Программы и сервисы распознавания лиц

Как найти человека по фото – инструкция

Шаг 1: подготовка фотографии

Сначала нужно обрезать снимок. Таким образом, мы уменьшим его размер (обычно он большой), и уберем лишнее.

1. Открываем программу для редактирования изображений: Пуск → Стандартные — Windows → Paint.

2. Добавляем фото в окно. Для этого перетягиваем его в программу или выбираем вручную из папки компьютера (Файл – Открыть).

3. Нажимаем на инструмент «Выделить» в верхнем меню, и обводим человека.

4. Нажимаем кнопку «Обрезать».

5. Сохраняем: – Сохранить как…

Шаг 2: поиск в соцсетях

Далее нужно загрузить снимок в систему поиска человека по фото. И если будут совпадения, сайт покажет страницы найденных людей. Два наиболее популярных сервиса:

Был еще один хороший сервис Findface с очень точным распознаванием лиц, но, к сожалению, он закрылся.

Пример

Покажу, как найти человека через сервис Search4faces. Открываем сайт search4faces.com и выбираем режим поиска: «Аватарки Вконтакте и Одноклассников» или «Фотографии профиля Вконтакте». Нажимаем «Загрузить».

Затем добавляем фото человека (можно просто перетащить внутрь окошка) и нажимаем «Загрузить».

В следующем окне можно задать настройки: пол, страна, город, возраст. Но лучше их не указывать, а сразу нажать «Найти».

Появится список найденных профилей.

Шаг 3: поиск по всему интернету

Если не получилось найти человека по фото через сервис Search4faces и Findclone, попробуйте поискать в Гугле и Яндексе.

Сделать это можно через функцию поиска по изображениям:

• Google Images (images.google.com)
• Google Images (images.yandex.ru)

Пользоваться ими очень легко: нужно просто перетянуть фото в строку.

Google Images

Google Images

Результат появится сразу же. Сначала будет показана эта же картинка, но в других размерах (если таковые в сети имеются), чуть ниже — похожие фотографии. Еще ниже – страницы в интернете, на которых они размещены.

Рекомендую искать в обоих поисковиках. Частенько они выдают разные результаты.

TinEye (tineye.com). Популярный иностранный сайт поиска изображений.

Здесь все точно так же: перетаскиваем снимок со своего компьютера в поисковую строку, и сразу же получаем результат.

Подробнее об этих сервисах читайте в уроке Поиск по фото.

Расширения для браузера

Расширения или дополнения – это такие маленькие примочки, которые добавляются в программу для интернета и выполняют в ней определенные задачи. Например, переводят тексты, делают скриншоты. Такие программки есть и для поиска по фотографиям.

Практически у каждого браузера имеется своя коллекция разнообразных дополнений, но больше всего их в Google Chrome.

Для установки перейдите в магазин расширений:

• Google Chrome
• Яндекс и Opera
• Mozilla Firefox

В строке поиска напечатайте ключевые слова и нажмите Enter. Появятся найденные дополнения и приложения. Установите нужное — его потом в любой момент можно будет удалить.

Плагин добавится сразу после адресной строки.

Что такое распознавание лиц?

Итак, в создании алгоритмов обнаружения лиц мы (люди) преуспели. А можно ли также распознавать, чьи это лица?

Распознавание лиц — это метод идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Существуют различные алгоритмы распознавания лиц, но их точность может различаться. Здесь мы собираемся описать распознавание лиц при помощи глубокого обучения.

Итак, давайте разберемся, как мы распознаем лица при помощи глубокого обучения. Для начала мы производим преобразование, или, иными словами, эмбеддинг (embedding), изображения лица в числовой вектор. Это также называется глубоким метрическим обучением.

Для облегчения понимания давайте разобьем весь процесс на три простых шага:

Обнаружение лиц

Наша первая задача — это обнаружение лиц на изображении или в видеопотоке. Далее, когда мы знаем точное местоположение или координаты лица, мы берем это лицо для дальнейшей обработки.

