Пора лицо: Широкие поры на лице — Семейный косметологический центр

Содержание

Страхование здоровья и жизни от СК «Согласие»

Страховая компания «Согласие» предоставляет своим клиентам широкий выбор программ страхования жизни и здоровья от несчастного случая с широким перечнем страхуемых рисков.

Продуктовая линейка включает в себя классические продукты, которые позволяют оформить полис с индивидуальными условиями и коробочные продукты с фиксированными страховыми суммами и премиями, что позволяет сократить время на оформление договора.

Программы добровольного страхования от несчастного случая (НС) включают все основные риски, произошедшие в результате НС: смерть, установление инвалидности, телесные повреждения (травмы). Также есть дополнительные риски: хирургическое вмешательство, госпитализация, временное нарушение здоровья в результате инфицирования.

Классика – «Стандарт» и «Оптима»:

  • Страхование физических лиц от 1 года до 70 лет на дату окончания действия договора страхования.
  • Территория страхования РФ или Весь мир на выбор.
  • Застраховаться можно на срок от 1 месяца до 1 года.
  • Программа «Оптима» включает дополнительные страховые риски в результате НС: Хирургическое вмешательство, Госпитализация, Временное нарушение здоровья в результате инфицирования.

Коробочный продукт «Экспресс-Защита»:

  • Быстрое и удобное индивидуальное страхование, включающее все основные риски. В страховое покрытие возможно включить занятия спортом на любительском уровне.
  • На страхование принимаются физические лица от 18 до 65 лет на дату окончания действия договора страхования.
  • Территория страхования весь мир.
  • Срок страхования 1 год.

Коробочные продукты для всей семьи «Семья» и «Школьная пора»:

  • Система страхования, которая защитит всех членов семьи.
  • Полис «Семья» позволяет застраховать близких родственников до 6 человек в возрасте от 3 лет до 70 на дату окончания действия договора страхования.
  • Программа «Школьная пора» позволяет застраховать детей на 24 часа в сутки, включая нахождение в школе и занятия спортом. На страхование принимаются дети от 3 лет до 18 лет на дату окончания действия договора страхования.
  • Территория страхования весь мир.
  • Срок страхования 1 год.

Коробочный продукт «Зеленый свет+»:

  • Для тех, кто, часто совершает поездки на личном автомобиле, и хочет защитить себя и членов семьи на случай несчастных случаев в результате ДТП.
  • На страхование принимаются физические лица, в возрасте от 3 лет до 64 лет на дату заключения договора страхования.
  • Максимальное количество Застрахованных лиц в одном полисе – 3 человека. Территория страхования весь мир.
  • Срок страхования 1 год.

Коробочные продукты для спортсменов «Мультиспортсмен» и «Мультиспортсмен +»:

  • Данные коробочные продукты рассчитаны на людей, которые занимаются профессиональным спортом и участвуют в соревнованиях.
  • На страхование принимаются физические лица от 3 до 70 лет на дату окончания действия договора страхования.
  • Полис действует на территории РФ и странах СНГ.
  • По программе «Мультиспортсмен» срок страхования 1 мес.
  • По программе «Мультиспортсмен +» срок страхования 1 год.

Специальный коробочный продукт «Экстрим» для людей, занимающихся экстремальными видами спорта:

  • Полис «Экстрим» позволяет включить в страхование экстремальные виды спорта.
  • Могут быть застрахованы физические лица в возрасте от 14 лет до 70 лет на дату заключения договора страхования.
  • Полис «Экстрим» покрывает весь мир и действует в течение 1 года.

Программы добровольного медицинского страхования (ДМС)

В случаях расстройства здоровья клиентов, застрахованных по программе добровольного медицинского страхования (ДМС), Страховая компания «Согласие» организует оказание медицинской помощи и высококвалифицированное лечение в необходимом объеме в выбранном вами лечебном учреждении при заключении договора ДМС.

Коробочный продукт «Антиклещ»:

  • Страховая программа на случай укуса клеща. Программа страхования наиболее актуальна для путешественников, любителей отдыха на природе, жителей небольших городов, поселков, владельцев загородной недвижимости (дач) и работников сельхоз индустрии.
  • На страхование принимаются физические лица от 0 и до 75 лет.
  • Территория страхования Российская федерация.
  • Срок страхования 1 год.

Программа добровольного медицинского страхования по лечению онкологических заболеваний и сложных хирургических видов лечения за рубежом:

  • Полис страхования на случай необходимости лечения онкологических заболеваний, проведения нейрохирургических и кардиохирургических операций, трансплантации отдельных органов за рубежом.
  • На страхование принимаются лица в возрасте от 0 до 64 лет на дату заключения договора страхования. Последующая пролонгация договора страхования для лиц возраста от 1 года до 85 полных лет на дату пролонгации договора страхования.
  • В случае диагностирования заболевания или состояния, которое относится к страховому, лечение осуществляется в лучших клиниках мира (кроме клиник РФ), специализирующихся на лечении диагностированного заболевания.
  • Срок страхования 1 год.

Коробочный продукт «Мигрант»:

  • Для трудовых мигрантов-иностранных граждан, которые хотят оформить патент на работу на территории РФ, обязаны иметь полис ДМС на весь период работы в РФ.
  • На страхование принимаются физические лица в возрасте от 18 и старше — иностранный гражданин и/или лицо без гражданства, прибывший в РФ с целью осуществления трудовой деятельности на основании разрешения на работу или патента.
  • Действителен на всей территории РФ.
  • Срок страхования 1 год.

Если вам требуется оформить полис добровольного страхования по одной из перечисленных выше страховых программ, то позвоните по многоканальному телефону 8 900 555-11-55 и получите квалифицированную консультацию специалиста или отправьте заявку онлайн. Наши специалисты помогут вам подобрать оптимальную программу страхования.

Граф Нулин — Пушкин. Полный текст стихотворения — Граф Нулин

Пора, пора! рога трубят;
Псари в охотничьих уборах
Чем свет уж на конях сидят,
Борзые прыгают на сворах.
Выходит барин на крыльцо;
Всё, подбочась, обозревает,
Его довольное лицо
Приятной важностью сияет.
Чекмень затянутый на нем,
Турецкой нож за кушаком,
За пазухой во фляжке ром,
И рог на бронзовой цепочке.
В ночном чепце, в одном платочке,
Глазами сонными жена
Сердито смотрит из окна
На сбор, на псарную тревогу…
Вот мужу подвели коня;
Он холку хвать и в стремя ногу,
Кричит жене: не жди меня!
И выезжает на дорогу.

В последних числах сентября
(Презренной прозой говоря)
В деревне скучно: грязь, ненастье,
Осенний ветер, мелкой снег,
Да вой волков; но то-то счастье
Охотнику! Не зная нег,
В отъезжем поле он гарцует,
Везде находит свой ночлег,
Бранится, мокнет и пирует
Опустошительный набег.

А что же делает супруга
Одна в отсутствии супруга?
Занятий мало ль есть у ней:
Грибы солить, кормить гусей,
Заказывать обед и ужин,
В анбар и в погреб заглянуть,
Хозяйки глаз повсюду нужен;
Он вмиг заметит что-нибудь.

К несчастью, героиня наша…
(Ах! я забыл ей имя дать.
Муж просто звал ее: Наташа,
Но мы — мы будем называть:
Наталья Павловна) к несчастью,
Наталья Павловна совсем
Своей хозяйственною частью
Не занималася; затем,
Что не в отеческом законе
Она воспитана была,
А в благородном пансионе
У эмигрантки Фальбала.

Она сидит перед окном.
Пред ней открыт четвертый том
Сентиментального романа:
Любовь Элизы и Армана,
Иль переписка двух семей.
Роман классической, старинный,
Отменно длинный, длинный, длинный,
Нравоучительный и чинный,
Без романтических затей.

Наталья Павловна сначала
Его внимательно читала,
Но скоро как-то развлеклась
Перед окном возникшей дракой
Козла с дворовою собакой
И ею тихо занялась.
Кругом мальчишки хохотали.
Меж тем печально, под окном,
Индейки с криком выступали
Вослед за мокрым петухом.
Три утки полоскались в луже,
Шла баба через грязный двор
Белье повесить на забор,
Погода становилась хуже —
Казалось, снег идти хотел…
Вдруг колокольчик зазвенел.

Кто долго жил в глуши печальной,
Друзья, тот верно знает сам,
Как сильно колокольчик дальный
Порой волнует сердце нам.
Не друг ли едет запоздалый,
Товарищ юности удалой?..
Уж не она ли?.. Боже мой!
Вот ближе, ближе… сердце бьется…
Но мимо, мимо звук несется,
Слабей…. и смолкнул за горой.

Наталья Павловна к балкону
Бежит обрадована звону,
Глядит и видит: за рекой,
У мельницы, коляска скачет.
Вот на мосту — к нам точно! нет;
Поворотила влево. Вслед
Она глядит и чуть не плачет.

Но вдруг — о радость! косогор —
Коляска на бок. — «Филька, Васька!
Кто там? скорей! вон там коляска.
Сей час везти ее на двор
И барина просить обедать!
Да жив ли он? беги проведать,
Скорей, скорей!..»

Слуга бежит.
Наталья Павловна спешит
Взбить пышный локон, шаль накинуть,
Задернуть завес, стул подвинуть,
И ждет. «Да скоро ль, мой творец?»
Вот едут, едут наконец.
Забрызганный в дороге дальной,
Опасно раненый, печальный
Кой-как тащится экипаж.
Вслед барин молодой хромает.
Слуга-француз не унывает
И говорит: allons, courage!
Вот у крыльца, вот в сени входят.
Покаместь барину теперь
Покой особенный отводят
И настежь отворяют дверь —
Пока Picard шумит, хлопочет,
И барин одеваться хочет,
Сказать ли вам, кто он таков?
Граф Нулин из чужих краев,
Где промотал он в вихре моды
Свои грядущие доходы.
Себя казать, как чудный зверь,
В Петрополь едет он теперь
С запасом фраков и жилетов,
Шляп, вееров, плащей, корсетов,
Булавок, запонок, лорнетов,
Цветных платков, чулков, а jour,
С ужасной книжкою Гизота,
С тетрадью злых карикатур,
С романом новым Вальтер-Скотта,
С bon-mots парижского двора,
С последней песней Беранжера,
С мотивами Россини, Пера,
Et cetera, et cetera.

Уж стол накрыт. Давно пора;
Хозяйка ждет нетерпеливо.
Дверь отворилась. Входит граф;
Наталья Павловна, привстав,
Осведомляется учтиво,
Каков он? что нога его?
Граф отвечает: ничего.
Идут за стол. Вот он садится,
К ней подвигает свой прибор
И начинает разговор,
Святую Русь бранит, дивится,
Как можно жить в ее снегах,
Жалеет о Париже страх…
«А что театр?» — О! сиротеет,
C’est bien mauvais, ça fait pitié
Тальма совсем оглох, слабеет,
И мамзель Марс — увы! стареет…
За то Потье, le grand Potier!
Он славу прежнюю в народе
Доныне поддержал один. —
Какой писатель нынче в моде?
— Всё d’Arlincourt и Ламартин. —
«У нас им также подражают».
— Нет? право? так у нас умы
Уж развиваться начинают?
Дай бог, чтоб просветились мы! —
«Как тальи носят?» — Очень низко,
Почти до… вот, по этих пор.
Позвольте видеть ваш убор…
Так: рюши, банты…. здесь узор….
Всё это к моде очень близко. —
«Мы получаем Телеграф».
— Ага!.. Хотите ли послушать
Прелестный водевиль? — И граф
Поет. «Да, граф, извольте ж кушать».
— Я сыт и так….
Изо стола
Встают. Хозяйка молодая
Черезвычайно весела.
Граф, о Париже забывая,
Дивится: как она мила!
Проходит вечер неприметно;
Граф сам не свой. Хозяйки взор
То выражается приветно,
То вдруг потуплен безответно….
Глядишь — и полночь вдруг на двор.
Давно храпит слуга в передней,
Давно поет петух соседний,
В чугунну доску сторож бьет;
В гостиной свечки догорели.
Наталья Павловна встает:
«Пора, прощайте: ждут постели.
Приятный сон»…. С досадой встав,
Полувлюбленный, нежный граф
Целует руку ей — и что же?
Куда кокетство не ведет?
Проказница — прости ей, боже! —
Тихонько графу руку жмет.

Наталья Павловна раздета;
Стоит Параша перед ней.
Друзья мои, Параша эта
Наперсница ее затей;
Шьет, моет, вести переносит,
Изношенных капотов просит,
Порою с барином шалит,
Порой на барина кричит,
И лжет пред барыней отважно.
Теперь она толкует важно
О графе, о делах его,
Не пропускает ничего,
Бог весть, разведать как успела.
Но госпожа ей наконец
Сказала: «полно, надоела!»
Спросила кофту и чепец,
Легла и выдти вон велела.

Своим французом между тем
И граф раздет уже совсем.
Ложится он, сигару просит,
Monsieur Picard ему приносит
Графин, серебряный стакан,
Сигару, бронзовый светильник,
Щипцы с пружиною, будильник
И неразрезанный роман.

В постеле лежа, Вальтер-Скотта
Глазами пробегает он.
Но граф душевно развлечен…
Неугомонная забота
Его тревожит; мыслит он:
«Неужто вправду я влюблен?
Что, если можно?.. вот забавно!
Однако ж это было б славно.
Я, кажется, хозяйке мил» —
И Нулин свечку погасил.

Несносный жар его объемлет,
Не спится графу. Бес не дремлет
И дразнит грешною мечтой
В нем чувства. Пылкой наш герой
Воображает очень живо
Хозяйки взор красноречивый,
Довольно круглый, полный стан,
Приятный голос, прямо женской,
Лица румянец деревенской —
Здоровье краше всех румян.
Он помнит кончик ножки нежной,
Он помнит: точно, точно так!
Она ему рукой небрежной
Пожала руку; он дурак,
Он должен бы остаться с нею —
Ловить минутную затею.
Но время не ушло. Теперь
Отворена конечно дверь…
И тотчас, на плеча накинув
Свой пестрый шелковый халат
И стул в потемках опрокинув,
В надежде сладостных наград,
К Лукреции Тарквиний новый
Отправился на всё готовый.

