Samsung QLED против LG OLED: сравнение двух лучших технологий производства телевизоров
Содержание:
- 1 Телевизор QLED – это просто жидкокристаллический дисплей (LCD) с квантовыми точками
- 2 OLED и LCD – это совершенно разные вещи
- 3 Качество изображения OLED и QLED: сравнение
- 4 Выгорание OLED – правда или миф?
- 5 Будущее технологий QLED и OLED
Изменение одной лишь буквы «О» на букву «Q» в названии этих технологий играет огромную роль.
Компания Samsung использует технологию QLED в своих лучших телевизорах, включая и эту модель разрешением 8K
Два конкурирующих производителя используют очень похожую аббревиатуру для описания своих лучших телевизоров. Но QLED и OLED отличаются друг от друга настолько же, как леопард отличается ото льва.
Компания Samsung – самый популярный бренд среди телевизоров в мире – уже 2 года использует термин QLED для продвижения своих моделей. Линейка QLED 2019 года – самая большая в истории компании и включает 28 разных моделей, объединенных в семь серий. Начиная от монстров диагональю 249 см и разрешением 8K и заканчивая телевизорами, дизайн которых напоминает произведения живописи, QLED представляет собой кульминацию достижений инженеров Samsung в стремлении угодить покупателям.
Но речь идет не о кульминации качества изображения. В этом отношении пальма первенства принадлежит технологии OLED.
Опираясь на многочисленные сравнительные тесты, мы пришли к выводу, что телевизоры OLED от LG обеспечивают более высокое в целом качество изображения, чем телевизоры QLED от Samsung. Для примера можно привести сравнение модели 2018 года Samsung Q9 QLED с моделью 2019 года LG C9 OLED, в котором последняя убедительно выигрывает. Более того, C9 демонстрирует лучшее качество изображения из всех когда-либо протестированных нами телевизоров. Фактически, даже LG B8 2018 года стоит на ступеньку выше модели Samsung. Тем не менее, мы признаем, что Q9 – это великолепная модель, демонстрирующая лучшее за пределами OLED качество изображения из того, что мы тестировали. Но она обязана этим отнюдь не технологии QLED.
В июне 2019 года мы познакомились с моделью средней категории Samsung Q70, которая оставила после себя отличные впечатления. Мы еще не тестировали премиальные модели QLED 2019 года – Q80 и Q90, но если бы нам предложили сделать ставки, наш выбор все равно остался бы за OLED, хотя компания Samsung и внесла в линейку нынешнего года целый ряд улучшений. И вот почему.
Телевизор QLED – это просто жидкокристаллический дисплей (LCD) с квантовыми точками
Давайте кратко пройдемся по основным позициям двух технологий.
- Аббревиатура OLED означает «органический светоизлучающий диод» (organic light emitting diode).
- Аббревиатура QLED означает «телевизор LED на базе квантовых точек» (Quantum dot LED TV).
- Технология OLED фундаментально отличается от технологии LCD, являющейся самой распространенной в производстве телевизоров на сегодняшний день.
- QLED является вариацией технологий LCD и LED, предусматривающей добавление пленки c «квантовыми точками» в конструкцию экрана типа «сэндвич».
- Технология OLED основана на самоизлучении, т.е. каждый пиксель излучает собственный свет.
- Технология QLED в ее нынешнем виде наряду с LCD основана на трансмиссии света, т.е. экран полагается на заднюю подсветку.
Основной вывод заключается в том, что технология QLED находится ближе к старой традиционной технологии LCD, чем OLED. Мы, наряду с большинством экспертов, относим телевизоры OLED к совершенно отдельному классу, каким, например, был класс плазменных панелей в свое время.
Квантовые точки – это микроскопические элементы, которые испускают собственный свет разных цветов при попадании на них стороннего света. В моделях QLED квантовые точки внедрены в пленку, освещаемую за счет задней диодной подсветки. Свет затем пересекает несколько других слоев внутри экрана, включая жидкокристаллический (LCD), для создания картинки. Диод передают свет через несколько слоев на поверхность экрана, поэтому мы и говорим, что в основе процесса – трансмиссия света.
