Ідентифікація обличчя за допомогою AzureFaceAPI

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

Дніпровський ліцей інформаційних технологій

при Дніпропетровському національному університеті

імені Олеся Гончара

Випускна робота на тему:

Ідентифікація обличчя за допомогою AzureFaceAPI

Виконавець:

ліцеїст ІІІ-В-1 курсу

Шастітко Святослав

Керівник роботи:

Боровик Л. І.

ВСТУП

Охоплений глобальної конкурентною боротьбою сучасний діловий світ в особі підприємств малого і середнього бізнесунацілений на розширення своєї комерційної діяльності та підвищення ступеня задоволеності своїх клієнтів приодночасному контролі рівня витрат. На щастя, Інтернет і мережеві додатки вирівняли умови для діючихна ринку гравців. Підприємства малого і середнього бізнесу використовують свої мережі для розширення ринкових можливостей іорганізації взаємодії зі своїми клієнтами і партнерами, діючи при цьому оперативно і економно. Однак швидкийі динамічний електронний бізнес - це палиця з двома кінцями, доступ до цих коштів розкриває дорогі проблемизабезпечення інформаційної безпеки. Внаслідок цього необхідність мати надійну, безпечну і доступну мережувідчувається дуже гостро[2].

Дев'яносто відсотків компаній зі списку Fortune 500 довіряють Microsoft Cloud. За рахунок строгих методів Azure забезпечує захист ресурсів, а також дозволяє зосередитися на безпеці, конфіденційності, відповідно до вимог і прозорості[3].

Мета роботи:Дослідити можливості хмарних сервісів для виконання програмнного рішення «Ідентифікація обличчя за допомогою сервісів AzureFaceAPI».

Всі хмарні обчислювальні служби працюють трохи по-різному в залежності від постачальника. Однак багато постачальників надають зручну панель моніторингу, доступну через браузер, яка дозволяє ІТ-спеціалістам і розробникам замовляти ресурси і управляти своїми обліковими записами.

Завдання роботи:

Вивчити концепцію хмарних сервісів MicrosoftAzure

Застосувати сервіс FaceAPI для реалізації програмного рішення

Експериментальне тестування програми

Проаналізувати перспективи використання хмарних сервісів MicrosoftAzure

РОЗДІЛ І. ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА З ІНФОРМАТИКИ

1.1 Концепція хмарних сервісів

Хмарніобчислення - ценаданняобчислювальних служб (серверів, сховища, баз даних, мережевогоустаткування, програмногозабезпечення, аналітикитощо. д.) через Інтернет. Це і є так званахмара. Компанії, якінадаютьтакіобчислювальніслужби, називаютьсяпостачальникамихмарних служб. Зазвичай вони стягують плату за хмарніобчислювальніслужби на основівикористання так само, як з власників будівльстягують плату за воду чиелектрикубудинку [4].

Застосування хмарнихобчисленнь сильно змінює традиційній спосіб сприйняття компаніями роль ІТ-ресурсів. Ось 6 поширених причин, чому організації переходять на хмарні обчислювальні служби.

1. Витрати. Хмарні обчислення дозволяють уникнути капітальних витрат на придбання обладнання та програмного забезпечення, налаштування і експлуатацію локальних центрів обробки даних, а це: стійки з серверами, цілодобова подача електрики для живлення і охолодження, і кваліфіковані ІТ-фахівці для управління цією інфраструктурою. Ці витрати швидко зростають.

2. Швидкість. Більшість хмарних обчислювальних служб надаються в режимі самообслуговування і за запитом, так що навіть великі обсяги обчислювальних ресурсів можна підготувати за кілька хвилин, зазвичай за все за кілька натискань кнопкою миші. Це дає компаніям гнучкість і дозволяє позбутися від постійної роботи з плануванням завантаження ресурсів.

3. Глобальний масштаб. Переваги служб хмарних обчислень включають можливість еластичного масштабування. В контексті хмарних служб це означає виділення необхідного обсягу ІТ-ресурсів (наприклад, збільшення або зменшення обчислювальної потужності, обсягу сховища або пропускної здатності) тоді, коли це потрібно, і в відповідному географічному розташуванні.

