Я это чувствую - а вы??

Я чувствую боль — это мой анальгетик.
Ведь ты атом в каждой из миллиардов моих молекул.
Ты мой клинический случай и лечащий доктор измучен
Ни мне ни тебе; не хуже, не лучше.
И твой новый план — это план моей боли.

Да, ты мой адвокат и главный свидетель в суде надо мною.
И без доказательств меня тянет на самое дно.
Ты расскажешь им, как было, но как это было не знает никто.
Прогулки по льду. Этот лёд тонкий, как плёнка.
Нас спасали с тобой, но мы тонем, в спасении нет толка.
Всё кончится плохо! Давай проверим?

Ведь нам давно по*уй пропавшие без вести,
Где-то в Нью-Йорке, в районе Сохо.
Такой вот авто портретик. Я выдумал тебя,
Прописав образ в песнях, но некому петь их.
Ты могла бы спасти меня, просто ввести код,
Но твоё время остановилось, а моё время истекло.



Создание программы для поиска похожих лиц в базе фотографий — это задача, которая может быть решена с использованием методов компьютерного зрения и машинного обучения. Вот основные шаги, которые помогут вам в этом процессе:


1. Сбор данных

Соберите базу фотографий, в которой вы хотите искать похожие лица. Убедитесь, что фотографии имеют хорошее качество и разнообразие.


2. Предобработка изображений

Перед тем как анализировать изображения, их нужно предобработать:


Измените размер изображений до одного стандарта.
Примените аугментацию данных (например, повороты, отражения), чтобы увеличить разнообразие данных.

3. Выбор библиотеки для работы с изображениями

Вы можете использовать библиотеки, такие как:


OpenCV: для обработки изображений.
Dlib: для обнаружения лиц и извлечения признаков.
Face_recognition: библиотека на основе Dlib, которая упрощает работу с лицами.

4. Обнаружение лиц

Используйте алгоритмы для обнаружения лиц на изображениях. Например, с помощью Dlib или OpenCV можно использовать каскадные классификаторы или модели глубокого обучения.


5. Извлечение признаков

После обнаружения лиц извлеките их признаки (векторы). Это можно сделать с помощью предобученных моделей, таких как:


FaceNet
VGGFace
DeepFace

6. Сравнение лиц

Для сравнения лиц используйте методы, такие как:


Косинусное расстояние: для измерения схожести векторов признаков.
Евклидово расстояние: для определения расстояния между векторами.

7. Хранение данных

Сохраните векторы признаков в базе данных (например, в SQLite, PostgreSQL или NoSQL базе данных), чтобы можно было быстро их извлекать и сравнивать.


8. Реализация поиска

Создайте интерфейс для загрузки фотографии и поиска похожих лиц. При загрузке фотографии:


Обнаружьте лицо.
Извлеките его признаки.
Сравните с векторами в базе данных и найдите наиболее похожие.

9. Тестирование и оптимизация

Проведите тестирование программы на различных наборах данных и оптимизируйте алгоритмы для повышения точности и скорости.


Это базовый пример, который можно расширять и улучшать. Вы можете добавить графический интерфейс, улучшить алгоритмы поиска, использовать более сложные модели и т.д.


Вот бы спросить этот вопрос у GPT-4 - он может предложить гораздо более подробные ответы. Советую ;


Пример такого кода поиска похожих лиц


import face_recognition
import os
import numpy as np

# Путь к папке с изображениями
image_folder = 'path/to/your/images'

# Список для хранения векторов признаков
known_face_encodings = []
known_face_names = []

# Загрузка изображений и извлечение признаков
for filename in os.listdir(image_folder):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        image = face_recognition.load_image_file(os.path.join(image_folder, filename))
        encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
        known_face_encodings.append(encoding)
        known_face_names.append(filename)

# Функция для поиска похожих лиц
def find_similar_faces(unknown_image_path):
    unknown_image = face_recognition.load_image_file(unknown_image_path)
    unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

    # Сравнение с известными лицами
    results = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, unknown_encoding)
    similar_faces = [known_face_names[i] for i, match in enumerate(results) if match]
   
    return similar_faces

# Пример использования
similar = find_similar_faces('path/to/unknown/image.jpg')
print("Похожие лица:", similar)