Лицо моделей: Выбираем модель правильно: 5 базовых типажей

Содержание

Семь самых популярных типажей моделей в мире моды

В моделинге существуют свои стереотипы и параметры красоты. Один из самых важных параметров  — типаж модельной внешности.

Все еще думаете, что ваше лицо «не стандарт»? Читайте далее! TalentsCollection предлагает вашему вниманию топ-7 самых популярных типажей моделей в мире моды

1. CLASSIC FACE — классический типаж

Классика подразумевает вечные ценности. Классическая красота еще в 15 веке была описана Леонардо Да Винчи. Симметричные среднего размера миндалевидные глаза, прямые губы, точеный нос, средние скулы, ровное овальное лицо.

По таким канонам сегодня жюри выбирает Мисс Мира и Мисс Вселенная.

2. COMMERCIAL – коммерческий типаж

Модели типажа Commercial – это лица, успешно продающие товар. Девушки в рекламе излучают счастье и подсознательно обращают на себя внимание покупателей. Своим шармом и обаянием они завораживают и притягивают к себе взгляд.

Главные особенности такого типажа — распахнутые и широко расставленные глаза, аккуратный нос, голливудская улыбка и роскошные волосы. Эти девушки обладают здоровым, красивым телом и сексуальными формами, как, например, Дженифер Лоппес или ангелы Victoria’s Secret.

3. BABY FACE – лицо ребенка

Что делает лицо детским? Пухлые щечки, большие выразительные глаза, маленький аккуратный носик и надутые губки бантиком. Такая девушка смотрит наивным детским взглядом, и в ее глазах читается любопытство и беззащитность.

Самый наглядный пример – Наталья Водянова.

Скаутеры международного модельного рынка часто ищут моделей такого типажа, ведь даже с невысоким ростом (170 – 172 см) такие девушки — самые востребованные на Азиатском рынке.

4. STRONG FACE — сильное лицо

Откройте любой модный журнал в рекламе товара высокой моды и увидите модель с прожигающим «диким» кошачьим взглядом, серьезным и сильным лицом.

Такая пугающе неприступная холодная внешность создает ощущение недосягаемости товара. Этот товар очень дорогой – только для элиты общества.

Модели типажа strong face работают для Высокой Моды и снимаются в fashion-story для модных журналов. Это очень худые (бедра до 90 см) и очень высокие (рост 176 – 181 см) девушки.

5. ASIAN LOOK – азиатская внешность

Подавляющее большинство населения Земли имеет азиатский тип внешности: узкий разрез глаз, нависшее верхнее веко, желтоватый оттенок кожи, короткие и редкие ресницы, выраженные скулы и карие глаза.

Азиатские модели, в последнее время становятся все популярнее. Они успешно покоряют мировые подиумы, глянцевые издания, многие дизайнеры любят работать с таким типажом.

6. STRANGE LOOK — странное лицо

Есть модели, лица которых не вписываются в классические каноны красоты, но тем не менее они необъяснимо притягательны. Такое лицо запоминается, его хочется разглядывать.

Что же делает такую внешность особенной? Нетипичной формы губы или брови, сильно оттопыренные уши, слишком большие и непропорциональные лицу глаза, необычной формы лоб… Таким моделям сложно начать работать на модельном рынке.

Девушка должна обладать природным магнетизмом, чтобы сломать классические каноны красоты, к которым привязан мир моды.

7. ANDROGIN LOOK – андрогинная внешность

За последние 50 лет все привыкли к тому, что девушки носят короткие стрижки, а парни отращивают волосы. Население нашей планеты отдает предпочтение одежде в стиле «унисекс».

Сегодня стилисты и дизайнеры мира моды толерантной Европы все чаще показывают мужские вещи на девушках, делая девушку более мужественной, а женские на парнях, делая парней более женственными. Так в лексикон мирового рынка моды и киноиндустрии прочно вошло понятие «андрогинная внешность».

Лица моделей Androgin look сочетают в себе как женские, так и мужские начала. Ярким примером современности является актриса и модель — Мила Йвович.

Если Вы не отнесли себя ни к одному из перечисленных типов внешности – не отчаивайтесь, чаще всего лицо человека сочетает в себе несколько типов лиц.

15 моделей, которые доказали, что внешность с изюминкой — это круто / AdMe

Всего несколько лет назад девушку с неидеальными пропорциями лица невозможно было представить в качестве модели. Но сегодня все по-другому: модные фотографы все чаще выбирают моделей с запоминающейся внешностью.

AdMe.ru напоминает: не стоит переживать из-за несовершенств своего лица, ведь именно они делают нашу внешность уникальной. Эти девушки именно так и делают, и теперь они одни из самых востребованных моделей в мире.

Дафна Греневельд

Дафна является лицом духов Dior Addict, также снимается для брендов Calvin Klein, Dior, Miu Miu, Gucci и Prada. В 2011 году девушка удостоилась звания «Лучшая голландская модель» на Marie Claire Fashion Awards.

Джулия Зиммер

В лице этой модели немецкого происхождения сочетаются нежные и грубоватые черты, что придает ей особое обаяние. Сегодня Джулия сотрудничает с Vivienne Westwood и Prada и, судя по всему, мы еще услышим о ней через пару лет.

Лиза Останина

Лиза — юная модель родом из Ижевска. Когда ей написал представитель всемирно известного модельного агентства и пригласил работать, она не поверила, так как никогда не считала себя симпатичной. Но кончилось все тем, что уже в 15 лет Лиза уехала работать в Японию и продолжает покорять модные столицы мира.

Исса Лиш

Модель наполовину мексиканка, наполовину японка. Она прославилась своими угловатыми, андрогинными и даже слегка инопланетными чертами лица. Исса училась на факультете истории искусств и собиралась быть скульптором, но жизнь сложилась иначе. Кстати, у этой модели довольно нетривиальный и психоделический инстаграм.

Лаура О’Грэйди

В детстве Лауру дразнили из-за ее больших оттопыренных ушей, но она говорит, что ей никогда не приходило в голову избавиться от этой особенности хирургическим путем. Девушка уже успела сделать блестящую карьеру модели.

Сиерра Скай

Внешность девушки часто сравнивают с обликом героинь с полотен эпохи Ренессанса: волнистые длинные волосы, овальное лицо, едва заметные брови, чувственные губы и тонкий нос. За необыкновенной внешностью скрывается интересная личность — Сиерра увлекается литературой, пишет прозу и стихи.

Магдалена Фраковяк

Одна из самых известных моделей Польши. Главной изюминкой ее внешности стали высокие скулы и необычный овал лица. Магдалена сотрудничала с Карлом Лагерфельдом, а французский Vogue включил ее в топ-30 моделей 2000-х годов.

Дамарис Годдри

Бельгийке с латиноамериканскими корнями одинаково отлично удаются как женственные образы, так и образы в стиле унисекс. С девушкой уже работают Vogue Italia и Garage Magazine, а таблоиды пишут, что впереди у нее большое будущее.

Линдси Виксон

Одна из самых успешных и многообещающих моделей в мире — Линдси Виксон. Очень маленький рот с пухлыми губами, ямочка на подбородке и щербинка между зубами делают ее внешность по-детски милой — ее уж точно ни с кем не спутаешь.

Алек Век

Когда Алек была маленькая, ей вместе с родителями пришлось бежать в Европу из Судана. В Лондоне девушку заметил представитель модельного агентства. Сейчас Алек — успешная модель. От нее невозможно отвести взгляд — и все из-за ее задорной улыбки и горделивой осанки.

Келли Миттендорф

Именно экстравагантная внешность стала пропуском Келли в большой мир моды. Она не стесняется показаться некрасивой и любит смелые образы, а за это модные фотографы любят ее. Образы, которые воплощает Келли, завораживают.

Икелине Станге

На свой первый кастинг девушка заявилась в самом неподобающем виде для любой модели: на ней были зеленые колготки, очки без стекол, небрежно надетая кофта и длинные дреды. Подо всей этой мишурой агенты разглядели внешность аристократки: точеный нос, острые скулы и раскосые глаза.

Эсмеральда Сий-Рейнольдс

Когда эта девушка с внешностью русалки училась в школе, ей постоянно говорили: «Ты такая высокая, ты случайно не модель?» И однажды она решила попробовать себя в этой области, к тому же Эсмеральда с детства любила все, что связано с модой и искусством. Сейчас девушка сотрудничает с Vogue, Dolce & Gabbana, Yves Saint Laurent.

Молли Бэйр

Молли тоже никогда не думала, что ее внешность будет востребована: у американки высокие скулы, оттопыренные уши, большие глубоко посаженные глаза. Однако именно уникальные черты лица принесли девушке успех. Молли участвует в солидных показах брендов Prada, Dior и Chanel.

Лили МакМенами

Многие считают, что внешность Лили совершенно не подходит для модели, но то, что девушка востребована у таких модных домов, как Chanel и Louis Vuitton, доказывает обратное. Сама Лили не считает модельный бизнес своим призванием, так как интересуется многими вещами помимо моды.

О типажах лиц в модельном бизнесе: queen_victory — LiveJournal

В модельном бизнесе существуют свои стереотипы, параметры красоты, свои каноны.
Сегодня я хочу остановиться на типах внешности моделей.

