что такое сканирование человека
Сканирование. Техники по развитию считывания информации
Дракайна
Well-Known Member
Условно есть три источника информации:
1. Видение
2. Ощущения
3. Прямое знание /инсайт/
Техника сканирования /упрощенный вариант/:
1. Мысленно сосредотачиваетесь на объекте диагностики
2. Выключаете внутренний диалог
3. Отслеживаете ощущения и образы в вашем сознании
Техника сканирования /ощущения/:
1. Отключаете ВД
2. Фокусируете внимание на объекте воздействия.
3. Если это фотография, то настройтесь не на изображение, а на реальный объект, который стоит за этим изображением.
4. Пусть настройка на объект полностью заполнит ваше восприятие.
5. Внимательно слушаете ощущения, как физические /тепло, холод, боли в определенных частях тела/, так и психические /страх, отторжение, расслабление/.
6. Не анализируете их, а просто отслеживаете.
____Еще один вариант на ощущения:
Мысленно вытягиваете руку к объекту и пытаетесь его «пощупать». Эта техника связана с развитием эфирной чувствительности.
Техника сканирования /видение/:
1. Отключаете ВД
2. Сосредотачиваетесь на объекте
3. Закрываете глаза, сохраняя настройку.
4. Либо объект начнет сам проявляться в виде картинок, либо вы помогаете проявиться, создавая на неком внутреннем экране упрощенное изображение.
5. Чем развитее ваше вИдение, тем интереснее возникнет картинка /при условии отключенного ВД/.
Несколько подробных техник скана:
Техника 1:
Сосредоточиться на фото, войти в состояние внутреннего безмолвия, раздвоить изображение, медленно выдохнуть, раздвоить фото
и при паузе на выдохе рассматривать детали левого изображения, перестать раздваивать фото, медленно вдохнуть, на паузе после вдоха раздвоить фото, сосредоточиться на правом изображении и созерцать сам образ фото, повторить цикл пару раз. Сосредоточиться на вопросе, ответ на который нужно найти и ответ сам всплывет, может в виде картинки, слова, мысли или ощущения, у каждого это по-разному.
Техника 2:
Сосредоточиться на фото, войти в состояние внутреннего безмолвия, вдохнуть грудью и выдохнуть животом одновременно. Сделать паузу, концентрируясь на образе фото, выдохнуть грудью и вдохнуть животом, тоже одновременно, сосредоточиться на деталях картинки. Повторить цикл пару раз. Сосредоточиться на вопросе, ответ на который нужно найти и ответ сам всплывет, может в виде картинки, слова, мысли. При использовании этой техники раздваивать фото не надо. Через пару циклов в затылке возникает ощущение «сгустка», либо «сквозняка», его и надо запомнить и научиться воспроизводить, потом просто вызвать ощущение и задать вопрос, как ответ сам придет. Такое дыхание сложное для начала, но его можно отдельно отработать.
1. Сканирование представляет собой считку информации, а не воздействие! Поэтому старайтесь плодить поменьше мыслеформ и контролируйте свое состояние.
2. После сканирования важна расфокусировка с объектом. Дело в том, что считывая информацию, ваш луч внимания формирует энергетический вихрь, некоторое время связывающий вас с объектом.
Как убирать резонанс – способов множество, каждый выбирает способ для себя.
3. Учитесь сканировать мягко, невесомо. Вы не кидаете топоры, а считываете информацию. Очень часто возникают ситуации, когда во время сканирования пациент начинает испытывать неприятные ощущения.
5. Перед практикой нежелательно употреблять алкоголь, тяжелую пищу. Раскрутите Аджна и Анахата-чакры. Вообще работа с Аджной развивает видение, тогда как работа с Анахатой развивает экстрасенсорную чувствительность.
Что такое распознавание лиц – определение и описание
Что такое распознавание лиц?
Распознавание лиц – это способ идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Систему распознавания лиц можно использовать для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени.
Распознавание лиц – это категория биометрических систем аутентификации. Другие виды биометрических систем аутентификации включают распознавание голоса, распознавание отпечатков пальцев и распознавание сетчатки или радужной оболочки глаза. Эти технологии в основном используются для обеспечения безопасности и соблюдения правопорядка, однако наблюдается рост интереса к другим областям использования.