Извлечение признаков

Вырезав лицо из изображения, мы должны извлечь из него характерные черты. Для этого мы будем использовать процедуру под названием эмбеддинг.

Нейронная сеть принимает на вход изображение, а на выходе возвращает числовой вектор, характеризующий основные признаки данного лица. (Более подробно об этом рассказано, например, в нашей серии статей про сверточные нейронные сети — прим. переводчика). В машинном обучении данный вектор как раз и называется эмбеддингом.

Теперь давайте разберемся, как это помогает в распознавании лиц разных людей.

Во время обучения нейронная сеть учится выдавать близкие векторы для лиц, которые выглядят похожими друг на друга.

Например, если у вас есть несколько изображений вашего лица в разные моменты времени, то естественно, что некоторые черты лица могут меняться, но все же незначительно. Таким образом, векторы этих изображений будут очень близки в векторном пространстве. Чтобы получить общее представление об этом, взгляните на график:

Чтобы определять лица одного и того же человека, сеть будет учиться выводить векторы, находящиеся рядом в векторном пространстве. После обучения эти векторы трансформируются следующим образом:

Здесь мы не будем заниматься обучением подобной сети. Это требует значительных вычислительных мощностей и большого объема размеченных данных. Вместо этого мы используем уже предобученную Дэвисом Кингом нейронную сеть. Она обучалась приблизительно на 3000000 изображений. Эта сеть выдает вектор длиной 128 чисел, который и определяет основные черты лица.

Познакомившись с принципами работы подобных сетей, давайте посмотрим, как мы будем использовать такую сеть для наших собственных данных.

Мы передадим все наши изображения в эту предобученную сеть, получим соответствующие вектора (эмбеддинги) и затем сохраним их в файл для следующего шага.

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Скачать

×

Сравнение лиц

Теперь, когда у нас есть вектор (эмбеддинг) для каждого лица из нашей базы данных, нам нужно научиться распознавать лица из новых изображений. Таким образом, нам нужно, как и раньше, вычислить вектор для нового лица, а затем сравнить его с уже имеющимися векторами. Мы сможем распознать лицо, если оно похоже на одно из лиц, уже имеющихся в нашей базе данных. Это означает, что их вектора будут расположены вблизи друг от друга, как показано на примере ниже:

Итак, мы передали в сеть две фотографии, одна Владимира Путина, другая Джорджа Буша. Для изображений Буша у нас были вектора (эмбеддинги), а для Путина ничего не было. Таким образом, когда мы сравнили эмбеддинг нового изображения Буша, он был близок с уже имеющимися векторам,и и мы распознали его. А вот изображений Путина в нашей базе не было, поэтому распознать его не удалось.

Советы

Конечно, мало кому хочется, чтобы его профиль в «ВК» мог обнаружить кто угодно. И это естественно. Что же делать в подобной ситуации? Если вы будете выставлять в профиле «ВК» фото, к примеру, в капюшоне либо сделанные под нестандартным углом, в очках, но в реальной жизни вы выглядите немного иначе. Человек, сфотографировавший вас и попытавшийся найти через программу, не сможет этого сделать.

Если у ваших фото в аккаунте «ВК» доступ является открытым для всех, то сделав ваш снимок на улице, а после, использовав утилиту, любой вас найдет. Поройтесь в настройках приватности. Проанализируйте, что за разрешения у вас стоят на просмотр. Измените их.

Google Images

Поиск Google.Картинки позволяет найти идентичные фотографии на основе данных поисковых систем, в том числе осуществить поиск человека по лицу. Больше ориентирован на поиск в зарубежных ресурсах:

• переходим к сервису google.ru;
• далее в поисковой строке, щелкаем по иконке с изображением фотоаппарата;
• затем откроется окно выбора загрузки, где потребуется загрузить картинку или указать на нее ссылку;
• затем откроется страница выдачи поискового запроса. Под основным изображением будут даны ключевые запросы, по которым осуществлялся поиск, и далее представлен список ресурсов, где есть похожие фотографии;
• щелкаем «Похожие изображения» и ищем нужную картинку.
• Для того, чтобы перейти к источнику, требуется нажать на картинку и кнопку «Перейти» расположенную рядом с объектом;
• если похожий объект не обнаружен, возвращаемся на страницу выдачи результата и переходим к блоку «Страницы с подходящими изображениями». Это набор сайтов, где могут встречаться похожие картинки.