Понятно, что лицо одной и той же модели может сочетать в себе несколько типов внешности, но какие-то общие особенности выделить можно.
Типы внешности помогают лучше определить, для какого рода модельной деятельности больше подходит данная модель, понять её потенциал.

Женщины

1. Классическое лицо (Classic face)

Для этого типажа характерен тонкий аккуратный нос, высокие скулы, миндалевидные глаза, в меру высокий лоб.
Таких девушек легко перевоплотить в любой типаж макияжем, прической, одеждой — они как чистый холст.
Их еще называют «моль»:)

Такие модели не супервостребованы на модельном рынке, но спрос имеют. При обладании достаточными актерскими качествами могут затмить
моделей с более популярным типом внешности, так как им легко перевоплотиться в кого угодно.

Владислава Рослякова


У девушек с такой внешностью, как правило, большие выразительные глаза, надутые губы и немного припухлые щеки.
Их лица напоминают лица детей — большие щечки, смешинки в глазах, аккуратный нос.
Эти девушки всегда выглядят на 15-16 лет, и возраст тут ни при чем — «детское» лицо не проходит со временем.
Это и есть определенный типаж.

Наталья Водянова

Джимма Уорд

3. Сильное лицо (Strong face)

Это девушки с серьезным, сильным лицом. Характерен «дикий» взгляд, острые скулы, выразительные черты лица.
Этот типаж наиболее востребован для высокой моды, он также характеризируется крайне заметной худобой и высоким ростом.
Как правило, таких моделей берут для показов на подиумах, снимают в fashion-story для журналов.

Коко Роша

Линда Евангелиста

4. Странное лицо (Strange look)

Это необычные, даже странные лица, либо странная какая-то часть лица. Или какая-то часть лица слишком выразительная.
Большинство агентов гоняется именно за таким типажом. Эти девушки могут быть и не красивыми в общепринятом смысле,
но есть в них что-то захватывающее.

Линдси Виксон

Лили Коул

5. Коммерческое лицо (Сommercial face)

Это очень красивые лица, идеальные, которые своей красотой обращают на себя внимание.
Само слово «коммерция» говорит само за себя — это реклама и заработок денег.
Именно коммерческие лица мы чаще всего видим на рекламе духов, белья, косметики,
они в большинстве своем становятся лицами брендов. Такое лицо должно быть идеальным, точеным, излучать женскую красоту и обаяние.
Их задача – обратить внимание на себя, а, следовательно, и на продукт, который они рекламируют.

Адриана Лима

Изабелла Росселлини

_________________________________

Андрогинный тип внешности (Androgin)

Это лицо, которое совмещает в себе и мужские, и женские черты.
Воплощение стиля «унисекс».

Андрей Пежич

Саска де Брау

___________________________________________________

Мужчины

С мужской внешностью все намного сложнее и одновременно проще, чем с женской — мужчине-модели не обязательно обладать идеальными пропорциями лица.
Можно запомниться обаятельной улыбкой, копной кудрей или обилием веснушек. Главное — харизма.
Телосложение для мужчин-моделей играет гораздо большую роль — обладатели гибкого, в меру мускулистого
тела очень ценятся модельными агентами и фотографами.

Попробую всё-таки изобразить несколько самых распространенных типов внешности среди мужчин-моделей.

1. Брутальный тип внешности (Классическое лицо)

Его внешность говорит об одном — я настоящий мужчина. Серьезный взгляд, правильные черты лица, трехдневная сексуальная щетина.
Не перекачанное тело — всё в меру. Главное тут — харизма и сильное мужское обаяние.
Такие мужчины чаще всего задействованы в рекламе белья, одежды, духов. А то — увидишь такого и сразу всё купишь:)

(с мужчинами, как всегда, напряженка, поэтому в коллажах теперь будет сборная солянка из разных моделей)

2. Красавчик (Коммерческое лицо)

Для этого типа не характерна такая вызывающая мужественность, как для предыдущего.
Мужчины этого типа внешности обладают правильными мягкими чертами лица и больше напоминают подростков.
Отсюда практически полное отсутствие растительности на лице, некая «сладость» во внешности.
Таких мужчин чаще всего можно встретить на подиумах, реже — в рекламе.

3. Странная красота (Strange look)

Как и у женщин, тут всё просто — должна быть какая-то изюминка, неправильность.
Любимцы фотографов, их жанр — fashion-съемка.


Вот, пожалуй, и всё.
Меня часто спрашивают про мой любимый типаж, что я могу сказать?
Мой самый любимый типаж на данный момент — strange look.
Меньше всего меня вдохновляют правильные женские и мужские лица — да и я не фотограф, снимающий рекламу, в конце концов:)

Если есть дополнения или вы с чем-то не согласны — буду рада послушать!

И спасибо за внимание.
Предыдущий пост на фототему: «Фотограф — есть такая профессия» .

По-прежнему буду рада репостам и лайкам:)

Предыдущие записи:

Фотограф — есть такая профессия

Настройка модели Person в Видеоанализаторе Azure для медиа (ранее Индексатор видео) — Azure

  • Статья
  • Чтение занимает 2 мин
  • Участники: 3

Были ли сведения на этой странице полезными?

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Видеоанализатор Azure для медиа (ранее Индексатор видео) поддерживает распознавание лиц знаменитостей в видео. Функция распознавания знаменитостей охватывает около миллиона лиц на основе часто запрашиваемых источников данных, таких как IMDB, Википедия и влиятельные лица LinkedIn. Лица, не распознаваемые Видеоанализатором для медиа, также обнаруживаются, но остаются без имени. Клиенты могут создавать пользовательские модели Person, чтобы Видеоанализатор для медиа мог распознавать лица, которые не распознаются по умолчанию. Для создания таких моделей Person пользователю нужно сопоставить имя человека с файлами изображений лица этого человека.

Если ваша учетная запись обслуживает разные варианты использования, вам будет полезна возможность создать несколько моделей Person для каждой учетной записи. Например, если содержимое учетной записи будет сортироваться по нескольким каналам, попробуйте создать отдельную модель Person для каждого канала.

Примечание

Каждая модель Person поддерживает до 1 000 000 человек, а каждая учетная запись может содержать не более 50 моделей Person.

После создания модели вы можете использовать ее указав идентификатор конкретной модели пользователя при отправке, индексации или переиндексации видео. Обучение новому лицу для видео обновляет определенную настраиваемую модель, с которой это видео было сопоставлено.

Если вам не требуется поддержка нескольких моделей пользователя, не присваивайте вашему видео идентификатор модели пользователя во время отправки, индексации или переиндексации. В этом случае Видеоанализатор для медиа применит пользовательскую модель Person, используемую по умолчанию для вашей учетной записи.

На веб-сайте Видеоанализатора для медиа вы можете изменять обнаруженные в видео лица, и управлять всеми моделями Person в вашей учетной записи, как описано в статье Настройка модели Person с помощью веб-сайта. Кроме того, вы можете использовать интерфейсы API для настройки модели Person, как описано в этой статье.

ГК РФ Статья 1351. Условия патентоспособности полезной модели / КонсультантПлюс

ГК РФ Статья 1351. Условия патентоспособности полезной модели

1. В качестве полезной модели охраняется техническое решение, относящееся к устройству.

Полезной модели предоставляется правовая охрана, если она является новой и промышленно применимой.

2. Полезная модель является новой, если совокупность ее существенных признаков не известна из уровня техники.

Уровень техники в отношении полезной модели включает любые сведения, ставшие общедоступными в мире до даты приоритета полезной модели. В уровень техники также включаются (при условии более раннего приоритета) все заявки на выдачу патента на изобретение, полезную модель или промышленный образец, которые поданы в Российской Федерации другими лицами и с документами которых вправе ознакомиться любое лицо в соответствии с пунктами 2 и 4 статьи 1385 или пунктом 2 статьи 1394 настоящего Кодекса, и запатентованные в Российской Федерации изобретения и полезные модели.

(в ред. Федеральных законов от 12.03.2014 N 35-ФЗ, от 27.12.2018 N 549-ФЗ)

3. Раскрытие информации, относящейся к полезной модели, автором полезной модели, заявителем либо любым получившим от них прямо или косвенно эту информацию лицом (в том числе в результате экспонирования полезной модели на выставке), вследствие чего сведения о сущности полезной модели стали общедоступными, не является обстоятельством, препятствующим признанию патентоспособности полезной модели, при условии, что заявка на выдачу патента на полезную модель подана в федеральный орган исполнительной власти по интеллектуальной собственности в течение шести месяцев со дня раскрытия информации. Бремя доказывания того, что обстоятельства, в силу которых раскрытие информации не препятствует признанию патентоспособности полезной модели, имели место, лежит на заявителе.

(в ред. Федерального закона от 12.03.2014 N 35-ФЗ)

4. Полезная модель является промышленно применимой, если она может быть использована в промышленности, сельском хозяйстве, здравоохранении, других отраслях экономики или в социальной сфере.

5. Не являются полезными моделями, в частности, объекты, указанные в пункте 5 статьи 1350 настоящего Кодекса.

