Геометрия лица: Геометрия на практике – каждому лицу свои вариации стрижек — Сеть салонов красоты Naturel Studio

Геометрия на практике – каждому лицу свои вариации стрижек — Сеть салонов красоты Naturel Studio

1. Статьи
2. Парикмахерские услуги
3. Стрижки

Вы уже определили форму своего лица? Если нет, то самое время сделать это! Ведь это знание даст вам ценнейшее понимание собственного стиля и границ возможностей, подскажет, на какие эксперименты с внешним видом можно идти, а каких шагов стоит опасаться в стремлении кардинально изменить свой образ

Школьная геометрия может пригодиться в современной жизни, представляете? В данном случае мы имеем в виду ее азы, дающие понятие о различии фигур и их влиянии на наш внешний вид. Да, да, понимание того, какая форма лучше всего подходит для описания вашего лица, может сыграть самую серьезную роль в выборе новой прически и стиля, а игнорирование этой геометрической детали и уверенность в том, что вам подойдет любой образ, способны превратить смелый креатив в неудовлетворенность и разочарование.
Но не будем о теории, давайте сразу окунемся в практику с головой. В индустрии красоты все лица принято разделять на следующие типы:

• круг
• овал
• прямоугольник
• квадрат
• ромб
• треугольник

Вы уже определили форму своего лица? Если нет, мы с радостью поможем вам сделать это!

Немного определенности не помешает

Итак, начнем с простой и важной фигуры – круга.
Его идентифицировать проще простого: личико обладательницы такой формы отличается аппетитностью и плавностью линий. Подбородок не выражен, скулы не выделяются, и все линии максимально обтекаемые и мягкие. Вспомнив математику, сопоставим длину ширине лица и если уместен знак равенства – значит, мы не ошиблись! Еще одна подсказка – это линия волос, она чаще всего оказывается закругленной.
Если при всех вышеописанных признаках длина превосходит ширину лица – перед вами овал.
Самый удачный и универсальный для причесок тип лица выделяется плавностью своих линий и сглаженностью контуров. Пропорциональность черт такой внешности, а также схожесть с перевернутым яйцом – острым концом смотрящим вниз – главные отличительный признаки овального типа лица.
Высокий лоб, выраженные скулы и широкая нижняя челюсть свойственны прямоугольному типу лица.
Здесь несложно угадать эту вытянутую геометрическую фигуру благодаря значительному преобладанию длины над шириной и наличию прямых углов. Обладательницы такой удлиненной формы лица могут похвастаться своим красивым лбом, по праву являющимся признаком незаурядного ума, а также волевыми чертами, создающими образ независимой и властной девушки.
Вам подходят вышеперечисленные признаки, но лицо при этом не вытянуто, значит, ваша форма – квадрат.
И это здорово, ведь одной проблемой – речь идет о непропорциональности длины и ширины – меньше. Выраженные скулы и квадратная форма роста линии волос, а также яркие глаза и сильный характер подтвердят наши догадки.
Ромбовидное лицо – это те самые монгольские скулы, воспетые романтиками, от которых идет сужение в сторону лба и подбородка.
Изюминка вашей внешности не нуждается в рекламе, а подбор стильной прически – в большом труде. Подчеркнуть романтику и сгладить острые углы – все гениальное просто. Не зря же эту форму лица называют бриллиантом.
Вы груша или сердце? – неожиданный вопрос в обсуждении формы лица. Именно эти две вариации треугольного типа внешности разделяют прекрасных дам на два противоположных лагеря: первые стараются скрыть широкую челюсть, противопоставленную узкой верхней части лица, а вторые – подчеркнуть красоту изящного подбородка, отвлекая внимание от широкого лба.
И все тяготеют к гармонии верха и низа, стараясь выделить свои лучшие черты за счет сокрытия несовершенных деталей лица. Давайте подробно разберем, как лучше всего это сделать.

Объем и длина

Великолепный помощник стилиста – его высочество объем – умеет стать палочкой-выручалочкой в случаях:

• Когда круглый тип лица дополняется начесом или волной, направленными вверх. В противном случае объема стоит избегать, особенно если он визуально расширяет лицо.
• Для овальной разновидности в любых разумных проявлениях объем будет уместен.
• В случае с прямоугольным типом лица стоит отдавать предпочтение выборочной пышности на затылке и на уровне глаз.
• Квадратному личику пойдет умеренный объем, сосредоточенный в верхней части прически.
• Те же рекомендации можно дать и обладательницам лица в форме ромба – пышность стайлинга допускается выше скул и в весьма умеренных дозах.
• В треугольных вариациях объем должен уравновешивать тяжеловесную противоположную половину лица: сердечку не помешает пышность ниже линии скул, а груше стоит отдать предпочтение объемным решениям, расположенным в верхней части головы.