Лучшие программы и онлайн сервисы, которые позволят сделать из фотографии рисунок карандашом

Аналоги findface

Поиск происходит в следующих соц. сетях:

• Vkontakte;
• Instagram;
• Tinder;
• Badoo;
• Mamba;
• Topface;
• и др. сайты знакомств.

Поиск продолжается в онлайн-режиме за пару минут. Главным плюсом Lovereportявляется анонимность. Человек, которого ищут, никогда не узнает, что его кто-то пытался найти через сайт. Для доступа к функциям сайта необходимо зарегистрироваться и оплатить один из тарифов. Оплата происходит через защищенный шлюз по банковской карте. Существует 2 тарифа: доступ на 2 дня или на месяц. Функционал подписок одинаков.

Стоимость

• Тариф «Пробный» на 2 дня: 49 р.
• Тариф «Месячный» на 30 дней: 1499 р.

Search4faces

Search4facesтак же, как и findface.ruиспользует нейронные сети и машинное обучение для поиска человека по фото. В отличие от findface, search4facesне утверждает, что точно найдет человека, изображенного на фото. Возможен поиск похожих людей.

Результат выдается за несколько секунд. Результатом является ссылка в Vkили Одноклассниках на аккаунт человека. В базе фотографий находятся фотографии с главной страницы во Вконтакте, Одноклассниках и аватары в TikTokи ClubHouse. Поиск происходит не одновременно. Если пользователь не найден в одной базе фотографий, то следует осуществить поиск по другой базе. Дополнительно к фотографии можно указать пол, диапазон возраста, страну и город.

PimEyes

Польский сервис PimEyes ищет фотографии человека в интернете. Единственной функцией сайта является поиск других фотографий пользователя по загруженной на сайт фотографии. Зачем искать свои же фотографии в интернете? Чтобы защитить себя от воровства данных и присвоения вашей личности. Сервис соблюдает политику конфиденциальности.

Если заплатить 732 р, то можно получить доступ к сайтам, на которых размещена фотография человека. Дополнительно можно настроить уведомления на почту, в которых говорится о размещении вашей фотографии на сторонних сайтах.

Чем могут быть опасны современные системы распознавания лиц

Тем не менее технология не всегда работает так, как утверждают её сторонники. Например, в 2020 году система распознавания лиц в московском метро ошибочно приняла горожанина Сергея Межуева за преступника в розыске. В итоге его задержали и не сняли подозрения, пока не нашли реального правонарушителя.

Другой проблемой систем распознавания называют утечки. По данным СМИ, на чёрном рынке продают доступ к московским камерам видеонаблюдения — в том числе подключённым к системе распознавания лиц. Так, волонтёр «Роскомсвободы» смогла заказать на чёрном рынке слежку за собой в Москве с использованием системы распознавания лиц. За 15 тысяч рублей она получила информацию о своих передвижениях и видеозаписи с собой.

Если меры безопасности, применяемые в технологии распознавания лиц, недостаточно строги, хакеры могут подделывать чужую внешность для незаконной деятельности, рассказал Skillbox Media директор по продуктам компании Ivideon Заур Абуталимов. Например, была обнаружена утечка данных в приложении BioStar 2, использующем технологию распознавания лиц и отпечатков пальцев для идентификации пользователей. Исследователи конфиденциальности в интернете Ноам Ротем и Ран Локар в экспериментальных целях смогли получить доступ к более чем 1 млн записей отпечатков пальцев, а также к информации о распознавании лиц.

«Однако число случаев мошенничества с идентификационными данными уменьшается благодаря всё более совершенным мерам безопасности и уровню развития технологии. Сегодня обмануть систему распознавания лиц стало очень сложно», — считает Заур Абуталимов.