В соответствии с настоящим пунктом исключается возможность отнесения указанных объектов к полезным моделям только в случае, если заявка на выдачу патента на полезную модель касается указанных объектов как таковых.

(п. 5 в ред. Федерального закона от 12.03.2014 N 35-ФЗ)

6. Не предоставляется правовая охрана в качестве полезной модели объектам, указанным в пункте 6 статьи 1350 настоящего Кодекса.

(п. 6 введен Федеральным законом от 12.03.2014 N 35-ФЗ)

Открыть полный текст документа

Как модели ухаживают за кожей лица: 6 правил

Красота кожи начинается с правильного ухода, причем не только за ней. Это наглядно доказывают самые известные модели, чьи фото без макияжа зачастую выглядят так, будто прошли не один сеанс фотошопа. Наверняка вы предположитк, что это заслуга самой дорогой косметики и еще более дорогих процедур, но бьюти-режим моделей, как правило, предельно прост. Оказывается, суть не в косметике, которую они наносят на лицо, в а ежедневных привычках, которые и определяют состояние кожи через день, месяц и пять лет.

Итак, секрет безупречной кожи моделей заключается в том, что они:

Протирают лицо тоником вместо того, чтобы умываться водой по утрам

Если вы вдруг заметили, что кожа стала гораздо более жирной, нежели была и на ней появилось много новых высыпаний, возможно, проблема в том, что вы слишком усердно ее очищаете. Слишком частые умывания разрушают гидро-липидный слой, из-за чего продукция себума усиливается еще больше. Косметоги, к которым ходят модели, советуют очищать кожу с водой только вечером, а по утрам заменить умывание тоником. Он мягко устранит загрязнения, сделает цвет лица ярче и освежит кожу в целом, не нарушив при этом ее PH-баланса.

Сокращают потребление сахара до минимума и избегают резких скачков веса

Урезание количества сахара в рационе полезно не только для здоровья, но и для кожи. Чрезмерное потребление сахара напрямую связано с появлением высыпаний, морщин и преждевременным старением. Попадая в кровь, сахар образует молекулы, разрушающие коллаген и эластин (они, в свою очередь, отвечают за молодость и упругость кожи). Что касается стабильного веса без резкого похудения и набора, то здесь все очевидно: растягиваясь и недополучая витаминов, кожа не успевает приходить в норму и адаптироваться. Результат — провисания, дряблость и унылый цвет лица.

Они регулярно ходят к косметологу

Удивительно, но даже в наши дни девушки и женщины уделяют больше времени макияжу, нежели уходу за кожей. Моделям подобный алгоритм не подходит: их лицо — это их заработок. Поэтому все они ежемесячно наведываются к своим косметологам, чтобы сделать чистку, массаж или легкий пилинг. На самом деле, проблему с кожей легче предотвратить, нежели вылечить — помните об этом, когда в следующий раз решите отменить свой визит в салон.

Они иногда не наносят крем с SPF

Идли Пекар, косметолог Ирины Шейк, Миранды Керр и Линдсей Эллингсон говорит, что солнцезащитное средство необходимо всем нам далеко не всегда:

«Большинство девушек не понимает, насколько сильно подобные продукты забивают поры и не дают коже дышать, поэтому я за то, чтобы не пользоваться ими, если вы целый день сидите дома, в офисе или выходите на улицу буквально на пять минут».

Эксперт признается, что современные девушки недополучают витамин D, не говоря уже о том, что ежедневно носят слишком много косметики на лицах. Именно поэтому она настаивает на том, чтобы кожа отдыхала от всех средств, включительно с SPF, хотя бы иногда.

Они увлажняют кожу ежедневно и пьют много воды

2 литра чистой негазированной воды в день — минимум, необходимый человеку без особых физических и спортивных нагрузок. Модели, как правило, пьют 3-3,5 литра воды в день, чтобы поддерживать себя и свою кожу в хорошей форме. Не забывают они и увлажнять кожу, страдающую от постоянных перелетов — видимо, поэтому флакон термальной воды всегда есть у них в сумочке.

Они занимаются спортом

Когда вы тренируетесьь, кровообращение в организме усиливается, а все питательные вещества устремляются в глубокие слои дермы. Мы молчим уже о том нежном и сексуальном свечении кожи, о свежем румянце, который появляется как от получасовой пробежки, так и от мастер-класса по йоге.

 

Автор: Дарья Горгиевска

По материалам cosmo.com.ua


Научитесь у Сергея Гаврилова снимать со вспышкой с жестким светом

Сергей Гаврилов

Работа со светом всегда индивидуальна. Можно изучать самые различные приемы, однако в дальнейшем они обязательно адаптируются под творческие техники и предпочтения автора. Поэтому в этом материале я поделюсь своим опытом использования накамерной вспышки, а вы уже сами решите, что именно взять на вооружение. 

 

Съемочное оборудование и параметры съемки

Для фотографирования этого женского портрета я использовал накамерную вспышку Sony HVL-F60RM в режиме дистанционного управления. В «горячий башмак» камеры установил беспроводной радиопередатчик FA-WRC1M. Отличие новой вспышки Sony HVL-F60RM от остальных моделей, в том числе HVL-F60M, заключается в том, что в нее уже встроен блок беспроводного радиоприемника и не нужно ведомую вспышку устанавливать на FA-WRR1.

На голову вспышки я надел небольшой световой модификатор MagMod. Эта легкая насадка немного рассеивает и смягчает свет. В результате получается эффект, как от кинематографического линзового осветительного прибора.

Вспышка работала в автоматическом режиме TTL, а на камере Sony A7R III стоял ручной экспозиционный режим. Объектив — Sony FE 85mm F1.8. Параметры я использовал следующие: 1/20 c, f/4, ISO 100. В принципе, выдержку можно было сделать покороче, до 1/60 с, а диафрагму открыть до f/2.8. Важно, чтобы изображение оставалось пластичным, но глубина резкости была достаточной, чтобы резкими были оба глаза модели.

Для съемки портрета я использовал камеру Sony A7R III, беспроводной радиопередатчик FA-WRC1M (установлен в «горячем башмаке») и накамерную вспышку Sony HVL-F60RM (в режиме дистанционного управления).

Техника съемки

Дистанция между объективом и моделью составляла около одного метра, между вспышкой (в моей левой руке) и моделью — меньше полуметра. На таком небольшом расстоянии свет от вспышки получается достаточно мощным. Но это и хорошо, потому что мне нужна достаточно сильная экспозиция, чтобы тон кожи был светлый. А светлый тон кожи означает, что лицо выглядит хорошо.

Я снимал небольшими сериями, каждый раз немного меняя положение вспышки относительно лица модели — угол светового импульса, высоту расположения вспышки, расстояние между лицом модели и вспышкой. Перемещения были очень небольшие — без фанатизма. Я двигал руку буквально чуть-чуть — вперед-назад, вверх-вниз, вправо-влево. Искал оптимальное решение.

Женский портрет, 2017 год. Камера Sony A7R III, объектив Sony FE 85mm F1.8, 1/20 c, f/4, ISO 100, f=85 мм, вспышка Sony HVL-F60RM, радиопередатчик FA-WRC1M.

Рассуждения о свете

Какого светового решения я добивался? Совершенно не стремился к получению бокового света. Вообще основное правило в подобных съемках — располагать свет так, чтобы лицо выглядело красивым, привлекательным, интересным. Но как понять, что такое красивый световой рисунок? Только при наличии визуального культурного опыта, или элементарной насмотренности, когда, изучив большое количество примеров, фотограф начинает различать плохой свет и хороший.

Хороший свет не ломает структуру лица, его анатомическую форму. Например, нижний свет, который в нашей жизни встречается редко, будет выглядеть на лице странным. Или нижнебоковой, который создает очень непривычную тень на лице. Таких источников очень мало встречается в жизни, например, это костер. А поскольку подобное освещение непривычное, то оно не рассматривается как привлекательное.

Вспышка Sony HVL-F60RM.

Мой выбор — жесткий свет

Лично мне в последнее время нравится использовать жесткое освещение. В результате получается жесткая, четко очерченная граница перехода между светом и тенью.

Большинство фотографов привыкли снимать с софт-боксами, зонтиками и прочими насадками, которые создают мягкий свет, уменьшенный контраст и плавный переход между светом и тенью. Жесткого освещения они боятся, потому что оно может подчеркнуть фактуру. А фактура на лице, как это считают многие, выглядит нехорошо.

Однако если применять нескользящий свет, небоковой, а в достаточной степени передний, когда лучи света падают на поверхность кожи под углом, близким к 90 градусам, то получается очень хороший эффект с точки зрения передачи кожи. В таком случае фактура не проявляется, лицо становится красивым, приятным, молодым.

Для получения подобного результата я рекомендую располагать источник света так, чтобы глаза и нос были направлены на него, конечно, насколько это возможно. Лучи света будут попадать на основную часть лица именно под углом приблизительно 90 градусов, и свет будет ложиться ровно. В результате лицо будет передаваться хорошо с точки зрения анатомии и представления кожи.

Беспроводной радиопередатчик FA-WRC1M.