Локоны, цвет и акценты

Бытует мнение, что кудряшки способны украсить любую девушку. Мы не станем спорить, только отметим, что завитки бывают мелкими, средними, крупными и даже вертикальными, и идут они, соответственно, разным типам девушек по-разному.
Так, крупные объемные локоны украсят представительниц прекрасного пола с формой лица овал (лучший выбор), а расположенные ниже скул будут уместными для ромба, сердечка, квадрата и круга.
Мелкие кудряшки сделают вытянутое личико особенно очаровательным, привнеся в образ нужные объемные акценты и непосредственность, а волнообразные небрежные завитки будут уместны для уравновешивания прямоугольного и овального лица.
Асимметрия и слоистые стрижки станут удачным выбором для круглолицых модниц, впрочем, при грамотном подходе эти креативные методы смогут придать нужный шарм и равновесие любому типу лица.
Игра цвета может спасти неудачную стрижку, расставив свои акценты и создав необходимое сочетание теней и бликов, способных отвлечь внимание от тяжеловесных или невыразительных особенностей внешности, а в сочетании с профессиональным макияжем – сотворить настоящее чудо. Помните, что однотонное окрашивание может добавить объема выраженным щечкам, поэтому выбирать его следует только для удлиненных типов лица – для овала и прямоугольника.

Польза от челки

• Для круглолицых представительниц прекрасного пола отлично подойдет косая легкая челка, а вот плотная шторка, да  еще и в сочетании с прямым пробором, категорически не приветствуются в прическах для этого типа лица.
• Квадратная форма к сплошной челке относится несколько проще – важно профилировать ее, и прическа только выиграет от такого аксессуара.
• Треугольное личико, обрамленное боковыми удлиненными прядками в сочетании с длинной облегченной челкой – отличный выбор для романтичных особ.
• Для удлиненных типов лица – овала и прямоугольника, челка является наиважнейшим уравновешивающим инструментом. Плотная, прореженная, косая – любая разновидность, способная сделать лицо визуально короче, приветствуется.
• Ромбовидное лицо не терпит экспериментов с короткими волосами без челки. Здесь, как и в случае с «грушей», объем в верхней половине лица очень рекомендуется. Исключением станет только плоский вариант ниже уровня бровей.
• Отсутствие челки при короткой стрижке подойдет обладательницам прямоугольного лица. Впрочем, длинная косая челка украсит их не меньше.
• Ну, и пару слов о косой челке – выполненная в разных техниках, она подойдет каждой геометрической разновидности без исключения. Здесь вся ответственность за конечный результат ложится на объем и цвет.

Окончательный выбор

Как вы понимаете, уместить все удачные сочетания и рассказать о каждом табу в одной статье, охватив все формы лица, просто невозможно, да мы и не ставили перед собой такую грандиозную задачу. Важно, чтобы, определившись со своими внешними данными, вы сделали окончательный выбор в пользу того или иного образа только совместно с высококлассным специалистом, который сможет интуитивно подсказать вам наилучший вариант, не углубляясь во все эти геометрические подробности. Ведь, как известно, чутье настоящего профессионала вкупе со всей этой геометрией не ошибаются никогда.

Форма лица: геометрия успеха.

Без аксессуаров ни один образ не будет завершенным. Однако, найти то, что тебе действительно подходит – задача не из легких.

Редакция сайта

Как здорово, что существуют профессионалы, которые дают дельные советы по выбору украшений. Встречай стилистов Juvalia&YOU! Они раскроют тебе главные секреты выбора аксессуаров!

Для начала — почувствуй себя индивидуальностью. И прими такой, какая ты есть — со всеми недостатками, достоинствами и уникальными особенностями. Один из ключевых параметров, который ты должна определить — форма лица. Просто сядь перед зеркалом, убери волосы и кусочком мыла обведи свое отражение. Получившаяся форма — то, что нам нужно. Итак, перед тобой….

