Дополнительная литература       309

Для того чтобы алгоритм LBPH работал максимально точно, нужно использовать его в контролируемых условиях. Напомню, что, вынудив пользователя получать доступ через ноутбук, мы контролировали его позу, размер лица, разрешение изображения и освещение.

Итоги

В этой главе мы реализовали распознавание лиц людей с помощью алгоритма построения гистограмм локальных бинарных шаблонов. Используя всего несколько строк кода, мы создали надежный алгоритм распознавания лиц, который способен с легкостью обрабатывать изменчивые условия освещения. Кроме того, с помощью метода os.path.split() из стандартной библиотеки мы разделили пути к каталогам и имена файлов для создания настраиваемых имен.

Дополнительная литература

В«Local Binary Patterns Applied to Face Detection and Recognition» (Polytechnic University of Catalonia, 2010) автор Лаура Мария Санчес Лопес (Laura María Sánchez López) тщательно разбирает LBPH. В формате PDF эту книгу вы найдете онлайн, например, на сайте https://www.semanticscholar.org/.

В«Look at the LBP Histogram» с сайта AURlabCVsimulator (https://aurlabcvsimulator.readthedocs.io/en/latest/) приведен код на Python, который позволяет визуализировать изображение LBPH.

Если вы являетесь пользователем macOS или Linux, то обязательно ознакомьтесь с библиотекой face_recognition, созданной Адамом Гейтгеем (Adam Geitgey). Это простая и очень точная система распознавания лиц, работающая на принципах глубокого обучения. Инструкции по ее установке и описание вы найдете на сайте Python Software Foundation по адресу https://pypi.org/project/face_recognition/.

«Machine Learning Is Fun! Part 4: Modern Face Recognition with Deep Learning» (Medium, 2016) Адама Гейтгея — короткий и интересный обзор современных техник распознавания лиц при помощи Python, OpenFace и dlib.

«Liveness Detection with OpenCV» (PyImageSearch, 2019), написанное Адрианом Роузброком (Adrian Rosebrock), — онлайн-руководство о том, как защитить систему распознавания от спуфинговых атак, при которых злоумышленник может обмануть алгоритм, например, поднеся к видеокамере фотографию капитана Демминга.

В различных городах и колледжах в разных странах мира начали запрещать использование систем распознавания лиц. При этом изобретательные граждане

310      Глава 10. Ограничение доступа по принципу распознавания лиц

тоже не остаются в стороне, с целью защиты личности они разрабатывают специальную одежду, вводящую системы в заблуждение. «These Clothes Use Outlandish Designs to Trick Facial Recognition Software into Thinking You’re Not Human» («В этой одежде используется неординарный дизайн, благодаря которому системы не могут распознать человека») Аарона Холмса (Aaron Holmes) (Business Insider, 2020 год) и «How to Hack Your Face to Dodge the Rise of Facial Recognition Tech» («Как замаскировать лицо, чтобы избежать обнаружения всепроникающими системами распознавания лиц») Элизы Томас (Elise Thomas) (Wired, 2019) — обзор практичных и непрактичных способов решения этой проблемы.

«OpenCV Age Detection with Deep Learning» (PyImageSearch, 2020) Адриана Роузброка — онлайн-руководство по использованию OpenCV для прогнозирования возраста человека по его фотографии.

Усложняем проект: добавление пароля и видеозахвата

Написанная нами в проекте 14 программа 3_predict.py перебирает каталог фотографий, выполняя распознавание лиц. Перепишите ее так, чтобы она динамически распознавала лица в видеопотоке камеры. Рамка лица и имя должны появляться в видеокадре так же, как на изображениях из каталога.

Сделайте так, чтобы для запуска программы пользователю нужно было ввести пароль, который будет проверяться. На случай ввода верного пароля нужно будет также добавить аудиообращение к пользователю с просьбой посмотреть в камеру. Если программа верно распознает капитана Демминга, то использовать еще одну аудиозапись, сообщающую о предоставлении доступа в лабораторию. В противном случае воспроизводить сообщение об отказе в доступе.

Если вам понадобится помощь в распознавании лица в видеопотоке, то загляните в программу challenge_video_recognize.py в приложении к книге. Обратите внимание, что в случае с видеорядом вам может потребоваться использовать более высокое значение уверенности, чем при работе с фотографиями.

Для того чтобы иметь возможность отслеживать попытки доступа в лабораторию, сохраните один кадр в тот же каталог в виде файла lab_access_log.txt. В качестве имени файла используйте зарегистрированные результаты из datetime. now(), чтобы можно было сопоставить лицо с попыткой доступа. Обратите внимание, что нужно переформатировать строку, возвращенную из datetime. now(), чтобы она содержала только такие символы, которые допускаются вашей операционной системой для имен файлов.

Усложняем проект: машина времени      311

Усложняем проект: похожие лица и близнецы

Используйте код из проекта 14 для сравнения лиц двойников и близнецов знаменитостей. Обучите алгоритм распознавания на фотографиях лиц из интернета

ипроверьте, удастся ли вам обмануть алгоритм LBPH. Для сравнения можно взять Скарлетт Йоханссон и Эмбер Херд, Эмму Уотсон и Кирнан Шипку, Лиама Хемсворта и Карена Качанова, Роба Лоу и Йэна Сомерхолдера, Хилари Дафф

иВикторию Педретти, Брайс Даллас Ховард и Джессику Честейн, а также Уилла Феррелла и Чада Смита.

В качестве известных близнецов — например, астронавтов Марка и Скотта Келли, а также знаменитостей Мэри-Кейт и Эшли Олсен.

Усложняем проект: машина времени

Если вы вдруг решите посмотреть какой-нибудь старый сериал, то увидите в нем известных актеров в молодости или юности. Но даже несмотря на то, что люди хорошо распознают лица, у нас могут возникнуть сомнения при взгляде, например, на молодого Иэна Маккеленна или Патрика Стюарта. Именно поэтому лишь определенная интонация речи или особая манера поведения побуждают нас уточнить у Google, кто играет в данном фильме.

Алгоритмы также могут ошибаться при распознавании состарившихся людей. Чтобы увидеть, как алгоритм LBPH работает в подобных случаях, возьмите программу из проекта 14 и обучите ее на ваших снимках (или ваших родственников), сделанных, например, в ранней юности. А потом протестируйте алгоритм распознавания на снимках, сделанных позже.