Коррекция

Собственно, именно так я снимал этот женский портрет. Кроме того, делал небольшую коррекцию вспышки в плюс (в пределах одной-двух третей ступени), контролируя, чтобы не было сильного переэкспонирования. Коррекцию выставлял на вспышке, но также ее можно делать на радиопередатчике.

Если съемка делается в формате RAW, то потом можно внести коррекции в процессе постобработки. Формат RAW и дополнительная экспозиция позволяет достичь максимального качества.

 

Заключение

Система накамерных вспышек и аксессуаров, которую предлагает компания Sony очень удобная. Лично меня очень радует, что можно довериться автоматическому режиму TTL, если нет времени на выставление света или если условия съемки постоянно меняются. По моей практике камера Sony Alpha и фирменная вспышка HVL-F60RM работают корректно, очень хорошо подбирают экспозицию. Среди фотографов бытует мнение, что подобный результат обеспечивает только фототехника Nikon, однако я могу заверить, что Sony дает результате не хуже. Если не лучше. 

 

Alpha-советы:

1. Для создания креативного освещения используется накамерную вспышку в режиме дистанционного управления.

2. Располагайте источник света приблизительно под углом 90 градусов относительно лица, чтобы глаза и нос по возможности были направлены на источник света. 

3. Используйте небольшую (одну-две трети ступени) коррекцию экспозиции в плюс и снимайте в формате RAW, чтобы потом в процессе обработки добиться максимально выигрышного результата.

Ноябрь 2018

похожие статьи

О нас — О моделях лица

забой н. полное изменение отношения или точки зрения. Наше имя прекрасно иллюстрирует и вместе с нашей моделью и отзывами клиентов.

About Face Models — наша гордость!

AFM было основано в 2010 году сестрами Джилл Дэвис и Джордан Колтрейн, которые стремились создать агентство другого типа, которое относилось бы к моделям, клиентам и персоналу как к семье. Мы гордимся тем, что теперь представляем более 7000 мужчин и женщин-моделей в Соединенных Штатах и ​​​​являемся признанным на национальном уровне агентством.

Наши президент, вице-президент и агенты по бронированию являются бывшими или действующими моделями, поэтому мы знаем отрасль со всех сторон. Эта уникальная перспектива отличает нас и способствует успеху нашей трудолюбивой команды.

Наша цель состоит в том, чтобы нанять красивых моделей, которые также имеют сильную трудовую этику. Красивые лица в изобилии. Мы ищем и тщательно отбираем моделей, которые сделают все возможное, чтобы каждое бронирование было успешным — подход, отличный от подхода других компаний.Независимо от того, большое оно или маленькое, каждое бронирование имеет первостепенное значение, и мы уделяем каждому из них должное внимание. Мы специализируемся на ручном подборе идеальных моделей или персонала на основе конкретных потребностей каждого клиента и усердно работаем над тем, чтобы их проекты были успешными.

Преимущества найма наших моделей:

  • Привлеките толпу
  • Увеличьте количество потенциальных клиентов и продаж
  • Повысьте узнаваемость бренда
  • Расширьте свою компанию
  • Повысьте качество обслуживания клиентов
  • Создайте шумиху
  • Добавьте уникальный штрих к вашему проекту

Познакомьтесь с командой

Джилл Дэвис

президент

Джордан Колтрейн

Вице-президент и старший агент по бронированию

Аманда Пэрис

Влиятельный руководитель и старший агент по бронированию

Дайджа Аллен

Книжный агент

Аманда Солтер

Книжный агент

Алисия Боуман

Менеджер по коммуникациям

Джессика Парди

Специалист по маркетингу и агент по бронированию

Миранда Вуд

Ассистент

Следующие шаги…

Позвольте нам найти идеальный талант для вашего будущего проекта или кампании.

Модели лиц

  • Женщины
  • Мужчины
  • Прямое бронирование
  • Коммерческие модели
  • Платиновые модели
  • Большой размер
  • Специальное бронирование
  • Дети
  • Коммерческий
  • О нас
  • Литье
  • Контакт
  • Маска для лица
© 2016-2022 Модели лица. Todos os direitos reservados.Política de PrivacidadeTermos de UtilizaçãoResolução de Litígios Слияния и поглощения Digital

Пространство имен Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.Face.Models — Azure для разработчиков .NET

Важный

Некоторая информация относится к предварительному выпуску продукта, который может быть существенно изменен перед его выпуском. Microsoft не дает никаких явных или подразумеваемых гарантий в отношении представленной здесь информации.

Аксессуар

Аксессуар и соответствующий уровень достоверности.

APIError

Информация об ошибке, возвращенная API

APIErrorException

Исключение вызвано недопустимым ответом с информацией APIError.

ПрименитьSnapshotRequest

Тело запроса для применения операции моментального снимка.

Размытие

Свойства, описывающие наличие размытия на изображении.

Координация

Координаты на изображении

Обнаруженное лицо

Обнаружен объект «Лицо».

ДетектионМодель
Динамикперсонграупкреатерекуест
Динамикперсонграупжетответ
Динамикперсонграуплистперсонсреспонсе
Динамикперсонграупупдатерекуест
Эмоция

Свойства, описывающие эмоции лица в форме уверенности в диапазоне от от 0 до 1.

EnrolledPerson
РегистрацияПринтОтвет
Запрос на регистрацию
РегистрацияОтвет
Ошибка

Тело ошибки.

ErrorException
Контакт

Свойства, описывающие уровень экспозиции изображения.

Атрибуты лица

Атрибуты лица

ЛицоОриентиры

Набор 27-точечных ориентиров лица, указывающих на важные положения компонентов лица.

FaceList

Объект списка лиц.

ЛицоПрямоугольник

Прямоугольник, внутри которого можно найти лицо

Волосы на лице

Свойства, описывающие атрибуты растительности на лице.

FindSimilarRequest

Тело запроса для поиска похожей операции.

Групповой запрос

Тело запроса для группового запроса.

ГруппаРезультат

Массив групп лиц на основе сходства лиц.

Волосы

Свойства, описывающие атрибуты волос.

Цвет волос

Цвет волос и связанная с ним уверенность

HeadPose

Свойства, указывающие положение головы лица.

ИдентифицироватьКандидат

Все возможные лица, которые могут соответствовать требованиям.

ИдентифицироватьЗапрос

Тело запроса для операции идентификации лица.

ИдентифицироватьРезультат

Тело ответа для операции идентификации лица.

URL изображения
БольшойFaceList

Большой объект списка лиц.

БольшойЛицоГруппа

Большой групповой объект.

Макияж, мириться

Свойства, описывающие текущий макияж на данном лице.

Маска
Контракт метаданных

Комбинация заданного пользователем имени и указанных пользователем данных и имя модели распознавания для largePersonGroup/personGroup и большой список лиц / список лиц.

NameAndUserDataContract

Комбинация заданного пользователем имени и заданных пользователем данных для человек, bigPersonGroup/personGroup и largeFaceList/faceList.

NameAndUserDataContractForCreation
Шум

Свойства, описывающие уровень шума изображения.

Окклюзия

Свойства, описывающие окклюзии на данном лице.

Статус операции

Объект состояния операции. Операция относится к асинхронному бэкэнду задача, включая создание моментального снимка и применение моментального снимка.

Стойкое лицо

Объект PersonFace.

ПерсистедФацереспонс
ПерсистедФацевистипе
Человек

Объект человека.

PersonCreationResponse
PersonDirectoryAddPersonFaceFromStreamHeaders
PersonDirectoryAddPersonFaceHeaders
PersonDirectoryCreateDynamicPersonGroupHeaders
PersonDirectoryCreatePersonHeaders
PersonDirectoryDeleteDynamicPersonGroupHeaders
PersonDirectoryDeletePersonFaceHeaders
PersonDirectoryDeletePersonHeaders
PersonDirectoryUpdateDynamicPersonGroupHeaders
PersonDynamicPersonGroupReferenceResponse
Группа лиц

Объект группы лиц.

Ответ человека
ПризнаниеМодель

Определяет значения для RecognitionModel.

Похожие лица

Тело ответа для операции поиска похожего лица.

Снимок

Снимок объекта.

СнимокApplyHeaders

Определяет заголовки для операции Apply.

СнимокTakeHeaders

Определяет заголовки для операции Take.

TakeSnapshotRequest

Тело запроса для создания моментального снимка.

Статус обучения

Объект состояния обучения.

ОбновлениеFaceRequest

Запрос на обновление данных лица.

Обновить снэпшотрекуест

Тело запроса на обновление моментального снимка с комбинацией пользователя определенная область применения и указанные пользователем данные.

VerifyFaceToFaceRequest

Тело запроса на личную проверку.

Верифацетоперсонрекуест

Тело запроса на личную проверку.

Проверить результат

Результат операции проверки.

АксессуарТип

Определяет значения для AccessoryType.

Размытие

Определяет значения BlurLevel.

Уровень экспозиции

Определяет значения для ExposureLevel.

FaceAttributeType

Определяет значения для FaceAttributeType.

FindSimilarMatchMode

Определяет значения для FindSimilarMatchMode.

Пол

Определяет значения для пола.