Как работает распознавание лиц?
Многим знакома технология распознавания лиц FaceID, используемая для разблокировки iPhone (это только один из примеров применения технологи распознавания лиц). Как правило, технология распознавания лиц не использует огромную базу данных фотографий для определения личности человека. Она идентифицирует и распознает одного человека как единственного владельца устройства и ограничивает доступ для других людей.
В общем случае, технология распознавания лиц работает путем сопоставления лиц людей, проходящих мимо специальных камер, с изображениями людей в списке наблюдения. Списки наблюдения могут содержать фотографии кого угодно, в том числе людей, которые не подозреваются в каких-либо правонарушениях. Изображения могут поступать из любых источников, даже из учетных записей в социальных сетях. Существуют различные технологии распознавания лиц, но в целом они работают следующим образом:
Шаг 1. Обнаружение лица
Камера обнаруживает и фиксирует положение изображения лица, как одного, так и в толпе. На изображении может быть человек, смотрящий в анфас или в профиль.
Шаг 2. Анализ лица
Затем выполняется снимок и проводится анализ изображения лица. Большинство технологий распознавания лиц используют 2D, а не 3D-изображения, поскольку 2D-изображения удобнее сопоставлять с общедоступными фотографиями или фотографиями в базе данных. Программа считывает геометрию лица. Ключевые факторы включают расстояние между глазами, глубину глазниц, расстояние от лба до подбородка, форму скул и контуры губ, ушей и подбородка. Цель состоит в том, чтобы определить черты, отличающие данное конкретное лицо.
Шаг 3. Преобразование изображения в данные
В процессе анализа аналоговая информация (лицо) преобразуется в набор цифровой информации (данных) на основе черт лица человека. По сути, анализ лица представляет собой математическую формулу. Цифровой код называется «отпечатком лица». У каждого человека есть свой уникальный отпечаток лица, так же как и отпечатки пальцев.
Шаг 4. Поиск совпадения
Затем отпечаток лица сравнивается с данными в базе известных лиц. Например, у ФБР есть доступ к 650 миллионам фотографий, взятых из баз данных различных государств. В Facebook все фотографии, на которых отмечены люди, становятся частью базы данных Facebook, которая также может использоваться для распознавания лиц. Если отпечаток лица совпадает с изображением в базе данных для распознавания лиц, устанавливается, чье это лицо.
Из всех биометрических систем идентификации распознавание лиц считается наиболее естественным. Это интуитивно понятно, поскольку мы обычно узнаем себя и других по лицам, а не по отпечаткам пальцев и радужной оболочке глаз. По оценкам, более половины населения мира регулярно сталкивается с технологиями распознавания лиц.
Где используется распознавание лиц?
Технология распознавания лиц используется для самых разных целей. К ним относятся:
Разблокировка телефонов
Различные телефоны, включая последние модели iPhone, используют технологию распознавания лиц для разблокировки устройств. Эта технология обеспечивает мощный способ защиты личных данных и гарантирует недоступность конфиденциальных данных в случае кражи телефона. Apple утверждает, что шанс разблокировки телефона случайным лицом составляет примерно один из миллиона.
Соблюдение правопорядка
Технология распознавания лиц используется правоохранительными органами. Согласно отчету NBC, использование этой технологии распространено в правоохранительных органах США и других стран. Полиция собирает фотографии задержанных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. Фотографии задержанных добавляются в базы данных, по которым впоследствии полиция выполняет поиск преступников.
Кроме того, мобильное распознавание лиц позволяет полицейским использовать смартфоны, планшеты и другие портативные устройства, чтобы фотографировать водителей и пешеходов на месте и сразу же сравнивать их фотографии с базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться их идентифицировать.
Аэропорты и пограничный контроль
Распознавание лиц стало привычным явлением во многих аэропортах по всему миру. Все больше путешественников имеют биометрические паспорта. Это позволяют им не стоять в длинных очередях, а проходить автоматизированный контроль электронных паспортов и быстрее добираться до выхода на посадку. Распознавание лиц не только сокращает время ожидания, но и позволяет повысить безопасность в аэропортах. Министерство внутренней безопасности США прогнозирует, что к 2023 году распознавание лиц будет использоваться для 97% путешественников. Эта технология используется не только в аэропортах и на пограничном контроле, но и для повышения безопасности на крупных мероприятиях, таких как Олимпийские игры.