Так иногда лукавый кот,
Жеманный баловень служанки,
За мышью крадется с лежанки:
Украдкой, медленно идет,
Полузажмурясь подступает,
Свернется в ком, хвостом играет,
Разинет когти хитрых лап —
И вдруг бедняжку цап-царап.

Влюбленный граф в потемках бродит,
Дорогу ощупью находит.
Желаньем пламенным томим,
Едва дыханье переводит —
Трепещет, если пол под ним
Вдруг заскрыпит… вот он подходит
К заветной двери и слегка
Жмет ручку медного замка;
Дверь тихо, тихо уступает….
Он смотрит: лампа чуть горит
И бледно спальню освещает…
Хозяйка мирно почивает,
Иль притворяется, что спит.

Он входит, медлит, отступает —
И вдруг упал к ее ногам…
Она… Теперь, с их позволенья,
Прошу я петербургских дам
Представить ужас пробужденья
Натальи Павловны моей
И разрешить, что делать ей?

Она, открыв глаза большие,
Глядит на графа — наш герой
Ей сыплет чувства выписные
И дерзновенною рукой
Коснуться хочет одеяла…
Совсем смутив ее сначала…
Но тут опомнилась она,
И гнева гордого полна,
А впрочем, может быть, и страха,
Она Тарквинию с размаха
Дает — пощечину. Да, да,
Пощечину, да ведь какую!

Сгорел граф Нулин от стыда,
Обиду проглотив такую.
Не знаю, чем бы кончил он,
Досадой страшною пылая —
Но шпиц косматый, вдруг залая,
Прервал Параши крепкой сон.
Услышав граф ее походку
И проклиная свой ночлег
И своенравную красотку,
В постыдный обратился бег.

Как он, хозяйка и Параша
Проводят остальную ночь,
Воображайте. Воля ваша,
Я не намерен вам помочь.

Восстав поутру молчаливо,
Граф одевается лениво,
Отделкой розовых ногтей
Зевая занялся небрежно,
И галстук вяжет неприлежно,
И мокрой щеткою своей
Не гладит стриженых кудрей.
О чем он думает — не знаю;
Но вот его позвали к чаю.
Что делать? Граф, преодолев
Неловкой стыд и тайный гнев,
Идет.

Проказница младая,
Насмешливый потупя взор
И губки алые кусая,
Заводит скромно разговор
О том, о сем. Сперва смущенный,
Но постепенно ободренный,
С улыбкой отвечает он.
Получаса не проходило,
Уж он и шутит очень мило,
И чуть ли снова не влюблен.
Вдруг шум в передней. Входят. Кто же?
«Наташа, здравствуй.» — Ах, мой боже….
Граф, вот мой муж. Душа моя,
Граф Нулин. —«Рад сердечно я….
Какая скверная погода….
У кузницы я видел ваш
Совсем готовый экипаж. . .
Наташа! там у огорода
Мы затравили русака…
Эй! водки! Граф, прошу отведать.
Прислали нам издалека…
Вы с нами будете обедать?»
— Не знаю, право; я спешу. —
«И, полно, граф, я вас прошу.
Жена и я, гостям мы рады.
Нет, граф, останьтесь!»
Но с досады
И все надежды потеряв,
Упрямится печальный граф.
Уж подкрепив себя стаканом,
Пикар крехтит за чемоданом.
Уже к коляске двое слуг
Несут привинчивать сундук.
К крыльцу подвезена коляска,
Пикар всё скоро уложил,
И граф уехал. Тем и сказка
Могла бы кончиться, друзья;
Но слова два прибавлю я.

Когда коляска ускакала,
Жена всё мужу рассказала
И подвиг графа моего
Всему соседству описала.
Но кто же более всего
С Натальей Павловной смеялся?
Не угадать вам. Почему ж?
Муж? — Как не так! совсем не муж.
Он очень этим оскорблялся,
Он говорил, что граф дурак,
Молокосос; что если так,
То графа он визжать заставит,
Что псами он его затравит.
Смеялся Лидин, их сосед,
Помещик двадцати трех лет.

Теперь мы можем справедливо
Сказать, что в наши времена
Супругу верная жена,
Друзья мои, совсем не диво.

1825 г.

YON-KA.RU » Что такое поры?

Если вы внимательно посмотрите на свою кожу в зеркало, то увидите крошечные отверстия — это поры. Размер ваших пор определяются генетикой и может влиять на текстуру кожи. То, как вы очищаете и ухаживаете за кожей, может влиять на размер ваших пор. Факторы окружающей среды и проблемы с кожей также влияют на то насколько ваши поры расширены. Чтобы добиться гладкости кожи, вам нужно регулярно очищать поры.

В этой статье мы рассмотрим тему пор, чтобы помочь вам понять, что это такое и какую роль они играют в здоровье кожи. Мы также рассмотрим более подробно, как очистить и сузить поры с помощью домашних препаратов по уходу за кожей.

Что же такое поры?

Если вы когда-нибудь видели рекламу средств по уходу или посещали спа-салон, вы слышали термин “поры”. Поры — это отверстия в поверхности кожи, через которое могут проходить микроскопические частицы. Более конкретно, ваши поры — это отверстие в верхней части волосяных фолликул.

Поры находятся на поверхности кожи. Они расположены в верхней части каждого волосяного фолликула, и именно там кожа высвобождает кожное сало (масло), вырабатываемое естественным путем. Внешний вид ваших пор может меняться с течением времени и может зависеть от ряда факторов, включая генетику, факторы окружающей среды и различные проблемы с кожей.

Что вам нужно знать о порах?

Самое главное, что вы должны помнить о порах — их размер и внешний вид во многом определяются генетикой.

Ваш тип кожи влияет на то как выглядят поры. У большинства людей комбинированная кожа и размеры пор тоже разные. Расширенные поры у более жирной Т-зоны и маленькие у более сухой кожи. Поскольку размер пор в первую очередь определяется генетикой, вы не можете его контролировать. Однако правильное очищение поможет избавиться от расширенных пор.

Одним из самых важных шагов в сокращении размера пор является очищение. Когда ваши поры забиты, они могут воспалиться и стать более заметными. Когда ваши поры чистые они кажутся менее заметными.

Хотя вы не можете изменить размер пор, вы можете контролировать или реагировать на определенные факторы окружающей среды, которые могут повлиять на размер ваших пор. Читайте дальше, чтобы узнать больше.

Советы по очищению и сужению пор

Очищение это главный фактор для сужения пор. Кожа с маленькими порами выглядит более гладко и молодо, чего и добивается каждый.

Чтобы уменьшить поры, важно соблюдать регулярную процедуру ухода за кожей, состоящую из очищающих, детоксицирующих, отшелушивающих и увлажняющих препаратов. Регулярные очищающие процедуры для лица с физической или химической экстракцией в сочетании с глиняной маской — это лучший способ очистить поры.

Вот несколько советов для очищения и сужения пор:

  • Пересмотрите свои препараты и убедитесь, что они правильно подходят для вашего типа кожи (сухой, жирной, чувствительной или комбинированной).
  • Ограничьте использование высушивающих препаратов, таких как салициловая кислота (используется для лечения акне), потому что чрезмерное использование может раздражать и высушивать кожу, увеличивая поры.
  • Выберите мягкое очищающее средство и используйте его дважды в день. Утром и перед сном.
  • Эксфолиация один или два раза в неделю. Избегайте пилингов, если вы испытываете воспаление.
  • Увлажните кожу. Выберите увлажняющий крем, соответствующий вашему типу кожи.
  • Используйте глиняные маски для удаления жира, грязи и омертвевшей кожи из ваших пор – это лучший способ очистить ваши поры, чтобы они стали меньше.
  • Всегда наносите солнцезащитный крем, чтобы защитить кожу от вредных UVA и UVB лучей.
  • Полностью снимите макияж перед сном и нанесите увлажняющий крем или ночной крем для восстановления и увлажнения кожи.

Рекомендуемые в домашних условиях препараты для сужения пор

Очищение является важным элементом любого ухода, но оно особенно важно для уменьшения пор. Чтобы получить наилучший результат, выберите очищающее средство, которое хорошо подходит для вашего типа кожи.

Вот лучшие препараты

Yon-Ka (Йонка), которые мы рекомендуем для ухода за кожей:
  • Маска Masque 103 — предназначена для нормальной и жирной кожи. Эта тройная глиняная маска глубоко очищает поры. Благодаря составу из трех глин и эфирным маслам, маска способствует улучшению цвета лица и сокращению пор.
  • Маска Masque 105 — глиняная маска разработана для сухой или чувствительной кожи. В то время как многие маски сушат кожу, Маска Masque 105 специально разработана для детоксикации и очищения кожи склонной к сухости и чувствительности.
  • Эксфолиатор Gommage Yon-Ka — нежный, не гранулированный отшелушивающий гель. Он очищает кожу, увлажняя и осветляя ее. Благодаря экстракту Карбо, Эксфолиатор Gommage Yon-Ka сужает поры и укрепляет кожу, в то время как эфирное масло лайма улучшает сияния вашей кожи.
  • Скраб Guarana Scrub — предназначен для всех типов кожи. Этот отшелушивающий скраб содержит 11 активных растительных экстрактов, включая Амазонское семя гуараны, органический порошок рисовых отрубей и ряд эфирных масел для смягчения, очистки и детоксикации кожи.

Если вы хотите очистить и сузить поры, подумайте об использовании профессиональных препаратов Yon-Ka.

Для банков все люди на одно лицо. Госдума посчитала, что пора делать биометрию обязательной

Слушать Подписаться

Глава Комитета по финансовому рынку Госдумы Анатолий Аксаков, выступая на Московском финансовом форуме, предложил сделать сдачу биометрии обязательной для мигрантов, открывающих счета в российских банках. Если инициативу поддержат, то это будет первый случай, когда без сдачи биометрии нельзя будет получить банковскую услугу.

Аксаков объяснил инициативу тем, что мигранты часто участвуют в мошеннических схемах с несанкционированным списанием денег со счетов клиентов.

Очень много используется для этих всех действий мигрантов. Бригадами сюда приезжают, открывают эти счета, обналичивают деньги, списанные несанкционированно. Предлагается обсудить возможность обязательного сбора биометрических данных при открытии банковских счетов для иностранцев в РФ для того, чтобы отсечь значительную часть мошенников, которые работают у нас в стране

Одинаковы с лица. Фото: zen. yandex.ru

По словам депутата, у нас в стране развивается целый бизнес, построенный на обналичивании краденых со счетов граждан денег.

Человека депортируют, он берет паспорт своего брата, внешне похожи, приезжает и дальше начинает работать. Целый бизнес развился в этой сфере, поэтому мы имеем право и должны это сделать — сбор биометрических данных, их фиксация и отслеживание движения гастарбайтеров, иностранных лиц, в том числе движения их финансов у нас в стране

Сейчас банк никого не может заставить сдавать биометрию — это дело добровольное для всех, в том числе и иностранных граждан. Время от времени во власти возникают предложения о массовом внедрении биометрии через услуги, которые могут предоставляться только по слепкам лица и голоса. Но никаких подвижек нет.

Самые лучшие инвестиции — в знания

Подпишитесь на рассылку финансовых новостей, чтобы знать о деньгах все самое важное!

Ура, вы оформили подписку!

Спасибо, что вы с нами

Читайте нас в социальных сетях

Показания к подтяжке лица. А когда пора?

02 июня 2020

Вековой опыт пластической хирургии

Методы омоложения лица, используемые в пластической хирургии, имеют многолетнюю историю.

Вы удивитесь, узнав, что круговую подтяжку делают уже более ста лет. А smas-лифтинг – более полувека.

Специалисты отработали методики до безупречного исполнения, накопили серьезный опыт наблюдения за последствиями, длительностью результата, создали большой арсенал возможностей коррекции эстетических недостатков лица и шеи.

Опытные косметологи это тоже понимают, поэтому, планомерно и профессионально ухаживая за кожей своих пациентов, они в необходимый момент рекомендуют обратиться к пластическому хирургу. И это честное отношение к своей специальности и к своим подопечным.

Сделать, когда пришла пора

Пластическим хирургам клиник «Бьюти Доктор» часто задают вопрос о том, когда же надо обращаться за хирургической помощью.

Единого ответа для всех не существует. Многое зависит от наследственной предрасположенности, образа жизни (в том числе и резких изменений веса) …

Но в большинстве случаев и женщины, и мужчины задумываются о подтяжке лица после сорока лет, когда уже не спрячешь птоза верхних век, мешков под глазами, брылей на щеках, излишков кожи на подбородке…

При этом пластические хирурги, оценивая индивидуальные особенности, нередко советуют не делать сразу круговую подтяжку, а ограничиться локальными воздействиями:

Так можно объединить в одну симультанную операцию блефаропластику верхних и нижних век, коррекцию носослезной борозды и чик-лифтинг. И этого будет достаточно, чтобы вернуть лицу четкий абрис.

Пластические хирурги клиники «Бьюти Доктор» на консультациях пациентов по подтяжке лица, рекомендуют не торопиться с кардинальными мерами. А кроме того, всегда советуют своим будущим пациентам принести свои фотографии десяти- двадцатилетней давности.  Опытные специалисты против «бьютификации» — перекройки лица по одному лекалу. Они всегда ищут способ вернуть прежнее лицо, так, чтобы не только сам пациент видел себя прежним, но и окружающие узнавали его неповторимую индивидуальность.

Признак молодости или эстетический недостаток

Один из популярных методов «бьютификации» – удаление комочков Биша. Так называются жировые подушечки, расположенные под поверхностными мышцами лица в скуловой области. Мы его знаем, как детский жирок на щечках, которому мамы несказанно умиляются.