Сегодня для обучения нейросетей, применяемых в системах распознавания лиц, используют базы данных, которые содержат в основном фото людей титульной нации. Поэтому системы плохо распознают азиатов, латиноамериканцев и афроамериканцев. А системы, применяемые в криминалистике, чаще указывают на чернокожих людей как на потенциальных преступников. Например, в 2020 году в Детройте система распознавания лиц приняла чернокожего мужчину за преступника. Афроамериканец был арестован, потому что алгоритм посчитал его снимок идентичным фотографии грабителя — тоже афроамериканца.

Фото: helloabc / Shutterstock

Наиболее широко распознавание лиц применяют в Китае. Там технология не только для поимки преступников, но и для поддержки социального рейтинга. В рамках этой системы каждый житель страны получает баллы за общественно полезную деятельность, отсутствие нарушений и своевременную уплату налогов. За проступки баллы снимаются — китайцам с плохим рейтингом могут отказать, например, в выдаче кредита или вылете из страны.

Системы распознавания лиц в современном обществе постепенно становятся инструментом контроля, заявил Skillbox Media руководитель облачного хостинг-провайдера HostFly.by Александр Хмыль. По мнению эксперта, вместо того чтобы создавать программные продукты для быстрой оплаты или совершенствования рекламных технологий, разработчики сфокусировались на государственных проектах и применении системы распознавания лиц в сфере охраны правопорядка. Но это легко объясняется тем, что разработка подобных решений — достаточно дорогая.

«Позволить себе вкладывать деньги в системы, которые реально могут работать с большим массивом данных изображений, может только государство или крупные финансовые компании. На примере банков, которые попытались внедрить систему идентификации клиентов по лицу, можно сказать, что такие инвестиции вряд ли окупятся в ближайшие годы», — рассказал Александр Хмыль. Он уточнил, что доступ к базе данных изображений граждан есть только на государственном уровне, а другим компаниям нужно самостоятельно формировать эту базу, хранить её и защищать от утечек.

В 2020 году с призывом ввести мораторий на применение технологии распознавания лиц на всей территории США выступила Ассоциация вычислительной техники. Причина кроется в задокументированной этнической, расовой и гендерной предвзятости, которую проявляют системы, использующие алгоритмы распознавания.

4 метода проверки изображений

Первоначально следует понять, что ни один из предоставленных способов не даст 100% гарантии по обнаружению неуникальных изображений, так как картинок в интернете огромное множество и каждую секунду загружаются десятки тысяч новых фото.

Но дело не только в этом. Существуют ещё и ограничения по доступным ресурсам, так как не все сервисы на 100% хранят данные со всех площадок мира, поэтому лучше использовать несколько средств проверки.

Сервис TinEye.com

Это удобный сервис, отличительной особенностью которого является то, что он стремится по минимуму подстраиваться под пользователя и не накладывает на него ограничений, в отличие от инструментов поисковых гигантов.

TinEye проверяет загруженные файлы на уникальность и если были найдены совпадения, то предоставляет отчёт, сколько раз и где они были обнаружены.

Преимущества этого сервиса заключаются в большой базе данных уже найденных изображений, с которой легко работать.

Для этого достаточно просто перейти на главную страницу, загрузить в форму изображение и подождать, пока не будет выдан результат.

На странице будет выведен перечень сайтов, где встречалось искомое фото (если совпадения вообще будут). Проверить работоспособность сервиса можно взяв случайную картинку из интернета.

Используем поиск Google

Гугл — это глобальная система поиска, которая поможет отыскать не только требуемую текстовую информацию, но и сможет проверить на уникальность любые картинки.

Для этого следует соблюдать такой алгоритм:

• Нужно зайти на главную страницу Google.
• Вверху справа следует нажать на ссылку «Картинки».

• Откроется новое окно. В поисковой строке следует нажать на иконку фотоаппарата (поиск по картинке).
• Появится небольшое окно, где указываем ссылку на изображение в интернете или загружаем файл с ПК.

Остаётся нажать на кнопку «Поиск по картинке», после чего появится список площадок, где есть похожее изображение.

Если описанные действия показались слишком сложными, то есть способ проще.