Поиск пропавших без вести
Распознавание лиц можно использовать для поиска пропавших без вести и жертв торговли людьми. Предположим, пропавшие люди добавлены в базу данных распознавания лиц. В этом случае правоохранительные органы могут получить уведомление, как только эти люди будут идентифицированы системой распознавания лиц в аэропорту, магазине или другом общественном месте.
Снижение уровня преступности в розничной торговле
Распознавание лиц используется для идентификации покупателей, ворующих товары, организованных преступников в сфере розничной торговли или людей, попадавшихся в прошлом на мошенничестве, при входе в магазин. Фотографии людей сопоставляются с крупными базами данных преступников, и, когда покупатели, представляющие потенциальную угрозу, входят в магазин, сотрудники службы предотвращения потерь и обеспечения безопасности розничной торговли получают уведомление.
Улучшение качества розничной торговли
Технология распознавания лиц предлагает возможности улучшения качества обслуживания клиентов в розничной торговле. Например, терминалы в торговых центрах могут распознавать покупателей, предлагать товары на основе их истории покупок и указывать им правильное направление. Технология Face Pay позволит покупателям избегать длинных очередей в кассы с более медленными способами оплаты.
Банки
Биометрический онлайн-банкинг – еще одно преимущество технологии распознавания лиц. Вместо использования одноразовых паролей станет возможно авторизовать транзакции, глядя на смартфон или компьютер. Благодаря технологии распознаванию лиц злоумышленники не смогут взламывать пароли. Если злоумышленники украдут базу данных фотографий, «оценка витальности» – метод, используемый для определения, является ли источник биометрического образца живым человеком или поддельным изображением – должна (теоретически) помешать им использовать фотографии из базы для имитации живого человека. Благодаря технологии распознавания лиц дебетовые карты и подписи могут уйти в прошлое.
Маркетинг и реклама
Маркетологи используют распознавание лиц для повышения качества обслуживания клиентов. Например, бренд замороженной пиццы DiGiorno использовал распознавание лиц в маркетинговой кампании 2017 года, в ходе которой проводился анализ выражений лиц на вечеринках, посвященных DiGiorno, и оценивалась эмоциональная реакция людей на пиццу. Медиа-компании также используют технологию распознавания лиц для проверки реакции аудитории на трейлеры к фильмам, персонажей пилотных серий телевизионных проектов и оптимального размещения рекламы на телевидении. Рекламные щиты с технологией распознавания лиц, такие как на площади Пикадилли в Лондоне, позволяют брендам запускать персонализированную рекламу.
Здравоохранение
Больницы используют распознавание лиц для оказания помощи пациентам. Медицинские организации тестируют использование технологии распознавания лиц для доступа к картам пациентов, упрощения регистрации пациентов, выявления эмоций и боли у пациентов и даже для выявления определенных генетических заболеваний. Компания AiCure разработала приложение, использующее технологию распознавания лиц, чтобы пациенты принимали лекарства в соответствии с предписаниями. По мере того, как биометрические технологии становятся менее дорогими, ожидается рост их внедрения в секторе здравоохранения.
Отслеживание посещаемости студентами или работниками
Некоторые учебные заведения Китая используют технологию распознавания лиц, чтобы учащиеся не пропускали занятия. Для сканирования лиц учащихся и сопоставления их с фотографиями в базе данных для подтверждения личности используются специальные планшеты. В более широком смысле эту технологию можно использовать для регистрации работников на рабочих местах, чтобы работодатели могли отслеживать посещаемость.
Распознавание водителей
Согласно потребительским отчетам, автомобильные компании экспериментируют с технологией распознавания лиц, чтобы заменить ключи от машины. Эта технология заменит ключ для открытия и запуска автомобиля. Она также запоминает предпочтения водителей относительно положения сиденья и зеркал, а также настроек радиостанций.
Отслеживание игровой зависимости
Распознавание лиц может помочь игорным компаниям в большей степени защитить своих клиентов. Наблюдать за теми, кто входит в игровые залы и перемещается по ним, сложно для персонала, особенно в больших людных местах, таких как казино. Технология распознавания лиц позволяет игорным компаниям идентифицировать клиентов, являющихся заядлыми игроманами, и вести учет их игры, чтобы сотрудники могли посоветовать, когда пора остановиться. Казино могут столкнуться с серьезными штрафами, если игроки из списков добровольного исключения будут уличены в азартных играх.