Жесткие стандарты гламура заставляют многих женщин избавляться от комочков Биша, приходя к пластическому хирургу с просьбой сформировать скулы как у западных звезд. И это неверный ход.

Начнем с того, что комочки Биша сами по себе воспринимаются на бессознательном уровне как признак молодости, а разве не затем, чтобы вернуть ее, предпринимаются все возможные ухищрения. К тому же удаление этих жировых подушечек в дальнейшем приводит к быстрому старению кожи лица, к провисанию и в целом – к изможденному виду.

Что ж, если пациентка хочет выглядеть хлорозной девой – ее право. Но специалисты напоминают, что при любых эстетических стандартах решающим (и привлекающим!) фактором для окружающих является здоровый вид.

Локальные и тотальные. Всему свое время

Локальные операции на лице обычно планируются пациентами после сорока лет, на круговую подтяжку решаются ближе к шестидесяти (опять же, срок этот всегда индивидуален).

Однако опытные пластические хирурги, которые занимаются эстетической коррекцией лица, говорят, что профессиональные косметологические уходовые процедуры отодвигают срок операции, локальные операции отодвигают срок круговой подтяжки, а то и замещают ее.

В любом случае, если возникает мысль о том, что пора с лицом что-либо делать, сначала обратитесь за консультацией к специалисту, который работает в формате haute couture, а не prêt-à-porter, то есть воссоздает именно ваше лицо, а не привычно, не задумываясь, штампует очередную модную маску.

Автор: Дудник А.П.

Поделиться

Когда пора делать фейслифтинг | Подтяжка лица для борьбы с возрастными изменениями

В современном мире люди живут в далеко не в самых хороших экологических условиях, часто подвержены стрессу, ограничены во времени, что порой не позволяет должным образом заботиться о своем здоровье. Все эти факторы, несомненно, оставляют отпечаток на внешности человека и, прежде всего, на его лице.

Вернуть коже молодость и «стереть» прожитые годы может современная процедура подтяжки лица и шеи – фейслифтинг. Конечно, никто не отменяет способы терапевтической косметологии, они помогают замедлить процессы старения и сохранить качество кожи. Однако наступает время, когда консервативные средства становятся неэффективными, на лице появляются глубокие морщины, явные избытки кожи, и она теряет свою природную эластичность. Именно на этом этапе следует задуматься о хирургическом способе подтяжки лица.

Фейслифтинг – пластическая операция, которая устраняет видимые признаки старения на лице и шее. В процессе удаляют избыточную жировую клетчатку, подтягивают подлежащие мышцы и перераспределяют кожу лица и шеи, иссекая ее избытки. Операция проходит под наркозом и занимает от 2,5 до 4-х часов. Ее длительность зависит от выбранной техники, анатомических особенностей и необходимого результата.

Основные виды подтяжки лица:

  • Классический фейслифтинг – это глубокая круговая подтяжка лица. Она способна подтянуть и кожу, и плотные ткани, лежащие глубоко под ней (поверхностный мышечно-апоневротический слой). Такая процедура позволяет повернуть время назад, устраняя даже сильные изменения, и дает стойкий во времени результат. Круговая пластика рекомендована людям с выраженным нарушением контуров овала лица, избытков кожи в области подбородка, шеи.
  • Мини-фейслифтинг (S-лифтинг, или фейслифтинг с коротким рубцом) – метод подтяжки, который устраняет только начинающиеся возрастные изменения: опущение мягких тканей в височных и скуловых областях. Мини-фейслифтинг подходит женщинам и мужчинам 35-45 лет, у кого пока нет провисания мягких тканей по нижнему контуру лица.
  • Эндоскопический фейслифтинг– выполняется через несколько маленьких разрезов в волосяной части головы. Для проведения операции применяются тонкие инструменты и эндоскоп, который проецирует манипуляции на монитор. Этот метод помогает разгладить морщины и омолодить кожу без заметных шрамов и рубцов. Используется для коррекции верхней трети лица: подтяжки лба, бровей, височных областей. Эндоскопический фейслифтинг может проводиться в сочетании с пластикой нижних 2/3 лица и шеи.

Перед операцией важно подготовить кожу лица – выполнить курс мезотерапии, плазмотреапия, биоревитализации. Это будет способствовать скорейшему восстановлению и улучшению качества рубцов после операции. После круговой подтяжки лица пациент остается в клинике на 1-3 дня. В это время сохраняются послеоперационные отеки и синяки, которые постепенно исчезают в течение 2-3 недель. К привычному образу жизни пациент возвращается уже через 2-3 недели после операции. Ускорить восстановительный процесс позволяют физиотерапия и аппаратная косметология.

Важно не забывать, что фейслифтинг – это довольно серьезное хирургическое вмешательство, требующее соответствующего подхода. Современная аппаратура, высококачественные препараты, а также квалификация врачей дает нам право гарантировать, что в «СМ-Пластика» операции проводят по самым высоким стандартам.

Лицо Меган Фокс после посещения клиники обругали в сети: Внешний вид: Ценности: Lenta.ru

Фото Меган Фокс у клиники, на которых видны ее большие губы, обругали читатели Daily Mail

Американскую актрису и фотомодель Меган Фокс заподозрили в изменении внешности посредством косметологии после публикации новых фото на выходе из клиники Elite Aesthetics. Снимки опубликованы на Daily Mail.

Папарацци сфотографировали знаменитость на парковке медицинского центра, расположенного в Лос-Анджелесе. Манекенщица запечатлена в черных кроп-топе и спортивных брюках, а также обуви с мехом бренда UGG. На размещенных кадрах видно, как она трогает губы, которые, по мнению фанатов, стали больше после посещения косметолога.

Материалы по теме:

Читатели издания не оценили изменения во внешности Фокс и обругали ее в комментариях под опубликованными фото. «Почему все женщины делают одинаковые губы?», «Ужасные губы, слишком огромные», «Меган, тебе пора остановиться», «Ты портишь свою естественную красоту», «Чем старше — тем хуже», «Отвратительные губы», «Губы не подходят к лицу», «Я думала, что на снимках в соцсетях у нее фотошоп, но нет», — высказывались поклонники.

По информации Daily Mail, неизвестно, прибегла ли на самом деле актриса к каким-либо вмешательствам. В то же время отмечается, что в клинике специалисты осуществляют различные пластические операции и косметологические процедуры, среди которых, например, ботокс, введения филлеров, увеличение губ, подтяжка кожи и ринопластика.

Сама актриса никак не прокомментировала опубликованные снимки. Кроме того, она никогда не признавалась в интервью журналистам в том, что изменяла внешность посредством пластики.

Ранее модель Кендалл Дженнер заподозрили в пластике из-за фотографий папарацци на выходе из клиники. Девушку запечатлели около офиса того же врача Джейсона Би Даймонда. На снимках видно, что она направляется к машине с опущенной головой в тканевой маске для лица и солнцезащитных очках. Ее волосы собраны в хвост.

‎FaceTime в App Store

Общайтесь с семьей и друзьями по всему миру с помощью аудио- и видеозвонков FaceTime.

SharePlay
Смотрите видео и слушайте музыку вместе с SharePlay. Синхронизированное воспроизведение и общие элементы управления позволяют всем быть в одном ритме, а интеллектуальная громкость позволяет легко поддерживать разговор по FaceTime, наслаждаясь любимым видео или песней.

Демонстрация экрана
Демонстрируйте экран своего iPhone, iPad или Mac, чтобы перенести свои любимые приложения в FaceTime.

Ссылки FaceTime
Пригласите своих друзей на вызов FaceTime с помощью веб-ссылки, которой можно поделиться где угодно. Даже друзья, у которых нет устройства Apple, могут мгновенно присоединиться к вызову из своего браузера — вход в систему не требуется.

Режимы микрофона
Используйте изоляцию голоса, чтобы блокировать окружающий шум и выделять свой голос. Используйте Wide Spectrum, чтобы включить в разговор каждый звук в вашем пространстве.

Портретный режим
Портретный режим в FaceTime размывает ваш фон и фокусируется на вас.Доступно на iPhone и iPad 2018 года выпуска или новее, а также на Mac с Apple Silicon.

Оповещения об отключении звука
Оповещения об отключении звука сообщают вам, когда вы говорите, когда звук отключен.

Пространственный звук
Благодаря пространственному звуку голоса ваших друзей распространяются так, как будто они исходят из того направления, в котором они находятся во время разговора. Доступно на iPhone, iPad и Mac начиная с 2018 года или позже.

Представление в виде сетки
Представление в виде сетки позволяет видеть людей, участвующих в групповых вызовах FaceTime, в плитках одинакового размера и выделяет текущего говорящего, чтобы было легко понять, кто говорит.

Center Stage
Center Stage использует машинное обучение для настройки сверхширокоугольной камеры на передней панели во время видеовызовов FaceTime, чтобы вы и все, кто рядом с вами, оставались в кадре. Доступно на iPad Pro 12,9 дюйма (5-го поколения) или iPad Pro 11 дюймов (3-го поколения).

Видеоэффекты
Используйте эффекты, чтобы превратиться в Animoji, разместить наклейки и многое другое прямо во время вызова FaceTime.

Интеграция приложения «Телефон»
Звонки FaceTime интегрируются в ваш список последних вызовов в приложении «Телефон», и вы можете создавать «Избранное» для быстрого доступа к ключевым людям в приложении «Телефон».

Соберите всех вместе
Наслаждайтесь групповыми вызовами FaceTime с участием до 32 человек одновременно.

Передняя и задняя камеры
Используйте фронтальную камеру FaceTime, чтобы показать свое лицо, или переключитесь на заднюю камеру, чтобы показать друзьям то, что вы видите, или увеличить что-то особенное.

Гибкие вызовы
Обращайтесь к контактам, используя их номер телефона или Apple ID. FaceTime работает через Wi-Fi и сотовую связь.

Лицом к лицу Определение и значение

лицо время имя существительное

Britannica Dictionary определение FACE TIME

[не в счет] США, неофициальный

: время, проведенное на встрече с кем-либо : время, проведенное на рабочем месте, особенно до или после обычного рабочего времени : количество времени, которое кто-то проводит, появляясь на телевидении

Время столкнуться с самым строгим в стране законом о распознавании лиц

Постановление об распознавании лиц в Портленде, штат Орегон, вступает в силу 1 января 2021 г.

Компаниям, которые ведут бизнес в Портленде, штат Орегон, возможно, потребуется добавить еще один пункт в свой список дел на праздники: отключить технологии распознавания лиц в Портленде.

Новое постановление Портленда

, вступающее в силу 1 января, в целом запрещает использование технологий распознавания лиц частными лицами в местах общественного пользования. Нарушителям может быть предъявлен иск, и они подлежат возмещению убытков и другим средствам правовой защиты, включая установленный законом ущерб в размере до 1000 долларов США за день нарушения.

Единственный в своем роде указ запрещает частным организациям использовать технологии распознавания лиц для решения проблем, связанных с тем, что они могут быть использованы дискриминационным образом или могут иным образом нанести ущерб сообществам чернокожих, коренных народов и цветных людей.Постановление признает, что технология совершенствуется, но направлено на реализацию «защитных мер до тех пор, пока не будут созданы более совершенная инфраструктура и политика».

Что это значит?

За некоторыми важными исключениями, обсуждаемыми ниже, в постановлении говорится, что ни одно «частное лицо» не может «использовать» какие-либо «технологии распознавания лиц» в «общественных местах» в Портленде. Постановление может быть истолковано как распространяющееся на широкий спектр компаний, продуктов и услуг. Например:

Определение «технологий распознавания лиц»
Постановление дает широкое определение «технологий распознавания лиц» и означает «автоматизированные или полуавтоматические процессы с использованием распознавания лиц, которые помогают идентифицировать, проверять, обнаруживать или характеризовать черты лица человека или захватывать информацию о человеке, основанную на его лице.«Распознавание лиц», в свою очередь, определяется как «автоматический поиск эталонного изображения в хранилище изображений путем сравнения черт лица зондового изображения с характеристиками изображений, содержащихся в хранилище изображений (поиск один ко многим). )».

Объем этих определений остается неясным. Вполне вероятно, что авторы предполагали, что постановление будет применяться к типам технологий, которые уже давно используются обычными компаниями в целях безопасности. Например, некоторые магазины используют технологию сравнения лиц, чтобы определить, является ли покупатель тем, кто воровал в магазине в прошлом.Технологии такого рода обычно включают сравнение того, что можно считать «пробными изображениями» и «эталонной картинкой» (если использовать формулировку постановления).

Неясно, как определение «Технологии распознавания лиц» в постановлении будет применяться вне этого контекста. Например, для управления пропускной способностью некоторые обычные розничные продавцы могут использовать технологии, которые просто подсчитывают количество лиц в своих магазинах, а новые технологии позволяют владельцам магазинов и работодателям автоматически проверять, носят ли посетители маски.Точно так же некоторые поставщики онлайн-услуг используют технологии, которые обнаруживают присутствие лица на изображении, чтобы пользователи могли применять фильтры к этим изображениям. Эти новые технологии могут включать в себя характеристику или обнаружение черт лица или сбор информации о человеке на основе его лица. Но поскольку такого рода технологии, как правило, не предполагают сравнения зондовых изображений с эталонными изображениями или любого другого вида «поиска один ко многим», они могут не подпадать под определение «технологий распознавания лиц», данное в постановлении.

«Использование» технологий распознавания лиц
Важно отметить, что постановление не определяет, что означает «использование» технологий распознавания лиц в Портленде. Таким образом, например, остается открытым вопрос, «использует» ли компания технологии распознавания лиц, просто предоставляя продукты или услуги потребителям или другим предприятиям, которые затем включают такие технологии в услуги, предоставляемые клиентам Портленда. Судебный процесс в соответствии с постановлением может уточнить объем ограничения «использования».