Поиск через функции браузера Google Chrome

Он подойдёт для владельцев браузера Google Chrome. В таком случае достаточно просто перейти на страницу с картинкой и нажать правую кнопку мыши, после чего из выпадающего списка выбираем «Найти картинку (Google)».

Используем поиск Яндекс

Яндекс в большей мере ориентирован на русскоязычный сегмент. Если необходимо поискать совпадения именно здесь, то он часто демонстрирует на порядок лучший результат, нежели два предыдущих сервиса.

Порядок работы с Яндексом аналогичный тому, что есть у Google.

Следует зайти на главную страницу сервиса и над поисковой строкой выбирается  сервис «Картинки».

После чего находим значок с фотоаппаратом.

На появившейся странице также необходимо выбрать, что указывать в качестве исходника: файл на компьютере или ссылку в интернете.

Остаётся запустить машину поиска.

Особенно следует отметить то, что Яндекс хорошо ищет оригиналы, даже если в них были внесены небольшие правки. Они в таком случае предлагаются в списке визуально подобных картинок.

Программа eTXT Антиплагиат

Если результат, демонстрируемый удалёнными сервисами, продолжает оставаться неудовлетворительным даже после многочисленных переборов и поисков, можно превратить свой компьютер в поисковую машину.

И в этом поможет специальное программное обеспечение. В качестве образца для пояснения принципа работы будет использоваться eTXT Антиплагиат.

Алгоритм действий:

• Скачивается сама программа и запускается.
• В меню выбирается «Операции», где из всего доступного списка жмем по «Уникальность изображения».

В появившемся окне необходимо указать ссылку на источник.

Далее ждем, когда программа покажет, где были найдены похожие картинки.

Хотя ни один из рассмотренных методов и не может гарантировать 100% результата, в совокупности им под силу уменьшить вероятность того, что где-то одна из копий останется незамеченной.

Но даже если никакой сервис и ни одна программа не смогли найти совпадения, это вовсе не значит, что в интернете их попросту нет.

Возможно, до таких фоток попросту не смогли добраться поисковые алгоритмы.

Где и как применяют системы распознавания лиц

Для идентификации человека используют нейросети, умеющие считывать и анализировать черты лица, а затем сверять их с базой. Самая известная технология распознавания лиц — Face ID на iPhone.

Подобные системы используют:

Производители смартфонов — для защиты персональных данных и их недоступности в случае кражи.

Полиция и спецслужбы — для поиска преступников, доказывания преступлений и их предотвращения.

Аэропорты и погранслужбы — для автоматизированного контроля электронных паспортов.

Больницы и дома престарелых — для отслеживания и оценки состояния пациентов.

Общепиты, банки и ретейл — для идентификации, предотвращения мошенничества, анализа поведения покупателей; для открытия счёта и получения кредита.

Школы и университеты — для контроля за учениками и студентами во время экзаменов.

Маркетинговые и рекламные компании — для повышения качества обслуживания клиентов и запуска персонализированной рекламы.

Автомобильные компании — для замены ключей от машины.

Фото: rfranca / Shutterstock

В 2020 году объём мирового рынка распознавания лиц оценивался в 3,86 млрд долларов и, как ожидает исследовательская компания Grand View Research, будет увеличиваться со среднегодовым темпом роста 15,4% с 2021 по 2028 год. Согласно отчёту Global Market Insights, к 2026 году объём рынка должен превысить 12 млрд долларов.

Самые масштабные разработки в области распознавания лиц принадлежат Google, Apple, Facebook, Amazon и Microsoft. Например, Facebook с 2010 года начал автоматически отмечать людей на фотографиях с помощью встроенного инструмента, а Apple внедрила распознавание лиц в iPhone.

Технология активно используется и за пределами IT-сектора. Так, авиакомпания British Airways с 2017 года применяет систему распознавания лиц, чтобы ускорить процедуру посадки на рейс, идентифицировать пассажиров, вылетающих рейсами из США.

