שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מהי ראייה ממוחשבת במערכות זיהוי תמונה?
ראייה ממוחשבת (Computer Vision) היא יכולת של מערכת מבוססת מחשב לעבד תמונות או וידאו. במערכות ראייה ממוחשבת עושים שימוש במגוון תחומים, מזיהוי פנים, זיהוי מבנים, מיפוי, מדידה, שיפוץ תמונות, לרוב לצרכים אסתטיים ועוד.
מערכות ראייה ממוחשבת מבוססות על יכולת זיהוי תמונה. במערכות כאלה יכולה המערכת לזהות מרכיבים בתמונה, על סמך מידע שהוזן לתוכה ולמידת מכונה, שבה היא השתכללה עם הזמן.
מכשירים סלולאריים ורובוטים נעזרים בראייה ממוחשבת כדי לראות ולהבין, ממש כמו בני אדם, את סביבתם. הם מצוידים ביכולת לנתח את המרכיבים החזותיים שנקלטו במערכת הראייה מבוססת החיישנים שלהם ולשפר את היכולות שלהם, בהתבססות על מה שלמדו בפעמים קודמות. זו כמובן "למידת מכונה".
מערכות ראייה ממוחשבת משמשות כיום גם לזיהוי פרצופים של חשודים בביצוע עבירות, מחבלים וחברים בארגוני טרור וכדומה.
זוהי טכנולוגיית הראייה הממוחשבת:
https://youtu.be/zLkz6ljKtyw
כך ניתן להשתמש בראייה ממוחשבת לשימושים שונים:
https://youtu.be/ObIjxA9vCR8?t=15s
מכשיר הקינקט הכיל שבב זיהוי תנועה עם ראייה ממוחשבת ועשה פלאים:
https://youtu.be/jGJh63sV66A
הנה "Alice" טכנולוגיית ניתוח הסביבה של חברת פרינגפיי (Fringefy):
https://youtu.be/UeH09CfBsqE
והרצאה שלמה על ראייה ממוחשבת (עברית):
https://youtu.be/hG5tRy3FEWI?t=1m14s?long=yes
מהו ניסוי החתולים של גוגל?
כשרוצים ללגלג על יוטיוב והרשת, תמיד מדברים על סרטונים טפשיים של חתולים. אבל האמת היא שניתן לעשות באמצעותם לא מעט. בשנת 2012 הצליחה חברת גוגל להוכיח את היכולת של מערכת הלמידה העמוקה שלה באופן משמעותי. לאחר שהוכיחה שצפייה ב-10 מיליון תמונות מסרטוני יוטיוב, הביאה אותה ליכולת טובה פי שניים מניסיונות קודמים בזיהוי עצמים כמו חתולים בתמונות.
בכך הצליחה לראשונה תוכנה חכמה לחבר באופן לוגי בין תמונה למילה. היכולת לזהות באופן עצמאי את הקשר בין המידע הויזואלי למילה חתול הוא שלב מרשים בצעידה לכיוון של הבינה המלאכותית והלמידה העמוקה. במדעי המוח מזוהה שלב זה עם שלב דומה בלמידה של התינוק. בשלבי הלמידה הראשונים שלו הוא לומד לזהות עצמים עם מילים שלמד מהוריו.
הנה תיאור הניסוי של הלמידה העמוקה בגוגל לזהות חתולים בסרטונים:
https://youtu.be/TK4qLwTye_s
הומור סרקסטי על העובדה שהמוח של גוגל יהפוך בסוף לטיפש מעודף צפייה בסרטוני חתולים ברשת:
https://youtu.be/lWijWH8VnlA
והרצאת טד עם ראייה חכמה וההתקדמות המדהימה שלה (מתורגם):
https://youtu.be/40riCqvRoMs?long=yes
מהי דיגיטציה?
דִּיגִיטַצְיָה (Digitizing) הוא תהליך של הזנת תכנים אל המחשב, תוך יצירה של קבצי מחשב מחומרים שלפני כן לא היו בפורמט ממוחשב. במילים פשוטות, הדיגיטציה מאפשרת המרה של חומרים כמו מלל, תמונות וסרטים לקבצים דיגיטליים, המייצגים אותם ומסוגלים להישמר היטב ולהציגם שוב.