Определение «частной организации»
Как отмечалось выше, постановление применяется к любой «частной организации», которая в широком смысле определяется как «любое физическое лицо, единоличное предприятие, товарищество, корпорация, компания с ограниченной ответственностью, ассоциация или любое другое юридическое лицо, как бы оно ни было организовано». Постановление не распространяется на государственные учреждения, но другое постановление запрещает использование технологии распознавания лиц бюро и офисами города Портленда.

Определение «Места общественного пользования»
Постановление определяет «Места общественного пользования» как «любое место или услугу, предлагающую общественным местам преимущества, удобства или привилегии, будь то товары, услуги, жилье, развлечения, транспорт или иное.Примечательно, что это определение специально исключает «учреждение, добросовестный клуб, частную резиденцию или место проживания, которое по своему характеру является явно частным».

Согласно комментариям должностных лиц Портленда, термин «общественные места» должен был охватывать все места, подпадающие под определение штата Орегон и правила его реализации. Примеры включают заведения, предлагающие еду или напитки, магазины или предприятия розничной торговли и обслуживания, а также места отдыха, общественных собраний, занятий спортом или развлечений.Пока не ясно, будут ли это веб-сайты и онлайн-сервисы, открытые для публики.

Существуют ли исключения?

Да, и они потенциально значимы. Постановление прямо не распространяется на использование технологий распознавания лиц в следующих случаях:

  • «В той мере, в какой это необходимо частному предприятию для соблюдения федеральных, государственных или местных законов»
  • «Для целей проверки пользователя физическим лицом для доступа к собственным личным или выданным работодателем коммуникационным и электронным устройствам»
  • «В службах автоматического распознавания лиц в приложениях социальных сетей»

Не существует общего исключения для согласия, поэтому неясно, будет ли постановление истолковано как запрещающее частным лицам использовать технологию распознавания лиц в Портленде даже с согласия людей, на которых распространяется эта технология .Такой широкий запрет, вероятно, вызвал бы споры, особенно если бы постановление также интерпретировалось как распространяющееся на онлайн-контекст, где потребители Портленда могут захотеть использовать технологии, включающие технологию распознавания лиц.

Что мне теперь делать?

Все компании, которые используют технологии распознавания лиц или обнаружения лиц и ведут бизнес в Портленде, должны проконсультироваться с опытным консультантом, чтобы определить, как это постановление применяется к ним, и, если это так, должны ли они изменить свою практику.Точно так же любая компания, получившая жалобу или требование в соответствии с постановлением, должна немедленно обратиться к юрисконсульту, чтобы изучить доступные средства защиты.

Опытная команда юристов по биометрическим вопросам Perkins Coie имеет большой опыт консультирования клиентов по технологиям распознавания лиц и ведения судебных дел, связанных с биометрическими данными и конфиденциальностью биометрических данных. Если вам нужна дополнительная информация, обращайтесь по адресу [email protected] или к одному из авторов.

© 2020 Perkins Coie LLP 

Биометрические часы с функцией распознавания лиц

Создайте здоровую рабочую среду с помощью FaceIN — бесконтактных, гигиеничных часов для сотрудников с распознаванием лиц.

Из-за COVID-19 и потенциального влияния на бизнес в будущем компании меняют способы управления временем и посещаемостью сотрудников, а также то, как их сотрудники приходят на работу и уходят с нее. Изменения, которые помогают защитить здоровье и безопасность своих работников. От организации удаленной работы (WFH) от управления временем сотрудников на дому до улучшения протоколов гигиены на рабочем месте с использованием бесконтактных систем учета рабочего времени с бесконтактным распознаванием лиц.


Лучшее решение для биометрических часов

Удобная на рабочем месте система биометрических часов FaceIN® заменяет обычные часы с отпечатками пальцев, сканером радужной оболочки и считывателями рук, обеспечивая более гигиеничное и простое в использовании решение. Быстрее и надежнее, чем другие биометрические системы, FaceIN® проверяет лицо сотрудника за считанные секунды, устраняя необходимость в карточках учета рабочего времени, бейджах, ключах или пин-кодах.


Надежный. Останавливает приятеля сотрудника

С часами распознавания лиц FaceIN сотрудники просто смотрят на дисплей часов, и в течение нескольких секунд они идентифицируются и фиксируются или исчезают. Система с двумя камерами FaceIN выполняет трехмерный анализ 60 точек лица, которые уникальны для каждого сотрудника, поэтому система учета рабочего времени FaceIN полностью исключает возможность нанесения ударов по товарищам сотрудников, что приводит к более высоким трудозатратам.Лицевые точки сотрудников записываются и сохраняются в виде алгоритмов данных в часах. В результате данные о лицах сотрудников собираются только в виде закодированной в цифровом виде информации, поэтому их нельзя воспроизвести в виде фотографического изображения.


Полное подключение к PayClock Online

Когда часы FaceIN подключены к сети Ethernet, программное обеспечение часов PayClock Online автоматически опрашивает часы и беспрепятственно передает данные о сотрудниках в базу данных PayClock Online для редактирования, создания отчетов и интеграции с системами расчета заработной платы, такими как QuickBooks®, Paychex® и ADP® и многое другое.Биометрические часы с распознаванием лиц модели CT74 автоматически определяют доступность Интернета и переключаются в автономный режим при перебоях в работе Интернета. Эта функция позволяет вашим сотрудникам иметь полную функциональность на часах, так как CT74 сохраняет в памяти данные сотрудников и другие транзакции до тех пор, пока подключение к Интернету снова не станет доступным.


Биометрические часы сотрудников с распознаванием лиц, которые дают вам варианты

Биометрические часы с распознаванием лиц CT74 — это следующая эволюция часов для сотрудников FaceIN PayClock Online.7-дюймовый дисплей TouchScreen показывает большое время и дату на дисплее и предоставляет интерактивные параметры экрана с функциями по требованию как для сотрудников, так и для руководителей. Вы можете выбрать из двух режимов работы в настройках часов CT74. Сотрудники в режиме Auto Punch Mode быстро идентифицируются с помощью бесконтактного распознавания лиц и просто включаются или уходят без прикосновения к часам или какого-либо дополнительного взаимодействия. С помощью опции Interactive Mode сотрудники идентифицируются с помощью распознавания лиц, а затем им предоставляется выбор для интерактивных транзакций с сенсорным экраном, таких как: Часы прихода/ухода; Трансферные отделы; Введите суммы; Просмотр состояния входа/выхода; Просмотр общего количества отработанных часов; Просмотр балансов времени льгот; Просмотр текстовых сообщений или прослушивание аудиосообщений.


Видео клиента FaceIN

Крис Паттерсон из Флоридского сердечно-сосудистого медицинского центра рассказывает о преимуществах использования часов для распознавания лиц FaceIN в PayClock Online.


Биометрическая система распознавания лиц для полностью безопасного контроля доступа

Часы с биометрическим распознаванием лиц модели CT74 включают встроенное реле с сухими контактами для дополнительного контроля доступа к дверям, чтобы сотрудники могли попасть в безопасные внутренние помещения.Вы можете выбрать только распознавание лиц, бесконтактный бейдж или идентификацию с помощью ввода PIN-кода и распознавания лиц в сочетании с идентификацией сотрудников для доступа в защищенную среду или для регистрации прихода/ухода.


Интернет-магазин аксессуаров

Выберите из полной линейки аксессуаров для часов FaceIN.От брелоков, бейджей и подставок для бейджей, годовых соглашений о поддержке и многого другого, всего, что вам нужно, чтобы настроить систему часов Lathem для вашего бизнеса. Заказывайте напрямую в интернет-магазине Lathem. Аксессуары есть на складе и доступны для немедленной отгрузки.

 

Магазин аксессуаров

Выравнивание лица в реальном времени: методы оценки, стратегии обучения и оптимизация внедрения

  • Джин, X., Тан, X.: Выравнивание лица в естественных условиях: опрос.вычисл. Вис. Изображение Понимание. 08 (2016)

  • Ву, Ю., Цзи, К.: Обнаружение ориентиров лица: обзор литературы. CoRR (2018). arXiv:1805.05563

  • Гросс Р., Мэтьюз И., Кон Дж., Канаде Т., Бейкер С.: Multi-pie. Изображение Виз. вычисл. 28 (5), 807–813 (2010)

    Статья Google ученый

  • Хайдер К., Малик К., Халид С., Наваз Т., Джаббар С.: Deepgender: гендерная классификация в реальном времени с использованием глубокого обучения для смартфонов. J. Процесс обработки изображений в реальном времени. 16 , 02 (2019)

    Артикул Google ученый

  • Tian, ​​Q., Zhang, W., Mao, J.-X., Yin, H.: Обнаружение внешности лица человека, связанного со старением, в режиме реального времени с использованием архитектуры глубокой свертки. J. Процесс обработки изображений в реальном времени. 17 , 02 (2020)

    Артикул Google ученый

  • Кортли Ю., Джриди М., Атри М.: Системы распознавания лиц: обзор. Датчики 20 (342), 01 (2020)

  • Хулио, К.С., Джуниор, Дж., Гючлютюрк, Ю., Перес, М., Гючлю, У., Андухар, К., Баро, X., Эскаланте, Х. Дж., Гийон, И., ван Гервен, М. Дж., ван Лиер, Р., Эскалера, С.: Первые впечатления: обзор явного анализа черт личности на основе компьютерного зрения. CoRR (2018). arXiv:1804.08046

  • Экман, П.: Дарвин и выражение лица: обзор века исследований.Ишк, Калифорния (2006)

  • Экман, П.: Вклад Дарвина в наше понимание эмоциональных выражений. Филос. Транс. Р. Соц. Б биол. науч. 364 (1535), 3449–3451 (2009)

    Артикул Google ученый

  • Робинсон, П., Калиуби, Р.: Вычисление эмоций у человека и машин. Филос. Транс. Р. Соц. Б биол. науч. 364 :3441–3447, 12 (2009)

  • Ли, Х.З.: Невербальное общение и культура. Американское онкологическое общество, Атланта, стр. 1–7 (2015)

  • Тевенот, Дж., Лопес, М.Б., Хадид, А.: Обзор компьютерного зрения для вспомогательной медицинской диагностики по лицам. IEEE J. Биомед. Информ о здоровье. 22 (5), 1497–1511 (2018)

    Артикул Google ученый

  • Джеймс А., Себе Н.: Мультимодальное взаимодействие человека и компьютера: обзор. вычисл. Вис. Изображение Понимание. 108 (1):116–134 (2007 г.) (специальный выпуск о концепции взаимодействия человека и компьютера)

  • Томаз А., Хоффман Г., Какмак М.: Вычислительное взаимодействие человека и робота. Нашел. Робот трендов. 4 :104–223, 01 (2016)

  • Суэн, Х.-Ю., Хун, К.-Э., Ю-Шэн, С.: Автоматическое прогнозирование поведенческих компетенций по выражению лица в режиме реального времени видеозапись интервью. J. Процесс обработки изображений в реальном времени. 01 (2021)

  • Каменская Е., Кухарев Г.: Распознавание психологических характеристик по лицу. Methody Informatyki Stosowanej, № 1 (Tom 13): 59–73 (2008)

  • Эггер, М., Лей, М., Ханке, С.: Распознавание эмоций на основе анализа физиологических сигналов: обзор. Электрон. Примечания Теор. вычисл. науч. 343 :35–55 (2019) (Материалы AmI, Европейская конференция по окружающему интеллекту 2018 г.)

  • Рен, С., Цао, X., Вэй, Ю., Сун, Дж.: Выравнивание лиц со скоростью 3000 кадров в секунду с помощью регрессии локальных двоичных функций.В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, 2014 г., стр. 1685–1692 (2014 г.)

  • Касадо, К.А., Лопес, МБ: Выравнивание лиц: повышение точности быстрых моделей с использованием неразмеченных данных предметной области. и схема учитель-ученик. Электрон. лат. 55 (11):646–648 (2019)

  • Джонстон Б., Чазал П.: Обзор методов автоматической идентификации ориентиров лица на основе изображений. EURASIP J. Процесс изображения и видео. 86 (09), 2018 (2018)

    Google ученый

  • Челиктутан О., Улукая, С., Санкур, Б.: Сравнительное исследование методов определения ориентиров лица. EURASIP J. Процесс изображения и видео. 1–27 , 2013 (2013)

    Google ученый

  • Терк, Массачусетс, Пентланд, А.П.: Распознавание лиц с использованием собственных лиц. В: Материалы. Конференция компьютерного общества IEEE 1991 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 586–591, июнь (1991 г.)

  • Санчес-Лозано, Э., Цимиропулос, Г., Мартинес, Б., Де ла Торре, Ф., Валстар, М.: Функциональный регрессионный подход к отслеживанию лицевых ориентиров. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 40 (9), 2037–2050 (2018)

    Артикул Google ученый

  • Кутс, Т.Ф., Тейлор, С.Дж., Купер, Д.Х., Грэм, Дж.: Модели активной формы – их обучение и применение. вычисл. Вис. Изображение Понимание. 61 (1), 38–59 (1995)

    Статья Google ученый

  • Кутс, Т.Ф., Эдвардс, Г.Дж., Тейлор, К.: Модели активной внешности. Анальный узор. Мах. Интел. IEEE транс. 23 :681–685, 07 (2001)

  • Эдвардс, Г.Дж., Тейлор, К.Дж., Кутс, Т.Ф.: Интерпретация изображений лица с использованием активных моделей внешнего вида. В: Труды Третьей международной конференции IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов, стр. 300–305, апрель (1998 г.)

  • Сагонас, К., Цимиропулос, Г., Зафейриу, С., Пантик, М.: 300 лиц вызов в дикой природе: первый вызов локализации лицевых ориентиров.В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, 2013 г., стр. 397–403, декабрь (2013 г.)