Овал. Это идеальная форма лица: мягкая, закругленная и немного суженная в области скул. Если ты — счастливая обладательница такого лица, то можешь носить абсолютно любые украшения: маленькие серьги-гвоздики, крупные серьги с подвесками, серьги-кольца и все остальное. Следи лишь за длиной серег, чтобы лицо не казалось чересчур вытянутым.

Прямоугольник. Длинный и тонкий овал лица с равным расстоянием между висками и скулами — это и есть прямоугольник. Для него отлично подойдут ожерелья и короткие бусы, зрительно смягчающие резкие линии и «округляющие» лицо. Главное помнить, такие ожерелья хороши для обладательниц тонкой, изящной шеи. Если у тебя с этим не все гладко, отдай предпочтение длинным колье и бусам, которые отвлекут внимание от шеи. Другой вариант — и вовсе заменить украшение на браслет и серьги. Последние выбирай круглой формы или в виде выпуклых серег-гвоздиков.

Квадрат. По очертаниям эта форма похожа на «прямоугольник», однако, в сравнении с ним, она менее вытянута. Длинные бусы и цепочки с подвесками — идеальный вариант для девушек с такими чертами. Выгодно «округлят» лицо также серьги-кольца и объемные клипсы.

Треугольник. Если у тебя узкий подбородок и скулы, а расстояние между висками более широкое — это V-образный треугольник. Удлиненные серьги с объемом в нижней части зрительно уменьшат дисгармонию. А вот для A-образного треугольника незаменимы серьги с объемом вверху, сужающиеся к низу — они также сделают черты лица пропорциональнее.

Круг. Для «круглого» лица лучше всего подойдут удлиненные серьги и модели абстрактной формы.

Определившись с формой лица, а значит, и с типом украшения, можно подумать о цветовой гамме аксессуара. Сложно найти универсальный оттенок, подходящий каждой девушке, поэтому еще раз взгляни в зеркало и определи свой цветотип. С каким временем года можно сравнить твой внешний образ?

«Девушка-зима». Темные волосы, светлая, фарфоровая кожа, яркие глаза (от черного до серо-голубого), розовые, с холодным оттенком, губы. Для твоей выразительной красоты подойдут такие же яркие и крупные элементы в украшениях. Да и сами аксессуары должны обладать нестандартным дизайном. Гармонично будут смотреться украшения из серебристых металлов с кристаллами холодных оттенков, например, синими или бирюзовыми. Столь же выгодно подчеркнут красоту «девушки-зимы» и насыщенные красные цвета. 

«Девушка-весна». Персикового цвета кожа, золотистые русые волосы, глаза от светло-голубого до теплого зеленого оттенка, насыщенно-розовые губы. Плюс, возможны светлые веснушки. Весна — это сама романтика и цветение, поэтому такой девушке идеально подойдут украшения с цветочным дизайном медовых, горчичных и лимонных цветов. Этот тип практически универсален, вот почему цвет металла может быть любым. Стоит обратить внимание на деревянные аксессуары, а также бижутерию из пластика и стекла.  

«Девушка-лето». Светлая бледная кожа, русые с пепельным оттенком волосы, серо-голубой, темно-карий, либо ярко-синий цвет глаз и бледно-розовые губы. Для этой девушки идеальны все пастельные цвета и украшения из серебристых металлов. Вообще, серебристый и серые цвета для летнего типажа универсальны. А если добавить к ним перламутр и ракушки — получим идеальный вариант! 

«Девушка-осень». Смуглая кожа или кожа цвета слоновой кости, яркие веснушки, темно-русые или рыжие волосы, глаза теплых оттенков зеленого, красные губы. Для осеннего типа хороши цвета дымчатого топаза и янтаря, а также любые оттенки коричневого и все теплые зеленые тона, от оливкового до изумрудного. Последние будут особенно удачно смотреться в обрамлении желтого или намеренно «состаренного» золота. Для «осенней» девушки также актуальны крупные фольклорные и этнические украшения.

Что такое распознавание лиц и насколько оно зловещее? | Биометрия

Что такое распознавание лиц?

Технология распознавания лиц получила огромное распространение. Он есть на Facebook, на фотографиях с воссоединения класса, свадьбы вашей двоюродной сестры и летней вечеринки в офисе. Google, Microsoft, Apple и другие встроили его в приложения для составления альбомов людей, которые тусуются вместе.

