распознание
Смотреть что такое «распознание» в других словарях:
распознание — опознание, идентификация, отождествление, опознавание; различение, отличение; распознавание, рассматривание, разбирание, узнавание, угадывание, определение Словарь русских синонимов. распознание сущ., кол во синонимов: 7 • идентификация … Словарь синонимов
распознание — распознание, распознания, распознания, распознаний, распознанию, распознаниям, распознание, распознания, распознанием, распознаниями, распознании, распознаниях (Источник: «Полная акцентуированная парадигма по А. А. Зализняку») … Формы слов
распознание — распозн ание, я … Русский орфографический словарь
распознание — Syn: опознание, идентификация, отождествление, опознавание; различение, отличение … Тезаурус русской деловой лексики
Распознание — (Discrimination) См. Вивека … Словарь йоги
распознание целей — taikinių atskyrimas statusas T sritis Gynyba apibrėžtis Sekimo ar valdymo sistemos gebėjimas atpažinti ar pulti vieną iš daugelio taikinių. atitikmenys: angl. target discrimination rus. распознание целей … Artilerijos terminų žodynas
OllyDbg — OllyDbg … Википедия
Заколдованная страна — Заколдованная страна … Википедия
ТОТАЛЬНОСТЬ И БЕСКОНЕЧНОЕ. ЭССЕ НА ТЕМУ ЭКСТЕРИОРНОСТИ — ’ТОТАЛЬНОСТЬ И БЕСКОНЕЧНОЕ. Эссе на тему ЭКСТЕРИОРНОСТИ ‘ (‘Totalité et Infini. Essai sur l Extériorité’, 1961) монография докторской диссертации Левинаса, изданная в Гааге. Выход в свет данной книги вызвал большой резонанс в кругах французских… … История Философии: Энциклопедия
ИДЕНТИФИКАЦИЯ — ИДЕНТИФИКАЦИЯ(позднелат. identifico отождествляю) 1) осознание, распознание чего либо, кого либо; 2) уподобление, отождествление с кем либо, чем либо. В первом значении термин И. используется в психологии познавательных процессов, моделировании… … Новейший философский словарь
Связанные словари
Распознавание
Распознавание
⇒ Гласные буквы в слове:
р а сп о зн а в а н и е
гласные выделены красным
гласными являются: а, о, а, а, и, е
общее количество гласных: 6 (шесть)
ударная гласная выделена знаком ударения « ́ »
ударение падает на букву: а
р а сп о зн а ван и е
безударные гласные выделены пунктирным подчеркиванием « »
безударными гласными являются: а, о, а, и, е
общее количество безударных гласных: 5 (пять)
⇒ Согласные буквы в слове:
р а с п о з н а в а н ие
согласные выделены зеленым
согласными являются: р, с, п, з, н, в, н
общее количество согласных: 7 (семь)
р аспо з н а в а н ие
звонкие согласные выделены одинарным подчеркиванием « »
звонкими согласными являются: р, з, н, в, н
общее количество звонких согласных: 5 (пять)
глухие согласные выделены двойным подчеркиванием « »
Как правильно пишется слово РАСПОЗНАВАНИЕ. Правописание слова РАСПОЗНАВАНИЕ
Принцип работы ресурса
Отсканируйте или сфотографируйте текст для распознавания
Выберите язык содержимого текста в файле
После обработки файла, получите результат * длительность обработки файла может составлять до 60 секунд
Разбор слова «распознавание»: для переноса, на слоги, по составу
Объяснение правил деление (разбивки) слова «распознавание» на слоги для переноса.
Онлайн словарь поможет: фонетический и морфологический разобрать слово «распознавание» по составу, правильно делить на слоги по провилам русского языка, выделить части слова, поставить ударение, укажет значение, синонимы, антонимы и сочетаемость к слову «распознавание».
Где применяют распознавание лиц?
? Безопасность
Криминалисты, полиция и спецслужбы используют автоматизированные системы биометрической идентификации (ABIS) для поиска преступников, доказательства преступлений и их предотвращения — например, терактов или мошенничества с документами.
Камеры с распознаванием лиц применяют для обеспечения безопасности на массовых мероприятиях, для прохождения контроля в аэропортах, контроля доступа в различных организациях. Системы помогают находить пропавших детей, дезориентированных взрослых или людей, которых держат в рабстве.
? Здравоохранение и медицина
Распознавание лиц в больницах и домах престарелых помогает отслеживать, принимают ли пациенты лекарства и следить за их состоянием через специальный монитор. Нейросети даже умеют обнаруживать по лицу генетические заболевания по характерным признакам на лице — такие, как синдром Ди Джорджи, — и оценивать общее состояние пациента.