Вот как выглядит «сэндвич» из слоев в телевизоре LCD, в котором задняя подсветка от светоизлучающих диодов проходит, в том числе, через пленку с квантовыми точками и движется далее, пока не достигнет жидкокристаллического экрана.
Samsung использует технологию квантовых точек для повышения качества LCD в своих телевизорах с 2015 года, а бренд QLED TV впервые появился в 2017 году. Компания заявляет, что технология квантовых точек развивалась со временем, например, происходило постепенное улучшение световых и цветовых параметров. Но, по-нашему мнению, позитивные изменения от использования квантовых точек не настолько очевидны, как от других качественных факторов (об этом ниже).
Некоторые другие производители телевизоров LCD также используют технологию квантовых точек, например, TCL и Vizio, однако не используют при этом термин QLED TV.
OLED и LCD – это совершенно разные вещи
LCD является доминирующей технологией производства плоских телевизоров уже достаточно долгое время. Она обеспечивает более низкую себестоимость, чем технология OLED, особенно если речь идет о широких диагоналях, и огромное количество производителей по всему миру, включая и LG, успешно ее используют.
Модели OLED не нуждаются в задней подсветке, что наряду с улучшением качества изображения обеспечивает удивительную тонкость панели.
Отличие технологии OLED состоит в том, что в ней не используется задняя подсветка как источник света. Миллионы отдельных пикселей, составляющих изображение, сами производят свет. Вот почему мы говорим, что в основе процесса – излучение. Эта отличительная особенность влияет на все параметры изображения, главным образом, в положительную сторону относительно QLED.
Технологию OLED также используют компании Panasonic, Philips и Sony. Однако панели для всех них изготавливает LG Display.
Качество изображения OLED и QLED: сравнение
Основываясь на нашем опыте, мы сделали обобщенное сравнение двух технологий.
Качество изображения экрана QLED варьируется в большей степени, чем экрана OLED.
В линейке компании Samsung представлено множество серий, среди которых наиболее дорогие явно выделяются на фоне более дешевых. И причина заключается в том, что улучшение качества изображения в премиальных моделях не имеет ничего общего с технологией квантовых точек. Модели 2019 года, такие как Q70, Q80 и Q90 отличаются за счет полноценного локального затемнения, высокой пиковой яркости и более широкого угла обзора, что и ставит их на ступеньку выше моделей, не имеющих этих дополнительных функций, как, например, Q60.
Между тем все протестированные нами модели OLED имеют схожее и отменное качество изображения. Разумеется, есть кое-какие вариации, но не такие значительные, как в линейке QLED.
Технология OLED обеспечивает лучший уровень черного и лучшую контрастность. Одним из самых важных параметров качества изображения является уровень черного. Излучающая конструкция OLED означает, что незадействованные пиксели полностью отключаются для достижения буквально бесконечной контрастности. Даже самые лучшие телевизоры QLED/LCD, использующие наиболее эффективное полноценное локальное затемнение, пропускают некоторый свет по всей поверхности экрана, что несколько размывает и осветляет черные тона и делает яркие фрагменты кадра расплывчатыми.
Телевизоры QLED ярче. Лучшие образцы панелей LCD и QLED демонстрируют более высокую яркость в сравнении с любым телевизором OLED, что является важным преимуществом при просмотре программ в формате HDR либо в ситуации, когда телевизор расположен в светлой комнате. Однако телевизоры OLED обеспечивают достаточную яркость в большинстве интерьеров, а их великолепная контрастность означает даже более высокое в целом качество картинки в формате HDR, чем какая-либо из моделей QLED/LCD.
Телевизоры OLED создают более равномерное качество изображения по площади экрана и имеют более широкие углы обзора. В экранах LCD некоторые участки могут оказаться ярче других на постоянной основе, а структура задней подсветки может быть заметной в некоторых сценах. Даже лучшие образцы LCD тускнеют, теряют контрастность и цветность при их просмотре, если вы не находитесь в самой лучшей позиции прямо напротив экрана. Телевизоры же OLED имеют безупречно равномерное качество по всему экрану и обеспечивают качественный просмотр с разных углов.
