Особенно хорошо камера определения личности сработала в Китае. Китай же у нас первый по цифровым технологиям в мире. И вот там людей штрафовать начали за переход на красный свет. И одна фотомодель начала получать каждый день штрафы. По 100 - 200 штрафов в день за переход дороги на красный свет. Оказалось её лицо было на рекламе, наклеенной на автобусе. Автобус проезжал светофор, камера думала что это модель идёт, узнавала её - и штрафовала каждый раз, когда видела этот автобус.
Камеры с функцией распознавания лиц не «видят» лицо так, как человек. Они анализируют уникальные черты с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Я подобрала для вас пошаговый разбор того, как это работает. Как это устроено: этапы работы Процесс можно разбить на несколько ключевых этапов: Обнаружение лица. Камера сканирует видеопоток и находит на кадрах области с лицами. Для этого используются специальные алгоритмы — например, каскадный классификатор Хаара или метод Виолы-Джонса. Современные системы умеют работать даже с поворотом головы до 45° и частичным перекрытием лица. Выравнивание и нормализация. Чтобы анализ был точным, изображение приводят к стандартному виду: корректируют наклон головы, масштаб и освещение. Для этого применяются аффинные преобразования. Также система определяет ключевые точки на лице (уголки глаз, кончик носа, уголки губ) и на их основе строит 2D- или 3D-модель. Извлечение биометрических признаков (создание цифрового шаблона). На этом этапе нейронная сеть преобразует изображение лица в компактный числовой вектор (его ещё называют embedding). В этом векторе «закодированы» уникальные черты: расстояния между ключевыми точками, форма скул, контуры челюсти, текстура кожи. Важно, что такой шаблон описывает лицо независимо от макияжа, причёски или возрастных изменений. Сравнение с базой данных и идентификация. Полученный вектор сравнивается с векторами (шаблонами), которые хранятся в базе. Для этого используются метрики вроде евклидова расстояния или косинусного сходства. Если расстояние между векторами ниже установленного порога (обычно 0,4–0,6), система фиксирует совпадение и идентифицирует личность. Часто системы выдают не только факт совпадения, но и топ наиболее похожих лиц с вероятностью.
А давайте в эту "игру" "играть" вдвоем,камера фиксирует , не вывозимые неделями, горы мусор и штрафует компанию!Снимает дороги ,после дождя ,с лужами по окна автомобилей,и штрафует администрацию и т.д
Примерно года два - три. Может пять. Я не знаю какой у них срок службы и как поверка проходит. А через пять лет её поменяют на более зоркую и бронированную. А у тебя не появилось чувство спокойствия и безопасности у себя во дворе, с тех пор как ты понял что двор наблюдается камерами?
Конечно сама. Для этого у умной камеры есть все твои данные для оплаты. Поэтому она не беспокоит тебя рассылкой квитанции, а просто тихо списывает штраф с твоего счёта.
Пишите точный адрес, занесем его в базу, будем автоматически штрафы оформлять. В Московской области впервые применили искусственный интеллект для автоматического начисления штрафа владельцу земли за заросшую борщевиком территорию. Специальный алгоритм проанализировал снимки с беспилотных летательных аппаратов, распознал опасное растение, сопоставил координаты с кадастровой картой и автоматически отправил собственнику штраф в размере 150 тысяч рублей через портал «Госуслуги».
Если очки темные оденешь и бороду с усами наклеешь, то сразу не определит, ИИ будет потом другие камеры проверять где этот человек был и куда пошел. Одежду тоже левую одевай. И потом переоденься там где камер нет, если у вас есть еще такие белые пятна вне зоны камер.
Китай же у нас первый по цифровым технологиям в мире.
И вот там людей штрафовать начали за переход на красный свет.
И одна фотомодель начала получать каждый день штрафы.
По 100 - 200 штрафов в день за переход дороги на красный свет.
Оказалось её лицо было на рекламе, наклеенной на автобусе.
Автобус проезжал светофор, камера думала что это модель идёт,
узнавала её - и штрафовала каждый раз, когда видела этот автобус.
Как это устроено: этапы работы
Процесс можно разбить на несколько ключевых этапов:
Обнаружение лица. Камера сканирует видеопоток и находит на кадрах области с лицами. Для этого используются специальные алгоритмы — например, каскадный классификатор Хаара или метод Виолы-Джонса. Современные системы умеют работать даже с поворотом головы до 45° и частичным перекрытием лица.
Выравнивание и нормализация. Чтобы анализ был точным, изображение приводят к стандартному виду: корректируют наклон головы, масштаб и освещение. Для этого применяются аффинные преобразования. Также система определяет ключевые точки на лице (уголки глаз, кончик носа, уголки губ) и на их основе строит 2D- или 3D-модель.
Извлечение биометрических признаков (создание цифрового шаблона). На этом этапе нейронная сеть преобразует изображение лица в компактный числовой вектор (его ещё называют embedding). В этом векторе «закодированы» уникальные черты: расстояния между ключевыми точками, форма скул, контуры челюсти, текстура кожи. Важно, что такой шаблон описывает лицо независимо от макияжа, причёски или возрастных изменений.
Сравнение с базой данных и идентификация. Полученный вектор сравнивается с векторами (шаблонами), которые хранятся в базе. Для этого используются метрики вроде евклидова расстояния или косинусного сходства. Если расстояние между векторами ниже установленного порога (обычно 0,4–0,6), система фиксирует совпадение и идентифицирует личность. Часто системы выдают не только факт совпадения, но и топ наиболее похожих лиц с вероятностью.
Я не знаю какой у них срок службы и как поверка проходит.
А через пять лет её поменяют на более зоркую и бронированную.
А у тебя не появилось чувство спокойствия и безопасности у себя во дворе,
с тех пор как ты понял что двор наблюдается камерами?
Для этого у умной камеры есть все твои данные для оплаты.
Поэтому она не беспокоит тебя рассылкой квитанции,
а просто тихо списывает штраф с твоего счёта.
В Московской области впервые применили искусственный интеллект для автоматического начисления штрафа владельцу земли за заросшую борщевиком территорию.
Специальный алгоритм проанализировал снимки с беспилотных летательных аппаратов, распознал опасное растение, сопоставил координаты с кадастровой картой и автоматически отправил собственнику штраф в размере 150 тысяч рублей через портал «Госуслуги».