ОчкиТип

Определяет значения для GlassesType.

Цвет ВолосТип

Определяет значения для HairColorType.

Тип маски
Уровень шума

Определяет значения для NoiseLevel.

OperationStatusType

Определяет значения для OperationStatusType.

Качество для признания
СнимокApplyMode

Определяет значения для SnapshotApplyMode.

SnapshotObjectType

Определяет значения для SnapshotObjectType.

TrainingStatusType

Определяет значения для TrainingStatusType.

Маскировать или не маскировать: моделирование возможности использования масок населением для сдерживания пандемии COVID-19

https://doi.org/10.1016/j.idm.2020.04.001Получить права и контент

Abstract

Использование масок широкой публикой для ограничения распространения пандемии COVID-19 вызывает споры, хотя рекомендуется все чаще, а потенциал этого вмешательства не понятно хорошо. Мы разрабатываем компартментальную модель для оценки влияния использования масок на общество в целом бессимптомным населением, часть которого может быть бессимптомно заразной. Моделирование с использованием данных, относящихся к динамике COVID-19 в штатах США Нью-Йорк и Вашингтон, предполагает, что широкое внедрение даже относительно неэффективных масок для лица может значительно снизить передачу COVID-19 в сообществе и снизить пиковые показатели госпитализации и смертности.Более того, использование масок снижает эффективную скорость передачи почти линейно пропорционально произведению эффективности маски (как доля заблокированных потенциально инфекционных контактов) и уровня охвата (как доля населения в целом), в то время как влияние на эпидемиологические исходы (смерть , госпитализации) очень нелинейна, что указывает на то, что маски могут синергизировать с другими нефармацевтическими мерами. Примечательно, что маски оказались полезными как для предотвращения заболеваний у здоровых людей , так и для предотвращения бессимптомной передачи.Гипотетические сценарии внедрения масок в штатах Вашингтон и Нью-Йорк предполагают, что немедленное почти всеобщее (80%) внедрение масок умеренной (50%) эффективности может предотвратить порядка 17–45% прогнозируемых смертей в течение двух месяцев в Нью-Йорке. при снижении пиковой суточной смертности на 34–58% при отсутствии других изменений в эпидемической динамике. Даже очень слабые маски (эффективность 20%) все еще могут быть полезны, если основная скорость передачи относительно низкая или снижается: в Вашингтоне, где исходная передача намного менее интенсивна, использование таких масок на 80% может снизить смертность на 24–65% ( и пиковая смертность 15–69 %), по сравнению со снижением смертности на 2–9 % в Нью-Йорке (пиковая смертность 9–18 %).Наши результаты показывают, что использование масок для лица широкой публикой потенциально имеет большое значение для сокращения передачи инфекции среди населения и бремени пандемии. Преимущества для всего сообщества, вероятно, будут наибольшими, когда маски для лица используются в сочетании с другими немедикаментозными методами (такими как социальное дистанцирование), и когда принятие почти повсеместное (по всей стране) и соблюдение высокого уровня.

Ключевые слова

ключевых слов

Маска для лица

Нефармацевтическая маска

Маска ткани

N95 респиратор

хирургическая маска

SARS-COV-2

COVID-19

Рекомендуемые статьи Статьи (0)

© 2020 Авторы.Производство и размещение Elsevier BV от имени KeAi Communications Co., Ltd.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Поддержка моделей трансформеров с обнимающим лицом

Тензорный параллелизм библиотеки моделей SageMaker предлагает готовую поддержку для Модели Hugging Face Transformer, такие как GPT-2, BERT и RoBERTa.

Чтобы использовать тензорный параллелизм для обучения моделей Hugging Face Transformer, вы должны добавить трансформатора == 4. 4.2 Требования от до .txt для установки библиотека Transformers в Deep Learning Container для PyTorch 1.8.1 с тензором реализован параллелизм.

Если вы используете одну из моделей Hugging Face Transformer, вам не нужно вручную внедрить хуки для перевода API-интерфейсов Transformer в smdistributed трансформатор слои. Вам также не нужно вручную регистрировать хуки для тензорного параллелизма с помощью смп.tp_register API. Вы можете активировать тензорный параллелизм с помощью диспетчер контекста smp.tensor_parallelism() и обертывание модели smp.DistributedModel() . Например, см. следующее код:

  из импорта трансформаторов AutoModelForCausalLM

с smp.tensor_parallelism():
    модель = AutoModelForCausalLM.from_config(hf_gpt2_config)

model = smp.DistributedModel(model)  

Кроме того, учитывая state_dict из DistributedModel объект, вы можете загрузить веса в исходную модель HuggingFace GPT-2, используя translate_state_dict_to_hf_gpt2 API:

  от smdistributed. модельparallel.torch.nn.huggingface.gpt2 \
                                      импортировать translate_state_dict_to_hf_gpt2
max_seq_len = 1024

с smp.tensor_parallelism():
    модель = AutoModelForCausalLM.from_config(hf_gpt2_config)

модель = smp.DistributedModel (модель)

# [...запустить тренировку...]

если smp.rdp_rank() == 0:
    state_dict = dist_model.state_dict()
    hf_state_dict = translate_state_dict_to_hf_gpt2 (state_dict, max_seq_len)
    
    # теперь можно вызывать model.load_state_dict(hf_state_dict) для исходной модели HF  

Аналогично, при наличии поддерживаемой модели HuggingFace state_dict вы можете использовать translate_hf_state_dict_to_smdistributed API для преобразования в формат читается smp.Распределенная модель . Это может быть полезно при трансферном обучении. варианты использования, когда предварительно обученная модель загружается в smp.DistributedModel для параллельной тонкой настройки модели:

  от smdistributed. modelparallel.torch.nn.huggingface.roberta\
                                      импортировать translate_state_dict_to_smdistributed

модель = AutoModelForMaskedLM.from_config(roberta_config)
модель = smp.DistributedModel (модель)

pretrained_model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained («Роберта-большой»)
translation_state_dict =
        translate_state_dict_to_smdistributed (предварительно обученная_модель.state_dict())

# загрузить переведенные предварительно обученные веса в smp.DistributedModel
model.load_state_dict (переведено_state_dict)

# начать тонкую настройку...  

Соответствующие функции перевода state_dict между Hugging Face и smp можно получить следующим образом.

  • из smdistributed.Импорт моделиparallel.torch. nn.huggingface.gpt2 translate_state_dict_to_hf_gpt2

  • из импорта smdistributed.modelparallel.torch.nn.huggingface.gpt2 translate_hf_state_dict_to_smdistributed

  • из smdistributed.импорт моделиparallel.torch.nn.huggingface.bert translate_state_dict_to_hf_bert

  • из импорта smdistributed.modelparallel.torch.nn.huggingface.bert translate_hf_state_dict_to_smdistributed

  • из smdistributed.модельparallel.torch.nn.huggingface. roberta импорт translate_state_dict_to_hf_roberta

  • из импорта smdistributed.modelparallel.torch.nn.huggingface.roberta translate_hf_state_dict_to_smdistributed

Модели распознавания лиц: какие использовать и почему? | Вардан Агарвал

Мы будем использовать Haar, dlib, многозадачную каскадную свёрточную нейронную сеть (MTCNN) и модуль DNN OpenCV.Если вы уже знаете о них или не хотите вдаваться в их технические детали, не стесняйтесь пропустить этот раздел и сразу перейти к коду. В противном случае, давайте узнаем, как они работают.

Каскады Хаара

Они были предложены еще в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом в их статье «Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций». С ним очень быстро работать, и, как и простой CNN, он извлекает множество функций из изображений. Затем лучшие функции выбираются через Adaboost.Это уменьшает исходные 160000+ функций до 6000 функций. Но применение всех этих возможностей в скользящем окне все равно займет много времени. Поэтому они представили каскад классификаторов, в котором функции сгруппированы. Если окно выходит из строя на первом этапе, эти оставшиеся функции в этом каскаде не обрабатываются. Если он проходит успешно, проверяется следующая функция, и та же процедура повторяется. Если окно может передать все функции, оно классифицируется как область лица. Для более подробного чтения вы можете обратиться сюда.

Каскады Хаара требуют много положительных и отрицательных обучающих изображений для обучения. К счастью, эти каскады поставляются в комплекте с библиотекой OpenCV вместе с обученными XML-файлами.

Dlib Frontal Face Detector

Dlib — это набор инструментов C++, содержащий алгоритмы машинного обучения, используемые для решения реальных проблем. Хотя он написан на C++, он имеет привязки к python для запуска на python. Он также имеет отличный детектор ключевых точек лица, который я использовал в одной из своих предыдущих статей, чтобы создать систему отслеживания взгляда в реальном времени.

Фронтальный детектор лица, предоставляемый dlib, работает с использованием функций, извлеченных с помощью гистограммы ориентированных градиентов (HOG), которые затем передаются через SVM. В дескрипторе признаков HOG в качестве признаков используется распределение направлений градиентов. Кроме того, Dlib предоставляет более продвинутый детектор лиц на основе CNN, однако он не работает в режиме реального времени на ЦП, что является одной из целей, которые мы ищем, поэтому в этой статье он был проигнорирован. Тем не менее, если вы хотите прочитать об этом, вы можете обратиться сюда.

