей-гигантов из прошлого.

сходства и различия возбудителей COVID‑19 и гриппа

К важным различиям можно отнести темпы передачи инфекции. Средняя продолжительность инкубационного периода (время от момента заражения до возникновения симптомов) и время генерации (время между заражением одного человека и заражением другого) при гриппе меньше. По оценкам, время генерации при COVID‑19 составляет 5–6 дней, тогда как при гриппе оно составляет 3 дня. Это означает, что грипп может распространяться быстрее, чем COVID‑19.

Кроме того, ключевым элементом в распространении гриппа является передача инфекции в течение первых 3–5 дней болезни и, возможно, до дебюта симптомов, то есть до появления симптомов заболевания. С другой стороны, хотя поступают сведения, что у некоторых больных COVID‑19 вирусовыделение может возникать за 24–48 часов до возникновения симптомов, в настоящее время, как представляется, оно не играет столь важной роли в распространении инфекции.

Согласно последним данным, репродуктивное число, то есть количество лиц, которых может заразить один больной, при COVID‑19 находится в диапазоне от 2 до 2,5, что выше, чем при гриппе. Однако проведение оценок в отношении возбудителей COVID‑19 и гриппа в значительной мере зависит от конкретного контекста и времени, поэтому прямые сравнения не всегда корректны.

При передаче гриппа среди населения важная роль принадлежит детям. При COVID‑19 дети, по предварительной информации, в меньшей степени подвержены заражению, чем взрослые: показатель пораженности в возрастной группе 0–19 лет низок. Кроме того, по предварительным данным обследований домохозяйств в Китае, заражение детей происходит от взрослых, а не наоборот.

Несмотря на то что набор симптомов при обоих заболеваниях схож, доля случаев тяжелого течения различается. По имеющимся сведениям, 80% случаев COVID‑19 характеризуются легким или бессимптомным течением, 15% – тяжелым течением, при котором требуется оксигенотерапия, а в 5% случаев заболевание принимает крайне тяжелый характер и требует искусственной вентиляции легких. Доля случаев тяжелого и крайне тяжелого течения заболевания выше, чем при гриппе.

Пациентами группы риска при гриппе являются дети, беременные женщины, пожилые люди, лица с фоновыми заболеваниями и иммунокомпрометированные лица. В случае COVID‑19, согласно текущему пониманию заболевания, факторами риска тяжелого течения являются пожилой возраст и наличие фоновых заболеваний.

Смертность при COVID‑19, вероятно, выше, чем при гриппе, особенности сезонном гриппе. Истинный коэффициент смертности в настоящее время определен неточно, однако, по имеющимся сведениям, летальность (то есть количество умерших, отнесенное к числу зарегистрированных случаев заболевания) колеблется в пределах 3–4%, а доля умерших от инфекции (количество умерших, отнесенное к числу лиц с инфекционными заболеваниями) ниже. Смертность при сезонном гриппе обычно находится на уровне до 0,1%. Тем не менее, смертность в значительной степени зависит от доступа к медицинской помощи и ее качества. 

Распознавание лиц | Microsoft Azure

Результаты распознавания:
Обнаруженные лица: 4
JSON:
[
  {
    "faceRectangle": {
      "top": 114,
      "left": 212,
      "width": 65,
      "height": 65
    },
    "faceAttributes": {
      "emotion": {
        "anger": 0.0,
        "contempt": 0.0,
        "disgust": 0.0,
        "fear": 0.0,
        "happiness": 1.0,
        "neutral": 0.0,
        "sadness": 0.0,
        "surprise": 0.0
      }
    }
  },
  {
    "faceRectangle": {
      "top": 141,
      "left": 331,
      "width": 52,
      "height": 52
    },
    "faceAttributes": {
      "emotion": {
        "anger": 0.0,
        "contempt": 0.0,
        "disgust": 0.0,
        "fear": 0.0,
        "happiness": 0.999,
        "neutral": 0. 0,
        "sadness": 0.0,
        "surprise": 0.0
      }
    }
  },
  {
    "faceRectangle": {
      "top": 110,
      "left": 70,
      "width": 51,
      "height": 51
    },
    "faceAttributes": {
      "emotion": {
        "anger": 0.0,
        "contempt": 0.0,
        "disgust": 0.0,
        "fear": 0.0,
        "happiness": 1.0,
        "neutral": 0.0,
        "sadness": 0.0,
        "surprise": 0.0
      }
    }
  },
  {
    "faceRectangle": {
      "top": 116,
      "left": 459,
      "width": 45,
      "height": 45
    },
    "faceAttributes": {
      "emotion": {
        "anger": 0.0,
        "contempt": 0.0,
        "disgust": 0.0,
        "fear": 0.0,
        "happiness": 1.0,
        "neutral": 0.0,
        "sadness": 0.0,
        "surprise": 0.0
      }
    }
  }
]

Барановичские двойники известных людей. «Кроме внешнего сходства ничего общего с вождем у меня нет»

Очередным героем проекта «НК» стал 73-летний Николай Константинович, знакомые которого однажды заметили его сходство с Владимиром Лениным.

‒ Кто первый мне сказал, что я похож на Ленина, не помню. Знаю только, что об этом начали всё чаще говорить, когда у меня появилась лысина и я отрастил усы и бороду. Помню такую историю. Мы поехали в Москву на юбилей сестры жены и вечером гуляли по Красной площади. Сестра увидела людей, снимающихся за деньги с двойниками вождей. Она сказала, что я гораздо больше похож на Ленина, чем этот двойник, и шутя предложила остаться в Москве, так как я здесь заработаю гораздо больше денег, чем в Барановичах, работая главным инженером завода. Потом засмеялась и сказала, что надо уходить, а то нас примут за конкурентов и побьют, ‒ рассказывает Николай Константинович. ‒ На следующий день я купил кепку и на торжестве поздравлял юбиляршу от имени правительства и лично товарища Ленина. Я увлекаюсь историей, много читал документов о Ленине, смотрел документальную хронику с его участием, поэтому скопировать его манеру выступления мне было несложно. После этого случая я стал часто поздравлять друзей, родственников и знакомых с праздниками от имени Ленина. Потом с женой стали снимать на видео поздравления. Поскольку материалов о Ленине я изучил много, то уверен, что кроме внешнего сходства, у нас ничего общего с вождём нет. Люди почему-то отождествляют меня с ним. Как-то после того, как дочь загрузила мое фото себе на страничку в сети, ей написали много неприятных слов и оскорблений. Дочь тоже шутит, что она ‒ дочь Ленина, и показывает фото со мной. Кстати, мою сестру зовут Надежда Константиновна, теперь друзья в шутку ее называют Крупской. Вот такая у нас революционная семья.