  • Алаборт-и-Медина, Дж., Зафейриу, С.: Единая структура для композиционной подгонки активных моделей внешнего вида. CoRR (2016). arXiv:1601.00199

  • Бейкер С., Гросс Р., Мэтьюз И.: Lucas-kanade 20 лет спустя: объединяющая структура: часть 3. Междунар. Дж. Вычисл. Вис 56 , 12 (2003)

    Google ученый

  • Мэтьюз И., Бейкер, С.: Новый взгляд на модели активной внешности. Междунар. Дж. Вычисл. Вис. 60 , 03 (2004)

    Артикул Google ученый

  • Cristinacce, D., Cootes, T.: Обнаружение и отслеживание признаков с помощью ограниченных локальных моделей. В: BMVC, том. 41, стр. 929–938. Citeseer, 01 (2006)

  • Мария, М.В., Таварес, Дж.М.Р.С.: Методы автоматического построения моделей распределения точек для таких объектов, как ладони рук и лица, представленные на изображениях.CMES 36 , 213–242 (2008)

  • Астана, А., Зафейриу, С., Ченг, С., Пантик, М.: Постепенное выравнивание лица в дикой природе. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, 2014 г., стр. 1859–1866, июнь (2014 г.)

  • Лью, К.Ф., Яири, Т.: Надежное выравнивание лиц с помощью случайного леса: анализ инициализации, регрессии ориентиров и методы регуляризации формы. IEICE Trans. Инф. Сист. 99 -D:496–504 (2016)

  • Дантоне, М., Галл, Дж., Фанелли, Г., Гул, Л.В.: Обнаружение черт лица в реальном времени с использованием условных регрессионных лесов. В: Конференция IEEE 2012 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 2578–2585, июнь (2012 г.)

  • Ян, Х., Патрас, И.: Локализация частей лица с использованием регрессионных лесов структурированного вывода. В: Lee, KM, Matsushita, Y., Rehg, JM, Hu, Z. (Eds.) Computer Vision — ACCV 2012. Springer, Berlin, стр. 667–679 (2013)

  • Cao, X., Вэй, Ю., Вен, Ф., Сунь, Дж.: Выравнивание граней путем явной регрессии формы. В: Конференция IEEE 2012 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 2887–2894, июнь (2012 г.)

  • Сюн, X., Торре, Ф. Дела.: Метод управляемого спуска и его приложения для выравнивания лица. В: Конференция IEEE 2013 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 532–539, июнь (2013 г.)

  • Лоу, Д.: Отличительные особенности изображения из масштабно-инвариантных ключевых точек. Междунар. Дж. Вычисл. Вис. 60 :91–11 (2004)

  • Брадски Г.: Библиотека OpenCV. J. Softw. доктора Добба. Инструменты (2000)

  • Каземи, В., Салливан, Дж.: Выравнивание лица за одну миллисекунду с помощью ансамбля деревьев регрессии. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, 2014 г., стр. 1867–1874, июнь (2014 г.)

  • Кинг, Д.Э.: Dlib-ml: набор инструментов для машинного обучения. Дж. Мах. Учить. Рез. 10 , 1755–1758 (2009)

    Google ученый

  • Воулодимос, А., Доуламис, Н.Д., Доуламис, А., Протопападакис, Э.: Глубокое обучение для компьютерного зрения: краткий обзор. вычисл. Интел. Неврологи. 2018 (2018)

  • Сунь, Ю., Ван, X., Тан, X.: Каскад глубокой сверточной сети для обнаружения точек лица. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, 2013 г., стр. 3476–3483, июнь (2013 г.)

  • Чжан, Дж., Шан, С., Кан, М., Чен, X.: От грубого до точные сети автоматического кодировщика (cfan) для выравнивания лица в реальном времени.В: Fleet, D., Pajdla, T., Schiele, B., Tuytelaars, T. (Eds.) Computer Vision — ECCV 2014. Springer, Cham, стр. 1–16 (2014)

  • Kowalski, M. ., Naruniec, J., Trzcinski, T.: Сеть глубокого выравнивания: сверточная нейронная сеть для надежного выравнивания лица. CoRR (2017). arXiv:1706.01789

  • Фэн, З.Х., Киттлер, Дж., Аваис, М., Хубер, П., Ву, X.-Дж.: Потеря крыльев для надежной локализации ориентиров лица с помощью сверточных нейронных сетей. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр.2235–2245 (2018)

  • Парк, Б.-Х., Се-Янг, О., Ким, И.-Дж.: Выравнивание лица с использованием глубокой нейронной сети с локальным изучением признаков и рекуррентной регрессией. Эксперт Сист. заявл. 89 , 07 (2017)

    Артикул Google ученый

  • Махпод, С., Дас, Р., Майорана, Э., Келлер, Ю., Кампизи, П.: Локализация лицевых ориентиров с использованием глубокой рекуррентной нейронной сети от грубой до точной. CoRR (2018).arXiv:1805.01760

  • Дапоньи, А., Байи, К., Корд, М.: Декафа: Глубокий сверточный каскад для выравнивания лица в дикой природе. CoRR (2019). arXiv:1904.02549

  • Zhu, X., Lei, Z., Liu, X., Shi, H., Li, S.Z.: Выравнивание лица в крупных позах: трехмерное решение. CoRR (2015). arXiv:1511.07212

  • Булат А., Цимиропулос Г.: Насколько мы далеки от решения проблемы выравнивания лица в 2D и 3D? (и набор данных из 230 000 3D ориентиров лица). CoRR (2017). arXiv:1703.07332

  • Чен, Л., Су, Х., Джи, В.: Выравнивание лица с помощью глубокой нейронной сети плотности ядра. В: Международная конференция IEEE / CVF по компьютерному зрению (ICCV), 2019 г., стр. 6991–7001, октябрь (2019 г.)

  • Ван, X., Бо, Л., Ли, Ф.: Адаптивная потеря крыла для надежного лица выравнивание с помощью регрессии тепловой карты. CoRR (2019). arXiv:1904.07399

  • Пенг Х., Ферис Р.С., Ван Х., Метаксас Д.Н.: рекуррентная сеть кодер-декодер для последовательного выравнивания лица. CoRR (2016). arXiv:1608.05477

  • Санчес-Лозано, Э., Мартинес, Б., Цимиропулос, Г., Валстар, М.Ф.: Каскадная непрерывная регрессия для постепенного отслеживания лиц в реальном времени. CoRR (2016). arXiv:1608.01137

  • Yan, J., Lei, Z., Yi, D., Li, S.Z.: научитесь комбинировать несколько гипотез для точного выравнивания лица. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, 2013 г., стр. 392–396 (2013 г.)

  • Пэн, X., Чжан С., Ян Ю., Метаксас Д. Н.: Пьефа: персонализированное поэтапное и ансамблевое выравнивание лица. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCV), 2015 г., стр. 3880–3888, декабрь (2015 г.)

  • Сяо, С., Ян, С., Кассим, А.А.: Обнаружение ориентиров лица с помощью прогрессивной инициализации. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCVW), 2015 г., стр. 986–993, декабрь (2015 г.)

  • Хан, М.Х., МакДонах, Дж., Цимиропулос, Г.: Синергия между выравниванием лица и отслеживанием с помощью дискриминативного Оптимизация глобального консенсуса.В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCV), 2017 г., стр. 3811–3819, октябрь (2017 г.)

  • Zhu, S., Li, C., Loy, CC, Tang, X.: Передача аннотаций ориентиров для выравнивание лиц между наборами данных. CoRR (2014). arXiv:1409.0602

  • Милборроу, С., Моркель, Дж., Николлс, Ф.: База данных лиц, отмеченных достопримечательностями MUCT. В: Ассоциация распознавания образов Южной Африки (2010)

  • Ле, В., Брандт, Дж., Лин, З., Бурдев, Л., Хуанг, Т.С.: Интерактивная локализация черт лица. В: Фитцгиббон, А., Лазебник, С., Перона, П., Сато, Ю., Шмид, К., (ред.) Computer Vision — ECCV 2012. Springer, Берлин, стр. 679–692 (2012)

  • Лю, Ю., Ши, Х., Шен, Х., Си, Ю., Ван, X., Мэй, Т.: Новый набор данных и семантическая сегментация граничного внимания для анализа лица. В: AAAI (2020)

  • Liu, Y., Shi, H., Si, Y., Shen, H., Wang, X., Mei, T.: Высокоэффективная структура для построения крупномасштабных бенчмарк парсинга лица. CoRR (2019). arXiv:1905.04830

  • Рот, П.М., Кестингер, М., Вольхарт, П., Бишоф, Х.: Аннотированные лицевые ориентиры в дикой природе: крупный план. Реальная база данных для локализации лицевых ориентиров. В: Proc, Первый международный семинар IEEE по сравнительному анализу технологий анализа изображений лица (2011 г.)

  • Чжан, З., Луо, П., Лой, К.С., Тан, X.: Обнаружение ориентиров лица с помощью глубокого многозадачного обучения. В: Флит Д., Пайдла Т., Шиле Б., Туйтелаарс Т., (ред.) Computer Vision — ECCV 2014. Springer, Cham, стр. 94–108 (2014)

  • Fagertun, J., Harder, S., Rosengren, A., Moeller, C., Werge, T. ., Полсен, Р., Хансен, Т.: Трехмерные ориентиры лица: межоператорская изменчивость ручной аннотации. БМС Мед. Imaging 14 , 35, 10 (2014)

  • Донг, X., Ю, С.-И., Венг, X., Вей, С.-Э., Ян, Ю., Шейх, Ю. : Наблюдение за регистрацией: неконтролируемый подход к повышению точности детекторов лицевых ориентиров. CoRR (2018). arXiv:1807.00966

  • Сагонас, К., Цимиропулос, Г., Зафейриу, С., Пантик, М.: Полуавтоматическая методология аннотации ориентиров лица. В: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2013, стр. 896–903, июнь (2013 г.)

  • Guo, J., Mei, X., Tang, K.: Автоматическая аннотация ориентиров и плотная регистрация корреспонденции для 3D изображения лица человека. CoRR (2012). arXiv:1212.4920

  • Мессер, К., Мэйтас Дж., Киттлер Дж., Йонссон К., Луэттин Дж., Мэтр Г.: Xm2vtsdb: расширенная база данных m2vts. В: Учеб. аудио- и видео-аутентификации личности, 04 (2000)

  • Есорский, О., Кирхберг, К.Дж., Фришгольц, Р.В.: Надежное обнаружение лица с использованием расстояния Хаусдорфа. В: Бигун, Дж., Смеральди, Ф., (ред.) Биометрическая аутентификация личности на основе аудио и видео. Springer, Berlin, стр. 90–95 (2001)

  • Филлипс, П.Дж., Флинн, П.Дж., Скраггс, Т., Бойер, К.В., Чанг, Дж., Хоффман, К., Маркес, Дж., Мин, Дж., Ворек, В.: Обзор большой задачи распознавания лиц. В: Материалы конференции IEEE Computer Society 2005 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR’05) — Том 1 — Том 01, CVPR ’05, США. IEEE Computer Society, стр. 947–954 (2005)

  • Люси, П., Кон, Дж. Ф., Канаде, Т., Сарагих, Дж., Амбадар, З., Мэтьюз, И.: Расширенный кон-канад набор данных (ck+): полный набор данных для единицы действия и выражения, определяемого эмоцией.В: Конференция компьютерного общества IEEE 2010 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов — семинары, стр. 94–101, июнь (2010 г.)

  • Л., Кон, Дж. Ф.: Второе 3D-выравнивание лица в дикой природе (3dfaw-видео): плотная реконструкция по видео. В: Международная конференция IEEE/CVF по компьютерному зрению (ICCVW), 2019 г., стр. 3082–3089, октябрь (2019 г.)

  • Белхумер, П.Н., Джейкобс, Д.В., Кригман, Д.Дж., Кумар, Н.: Локализация частей лица с использованием консенсуса экземпляров. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 35 (12), 2930–2940 (2013)

    Артикул Google ученый

  • Чжу, X., Раманан, Д.: Обнаружение лиц, оценка позы и локализация ориентиров в дикой природе. В: Конференция IEEE 2012 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 2879–2886, июнь (2012 г.)

  • Бургос-Артицу, Х.П., Перона, П., Доллар, П.: Надежная оценка ориентиров лица при окклюзии. В: Труды международной конференции IEEE по компьютерному зрению, стр. 1513–1520 (2013)

  • Дхамеча, Т., Верма, П., Шах, М., Сингх, Р., Ватса, М.: Annotated база данных видео лиц толпы. В: Материалы Международной конференции по биометрии 2015 г., ICB 2015, стр. 106–112, 06 (2015)

  • Шен, Дж., Зафейриу, С., Хрисос, Г.Г., Коссаифи, Дж., Цимиропулос, Г. , Пантик, М.: Первая задача по отслеживанию лицевых ориентиров в дикой природе: тест и результаты.В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, 2015 г. (ICCVW), стр. 1003–1011, декабрь (2015 г.)

