Cookies op Tweakers

Tweakers maakt gebruik van cookies, onder andere om de website te analyseren, het gebruiksgemak te vergroten en advertenties te tonen. Door gebruik te maken van deze website, of door op 'Ga verder' te klikken, geef je toestemming voor het gebruik van cookies. Wil je meer informatie over cookies en hoe ze worden gebruikt, bekijk dan ons cookiebeleid.

Meer informatie

Door , , 10 reacties

Door met verschillende belichting en onder meerdere hoeken genomen foto's softwarematig uit te middelen, kan de efficiency van menselijke gezichtsherkenning door software geėvenaard worden.

Onderzoekers van de universiteit van Glasgow hebben een methode gevonden om de prestaties van gezichtsherkenningssoftware significant te verbeteren. Door een 'gemiddelde' van verschillende foto's van hetzelfde gezicht te berekenen, waren ze in staat het percentage succesvolle herkenningen door de software van 54% naar 80% te verhogen. Daarmee zou de accuratesse van de software vergelijkbaar zijn met door mensen behaalde resultaten.

Gezichten van beroemdheden gemiddeld voor gezichtsherkenningssoftwareDe onderzoekers gingen als volgt te werk: ruim vierhonderdvijftig foto's van vijfentwintig bekende mannen werden aan de gezichtsherkenningssoftware van de site My Heritage aangeboden. De software herkende in 54 procent van de gevallen om welke beroemdheid het ging. Door de overgebleven foto's te bewerken, ging de herkenningsgraad van de software omhoog. De foto's werden gemiddeld door punten van gezichten, zoals ooghoeken, gelijk te positioneren, onafhankelijk van de hoek waarin de foto genomen is. Vervolgens werden de gecorrigeerde foto's 'versmolten', waardoor effecten van belichting en variatie in gezichtspositie werden geminimaliseerd.

Door foto's op paspoorten of andere documenten te middelen zou de techniek bij uitstek bruikbaar zijn voor geautomatiseerde toegangscontrole. Vergelijkbare fotobewerkingen, zoals het middelen van meerdere foto's van dezelfde persoon of het corrigeren van foto's die niet goed en face zijn genomen, worden vaker in gezichtsherkenningssoftware toegepast. De gepresenteerde combinatie van beide technieken lijkt, hoewel nog het nodige werk verricht moet worden, echter een veelbelovende techniek om herkenningssoftware te verbeteren.

Moderatie-faq Wijzig weergave

Reacties (10)

Foto's 'middelen' voor op een paspoort lijkt me een hoop gedoe, en daar zullen de foto's ook niet goedkoper van worden. Is 'middelen' waar het gezicht daadwerkelijk herkend moet worden (vliegvelden e.d.) geen beter idee? Dat je zeg maar iemand voor een soort webcam zet die dan beelden vanuit verschillende hoeken vergelijkt met een normale pasfoto op het paspoort. Dan heb je daar wel snel de specifieke hoek bij zitten waar de pasfoto mee is gemaakt.
Als je foto's gaat 'middelen', dan betekend dat gewoon dat je meerdere pasfoto's moet inleveren :( Alleen maar goed voor de economie. Ik begrijp nu al niet goed waarom ze op het gemeentehuis niet een apart 'pasfotohokje' hebben. :/

Het gezichtsherkennen gaat nu ook (iig. bij cognitec -link in artikel) via meerdere genomen afbeeldingen. Dus als je met je gezicht beweegt, dan wordt het ook vanaf meerdere kanten genomen (aanbevolen wordt ook tijdens inscannen/herkennen om je gezicht lichtjes heen en weer te bewegen).

Nu zouden ze meerdere camera's op verschillende posities en in verschillende kleurinstellingen aanbevelen. En die dan samenvoegen en het 'middelen' on-the-fly uit te voeren (mits dat mogelijk is).
Als je foto's gaat 'middelen', dan betekend dat gewoon dat je meerdere pasfoto's moet inleveren :( Alleen maar goed voor de economie. Ik begrijp nu al niet goed waarom ze op het gemeentehuis niet een apart 'pasfotohokje' hebben. :/
De fotograaf op de hoek kan dan zijn zaak gaan sluiten als de pasfoto's op het gemeentehuis worden gemaakt. Er was wel een gemeente die dit wou invoeren, maar is na overleg met de plaatselijke fotografen terug gekomen van de beslissing.