בעשורים האחרונים עוברים בהדרגה רבים מהספריות הלאומיות וארכיוני המדיה בעולם, תהליך כזה או אחר של דיגיטציה. ספריות אוניברסיטאיות מאפשרות סריקה של מאות אלפי ספרים, ארכיונים לאומיים ממירים את מיליוני המסמכים, התמונות, ההקלטות והסרטים שבהם לפורמטים דיגיטליים וכדומה.
דיגיטציה מואצת של חומרים מבצעים גם ארכיוני תחנות טלוויזיה וחברות מדיה רבות - במקומות רבים בעולם מתבצע מירוץ נגד הזמן, להמרת חומרים שהולכים ומתכלים עם הזמן.
גם אימפריית האינטרנט גוגל התגייסה למשימת הדיגיטציה ונטלה על עצמה משימה אדירה של סריקת יותר מ-10 מיליוני ספרים, כדי להנגישם ברשת לציבור בעולם כולו ובחינם.
#דוגמאות לתהליך הדיגיטציה
ישנם תהליכי דיגיטציה אופייניים כגון:
המרת תמונה או צילום מנייר לקובץ תמונה - לרוב בעזרת סורק ממוחשב או באפליקציית סריקה, המצלמות ומשמרות את התמונה בייצוג ספרתי, דיגיטלי. נפח הקובץ שנוצר תלוי ברזולוציית הסריקה, כלומר ברמת ההפרדה של התמונה. ככל שרמת ההפרדה גבוהה יהיה נפח הקובץ גדול יותר והתמונה ברורה ומפורטת יותר.
דיגיטציה של קול - מתבצעת בתהליך של הקלטת הקול ושמירתו לקובצי אודיו, או בהמרה של הקלטה אנלוגית, מסרט מגנטי או תקליט, אל קובץ מחשב. קובץ כזה יכול להיות בפורמט איכותי ובעל נפח גדול, כמו WAV (בנפח של כ-12 מגה בייט לדקה) או קובץ מכווץ כמו mp3, קובץ שהוקטן משמעותית, באמצעות אלגוריתם דחיסה, שבו דקה אחת של שיר תופסת בערך 1 מגה של אחסון.
דיגיטציה של סרטים - מבוצעת בהמרה של סרטים אנלוגיים, מפילם לקובצי וידאו דיגיטליים, הנתונים לשימור, שכפול, עריכה, שיפור וצביעה. כל דקה של וידאו כזה תופסת לפחות כ-35 מגה בייט.
#דיגיטציה כטכנולוגיה המשמשת לייצוג
באופן מסוים כולנו מבצעים ופוגשים בדיגיטציה, גם אם זו לא הדיגיטציה הקלאסית כמו ההמרה שהוצגה, של חומרים אנאלוגיים לאמצעים דיגיטליים.
למשל, התהליך של דיגיטציה באימות נתונים ובמערכות זיהוי של בני אדם, או מערכות מתקדמות לבדיקות רפואיות.
מערכות זיהוי פנים למשל, משתמשות במצלמה, שממנה מועברת תמונה אל המחשב. שם מושווה הצילום לבסיס הנתונים, על מנת לזהות את האדם ולאפשר או למנוע גישה למרחב שמור או לביצוע פעולה כזו או אחרת שהאדם ביקש לבצע.
כך פועלות גם מערכות זיהוי של טביעות אצבע, בהן מאומתת טביעת האצבע לטביעות האצבע השמורות במערכת, על מנת לזהות האם יש לתת הרשאת גישה או ביצוע פעולה, או למנוע אותה.
פעולה של דיגיטציה מבצעים גם מכשירי ואמצעי דימות רפואיים שונים. אלה סורקים את מערכות גוף האדם וממירים את הנתונים לקבצים דיגיטליים. הם מועברים אל הרופאים, היכולים לבחון אותם ולבצע אנליזה רפואית של המידע המתקבל כך ולקבוע תכנית טיפול יעילה יותר.