Примеры технологии распознавания лиц
Компании-разработчики технологий распознавания лиц включают:
Преимущества технологии распознавания лиц
Помимо разблокировки смартфона, распознавание лиц дает и другие преимущества:
Повышение безопасности
На государственном уровне распознавание лиц может помочь идентифицировать террористов или других преступников. На личном уровне распознавание лиц можно использовать как инструмент безопасности для блокировки устройств и в личных камерах видеонаблюдения.
Снижение уровня преступности
Распознавание лиц упрощает поиск грабителей, воров и правонарушителей. Одно только знание о присутствии системы распознавания лиц может служить сдерживающим фактором, особенно в отношении мелких преступлений. Помимо физической безопасности, имеются преимущества и в сфере кибербезопасности. Компании могут использовать технологию распознавания лиц вместо паролей для доступа к компьютерам. Теоретически эту технологию невозможно взломать, поскольку красть или менять, как в случае с паролем, нечего.
Устранение предвзятости при остановке и обысках
Обеспокоенность общественности по поводу необоснованных остановок и обысков является источником разногласий в полиции. Технология распознавания лиц может улучшить этот процесс. Выявление подозрительных личностей в толпе с помощью автоматизированного, а не управляемого человеком процесса, такого как технология распознавания лиц, может снизить потенциальную предвзятость и сократить количество остановок и обысков законопослушных граждан.
Удобство
По мере распространения технологии распознавания лиц, покупатели смогут расплачиваться в магазинах, используя собственное лицо, и не вынимать кредитные карты или наличные деньги. Это позволит сэкономить время в очереди к кассе. Поскольку для распознавания лиц не требуется никакого контакта, как при снятии отпечатков пальцев или выполнении других мер безопасности, эта технология особенно полезна во время эпидемии COVID. Распознавание лиц обеспечивает быструю, автоматическую и беспроблемную проверку.
Быстрая обработка
Процесс распознавания лица занимает всего секунду, что дает преимущества компаниям, использующим технологию распознавания лиц. В эпоху кибератак и продвинутых инструментов взлома компаниям нужны безопасные быстрые технологии. Распознавание лиц позволяет быстро и эффективно проверить личность человека.
Интеграция с другими технологиями
Большинство решений для распознавания лиц совместимы с программами обеспечения безопасности. Фактически, эта технология легко интегрируется. Это снижает объем дополнительных инвестиций, необходимых для ее внедрения.
Недостатки технологии распознавания лиц
Некоторые люди не возражают, когда их снимают, и не имеют ничего против использования распознавания лиц там, где от этого есть явная выгода или необходимость. Однако использование этой технологии может вызвать бурную реакцию у других людей. Некоторые из недостатков или проблем распознавания лиц:
Тотальная слежка
Некоторые опасаются, что использование технологии распознавания лиц, повсеместные видеокамеры, искусственный интеллект и анализ данных создадут предпосылки для массового наблюдения и могут ограничить свободу личности. Хотя технология распознавания лиц позволяет правительствам выслеживать преступников, она также может позволить им выслеживать обычных законопослушных людей.
Возможные ошибки
Результат распознавания лиц не исключает ошибок, а это может привести к обвинению людей в преступлениях, которых они не совершали. Например, к ошибке может привести небольшое изменение ракурса камеры или изменение внешнего вида, например прически. В 2018 году издание Newsweek сообщило, что технология распознавания лиц Amazon ложно идентифицировала 28 членов Конгресса США как лиц, арестованных за преступления.
Нарушение конфиденциальности
Вопрос этики и конфиденциальности – самый спорный. Известно, что правительства хранят фотографии граждан без их согласия. В 2020 году Европейская комиссия заявила, что рассматривает вопрос запрета использования технологии распознавания лиц в общественных местах на срок до пяти лет, чтобы дать время на разработку нормативной базы для предотвращения нарушений конфиденциальности и этических норм.
