Що таке інструмент пошуку за обличчям?

Можливо, ви вже знаєте про пошук за обличчям. Це система, яка допомагає знаходити людей в інтернеті за їхніми фотографіями.

Простіше кажучи: ви завантажуєте своє фото, а інструмент шукає ваші зображення на інших сайтах.

Як створюють модель ШІ?

Почнімо з обладнання. Для створення великих моделей ШІ розробники зазвичай використовують комп’ютери з кількома потужними графічними процесорами (GPU). Вони можуть виконувати багато математичних обчислень одночасно.

Потім розробники пишуть код. Python та інструменти для розробки ШІ, як-от PyTorch і TensorFlow, часто використовують, щоб визначити, чого має навчитися модель і які дані потрібні для її навчання.

Коли код готовий, розробники збирають зображення та навчають модель. Їй показують величезну кількість прикладів. Спочатку вона здебільшого помиляється. Після кожної помилки її внутрішні параметри, які називають вагами, трохи змінюють. Цей процес триває, доки результати не стануть задовільними.

Нижче ми пояснимо, як моделі ШІ для пошуку за обличчям знаходять і порівнюють обличчя на зображеннях, а також як зображення знаходять в інтернеті.

Як працює розпізнавання облич?

Розпізнавання облич відбувається в кілька етапів. Ось найпростіше пояснення:

1. Виявлення обличчя на фотографії

Спочатку система знаходить обличчя на завантаженому зображенні. Вона визначає його розташування та відокремлює від тла й інших об’єктів на фото.

Як навчають моделі розпізнавання облич?

Моделі розпізнавання облич навчають на великій кількості зображень облич. Під час навчання ШІ дізнається, які риси допомагають відрізняти людей один від одного. Згодом модель також навчається помічати схожість між різними фотографіями тієї самої людини.

Простіше кажучи: ШІ показують так багато зображень, що він навчається розрізняти обличчя.

2. Аналіз рис обличчя

Далі ШІ аналізує обличчя. Він обчислює відстані між різними рисами та створює математичне представлення результатів аналізу.

3. Перетворення обличчя на вектор

Замість того щоб зберігати описи на кшталт «великі очі», система представляє риси обличчя числами. Завдяки цьому комп’ютер може значно простіше й швидше порівняти одне обличчя з мільйонами інших.

4. Порівняння облич

ШІ порівнює виявлені риси з обличчями в пошуковому індексі або базі даних. Обличчя зі схожими векторами вважаються можливими збігами.

Потім система може обчислити показник схожості та першими показати найближчі результати.

Вебкраулери: як збирають зображення?

Щоб знаходити зображення, пошукова система спочатку має створити індекс зображень. Для цього використовують вебкраулери.

Вебкраулери — це автоматичні програми, які відвідують загальнодоступні вебсторінки. Коли пошукова система знаходить зображення на такій сторінці, вона додає його до свого індексу. Якщо на зображенні виявлено обличчя, система може створити його вектор для подальшого порівняння з фотографіями, завантаженими користувачами.

Моделі пошуку за обличчям і LLM — це те саме?

Пошук за обличчям іноді плутають із великими мовними моделями, або LLM. Відповідь проста:

Ні, моделі пошуку за обличчям і LLM — не те саме, хоча обидва типи є моделями ШІ.

LLM — це моделі, які генерують текст, наприклад ChatGPT або Google Gemini.

Тому інструменти пошуку за обличчям, як-от lenso.ai або eyematch.ai, не є LLM. Це системи зворотного пошуку зображень, які використовують власні моделі ШІ.

Lenso.ai також використовує негенеративний ШІ та не є LLM. Докладніше про відмінності між генеративним і негенеративним ШІ читайте в статті: Генеративний і негенеративний ШІ: у чому різниця?

Author

Kinga Jasinska

Marketing Specialist