В России есть четыре крупных игрока в этой сфере: NtechLab, VisionLabs, Sensemaking Lab и Группа ЦРТ. NtechLab известна как разработчик приложения FindFace, которое использовали для поиска людей во «ВКонтакте» по фото. Позже компания выступила подрядчиком для внедрения камер с распознаванием лиц в Москве и других регионах России.

VisionLabs также разрабатывала системы для столичных камер и участвовала в других городских проектах. Сейчас компания входит в экосистему «Сбера» и внедряет биометрию в банковские сервисы.

FindFace — программа от российского разработчика

Своим выходом в свет сервис FindFace обязан российским разработчикам. Принцип его действия заключен в сравнении имеющегося у пользователя фото с профилями ВКонтакте и поиске похожих людей . Фотография человека загружается в специальную форму и сервис ищет совпадения. FindFace вызвал шумиху сразу после появления, так как с его помощью некоторые “продвинутые” пользователи нашли девушек, которые снимаются в видео для взрослых, и начали писать их близким и знакомым в целях разоблачения. Благодаря широкому скандалу сервис стал очень популярным.

Итак, чтобы найти человека по фотографии лица онлайн (если у него есть аккаунт ВКонтакте), переходим на FindFace.

Главная страница очень простая – ничего лишнего, только форма, в которой уже стоит галочка в окошке, означающая согласие юзера с пользовательским соглашением (ссылка на него кликабельна и можно сразу же с ним ознакомиться). Без этого согласия пользоваться поиском FindFace не получится . Приложение доступно как в веб-версии, так и на устройствах с ОС Android. Возможен и выбор языка – русский либо английский. Нажимаем “ Найди одинаковых! ” и разрешаем сайту получить доступ к нашему профилю ВКонтакте (который и будет аккаунтом на FindFace).

Последний представлен в трех вариантах:

Статус	Особенности
Бесплатный	30 бесплатных запросов
Premium	75 запросов в месяц
VIP	300 запросов в месяц

Есть возможность получить Premium аккаунт бесплатно на месяц – для этого нужно пригласить воспользоваться сервисом 10 друзей, поделившись ссылкой ВКонтакте или отправив ее на электронную почту выбранным получателям.

Дальнейший порядок действий:

1. Загружаем или перетаскиваем фотографию в специальное поле (весом не больше 5 Мб и в форматах JPG или PNG).
2. Поиск осуществлен, и мы видим, что ВКонтакте найден 51 человек, у которых на фотографии изображен Владимир Владимирович Путин.
3. С этой страницы можно просмотреть профиль пользователя (5 раз на бесплатном аккаунте FindFace, неограниченное количество раз – на Premium и VIP), задать параметры либо начать новый поиск.

Betaface — программа для профессионалов

Betaface – это сервис для профессионалов и ориентирован на медиа-компании. После автоматического распознавания лица выдается вся информация, которую удалось узнать. Продукт платный, но для ознакомления воспользуемся демо-версией Betaface. Нажимаем “ Начать обнаружение ” и загружаем фотографию на сайт.

Сервис выдает следующие данные:

• уровень привлекательности;
• возраст;
• наличие лысины/ челки;
• размер носа/ губ и другие нюансы.

Также Betaface предлагает поискать совпадения с людьми из базы знаменитостей или Википедии . На каждом из найденных изображений будет указан процент совпадений. Фото с самым высоким показателем должно показать, кто изображен на оригинале.

Этот сервис распознавания лиц чрезвычайно удобен и полезен не только сотрудникам медиасферы, но и тем, кто устанавливает достоверность фактов.

Описание приложения FindFace

FindFace – это приложение, которое без труда обнаруживает профиль в соцсети «ВК» по фото. Существует браузерная версия утилиты, а также для мобильных устройств под управлением Андроид, IOS. В мобильном приложении значительно меньший функционал. Сервис не является полностью бесплатным. Вы можете воспользоваться им только первые 30 раз, а дальше нужно платить.

Любой человек может сфотографировать кого угодно на улице со своего смартфона, и программа найдет его изображение в соцсети «ВК». Сервис распознает человека по лицу и даже если фото не качественное, он все равно найдет его. Здесь используются новейшие технологии.