Наталья Смирнова

Дорогие читатели, вы тоже можете стать участниками нашего проекта!

Если ваше отражение в зеркале напоминает вам кого-то из популярных личностей либо ваши знакомые часто вам об этом говорят или вы сами видите в своих друзьях или родственниках черты медийных персон, значит, вам – к нам! Отзовитесь и станьте участником нашего проекта! Пишите на [email protected] или в сообщения наших групп в соцсетях.

Сравните двойников в своей семье с помощью бесплатного инструмента распознавания лиц

Кто ваши двойники в вашей семье? Новое бесплатное веб-приложение для распознавания лиц сравнивает ваши фотографии, чтобы увидеть, насколько сильны эти семейные сходства!

Недавно я увидел в Интернете статью, которая практически умоляла меня прочитать ее: « 22 фотографии, которые доказывают, что ваши гены удивительны ». На нем изображена серия «фотографий людей, которые, несмотря на принадлежность к разным поколениям в своих семьях, похожи друг на друга, как две горошины в стручке».«(Взгляните! Эти фотографии очень классные!)

Конечно, это заставило меня задуматься о двойниках в моей семье, и мне пришлось найти и сравнить их фотографии. Я наткнулся на эти две группы двойников. К сожалению, их лица не расположены или расположены под разными углами, но когда я смотрю на эти лица, меня поражает их физическое сходство друг с другом.

Первая пара — моя невестка и ее двоюродная бабушка Альфа Ларсон. Раньше, когда я сталкивался с фотографией Альфы, мне всегда казалось, что она очень похожа на внучку ее сестры.Но только когда я посмотрел на них бок о бок, я понял, сколько у них общих черт: изгиб бровей, форма глаз и даже зубы.

Когда дело доходит до сравнения лиц, есть много характеристик, которые вы можете сравнить:

• Форма лица (овальная, круглая, квадратная или в форме сердца?)
• Зубы (ищите уникальные формы и пространства)
• Глаза (проанализируйте форму, цвет, размер и расстояние между глазами)
• Брови (форма, длина и расстояние до глаза)
• Нос (положение на лице, размер и форма, обращая особое внимание на ноздри)
• Уши (место на голове, их форма и размер)
• Рисунок волос (с учетом возраста человека)
• Родинки и другие отличительные знаки

Все это заставило меня задуматься… есть ли бесплатный онлайн-инструмент, который позволит нам использовать технологию распознавания лиц для сравнения двух лиц? Я погуглил… и есть!

Недавно запущено веб-приложение для сравнения лиц Twins or Not от Microsoft .Это настолько ново, что они все еще дорабатывают его. Но это работает, и им очень легко пользоваться.

Я накормил своих первых двух двойников, и результаты оказались совпадением на 58%: довольно поразительно для разницы в кровном родстве на три степени (от внучки в двух поколениях до ее бабушки, затем один человек перешел к ее сестре. ).

Второй матч был не таким сильным: всего 39%. Это все еще довольно поразительно для четырех степеней разницы в генеалогическом древе!

Мне было любопытно, как похожие родственники, показанные в этой статье, будут ранжироваться в Twins or Not . Я вырезал оттуда пару фотографий и просмотрел их. Ниже представлен потрясающий результат: 100% совпадение (что неудивительно — эти младенцы ТАК похожи).

Этот вид услуг популярен и в мобильных приложениях (даже для ваших домашних животных!), Хотя большинство доступных приложений помогут вам найти свою знаменитость, похожую на нее.

Другие программы, которые могут использоваться для распознавания лиц, включают:

• iPhoto (от Apple — входит в состав компьютеров Apple)
• Элементы PhotoShop (от Adobe Systems)

Кто ваши двойники в вашей семье? Почему бы не сделать снимок экрана с вашими результатами в Twins or Not и поделиться им с нами — и на своем любимом сайте в социальных сетях?

А еще лучше поделитесь своими двойниками со своей семьей.Это интересный способ начать разговор о семейной истории. Напомните членам своей семьи, что вас не только интересует жизнь ваших общих предков, но и сохранение семейных историй.

Хотите узнать больше об изучении истории своей семьи и об инструментах, которые могут помочь вам в этом? Я постоянно ищу технические инструменты, которые сделают ваши генеалогические исследования более продуктивными и увлекательными. Вот три статьи о генеалогических драгоценных камнях, которые дадут вам внутреннюю информацию о том, что доступно и что я использую лично:

Инструменты для выделения ваших замечательных генеалогических находок

Альбом для вырезок «Меня зовут Джейн», посвященный семейным традициям

Использование инструментов судебной генеалогии: новая технология проливает свет на его историю

Я думаю, что это было бы действительно забавным постом, чтобы поделиться с друзьями и близкими! Вы поделитесь им по электронной почте или в социальных сетях? Спасибо!

На какую знаменитость вы похожи? Модель поиска по сходству изображений | Нихар Ханделвал | The Startup

Люди часто пытаются выглядеть как знаменитости, которые им нравятся больше всего. Кажется, им всегда нравится, когда им делают комплименты вроде…

«Эй, ты выглядишь как тот парень из фильма« Интерстеллар », OMG, как его зовут… ??? Да, МЭТЬЮ МАККОНОГИ ​​!! »

Между тем…

Может быть, ваши друзья просто были вежливы, чтобы вы чувствовали себя хорошо, но есть ли способ объективно определить, на какую знаменитость вы больше всего похожи?