MTCNN

Он был представлен Kaipeng Zhang, et al. в 2016 году в своей статье «Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей». Он не только обнаруживает лицо, но также определяет пять ключевых точек. Он использует каскадную структуру с тремя этапами CNN. Во-первых, они используют полностью сверточную сеть для получения окон-кандидатов и их векторов регрессии ограничивающей рамки, а сильно перекрывающиеся кандидаты перекрываются с использованием подавления по максимуму (NMS).Затем эти кандидаты передаются другой CNN, которая отбрасывает большое количество ложных срабатываний и выполняет калибровку ограничительных рамок. На заключительном этапе выполняется обнаружение ориентиров лица.

Детектор лиц DNN в OpenCV

Это модель Caffe, основанная на детекторе Single Shot-Multibox (SSD) и использующая архитектуру ResNet-10 в качестве основы. Он был представлен после OpenCV 3.3 в модуле глубокой нейронной сети. Существует также квантованная версия Tensorflow, которую можно использовать, но мы будем использовать модель Caffe.

Dlib и MTCNN можно установить с помощью pip, тогда как для детекторов лиц Haar Cascades и DNN требуется OpenCV.

 pip install opencv-python 
pip install dlib
pip install mtcnn

Если вы используете Anaconda, установите их с помощью команд conda:

 conda install -c conda-forge opencv 
conda install -c menpo dlib
conda install - c conda-forge mtcnn
Фото Фабиана Гроха на Unsplash

В этом разделе я объясню код всех этих разных моделей. Веса дескриптора Dlib и MTCNN на основе HOG уже поставляются вместе с их установкой. XML-файлы каскада Хаара вместе с весами и файлом слоя детектора лиц модуля DNN можно загрузить из моего репозитория Github.

Каскад Хаара

 import cv2classifier = cv2.CascadeClassifier('models/haarcascade_frontalface2.xml') 
img = cv2.imread('test.jpg')
faces = classifier.detectMultiScale(img)# результат
#для рисования лиц на изображении
для результата в лицах:
x, y, w, h = результат
x1, y1 = x + w, y + h
cv2.прямоугольник(img, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255), 2)

Как видите, с помощью каскадов Хаара делать прогнозы очень легко. Просто инициализируйте модель с помощью cv2.CascadeClassifier с последующим обнаружением с помощью cv2.detectMultiScle . Затем зациклите все лица и нарисуйте их на изображении.

Фронтальный детектор лиц на базе Dlib HOG

 import dlib 
import cv2detector = dlib. get_frontal_face_detector()
img = cv2.imread('test.jpg')
grey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
Faces = Детектор(серый, 1) # результат
#отрисовать лица на изображении
для результата в лицах:
x = result.left()
y = result.top()
x1 = result.right()
y1 = result.bottom()
cv2.rectangle(img, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255), 2)

Dlib, в отличие от всех другие модели работают с изображениями в градациях серого. Он возвращает «прямоугольный объект модуля dlib», который содержит не только координаты, но и другую информацию, такую ​​как площадь и центр.

MTCNN

 import cv2 
from mtcnn.mtcnn import MTCNNdetector = MTCNN()
img = cv2.imread('test.jpg')
faces=detect.detect_faces(img)# результат
#для рисования лиц на изображении
для результата в лицах:
x, y, w, h = result['box']
x1, y1 = x + w, y + h
cv2.rectangle(img, (x, y), (x1, y1) , (0, 0, 255), 2)

Загрузите модуль MTCNN из mtcnn. mtcnn и инициализируйте его. Функция detect_faces используется для поиска результатов.Это возвращает словарь стиля JSON, в котором есть координаты лиц, а также их достоверность предсказания и координаты обнаруженных ориентиров лица.

Фронтальный детектор лица модуля DNN

 import cv2 
import numpy as npmodelFile = "models/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel"
configFile = "models/deploy.config.prototxt.txt"
img = cv2.imread('test.jpg')
h, w = img.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (300, 300)), 1.0,
(300, 300), (104.0, 117.0, 123.0))
net.setInput(blob)
Faces = net.forward()
# для рисования лиц на изображении
для i в диапазоне (faces.shape[2]):
доверие = лица [0, 0, i, 2]
, если доверие > 0,5:
поле = лица [0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
(x, y, x1, y1) = box.astype("int")
cv2.rectangle(img, (x, y) , (x1, y1), (0, 0, 255), 2)

Загрузите сеть, используя cv2. dnn.readNetFromCaffe , и передайте слои и веса модели в качестве аргументов.Это можно найти на странице Github OpenCV DNN.

Для достижения наилучшей точности запустите модель на изображениях BGR, уменьшенных до 300x300 применяя вычитание среднего значения (104, 177, 123) для каждого синего, зеленого и красного каналов соответственно.

Существует много расхождений в отношении значения зеленого. В статьях pyimagesearch и Learnopencv я обнаружил, что оба они использовали 117 вместо 177, поэтому я использовал 117 в cv2.Функция dnn.blobFromImage . Наконец, возвращается четырехмерный массив, который содержит достоверность и координаты, уменьшенные до диапазона от 0 до 1, так что, умножив их на исходную ширину и высоту, можно получить прогнозы для исходного изображения, а не для 300×300. на котором модель предсказала.

Я создал две небольшие базы данных, содержащие по 10 изображений в каждой, одно из которых было создано на основе фотографий из Unsplash, а другое — из Google, чтобы посмотреть, как эти методы работают с большими и маленькими изображениями. Давайте проверим их один за другим.

Unsplash

Прежде чем я начну, я хотел бы отдать должное Брюсу Диксону, Крису Карри, Крису Мюррею, Итану Джонсону, Джерри Чжану, Джессике Уилсон, Роланду Сэмюэлю и Тиму Моссхолдеру, чьи изображения я использовал. Поскольку средние размеры изображений составляли около 5000×5000, высота и ширина перед обработкой были уменьшены наполовину.

Results

Каскады Хаара, как и ожидалось, показали худшие результаты из всех, также имея много ложных срабатываний.Dlib и MTCNN показали довольно ровную производительность: один опережает другого, и наоборот. Модуль DNN работал по принципу «все или ничего». При ближайшем рассмотрении мы видим, что он плохо работал на изображениях с маленьким размером лица, что могло произойти из-за изменения его размера до 300×300 перед запуском, поэтому давайте посмотрим, как он работал бы, если бы был взят исходный размер. Для этого просто измените (300, 300) в cv2.dnn.blobFromImage() на исходную ширину и высоту соответственно и удалите функцию изменения размера.

Результаты с полным изображением

Таким образом, результаты значительно улучшились при получении полноразмерных изображений, однако таким образом модуль DNN не смог сделать какой-либо прогноз, когда размер лица большой. Пример:

Лицо не обнаружено.

Изображения Google. Все снятые изображения имели лицензию на повторное использование с модификацией. Средние размеры составляют 220×220, и они обрабатываются как есть, за исключением модуля DNN, где размеры изображений изменены до 300×300, и результаты были не очень хорошими, если использовались изображения исходного размера.

Это создало проблему для детектора лиц Dlib, поскольку он не может обнаруживать лица размером менее 80×80, а поскольку изображения были очень маленькими, лица были еще меньше. Таким образом, изображение было увеличено в 2 раза для тестирования, но это огромная проблема при использовании Dlib, поскольку размер лица не может быть очень маленьким, а повышение частоты дискретизации изображения приведет к увеличению времени обработки.

Results

Опять же, как и ожидалось, Хаар выступил хуже всех. MTCNN дал отличные результаты, за исключением пары изображений, и не смог идентифицировать всего 2 лица.DNN занял второе место и не смог идентифицировать 3 лица. Dlib пропустил гораздо больше лиц, и мы также не должны забывать, что у него изображения уже были увеличены в 2 раза.

Итак, прежде чем перейти к части видео, давайте резюмируем то, что мы узнали из результатов этого раздела.

  • Haar довольно устарел и в целом дает худшие результаты.
  • Модель обнаружения лиц модуля DNN OpenCV работает хорошо, но если размер изображения очень большой, это может вызвать проблемы.Как правило, мы не работаем с такими изображениями 3000×3000, так что это не должно быть проблемой.
  • Dlib не обнаруживает лица размером менее 80×80, поэтому при работе с небольшими изображениями убедитесь, что вы увеличиваете их масштаб, но это увеличит время обработки.
  • Таким образом, учитывая два вышеприведенных пункта, MTCNN был бы лучшим выбором, если бы мы имели дело с экстремальными размерами лица, и можно сказать, что он лидирует в конкуренции до сих пор.

Примечание: Прогноз Dlib иногда не учитывает подбородок или лоб из-за того, что лицо было вручную аннотировано Дэвисом Кингом, автором Dlib, поэтому, если задача, над которой вы работаете, не может себе этого позволить, не используйте Dlib. .

