Власти Москвы строят систему распознавания лиц на Linux Ubuntu и СУБД Tarantool

Что получилось

Скрипт от neave немного модифицирован – он будет передавать координаты и размеры лица через форму на скрипт регистрации и входа.

Adjusting tolerance / sensitivity

If you are getting multiple matches for the same person, it might be that
the people in your photos look very similar and a lower tolerance value
is needed to make face comparisons more strict.

You can do that with the –tolerance parameter. The default tolerance
value is 0.6 and lower numbers make face comparisons more strict:

$ face_recognition --tolerance 0.54 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

/unknown_pictures/unknown.jpg,Barack Obama
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person

If you want to see the face distance calculated for each match in order
to adjust the tolerance setting, you can use –show-distance true:

Automatically find all the faces in an image

See this example
to try it out.

You can also opt-in to a somewhat more accurate deep-learning-based face detection model.

Note: GPU acceleration (via NVidia’s CUDA library) is required for good
performance with this model. You’ll also want to enable CUDA support
when compliling dlib.

See this example
to try it out.

If you have a lot of images and a GPU, you can also
find faces in batches.

Automatically locate the facial features of a person in an image

See this example
to try it out.

Command-line interface

When you install face_recognition, you get two simple command-line
programs:

• face_recognition – Recognize faces in a photograph or folder full for
  photographs.
• face_detection – Find faces in a photograph or folder full for photographs.

Creating a standalone executable

If you want to create a standalone executable that can run without the need to install python or face_recognition, you can use PyInstaller. However, it requires some custom configuration to work with this library. See this issue for how to do it.

Face_detection command line tool

The face_detection command lets you find the location (pixel coordinatates)
of any faces in an image.

Just run the command face_detection, passing in a folder of images
to check (or a single image):

$ face_detection  ./folder_with_pictures/

examples/image1.jpg,65,215,169,112
examples/image2.jpg,62,394,211,244
examples/image2.jpg,95,941,244,792

Face_recognition command line tool

The face_recognition command lets you recognize faces in a photograph or
folder full for photographs.

First, you need to provide a folder with one picture of each person you
already know. There should be one image file for each person with the
files named according to who is in the picture:

Next, you need a second folder with the files you want to identify:

Then in you simply run the command face_recognition, passing in
the folder of known people and the folder (or single image) with unknown
people and it tells you who is in each image:

$ face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

/unknown_pictures/unknown.jpg,Barack Obama
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person

There’s one line in the output for each face. The data is comma-separated
with the filename and the name of the person found.

An unknown_person is a face in the image that didn’t match anyone in
your folder of known people.

Find and manipulate facial features in pictures

Get the locations and outlines of each person’s eyes, nose, mouth and chin.

Finding facial features is super useful for lots of important stuff. But you can also use it for really stupid stuff
like applying digital make-up (think ‘Meitu’):

Find faces in pictures

Find all the faces that appear in a picture:

Having problems?

If you run into problems, please read the Common Errors section of the wiki before filing a github issue.

How face recognition works

If you want to learn how face location and recognition work instead of
depending on a black box library, read my article.

Identify faces in pictures

Recognize who appears in each photo.

You can even use this library with other Python libraries to do real-time face recognition:

See this example for the code.

Installing on freebsd

pkg install graphics/py-face_recognition

Installing on mac or linux

First, make sure you have dlib already installed with Python bindings:

Then, make sure you have cmake installed:

brew install cmake

Finally, install this module from pypi using pip3 (or pip2 for Python 2):

pip3 install face_recognition

Alternatively, you can try this library with Docker, see this section.

If you are having trouble with installation, you can also try out a
pre-configured VM.

More examples

If you simply want to know the names of the people in each photograph but don’t
care about file names, you could do this:

Python code examples

All the examples are available here.

Python module

You can import the face_recognition module and then easily manipulate
faces with just a couple of lines of code. It’s super easy!

Recognize faces in images and identify who they are

See this example
to try it out.

Requirements

• Python 3.3 or Python 2.7
• macOS or Linux (Windows not officially supported, but might work)

Speeding up face recognition

Face recognition can be done in parallel if you have a computer with
multiple CPU cores. For example, if your system has 4 CPU cores, you can
process about 4 times as many images in the same amount of time by using
all your CPU cores in parallel.

If you are using Python 3.4 or newer, pass in a –cpus <number_of_cpu_cores_to_use> parameter:

$ face_recognition --cpus 4 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

You can also pass in –cpus -1 to use all CPU cores in your system.

Аутентификация по
лицу в ецхд

Как выяснил CNews,
власти Москвы собираются внедрить в ГИС «Единый центр хранения и обработки
данных» (ЕЦХД) подсистему аутентификации по лицу. ЕЦХД представляет собой столичную
информсистему, содержащую совокупность информации об объектах, за которыми
ведется видеонаблюдение в Москве. В систему стекаются данные с 210 тыс. городских
камер.

Модернизация центра будет осуществлена по итогам тематического
тендера, который был запущен по заказу Департамента информационных технологий
правительства Москвы (ДИТ) 24 сентября 2021 г. в формате открытого конкурса. Начальная
максимальная цена контракта выставлена на уровне 328,5 млн руб.