4. Продуктивність. Для локальних центрів обробки даних зазвичай потрібні багато стійок і серверів, а також налагодження обладнання, оновлення програмного забезпечення та інша рутинна робота, яка забирає багато часу. Хмарні обчислення дозволяють уникнути багатьох з цих завдань, і ваші ІТ-фахівці зможуть витратити більше часу на виконання завдань, більш важливих для бізнесу.

5. Продуктивність. Найбільші хмарні обчислювальні служби працюють в світовій мережі безпечних центрів обробки даних, які регулярно оновлюються до самого останнього покоління швидкого і ефективного обчислювального обладнання. Це забезпечує різні переваги в порівнянні з використанням одного корпоративного центру обробки даних, включаючи зменшення затримки в мережі для додатків і велику економію від масштабу.

6. Надійність. Хмарні обчислення роблять резервне копіювання даних, аварійне відновлення і безперервність бізнес-процесів більш легкими і менш витратними, так як дані можна створювати дзеркала на кількох дублюючих сайтах в мережі постачальника хмарних служб[4].

Варіанти використання хмарних обчислень

Якщо ви використовуєте інтернет-службу для відправки електронної пошти, редагування документів, перегляду фільмів або телебачення, прослуховування музики, ігор або зберігання фотографій та інших файлів, цілком можливо, що все це забезпечують хмарні обчислення. Перші хмарні обчислювальні служби з'явилися всього 10 років тому. Однак вже величезна кількість організацій (від невеликих компаній-початківців до глобальних корпорацій, урядових установ і некомерційних організацій) використовують цю технологію з найрізноманітніших задач.

Ось кілька дій, які можуть бути доступні вам завдяки хмарам:

* створення нових додатків і служб;

* зберігання, резервне копіювання і відновлення даних;

* розміщення веб-сайтів і блогів;

* потокове аудіо і відео;

* доставка програмного забезпечення за запитом;

* аналіз даних з метою пошуку шаблонів і прогнозування.

Microsoft Azure - це приклад загальнодоступної хмари. У загальнодоступномій хмарі все обладнання, програмне забезпечення та інше підтримує інфраструктура, що перебуває у володінні та управлінні у хмарного постачальника. Ви використовуєте ці служби і керуєте своїм обліковим записом через веб-браузер.

Майкрософт - це провідний глобальний постачальник хмарних обчислювальних служб для компаній будь-якого розміру.

1.2 Концепція безпеки Microsoft Cloud

Захист бізнесу за допомогою найнадійнішого хмари. Дев'яносто відсотків компаній зі списку Fortune 500 довіряють Microsoft Cloud. За рахунок строгих методів Azure забезпечує захист ваших ресурсів, а також дозволяє зосередитися на безпеці, конфіденційності, відповідно до вимог і прозорості.

Рис. 1. Проблеми інформаційної безпеки підприємства

1.3 Хмарна платформа Azure

Центри обробки даних Azure. Платформа Azure підтримується зростаючої мережею центрів обробки даних, керованих корпорацією Майкрософт. Корпорація Майкрософт має багаторічний досвід підтримки таких служб, як Bing, Office 365 і outlook.com. Хмара Azure є в 140 країнах, в тому числі в Китаї. Хмара Azure підтримує 17 мов і 24 валюти. У відповідну глобальну інфраструктуру центрів обробки даних ми інвестували 15 млрд доларів США. Azure постійно вкладає кошти в новітні технології, пов'язані з інфраструктурою, роблячи акцент на високій надійності, високій якості виконання операцій, економічної ефективності, турботі про навколишнє середовище і забезпеченні надійної взаємодії через Інтернет для клієнтів і партнерів у всьому світі.