В этом посте я воспользуюсь подходом сиамской нейронной сети для вычисления процента сходства (0–100%) между двумя изображениями путем сравнения черт лица.

Сравнение изображений на предмет сходства имеет далеко идущие применения. Некоторые варианты использования сопоставления изображений можно найти в области здравоохранения, где радиологические отчеты можно сравнить со стандартными изображениями некоторых заболеваний, чтобы помочь врачам в диагностике заболеваний.

В розничной торговле, где изображение продукта можно искать на веб-сайте электронной коммерции для получения сведений о цене и наличии, а также в общих поисковых приложениях для поиска изображения в базе данных изображений.Такая задача далеко не тривиальна, поскольку изображения похожих объектов могут выглядеть по-разному из-за различий в оборудовании камеры, условиях освещения, ориентации изображения, цвете и разрешении.

Для сопоставления изображений было предложено множество алгоритмов, таких как SIFT, Pyramid Match и другие. Последние достижения в области сверточных нейронных сетей (CNN) сделали возможным прямое сравнение изображений без использования созданных вручную функций, которые ранее использовались для сравнения изображений.

Сиамские сети обычно используются в этой области, они представляют собой особый тип архитектуры нейронных сетей. Вместо того, чтобы модель учиться классифицировать свои входные данные, сиамские сети учатся различать два входа. Он узнает сходство между ними.

Набор данных, используемый для этого упражнения, взят из FaceScrub, который представляет собой набор данных о лицах, созданный путем обнаружения лиц на изображениях, полученных в результате поиска публичных фигур в Интернете, с последующим автоматическим отбрасыванием лиц, не принадлежащих каждому запрошенному человеку. Он включает в себя в общей сложности более 100 000 изображений лиц 530 знаменитостей мужского и женского пола, из которых около 200 изображений на человека. Аннотации имени и пола, а также значения пикселей лиц знаменитостей на изображениях также включены в этот набор данных.

• Удалите все черно-белые изображения и оставьте цветные изображения для единообразия.
• Для простоты (и из-за ограниченных вычислительных мощностей, которые у меня были) для обучения использовалось только 20 изображений на знаменитость.
• Вырезайте лица знаменитостей из изображений.
• Измените размер всех изображений до разрешения 150X150 (изображения RGB) для обеспечения постоянного входного размера.
• Произвольно применяет к изображениям алгоритм адаптивного выравнивания гистограммы с ограничением контраста для улучшения контраста.
• Добавлены дополнительные расширенные изображения на лету во время обучения сети, чтобы уменьшить переобучение на обучающем наборе. Изображения случайным образом поворачивались от -30 до 30 градусов и переворачивались.

Сиамская нейронная сеть (иногда называемая двойной нейронной сетью) — это искусственная нейронная сеть, которая использует одинаковые веса, работая в тандеме с двумя разными входными векторами для вычисления сопоставимых выходных векторов (Wiki).

На этой диаграмме показано, как работает сиамская нейронная сеть. Две сестринские сети идентичны и имеют общие гиперпараметры и веса. В каждую сестринскую сеть сиамской сети подается другое изображение, и нейронная сеть обучается с использованием триплетных или контрастных потерь. Потери рассчитываются с использованием наземной истины, т. Е. От того, похожи изображения или нет.

В качестве сестринской сети используется SqueezeNet, которая представляет собой 18-уровневую нейронную сеть, состоящую из уровней свертки, нормализации, объединения и активации ReLU.В дополнение к этому, он также состоит из 8 пожарных узлов, как показано ниже.

Наконец, поскольку целью этого решения является не классификация, а различение изображений, используется функция контрастных потерь, которая различает входную пару векторов признаков. Ниже приводится формула контрастного убытка.

Вот как выглядит окончательное обучение сиамской модели

В приведенном выше примере обучения два изображения знаменитостей, Брюса Ли и Джеки Чана, передаются по отдельности в сестринские сети. Два выходных вектора на конце сестринских сетей затем используются для вычисления контрастных потерь на основании факта, что эти два изображения не принадлежат одному и тому же человеку. Это значение потерь затем передается в обе сестринские сети, чтобы одинаково обновлять их веса. Точно так же два изображения одного и того же актера также будут переданы модели, чтобы помочь ей понять сходства и различия.

После загрузки нового изображения модель возвращает список оценок вероятности, рассчитанных по сравнению с другими изображениями знаменитостей, показывающий, насколько похожи эти два изображения. Вот пример снимков двойников знаменитостей для Мэтта Дэймона.

Модель также может использоваться для сравнения сходства между двумя изображениями, как показано ниже…

Если у вас есть какие-либо вопросы / отзывы о публикации, свяжитесь со мной на Linkedin здесь

5 увлекательных поисковых систем, которые ищут лица

Лицо не такое уникальное и нестареющее, как отпечаток пальца, но его легко запечатлеть и найти.Распознавание лиц в сочетании с данными с камер наблюдения или онлайн-профилей — мощный инструмент для поиска людей и отслеживания каждого их шага. С другой стороны, поиск по лицу может выявить ваших онлайн-двойников (знаменитостей) или ваш возраст.

Вот пять поисковых систем распознавания лиц , которые могут доставить вам острые ощущения.Посмотрим, что они говорят о вас или ваших друзьях.

Знаете ли вы, что вы можете искать в Google по изображениям? Вместо ключевого слова вы можете использовать изображение для поиска похожих изображений.

Щелкните значок камеры для поиска по изображению.Вы можете либо вставить URL изображения , либо загрузить изображение , и Google найдет похожие изображения.

Более того, вы можете заставить Google искать лица, только добавив небольшой фрагмент кода.

Когда вы перейдете в Поиск картинок Google, введите свой запрос, нажмите Enter, а затем добавьте « & imgtype = face » (конечно, без кавычек) либо в конец поискового URL, либо прямо перед другой строкой, начинающейся с & .Это еще больше улучшит результаты поиска по лицам.