הנה הדיגיטציה:
https://youtu.be/ZbHaq7Iaamk
דיגיטציה של מסמכים ומפות באוניברסיטת סטנפורד:
https://youtu.be/RdLcrNeWjIs
סורק ספרים לסריקת ספרים מהירה:
https://youtu.be/cmhIJOqepVU
סורק במהירות של 250 דפים בדקה:
https://youtu.be/03ccxwNssmo
דיגיטציה ביתית של ספר לספר אלקטרוני:
https://youtu.be/6LY3y3eyVL8
כך משרד ממשלתי מתפאר בהישגיו והוועדות שהקים לצורך דיגיטציה:
https://youtu.be/kFVhamOv-Q8
בחיוך - על שירות דיגיטציה של תמונות נוסטלגיות (עברית):
https://youtu.be/22NqQFks6hc
וסרט על דיגיטציה של ארכיון קול ישראל העצום (עברית):
https://youtu.be/TSMQwIHvAfc?long=yes
איך מלמדים מחשבים לזהות פנים?
מהו זיהוי פנים?
ממצלמות אבטחה במרחב הציבורי, דרך מצלמות מעקב המתעדות מיליוני אנשים בערים ובדרכים ועד לסוכנויות המעקב הממשלתיות, לאחרונה נראה שהיא בכל מקום. היכולת לזהות פנים באופן דיגיטלי מתבססת על המרה של תווי הפנים של אדם למפת נתונים, שניתן להשוות למיליוני מפות נתונים אחרות ולמצוא במי מדובר.
מדובר בטכנולוגיית זיהוי פנים (Facial recognition), המבוססת על יכולת טכנולוגית מבוססת אלגוריתם, או תוכנה, שמסוגלת לזהות אדם על פי צילום דיגיטלי שלו, אם בתצלום ואם בסרט וידאו. מערכות זיהוי פנים רבות מתיימרות כיום לעשות זאת באופן אוטומטי.
אחת השיטות לזיהוי פנים היא על ידי השוואת תכונות תווי הפנים שבתמונה לתמונות שמאוחסנות במאגר נתונים. אלגוריתם פשוט למד כבר מזמן לזהות בזמן צילום דיגיטלי, פנים אנושיות וכך עשה פוקוס עליהם, כדי שהפנים לא יצאו מטושטשים.
בשנים האחרונות הפכו האלגוריתמים של זיהוי פנים מדויקים מבעבר. הם מאפשרים לעבד כמויות אדירות של מידע, במהירות וביעילות, כשהם נעזרים במאגרי נתונים ענקיים המכילים את פניהם של אזרחים רבים.
המדהים הוא שהרשתות החברתיות מהוות כיום את מאגר הנתונים הגדול מאי-פעם, כשלכל צילום מתווספים מיידית שמות המצולם ופרטים מזהים רבים. המרכזיות של המדיה החברתית בחיינו מהווה סיכון לא קטן לפרטיות שלנו וזה יילך ויתחדד, ככל שיימצאו שימושים חדשים לטכנולוגיות הללו.
כל השחקנים הטכנולוגיים הגדולים כבר שם. אם זו פייסבוק, שמזהה את חבריך בתמונות שהעלית לקיר שלך, או גוגל שמזהה לבעלי סמארטפונים את פניהם של המצולמים בתמונות שבנייד האנדרואיד שלהם. מיקרוסופט, שהצליחה לפתח אלגוריתמים לשלטים שמזהים את המתבונן ומציעים לו פרסומות מטורגטות, כלומר פרסומות שונות לכל אדם ומותאמות לנושאים שבהם הוא מתעניין, בצורה די דומה לפרסומות בדפדפן, שמתאימות את עצמן לחיפושים שלך במנוע החיפוש. מוצר אחר של מיקרוסופט המשתמש בזיהוי פנים, הוא מצלמה שמסוגלת להבחין בין תאומים זהים ולזהותם על אף הדימיון הרב ביניהם.
מערכות זיהוי פנים משמשות כיום לאבטחה, לזיהוי החברים המצולמים ברשתות חברתיות ולמעקב אחרי פושעים וטרוריסטים במקומות ציבוריים. לעתים קרובות הן מופעלות ביחד עם טכנולוגיות משלימות, שכן זיהוי פנים היא חלק מתחום הזיהוי הביומטרי. טכנולוגיות נוספות שמשמשות בזיהוי ביומטרי הן זיהוי טביעות אצבע, זיהוי דנ"א וזיהוי קשתית העין.
