TehnoloÄ£ijas un modeļi mÅ«su nÄkotnes datorredzes sistÄmai tika radÄ«ti un pilnveidoti pakÄpeniski un dažÄdos mÅ«su uzÅÄmuma projektos - Mail, Cloud, Search. Tie nogatavojÄs kÄ labs siers vai konjaks. KÄdu dienu sapratÄm, ka mÅ«su neironu tÄ«kli uzrÄda izcilus rezultÄtus atpazÄ«Å”anÄ, un nolÄmÄm tos apvienot vienÄ b2b produktÄ ā Vision ā ko tagad lietojam paÅ”i un piedÄvÄjam izmantot arÄ« jums.
Å odien mÅ«su datorredzes tehnoloÄ£ija Mail.Ru Cloud Solutions platformÄ veiksmÄ«gi darbojas un risina ļoti sarežģītas praktiskas problÄmas. Tas ir balstÄ«ts uz vairÄkiem neironu tÄ«kliem, kas ir apmÄcÄ«ti mÅ«su datu kopÄs un specializÄjas lietiŔķo problÄmu risinÄÅ”anÄ. Visi pakalpojumi darbojas mÅ«su serveru iekÄrtÄs. SavÄs lietojumprogrammÄs varat integrÄt publisko Vision API, caur kuru ir pieejamas visas pakalpojuma iespÄjas. API ir Ätra ā pateicoties servera GPU, vidÄjais reakcijas laiks mÅ«su tÄ«klÄ ir 100 ms.
Dodieties uz kaÄ·i, tur ir detalizÄts stÄsts un daudzi VÄ«zijas darba piemÄri.
Pakalpojuma piemÄrs, kurÄ mÄs paÅ”i izmantojam minÄtÄs sejas atpazÄ«Å”anas tehnoloÄ£ijas, ir . Viena no tÄ sastÄvdaļÄm ir Vision foto stendi, kurus uzstÄdÄm dažÄdÄs konferencÄs. Pieejot pie Å”Äda foto stenda, nofotografÄjiet ar iebÅ«vÄto kameru un ievadiet savu e-pastu, sistÄma fotogrÄfiju masÄ«vÄ nekavÄjoties atradÄ«s tÄs, kurÄs jÅ«s iemūžinÄjuÅ”i konferences darbinieki, un, ja vÄlaties, atrastÄs fotogrÄfijas nosÅ«tÄ«s jums pa e-pastu. Un mÄs nerunÄjam par iestudÄtiem portreta kadriem ā Vision jÅ«s atpazÄ«st pat apmeklÄtÄju pūļa fonÄ. Protams, netiek atpazÄ«ti paÅ”i foto stendi, tie ir tikai planÅ”etdatori skaistos stendos, kas vienkÄrÅ”i fotografÄ viesus ar iebÅ«vÄtajÄm kamerÄm un pÄrraida informÄciju uz serveriem, kur notiek visa atpazÄ«Å”anas maÄ£ija. Un mÄs ne reizi vien esam redzÄjuÅ”i, cik pÄrsteidzoÅ”a ir tehnoloÄ£iju efektivitÄte pat attÄlu atpazÄ«Å”anas speciÄlistu vidÅ«. TÄlÄk mÄs runÄsim par dažiem piemÄriem.
1. Mūsu sejas atpazīŔanas modelis
1.1. Neironu tÄ«kls un apstrÄdes Ätrums
AtpazÄ«Å”anai mÄs izmantojam neironu tÄ«kla modeļa ResNet 101 modifikÄciju.Average Pooling beigÄs tiek aizstÄts ar pilnÄ«bÄ savienotu slÄni, lÄ«dzÄ«gi kÄ tas tiek darÄ«ts ArcFace. TomÄr vektora attÄlojumu izmÄrs ir 128, nevis 512. MÅ«su apmÄcÄ«bu komplektÄ ir aptuveni 10 miljoni 273 593 cilvÄku fotogrÄfiju.
Modelis darbojas ļoti Ätri, pateicoties rÅ«pÄ«gi atlasÄ«tai servera konfigurÄcijas arhitektÅ«rai un GPU skaitļoÅ”anai. Atbildes saÅemÅ”ana no API mÅ«su iekÅ”Äjos tÄ«klos aizÅem no 100 ms ā tas ietver sejas noteikÅ”anu (sejas noteikÅ”anu fotoattÄlÄ), personas ID atpazÄ«Å”anu un atgrieÅ”anu API atbildÄ. Pie lieliem ienÄkoÅ”o datu apjomiem ā fotogrÄfijÄm un video ā datu pÄrsÅ«tÄ«Å”ana uz servisu un atbildes saÅemÅ”ana prasÄ«s daudz vairÄk laika.