Ниже приведены примеры до и после, которые вы можете попробовать сами:

Google также предлагает распознавание лиц в Google Фото.

2.PicTriev: Распознавание лиц

PicTriev идет еще дальше, фактически ища похожие лица.К сожалению, эта функция доступна только для двойников знаменитостей.

Вам нужно добавить URL-адрес или загрузить фотографию в формате JPG или JPEG размером не более 200 КБ, и поисковая система вернет соответствующие изображения знаменитостей, найденные в Интернете.

В демонстрационных целях я использовал свой собственный выстрел в голову.В то время как PicTriev правильно определил меня как преимущественно женщину, лучшим соперником был Джейсон Кларк. Однако оценка возраста 30 лет очень лестна.

Это работает намного лучше, если вы ищете изображение знаменитости.

PicTriev также позволяет сравнивать сходство двух лиц или оценивать, являются ли фотографии двух лиц одним и тем же человеком.Щелкните значок счетчика в правом верхнем углу, загрузите две фотографии, выберите сходство или идентичность и позвольте PicTriev сделать свои вычисления.

Прежде чем добавлять фотографии, обязательно следуйте инструкциям по форматированию для достижения наилучших результатов.

3.TinEye: поиск обратного изображения

Обратный поиск изображений TinEye работает почти как Google.Вы можете загрузить изображение или вставить URL-адрес и выполнить поиск по нему. TinEye больше не поддерживает поисковые операторы, что делает его более простым и простым.

В моем тесте TinEye обнаружил три результата, один из которых Google не включил, потому что сайт умер много лет назад.Кроме того, он пропустил новый результат, который получил его старший брат. На мой взгляд, это означает, что поисковый индекс TinEye в значительной степени устарел.

В отличие от Google, TinEye ссылается непосредственно на страницы, на которых были найдены изображения, и пропускает похожие изображения.

4.PimEyes: Face Search

Подобно обратному поиску лица Google, PimEyes использует изображения и распознавание лиц для поиска похожих лиц на более чем 10 миллионах веб-сайтов.Демоверсии с участием знаменитостей, таких как Анджелина Джоли или Зак Эфрон, выглядят многообещающе.

Например, вы можете искать лицо Дженнифер Энистон по четырем разным фотографиям одновременно.PimEyes найдет оригинальные фотографии, а также другие снимки Энистон.

Любопытно, что хотя приложение действительно находит исходные изображения, используемые для поиска, сходство оценивается только примерно в 70%.Разве это не должно быть ближе к 100%? Или алгоритм учитывает разрешение, размер, яркость и другие цифровые изменения изображения?

Я сам попробовал воспользоваться сервисом, предоставив PimEyes для анализа три разные фотографии со мной.GIF ниже иллюстрирует процесс.

В Интернете можно найти и другие мои фотографии, но PimEyes их не заметил.Лучшее, что он мог найти, это чье-то лицо с 62% сходством. Судя по всему, мои фотографии не появляются ни на одном из 10 миллионов сайтов, проанализированных PimEyes.

Обратите внимание, что PimEyes предлагает 24-часовую сделку, которая открывает доступ к его результатам поиска премиум-класса.Но, учитывая мои сомнительные результаты, я бы не рекомендовал платить за эту услугу.

Betaface предлагает поиск по распознаванию лиц, аналогичный фотоидентификации PicTriev.Вы можете загрузить изображение или отправить URL-адрес изображения , и поисковая машина по лицам выделит и охарактеризует все лица, которые он может идентифицировать на фотографии.

Затем вы можете сравнить лица (с другими загруженными вами изображениями), искать знаменитостей или искать в Википедии для каждого распознанного лица.Результаты появятся в таблице Распознавание лиц соответствует .

Этот инструмент полезен для массовой загрузки и сравнения фотографий.Помимо классификации лиц на основе 101 профессиональной точки лица, вы также можете включить расширенные геометрические и цветовые измерения, а также функцию «только лучшее лицо». Оба они замедляют обработку, но повышают качество ваших совпадений.

Бонус: сколько лет.net: На сколько лет ты выглядишь?

Этот инструмент использует фотографию, чтобы угадать возраст объекта.Microsoft создала How-Old.net, чтобы продемонстрировать свои API машинного обучения. Что еще интереснее, так это то, что Microsoft узнала в ходе этого эксперимента. Очевидно, что в шляпе вы будете выглядеть моложе, в то время как очки сделают вас старше, а потеря бороды может сбрить на несколько лет.

Вы можете узнать больше о машинном обучении с помощью Microsoft Lobe.

Что показывает ваше лицо?

Инструменты распознавания лиц и поиска имеют ряд полезных приложений.Они не только могут помочь полиции идентифицировать подозреваемых по видеозаписи с камеры наблюдения. Они также могут помочь профессиональным фотографам или медиа-компаниям индексировать визуальные материалы и создавать большие и удобные для поиска архивы. Более того, распознавание лиц может заменить пароли и ключи.

Но у каждого инструмента есть темная сторона.Не так давно мошенничество с вирусным маркетингом Facezam показало, что распознавание лиц может повлиять на вашу конфиденциальность. Создатели приложения утверждали, что — за считанные секунды — вы можете найти любой профиль в Facebook, загрузив изображение его лица. По сути, FindFace для Facebook.

Хотя такое приложение нарушает политику конфиденциальности Facebook, сам Facebook использует поиск с функцией распознавания лиц для идентификации людей на фотографиях (если вы не отключили эту функцию).И, по-видимому, поисковая машина по лицу Facebook лучше, чем инструмент идентификации ФБР. Почему? Потому что вы добровольно наполняете базу данных Facebook огромным количеством фотографий, и все это помогает его ИИ улучшаться быстрее, чем ФБР могло когда-либо мечтать. И все это законно. Вы не всегда можете скрыть свое лицо, но вы можете защитить свою конфиденциальность в Интернете.