כך אנו מזהים פנים (עברית):
https://youtu.be/mTSsCYob9mo
זיהוי פנים טכנולוגי:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
זיהוי פנים כאמצעי תשלום (עברית):
https://youtu.be/9yyeH6CK5xk
על זיהוי פנים ופרטיות (עברית):
https://youtu.be/fU3OMXLAKNk
טכנולוגיית האבטחה שמתבססת על זיהוי פנים:
https://youtu.be/9k-rTVfLesQ
מראת הפלא שמזהה בין השאר רגשות של המתבונן בה:
https://youtu.be/uN1yB17S2bk
נראה שזיהוי הפנים של חלונות 10 לא מתבלבל בין תאומים זהים:
https://youtu.be/J1NL246P9Vg
ויש גם זיהוי פנים מעט מביך כמו אלגוריתם שמבטיח לזהות את הגיל של המצולם:
https://youtu.be/Wi8DLKPQqJ0
ראייה ממוחשבת (Computer Vision) היא יכולת של מערכת מבוססת מחשב לעבד תמונות או וידאו. במערכות ראייה ממוחשבת עושים שימוש במגוון תחומים, מזיהוי פנים, זיהוי מבנים, מיפוי, מדידה, שיפוץ תמונות, לרוב לצרכים אסתטיים ועוד.
מערכות ראייה ממוחשבת מבוססות על יכולת זיהוי תמונה. במערכות כאלה יכולה המערכת לזהות מרכיבים בתמונה, על סמך מידע שהוזן לתוכה ולמידת מכונה, שבה היא השתכללה עם הזמן.
מכשירים סלולאריים ורובוטים נעזרים בראייה ממוחשבת כדי לראות ולהבין, ממש כמו בני אדם, את סביבתם. הם מצוידים ביכולת לנתח את המרכיבים החזותיים שנקלטו במערכת הראייה מבוססת החיישנים שלהם ולשפר את היכולות שלהם, בהתבססות על מה שלמדו בפעמים קודמות. זו כמובן "למידת מכונה".
מערכות ראייה ממוחשבת משמשות כיום גם לזיהוי פרצופים של חשודים בביצוע עבירות, מחבלים וחברים בארגוני טרור וכדומה.
זוהי טכנולוגיית הראייה הממוחשבת:
https://youtu.be/zLkz6ljKtyw
כך ניתן להשתמש בראייה ממוחשבת לשימושים שונים:
https://youtu.be/ObIjxA9vCR8?t=15s
מכשיר הקינקט הכיל שבב זיהוי תנועה עם ראייה ממוחשבת ועשה פלאים:
https://youtu.be/jGJh63sV66A
הנה "Alice" טכנולוגיית ניתוח הסביבה של חברת פרינגפיי (Fringefy):
https://youtu.be/UeH09CfBsqE
והרצאה שלמה על ראייה ממוחשבת (עברית):
https://youtu.be/hG5tRy3FEWI?t=1m14s?long=yes
כשרוצים ללגלג על יוטיוב והרשת, תמיד מדברים על סרטונים טפשיים של חתולים. אבל האמת היא שניתן לעשות באמצעותם לא מעט. בשנת 2012 הצליחה חברת גוגל להוכיח את היכולת של מערכת הלמידה העמוקה שלה באופן משמעותי. לאחר שהוכיחה שצפייה ב-10 מיליון תמונות מסרטוני יוטיוב, הביאה אותה ליכולת טובה פי שניים מניסיונות קודמים בזיהוי עצמים כמו חתולים בתמונות.
בכך הצליחה לראשונה תוכנה חכמה לחבר באופן לוגי בין תמונה למילה. היכולת לזהות באופן עצמאי את הקשר בין המידע הויזואלי למילה חתול הוא שלב מרשים בצעידה לכיוון של הבינה המלאכותית והלמידה העמוקה. במדעי המוח מזוהה שלב זה עם שלב דומה בלמידה של התינוק. בשלבי הלמידה הראשונים שלו הוא לומד לזהות עצמים עם מילים שלמד מהוריו.