1.2. Modeļa efektivitÄtes novÄrtÄÅ”ana
Bet neironu tÄ«klu efektivitÄtes noteikÅ”ana ir ļoti neskaidrs uzdevums. ViÅu darba kvalitÄte ir atkarÄ«ga no tÄ, kÄdÄm datu kopÄm modeļi tika apmÄcÄ«ti un vai tie ir optimizÄti darbam ar konkrÄtiem datiem.
SÄkÄm novÄrtÄt sava modeļa precizitÄti ar populÄro LFW verifikÄcijas testu, taÄu tas ir pÄrÄk mazs un vienkÄrÅ”s. PÄc 99,8% precizitÄtes sasniegÅ”anas tas vairs nav lietderÄ«gi. AtpazÄ«Å”anas modeļu vÄrtÄÅ”anai ir labs konkurss - Megaface, kurÄ mÄs pakÄpeniski sasniedzÄm 82% 1. Megaface tests sastÄv no miljons fotogrÄfijÄm - traucÄjoÅ”iem faktoriem -, un modelei jÄspÄj labi atŔķirt vairÄkus tÅ«kstoÅ”us slavenÄ«bu fotogrÄfiju no Facescrub. datu kopa no traucÄjoÅ”iem lÄ«dzekļiem. TomÄr, iztÄ«rot Megaface testu no kļūdÄm, mÄs atklÄjÄm, ka ar notÄ«rÄ«to versiju mÄs sasniedzam 98% precizitÄti 1. rangÄ (slavenÄ«bu fotoattÄli parasti ir diezgan specifiski). TÄpÄc viÅi izveidoja atseviŔķu identifikÄcijas testu, lÄ«dzÄ«gu Megaface, bet ar āparastuā cilvÄku fotogrÄfijÄm. PÄc tam mÄs uzlabojÄm datu kopu atpazÄ«Å”anas precizitÄti un devÄmies tÄlu uz priekÅ”u. TurklÄt mÄs izmantojam klasterizÄcijas kvalitÄtes testu, kas sastÄv no vairÄkiem tÅ«kstoÅ”iem fotoattÄlu; tas simulÄ sejas marÄ·ÄÅ”anu lietotÄja mÄkonÄ«. Å ajÄ gadÄ«jumÄ kopas ir lÄ«dzÄ«gu indivÄ«du grupas, viena grupa katrai atpazÄ«stamai personai. MÄs pÄrbaudÄ«jÄm darba kvalitÄti reÄlajÄs grupÄs (patiesa).
Protams, atpazÄ«Å”anas kļūdas rodas ar jebkuru modeli. Bet Å”Ädas situÄcijas bieži tiek atrisinÄtas, precÄ«zi noregulÄjot sliekÅ”Åus konkrÄtiem apstÄkļiem (visÄm konferencÄm mÄs izmantojam vienÄdus sliekÅ”Åus, bet, piemÄram, piekļuves kontroles sistÄmÄm mums ir stipri jÄpalielina sliekÅ”Åi, lai bÅ«tu mazÄk viltus pozitÄ«vu rezultÄtu). LielÄko daļu konferences apmeklÄtÄju pareizi atpazina mÅ«su Vision fotokabÄ«nes. Dažreiz kÄds skatÄ«jÄs uz apgriezto priekÅ”skatÄ«jumu un teica: "JÅ«su sistÄma kļūdÄ«jÄs, tas nebiju es." Tad atvÄrÄm fotogrÄfiju pilnÄ«bÄ, un izrÄdÄ«jÄs, ka fotogrÄfijÄ tieÅ”Äm ir Å”is apmeklÄtÄjs, tikai mÄs nefotografÄjÄm viÅu, bet kÄdu citu, cilvÄks vienkÄrÅ”i gadÄ«jÄs fonÄ izplÅ«duma zonÄ. TurklÄt neironu tÄ«kls bieži vien pareizi atpazÄ«st pat tad, ja daļa sejas nav redzama vai cilvÄks stÄv profilÄ vai pat pa pusei pagriezies. SistÄma var atpazÄ«t cilvÄku pat tad, ja seja atrodas optisko kropļojumu zonÄ, piemÄram, fotografÄjot ar platleÅÄ·a objektÄ«vu.