? Ретейл, общепит и банки
Технология распознавания лиц помогает идентифицировать клиента и предотвратить мошенничество во время покупки в магазине, анализировать поведение покупателей и оптимизировать сервис так, чтобы продавать больше.
С помощью онлайн-биометрии можно открыть счет и получить кредит, а также снять деньги в банкомате. Например, в Китайском KFC и американском Amazon Go действует «оплата по лицу». В России биометрию планируют внедрить во всех крупнейших банках вместо обычной идентификации.
Еще одно перспективное направление — распознавание эмоций. Например, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и сотрудниками, работая онлайн, или анализировать, как пользователи реагируют на контент. В России подобными разработками занимается компания Neurodata Lab.
Выпуск YouTube-канала «Индустрия 4.0» о распознавании эмоций
? Образование
Сервисы на базе распознавания лиц помогают во время онлайн-обучения: следят, чтобы ученик не отвлекался во время экзамена, не списывал и не пользовался устными подсказками.
«Экзамус» — система прокторинга на базе ИИ
Морфологический разбор слова «распознавание»
часть речи: имя существительное;
падеж: именительный, винительный;
отвечает на вопрос: (есть) Что?, (вижу/виню) Что?
Распознавание лиц и правда используют на митингах?
В феврале 2021-го появилась информация о том, что с помощью камер власти отслеживали участников митингов в Москве и привлекали их к ответственности. Полицейские останавливали людей на входе в метро или приходили к ним домой. Такое бывало и в других странах.
Во время протестов в Гонконге 2019-20 годов власти тоже использовали распознавание лиц, чтобы вычислять активистов. Для борьбы с этим протестующие использовали лазерные указки, маски с чужими лицами и проекторы для лица, а также громили столбы с камерами.
Протестующие в Гонконге используют лазеры против камер с распознаванием лиц
По мнению оппозиции, для распознавания используют программу Face++ от китайского стартапа Megvii. Эта система, предположительно, попала в черный список властей США за нарушение прав человека.
Еще один недавний пример — сайт Faces of the Riot, созданный студентом из Вашингтона. Он использовал приложение с открытым исходным кодом, чтобы извлечь лица из 827 видео, размещенных в соцсети Parler во время штурма Капитолия 6 января 2021 года. Затем он применил нейросеть для распознавания лиц, обученную на 200 тыс. фото из базы ФБР, и идентифицировал людей.
Оценка качества
Что ж, вот мы и победили современный искусственный интеллект в рамках нашего датасета! Осталось выяснить только одну деталь: насколько велика разница между проприетарным и публичным алгоритмом? Чтобы получить объективный ответ, первым делом нужно понять, как померить «качество» работы алгоритма.
(Всё, что будет изложено далее в этой главе, по сути является кратким пересказом нашей статьи четырёхлетней давности.)
В принципе, все возможные сценарии биометрического сопоставления можно свести к двум — верификации и идентификации:
верификация (она же сопоставление 1:1) представляет собой сравнение двух образцов для исследования их принадлежности одному и тому же человеку. Верификация, в частности, выполняется, когда вы пытаетесь разблокировать смартфон при помощи изображения лица — здесь биометрическая система отвечает на вопрос, достаточна ли высока её уверенность в том, что предъявленное изображение принадлежит владельцу устройства;
идентификация (она же поиск, она же сопоставление 1:N) подразумевает отбор из некоторого множества образцов-кандидатов тех, что предположительно принадлежат тому же человеку, что и представленный системе искомый образец. В качестве примера можно предложить систему контроля доступа, которая отпирает магнитный замок, когда «видит» на камере знакомое лицо.
В самом начале мы уже говорили, что биометрическая система не возвращает ответы вроде «да, это точно он» или «нет, это точно не он». Результатом сопоставления векторов будет показатель схожести, измеряемый на интервале [0; 1], и для его приведения к бинарному ответу «да/нет» нам нужно ввести пороговое значение. Если показатель схожести в результате некоторого сравнения окажется выше порога или равным ему, будем расценивать ответ системы как «да», а если ниже — как «нет».
Про показатель схожести нужно сделать несколько важных оговорок. Во-первых, нельзя принимать показатель схожести, который вернула система, за «качество» сопоставления. Нам приходилось сталкиваться с ситуациями, когда при сравнении нескольких систем заказчики говорили: «Система А оценила совпадение двух лиц на 0,78, а система Б — на 0,91, а раз это один и тот же человек, то система Б отработала лучше». Во-вторых, сам по себе показатель схожести не говорит вообще ни о чём. Например, у какой-то системы схожесть 0,78 может свидетельствовать об очень высокой уверенности в совпадении двух кандидатов, а другая может возвращать 0,85 при сравнении двух разных людей. В-третьих, нельзя трактовать схожесть как «совпадение» лиц — результат в 0,78 не означает, что «это один и тот же человек на 78%». Это просто число, которое должно интерпретироваться так или иначе в зависимости от выбранного порога.