[Reactie gewijzigd door jeroenathome op 25 januari 2008 19:11]

Dat is allemaal hardstikke leuk natuurlijk, maar het betekend gewoon dat van de 10.000 mensen er nog steeds 2000 niet goed herkend worden en bv. ergens een land niet kunnen inkomen of geweigerd worden bij b.v schiphol en ook bij overheidsinstanties. want 80% goed = 8000 goed en 20% fout = 2000 mensen niet goed te herkennen door de software. :)
Dat is besproken in de tweede kamer, en die hebben besloten het maken van pasfoto's over te laten aan de bestaande fotoshops.

[Reactie gewijzigd door alexvkan op 26 januari 2008 14:33]

In elk geval in Delft hebben ze een pasfotohokje op het gemeentehuis. Maar hoe meer fratsen, hoe harder je een echte fotograaf nodig hebt om mislukkingen te voorkomen.
Is dit toevallig verwant aan de technologie, besproken in dit filmpje: http://www.youtube.com/watch?v=nice6NYb_WA ?
Dit lijkt erg op de Active Appearance Models van onderzoeker Tim Cootes (Manchester University), waar ook middeling van textuur en structuur gebruikt wordt om een gezicht makkerlijker te kunnen laten herkennen. Enige bijkomstigheid is dat het algorithme van te voren wel getraind moet worden, maar daarna is interactiviteit niet meer nodig.

Al gepioniert begin jaren negentig en verder ontwikkeld het afgelopen decennium.
Op zich een leuk idee maar niet heel veel nieuws. In biometrische systemen kan je verschillende informatiebronnen op verschillende momenten samenvoegen om uiteindelijk tot een beslissing te komen.
Wat ze hier doen is aan het begin sensor informatie middelen om uiteindelijk tot 1 feature set te komen. Dat is handig omdat je dan per persoon in je database maar 1 paar feature sets hoeft te vergelijken. Een andere mogelijkheid is om niet te middelen en per origineel plaatje een feature set te gebruiken en daarmee te gaan zoeken. De praktijk lijkt te zijn dat het laatste betere resultaten oplevert omdat je pas op het laatste moment informatie weggooit (je middelt de overeenkomstscores ipv de plaatjes).
Wat ik me nu afvraag is hoe ze precies aan die percentages komen, myheritage levert een geordende lijst, is het percentage dan bij hoeveel van de plaatjes de juiste bovenaan komt, of bij hoeveel de juiste in de toplijst zit.
Ook als ze bijvoorbeeld 25x zoeken op george bush, wil je eigenlijk alle scores weten van die 25 plaatjes met alle andere in de database, dan pas kun je uitspraken doen over het beter herkennen van bush. Stel bijvoorbeeld dat alle 25 toplijstjes volledig uit andere personen bestaan en de score met de echte george bush foto net niet het toplijstje haalt. Dan is het gemiddelde van de bush scores hoger dan het gemiddelde van alle andere mensen en is hij dus eigenlijk goed herkend.
de techniek is eigelijk niks nieuws, het middelen wordt wel vaker gebruikt om 'noise' weg te werken. Punt blijft wel dat gezichtsherkenning enorm ingewikkeld blijft, zeker omdat niet alleen belichting een rol speelt.
zowiezo blijft het domein van Content Based Image Retrieval nog steeds redelijk onverkend, en ik denk dat het misschien veel zal helpen wanneer er in de afbeelding meer features dan alleen de kleuren/hue/... gaat opgeslagen worden, maar ook data zoals bv diepte voor elke pixel. Nu, dat is natuurlijk makkelijk gezegd sinds ik niet meteen kan bedenken of het wel uberhaubt mogelijk is (op dit moment) zulke informatie vast te leggen

Op dit item kan niet meer gereageerd worden.



Apple iOS 10 Google Pixel Apple iPhone 7 Sony PlayStation VR AMD Radeon RX 480 4GB Battlefield 1 Google Android Nougat Watch Dogs 2

© 1998 - 2016 de Persgroep Online Services B.V. Tweakers vormt samen met o.a. Autotrack en Carsom.nl de Persgroep Online Services B.V. Hosting door True