  • Чжан, З., Луо, П., Лой, CC, Тан, X.: Обучение и передача многозадачное глубокое представление для выравнивания лица. CoRR (2017). arXiv:1408.3967

  • Ву, В., Цянь, К., Ян, С., Ван, В., Цай, Ю., Чжоу, В.: Посмотрите на границу: алгоритм выравнивания лица с учетом границ. CoRR (2018). arXiv:1805.10483

  • Лю, Ю., Шэнь Х., Си Ю., Ван Х., Чжу Х., Ши Х., Хун З., Го Х., Го З., Чен Ю., Ли Б. , Си, Т., Ю, Дж., Се, Х., Се, Г., Ли, М., Лу, К., Ван, З., Лай, С., Чай, З., Вэй, X. : Грандиозная задача локализации ориентиров лица по 106 точкам. CoRR (2019). arXiv:1905.03469

  • Ян, Дж., Дэн, Дж., Чжан, К., Лю, К.: Отслеживание формы лица с помощью пространственно-временной каскадной регрессии формы. В: Труды Международной конференции IEEE по компьютерному зрению 2015 г. (ICCVW), ICCVW ’15, США.IEEE Computer Society, стр. 994–1002 (2015)

  • Санчес-Лозано, Э., Цимиропулос, Г., Мартинес, Б., Де ла Торре, Ф., Валстар, М.: Функциональный регрессионный подход к отслеживание ориентиров лица. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 40 (9), 2037–2050 (2018)

  • Мёрвальд, Т., Пранкль, Дж., Циллих, М., Винче, М.: Достижения в отслеживании объектов в реальном времени. J. Процесс обработки изображений в реальном времени. 10 , 01 (2013)

    Google ученый

  • Хоссин М., Сулейман, М. Н.: Обзор показателей оценки для оценки классификации данных. Междунар. J. Данные Мин. Знай. Управление Процесс 5 , 01–11, 03 (2015)

  • Ферри, К., Эрнандес-Оралло, Дж., Модрою, Р.: Экспериментальное сравнение показателей эффективности для классификации. Распознавание образов Летте. 30 , 27–38, 01 (2009)

  • Бочкарев А.: Показатели производительности (показатели ошибок) в регрессии машинного обучения, прогнозировании и прогностике: свойства и типология (2018).arXiv:1809.03006

  • Ахуджа, С.: Введение новой метрической частоты попаданий и ее изменение при масштабировании алгоритмов классификации. Междунар. Дж. Вычисл. заявл. 125 , 13–16 (2015)

    Google ученый

  • Сагонас, К., Антонакос, Э., Цимиропулос, Г., Зафириу, С., Пантик, М.: вызов 300 лиц в дикой природе: база данных и результаты. Изображение Виз. вычисл. 47 , 01 (2016)

    Артикул Google ученый

  • Ян, Х., Патрас И.: Зеркало, зеркало на стене, скажите, погрешность небольшая? В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, CVPR 2015, Бостон, Массачусетс, США, 7–12 июня 2015 г., стр. 4685–4693 (2015)

  • Ян, Х., Цзя, X., Лой , CC, Robinson, P.: Эмпирическое исследование современных методов выравнивания лица. CoRR (2015). arXiv:1511.05049

  • Digiacomo, L., Digman, M., Gratton, E., Caracciolo, G.: Разработка метода на основе среднеквадратичного смещения изображения (imsd) в качестве нового подхода к изучению внутриклеточного трафика наночастицы.Acta Biomaterialia 42 , 07 (2016)

    Статья Google ученый

  • Суцкевер И., Мартенс Дж., Даль Г., Хинтон Г.: О важности инициализации и импульса в глубоком обучении. В: Дасгупта, С., Макаллестер, Д. (ред.) Материалы 30-й Международной конференции по машинному обучению, том 28 Трудов исследований машинного обучения, Атланта, Джорджия, США, 17–19 июня (2013 г.). PMLR, стр. 1139–1147

  • Ленг, Л., Чжан, Дж., Сюй, Дж., Хан, К., Альгатбар, К.: Анализ мощности динамического взвешенного различения: новый подход к распознаванию лиц и отпечатков ладоней в области dct. В: Международный журнал физических наук, 2010, том 5, нет. 17, стр. 2543–2554, 12 (2010)

  • Ленг, Л., Ли, М., Ким, К., Би, X.: Анализ мощности дискриминации с двумя источниками для многоэкземплярного бесконтактного распознавания отпечатков ладоней. В: Мультимедийные инструменты и приложения, 2017, том 76, стр. 333–354, 01 (2017)

  • Даббахчян, С., Гаеммагами, М.П., ​​Агаголзаде, А. Извлечение признаков с использованием дискретного косинусного преобразования и анализа мощности дискриминации с помощью технологии распознавания лиц. Распознавание образов 43 (4), 1431–1440 (2010)

    Статья Google ученый

  • Штруц В., Павешич Н.: Методы нормализации изображения для надежного распознавания лиц. В: Труды Международной конференции по обработке сигналов, робототехнике и автоматизации (ISPRA’09), Кембридж, Великобритания, стр.155–160 (2009)

  • Морено-Барея, Ф.Дж., Страццера, Ф., Херес, Дж.М., Урда, Д., Франко, Л.: Схема упреждающей коррекции шума для увеличения данных. В: Серия симпозиумов IEEE по вычислительному интеллекту (SSCI), 2018 г., стр. 728–734, ноябрь (2018 г.)

  • Ан, Г.: Влияние добавления шума во время обучения обратному распространению на производительность обобщения. Нейронные вычисления. 8 (3), 643–674 (1996)

    Статья Google ученый

  • Бишоп, К.М.: Тренировка с шумом эквивалентна тихоновской регуляризации. Нейронные вычисления. 7 (1), 108–116 (1995)

    Статья Google ученый

  • Карлсон, А., Скиннер, К.А., Джонсон-Роберсон, М.: Моделирование эффектов камеры для улучшения глубокого зрения для реальных и синтетических данных. CoRR (2018). arXiv:1803.07721

  • Хундт Р.: Распознавание циклов в c++/java/go/scala. В: Материалы Scala Days 2011 (2011)

  • Перейра, Р., Couto, M., Ribeiro, F., Rua, R., Cunha, J., Fernandes, J.P., Saraiva, J.: Энергоэффективность в разных языках программирования: как соотносятся энергия, время и память? В материалах 10-й Международной конференции ACM SIGPLAN по разработке языков программного обеспечения, SLE 2017, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, стр. 256–267 (2017 г.) (Ассоциация вычислительной техники)

  • Huang, JC, Leng, T. : Обобщенное развертывание цикла: метод ускорения программы. В: Материалы Симпозиума IEEE 1999 года по специализированным системам, программной инженерии и технологиям.ASSET’99 (кат. № PR00122), стр. 244–248, март (1999 г.)

  • Кеннеди, К., Аллен, Дж. Р.: Оптимизация компиляторов для современных архитектур: подход, основанный на зависимости. Morgan Kaufmann Publishers Inc., Сан-Франциско (2001)

    Google ученый

  • Коскела М., Виитанен Т., Яаскеляйнен П., Такала Дж. Х., Камерон К.: Использование чисел с плавающей запятой половинной точности для хранения иерархий ограничивающих томов. В: Материалы 32-й Международной конференции по компьютерной графике (2015 г.)

  • Эрик, Л.O.: Представление с фиксированной точкой и дробная математика. Oberstar Consulting, редакция 1 , 2 (2007)

  • Ву, Х., Джадд, П., Чжан, X., Исаев, М., Мицкевичус, П.: Целочисленное квантование для глубокого обучения: принципы и эмпирическая оценка (2020 г.). arXiv:2004.09602

  • Видроу Б., Коллар И.: Основы квантования с плавающей запятой. Издательство Кембриджского университета, Кембридж, стр. 257–306 (2008)

    Google ученый

  • Стареющее лицо Джастин Бейтман и почему она считает, что оно не нуждается в «исправлении»

    Ну привет! Версия этой статьи также появилась в информационном бюллетене Это не только ты . Зарегистрируйтесь здесь, чтобы получать новое издание каждое воскресенье бесплатно.

    Когда моя младшая дочь была совсем маленьким существом, она усаживалась на колени моей матери и поглаживала бархатные складки кожи под маминым подбородком.

    «Мормор, я люблю все твои шеи», — говорил ребенок перед тем, как погрузиться в сон. Мама каждый раз смеялась, но с оттенком смущения.

    Я вспомнил те моменты, когда читал « Лицо: один квадратный фут кожи» актера и режиссера Джастин Бейтман.Она поговорила с 47 женщинами об их стареющих лицах и превратила их истории в сборник коротких рассказов. Бейтман спрашивает, что, если мы просто отвергнем идею о том, что старые лица нуждаются в исправлении. Что, если бы мы проигнорировали все звенящие колокольчики, которые каждый день напоминают женщинам на каждой платформе, что мы находимся в какой-то бесконечной битве со старением.

    Бейтман пишет: «Я ненавидел мысль о том, что половина населения, возможно, проводит всю вторую половину своей жизни, стыдясь и извиняясь за то, что их лица постарели естественным образом.”

    Подпишитесь здесь, чтобы получать новое эссе от @SusannaSchrobs в свой почтовый ящик каждое воскресенье на бесплатно.

    Что меня поразило при чтении этих историй , так это то, как много времени мы тратим на беспокойство о том, должны ли мы что-то сделать с нашими лицами или продержаться. Мы все еще застряли в трещине между феминизмом расширения прав и возможностей и реальностью. И я имею в виду не только пожилых женщин. У меня есть друзья в возрасте 20 лет, которые также попадают в водоворот продуктов, которые обещают обратить вспять старение, которое еще даже не заметно.Поколение Instagram не пощажено, на самом деле, они, возможно, накопили больше времени, изучая свои лица, чем кто-либо до них.

    Одна из героинь Бейтмана, Фейт, 48-летняя в прошлом менеджер по рекламе, мельком видит свое лицо, отраженное в столешнице, когда наклоняется. Она в ужасе от этого нового взгляда на свою дряблую кожу. Она знала, что ее лицо ничем не отличалось от того, что было час назад, но теперь она осознала, что «её лицо перекосилось», и она не могла этого разглядеть, не могла предотвратить разрушение своей уверенности.

    У моей матери была своя история перехода. Она назвала это днем, когда стала невидимой. Она была медсестрой, и после каждой смены приходившим врачам и медсестрам составлялся отчет о передаче. Однажды, когда ей было за 50, она поняла, что врачи отделения, оба мужчины, начали смотреть мимо нее — их глаза и их вопросы были обращены к более молодым медсестрам позади нее. И тогда моя хорошенькая мама поняла, что израсходовала валюту молодого лица как раз тогда, когда достигла пика своего мастерства.

    Проблема заключается в простом игнорировании ужасной реакции некоторых людей на женские лица старшего возраста. Эйджизм широко распространен и имеет реальные экономические последствия. Исследования показывают, что женщинам старше 50 лет, которые теряют работу или увольняются, чтобы ухаживать за членом семьи, чрезвычайно трудно снова найти работу. И даже если они это сделают, они, вероятно, заработают меньше, чем раньше.

    ПОДПИСАТЬСЯ ЗДЕСЬ, чтобы получать эссе от @SusannaSchrobs каждое воскресенье.

    Страх по поводу того, что на рабочем месте вас считают старше и менее ценным , подпитывает антивозрастную индустрию так же сильно, как тщеславие или давление со стороны сверстников. Это приводит в бешенство, но не безумие верить, что моложе может дать вам еще несколько лет актуальности и пенсионных отчислений, прежде чем вы… перейдете.

    Однако Бейтман утверждает, что даже когда мы думаем, что выигрываем больше времени с помощью косметических процедур, это иллюзия, схема Понци, в которой всегда побеждает возраст.

    Возможно, она права. Но я бы хотел, чтобы мы могли создать новую валюту, лучшую систему, такую ​​как устаревший биткойн. Ваша ценность растет с каждым годом и для разработки мягких шейных плетей, которые утешают маленьких внучек.

    Или, что еще лучше, у нас могут быть собственные NFT (невзаимозаменяемые токены). NFT представляют собой уникальные, невоспроизводимые активы, такие как цифровое искусство, и мир технологий одержим ими. Итак, давайте представим, что наши единственные в своем роде женские лица — это новый вид NFT, валюта, обеспеченная жизнью, прожитой без колебаний на солнце хороших и плохих дней.

    В своей новой книге « Лицо: один квадратный фут кожи » актриса и режиссер Джастин Бейтман задается вопросом, почему женщины до сих пор тратят так много времени на разочаровывающие попытки «исправить» свое лицо.О своем неизмененном 55-летнем лице Бейтман пишет:

    Ты смотришь на чертову решимость, правду и творчество. Вы смотрите на потери, печали и усилия с более глубокой точки зрения. Вы смотрите на удовлетворение и счастье. Вы видите проявление связи настолько глубокой и укоренившейся, что она более реальна, чем я. Ты смотришь на мое лицо.

    – Джастин Бейтман, #Нет ничего плохого с вашим лицом

    COPING KIT ⛱

    Как выглядит потеря: The New York Times попросила читателей поделиться фотографиями объектов, которые напоминают им о тех, кто умер за последний год от коронавируса или по другим причинам.Горе и утешение переплетаются в этих артефактах: от миксера 50-летней давности, который напоминает одной женщине о ее отце, который любил печь, до музыкальной шкатулки с надписью «Моей великолепной жене».

    Вы можете отправить свое воспоминание в этот виртуальный мемориал здесь.


    ДОКАЗАТЕЛЬСТВО ЧЕЛОВЕЧЕСКОЙ ДОБРОТЫ❤️

    Вот вам еженедельное напоминание о том, что создание сообщества щедрости возвышает всех нас.

    Минди — мать трех девочек, которые потеряли своего мужа Карлоса из-за COVID-19 в июле прошлого года. «Последние десять месяцев были для нас очень трудными — в финансовом плане, да, но также горе было слишком велико, чтобы я могла сдержаться», — говорит мама из Сакраменто.«Я вижу своих дочерей, и они просто хотят вернуть своего папу».

    После этой трагедии Пандемия Любви подобрала для Минди семь индивидуальных доноров, которые смогли предоставить достаточно средств, чтобы обеспечить ее семью на праздники. Одна жертвовательница, Дженис, была растрогана историей Минди до слез и помогла с выплатами по автострахованию. Она говорит:

    .

    Я знаю, что такое потеря и насколько туманны ее последствия.Я просто должен был внести свой вклад, чтобы облегчить ее страдания.

    Минди работает с января, и ее мать помогает присматривать за ее девочками (две из которых изображены выше). Она говорит нам, что «учится жить с болью день за днем ​​и снова находить моменты радости, потому что Карлос хотел бы, чтобы мы просто были счастливы».

    Рассказ и изображения предоставлены Шелли Тигельски, основательницей организации Pandemic of Love, которая помогает волонтерам, донорам и нуждающимся.

    СУЩЕСТВА ДЛЯ КОМФОРТА 🐕 🐈

    Еженедельное признание животных, которые помогают нам пережить шторм. Познакомьтесь с МИШЕЙ, предложенной СЮЗАНН.