הנה תיאור הניסוי של הלמידה העמוקה בגוגל לזהות חתולים בסרטונים:
https://youtu.be/TK4qLwTye_s
הומור סרקסטי על העובדה שהמוח של גוגל יהפוך בסוף לטיפש מעודף צפייה בסרטוני חתולים ברשת:
https://youtu.be/lWijWH8VnlA
והרצאת טד עם ראייה חכמה וההתקדמות המדהימה שלה (מתורגם):
https://youtu.be/40riCqvRoMs?long=yes
דִּיגִיטַצְיָה (Digitizing) הוא תהליך של הזנת תכנים אל המחשב, תוך יצירה של קבצי מחשב מחומרים שלפני כן לא היו בפורמט ממוחשב. במילים פשוטות, הדיגיטציה מאפשרת המרה של חומרים כמו מלל, תמונות וסרטים לקבצים דיגיטליים, המייצגים אותם ומסוגלים להישמר היטב ולהציגם שוב.
בעשורים האחרונים עוברים בהדרגה רבים מהספריות הלאומיות וארכיוני המדיה בעולם, תהליך כזה או אחר של דיגיטציה. ספריות אוניברסיטאיות מאפשרות סריקה של מאות אלפי ספרים, ארכיונים לאומיים ממירים את מיליוני המסמכים, התמונות, ההקלטות והסרטים שבהם לפורמטים דיגיטליים וכדומה.
דיגיטציה מואצת של חומרים מבצעים גם ארכיוני תחנות טלוויזיה וחברות מדיה רבות - במקומות רבים בעולם מתבצע מירוץ נגד הזמן, להמרת חומרים שהולכים ומתכלים עם הזמן.
גם אימפריית האינטרנט גוגל התגייסה למשימת הדיגיטציה ונטלה על עצמה משימה אדירה של סריקת יותר מ-10 מיליוני ספרים, כדי להנגישם ברשת לציבור בעולם כולו ובחינם.
#דוגמאות לתהליך הדיגיטציה
ישנם תהליכי דיגיטציה אופייניים כגון:
המרת תמונה או צילום מנייר לקובץ תמונה - לרוב בעזרת סורק ממוחשב או באפליקציית סריקה, המצלמות ומשמרות את התמונה בייצוג ספרתי, דיגיטלי. נפח הקובץ שנוצר תלוי ברזולוציית הסריקה, כלומר ברמת ההפרדה של התמונה. ככל שרמת ההפרדה גבוהה יהיה נפח הקובץ גדול יותר והתמונה ברורה ומפורטת יותר.
דיגיטציה של קול - מתבצעת בתהליך של הקלטת הקול ושמירתו לקובצי אודיו, או בהמרה של הקלטה אנלוגית, מסרט מגנטי או תקליט, אל קובץ מחשב. קובץ כזה יכול להיות בפורמט איכותי ובעל נפח גדול, כמו WAV (בנפח של כ-12 מגה בייט לדקה) או קובץ מכווץ כמו mp3, קובץ שהוקטן משמעותית, באמצעות אלגוריתם דחיסה, שבו דקה אחת של שיר תופסת בערך 1 מגה של אחסון.
דיגיטציה של סרטים - מבוצעת בהמרה של סרטים אנלוגיים, מפילם לקובצי וידאו דיגיטליים, הנתונים לשימור, שכפול, עריכה, שיפור וצביעה. כל דקה של וידאו כזה תופסת לפחות כ-35 מגה בייט.
#דיגיטציה כטכנולוגיה המשמשת לייצוג
באופן מסוים כולנו מבצעים ופוגשים בדיגיטציה, גם אם זו לא הדיגיטציה הקלאסית כמו ההמרה שהוצגה, של חומרים אנאלוגיים לאמצעים דיגיטליים.
למשל, התהליך של דיגיטציה באימות נתונים ובמערכות זיהוי של בני אדם, או מערכות מתקדמות לבדיקות רפואיות.
מערכות זיהוי פנים למשל, משתמשות במצלמה, שממנה מועברת תמונה אל המחשב. שם מושווה הצילום לבסיס הנתונים, על מנת לזהות את האדם ולאפשר או למנוע גישה למרחב שמור או לביצוע פעולה כזו או אחרת שהאדם ביקש לבצע.