1.3. PÄrbaudes piemÄri sarežģītÄs situÄcijÄs
TÄlÄk ir sniegti piemÄri, kÄ darbojas mÅ«su neironu tÄ«kls. IevadÄ tiek iesniegtas fotogrÄfijas, kuras viÅai jÄmarÄ·Ä, izmantojot PersonID - unikÄlu personas identifikatoru. Ja diviem vai vairÄkiem attÄliem ir vienÄds ID, tad saskaÅÄ ar modeļiem Å”ajos fotoattÄlos ir attÄlota viena un tÄ pati persona.
Uzreiz atzÄ«mÄsim, ka testÄÅ”anas laikÄ mums ir pieejami dažÄdi parametri un modeļa sliekÅ”Åi, kurus varam konfigurÄt, lai sasniegtu konkrÄtu rezultÄtu. PubliskÄ API ir optimizÄta maksimÄlai precizitÄtei parastajos gadÄ«jumos.
SÄksim ar visvienkÄrÅ”Äko lietu, ar priekÅ”Äjo seju atpazÄ«Å”anu.
Nu, tas bija pÄrÄk viegli. Sarežģīsim uzdevumu, pievienosim bÄrdu un sauju gadu.
Daži teiks, ka arÄ« tas nebija pÄrÄk grÅ«ti, jo abos gadÄ«jumos ir redzama visa seja, un algoritmam ir pieejama daudz informÄcijas par seju. Labi, pÄrvÄrtÄ«sim Tomu HÄrdiju profilÄ. Å Ä« problÄma ir daudz sarežģītÄka, un mÄs veltÄ«jÄm daudz pūļu, lai to veiksmÄ«gi atrisinÄtu, vienlaikus saglabÄjot zemu kļūdu lÄ«meni: izvÄlÄjÄmies apmÄcÄ«bas komplektu, pÄrdomÄjÄm neironu tÄ«kla arhitektÅ«ru, noslÄ«pÄjÄm zudumu funkcijas un uzlabojÄm pirmapstrÄdi. no fotogrÄfijÄm.
Uzliksim viÅam galvassegu:
Starp citu, Å”is ir Ä«paÅ”i sarežģītas situÄcijas piemÄrs, jo seja ir stipri aizsegta, un apakÅ”ÄjÄ fotoattÄlÄ ir arÄ« dziļa Äna, kas slÄpj acis. ReÄlajÄ dzÄ«vÄ cilvÄki ļoti bieži maina savu izskatu ar tumÅ”o briļļu palÄ«dzÄ«bu. DarÄ«sim to paÅ”u ar Tomu.
Labi, mÄÄ£inÄsim iemest dažÄdu vecumu fotogrÄfijas, un Å”oreiz eksperimentÄsim ar citu aktieri. Å
emsim daudz sarežģītÄku piemÄru, kur ar vecumu saistÄ«tas izmaiÅas ir Ä«paÅ”i izteiktas. SituÄcija nav tÄla, tÄ notiek diezgan bieži, ja jums ir jÄsalÄ«dzina pasÄ esoÅ”Ä fotogrÄfija ar uzrÄdÄ«tÄja seju. Galu galÄ pirmÄ fotogrÄfija tiek pievienota pasei, kad Ä«paÅ”niekam ir 20 gadi, un lÄ«dz 45 gadu vecumam cilvÄks var ievÄrojami mainÄ«ties:
Vai, jÅ«suprÄt, galvenais speciÄlists neiespÄjamajÄs misijÄs lÄ«dz ar vecumu nav Ä«paÅ”i mainÄ«jies? DomÄju, ka pat daži cilvÄki apvienotu augÅ”Äjo un apakÅ”Äjo bildi, puika pa Å”iem gadiem ir tik ļoti mainÄ«jies.
Neironu tÄ«kli daudz biežÄk saskaras ar izmaiÅÄm izskatÄ. PiemÄram, dažreiz sievietes ar kosmÄtikas palÄ«dzÄ«bu var ievÄrojami mainÄ«t savu tÄlu:
Tagad sarežģīsim uzdevumu vÄl vairÄk: pieÅemsim, ka dažÄdÄs fotogrÄfijÄs ir nosegtas dažÄdas sejas daļas. Å Ädos gadÄ«jumos algoritms nevar salÄ«dzinÄt veselus paraugus. TomÄr Vision labi risina Å”Ädas situÄcijas.