Самым очевидным и самым наивным подходом к оценке качества алгоритма было бы измерение точности сопоставления (accuracy) — отношения случаев, когда система сработала верно, к общему количеству попыток сопоставления.
Accuracy = (Случаи, когда система сработала верно) / (Всего случаев)
В чём именно состоит его наивность и почему он недостаточно хорош? Давайте порассуждаем. Первое: даже умозрительно очень легко заключить, что, каким бы ни был установленный нами порог, всегда возможны только четыре исхода сравнения:
истинно-положительный (true match): вычисленный показатель схожести выше установленного порога, и оба сравниваемых образца фактически принадлежат одному и тому же человеку;
истинно-отрицательный (true non-match): вычисленный показатель схожести ниже установленного порога, и оба сравниваемых образца фактически принадлежат разным людям;
ложноотрицательный (ошибка первого рода, false non-match): вычисленный показатель схожести ниже установленного порога, в то время как оба сравниваемых образца фактически принадлежат одному и тому же человеку;
ложноположительный (ошибка второго рода, false match): вычисленный показатель схожести выше установленного порога, в то время как оба сравниваемых образца фактически принадлежат разным людям.
Второе: рассматривая accuracy в качестве единственной или главной метрики, затруднительно сделать вывод, какое количество ошибок допустила система. Допустим, мне всякий раз удавалось разблокировать мой собственный смартфон изображением лица (субъективная точность — 100%), но при этом скольким самозванцам и злоумышленникам удалось проделать с моим смартфоном то же самое?
Рассуждаем дальше: если мы опустим порог очень близко к нулю, то почти для любого кандидата мы всегда получим какое-то совпадение, но большинство из них будут ложными (будет много ошибок второго рода), а если поднимем его почти до единицы, получим только самые правильные совпадения, допустив при этом большое количество ошибок первого рода. Стало быть, увеличивая или уменьшая порог, мы можем получить более строгую или менее строгую систему. В случае со смартфоном большая строгость — это хорошо: пусть мне придётся сделать несколько попыток, но самозванцу разблокировать устройство будет очень сложно. И другое дело, когда мы пытаемся найти пропавшего без вести человека в огромном мегаполисе: пусть ложных совпадений будет и больше, зато мы точно не пропустим того, кого ищем.
Но как сравнить два алгоритма, если у одного порог настроен более строго, а у другого — менее? Прямое сопоставление метрик accuracy в этом случае оказывается совершенно бессмысленным! Выход прост: вместо того чтобы измерять частоту правильных сравнений, изучим, какова частота истинно-положительных результатов алгоритма при фиксированной частоте ошибок второго рода. Такая метрика обозначается как 
, где:
— true match rate, отношение числа истинно-положительных результатов к общему числу выполненных «позитивных» сравнений (когда оба сравниваемых образца фактически принадлежат одному и тому же человеку);
— false match rate, отношение числа ошибок второго рода к общему числу выполненных «негативных» сравнений (когда сравниваемые образцы фактически принадлежат разным людям);
— фиксированное значение 
, при котором замеряется 
.
Чтобы рассчитать метрику, нам снова понадобятся тестовые данные в том же формате, что мы использовали при обучении. Важно понимать: в том же формате, но не те же самые; тестировать системы нужно на данных, полученных в тех условиях, в которых они будут эксплуатироваться (или максимально приближённых к ним).
Мы будем сопоставлять любые возможные пары изображений из датасета друг с другом и сохранять возвращаемый показатель схожести — при этом, так как датасет размечен, для каждого выполненного сравнения мы точно знаем, какой результат должен быть в действительности. Затем для каждого исследуемого алгоритма мы выберем такое значение показателя схожести 
, при котором 
, и подсчитаем, какова частота истинно-положительных результатов при полученном пороге 
, то есть, как часто «позитивные» сравнения имеют схожесть больше, чем порог 
. Чем больше, тем лучше алгоритм.
Вот, какие результаты мы получили для одного из алгоритмов NtechLab и уже упоминавшегося Insightface в разных сценариях сравнения (что и с чем сравнивали — в заголовках столбцов):
Описание теста (повороты и освещение) vs (повороты и освещение) (маска) vs (маска, повороты и освещение) (фронтальное лицо) vs (маска, повороты и освещение) 3e-6 3e-5 3e-5 NtechLab (private) 98,03 92,54 92,24 Insightface (public) 13,7 6,68 0,05