כך פועלות גם מערכות זיהוי של טביעות אצבע, בהן מאומתת טביעת האצבע לטביעות האצבע השמורות במערכת, על מנת לזהות האם יש לתת הרשאת גישה או ביצוע פעולה, או למנוע אותה.
פעולה של דיגיטציה מבצעים גם מכשירי ואמצעי דימות רפואיים שונים. אלה סורקים את מערכות גוף האדם וממירים את הנתונים לקבצים דיגיטליים. הם מועברים אל הרופאים, היכולים לבחון אותם ולבצע אנליזה רפואית של המידע המתקבל כך ולקבוע תכנית טיפול יעילה יותר.
הנה הדיגיטציה:
https://youtu.be/ZbHaq7Iaamk
דיגיטציה של מסמכים ומפות באוניברסיטת סטנפורד:
https://youtu.be/RdLcrNeWjIs
סורק ספרים לסריקת ספרים מהירה:
https://youtu.be/cmhIJOqepVU
סורק במהירות של 250 דפים בדקה:
https://youtu.be/03ccxwNssmo
דיגיטציה ביתית של ספר לספר אלקטרוני:
https://youtu.be/6LY3y3eyVL8
כך משרד ממשלתי מתפאר בהישגיו והוועדות שהקים לצורך דיגיטציה:
https://youtu.be/kFVhamOv-Q8
בחיוך - על שירות דיגיטציה של תמונות נוסטלגיות (עברית):
https://youtu.be/22NqQFks6hc
וסרט על דיגיטציה של ארכיון קול ישראל העצום (עברית):
https://youtu.be/TSMQwIHvAfc?long=yes
איך מאמנים מכונות לראות ולזהות פנים?
יותר ויותר מדברים כיום על "האח הגדול", שעוקב אחרי כל אחד מאיתנו ויודע עלינו יותר ויותר. אנשים מתפלאים כיצד הוא מזהה בכל רגע נתון את מקומנו, מי אנחנו בתמונות הפרטיות שלנו ובפוסטים החברתיים ואם אנחנו מתכננים פשע או מותר לנו לבצע עיסקה מסחרית.
אבל כיצד זה מתבצע?
הדרך לזהות אותנו בכל מקום היא ללמד מחשבים לעשות זאת. מדובר במה שנקרא טכנולוגיית זיהוי פנים. כל מחשב כזה מחובר למצלמות שמראות לו פנים והמחשב מזהה אותנו לעומת אחרים.
השיטה מתחילה בללמד תוכנה לזהות אנשים. מזינים אליה מאגר תמונות ענקי ו"מלמדים" אותה מהם פנים ומה לא. עושים זאת בסימון הטעויות שלה, מה שמשפר כל הזמן את יכולותיה. ככל שהמאגר הוא גדול וכוח המיחשוב רב, המכונה תלמד טוב יותר ומהר יותר לזהות פנים.
ככל שהמאגר מגוון, לעומת זאת, המכונה תלמד לזהות יותר סוגי פנים. בתחילת הדרך המאגרים לא היו מגוונים מספיק, מה שגרם לכך שיכולות המחשבים והבינה המלאכותית לזהות נשים, או בני מיעוטים שאינם לבנים, היו נמוכות מאוד.
ככל שהמכונה תלמד מהם פנים, ניתן יהיה להזין אליה את התמונות של כולנו וללמד אותה לזהות אנשים ספציפיים. אז לממשלות ולגופי ביטחון יש מאגרים כאלה, מתצלומי תעודות הזהות שלנו, אבל לגופים אחרים יש בעיה.
אז המצב הזה של ראיית מכונה (Machine vision) הולך ומשתפר דווקא תודות למאגרים העצומים של הרשתות החברתיות. כך תורמת למשל הטכנולוגיה שמאפשרת לדפי פייסבוק לזהות את הפרצופים בתמונות, גם לטובת זיהוי מגוון יותר וחכם יותר.