Цвет, разрешение, обработка видео и прочие качественные параметры изображения практически схожи в обеих технологиях.Большинство телевизоров OLED и QLED имеют сегодня разрешение 4K, а новинки способны демонстрировать формат 8K. Что касается цветности и обработки видео, то ни одна из технологий не обладает явным преимуществом.
Телевизоры QLED имеют большее разнообразие в размерах (и более низкий ценник)
Телевизоры OLED предлагаются только в четырех размерах по диагонали: 140 см, 165 см, 195 см и 223 см. Так как ценник на последние два размера достаточно высок, большинству покупателей остается выбирать лишь между двумя первыми диагоналями.
Модель Samsung QLED 8K диагональю 216 см стоит около 15 тыс. долл. США
В то же время модели Samsung QLED предлагаются с диагоналями 109 см, 124 см, 140 см, 165 см, 190 см, 208 см, 216 см и, конечно же, 249 см. А простые модели LCD могут быть и того меньше.
Если говорить о размерах, у технологий QLED и LCD есть одно важное преимущество, касающееся себестоимости панелей диагональю свыше 165 см. Большие экраны сегодня – это самый быстрорастущий сегмент рынка. Между тем, на сопоставимые по размеру модели LG OLED c диагональю 195 см и Samsung QLED с диагональю 190 см существует 3-кратная разница в цене не в пользу OLED. Даже если QLED и уступает немного в качестве, это все равно отличный выбор за треть цены от своего конкурента.
Лучшие премиальные модели QLED c диагоналями 140 см и 165 см, как, например, Q90 или Q900A с разрешением 8K, стоят немногим больше, чем телевизоры OLED средней категории. Существует и недорогие серии QLED, хотя и с более низким качеством изображения.
Какой телевизор лучше: Самсунг или ЛДЖИ?
В современном мире невозможно обойтись без техники. Телевизор успел стать частью жизни практически каждого человека. На нем смотрят кино и мультфильмы, запускают игры на приставке и даже используют в качестве украшения интерьера. В данной статье попробуем разобраться, какой телевизор лучше: Samsung или LG, основываясь на качестве видео, четкости звука, ценовой категории и многих других показателях.
- История компаний
- Технологические особенности брендов
- На что стоит обратить внимание
- Внешний вид
- Диагональ
- Качество изображения
- Матрица
- Звук
- Smart TV
- Поддержка 3D
- Пульт управления
- Дополнительные функции
- Стоимость
- Что говорят эксперты
- Отзывы покупателей
История компаний
История компании Samsung началась в Корее в 1938 году. Ее родоначальником был Бьонг Чхуль Ли (Byung-Chull Lee), который назвал компанию в честь трех своих сыновей. На корейском — samsung означает три звезды. Первое время предприятие занималось отнюдь не изготовлением техники и электроники, а производством рисовой муки. И лишь в 1969 году Samsung совершили прорыв в технической области.
Еще в самом начале своего развития, компания, совместно с фирмой Sanyo, начала выпускать полупроводники. Позднее был открыт цех по производству черно-белых телевизоров.
С 1973 года Samsung начали масштабное производство бытовой техники. Благодаря объединению нескольких предприятий, в этом же году компания сменила название на Samsung Electronics и приступила к производству холодильников и стиральных машин.
В 1979 году фирма начала производить видеомагнитофоны, а уже с 1983 года — персональные компьютеры. В этом же 1983 году компания переместилась в США с целью производства микроволновых печей. В 1998 году началось изготовление телевизоров и DVD-проигрывателей.
Интересно! В 1999 году компания создала свой первый мобильный телефон.
Появление компании LG никак не было связанно с электроникой. В 1947 году в Корее была образована Luk Hui Chemical Industries (LHCI) — именно такое название изначально носила фирма. Она занималась производством бытовой химии вплоть до середины 1950-х годов. Как раз в то время страна нуждалась в радиосвязи, поэтому в 1958 году был открыт завод по производству радиоприемников, покоривших корейский рынок.
Вследствие военного переворота в 1961 году компания LHCI получила государственную финансовую поддержку и инвестирование. Именно в то время началось производство бытовой техники, а с 1962 года началось осуществление поставок техники на импорт.