Прежде чем начать, почему бы не уточнить, на каких объектах мы будем тестировать наши модели:

  • Различные углы лица
  • Движение головы
  • Окклюзия лица
  • Различные условия освещения
  • Достигнутая частота кадров
  • Размер 90 каждый кадр, передаваемый моделям, имеет размер 640×360, и они обрабатываются как есть, за исключением модели DNN, которая уменьшена до 300×300.

    Различные углы движения лица и головы

    Результаты (сжаты для уменьшения размера)

    Модуль DNN OpenCV добился успеха.Он мог обнаруживать боковые лица под безумными углами, и его не беспокоило быстрое движение головы. Остальные не могли с ней сравниться и терпели неудачу на больших углах и быстром движении.

    Окклюзия лица

    Результаты (опять же сжаты для размера)

    Опять же, модуль распознавания лиц DNN OpenCV является здесь явным победителем. Позвольте мне предоставить точные результаты. Всего в этом видео 642 кадра. Модуль DNN смог обнаружить лица в 601 из них! Для сравнения, второе место занял Хаар, да Хаар, который получил лицо в 479 из них, за ним следует третье место в MTCNN с 464 кадрами.Dlib сильно отставал: лицо было обнаружено всего на 401 кадре.

    Различные условия освещения

    Цель состояла в том, чтобы увидеть, насколько хорошо эти модели работают при очень слабом освещении и когда источник света находится прямо позади человека.

    Результат

    Давайте отдадим должное, поскольку только каскад Хаара был единственной моделью, способной обнаружить лицо в темноте за пару кадров, в то время как модель DNN за это время давала ложное срабатывание. Когда зажегся свет, модуль DNN вернулся к работе, обеспечивая абсолютно точные прогнозы.Выходные данные Dlib были немного шаткими, но лучше, чем у каскада Хаара, который мог предсказывать даже меньше кадров и также давал несколько ложных срабатываний. Настоящим сюрпризом стал MTCNN. Ему не удалось обнаружить лицо даже в одном кадре, что говорит о том, что условия освещения должны быть хорошими, если он будет использоваться.

    Частота кадров

    Представленные значения получены с использованием процессора Intel i5 7-го поколения, а размер передаваемого изображения составляет 640×360, за исключением модуля DNN, которому передается изображение размером 300×300, как это делалось до сих пор.

    HAAR

    — 9.25 FPS

    — 9.25 FPS

    DLIB — 5.41 FPS

    — 5.41 FPS

    MTCNN — 7.92 FPS

    DNN Модуль OPENCV — 12.95 FPS

    • Каскадный классификатор Хаара дал наихудшие результаты большинства тест вместе с большим количеством ложных срабатываний.
    • Dlib и MTCNN дали очень похожие результаты с небольшим преимуществом перед MTCNN, но Dlib не может идентифицировать очень маленькие лица. Кроме того, если размер изображений очень велик и есть уверенность, что освещение будет хорошим, а также с минимальной окклюзией и в основном лица, обращенные вперед, MTCNN может дать наилучшие результаты, как видно при сравнении изображений.
    • Для общих проблем компьютерного зрения лучше всего подходит модель OpenCV Caffe модуля DNN. Он хорошо работает с окклюзией, быстрыми движениями головы, а также может идентифицировать боковые грани. Кроме того, он также дал самый быстрый fps среди всех.

    Иман: «Я лицо беженца» | Models

    Теплый ранний летний день в Нью-Йорке, и в студии модного фотографа в фешенебельном Сохо Иман снимает свой портрет. На стенах висят десятки увеличенных планов других людей, которые в то или иное время позировали Платону, лондонскому фотографу, который сделал себе имя и карьеру, фотографируя богатых и влиятельных людей.

    Все великие здесь: Билл Клинтон, Билл Гейтс, Муаммар Каддафи. А под ними Иман Мохамед Абдулмаджид, единственная чернокожая женщина в комнате с изображениями в основном белых мужчин, делает все возможное, чтобы следовать указаниям Платона. «Это ВЕЛИКОЛЕПНО, дорогая. Верно, слегка подними подбородок. Спасибо, дорогая. Это чертовски КРАСИВО!»

    Прошло 24 года с тех пор, как Иман ушла из модельного бизнеса, но вы никогда об этом не узнаете. Ей совершенно необычно выглядит 58, и она сидит перед абсолютно белым фоном, просто одетая во все черное — черные джинсы и черный джемпер, который подчеркивает ее необыкновенную лебединую шею — и она полностью сосредоточена.Двое ассистентов подходят, чтобы отрегулировать свет, и Платон приседает, чтобы прошептать следующий набор инструкций. «Я хочу увидеть твое сострадание, вот в чем дело. И твою храбрость. Покажи мне эту храбрую, храбрую женщину. Покажи мне это своими глазами».

    Иман показывает ему это своими глазами.

    «Вот ОТЛИЧНО, дорогая!» — рычит Платон. Менеджер студии, молодая женщина в полном костюме Энни Холл, взволнованно аплодирует. Это заставляет меня задуматься о стрельбе Каддафи. Он тоже был милашкой? Однако Иман не обращает внимания; ее сосредоточенность абсолютна.Она профессионал, вплоть до ее ухоженных кончиков пальцев. Но ведь не случайно она стала первой в мире чернокожей супермоделью. Первая темнокожая модель, заработавшая серьезные деньги. Первая, кто стал лицом мирового косметического бренда Revlon. Что она легко превратилась из модели в бизнесвумен, когда создала свой собственный очень успешный косметический бренд. Или даже, возможно, что она вышла замуж за легенду мировой музыки Дэвида Боуи и стала половинкой мировой суперпары. Иман, ты чувствуешь, делает это по-Имански.

    Не в последнюю очередь тем, что она одна из безымянных, как Опра или Нигелла (или, если уж на то пошло, Платон). Мохамед Абдулмаджид не играл никакой роли в бренде Iman. У каждой модели есть своего рода миф о сотворении мира, случайная встреча, которая привела к всемирной славе, и Иман — одна из лучших. Она не шла по Кеннеди Кеннеди, как Кейт Мосс, или по Ковент-Гардену, как Наоми Кэмпбелл, хотя и шла по улице. Просто улица была в Найроби в 1975 году, а она была 20-летней сомалийской беженкой, живущей и учащейся в Кении.Наблюдателем был человек по имени Питер Бирд, фотограф с хорошими связями и африкофил. Он попросил ее сфотографировать, а когда она заколебалась, предложил ей заплатить. «Сколько?» она спросила. «Сколько ты хочешь?» он сказал. «8000 долларов», — ответила она, — это общая сумма ее платы за обучение в университете. Даже сегодня это приличные деньги. Тогда это, должно быть, была невероятная сумма.

    «Ну, что могло случиться?» она сказала. — Он мог бы сказать «нет». Она пожимает плечами. «Я имею в виду, что произойдет, если ты не спросишь? Моя мать научила меня этому.Она сказала: «Если Бог скажет тебе: «Я исполню любое твое желание, о чем ты попросишь?» И я сказал: «Э-э…» А она: «Если ты должен думать об этом, ты того не стоишь!» И я сказал: «Почему?» и она сказала: «Смотри. Просите обо всем! Проси все!»

    Редактор сказал, что она была похожа на белую женщину, «обмакнутую в шоколад. И она даже не осознавала, что это оскорбительно!»: Иман в 1975 году. Фотография: Рон Галелла/WireImage

    Я немного чувствую об этом, когда мы добираемся до кафе, где мы договорились взять интервью.Сначала мы меняем столы, потом просим сделать музыку потише, а потом Иман заказывает маккиато.

    «Вы можете взять двойную, если хотите», — говорит официант. «Нет! Почему в Америке все должно быть таким огромным?» Ее пиарщик прерывает ее, чтобы сказать ей, что она собирается заказать машину на 16:00, на всякий случай. Я слегка паникую. Это всего в 40 минутах езды. «Нет, — говорит Иман. «Сделай 3,45». И она отмахивается от моих протестов. «Все в порядке. Я просто хочу, чтобы он ждал меня, а не наоборот.А потом приносят кофе. «Что это? Это огромно! Я не могу это пить! Просто принеси мне нормальный кофе. Почему в Америке все такое огромное?»

    Но она всегда могла быть откровенной, даже в отрасли, где женщин буквально можно увидеть, но не услышать. карточки для чернокожих и белых моделей, но она их просто отказывалась принимать

    «Я даже не поняла. Люди называли меня «Иман — черная модель».В моей стране мы все черные, поэтому никто никого не называл черным. Это было чуждо моим ушам. Я выполнял ту же работу, что и они. Почему я получу меньше денег? Мне даже в голову не пришло, что это как-то связано с расизмом. Я научился этому довольно быстро. Я не зря изучал политологию, поэтому я понимал политику красоты и политику расы, когда дело касается индустрии моды».

    Иман. Фото: Платон для Observer

    Почти 40 лет спустя, не все многое изменилось, кажется.В прошлом году вместе с Бетанн Хардисон и Наоми Кэмпбелл она запустила кампанию, призывающую бренды использовать чернокожих моделей. Они заказали оригинальное исследование и обнаружили, что некоторые бренды, такие как Chloé, никогда не использовали небелую модель, а другие, такие как YSL, Versace, Gucci, Donna Karan и Calvin Klein, не использовали годами. «Это сигнал о том, что наши девушки недостаточно красивы», — говорит она. У нее не было проблем с тем, чтобы указывать пальцем, называть их расистами и призывать к бойкоту, пока они не изменят свое поведение. Но затем она вспоминает редактора журнала, который восхищался ее красотой и говорил, что она похожа на белую женщину, «обмакенную в шоколад».