Starp citu, fotogrÄfijÄ var bÅ«t daudz seju, piemÄram, kopÄjÄ zÄles fotogrÄfijÄ var ietilpt vairÄk nekÄ 100 cilvÄku. Å Ä« ir sarežģīta situÄcija neironu tÄ«kliem, jo āādaudzas sejas var tikt izgaismotas atŔķirÄ«gi, dažas no fokusa. TaÄu, ja fotogrÄfija ir uzÅemta ar pietiekamu izŔķirtspÄju un kvalitÄti (vismaz 75 pikseļi uz kvadrÄtu, kas nosedz seju), Vision spÄs to noteikt un atpazÄ«t.
ReportÄžas fotogrÄfiju un novÄroÅ”anas kameru attÄlu Ä«patnÄ«ba ir tÄda, ka cilvÄki bieži ir izplÅ«duÅ”i, jo tajÄ brÄ«dÄ« bija nefokusÄti vai kustÄjÄs:
ArÄ« apgaismojuma intensitÄte var ievÄrojami atŔķirties atkarÄ«bÄ no attÄla. ArÄ« tas bieži kļūst par klupÅ”anas akmeni; daudziem algoritmiem ir lielas grÅ«tÄ«bas pareizi apstrÄdÄt pÄrÄk tumÅ”us un pÄrÄk gaiÅ”us attÄlus, nemaz nerunÄjot par to precÄ«zu saskaÅoÅ”anu. AtgÄdinÄÅ”u, ka, lai sasniegtu Å”o rezultÄtu, ir nepiecieÅ”ams noteiktÄ veidÄ konfigurÄt sliekÅ”Åus, Ŕī funkcija vÄl nav publiski pieejama. MÄs izmantojam vienu un to paÅ”u neironu tÄ«klu visiem klientiem, tam ir sliekÅ”Åi, kas ir piemÄroti lielÄkajai daļai praktisko uzdevumu.
MÄs nesen izlaidÄm jaunu modeļa versiju, kas ar augstu precizitÄti atpazÄ«st Äzijas sejas. AgrÄk tÄ bija liela problÄma, ko pat sauca par "maŔīnmÄcÄ«bu" (vai "neironu tÄ«klu") rasismu. Eiropas un Amerikas neironu tÄ«kli labi atpazina kaukÄzieÅ”u sejas, bet ar mongoloÄ«du un negroÄ«du sejÄm situÄcija bija daudz sliktÄka. IespÄjams, ĶīnÄ situÄcija bija tieÅ”i pretÄja. Tas viss attiecas uz apmÄcÄ«bu datu kopÄm, kas atspoguļo dominÄjoÅ”os cilvÄku tipus konkrÄtÄ valstÄ«. TomÄr situÄcija mainÄs, Å”odien Ŕī problÄma nav tik aktuÄla. VÄ«zijai nav problÄmu ar dažÄdu rasu cilvÄkiem.
Sejas atpazÄ«Å”ana ir tikai viens no daudzajiem mÅ«su tehnoloÄ£ijas lietojumiem; redzi var apmÄcÄ«t atpazÄ«t jebko. PiemÄram, numura zÄ«mes, arÄ« algoritmiem sarežģītos apstÄkļos: asos leÅÄ·os, netÄ«ras un grÅ«ti nolasÄmas numura zÄ«mes.
2. Praktiski lietoŔanas gadījumi
2.1. FiziskÄ piekļuves kontrole: ja divi cilvÄki izmanto vienu caurlaidi
Ar Vision palÄ«dzÄ«bu var ieviest sistÄmas darbinieku ieraÅ”anÄs un aizieÅ”anas fiksÄÅ”anai. TradicionÄlajai sistÄmai, kuras pamatÄ ir elektroniskÄs caurlaides, ir acÄ«mredzami trÅ«kumi, piemÄram, ar vienu žetonu var izlaist divus cilvÄkus. Ja piekļuves kontroles sistÄma (ACS) tiks papildinÄta ar Vision, tÄ godÄ«gi fiksÄs, kurÅ” un kad ieradÄs/aizgÄja.