В 1965 году компания начала активно развиваться и заняла свою нишу на рынке. Первостепенной задачей стало изготовление новой техники: черно-белых телевизоров, кондиционеров, стиральных машин и кассетных проигрывателей.
Это интересно! В 1977 году компания выпустила свой первый цветной телевизор.
В 1980-е года предприятие вышло на международный рынок, открывая новые производственные фабрики в других странах.
В период с 1990 по 1995 год компания принимает решение о популяризации своих товаров, путем увеличения объемов и качества производства. В 1995 году компания меняет свое название на LG Electronics (Lucky Goldstar Electronics).
К 2005 году LG, при поддержке Philips, добилась огромных успехов в производстве электроники. Во время их совместной работы был выпущен первый жидкокристаллический телевизор диагональю 20,1 дюйма.
Технологические особенности брендов
Каждая из компаний стремится обогнать конкурентов в плане технологии производства и в разнообразии выбора.
Samsung разработал революционную технологию квантовых точек, которую использует в QLED телевизорах. Она преобразует свет в насыщенные цвета, имеет четкий контраст и насыщенные цвета в любое время суток. Сейчас такой технологией пользуются многие бренды, в том числе и Лджи.
LG, в свою очередь, создает технологию OLED, которая функционирует за счет применения органических светодиодов, благодаря которым достигается невероятная реалистичность изображения и максимально снижается толщина и вес панели.
Так какая фирма все же достигла большего технического прогресса самсунг или Лджи? Попробуем разобраться.
На что стоит обратить внимание
Покупателю следует обратить внимание на самые важные качества и функции телевизора: вид, качество видео и аудио, функционал и цена. Для каждого потребителя найдется подходящая именно ему модель.
Внешний вид
В настоящее время рынок переполнен разнообразными видами телевизоров на любой вкус и интерьер: начиная с небольших настенных экранов для кухни и заканчивая огромными плоскими корпусами с узкими рамками.
Samsung и LG, в данном критерии, оба являются лидерами. Они могут предложить покупателю самые последние инновации: тонкий корпус, узкие рамки, изогнутый или классический плоский экран, разнообразную цветовую гамму и многое другое.
Также хотелось бы отметить подставки под сам телевизор. Это приспособление, которое позволяет устройству находится в устойчивом положении.
Хотелось бы отметить, что у компании LG чаще встречаются подставки (ножки), которые позволяют развернуть телевизор в нужную сторону.
Диагональ
В настоящее время у обеих компаний представлен большой выбор диагоналей: начиная в среднем от 16 дюймов и заканчивая 75. Есть, конечно, модели, имеющие больший или меньший размер, но встречаются они значительно реже остальных. В плане габаритов телевизора все зависит от того, где вы предпочитаете его установить. Для кухни подойдут телевизоры с диагональю небольших размеров, а в гостиную же лучше устанавливать телевизор с диагональю шириной от 45 дюймов.
Качество изображения
Оба бренда используют LED-дисплеи, что позволяет поднять качество изображения на высший уровень. Благодаря такой технологии качество изображения четкое и гладкое. При выборе 4К телевизоров и LG и Samsung могут похвастаться весьма широкой линейкой таких моделей. Но все же Самсунг производит большее количество телевизоров с таким разрешением. Также компания Самсунг совершила технический прорыв — изображение в 8К разрешении представлены на рынке только их брендом.
Хотелось бы добавить пару слов о подсветке: у компании Sumsung она расположена по всей площади экрана, в отличие от телевизоров LG, где она находиться лишь по краям. По итогу можно с уверенностью сказать, что качество картинки и подсветки у Samsung все же немного лучше, чем у LG.
Матрица
Компании Samsung и LG используют разные технологии, которые существенно отличаются друг от друга: первая использует VA, а вторая же IPS. Технология VA значительно улучшает насыщенность цвета и качество изображения, но при этом существенно снижается угол обзора экрана. У технологии IPS все немного по-другому: менее качественное отображение картинки, но шире угол обзора экрана.
В самых дорогих моделях телевизоров обе компании используют технологию QLED позволяющую использовать органические светодиоды, которые значительно повышают контраст и глубину цвета. В данном вопросе весомых различий между моделями брендов не имеется.