    «И она даже не поняла, что это оскорбительно! Я сказал: «Не приписывай это себе. Во мне нет ни капли белого»». из глубочайшей Африки, но она не была наивной. Она говорила на четырех языках, училась в школе-интернате в Египте, жила в Танзании и Кении, провела некоторое время в Киеве, в том числе научилась заряжать автомат Калашникова — в то время у Сомали были прочные связи с Советским Союзом — и изучала политологию. . До переворота 1969 года ее отец был дипломатом, и оба ее родителя участвовали в движении за независимость Сомали в 1960-х годах.

    «Моя мать была активисткой, как и мой отец. Они принадлежали к поколению молодых сомалийцев, которые активно участвовали в обретении Сомали независимости в 1960 году. Так что я помню, когда мне было пять лет, насколько занятым был наш дом. Люди приходили посреди ночи, митинги за митингами, протесты и все такое. Я вырос посреди всего этого. И она привила мне это. Тот факт, что никто не может лишить вас самооценки, если вы не дадите своего согласия

    «Она всегда говорила мне, что нет ничего, что мальчики могли бы сделать — потому что у меня было два брата — что вы не можете сделать, если не лучше. »

    Это немного отразилось на выборе благотворительной организации, которую она поддерживает, Фонда Хава Абди, сомалийской организации, управляемой тремя экстраординарными сомалийскими женщинами, занимающимися соблюдением основных прав человека — здравоохранением, образованием, сельским хозяйством. — для широких слоев населения Сомали, у которых в настоящее время их нет.Она познакомилась с благотворительностью редактором журнала Glamour пару лет назад, когда он был номинирован на награду, и это причина, по которой она согласилась на интервью сегодня.Фонд сосредотачивает свои усилия на женщинах и детях, потому что современное Сомали не во всех смыслах счастливое место, но это особенно несчастливое место для женщин.

    Чемпион среди женщин: доктор Хава Абди в клинике матери и ребенка в одном из ее лагерей для перемещенных лиц. Фотография: Kuni Takahashi/Getty Images

    «Что случилось с женщинами в Сомали? Когда я рос, женщины носили традиционную или обычную западную одежду. Мы ходили в школу. Но школ больше не существует.А женщинам больше не разрешают даже водить машину. Им управляют экстремисты. Сомали была на 100% мусульманской страной, но до принятия ислама у нее была своя культура. Итак, вы были мусульманином, но сначала вы были сомалийцем». 90 000 человек одновременно, несмотря на нападения сомалийских сил как на комплекс, так и на больницу фонда.В прошлом году о его работе был снят документальный фильм « Сквозь огонь ». «Я не ожидал этого, но я плакал от всего сердца, наблюдая за этим. Я не знаю, может ли кто-нибудь понять это, но Сомали, в которой я вырос, больше не существует. Какие бы деньги я ни зарабатывал, я никогда не могу предоставить у моих родителей есть одно желание: они хотят быть похороненными там. Они живут в Вашингтоне, но хотят вернуться. Это их страна».

    Однако это уже не совсем ее страна. Ее страна — Нью-Йорк. Когда она впервые встретила своего нынешнего мужа Дэвида Боуи, он жил в Швейцарии.Вы переехали туда? «На очень короткое время. Я сказал: «Перевезите всех в Нью-Йорк». Он знал, что я не собираюсь там оставаться. Я жительница Нью-Йорка. Я подумала: «Пойдем домой». Лондон какое-то время был в кадре, — говорит она. «Мы купили дом и потратили два года на ремонт всего в нем, но так и не въехали». Лондон сейчас на каникулах. «Мы поехали этим летом. И никто не знал, что мы были там! Мы прилетели на самолете в Лутон, и каждый день мы летали и делали разные вещи, а пресса никогда не знала! Это абсурдная идея, что знаменитости не могут быть анонимными.Мы даже побывали на Лондонском глазу. Мы стояли в очереди отдельно, у Лекси [ее дочери и дочери Боуи] была подруга, и они пошли с телохранителем, а потом мы все встретились на борту.»

    Дэвиду понравилось показывать Лекси свою родину? «Да! Он отвез ее в Бекенхем. Они пошли и сфотографировались возле дома, в котором он вырос».

    Это, конечно, совершенно другое детство, чем ее собственное. — спрашиваю я, а Питера Бороды никогда не встречал?» «Абсолютно.«Ты думаешь, это могла быть другая улица, другая девушка?» «Я абсолютно в это верю. Это было просто мое везение. Я мог бы сейчас быть в лагере беженцев. Есть люди, которые находились в лагерях беженцев по 20 лет, и я мог бы быть одним из них. Это одна из причин, почему я вынужден помочь. Во-первых, потому что за одну ночь моя жизнь превратилась из дипломатической дочери в беженку, и мой отец не мог постоять за нас. Единственный раз, когда я видел, как мой отец плачет, это когда он не смог заплатить за то, чтобы мы закончили наше образование. И НПО заботились о нас.Они нашли мне общежитие, работу, университет.»

    В том, как она смотрит на свой успех, есть искреннее смирение. «Я лицо беженки. Когда-то я был беженцем. Я был с семьей в ссылке. Это День памяти жертв Холокоста, и моя дочь только что начала читать « Ночь » Эли Визеля, и я читал с ней в эти выходные. И они изучают словарь того, что означает изгнание».

    Иман, и Боуи во второй раз стали родителями. Его сын, Дункан Джонс, также известный как Зоуи Боуи, сейчас 43-летний кинорежиссер. а у Иман родилась первая дочь Зулеха, когда ей было всего 23 года, и, кажется, им обоим это нравится.

    «Дэвид еще больший домосед, чем я. По крайней мере, я иногда хожу на вечеринки.»

    Ему просто нравится его собственная компания?

    «Да. Я также думаю, что нет ничего, чего бы он не видел. Он был на всех вечеринках, какие только бывают.»

    Они женаты уже 22 года, и он сказал, что сразу понял, что это она и что она будет его женой. Похоже, это было довольно подавляющим?

    «Для него. Я не была готова к отношениям. Определенно я не хотела заводить отношения с кем-то вроде него.Но, как я всегда говорил: я влюбился в Дэвида Джонса. Я не влюбился в Дэвида Боуи. Боуи — просто личность. Он певец, артист. Дэвид Джонс — человек, с которым я познакомилась».

    «Я влюбилась в Дэвида Джонса. Боуи — просто личность»: Иман со своим 22-летним мужем Дэвидом Боуи. Фото: Димитриос Камбурис/Getty Images

    Довольно известный человек , тем не менее. Лекси недавно узнала о нем больше. «Она спросила, почему его волосы фиолетовые»

    У Иман есть свои собственные дела. Ее косметическая компания стоит 25 миллионов долларов, хотя деньги на самом деле не являются стимулом. «Мне нравится работать. Какой еще вариант? Сидеть дома и есть конфеты?»

    Ну, Боуи, похоже, чем-то занят.

    «Ему это нравится. Мне нравится работать.» Это традиционная смена ролей? Он дома, а ты работаешь. «Ты что, шутишь? Он зарабатывает гораздо больше денег, чем я. Какая смена ролей? Не знаю, почему люди думают, что он ничего не делает. Он заставляет свои деньги работать на себя. Вот что он делает.»

    Интервью пошло немного по течению, по мнению Иман. Она пристально смотрит на меня. «Надеюсь, вы напишете о докторе Хаве. Вот почему я это делаю.»

    Да, говорю я. Вот почему я начал с вопроса о ней.

    «Ну, надеюсь. Вот о чем идет речь».

    Итак, расскажите мне больше о докторе Хаве, говорю я. Она написала в своей книге, что только когда потеряла своего первого ребенка, она поняла, что подверглась калечащей операции на женских половых органах в возрасте семи лет.

    «Я этого не знал.Но калечащие операции на половых органах — не мое. Я здесь не поэтому. Мне сказали, что речь идет именно о докторе Хава. Слушай, девочки не могут ходить в школу. Я не могу решить все вопросы, иначе я слишком распыляюсь. В данный момент меня беспокоит то, что в стране не было открытых школ с 1990 года. Доктор Хава построила первую школу на юге Сомали».

    Итак, какие у вас с ней планы? уехали из города, и мы показали документальный фильм и устроили сбор средств.Мое намерение в конце концов состоит в том, чтобы, возможно, организация «Спасите детей в Сомали» или Организация Объединенных Наций в Сомали смогли связаться с ними и сделать… вы знаете… «Спасение детей» и ООН не могут передвигаться. Они остаются в своих лагерях.»

    Так в чем твоя идея?

    «Чтобы они работали с людьми, которые находятся в подполье. Так что у этих людей нет денег, но они могут передвигаться.»

    И как это будет работать?

    «Слушай, в ООН идут большие деньги.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.