2.2. Laika izsekoŔana
Å is Vision lietoÅ”anas gadÄ«jums ir cieÅ”i saistÄ«ts ar iepriekÅ”Äjo. Ja papildinÄsiet piekļuves sistÄmu ar mÅ«su sejas atpazÄ«Å”anas servisu, tÄ varÄs ne tikai konstatÄt piekļuves kontroles pÄrkÄpumus, bet arÄ« reÄ£istrÄt darbinieku faktisko atraÅ”anos ÄkÄ vai objektÄ. Citiem vÄrdiem sakot, Vision palÄ«dzÄs jums godÄ«gi Åemt vÄrÄ, kurÅ” atnÄcis uz darbu un kurÄ laikÄ aizgÄjis, un kurÅ” vispÄr izlaidis darbu, pat ja kolÄÄ£i viÅu sedza priekÅ”nieku priekÅ”Ä.
2.3. Video analÄ«ze: cilvÄku izsekoÅ”ana un droŔība
Izsekojot cilvÄkus, izmantojot Vision, jÅ«s varat precÄ«zi novÄrtÄt reÄlo satiksmi iepirkÅ”anÄs zonÄs, dzelzceļa stacijÄs, pÄrejÄs, ielÄs un daudzÄs citÄs sabiedriskÄs vietÄs. MÅ«su izsekoÅ”ana var arÄ« ļoti palÄ«dzÄt kontrolÄt piekļuvi, piemÄram, noliktavai vai citÄm svarÄ«gÄm biroja telpÄm. Un, protams, cilvÄku un seju izsekoÅ”ana palÄ«dz atrisinÄt droŔības problÄmas. Vai esat pieÄ·Äris kÄdu, kas zog no jÅ«su veikala? Pievienojiet viÅa PersonID, kuru atdeva Vision, savas video analÄ«zes programmatÅ«ras melnajam sarakstam, un nÄkamreiz sistÄma nekavÄjoties brÄ«dinÄs droŔības dienestu, ja Å”is tips atkal parÄdÄs.
2.4. TirdzniecÄ«bÄ
MazumtirdzniecÄ«ba un dažÄdi pakalpojumu uzÅÄmumi ir ieinteresÄti rindu atpazÄ«Å”anÄ. Ar Vision palÄ«dzÄ«bu jÅ«s varat atpazÄ«t, ka tas nav nejauÅ”s cilvÄku pÅ«lis, bet gan rinda, un noteikt tÄs garumu. Un tad sistÄma informÄ atbildÄ«gos par rindu, lai viÅi izdomÄ situÄciju: vai nu ir apmeklÄtÄju pieplÅ«dums un jÄsauc papildus strÄdnieki, vai arÄ« kÄds slinko darba pienÄkumus.
Interesants uzdevums ir arÄ« uzÅÄmuma darbinieku atdalÄ«Å”ana zÄlÄ no apmeklÄtÄjiem. Parasti sistÄma ir apmÄcÄ«ta atdalÄ«t objektus, kas valkÄ noteiktu apÄ£Ärbu (apÄ£Ärba kods) vai ar kÄdu atŔķirÄ«gu iezÄ«mi (firmas Å”alle, nozÄ«mÄ«te uz krÅ«tÄ«m utt.). Tas palÄ«dz precÄ«zÄk novÄrtÄt apmeklÄtÄ«bu (lai darbinieki ar savu klÄtbÅ«tni vien āneuzpÅ«stā zÄlÄ esoÅ”o cilvÄku statistiku).
Izmantojot sejas atpazÄ«Å”anu, varat arÄ« novÄrtÄt savu auditoriju: kÄda ir apmeklÄtÄju lojalitÄte, tas ir, cik cilvÄku un ar kÄdu biežumu atgriežas jÅ«su iestÄdÄ. AprÄÄ·iniet, cik unikÄlo apmeklÄtÄju mÄnesÄ« ierodas pie jums. Lai optimizÄtu piesaistes un saglabÄÅ”anas izmaksas, varat uzzinÄt arÄ« satiksmes izmaiÅas atkarÄ«bÄ no nedÄļas dienas un pat diennakts laika.
FranŔīzes devÄji un Ä·Ädes uzÅÄmumi var pasÅ«tÄ«t novÄrtÄjumu, pamatojoties uz fotogrÄfijÄm par dažÄdu mazumtirdzniecÄ«bas vietu zÄ«molu kvalitÄti: logotipu, izkÄrtÅu, plakÄtu, reklÄmkarogu utt.