Сервис для распознания лиц

Наши разработчики создали программу, позволяющую распознать лица по доступным картинкам из загруженной базы. Пользователи могут протестировать сервис совершенно бесплатно. Более того, не нужно устанавливать приложение на свое мобильное устройство или компьютер. Достаточно перейти в любой браузер и воспользоваться сайтом онлайн.

Работает программа по следующему принципу:

1. Система начинает искать фотографии, выбирает среди них наиболее удачный снимок.
2. Далее происходит непосредственное распознавание.
3. Как только система определяет ключевые точки, то она начнет сопоставление с базой. Обычно сравнивается более 100 ключевых моментов. Главными считаются: расстояние между глазами, длина и ширина носа, форма скул и подбородка, высота лба.

Эффективность нашего сервиса достаточно высокая, благодаря использованию современных технологий и алгоритмов, а также широкой базы данных. Притом сервис способен распознать лицо человека, который носит очки или головной убор с высокой точностью. Программу можно использовать для поиска человека в любой соцсети или в интернете. Мы гарантируем клиентам конфиденциальность, все результаты поиска останутся доступными только тому, кто проводил исследование.

DigiKam, лучшая библиотека фотографий с открытым исходным кодом

Искусственный интеллект не является синонимом больших денег. И DigiKam один из таких примеров. Это одна из самых полных и мощных бесплатных программ с открытым исходным кодом, которые мы можем найти для организации наших фотографий. Эта программа способна без проблем эффективно работать с библиотеками из более чем 100,00 XNUMX фотографий, считывать их метаданные и помогать нам находить нужные нам фотографии. Он также позволяет обрабатывать фотографии в формате RAW и имеет функции редактирования и ретуши всех типов файлов JPEG.

Вдобавок в этой программе есть система распознавания лиц, основанная на Deep Learning, способная анализировать все фотографии и распознавать лица. Эта программа может распознавать лица людей и животных с большой точностью. Кроме того, это позволит нам выбрать, правильно ли ассоциировать лицо с человеком или нет. Если мы исправим вас, вы узнаете больше и повысите точность.

Мы можем скачать DigiKam совершенно бесплатно из этой ссылки .

ACDSee, классика для систематизации и ретуши фотографий

ACDSee один из самых популярных платных фото органайзеров. Эта программа в первую очередь предназначена для управления всеми типами цифровых файлов. Тем не менее, это также дает нам большое количество незначительных функций ретуширования, с помощью которых мы сможем, например, проявить фотографии в формате RAW, исправить эффект красных глаз или внести другие корректировки в фотографии, чтобы улучшить их качество, среди прочего.

В версии Ultimate ACDSee есть система обнаружения и распознавания лиц, которая позволяет нам находить людей, которые появляются на наших фотографиях, и давать им имена. Как только человек будет распознан, он сможет узнать одного и того же человека на всех фотографиях в нашей библиотеке, имея под рукой все фотографии, на которых изображен каждый человек.

Мы можем скачать пробную версию ACDSee , или приобрести лицензию, с веб-сайта .

CyberLink PhotoDirector 11, Управление фотографиями с распознаванием лиц AI

CyberLink PhotoDirector это простая в использовании программа для редактирования, оптимизации и организации фотографий. Вообще говоря, это похоже на использование Photoshop и Lightroom в одной программе. Это программное обеспечение имеет большое количество опций редактирования, и, кроме того, оно поможет нам очень быстро и легко организовать нашу огромную библиотеку фотографий, и все это благодаря ИИ.

Искусственный интеллект этой программы помогает нам улучшить редактирование фотографий и грамотно их обрабатывать, чтобы повысить уровень их профессионализма. Но это также позволяет нам эффективно организовывать их благодаря системе FaceMe. Эта система позволяет нам маркировать лицо на фотографии и автоматически обнаруживать все фотографии, на которых появляется одно и то же лицо. Таким образом, мы всегда можем упорядочить все фотографии настоящего и будущего.

Мы можем купить CyberLink PhotoDirector со своего основного сайта .