Огромное хранилище данных
Программное обеспечение для распознавания лиц основано на технологии машинного обучения, требующей огромных наборов данных для обучения и получения точных результатов. Такие огромные наборы данных требуют надежного хранилища. Малые и средние компании могут не располагать достаточными ресурсами для хранения необходимых данных.
Безопасность распознавания лиц: как защититься
Хотя биометрические данные обычно считаются одним из самых надежных методов аутентификации, их использование также сопряжено со значительным риском. Это связано с тем, что в случае взлома данных кредитной карты ее хозяин может заблокировать свой кредитный счет и принять меры для изменения украденной личной информации. А что делать, если вы потеряете свое «цифровое лицо»?
Во всем мире собираются, хранятся и анализируются растущие объемы биометрических данных. Часто это делается организациями и правительствами, имеющими неоднозначную репутацию в области кибербезопасности. Все чаще задается вопрос, насколько безопасна инфраструктура, в которой хранятся и обрабатываются эти данные?
Поскольку программное обеспечение для распознавания лиц все еще находится в зачаточном состоянии, законы, регулирующие эту область, только разрабатываются (а иногда и полностью отсутствуют). Обычные граждане, данные которых скомпрометированы, имеют относительно немного законных возможностей для действия. Киберпреступники часто ускользают от властей или получают обвинительные приговоры спустя годы после преступлений, а их жертвы не получают компенсаций и вынуждены сами заботиться о себе.
По мере распространения технологии распознавания лиц, возрастают и возможности злоумышленников красть данные о лицах для совершения мошеннических действий.
Комплексный пакет кибербезопасности – необходимая часть защиты конфиденциальных данных и обеспечения безопасности в интернете. Рекомендуется использовать решение Kaspersky Security Cloud, обеспечивающее защиту всех устройств и включающее антивирус, защиту от программ-вымогателей, защиту мобильных устройств, управление паролями, VPN и родительский контроль.
Биометрические технологии являются интересными решениями в области безопасности. Несмотря на риски, эти решения весьма удобны и их сложно дублировать. Они будут развиваться и в будущем, а задача будет заключаться в усилении их преимуществ и минимизации рисков.
Неочевидные лайфхаки 3D реконструкции людей
Сканировать людей можно для разных целей: от создания цифрового двойника для спецэффектов в кино до создания цифрового блогера или ассистента для соцсетей. Чаще всего удобно или даже нужно отсканировать уже существующего человека, чтобы внешность 3D модели была вполне определенная и фотореалистичная. В этой статье мы обсудим, какие есть неочевидные лайфхаки 3D сканирования людей на основе фотограмметрии.
Очевидные лайфхаки
Начнем с того, что фотограмметрией, т.е. восстановлением 3D моделей сцен на основе множества фотографий, пользуются уже не первый десяток лет для разных целей, в основном для сканирования карт местности или больших архитектурных объектов. Мы в Twin3D применяем фотограмметрию для сканирования людей, но есть и другие объекты, например, волкособы или диджейский пульт. Так какие же есть очевидные лайфхаки 3D сканирования людей?
Чем больше фотографий — тем лучше. Самый очевидный лайфхак. По принципу фотограмметрии на изображения проводятся лучи из виртуальной камеры через пиксели — в итоге лучи пересекаются. Но надо найти точки, которые повторяются на разных фотографиях. Чем больше фотографий объекта, тем больше таких точек, а значит — и качество итоговой 3D модели.
Между соседними фотографиями должно быть пересечение хотя бы 30% (лучше 50%). Это прямо следует из предыдущего объяснения.
Если объект подвижный (а человек очень подвижный, даже когда пытается стоять смирно), то фотографировать нужно одновременно. Это самое сложное в реализации требование. Получается, что просто вращать камеру вокруг человека не самый лучший вариант (хотя кто-то пытается). Нужно поставить много камер, которые умеют одновременно фотографировать. Кстати, у нас именно такой риг из камер (картинка ниже).
Использовать платный софт. Есть много бесплатных и опенсорсных софтов для 3D реконструкции, типа COLMAP или Meshroom, но по крайней мере на людях их результаты не идут ни в какое сравнение с платным софтом. Из платных мы рекомендуем (это не реклама) Agisoft Metashape или RealityCapture. У первого преимущество в том, что есть удобный питоновский API, а у второго — что он хорошо адаптирован под сканирование людей. На картинке ниже видна катастрофическая разница между бесплатным и платным софтом. Кстати, у Agisoft есть свой список советов для реконструкции людей, посмотрите.