    ПОДЕЛИТЕСЬ этим выпуском «Это не только ты» здесь.И вы можете присылать фотографии и комментарии утешителей по адресу: [email protected]
    Кто-то переслал вам этот информационный бюллетень? ПОДПИСАТЬСЯ на Это не только ты здесь.

    Больше обязательных к прочтению историй от TIME


    Пишите Сюзанне Шробсдорф по адресу [email protected]

    Распознавание лиц | Распознавание лиц в реальном времени OpenCV

    В этой статье мы узнаем, как распознавать лица в режиме реального времени с помощью OpenCV.После обнаружения лица в потоке с веб-камеры мы собираемся сохранить кадры, содержащие лицо. Позже мы передадим эти кадры (изображения) в наш классификатор детектора масок, чтобы узнать, носит ли человек маску или нет.

    Мы также увидим, как создать собственный детектор маски с помощью Tensorflow и Keras, но вы можете пропустить это, так как ниже я прикреплю файл обученной модели, который вы можете скачать и использовать. Вот список подтем, которые мы рассмотрим:

    1. Что такое распознавание лиц?
    2. Методы обнаружения лиц
    3. Алгоритм обнаружения лиц
    4. Распознавание лиц
    5. Распознавание лиц с использованием Python
    6. Обнаружение лиц с использованием OpenCV
    7. Создание модели для распознавания лиц в маске (необязательно)
    8. Обнаружение в реальном времени

    Что такое Распознавание лиц?

    Целью обнаружения лиц является определение наличия лиц на изображении или видео.Если присутствует несколько граней, каждая грань заключена в ограничивающую рамку, и, таким образом, мы знаем расположение граней

    .

    Человеческие лица сложно моделировать, так как существует множество переменных, которые могут измениться, например, выражение лица, ориентация, условия освещения и частичные окклюзии, такие как солнцезащитные очки, шарф, маска и т. д. Результат обнаружения дает параметры местоположения лица, и его можно требуется в различных формах, например, прямоугольник, покрывающий центральную часть лица, центры глаз или ориентиры, включая глаза, уголки носа и рта, брови, ноздри и т. д.

    Наши самые популярные бесплатные курсы:

    >
    <

    Методы обнаружения лиц

    Существует два основных подхода к распознаванию лиц:

    1. Базовый подход признаков
    2. Базовый подход изображений
    Базовый подход признаков

    Объекты обычно узнаются по их уникальным характеристикам. На человеческом лице есть много черт, которые можно распознать между лицом и многими другими объектами.Он находит лица, извлекая структурные особенности, такие как глаза, нос, рот и т. д., а затем использует их для обнаружения лица. Как правило, какой-то статистический классификатор помогает разделить лицевые и нелицевые области. Кроме того, человеческие лица имеют определенные текстуры, которые можно использовать для различения лица и других объектов. Кроме того, края черт могут помочь обнаружить объекты с лица. В следующем разделе мы реализуем подход, основанный на функциях, с использованием OpenCV.

    Подход к основанию изображения

    В целом, методы на основе изображений основаны на методах статистического анализа и машинного обучения, чтобы найти соответствующие характеристики изображений лиц и других изображений. Изученные характеристики представлены в виде моделей распределения или дискриминантных функций, которые впоследствии используются для обнаружения лиц. В этом методе мы используем различные алгоритмы, такие как нейронные сети, HMM, SVM, обучение AdaBoost. В следующем разделе мы увидим, как мы можем обнаруживать лица с помощью MTCNN или многозадачной каскадной сверточной нейронной сети, которая представляет собой подход к обнаружению лиц на основе изображений

    .

    Алгоритм распознавания лиц

    Одним из популярных алгоритмов, использующих подход, основанный на признаках, является алгоритм Виолы-Джонса, и здесь я кратко расскажу о нем.Если вы хотите узнать об этом подробнее, я бы посоветовал прочитать эту статью «Распознавание лиц с использованием алгоритма Виолы Джонса».

    Алгоритм

    Виолы-Джонса  назван в честь двух исследователей компьютерного зрения, предложивших этот метод в 2001 году: Пола Виолы и Майкла Джонса в их статье «Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых признаков». Несмотря на то, что платформа Виола-Джонса является устаревшей, она довольно мощная, и ее применение оказалось исключительно заметным при распознавании лиц в реальном времени.Этот алгоритм очень медленно обучается, но он может обнаруживать лица в режиме реального времени с впечатляющей скоростью.

    Для заданного изображения (этот алгоритм работает с изображением в градациях серого) алгоритм просматривает множество меньших подобластей и пытается найти лицо, ища определенные функции в каждой подобласти. Нужно проверить много разных позиций и масштабов, потому что изображение может содержать много лиц разного размера. Виола и Джонс использовали функции, подобные Хаару, для обнаружения лиц в этом алгоритме.

    Распознавание лиц

    Обнаружение лиц и распознавание лиц часто используются взаимозаменяемо, но это совершенно разные вещи.На самом деле распознавание лиц — это всего лишь часть распознавания лиц.

    Распознавание лиц — это метод идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Существуют различные алгоритмы, которые могут распознавать лица, но их точность может различаться. Здесь я собираюсь описать, как мы распознаем лица с помощью глубокого обучения.

    На самом деле вот статья Face Recognition Python, в которой показано, как реализовать распознавание лиц.

    Распознавание лиц с помощью Python

    Как упоминалось ранее, здесь мы увидим, как мы можем обнаруживать лица, используя подход на основе изображений.MTCNN или многозадачная каскадная сверточная нейронная сеть, несомненно, является одним из самых популярных и точных инструментов обнаружения лиц, работающих по этому принципу. Таким образом, он основан на архитектуре глубокого обучения и состоит из трех нейронных сетей (P-Net, R-Net и O-Net), соединенных каскадом.

    Итак, давайте посмотрим, как мы можем использовать этот алгоритм в Python для обнаружения лиц в режиме реального времени. Во-первых, вам нужно установить библиотеку MTCNN, которая содержит обученную модель, которая может распознавать лица.

      pip установить mtcnn  

    Теперь давайте посмотрим, как использовать MTCNN:

    из mtcnn импортировать MTCNN
    импорт cv2
    детектор = MTCNN()
    #Загружаем видеопип TensorFlow
    video_capture = cv2.VideoCapture(0)
    
    пока (правда):
        рет, кадр = video_capture.read()
        кадр = cv2.resize (кадр, (600, 400))
        коробки = детектор.detect_faces (кадр)
        если коробки:
    
            коробка = коробки[0]['ящик']
            conf = коробки[0]['доверие']
            х, у, ш, ч = поле [0], поле [1], поле [2], поле [3]
    
            если конф > 0.5:
                cv2.rectangle (кадр, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 1)
    
        cv2.imshow ("Кадр", кадр)
        если cv2.waitKey(25) и 0xFF == ord('q'):
            перерыв
    
    video_capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()
     

    Наши самые популярные бесплатные курсы:

    >
    <

    Распознавание лиц с помощью OpenCV

    В этом разделе мы собираемся использовать OpenCV для обнаружения лиц в реальном времени в прямом эфире через нашу веб-камеру.

    Как вы знаете, видео в основном состоит из кадров, которые являются неподвижными изображениями.Мы выполняем распознавание лиц для каждого кадра в видео. Поэтому, когда дело доходит до обнаружения лица на неподвижном изображении и обнаружения лица в видеопотоке в реальном времени, между ними нет большой разницы.

    Для обнаружения лиц мы будем использовать каскадный алгоритм Хаара, также известный как алгоритм Вуаля-Джонса. По сути, это алгоритм обнаружения объектов машинного обучения, который используется для идентификации объектов на изображении или видео. В OpenCV у нас есть несколько обученных моделей Haar Cascade, которые сохраняются в виде XML-файлов.Вместо создания и обучения модели с нуля мы используем этот файл. В этом проекте мы будем использовать файл «haarcascade_frontalface_alt2.xml». Теперь давайте начнем кодировать это

    .

    Первый шаг — найти путь к файлу «haarcascade_frontalface_alt2.xml». Мы делаем это с помощью модуля os языка Python.

      импорт ОС
    cascPath = os.path.dirname(
        cv2.__file__) + "/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"  

    Следующим шагом является загрузка нашего классификатора.Путь к указанному выше XML-файлу передается в качестве аргумента методу CascadeClassifier() OpenCV.

      faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)  

    После загрузки классификатора давайте откроем веб-камеру, используя этот простой однострочный код OpenCV

      video_capture = cv2.VideoCapture(0)  

    Далее нам нужно получить кадры из потока веб-камеры, мы делаем это с помощью функции read(). Мы используем его в бесконечном цикле, чтобы получить все кадры до момента, когда мы хотим закрыть поток.

      пока верно:
        # Захват кадр за кадром
        рет, кадр = video_capture.read()  

    Функция read() возвращает:

    1. Фактический считанный видеокадр (один кадр в каждом цикле)
    2. Код возврата

    Код возврата сообщает нам, исчерпаны ли кадры, что произойдет, если мы читаем из файла. Это не имеет значения при чтении с веб-камеры, поскольку мы можем записывать бесконечно, поэтому мы проигнорируем это.

    Чтобы этот конкретный классификатор работал, нам нужно преобразовать кадр в оттенки серого.

      серый = cv2.cvtColor(кадр, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  

    Объект faceCascade имеет метод detectMultiScale(), который получает кадр (изображение) в качестве аргумента и запускает каскад классификатора над изображением. Термин MultiScale указывает на то, что алгоритм просматривает подобласти изображения в нескольких масштабах, чтобы обнаруживать лица разных размеров.

      лица = faceCascade.detectMultiScale(серый,
                                             МасштабныйКоэффициент=1.1,
                                             минСоседи=5,
                                             минимальный размер = (60, 60),
                                             флаги = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)  

    Давайте рассмотрим эти аргументы этой функции:

    • scaleFactor — Параметр, указывающий, насколько уменьшается размер изображения при каждом масштабе изображения. Изменяя масштаб входного изображения, вы можете изменить размер большего лица на меньшее, что сделает его обнаруживаемым алгоритмом. 1,05 — хорошее возможное значение для этого, что означает, что вы используете небольшой шаг для изменения размера, т.е.е. уменьшив размер на 5%, вы увеличите вероятность того, что будет найден совпадающий размер с моделью для обнаружения.
    • minNeighbors — Параметр, указывающий, сколько соседей должен иметь каждый прямоугольник-кандидат, чтобы сохранить его. Этот параметр будет влиять на качество обнаруженных лиц. Более высокое значение приводит к меньшему количеству обнаружений, но с более высоким качеством. 3~6 — хорошее значение для него.
    • flags – Режим работы
    • minSize – Минимально возможный размер объекта. Объекты меньшего размера игнорируются.

    Переменные лица теперь содержат все обнаружения для целевого изображения. Обнаружения сохраняются в виде координат пикселей. Каждое обнаружение определяется координатами верхнего левого угла, а также шириной и высотой прямоугольника, охватывающего обнаруженное лицо.

    Чтобы отобразить обнаруженное лицо, мы нарисуем над ним прямоугольник. Rectangle() OpenCV рисует прямоугольники поверх изображений, и ему необходимо знать пиксельные координаты верхнего левого и нижнего правого углов. Координаты указывают строку и столбец пикселей в изображении.Мы можем легко получить эти координаты из переменной грани.

      для (x,y,w,h) на гранях:
            cv2.rectangle (кадр, (x, y), (x + w, y + h), (0,255,0), 2)  

    прямоугольник() принимает следующие аргументы:

    • Исходное изображение
    • Координаты верхней левой точки обнаружения
    • Координаты нижней правой точки обнаружения
    • Цвет прямоугольника (кортеж, определяющий количество красного, зеленого, и синий (0-255)).В нашем случае мы установили зеленый цвет, просто сохранив зеленый компонент равным 255, а остальную часть равным нулю.
    • Толщина линий прямоугольника

    Далее мы просто отображаем полученный кадр, а также устанавливаем способ выхода из этого бесконечного цикла и закрытия видеопотока. Нажав клавишу «q», мы можем выйти из скрипта здесь

      cv2.imshow('Видео', кадр)
        если cv2.waitKey(1) и 0xFF == ord('q'):
            перерыв  

    Следующие две строки предназначены только для очистки и освобождения изображения.

      video_capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()  

    Вот полный код и вывод.

    импорт cv2
    импорт ОС
    cascPath = os.path.dirname(
        cv2.__file__) + "/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
    video_capture = cv2.VideoCapture(0)
    пока верно:
        # Захват кадр за кадром
        рет, кадр = video_capture.read()
        серый = cv2.cvtColor (кадр, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        Faces = faceCascade.detectMultiScale (серый,
                                             МасштабныйКоэффициент=1.1,
                                             минСоседи=5,
                                             минимальный размер = (60, 60),
                                             флаги = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
        для (x,y,w,h) в гранях:
            cv2.rectangle (кадр, (x, y), (x + w, y + h), (0,255,0), 2)
            # Отображаем получившийся кадр
        cv2.imshow('Видео', кадр)
        если cv2.waitKey(1) и 0xFF == ord('q'):
            перерыв
    video_capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()
     

    Вывод:

    Создание модели для распознавания лиц в маске

    В этом разделе мы собираемся создать классификатор, который сможет различать лица с масками и без масок.Если вы хотите пропустить эту часть, вот ссылка для загрузки предварительно обученной модели. Сохраните его и перейдите к следующему разделу, чтобы узнать, как использовать его для обнаружения масок с помощью OpenCV.

    Итак, для создания этого классификатора нам нужны данные в виде изображений. К счастью, у нас есть набор данных, содержащий изображения лиц с маской и без маски. Поскольку таких изображений очень мало, мы не можем обучить нейронную сеть с нуля. Вместо этого мы настраиваем предварительно обученную сеть под названием MobileNetV2, которая обучается на наборе данных Imagenet.

    Давайте сначала импортируем все необходимые библиотеки, которые нам понадобятся.