Microsoft Azure - це відкрита і гнучка платформа, що дозволяє створювати, впроваджувати, масштабувати додатки і керувати ними в глобальній мережі центрів обробки даних Microsoft, використовуючи для цього різні мови програмування, інструменти і робочі середовища. Можливості IT-інфраструктури швидко розширюються за рахунок необмежених ресурсів публічної хмари[4].

1.4 Хмарний сервісAzureFace.api

Виявлення обличчя

API Face виявляє до 64 осіб(на одному зображенні) з високою точністю розташування обличчя на зображенні. І зображення може бути вказано файлом у байтах або дійсною URL-адресою.

Розпізнавання обличчя

Розпізнавання обличчя широко використовується у багатьох сценаріях, включаючи безпеку, природний інтерфейс користувача, аналіз вмісту зображення та керування, мобільні додатки та в робототехніці. Передбачено чотири функції розпізнавання обличчя: перевірка обличчя, пошук схожих облич, групування обличчя та ідентифікація особи.

Перевірка обличчя

Верифікація Face API виконує автентифікацію проти двох виявлених облич або перевірки автентичності з одного виявленого обличчя до об'єкта однієї людини.

Пошук подібного обличчя

З залежності від цілей та якоті зображення, є можливість пошуку конкретного обличчя та групи обличчя кандидатів, служба знаходить невеликий набір граней, які найбільше схожі на цільове обличчя. Два робочих режими, matchFace і matchPerson підтримуються. matchPerson режим повертає подібні обличчя після застосування порогу одного і того ж особи, отриманого від Face - Verify. matchFacemode ігнорує порогове значення одного і того ж людини і повертає верхній схожий бік кандидатів.

Групування обличч

Отримавши один набір невідомих обличчя, API групування обличчя автоматично розділяє їх на кілька груп на основі схожості. Кожна група - це нерозчленоване власне підмножина оригінального невідомий набір обличчя та містить аналогічні обличчя. І всі обличчя в тій же групі можна вважати об'єктом однієї і тієї ж людини. Для більш детальної інформації зверніться до Face-Group.

Ідентифікація обличчя

API для обличчя може використовуватися для ідентифікації людей на основі виявленої бази даних обличчя та людей (визначається як група осіб), яку потрібно створити заздалегідь, і з часом можна редагувати.

Кожна група може містити до 1000 об'єктів людини. Тим часом кожне обличчя об'єкта може мати одну або кілька осіб, зареєстрованих у БД.

Після того як група людей була створена та навчена, ідентифікація може бути здійснена проти групи та нового виявленого обличчя. Якщо обличчя ідентифікується як об'єкт особи в групі, об'єкт по запиту про ідентифікацію людини буде повернуто.

1.5 Логіка роботи програмного рішення

Рис.2. Логіка роботи програмного рішення

ідентифікація обличчя хмарний сервіс

1.6 Розуміння та використання орієнтирів обличчя

Орієнтири обличчя - це серія конкретно докладних точок на обличчі; як правило, точок компонентів обличчя, таких як учні, кантус чи ніс. Орієнтири обличчя - це додаткові атрибути, які можна аналізувати під час виявлення обличчя Ви можете передавати "true" як логічне значення параметру запиту returnFaceLandmarks під час виклику Face-Detect або використовувати необов'язковий параметр returnFaceLandmarks для класу FaceServiceClient класу DetectAsync, щоб включити орієнтири обличчя в результати виявлення.

Зазвичай є 27 визначених орієнтирів. Наступний малюнок показує, як визначаються всі 27 орієнтири:

Окуляри повернуті в одиницях пікселів, точно так само, як прямокутна рамка обличчя. Тому полегшується позначення певних точок інтересу до зображення. Наступний код демонструє отримання місць носа та учнів:На додаток до маркування функцій особи на зображенні, орієнтири обличчя також можуть бути використані для точного обчислення напрямку обличчя. Наприклад, ми можемо визначити напрям обличчя як вектор від центру рота до центру очей.

У кожної людини буде зареєстровано кілька осіб. Обличчя потрібно виявляти із зображень.