Наш полноростовый сканер 
Тестовая сборка в MeshRoom, COLMAP, Metashape и RealityCapture соответственно
Неочевидные лайфхаки
Если пункты выше понятны любому, кто пытался собрать свои 3D модели и имеет опыт в фотографии, то дальше мы рассмотрим моменты, которые не лежат на поверхности и требуют некого бэкграуда в computer science и глубоком обучении. Помимо этого, их объединяет то, что не подразумевают какого-то ручного вмешательства 3D моделлера или фотографа.
Кстати до этого мы писали статью про автоматическую реконструкцию лица человека до уровня пор. Там совершенно другой сетап и другие подходы к реконструкции.
1. Background matting
Ниже — сырые фотографии с наших камер. Как видно, тут кропы тела человека на довольно сложном фоне. Не удивительно, что софт по 3D реконструкции с трудом справляется с тем, чтобы находить матчинг точек на разных фотографий: появляется шум и артефакты из-за этого сложного фона.
Сырые фотографии со сканера
Было бы идеально убрать фон. Но как это сделать? Конечно, есть множество статей по сегментации картинок, но они в основном ориентированы на определенный обучающий датасет, и там люди обычно целиком представлены (а не куском ноги). К тому же очень желательно, чтобы убирание фона было максимально точным (с точность до мм) и быстро считалось.
К счастью, есть статья «Real-Time High-Resolution Background Matting» (Shanchuan Lin et al., CVPR 2021), в которой есть всё это: очень точное убирание фона независимо от главного объекта и быстрая скорость вычислений. И главное — доступный код с лицензией MIT.
Вот что получается после прогона на нем картинок сверху:
Фотографии после background matting
Приблизим и уберем текстуру объекта:
Результат background matting — убирание фона с точностью до волосков
Результаты поразительные! Фон убирается с точностью до волосков. Теперь мы уж точно ожидаем, что 3D реконструкция должна улучшиться. Что по факту получается?
На картинке ниже мы сделали 2 модели: одну без убирания фона (слева), другую — с ним. Разница на лицо (буквально).
3D реконструкция до и после убирания фона
2. Image enhancement
Глаз опытного фотографа заметит, что наши сырые фотографии явно нуждаются в улучшении. Тут и резкости недостаточно, и свет слишком яркий, есть и дисторсия камер и так далее. Гипотеза в том, что улучшение этих вещей должно помочь собрать более качественные 3D модели.
Мы решили попробовать продукты известной в мире фотографии компании DxO, а именно DxO PureRaw (тоже не реклама). Этот софт умеет делать все выше перечисленное, а еще убирать шум с фотографий с помощью разработанной inhouse нейронной сети DeepPRIME AI. Вот что получается после его применения:
Применение DxO PureRaw
Главный вопрос: как это сказывается на итоговой модели?
Модели до и после улучшения фотографий
Видим, что улучшение исходных фотографий существенно улучшает и итоговую модель.
3. Mesh denoising
Предыдущие приемы касались улучшения входных изображений для 3D реконструкции. Вопрос теперь в том, можем ли мы как-то улучшить выходы: т.е. меш или текстуру. Обычно, на выходе меш получается очень шумным, особенно если эта часть видна малым числом камер (например, нижняя часть руки).
Сырая модель руки
Мы уже писали подробную статью про разные подходы к убиранию шума с меша: от обычных фильтров до графовых нейронных сетей — так что перейдем сразу к результатам на людях.
Применение убирания шума к модели девушки
Если приглядеться к этой девушке, то можно легко заметить, что после уменьшения шума итоговый рендеринг становится гораздо приятнее, при этом детализация не пропадает. Можем также посмотреть и на нижнюю часть руки:
Чищеная модель руки
Заключение
Область 3D реконструкции человека очень широкая и интересная, можно применить огромный спектр методов к восстановлению модели по фотографиям. Здесь мы покрыли лишь часть из них, но уже с их помощью видны существенные улучшения результатов.
В других статьях мы расскажем, как можно восстанавливать текстуры, как вычислять реалистичные нормали кожи, как создавать виртуальные камеры между настоящими и много других интересных вещей.