Если у вас есть iPhone, воспользуйтесь этими инструментами обратного поиска изображений, чтобы узнать больше.

Кредит изображения: Zapp2Photo / Shutterstock

Веб-камера PowerConf C300 обещает превосходное шумоподавление и видео 1080p всего за 130 долларов.

Читать далее

Получив докторскую степень, Тина начала писать о потребительских технологиях в 2006 году и никогда не останавливалась.Теперь также редактор и специалист по оптимизации, вы можете найти ее в Твиттере или прогуляться по близлежащей тропе.

Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать технические советы, обзоры, бесплатные электронные книги и эксклюзивные предложения!

Еще один шаг…!

Подтвердите свой адрес электронной почты в только что отправленном вам электронном письме.

Сравните два изображения онлайн, измерив сходство

. :: Другие рекомендуемые приложения и услуги ::.

ДОБАВИТЬ ЦИФРОВУЮ ПОДПИСЬ В ФАЙЛ

// Идеальный способ обеспечить целостность отправляемого сообщения или совместно используемого файла и гарантировать подлинность отправителя сообщения //

ИНСТРУМЕНТ ВОДНОЙ МАРКИРОВКИ И ЗАЩИТЫ АВТОРСКИХ ПРАВ ЦИФРОВЫХ ФАЙЛОВ

// Получите ненавязчивый, невидимый и бесшумный цифровой водяной знак, встроенный в ваш файл, в качестве его глобального уникального идентификатора и инструмента защиты авторских прав //

ДОБАВИТЬ ЭЛЕКТРОННУЮ ПОДПИСЬ В ФАЙЛ

// Нарисуйте рукописную электронную подпись онлайн на прозрачном фоне на телефоне, планшете или компьютере //

YT УДАЛЕННЫЙ

// Управляйте видео YouTube на своем Smart TV или компьютере с помощью смартфона или планшета //

Кодировщик / декодер QR-кода

// Хранение данных в изображении штрих-кода — простой и безопасный способ предоставить потенциальному покупателю точную информацию о цифровом продукте //

КОДИРОВАНИЕ ВИДЕО

// Отправьте видео и преобразуйте его в видео в оттенках серого или в черно-белое, создайте анимированное изображение в формате GIF онлайн, обрезайте видеофайл, извлеките аудио из видео, извлеките только видео, извлеките изображения, добавьте водяной знак в видео или создайте миниатюру //

НАЙДИТЕ СХОДСТВО МЕЖДУ СТРОКАМИ, ИЗОБРАЖЕНИЯМИ, АУДИО И ВИДЕО ФАЙЛАМИ

// Сравните два файла в режиме онлайн, измерив сходство и вычислив нормализованную взаимную корреляцию //

СЧИТЫВАТЕЛЬ PDF

// Чтение PDF-файла с любого компьютера или мобильного устройства в любом месте и в любое время //

Обратный поиск изображений — поиск похожих фотографий в Интернете

Вы можете сделать много замечательных вещей с помощью обратного просмотра фотографий, но вот некоторые из них:

Подробнее об объекте изображения

Помните нашего милого щенка? С помощью обратного просмотра изображений мы наконец обнаружили, что щенок принадлежит к породе сиба-ину, которая является самой маленькой из шести оригинальных и самобытных пород собак, произрастающих в Японии.Мы также обнаружили, что эта милая маленькая штука довольно маневренна и прекрасно справляется даже с гористой местностью.

Найти визуально похожие изображения

Думаете, вам нужно почти одно и то же изображение, но в разных стилях? Google Обратный поиск изображений meta позволяет вам находить визуально похожие или похожие изображения на образец.

Найдите исходные источники изображений

Если вы хотите найти источник изображения, чтобы присвоить должное имя владельцу изображения, но у вас возникли трудности с выяснением того, кто является первоначальным создателем, тогда инструмент поиска источника изображения — лучшее решение для вашего запроса.

Найдите плагиатские фотографии

Похитители фотографий могут подумать, что они умены, но загрузка в поиске картинок в Google делает вас умнее! Если у вас есть много оригинальных фотографий и вы хотите знать, использует ли кто-то их без вашего разрешения или каких-либо кредитов, тогда инструмент обратного изображения Google — ваш новый приятель. Вы даже сможете увидеть, на скольких других страницах есть ваше изображение.

Создание возможностей для обратной ссылки

Не просто используйте инструмент поиска изображений, чтобы найти людей, которые используют ваши фотографии без указания авторства, попросите их упомянуть вас как автора и дать обратную ссылку на вашу страницу.Отлично подходит для SEO!

Определять людей, места и продукты

Есть фотографии людей, мест или продуктов, которых вы не знаете? Не волнуйтесь! Просто загрузите их, и обратный поиск фотографий поможет их найти, если в Интернете есть идентичные изображения или информация.

Откройте для себя больше версий определенного изображения

Возможно, ваша текущая версия образа не справляется со своей задачей. С обратным поиском изображения вы можете получить больше версий определенного изображения, означает ли это другой размер, формат или не такое размытое.

Обнаружение поддельных учетных записей

Думаете, что вы слишком симпатичны и кто-то может использовать вашу фотографию в поддельной учетной записи в социальной сети? Позвольте обратному поиску изображений помочь сохранить вашу личную репутацию в чистоте, и если вы думаете, что стали жертвой кошачьей ловли, а кто-то другой использует поддельную личность в учетной записи социальной сети. Выполнение обратного поиска изображений мошенников с помощью инструмента обратного поиска фотографий может выявить реального человека.

Групповые фотографии по лицам

Приложение Microsoft Photos использует технологии обнаружения лиц и распознавания лиц, чтобы помочь вам быстро и легко идентифицировать и систематизировать фотографии друзей и родственников.Распознавание лиц отличает лица от других объектов на изображении. Например, обнаружение лиц помогает приложению «Фотографии» узнать, есть ли лицо на фотографии или видео, чтобы приложение могло дополнительно проанализировать фотографию. Распознавание лиц идентифицирует и группирует похожие лица на нескольких фото или видео в вашей личной коллекции.