      из tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    из tensorflow.keras.applications импортировать MobileNetV2
    из tensorflow.keras.layers импортировать AveragePooling2D
    из tensorflow.keras.layers import Dropout
    из tensorflow.keras.layers import Flatten
    из tensorflow.keras.layers импортировать Dense
    из tensorflow.keras.layers import Input
    из модели импорта tensorflow.keras.models
    из тензорного потока.keras.optimizers импортирует Адама
    из tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 импортировать preprocess_input
    из tensorflow.keras.preprocessing.image импортировать img_to_array
    из tensorflow.keras.preprocessing.image импортировать load_img
    из tensorflow.keras.utils импортировать в_categorical
    из sklearn.preprocessing импортировать LabelBinarizer
    из sklearn.model_selection импорта train_test_split
    из путей импорта imutils
    импортировать matplotlib.pyplot как plt
    импортировать numpy как np
    импорт ОС  

    Следующим шагом будет чтение всех изображений и назначение их в некоторый список.Здесь мы получаем все пути, связанные с этими изображениями, и затем помечаем их соответствующим образом. Помните, что наш набор данных содержится в двух папках, а именно with_masks и Without_masks. Таким образом, мы можем легко получить метки, извлекая имя папки из пути. Кроме того, мы предварительно обрабатываем изображение и изменяем его размер до размеров 224×224.

      imagePaths = list(paths.list_images('/content/drive/My Drive/dataset'))
    данные = []
    метки = []
    # цикл по путям к изображениям
    для imagePath в imagePaths:
    # извлечь метку класса из имени файла
    метка = путь к изображению.разделить (os.path.sep)[-2]
    # загрузить входное изображение (224x224) и предварительно обработать его
    изображение = load_img (imagePath, target_size = (224, 224))
    изображение = img_to_array (изображение)
    изображение = preprocess_input (изображение)
    # обновить списки данных и меток соответственно
    data.append(изображение)
    labels.append(метка)
    # преобразовать данные и метки в массивы NumPy
    данные = np.array (данные, dtype = "float32")
    метки = np.array (метки)  

    Следующим шагом является загрузка предварительно обученной модели и ее настройка в соответствии с нашей задачей.Поэтому мы просто удаляем верхние слои этой предварительно обученной модели и добавляем несколько собственных слоев. Как вы можете видеть, последний слой имеет два узла, так как у нас есть только два выхода. Это называется трансферным обучением.

      baseModel = MobileNetV2(weights="imagenet", include_top=False,
    input_shape=(224, 224, 3))
    # построить голову модели, которая будет помещена поверх
    # базовая модель
    headModel = baseModel.output
    headModel = AveragePooling2D (pool_size = (7, 7)) (headModel)
    headModel = Flatten(name="flatten")(headModel)
    headModel = Плотная (128, активация = "relu") (headModel)
    headModel = Отсев(0.5)(модель головы)
    headModel = Плотная (2, активация = "softmax") (headModel)
    
    # поместите головную модель FC поверх базовой модели (это станет
    # собственно модель будем тренировать)
    модель = модель (входы = baseModel.input, выходы = headModel)
    # перебрать все слои в базовой модели и заморозить их, чтобы они
    # *не* обновляться во время первого тренировочного процесса
    для слоя в baseModel.layers:
    layer.trainable = Ложь  

    Теперь нам нужно преобразовать метки в однократное кодирование. После этого мы разделили данные на обучающую и тестовую выборки, чтобы оценить их.Кроме того, следующим шагом является увеличение данных, которое значительно увеличивает разнообразие данных, доступных для моделей обучения, без фактического сбора новых данных. Методы увеличения данных, такие как обрезка, вращение, сдвиг и горизонтальное отражение, обычно используются для обучения больших нейронных сетей.

      фунта = LabelBinarizer()
    метки = lb.fit_transform (метки)
    метки = to_categorical (метки)
    # разделить данные на тренировочную и тестовую части, используя 80%
    # данные для обучения и оставшиеся 20% для тестирования
    (trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split (данные, метки,
    размер_теста=0.20, стратификация=метки, random_state=42)
    # построить генератор обучающих изображений для увеличения данных
    август = генератор данных изображения (
    диапазон_вращения=20,
    масштаб_диапазон = 0,15,
    ширина_сдвига_диапазон = 0,2,
    height_shift_range=0,2,
    сдвиг_диапазон = 0,15,
    horizontal_flip = Верно,
    fill_mode="ближайший")  

    Следующим шагом является компиляция модели и ее обучение на дополненных данных.

      INIT_LR = 1e-4
    ЭПОХИ = 20
    БС = 32
    print("[INFO] компилируемая модель...")
    opt = Адам (lr = INIT_LR, распад = INIT_LR / ЭПОХИ)
    модель.скомпилировать (потеря = «binary_crossentropy», оптимизатор = опция,
    метрики=["точность"])
    # обучаем главу сети
    print("[INFO] тренировочная голова...")
    Н = модель.фит(
    aug.flow (trainX, trainY, batch_size = BS),
    steps_per_epoch=len(trainX) // БС,
    validation_data=(тестX, тестY),
    validation_steps=len(testX) // БС,
    эпохи = ЭПОХИ)  

    Теперь, когда наша модель обучена, давайте построим график, чтобы увидеть ее кривую обучения. Кроме того, мы сохраняем модель для последующего использования. Вот ссылка на эту обученную модель.

      N = ЭПОХИ
    пл.style.use("ggplot")
    plt.figure()
    plt.plot(np.arange(0, N), H.history["потеря"], метка="train_loss")
    plt.plot(np.arange(0, N), H.history["val_loss"], label="val_loss")
    plt.plot(np.arange(0, N), H.history["точность"], label="train_acc")
    plt.plot(np.arange(0, N), H.history["val_accuracy"], label="val_acc")
    plt.title("Потери при обучении и точность")
    plt.xlabel("Эпоха #")
    plt.ylabel("Потери/точность")
    plt.legend(loc="нижний левый")  

    Вывод:

      #Чтобы сохранить обученную модель
    модель.сохранить ('mask_recog_ver2.h5')  

    Наши самые популярные бесплатные курсы:

    >
    <

    Как выполнить обнаружение маски в реальном времени 

    Прежде чем перейти к следующей части, обязательно загрузите указанную выше модель по этой ссылке и поместите ее в ту же папку, что и скрипт Python, в котором вы собираетесь написать приведенный ниже код.

    Теперь, когда наша модель обучена, мы можем изменить код в первом разделе, чтобы он мог обнаруживать лица, а также сообщать нам, носит ли человек маску или нет.

    Чтобы наша модель детектора масок работала, ей нужны изображения лиц. Для этого мы обнаружим кадры с лицами, используя методы, показанные в первом разделе, а затем передадим их в нашу модель после предварительной обработки. Итак, давайте сначала импортируем все нужные нам библиотеки.

      импорт cv2
    импорт ОС
    из tensorflow.keras.preprocessing.image импортировать img_to_array
    из tensorflow.keras.models импортировать load_model
    из tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 импортировать preprocess_input
    импортировать numpy как np  

    Первые несколько строк точно такие же, как и в первом разделе.Единственное, что отличается, это то, что мы присвоили нашу предварительно обученную модель детектора маски переменной модели.

      ascPath = os.path.dirname(
        cv2.__file__) + "/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
    модель = load_model("mask_recog1.h5")
    
    video_capture = cv2.VideoCapture(0)
    пока верно:
        # Захват кадр за кадром
        рет, кадр = video_capture.read()
        серый = cv2.cvtColor (кадр, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        лица = лицоКаскад.обнаружитьMultiScale (серый,
                                             масштабный коэффициент = 1,1,
                                             минСоседи=5,
                                             минимальный размер = (60, 60),
                                             флаги = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)  

    Далее мы определяем несколько списков. Список face_list содержит все лица, обнаруженные моделью faceCascade, а список preds используется для хранения прогнозов, сделанных моделью детектора масок.

      face_list=[]
    преды=[]  

    Кроме того, поскольку переменная Faces содержит координаты верхнего левого угла, высоту и ширину прямоугольника, охватывающего лица, мы можем использовать это, чтобы получить кадр лица, а затем предварительно обработать этот кадр, чтобы его можно было передать в модель для прогноз.Шаги предварительной обработки такие же, как и при обучении модели во втором разделе. Например, модель обучается на изображениях RGB, поэтому здесь мы конвертируем изображение в RGB

    .
      для (x, y, w, h) в гранях:
            face_frame = кадр[y:y+h,x:x+w]
            face_frame = cv2.cvtColor(face_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            face_frame = cv2.resize(face_frame, (224, 224))
            face_frame = img_to_array(face_frame)
            face_frame = np.expand_dims (face_frame, ось = 0)
            face_frame = preprocess_input (face_frame)
            список_лиц.добавить (face_frame)
            если len(faces_list)>0:
                pres = model.predict(faces_list)
            для пред в пред:
            #маска содержит вероятное ношение маски и наоборот
                (маска, без маски) = пред  

    Получив прогнозы, мы рисуем прямоугольник над лицом и ставим метку в соответствии с прогнозами.

      label = "Маска", если маска > без маски, иначе "Без маски"
            цвет = (0, 255, 0), если метка == "Маска", иначе (0, 0, 255)
            метка = "{}: {:.2f}%".format(метка, макс(маска, без маски) * 100)
            cv2.putText (кадр, метка, (x, y- 10),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,45, цвет, 2)
    
            cv2.rectangle (кадр, (x, y), (x + w, y + h), цвет, 2)  

    Остальные шаги аналогичны первому разделу.

      cv2.imshow('Видео', кадр)
        если cv2.waitKey(1) и 0xFF == ord('q'):
            перерыв
    video_capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()  

    Вот полный код и вывод:

    импорт cv2
    импорт ОС
    из тензорного потока.keras.preprocessing.image импортировать img_to_array
    из tensorflow.keras.models импортировать load_model
    из tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 импортировать preprocess_input
    импортировать numpy как np
    
    cascPath = os.path.dirname(
        cv2.__file__) + "/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
    модель = load_model("mask_recog1.h5")
    
    video_capture = cv2.VideoCapture(0)
    пока верно:
        # Захват кадр за кадром
        рет, кадр = video_capture.read()
        серый = cv2.cvtColor (кадр, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        Faces = faceCascade.detectMultiScale (серый,
                                             масштабный коэффициент = 1,1,
                                             минСоседи=5,
                                             минимальный размер = (60, 60),
                                             флаги = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
        face_list=[]
        предс=[]
        для (x, y, w, h) в гранях:
            face_frame = кадр[y:y+h,x:x+w]
            face_frame = cv2.cvtColor(face_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            кадр_лица = cv2.изменить размер (face_frame, (224, 224))
            face_frame = img_to_array(face_frame)
            face_frame = np.expand_dims (face_frame, ось = 0)
            face_frame = preprocess_input (face_frame)
            Faces_list.append (face_frame)
            если len(faces_list)>0:
                pres = model.predict(faces_list)
            для пред в пред:
                (маска, без маски) = пред
            label = "Маска", если маска > без маски, иначе "Без маски"
            цвет = (0, 255, 0), если метка == "Маска", иначе (0, 0, 255)
            метка = "{}: {:.2f}%".format(метка, макс(маска, без маски) * 100)
            cv2.putText (кадр, метка, (x, y- 10),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,45, цвет, 2)
    
            cv2.rectangle (кадр, (x, y), (x + w, y + h), цвет, 2)
            # Отображаем получившийся кадр
        cv2.imshow('Видео', кадр)
        если cv2.waitKey(1) и 0xFF == ord('q'):
            перерыв
    video_capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()
     

    Вывод:

    Это подводит нас к концу этой статьи, где мы научились обнаруживать лица в режиме реального времени, а также разработали модель, которая может обнаруживать лица с масками.Используя эту модель, мы смогли изменить детектор лиц на детектор масок.

    Обновление : я обучил другую модель, которая может классифицировать изображения на ношение маски, отсутствие маски и неправильное ношение маски. Вот ссылка на блокнот Kaggle этой модели. Вы можете изменить его, а также скачать модель оттуда и использовать ее вместо модели, которую мы обучали в этой статье. Хотя эта модель не так эффективна, как модель, которую мы обучали здесь, у нее есть дополнительная функция обнаружения неправильно надетых масок.

    Если вы используете эту модель, вам необходимо внести небольшие изменения в код. Замените предыдущие строки этими строками.

      #Вот некоторые незначительные изменения в коде opencv
    for (box, pred) в zip(locs, preds):
            # распаковать ограничивающую рамку и прогнозы
            (началоX, началоY, конецX, конецY) = поле
            (маска, без маски, неправильная) = pred
    
            # определить метку класса и цвет, который мы будем использовать для рисования
            # ограничительная рамка и текст
            если (маска > без маски и маска > неправильная):
                label = "Без маски"
            elif (без маски > неправильный и без маски > маска):
                метка = "Маска"
            еще:
                label = "Носите маску правильно"
    
            если метка == "Маска":
                цвет = (0, 255, 0)
            elif label=="Без маски":
                цвет = (0, 0, 255)
            еще:
                цвет = (255, 140, 0)
    
            # включить вероятность в метку
            метка = "{}: {:.2f}%".format(метка,
                                         макс(маска, без маски, неправильная) * 100)
    
            # отображаем метку и прямоугольник ограничивающей рамки на выходе
            # Рамка
            cv2.putText (рамка, метка, (startX, startY - 10),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,45, цвет, 2)
            cv2.rectangle (кадр, (startX, startY), (endX, endY), цвет, 2)  

    Чтобы получить бесплатный курс по компьютерному зрению, нажмите на баннер ниже.

    Вы также можете повысить свою квалификацию с помощью курса Great Learning PGP по искусственному интеллекту и машинному обучению.Курс предлагает наставничество от лидеров отрасли, и у вас также будет возможность работать над отраслевыми проектами в режиме реального времени.

    Дополнительное чтение

    1. Обнаружение объектов в реальном времени с помощью TensorFlow
    2. Обнаружение объектов YOLO с использованием OpenCV
    3. Обнаружение объектов в Pytorch | Что такое обнаружение объектов?
    30 .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.