Он проверяет, кто вы в аэропортах, и является новейшим биометрическим средством для разблокировки вашего мобильного телефона, где имеется множество приложений для распознавания лиц. Нужно подтвердить свою личность для банковского перевода 1000 фунтов стерлингов? Просто посмотрите в камеру.

Постоянно появляются новые приложения. Хотите знать, кто у двери? Видеодомофон с распознаванием лиц сообщит вам, если вы загрузили фотографию лица человека. Другие системы используются для обнаружения пропавших без вести и поимки бездельников, которые лгут о часах, которые они проводят в офисе. Рекламщики, конечно, в деле. Благодаря распознаванию лиц рекламные щиты теперь могут показывать рекламу на основе оценки вашего пола, возраста и настроения.

Звучит как Большой Брат. Это средство наблюдения?

Иногда да. Китай использует распознавание лиц для расового профилирования, и его отслеживание и контроль над уйгурскими мусульманами были резко осуждены как постыдный шаг правительства. они обращают внимание.

Россия тоже восприняла эту технологию. В Москве видеокамеры сканируют улицы в поисках «интересных людей», и обсуждаются планы по оснащению полиции очками, которые работают таким же образом.

Поступали сообщения о том, что Израиль использует распознавание лиц для тайного отслеживания палестинцев в глубине Западного берега. Тем временем в Британии столичная полиция и полиция Южного Уэльса опробовали распознавание лиц, чтобы находить людей в футбольных и регбийных толпах, на городских улицах, а также на торжественных мероприятиях и музыкальных фестивалях. Тейлор Свифт даже установила эту технологию на концерте в Калифорнии, чтобы отсеять преследователей.

Магазины все чаще устанавливают технику для отпугивания и поимки воров. В следующем году он дебютирует на Олимпийских играх в Токио.

Как он попал везде?

Важную роль сыграли достижения в трех технических областях: большие данные, глубокие сверточные нейронные сети и мощные графические процессоры или графические процессоры.

Благодаря Flickr, Instagram, Facebook, Google и другим компаниям в Интернете хранятся миллиарды фотографий лиц людей, которые были объединены в массивные наборы данных изображений. Они используются для обучения глубоких нейронных сетей, основы современного искусственного интеллекта, для обнаружения и распознавания лиц. Вычислительная работа часто выполняется на графических процессорах, сверхбыстрых чипах, предназначенных для обработки графики. Но это нечто большее, чем роскошные новые технологии. В частности, за последнее десятилетие системы распознавания лиц были развернуты повсюду, и данные, собранные с их помощью, помогли компаниям отточить свои технологии.

Как это работает?

Во-первых, компьютер должен узнать, что такое лицо. Это можно сделать, обучив алгоритм, обычно глубокую нейронную сеть, на огромном количестве фотографий, на которых есть лица в известных положениях. Каждый раз, когда алгоритму предоставляется изображение, он оценивает, где находится лицо. В сети поначалу будет дрянь, как пьяный, играющий в прищепку на осле. Но если это сделать несколько раз, алгоритм улучшится и в конечном итоге овладеет искусством обнаружения лица. Это шаг обнаружения лица.

Далее идет часть распознавания. Это делается разными способами, но обычно используется вторая нейронная сеть. Ему подают серию изображений лиц, и он учится — в течение многих раундов — как лучше всего отличить одно от другого. Некоторые алгоритмы явно отображают лицо, измеряя расстояния между глазами, носом и ртом и так далее. Другие отображают лицо, используя более абстрактные функции. В любом случае сеть выводит вектор для каждого лица — строку чисел, которая однозначно идентифицирует человека среди всех остальных в обучающем наборе.

При развертывании в реальном времени программное обеспечение начинает работать с видеоматериалами в режиме реального времени. Компьютер сканирует кадры видео, обычно снятые в местах скопления людей, например, у входа на футбольный стадион. Сначала он обнаруживает лица в кадре, а затем создает векторы для каждого из них. Затем векторы лиц сравниваются с векторами лиц из списка наблюдения. Любые совпадения, преодолевшие заданный порог, ранжируются и отображаются. В испытаниях британской полиции типичный порог совпадения составлял 60%, но планку можно установить выше, чтобы уменьшить количество ложных срабатываний.

graphic

Это не единственный способ, которым полиция использует распознавание лиц. Если подозреваемого задержали, офицеры могут загрузить его фотоснимок и просмотреть записи с камер видеонаблюдения, чтобы потенциально отследить передвижения подозреваемого до места преступления.