Проект подразумевает не только создание подсистемы
распознавания лиц, но и разноплановую модернизацию уже существующих подсистем: клиентского
ПО, выдачи файлового видеоконтента на сторонние ресурсы, предоставления
интерфейса интеграции с внешними ИС, формирования и предоставления
фотоизображений, портала оператора ЕЦХД (госучреждение «Московское городское
агентство по телекоммуникациям»), ведения реестра средств видеонаблюдения (СВН),
геопозиционирования СВН, ведения служебных справочников, ведения реестра
пользователей, управления расписаниями и маршрутами патрулирования и др.

«Также в рамках проводимых работ предусмотрено развитие
существующих функциональных возможностей ЕЦХД для повышения удобства
пользователя, оптимизации взаимодействия с внешними системами и улучшения
производительности системы в целом», — указано в техзадании.

Выделение лица

Пользователям было бы не очень удобно следить за тем, чтобы в камеру попадало только лицо, и только одно. Поэтому второй нашей задачей является авто-определение лица на снимке камеры и использование только этого фрагмента для последующего сравнивания с помощью утилиты br.

. Отличный проект, требованиям соответствует, его и будем использовать.

Для чего потребовалась
аутентификация по лицу

В тендерной документации сообщается, что новая подсистема распознавания
должна будет обеспечивать «дополнительный фактор аутентификации пользователя в
рамках защищенного доступа; в качестве дополнительного фактора аутентификации
должны использоваться данные фотоизображения лица».

Регистрация лица пользователя в подсистеме станет осуществляется
путем передачи в нее серии фотоизображений, требуемой для извлечения шаблона. «Разработка
мобильного клиента и размещения подсистемы на мобильных устройствах не
предусматривается», — говорится в ТЗ.

«Аутентификация по лицу, о которой идет речь в техническом
задании к контракту, будет внедрена только для биометрической верификации входа
в сам ЕЦХД, — заверили CNews представители ДИТа. — Это распространенный способ
двухфакторной авторизации, использование которого позволит повысить
безопасность учетных записей пользователей и предотвратить попытки
несанкционированного доступа к ЕЦХД».

Круг задач ецхд и
перспективы распознавания лиц

По словам Головина, московская городская система
видеонаблюдения разрабатывалась для решения массы задач и за пределами сферы
безопасности. В частности система позволяет городским службам отслеживать
качество уборки дворов и улиц, неправомерное размещение рекламы, следить за
порядком на стройках и т. д.

Мы предполагаем, что в будущем система распознавания лиц в
школах заменит турникеты и будет контролировать входящих людей, — рассуждал
чиновник три года назад. — Мы продолжаем внедрять системы распознавания лиц.
Первые пилоты были запущены в 2022 г.

В начале сентября 2021 г. «Коммерсант» писал, что ДИТ
потратит 130 млн руб. на доработку системы распознавания лиц, которую
используют полицейские. Предполагается, что они с помощью городских видеокамер
и нейросетей смогут не только находить преступников, но также вычислять их
маршруты передвижений и предполагаемых сообщников. Система также будет
распознавать людей, которые часто приходят на места совершенных преступлений.

Неделю спустя издание ознакомилось с отзывом главы ДИТа Эдуарда Лысенко на проект постановления
Правительства России, разработанный Минцифры, которым предлагается расширить
случаи сбора и обработки биометрии.

Из отзыва следует, что к 2022 г. ДИТ
совместно с департаментом образования и науки столицы планирует внедрить в
школах Москвы систему распознавания лиц. Предполагается, что школьников и
учителей будут пускать в образовательные учреждения только после биометрической
аутентификации.

Через несколько дней после публикации, в середине сентября заместитель
мэра столицы по вопросам социального развития Анастасия Ракова заявила, что власти Москвы не намерены вводить
систему распознавания лиц во всех столичных школах. По ее словам, такие
эксперименты возможны только по желанию и с согласием родителей учеников.

Распознавание будет
на ubuntu и tarantool

В техзадании на модернизацию ЕЦХД отмечается, что подсистема
аутентификации по лицу в качестве ОС станет использовать Ubuntu — основанный на
Debianсвободный дистрибутив GNU/Linux, разрабатываемый британской компанией Canonical.

Утилита br

Я давно слежу за проектом

Шаги установки

Шаг 1. Чтобы установить Howdy, нам нужно добавить необходимый PPA для Howdy.

 $ sudo add-apt-репозиторий ppa: boltgolt / howdy

Введите эту команду и нажмите Enter.

Шаг 2: После установки PPA можно обновить и обновить систему.

$ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

Шаг 3. Теперь устанавливаем Howdy

 $ sudo apt установить, привет

При распаковке он попросит попробовать камеру, нажмите «y» и введите

Шаг 4:Чтобы настроить Howdy , добавьте свое лицо, чтобы Howdy мог узнавать ваше лицо.

 $ sudo, привет добавить

Чтобы увидеть больше параметров настройки:

 $ привет