Хороший телевизор обязан иметь не только качественное изображение, но и четкий звук. В последних моделях телевизоров компания Самсунг может похвастаться новой системой адаптивного звучания. Искусственный интеллект сам подбирает настройки звука, в зависимости от размеров помещения, типа воспроизводимого звука и других факторов. Телевизоры LG же не обладают такими преимуществами: для них необходима аудиосистема. Лучшими по звучанию, несомненно, являются телевизоры бренда Самсунг.
Smart TV
Данная технология позволяет подключить телевизор непосредственно к интернету. Благодаря ей можно устанавливать различные приложения и сервисы, а также управлять социальными сетями. У самсунг за данную функцию отвечает платформа Tzen, у лдж – WebOS. Более продвинутой считается Tzen, так как предоставляет больший выбор различных функций. Управление обеих систем производится с помощью отдельного пульта.
В данной категории обе системы отлично справляются с поставленной задачей, но Tzen от бренда Самсунг лидирует благодаря своим многочисленным функциям.
Поддержка 3D
Возможность поддержки трехмерного изображения называется технология 3D. Она представлена как у Samsung, так и у LG. Однако их технологии все же имеют отличия. У первой системы очки снабжены специальным затвором, который напрямую связан с телевизором, меняя картинки таким образом, чтобы они отображались в линзах трехмерно. У LG эта система упрощена: на экраны их телевизоров нанесено специальное покрытие, которое при просмотре через очки меняет изображение. Благодаря такой технологии Лджи смогли облегчить вес очков, но при этом потеряли качество трехмерного изображения.
Пульт управления
Для каждого телевизора предназначен свой пульт: что у марки LG, что у Samsung. Также оба бренда включили в свои телевизоры функцию управления «руками». С помощью датчиков, расположенных на корпусе телевизора, технология улавливает движение рук или пульта, максимально упрощая дистанционное управление. Махнув рукой можно переключить канал или перейти в меню.
Дополнительные функции
С каждым годом список дополнительных функций становиться все больше, упрощая пользователю взаимодействие с телевизором или добавляя в него новые полезные приложения. Обе компании внедряют новые расширения в свои модели для увеличения возможностей своих устройств. На данный момент можно подключить телевизор к сети Wi-Fi, записать передачи, управлять телевизором с помощью голоса либо, как было описано выше, жестами, смартфоном или специальной указкой. В последних версиях телевизоров Samsung появилась дополнительная функция, позволяющая подстроить телевизор под интерьер помещения, в котором он находится: благодаря узким рамкам он становиться едва заметным.
Оба бренда постоянно развиваются и придумывают новые технологии производства мощных, качественных и доступных телевизоров.
Стоимость
У обеих компаний представлены модели разных ценовых категорий: от 4000 до 6 млн. рублей. Самым дорогим телевизором, поддерживающим технологию 8К, является модель компании Sumsung. LG является бюджетным вариантом и среди его моделей можно найти телевизор с похожей характеристикой, но меньшей ценой, чем у Самсунга.
Что говорят эксперты
Эксперты считают, что однозначного ответа на вопрос что лучше Sumsung или LG не существует. Выявить лидера довольно тяжело, так как каждый пользователь высказывает субъективную точку зрения. Огромное количество людей предпочтут Самсунг по личным причинам и приведут доказательства того, что их интерфейс, качество, цена значительно лучше, чем у Лджи. Сторонники LG, в свою очередь, будут доказывать обратное.
Эксперты советуют отдавать предпочтение телевизорам с разрешением монитора 4К и не важно, какой бренд вы выберете.
Отзывы покупателей
Как у Samsung, так и у LG есть положительные и отрицательные отзывы. Однако хочется отметить, что большинство покупателей отмечают только положительные стороны данных устройств. Всем пользователям нравится постоянное развитие компаний, технический прогресс и новые функции, которые анонсируют бренды. Также пользователи отмечают длительное время эксплуатации устройств, что не может не радовать. Причем одинаково хорошо служат как дорогие модели, так и бюджетные.