Насколько он точен?

Лучшие системы впечатляют. Независимые тесты, проведенные Национальным институтом стандартов и технологий США (Nist), показали, что в период с 2014 по 2018 год системы распознавания лиц стали в 20 раз лучше находить совпадения в базе данных из 12 миллионов портретных фотографий. Уровень отказов за этот период снизился с 4% до 0,2%, что является огромным приростом точности, который в значительной степени был связан с глубокими нейронными сетями. Нист говорит, что сети привели к «промышленной революции» в распознавании лиц.

Но такая высокая производительность зависит от идеальных условий: когда четкий и четкий снимок неизвестного человека сверяется с базой данных других высококачественных фотографий. В реальном мире изображения могут быть размытыми или плохо освещенными, люди могут отводить взгляд от камеры, у них может быть шарф на лице, или они могут быть намного старше, чем на эталонной фотографии. Все имеют тенденцию к снижению точности.

Технологии приходится нелегко с близнецами, как показали тесты Nist, даже самые лучшие алгоритмы их путают.

Как насчет предвзятости?

Предвзятость долгое время мешала алгоритмам распознавания лиц. Проблема возникает, когда нейронные сети обучаются на разном количестве лиц из разных групп людей. Таким образом, если система обучается на миллионе белых мужских лиц, но меньшем количестве женщин и цветных людей, она будет менее точной для последних групп. Меньшая точность означает больше ошибочных идентификаций и, возможно, больше людей, которых ошибочно останавливают и допрашивают.

В прошлом году Американский союз гражданских свобод (ACLU) обнаружил, что программное обеспечение Amazon Rekognition ошибочно идентифицировало 28 членов Конгресса как людей, которые ранее были арестованы. Он непропорционально неправильно идентифицировал афроамериканцев и латиноамериканцев. Amazon заявила, что ACLU использовал неправильные настройки.

Полицейские испытания выявили дополнительные недостатки распознавания лиц. Обзор испытаний в Южном Уэльсе, проведенный Кардиффским университетом, показал, что система NEC NeoFace силовых структур зависала, зависала и давала сбой, когда на экране было много людей, и хуже работала в пасмурные дни и ближе к вечеру, потому что камеры повышали светочувствительность, из-за чего кадры более «шумный».

За 55 часов развертывания система обнаружила 2900 потенциальных совпадений, из которых 2755 были ложными. С помощью этой системы полиция произвела 18 арестов, но в отчете Кардиффа не указано, были ли предъявлены обвинения кому-либо из этих лиц.

Испытания в Уэльсе выявили еще одну проблему распознавания лиц: ягнят. Не беглецы со двора, а люди из списка наблюдения, которые случайно оказались похожи на множество других людей. При сканировании толпы на валлийских матчах по регби система NeoFace 10 раз обнаружила одну женщину в списке наблюдения полиции Южного Уэльса. Никто из них не был ею.

У кого есть технология?

Технологические фирмы по всему миру разрабатывают систему распознавания лиц, но лидерами являются США, Россия, Китай, Япония, Израиль и Европа. Некоторые страны восприняли эту технологию с большей готовностью, чем другие.

В Китае миллионы камер подключены к программному обеспечению для распознавания лиц, а Россия заявила о своих планах на расширение собственных сетей наблюдения. В Европе, как и везде, распознавание лиц нашло применение в магазинах для обнаружения воров и в компаниях для наблюдения за персоналом и посетителями, но распознавание лиц в реальном времени в общественных местах все еще в основном находится на стадии испытаний.

В США полиция обычно использует распознавание лиц для поиска подозреваемых в кадрах с камер видеонаблюдения, а не для сканирования толпы в реальном времени. Но она становится все более распространенной. В отчете Джорджтаунского юридического центра по конфиденциальности и технологиям за 2016 год говорится, что половина всех американцев находится в полицейских базах данных распознавания лиц, а это означает, что алгоритмы выбирают подозреваемых из виртуальных списков из 117 миллионов, в основном законопослушных граждан.

Что говорит об этом закон?

Немного. В Британии нет закона, дающего полиции право использовать распознавание лиц, и нет государственной политики в отношении его использования. Это привело к тому, что Пол Уайлс, уполномоченный по биометрии, называет хаотичной ситуацией, когда полиция сама решает, где и когда уместно использовать распознавание лиц и что происходит с изображениями, которые снимают камеры.