2.5. Ar transportu
VÄl viens droŔības nodroÅ”inÄÅ”anas piemÄrs, izmantojot video analÄ«zi, ir pamestu priekÅ”metu identificÄÅ”ana lidostu vai dzelzceļa staciju zÄlÄs. Redzi var apmÄcÄ«t atpazÄ«t simtiem klaÅ”u objektus: mÄbeles, somas, koferus, lietussargus, dažÄda veida apÄ£Ärbus, pudeles utt. Ja jÅ«su video analÄ«zes sistÄma nosaka objektu bez Ä«paÅ”nieka un atpazÄ«st to, izmantojot Vision, tÄ nosÅ«ta signÄlu droŔības dienestam. LÄ«dzÄ«gs uzdevums ir saistÄ«ts ar automÄtisku neparastu situÄciju noteikÅ”anu sabiedriskÄs vietÄs: kÄdam ir slikti, kÄds smÄÄ·Ä nepareizÄ vietÄ, vai cilvÄks nokrÄ«t uz sliedÄm un tÄ tÄlÄk - visus Å”os modeļus var atpazÄ«t video analÄ«tikas sistÄmas. izmantojot Vision API.
2.6. Dokumentu plūsma
VÄl viens interesants nÄkotnes Vision pielietojums, ko mÄs Å”obrÄ«d izstrÄdÄjam, ir dokumentu atpazÄ«Å”ana un to automÄtiska parsÄÅ”ana datu bÄzÄs. TÄ vietÄ, lai manuÄli ievadÄ«tu (vai vÄl ļaunÄk, ievadÄ«tu) bezgalÄ«gas sÄrijas, numurus, izdoÅ”anas datumus, konta numurus, bankas datus, dzimÅ”anas datumus un vietas un daudzus citus formalizÄtus datus, varat skenÄt dokumentus un automÄtiski nosÅ«tÄ«t tos pa droÅ”u kanÄlu, izmantojot API uz mÄkoni, kur sistÄma Å”os dokumentus atpazÄ«s lidojuma laikÄ, parsÄs un atgriezÄ«s atbildi ar datiem vajadzÄ«gajÄ formÄtÄ automÄtiskai ievadÄ«Å”anai datu bÄzÄ. Å odien Vision jau zina, kÄ klasificÄt dokumentus (ieskaitot PDF) - izŔķir pases, SNILS, TIN, dzimÅ”anas apliecÄ«bas, laulÄ«bas apliecÄ«bas un citus.
Protams, neironu tÄ«kls nevar tikt galÄ ar visÄm Ŕīm situÄcijÄm. KatrÄ gadÄ«jumÄ konkrÄtam klientam tiek veidots jauns modelis, tiek Åemti vÄrÄ daudzi faktori, nianses un prasÄ«bas, tiek atlasÄ«tas datu kopas, tiek veiktas apmÄcÄ«bas, testÄÅ”anas un konfigurÄcijas iterÄcijas.
3. API darbÄ«bas shÄma
Vision āieejas vÄrtiā lietotÄjiem ir REST API. Tas var saÅemt fotoattÄlus, video failus un pÄrraides no tÄ«kla kamerÄm (RTSP straumes) kÄ ievadi.
Lai izmantotu Vision, jums ir nepiecieÅ”ams pakalpojumÄ Mail.ru Cloud Solutions un saÅemiet piekļuves pilnvaras (client_id + client_secret). LietotÄja autentifikÄcija tiek veikta, izmantojot OAuth protokolu. Avota dati POST pieprasÄ«jumu korpusos tiek nosÅ«tÄ«ti uz API. Un atbildÄ klients no API saÅem atpazÄ«Å”anas rezultÄtu JSON formÄtÄ, un atbilde ir strukturÄta: tajÄ ir informÄcija par atrastajiem objektiem un to koordinÄtÄm.