כך פועלות מערכות לזיהוי פנים ומה המגבלות והבעיות בהן (עברית):
https://youtu.be/DJC013Cg_GY
הדרך בה מאמנים מודלים ממוחשבים לזהות פנים (מתורגם):
https://youtu.be/Cgxsv1riJhI
כיום הטכנולוגיה של זיהוי הפנים פועלת גם על פנים בתנועה:
https://youtu.be/kKaU6JFRu5g
כך פועלת טכנולוגיית זיהוי הפנים בתוכנה:
https://youtu.be/X7_ojlEXnWc
אפליקציות רבות משתמשות ביכולת זיהוי פנים:
https://youtu.be/NiKc1z4kOMM
זה מאפשר לענקיות רשת ומסחר לזהותכם ולגופי ביטחון למנוע פשעים וטרור, לאפשר כניסה למתחמים ועוד:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
והרצאת וידאו מעולה על ראיית מכונה שתסייע לכבדי ראיה לראות (מתורגם):
https://youtu.be/c-0ckmzlypA?long=yes
יותר ויותר מדברים כיום על "האח הגדול", שעוקב אחרי כל אחד מאיתנו ויודע עלינו יותר ויותר. אנשים מתפלאים כיצד הוא מזהה בכל רגע נתון את מקומנו, מי אנחנו בתמונות הפרטיות שלנו ובפוסטים החברתיים ואם אנחנו מתכננים פשע או מותר לנו לבצע עיסקה מסחרית.
אבל כיצד זה מתבצע?
הדרך לזהות אותנו בכל מקום היא ללמד מחשבים לעשות זאת. מדובר במה שנקרא טכנולוגיית זיהוי פנים. כל מחשב כזה מחובר למצלמות שמראות לו פנים והמחשב מזהה אותנו לעומת אחרים.
השיטה מתחילה בללמד תוכנה לזהות אנשים. מזינים אליה מאגר תמונות ענקי ו"מלמדים" אותה מהם פנים ומה לא. עושים זאת בסימון הטעויות שלה, מה שמשפר כל הזמן את יכולותיה. ככל שהמאגר הוא גדול וכוח המיחשוב רב, המכונה תלמד טוב יותר ומהר יותר לזהות פנים.
ככל שהמאגר מגוון, לעומת זאת, המכונה תלמד לזהות יותר סוגי פנים. בתחילת הדרך המאגרים לא היו מגוונים מספיק, מה שגרם לכך שיכולות המחשבים והבינה המלאכותית לזהות נשים, או בני מיעוטים שאינם לבנים, היו נמוכות מאוד.
ככל שהמכונה תלמד מהם פנים, ניתן יהיה להזין אליה את התמונות של כולנו וללמד אותה לזהות אנשים ספציפיים. אז לממשלות ולגופי ביטחון יש מאגרים כאלה, מתצלומי תעודות הזהות שלנו, אבל לגופים אחרים יש בעיה.
אז המצב הזה של ראיית מכונה (Machine vision) הולך ומשתפר דווקא תודות למאגרים העצומים של הרשתות החברתיות. כך תורמת למשל הטכנולוגיה שמאפשרת לדפי פייסבוק לזהות את הפרצופים בתמונות, גם לטובת זיהוי מגוון יותר וחכם יותר.
כך פועלות מערכות לזיהוי פנים ומה המגבלות והבעיות בהן (עברית):
https://youtu.be/DJC013Cg_GY
הדרך בה מאמנים מודלים ממוחשבים לזהות פנים (מתורגם):
https://youtu.be/Cgxsv1riJhI
כיום הטכנולוגיה של זיהוי הפנים פועלת גם על פנים בתנועה:
https://youtu.be/kKaU6JFRu5g
כך פועלת טכנולוגיית זיהוי הפנים בתוכנה:
https://youtu.be/X7_ojlEXnWc
אפליקציות רבות משתמשות ביכולת זיהוי פנים:
https://youtu.be/NiKc1z4kOMM
זה מאפשר לענקיות רשת ומסחר לזהותכם ולגופי ביטחון למנוע פשעים וטרור, לאפשר כניסה למתחמים ועוד:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
והרצאת וידאו מעולה על ראיית מכונה שתסייע לכבדי ראיה לראות (מתורגם):
https://youtu.be/c-0ckmzlypA?long=yes
זיהוי תמונה
ממצלמות אבטחה במרחב הציבורי, דרך מצלמות מעקב המתעדות מיליוני אנשים בערים ובדרכים ועד לסוכנויות המעקב הממשלתיות, לאחרונה נראה שהיא בכל מקום. היכולת לזהות פנים באופן דיגיטלי מתבססת על המרה של תווי הפנים של אדם למפת נתונים, שניתן להשוות למיליוני מפות נתונים אחרות ולמצוא במי מדובר.