Группа кампании Liberty призвала к полному запрету систем распознавания лиц в реальном времени в общественных местах, утверждая, что это разрушает конфиденциальность и заставляет людей изменить свое поведение. Группа подала судебный иск против полиции Южного Уэльса в связи с использованием этой технологии. Аналогичные опасения были подняты Университетом Эссекса в независимом обзоре использования столичной полицией системы распознавания лиц. Он обнаружил, что людей останавливали по ошибке, и предупредил о «ползании слежки», когда технология в конечном итоге используется для отслеживания людей, которые не разыскиваются судами. В отчете делается вывод, что распознавание лиц в реальном времени, скорее всего, противоречит закону о правах человека.

Еще одна область разногласий — списки наблюдения. Несмотря на постановление Верховного суда от 2012 года о том, что хранение изображений невиновных людей является незаконным, полиция неуклонно накапливала базу данных о 20 миллионах человек, многие из которых никогда не были осуждены за совершение преступления. Тем не менее, изображения из базы данных и другие изображения, извлеченные из социальных сетей, используются для создания списков наблюдения для использования в системах распознавания лиц. В частном секторе ситуация еще более мрачная: магазины и предприятия решают, кого включать в секретные списки наблюдения, и обмениваются изображениями с другими фирмами.

В США ситуация ненамного лучше. Только в пяти штатах есть законы, касающиеся использования системы распознавания лиц правоохранительными органами. Лоскутное одеяло законов означает, что в то время как полиция Сиэтла и город Сан-Франциско запретили распознавание лиц в реальном времени, офис шерифа округа Марикопа, штат Аризона, загрузил фотографии и водительские права каждого жителя Гондураса в свой список наблюдения за распознаванием лиц.

История распознавания лиц

Другие биометрические данные

В то время как технология распознавания лиц привлекла огромное внимание, полиция и другие организации внимательно изучают новые биометрические данные, помимо отпечатков пальцев и ДНК, которые однозначно идентифицируют людей.

Считается, что анализ текстуры кожи решает проблемы с распознаванием лиц, вызванные различными выражениями и частично закрытыми лицами, путем анализа расстояния между порами кожи. Он мало тестировался, но разработчики утверждают, что он может быть достаточно хорош, чтобы различать близнецов.

Еще одна биометрия, которая интересует полицию, поскольку ее можно проводить на расстоянии без участия человека, — это анализ походки. Как следует из названия, алгоритмы идентифицируют людей по уникальному стилю их шага, отражающему различия в анатомии, генетике, социальном происхождении, привычках и личности.

При распознавании вен оптические сканеры используются для картирования кровеносных сосудов в руке, пальце или глазу. Поскольку наши вены скрыты под кожей, считается, что сканеры трудно обмануть. Система Fujitsu PalmSecure использует карты вен для отслеживания перемещений сотрудников различных предприятий.

Распознавание говорящего уже используется банками и HMRC для подтверждения личности людей, и его использование распространяется. В отличие от распознавания речи, которое переводит звуки в слова, распознавание говорящего обнаруживает уникальные акустические паттерны, создаваемые голосовым трактом человека и его речевыми привычками.

Что дальше?

Возможно, вездесущность. Американская фирма Vuzix объединилась с дубайской фирмой NNTC для производства умных очков с функцией распознавания лиц. В оправах находится крошечная восьмимегапиксельная камера, которая сканирует лица прохожих и предупреждает владельца о любых совпадениях в базе данных миллиона человек. В Великобритании Wireless CCTV работает над нательными полицейскими камерами, которые делают то же самое. Недавний патент США идет еще дальше и описывает полицейскую нательную камеру, которая начинает запись, когда замечают лицо подозреваемого.

Тем временем технологические фирмы совершенствуют свои системы, чтобы они работали быстрее, с большим количеством лиц и все более сложными изображениями, например, при плохом освещении или когда лица людей закрыты. Хотя все еще в зачаточном состоянии, ведется работа над алгоритмами, которые могут идентифицировать людей в масках и других масках. Согласно биометрической стратегии Министерства внутренних дел на 2018 год, чтобы сделать системы распознавания еще более эффективными, биометрические данные лица будут объединены с другими данными, такими как голос и походка. Неудивительно, что идет гонка вооружений: исследователи из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге разработали собственные солнцезащитные очки, чтобы обмануть распознавание лиц: один исследователь-мужчина, который носил пару, был идентифицирован как Милла Йовович.