Atbildes paraugs
{
"status":200,
"body":{
"objects":[
{
"status":0,
"name":"file_0"
},
{
"status":0,
"name":"file_2",
"persons":[
{
"tag":"person9"
"coord":[149,60,234,181],
"confidence":0.9999,
"awesomeness":0.45
},
{
"tag":"person10"
"coord":[159,70,224,171],
"confidence":0.9998,
"awesomeness":0.32
}
]
}
{
"status":0,
"name":"file_3",
"persons":[
{
"tag":"person11",
"coord":[157,60,232,111],
"aliases":["person12", "person13"]
"confidence":0.9998,
"awesomeness":0.32
}
]
},
{
"status":0,
"name":"file_4",
"persons":[
{
"tag":"undefined"
"coord":[147,50,222,121],
"confidence":0.9997,
"awesomeness":0.26
}
]
}
],
"aliases_changed":false
},
"htmlencoded":false,
"last_modified":0
}AtbildÄ ir iekļauts interesants awesomeness parametrs - tas ir nosacÄ«ts sejas āvÄsumsā fotoattÄlÄ, ar tÄ palÄ«dzÄ«bu mÄs no secÄ«bas atlasÄm labÄko sejas kadru. MÄs apmÄcÄ«jÄm neironu tÄ«klu, lai prognozÄtu iespÄjamÄ«bu, ka fotoattÄlam sociÄlajos tÄ«klos patiks patÄ«k. Jo labÄka ir fotoattÄla kvalitÄte un smaidÄ«gÄka seja, jo lielÄka ir satriecÄ«ba.
API Vision izmanto koncepciju, ko sauc par telpu. Å is ir rÄ«ks dažÄdu seju kopu izveidoÅ”anai. Vietu piemÄri ir melnie un baltie saraksti, apmeklÄtÄju, darbinieku, klientu saraksti utt. Katrai Vision marÄ·ierim var izveidot lÄ«dz 10 laukumiem, katrÄ laukÄ var bÅ«t lÄ«dz 50 tÅ«kstoÅ”iem PersonID, tas ir, lÄ«dz 500 tÅ«kstoÅ”iem par marÄ·ieri. TurklÄt marÄ·ieru skaits vienÄ kontÄ nav ierobežots.
MÅ«sdienÄs API atbalsta Å”Ädas noteikÅ”anas un atpazÄ«Å”anas metodes:
- AtpazÄ«t/IestatÄ«t - seju noteikÅ”ana un atpazÄ«Å”ana. Katrai unikÄlajai personai automÄtiski pieŔķir PersonID, atgriež atrasto personu PersonID un koordinÄtas.
- DzÄst - konkrÄta PersonID dzÄÅ”ana no personu datu bÄzes.
- SaÄ«sinÄt - notÄ«ra visu vietu no PersonID, kas ir noderÄ«gi, ja tÄ tika izmantota kÄ testa vieta un jums ir jÄatiestata datu bÄze ražoÅ”anai.
- Detect - objektu, ainu, numura zÄ«mju, orientieru, rindu uc noteikÅ”ana. Atgriež atrasto objektu klasi un to koordinÄtas
- Noteikt dokumentiem - nosaka konkrÄtus Krievijas FederÄcijas dokumentu veidus (atŔķir pasi, SNILS, nodokļu identifikÄcijas numuru utt.).
TÄpat drÄ«zumÄ beigsim darbu pie OCR metodÄm, dzimuma, vecuma un emociju noteikÅ”anas, kÄ arÄ« merÄendainga problÄmu risinÄÅ”anas, tas ir, preÄu izlikÅ”anas automÄtiskai kontrolei veikalos. Pilnu API dokumentÄciju varat atrast Å”eit:
4. SecinÄjums
Tagad, izmantojot publisko API, jÅ«s varat piekļūt sejas atpazÄ«Å”anai fotoattÄlos un videoklipos; tiek atbalstÄ«ta dažÄdu objektu, numura zÄ«mju, orientieru, dokumentu un visu ainu identificÄÅ”ana. Pielietojuma scenÄriji - jÅ«ra. NÄciet, pÄrbaudiet mÅ«su pakalpojumu, uzstÄdiet tai sarežģītÄkos uzdevumus. Pirmie 5000 darÄ«jumi ir bez maksas. VarbÅ«t tÄ bÅ«s jÅ«su projektu "trÅ«kstoÅ”Ä sastÄvdaļa".
PÄc reÄ£istrÄcijas un savienojuma izveides varat nekavÄjoties piekļūt API. . Visi Habra lietotÄji saÅem reklÄmas kodu papildu darÄ«jumiem. LÅ«dzu, uzrakstiet man e-pasta adresi, kuru izmantojÄt sava konta reÄ£istrÄÅ”anai!
Avots: www.habr.com