מדובר בטכנולוגיית זיהוי פנים (Facial recognition), המבוססת על יכולת טכנולוגית מבוססת אלגוריתם, או תוכנה, שמסוגלת לזהות אדם על פי צילום דיגיטלי שלו, אם בתצלום ואם בסרט וידאו. מערכות זיהוי פנים רבות מתיימרות כיום לעשות זאת באופן אוטומטי.
אחת השיטות לזיהוי פנים היא על ידי השוואת תכונות תווי הפנים שבתמונה לתמונות שמאוחסנות במאגר נתונים. אלגוריתם פשוט למד כבר מזמן לזהות בזמן צילום דיגיטלי, פנים אנושיות וכך עשה פוקוס עליהם, כדי שהפנים לא יצאו מטושטשים.
בשנים האחרונות הפכו האלגוריתמים של זיהוי פנים מדויקים מבעבר. הם מאפשרים לעבד כמויות אדירות של מידע, במהירות וביעילות, כשהם נעזרים במאגרי נתונים ענקיים המכילים את פניהם של אזרחים רבים.
המדהים הוא שהרשתות החברתיות מהוות כיום את מאגר הנתונים הגדול מאי-פעם, כשלכל צילום מתווספים מיידית שמות המצולם ופרטים מזהים רבים. המרכזיות של המדיה החברתית בחיינו מהווה סיכון לא קטן לפרטיות שלנו וזה יילך ויתחדד, ככל שיימצאו שימושים חדשים לטכנולוגיות הללו.
כל השחקנים הטכנולוגיים הגדולים כבר שם. אם זו פייסבוק, שמזהה את חבריך בתמונות שהעלית לקיר שלך, או גוגל שמזהה לבעלי סמארטפונים את פניהם של המצולמים בתמונות שבנייד האנדרואיד שלהם. מיקרוסופט, שהצליחה לפתח אלגוריתמים לשלטים שמזהים את המתבונן ומציעים לו פרסומות מטורגטות, כלומר פרסומות שונות לכל אדם ומותאמות לנושאים שבהם הוא מתעניין, בצורה די דומה לפרסומות בדפדפן, שמתאימות את עצמן לחיפושים שלך במנוע החיפוש. מוצר אחר של מיקרוסופט המשתמש בזיהוי פנים, הוא מצלמה שמסוגלת להבחין בין תאומים זהים ולזהותם על אף הדימיון הרב ביניהם.
מערכות זיהוי פנים משמשות כיום לאבטחה, לזיהוי החברים המצולמים ברשתות חברתיות ולמעקב אחרי פושעים וטרוריסטים במקומות ציבוריים. לעתים קרובות הן מופעלות ביחד עם טכנולוגיות משלימות, שכן זיהוי פנים היא חלק מתחום הזיהוי הביומטרי. טכנולוגיות נוספות שמשמשות בזיהוי ביומטרי הן זיהוי טביעות אצבע, זיהוי דנ"א וזיהוי קשתית העין.
כך אנו מזהים פנים (עברית):
https://youtu.be/mTSsCYob9mo
זיהוי פנים טכנולוגי:
https://youtu.be/wve5JWX7yoc
זיהוי פנים כאמצעי תשלום (עברית):
https://youtu.be/9yyeH6CK5xk
על זיהוי פנים ופרטיות (עברית):
https://youtu.be/fU3OMXLAKNk
טכנולוגיית האבטחה שמתבססת על זיהוי פנים:
https://youtu.be/9k-rTVfLesQ
מראת הפלא שמזהה בין השאר רגשות של המתבונן בה:
https://youtu.be/uN1yB17S2bk
נראה שזיהוי הפנים של חלונות 10 לא מתבלבל בין תאומים זהים:
https://youtu.be/J1NL246P9Vg
ויש גם זיהוי פנים מעט מביך כמו אלגוריתם שמבטיח לזהות את הגיל של המצולם:
https://youtu.be/Wi8DLKPQqJ0