Дальнейшее чтение

Наше биометрическое будущее: технология распознавания лиц и культура наблюдения Kelly a Gates

Будущие преступления Марк Гудман

Приватность на лице Технология Военно-морская аспирантура

Справочник по распознаванию лиц Стэн З. Ли и Анил К. Джейн

Лицо: визуальная одиссея Джессика Хелфанд (опубликовано в декабре)

[PDF] Моделирование геометрии лица с использованием композиционного

• Идентификатор корпуса: 52830268

 @inproceedings{Bagautdinov2018ModelingFG,
  title={Моделирование геометрии лица с помощью Compositional},
  автор = {Тимур М. Багаутдинов, Ченглей Ву, Джейсон М. Сараги, Паскаль В. Фуа и Ясер Шейх},
  год = {2018}
} 

• Тимур М. Багаутдинов, Ченглей Ву, Ясер Шейх
• Опубликовано в 2018 г.
• Информатика

Мы предлагаем метод изучения нелинейных представлений геометрии лица с использованием глубоких генеративных моделей. Наша модель представляет собой вариационный автоэнкодер с несколькими уровнями скрытых переменных, где нижние слои фиксируют глобальную геометрию, а более высокие кодируют более локальные деформации. Исходя из этого, мы предлагаем новую параметризацию геометрии лица, которая естественным образом разлагает структуру человеческого лица на набор семантически значимых уровней детализации. Эта параметризация позволяет нам делать… 

openaccess.thecvf.com

ПОКАЗЫВАЕТСЯ 1-10 ИЗ 39 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Наиболее влиятельные документыНедавность

Изучение подробной реконструкции лица по одному изображению

В этой работе предлагается использовать возможности сверточных нейронных сетей для получения высокодетальной реконструкции лица из одного изображения и вводит сквозную структуру CNN, которая выводит форму от грубой до точной.

Глубокие модели внешнего вида: метод Больцмана для глубокого моделирования лица

В этом документе представлен новый подход к моделям глубокого внешнего вида (DAM), эффективная замена AAM, для точного захвата как формы, так и текстуры изображений лица при больших вариациях с использованием машин Deep Boltzmann для надежного захвата вариаций форм и внешности лица. .

Трехмерная реконструкция лица путем изучения синтетических данных

Предлагаемый подход основан на сверточной нейронной сети (CNN), которая извлекает геометрию лица непосредственно из его изображения и успешно восстанавливает формы лица из реальных изображений, даже для лиц с экстремальными выражения и при различных условиях освещения.

MoFA: автоэнкодер глубокой свертки лица на основе модели для монокулярной реконструкции без присмотра

Новый автоэнкодер глубокой свертки на основе модели, который решает очень сложную проблему реконструкции трехмерного человеческого лица из одного цветного изображения в дикой природе и может быть обучены от начала до конца в неконтролируемой манере, что делает возможным обучение на очень больших реальных данных.

Локальное смешивание форм с использованием когерентных взвешенных областей

• Kyung-Gun Na, Moon-Ryul Jung

• Информатика

  Визуальный компьютер

• 2011

Представлен новый метод локального смешивания форм, который отображает разреженную конфигурацию лицевых маркеров, полученных от актера, на целевые модели с использованием структуры MAP-MRF и формирует стохастическую метод вычисления областей и весовых векторов смешивания одновременно.

Модель локальной деформации с анатомическими ограничениями для монокулярного захвата лица

• Ченглей Ву, Д. Брэдли, М. Гросс, Т. Билер

• Информатика

  ACM Trans. График

• 2016

Новая локальная модель лица с анатомическими ограничениями и подход к подгонке для отслеживания 3D-лиц по 2D-данным движения с очень высоким качеством, а также введение ограничений толщины кожи подпространства в эту модель, которые ограничивают лицо только действительными выражениями и помогают противодействовать неоднозначности глубины при монокулярном отслеживании.

Мультилинейные вейвлеты: статистическое пространство форм для человеческих лиц

• A. Brunton, Timo Bolkart, Stefanie Wuhrer

• Информатика

  ECCV

• 2014

Мы представляем вейвлет, который разлагает статистическую модель трехмерного человеческого лица на различные выражения, преобразует и изучает множество локализованных декоррелированных полилинейных моделей…

Интерактивные линейные трехмерные модели лица на основе областей

• Дж.