Comments 27
UFO just landed and posted this here
Честно, немножечко не понял, о чем же вы… У меня же ссылка дана правильно: GladOrSad
Черт, опередили!
Извините за оффтоп, но таблица с подчёркиванием орфографии смотрится несколько странно.
Да, взял ее, т.к. верстал в Ворд без установленных дополнительных словарей. Будет время, поправлю конечно, извините за неудобства.
Лично мне интересны системы, которые без наличия на фотографии обоих глаз могут что-то распознать. То есть в данном случае используется некий 3D морфинг.
Кстати, про Когнитек вы написали мало. Эта компания со своим SDK занимает лидирующие позиции в области распознавания лиц в программах FERET-FRVT-MBE уже более десяти лет.
Кстати, про Когнитек вы написали мало. Эта компания со своим SDK занимает лидирующие позиции в области распознавания лиц в программах FERET-FRVT-MBE уже более десяти лет.
Собственно, с самого начала программ NIST в США по стандартизации оценок систем распознавания лиц, а именно с самой первой — FERET, Когнитек уже был лидером, а это 1994-1997 года.
Да, про FERET слышал, но когда начал разбираться в базах, не был об этом осведомлен. Видел данную базу только на сайте Face Rec, когда нужен был набор для своей программы распознавания лиц, но не знал, что ее разработала Cognitec. Спасибо за замечание
Вы неправильно меня поняли. База теста FERET (FERET database) это старая база из далекого 1997 года. Её отбирала правительственная организация США по стандартизации — NIST (National Institute of Standards and Technology). Истоки у этого дела явно военные. Но это не суть. Сами тесты почти всегда проводились по разной методике (только статистическая база оставалась той же, основа — лемма Неймана-Пирсона), а на базе FERET они проводились вообще только в 1997 году. Причём, то, что вы нашли скорее всего не сама база FERET, а одно из её подмножеств. И вообще, в каждый год, когда проводились исследования текущего мирового прогресса в области распознавания лиц, базы выбирались разные.
Конкретнее с последними тестами можно ознакомиться на сайте NIST. Там же есть материалы и по методике оценки таких систем. Последнее исследование уже было в рамках MBE(Multiple Biometric Evaluation), а не FRVT, то есть там исследовались еще и другие алгоритмы распознавания. Конкретно, из того, что я помню, там было исследование биометрической идентификации по радужке глаза.
Конкретнее с последними тестами можно ознакомиться на сайте NIST. Там же есть материалы и по методике оценки таких систем. Последнее исследование уже было в рамках MBE(Multiple Biometric Evaluation), а не FRVT, то есть там исследовались еще и другие алгоритмы распознавания. Конкретно, из того, что я помню, там было исследование биометрической идентификации по радужке глаза.
Лайкнул, спасибо за разьяснение. По поводу следующего коммента не знаю, у меня подозрение, что они возможно переключились сразу со статических фотографий к динамическому контенту. Или нет?
Первые исследования динамического контента, а-ля раскадровка видео, были уже в FRVT 2000, насколько я помню. Здесь 3D морфинг подразумевается как восстановление 2D фотографии лица по его предположительной ориентации в пространстве, исходя из той же 2D фотографии. Результаты в своё время показали ошеломительное улучшение точности результатов, но ведущие производители алгоритмов почему-то «забили». Возможно, потому что не было найдено точных алгоритмов для преобразования. Просто раньше, да и сейчас, все системы распознавания основаны на том, что есть изначально детектируются примерные координаты глаз на фотке, а если нет хотя бы одного глаза, то алгоритм завершается, и максимум, что делается (это в лучшем случае, реально вряд ли) — это простая аналитика фотографий. Ключевые фишки, то есть улучшения точности типа z-нормализации были раскрыты где-то между FRVT 2000 и FRVT 2006, собственно для этого они и существовали эти программы. Они всего лишь задавали вектор развития для компаний-разработчиков, а те видимо просто начали «грести бабло».
Кстати говоря, 3D морфинг исследовался, по-моему, в FRVT 2006, жаль что эта тема не раскрыта для простых 2D фотографий в MBE 2010.
Интересно, что покажет программа, если ей скормить фотку Джимми Уэйлса из Википедии.
В моем представлении, все эти программы — детские игрушки, потому что ни одна из них не кодирует эмоции по FACS
Luxand, компания я так понимаю из СПб (кто знает точнее — поправьте). И SDK пользование отнюдь не бесплатное (после 1го месяца)
Интересно, на Стивена Сигала как она отреагирует?
А вот такое распознает?
Блин, не вставилось… вот ссылка
экман в восторге полагаю)
Sign up to leave a comment.
Исследование рынка систем распознавания эмоций