Дополнительную информацию о данных, которые собираются и хранятся при использовании приложения «Фото», см. В Заявлении о конфиденциальности.

Для группировки фотографий по лицам

Если вы используете версию от июля 2019 г. (2019.19061.17310.0) приложения «Фотографии» или более поздней версии — при запуске приложения вас спросят, хотите ли вы использовать функцию группировки по лицам.

1. Запустите приложение «Фото».

2. Появится экран приветствия с просьбой разрешить включить параметр «Люди» в приложении «Фото».

1. Выполните одно из следующих действий:

   • Выберите Да , чтобы оставить параметр «Люди» включенным и сохранить ранее определенные группы лиц.

   • Выберите Нет, спасибо , чтобы удалить все ранее определенные группы лиц. Когда вас спросят, действительно ли вы хотите отключить этот параметр, выберите Да .

Включение функции группировки по лицам

1. В правом верхнем углу приложения «Фото» выберите Подробнее… > Настройки .

2. В разделе Просмотр и редактирование измените настройку People с Off на On .

3. При включении этого параметра вкладка «Люди» заполняется группами лиц. По мере добавления ваших фото и видео в коллекцию фотографий вкладка «Люди» может выглядеть примерно так:

4. По мере добавления новых фотографий и видео группы лиц будут появляться на вкладке «Люди».Эти группы можно связать с контактами из приложения «Люди» в Windows.

5. Свяжите группы лиц со своими контактами, выбрав ссылку Добавить имя , а затем выбрав контакт. Если контакта для этого человека еще нет, вы всегда можете добавить его.

6. После того, как вы связали свои контакты, вы можете легко найти своих друзей и семью с помощью окна поиска.

7. Если вы хотите отключить контакт от группы лиц, выберите связанную группу лиц, чтобы открыть страницу с изображением профиля контакта и фотографиями контакта. Рядом с изображением профиля находится имя контакта и значок карандаша.

8. Выберите значок карандаша, чтобы отобразить следующие два варианта:

   • Удалить имя — отключает контакт от группировки лиц.

   • Откройте сведения о контакте , чтобы перейти к соответствующей записи контакта из приложения «Люди» в Windows.

1. Выберите Удалить имя , чтобы отменить связь контакта с группировкой лиц.

Чтобы отключить распознавание лиц

1. В правом верхнем углу приложения «Фото» выберите Подробнее… > Настройки .

2. В разделе Просмотр и редактирование установите для Люди настройку Выкл. , а затем подтвердите, что вы хотите отключить настройку, выбрав Принять .

   Примечание: Отключение параметра «Люди» удаляет все существующие данные группировки лиц, созданные в процессе распознавания лиц. Если изменить этот параметр, с вашего устройства не будут удалены ни фотографии, ни видео.Если вы решите снова включить этот параметр позже, ваша коллекция будет отсканирована снова, и данные группировки лиц будут восстановлены.

Сходство изображения: теория и код | by Adam Mehdi

Эвристика для вычисления сходства в неструктурированных данных изображения.

Как мы можем вычислить, насколько одно изображение похоже на другое? Для сходства данных в векторизованной форме мы можем найти сумму квадратов разностей между двумя примерами или использовать аналогичные методы, такие как косинусное сходство.Однако выполнение таких методов с изображениями — суммирование квадратов разницы между каждым значением пикселя — не удается, поскольку информация в изображениях лежит во взаимодействии между пикселями. Чтобы продолжить, нам пришлось бы сначала извлечь значимые черты изображений в векторизованную форму.

Но как нам извлечь особенности из неструктурированных данных, таких как изображения? Чтобы сделать это со словами, мы используем обучаемые вложения — векторы признаков, содержащие значение определенных слов. Мы используем векторы, чтобы передать значение слов, и мы можем делать нечто подобное с изображениями.CNN можно обучить отображать изображения в векторы, и мы можем использовать эти векторы, как встраивание слов. Это центральная задача развивающейся области обучения с нулевым выстрелом; однако в этом проекте используется другой, более сквозной подход.

Я предлагаю составной конвейер глубокого обучения в качестве объяснимой эвристики для автоматического прогнозирования сходства между изображениями. Для этого я использовал набор данных Oxford PETS. Этот конвейер, вероятно, похож на конвейер технологий распознавания лиц, хотя я не знаком с этими подходами.В этой статье я прохожу через каждый этап своего проекта, от классификации пород домашних животных до поиска сходства с сиамской моделью и интерпретации прогнозов с помощью карт активации классов (CAM). Код написан с использованием PyTorch и fastai. В заключение я рассмотрю возможные применения этой эвристики в качестве грубого алгоритма кластеризации для минимально размеченных наборов данных и сопоставления похожих пациентов для медицинского прогноза.

Вот блокнот оригинального проекта. Я предлагаю работать с записной книжкой, пока вы читаете следующий комментарий, поскольку я опускаю некоторые детали для краткости.И, если вы хотите прочитать эту статью в более понятном формате, я рекомендую прочитать ее с моего собственного веб-сайта.

Давайте начнем с того, где мы сможем получить четкое представление обо всем проекте: с конца.

Класс SimilarityFinder — это моя модульная версия конвейера вывода, и как только мы поймем его три метода, мы сможем понять суть проекта. SimilarityFinder объединяет две модели: классификатор, который прогнозирует породу домашнего животного, и модель сравнения ( сиамский, ), которая определяет, похожи ли два изображения.Мы используем их для прогнозирования изображения в наших файлах сравнительного изображения, которое наиболее похоже на исходное изображение.