Людина є базовою одиницею ідентифікації. Людина може мати одну або декілька відомих осіб, зареєстрованих. Однак група людей - це сукупність людей, і кожна людина визначається в певній групі людей. Ідентифікація проводиться проти групи осіб. Отже, завдання - створити групу людей, а потім створити в ній людей, таких як Анна, Білл і Клара.

РОЗДІЛ ІІ. РЕАЛІЗАЦІЯ ПРОГРАМНОГО РІШЕННЯ

2.1 Створення облікового запису Azure

Для початку роботи в хмарі треба створи обліковий запис на сайті постачальника хмарниї послуг

2.2 Створення ресурсів у хмарі

Наступний крок - створення ресурсів, які я буду викликати з коду клієнта для роботи з ними. В цьому випадку це Storageдля зберігання зображенньта SQL база даних для зберігання основних текстових даних.

2.3 Ініціалізація

Хмарні ресурси створенні і наступним кроком є створення підключення до хмари за допомогою коду доступу, що дається при створенні аккаунту:

2.4 Підключення вебкамери

Далі йде ініціалізаціявебкамери, що буде брати дані для роботи моеї програми.

2.5 Тестування

Вибираємо фотографію для тесту

2.6 Створення групи персон

Створення групу персон, яка буде приймати персони для подальшої їх ідентифікації.

2.7 Додавання персони до групи

У створену групу додаємо окремі персони.

Программа ідентифікує людину на основі доданих даних до бази на хмарі

2.8 Індентифікація особи

ВИСНОВКИ

Великі дані (англ. Bigdata) - серія підходів, інструментів і методів обробки структурованих і неструктурованих даних величезних обсягів і значного різноманіття для отримання сприймаються людиною результатів, ефективних в умовах безперервного приросту, розподілу по численних вузлів обчислювальної мережі, що сформувалися в кінці 2000-х років, альтернативних традиційним системам управління базами даних і рішень класу BusinessIntelligence.

Microsoft приймає великі дані мільярду людей, забезпечуючи легкий доступ до всіх даних, великих чи малих, і надаючи кінцевим користувачам змогу аналізувати всі дані за допомогою знайомих інструментів, таких як Excel. Ми також надаємо ІТ повноцінну платформу даних, яка дозволяє з упевненістю оцінити рівень своїх поглядів у своїх організаціях. Скоротіть час від необроблених даних до розуміння та дій у світі, який вимагає швидких ділових рішень, щоб залишитися вперед. Сьогодні ваша компанія захоплює безпрецедентний обсяг інформації - у тому числі величезну кількість неструктурованих даних, таких як файли, зображення, відео, блоги, кліки та геопросторові дані. Ви можете мати доступ до внутрішніх та зовнішніх даних і послуг, а також об'єднати та аналізувати інформацію з сайтів соціальних мереж, таких як Twitter, Facebook, Instagram та LinkedIn. Пакетна обробка не підтримує цей вибух даних і не дає змоги вчасно приймати рішення. Вам потрібна обробка в режимі реального часу, щоб зробити реальні результати. Нові технології, такі як ApacheHadoop, можуть зберігати та аналізувати петабайти неструктурованих даних недорого. Але вам потрібно розгорнути та керувати ним, як корпоративне програмне забезпечення, а не науковий проект. Вам потрібно легко проаналізувати дані з Hadoop, щоб краще зрозуміти бізнес.

ВИКОРИСТАНІ ДЖЕРЕЛА

Face API Documentationhttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/face/overview

CiscoSystems Официальный документ «Пять важнейших проблем безопасности для предприятий малого и среднего бизнеса» https://www.cisco.com/web/RU/downloads/TOP_5_Sec_Issues_for_SMB.pdf

Блог компанії Microsoft «Подробное описание возможностей разработки с MicrosoftAzureCloudServices» https://habrahabr.ru/company/microsoft/blog/242543/

Сайт компанії Microsoft«Что такое облачные вычисления?Руководство для начинающих»https://azure.microsoft.com/ru-ru/overview/what-is-cloud-computing/

Microsoft Big Data Solution Brief

Размещено на Allbest.ru