  класс   SimilarityFinder : 
  def   __init__  (self, classifier_learner, siamese_learner, files): 
  def   предсказать  (self, fn, compare_n  =  ): Similar_cams  (self): 

В __init__ мы предварительно обрабатываем файлы изображений, которые мы используем для сравнения, в lbl2files , полезное сопоставление для предсказывают и инициализируем два наших Learner s.(. +) _ \ d + .jpg $ ‘, fname.name) .groups () [0] class SimilarityFinder :
def __init__ (self, classifier_learner, siamese_learner, files):
self. clearn, self.slearn = classifier_learner, siamese_learner
label = L (map (label_func, files)). unique ()
self.lbl2files = {l: [f для f в файлах if label_func (f) == l]
для l в ярлыках }

Классификатор Learner будет служить эвристикой для уменьшения количества изображений, которые мы должны просеивать при прогнозировании сходства.Siamese Learner предсказывает сходство между двумя изображениями. Вместе они позволят нам найти наиболее похожее изображение в большом наборе данных.

Давайте продолжим и посмотрим, как мы построили эти два Learner .

Мы прогнозируем породу домашних животных по изображениям домашних животных. Это стандартная проблема классификации, поэтому она должна показаться тривиальной для тех, кто знаком с CNN. Есть три основных шага:

1. Извлечь файлы изображений из каталога. Набор данных PETS по умолчанию доступен в библиотеке fastai, поэтому для доступа к нему мы используем untar_data .

 path = untar_data (URLs.PETS) 
 files = get_image_files (path / "images") 

2. Предварительно обработайте файлы изображений и сохраните их в DataLoaders с помощью API блока данных fastai.

 cdls = DataBlock (blocks = (ImageBlock, CategoryBlock), 
 get_items = get_image_files, 
 get_y = using_attr (RegexLabeller (r '(. +) _ \ D + .jpg $'), 'name', 
 splitter = RandomSplitter ( ), 
 item_tfms = Resize (224), 
 batch_tfms = aug_transforms ()). Dataloaders (путь / 'изображения') 

3.Заворачиваем все в фастай Learner и тренируем модель. В проекте я использовал несколько приемов для обучения (сглаживание меток, обучение со смешанной точностью), но для простоты я их опускаю. Они есть в оригинальной записной книжке.

 clearn = cnn_learner (cdls, resnet34, metrics = precision) clearn.fit_one_cycle (n_epochs, lr) 

Конвейер классификации завершен; перейдем к более сложному процессу сравнения.

Мы обучили модель предсказанию породы домашних животных.Теперь мы обучаемся использованию модели, которая предсказывает, принадлежат ли два изображения к одному и тому же виду. Это потребует определения некоторых пользовательских типов данных и пользовательской модели, поскольку это не стандартное приложение. Следующая реализация взята из сиамского учебника по документации fastai, но я внес изменения в модель и процесс обучения.

Реализация сиамской модели очень похожа на реализацию классификатора; Однако есть две ключевые модификации.

Мы вводим в модель два изображения вместо одного.Это означает, что, во-первых, нам нужно представить наши DataLoaders с тремя элементами для каждого примера — первое изображение, второе изображение и являются ли они похожими — и, во-вторых, мы передаем каждое изображение индивидуально через одно и то же тело и объединяем выходные данные тело в голове.

1. Получите файлы изображений точно так же, как и раньше.

 путь  =  untar_data (URLs.PETS) 
 файл  =  get_image_files (путь / «изображений») 

2.Предварительно обработайте данные с помощью API среднего уровня fastai. Мы создаем Transform , который открывает файлы, связывает их с другими и выводит его как SiameseImage , который по сути является контейнером, используемым для отображения данных. Затем мы применяем необходимые преобразования ко всем файлам с TfmdLists и загрузчиками данных .

  class   SiameseTransform  (Transform): 
  def   __init__  (self, files, splits): 
 "" "установочные файлы в обучающие и допустимые наборы" "" 
  def   кодирует  (self , f): 
 "" "применяет преобразования к f и объединяет его с другим изображением" "" 
 f2, то же  =  self.valid.get (f, self._draw (f)) 
 im1, im2  =  PILImage.create (f), PILImage.create (f2) 
  return  SiameseImage (im1, im2, int (same)) 
  def   _draw  (self, f, splits  =  0): 
 "" "получить файл - тот же класс, что и f с вероятностью 0,5" "" 
 разбивает  =  RandomSplitter (seed  =  23) ( files) 
 tfm  =  SiameseTransform (файлы, разбиения) 
 tls  =  TfmdLists (файлы, tfm, разбиения  =  разбиений) 
 sdls  =  tls.dataloaders (after_item  =  [Resize (224), ToTensor], 
 after_batch  =  [IntToFloatTensor, Normalize.from_stats ( *  imagenet_stats)]) 

3. Постройте модель. Мы пропускаем каждое изображение в паре через тело (он же кодировщик), объединяем выходные данные и пропускаем их через голову, чтобы получить прогноз. Обратите внимание, что для обоих изображений существует только один кодировщик, а не два кодировщика для каждого изображения. Затем мы загружаем несколько предварительно натренированных гирь и собираем их в модель.

  class   SiameseModel  (Module): 
  def   __init__  (self, encoder, head): 
 self.encoder, self.head  =  encoder, head 
  def   вперед  (self , x1, x2): 
 ftrs  =  torch.cat ([self.encoder (x1), self.encoder (x2)], dim  =  1) 
  return  self.head (ftrs) 
 encoder  =  create_body (resnet34, cut  = -  2) 
 head  =  create_head (512  *  2, 2, ps  =  0.5) 
 smodel  =  SiameseModel (кодировщик, головка) 

4. Создайте Learner и обучите модель. Мы имеем дело с небольшими морщинками в Learner : укажите местоположение тела и головы с помощью siamese_splitter и примените цель как поплавок в loss_func . Обратите внимание, что после того, как мы настроили данные и модель, все остальное становится на свои места, и мы можем продолжить обучение стандартным способом.

 slearn = Learner (sdls, smodel, loss_func = loss_func, 
 splitter = siamese_splitter, metrics = precision) 
 slearn.fit_one_cycle (n_epochs, lr) 

Мы используем возможность определения общей породы в качестве эвристики для определения сходства изображений. Я использую вероятность того, что два питомца принадлежат к одной и той же породе, как прокси для сходства: если модель на 95% уверена, что два питомца принадлежат к одной и той же породе, они считаются более похожими, чем если бы модель предсказывала с 80% уверенность.

А теперь вернемся к сути проекта, SimilarityFinder , в котором мы объединяем эти возможности.

Это самый сложный метод в проекте, поэтому я буду разбирать его по частям. Суть такова: ввести файл изображения, предсказать его класс, выполнить поиск в репозитории изображений того же класса, записать активации тела с помощью крючка (для похожих_cams ) и вывести наиболее похожее изображение.

  класс   SimilarityFinder : 
  def   предсказать  (self, fn, compare_n  =  15): 
 self.preds, self.acts, self.images, self.fns  =  [], [], [], []  # 1. предсказать породу входного изображения 
  cls  =  pred_class (fn, self.clearn)  # 2. Получить список изображений одного класса для сравнения 
  compare_fns  =  self.lbl2files [cls] [: compare_n]  # 3. Зарегистрируйте ловушку для записи активаций тела 
  hook_layer  =  self .slearn.model.encoder 
  с крючком  (hook_layer)  as  hook: 
  для  f2  в  compare_fns:  # 4.предварительная обработка файлов изображений для сравнения и прогнозирования сходства 
  im1, im2  =  PILImage.create (fn), PILImage.create (f2) 
 ims  =  SiameseImage (im1, im2) 
 output  =  slearn.siampredict (ims ) [0] [1]  # 5. запись состояния и выходы 
  self.preds.append (torch.sigmoid (output)) 
 self.fns.append ((fn, f2)) 
 self.images.append ( (im1, im2)) 
 self.acts.append (hook.stored) 
 hook.reset ()  # 6.получить наиболее похожее изображение и показать его с исходным 
  self.idx  =  np.array (self.preds) .argmax () 
 sim_ims  =  self.images [self.idx] 
 title  =  f '{ self.preds [self.idx] .item ()  *  100: .2f}% Сходство '
 SiameseImage (sim_ims [0], sim_ims [1], title) .show () 
  return  self.fns [ self.idx] [1] 

1. Предсказать породу входного изображения. pred_class выполняет предварительную обработку файла изображения и выводит предсказанный класс, используя модель классификатора.

  def   pred_class  (fn, learn): 
 im  =  first (learn.dls.test_dl ([fn,])) [0] .cpu () 
  с  torch.no_grad () : output  =  learn.model.eval (). cpu () (im) 
  return  learn.dls.vocab [output.argmax ()] 

2. Получить список изображений одного класса для сравнения. Я использую предсказанный класс в качестве эвристики, чтобы уменьшить количество изображений, которые мы должны искать, чтобы получить наиболее похожие. compare_n указывает количество изображений, которые мы будем искать, поэтому, если нам нужны быстрые результаты, мы уменьшим compare_n .Если compare_n равно 20, вызов для прогнозирования займет около одной секунды.

3. Зарегистрируйте хук для записи срабатываний тела. Хуки — это фрагменты кода, которые мы внедряем в модели PyTorch, если хотим, чтобы они выполняли дополнительные функции. Они хорошо работают с менеджерами контекста ( с блоками), потому что мы должны удалить ловушку после ее использования. Здесь я использовал крючок для хранения последних активаций тела модели, чтобы я мог реализовать Similar_cams (объяснено позже).

  class   Hook  (): 
  def   __init__  (self, m): 
 self.hook  =  m.register_forward_hook (self.hook_func) 
 self.stored 61  [] 
 def   hook_func  (self, m, i, o): self.stored.append (o.detach (). cpu ()) 
  def   reset  (self): self.stored  =  [] 
  def   __enter__  (self,  *  args,  **  kwargs):  return  self 
  def   __exit__  (self,  *  args,  **  kwargs): self.hook.remove () 

4. Предварительная обработка файлов изображений для сравнения и прогнозирования сходства. SiameseImage — это модифицированный кортеж, используемый для группировки и отображения наших изображений. Метод siampredict — это версия Learner.predict с измененными значениями по умолчанию для устранения некоторых недостатков пользовательской модели.

5. Запишите статистику.

6. Извлеките пару изображений с наибольшей предсказанной вероятностью сходства, считая их наиболее похожими из рассмотренных изображений.Покажите изображения рядом с SiameseImage.show и выведите имя файла наиболее похожего изображения.

Это основная функциональность конвейера, но если бы она была реализована как таковая, мы бы не узнали, почему изображения считались «наиболее похожими». Другими словами, было бы полезно, если бы мы могли определить особенности изображения, которые модель использовала для прогнозирования. Чтобы модель не предсказывала, что два изображения будут похожими из-за посторонних факторов (например, схожего фона), я добавил функциональность CAM.

  class   SimilarityFinder : 
  def   Similar_cams  (self): 
  # 1. возьмите окончательные веса и пространственные карты наиболее похожих изображений 
  sweight  =  self.slearn.model.head [ -  1] .weight.cpu () 
 act1, act2  =  self.acts [self.idx] 
  # 2. матрица умножения весов и пространственных карт 
  cam_map1  =  torch.einsum ('ik, kjl-> ijl', sweight, act1 [0]) 
 cam_map2  =  torch.einsum ('ik, kjl-> ijl', sweight, act2 [0]) 
  # 3. откройте наиболее похожие изображения, чтобы показать их 
  f1, f2  =  self.fns [self.idx] 
 t1, t2  =  to_tensor (f1, slearn.dls), to_tensor (f2, slearn.dls) 
  # 4 .показать CAM, наложенные на изображения 
  _, axs  =  plt.subplots (ncols  =  2) 
 show_cam (t1, cam_map1, axs [0]) 
 show_cam (t2, cam_map2, axs [1]) 

  def   show_cam  (t, cam_map, ctx): 
 show_image (t, ctx  =  ctx) 
 ctx.imshow (cam_map [0] .detach (). cpu (), 
 экстент [0, t.shape [2], t.shape [1], 0], 
 альфа  =  .7, интерполяция  =  ' BILINEAR ', cmap  = ' magma ')