Бывают ситуации, когда пользователь пишет в интернете негативный отзыв обо всей компании в целом только из-за того, что ему достался бракованный товар. Не стоит верить таким отзывам: лучше всего самому изучить характеристики и выбрать именно ту модель, которая придется вам по душе и по карману.
Самсунг и Лджи бесспорно являются лидерами по изготовлению электронных устройств на рынке. Их многолетняя история и заслуженная репутация помогают изготавливать высококачественные товары для широкого круга пользователей, где каждый сможет найти желаемый товар.
Какой телевизор лучше выбрать в 2021 году — LG или Samsung?
Два южнокорейских мировых бренда LG и Samsung ведут вечное соперничество. И это помогает им развиваться и улучшать свою продукцию.
Бренд LG был создан ещё в 1947 году, однако первая продукция не имела ничего общего с телевизорами. Продавались зубная паста, крем для лица и похожие товары. Однако спустя 11 лет мир начал всё больше и больше погружаться в электронику, и компания сменила направление.
Сейчас продукцию бренда LG можно найти почти в любой точке мира, ведь она продается в 95 странах. На данный момент компания входит в конгломерат LG Group и производит потребительскую электронику и бытовую технику.
В 1930-х годах Ли Бён Чхоль открывает производство рисовой муки. Именно так начинается история становления Samsung от небольшого завода с продуктами питания до мирового бренда бытовой техники.
В момент промышленного бума компания так же, как и LG меняет своё направление и уходит в электронику. И вот спустя несколько десятков лет Samsung, состоящий в конгломерате Samsung Group, становится мировой компанией по производству бытовой техники, аудио- и видеоустройств и соперничает даже с Apple.
Главные отличия телевизоров LG и Samsung
Если прийти в магазин и попытаться найти различия у телевизоров данных брендов одной ценовой категории, то, скорее всего, у вас ничего не получится.
Дело в том, что в последнее время внешний вид LG и Samsung очень схож. Однако небольшие различия в характеристиках телевизоров есть, правда, они обычно не значительны, и не влияют на производительность.
На данный момент Samsung быстрее и лучше развивается, чем ближайший конкурент, из-за своей обширной линейки продукции. Они продают и дешевые модели, и премиум класса. В то время как LG уходят к LED моделям с высоким разрешением.
Что лучше выбрать — LG или Samsung?
Недостатки Samsung относительно LG:
- цветопередача;
- соотношение цены и качества.
Преимущества:
- оптимальная подсветка LED телевизоров;
- насыщенность и глубина цвета;
- удобный интерфейс в Smart моделях;
- наличие бесплатных виджетов для IPTV;
- высокая скорость работы телевизоров.
Недостатки LG относительно Samsung:
- насыщенность и недостаток объема;
- отражение света.
Преимущества:
- быстрая работа;
- угол обзора;
- яркая подсветка позволяет улучшить глубину и цветопередачу изображения;
- OLED технология.
Довольно-таки сложно сравнивать столь похожие компании, так как их отличия совершенно незначительны. Samsung делает упор на удобство, качество и разнообразие товаров. В то время как линейка продукции LG немного меньше.
Однако в каких-то моментах она более качественна и, конечно же, решающий момент – цена. И именно этот фактор заставляет людей купить телевизор LG, так как зачастую она ниже у бренда.
Сравнение Samsung The Serif QE55LS01TAU и LG OLED55BXRLB
Samsung The Serif QE55LS01TAU
Необычная рамка Serif, разработанная французскими дизайнерами – это первое, что привлекает внимание в данной модели. Если смотреть в профиль, то рамка напоминает букву I с засечками длиной в 10 см. Также удобно, что телевизор сразу же идет с устойчивыми ножками, а значит прощайте неудобные, массивные тумбы, на которые приходилось ставить технику.
4 разъема HTML, 2 порта USB, цифровой аудиовыход, а также доступ к Wi-Fi, однако только беспроводной. В комплекте идет «умный» пульт ДУ. Он очень простой и понятный для использования. Есть возможность голосового управления и управления со смартфона.
Очень удобный функционал. Одной из важных «фишек» в данной модели является возможность автоматического подключения смартфона с помощью NFC. Достаточно лишь положить смартфон на телевизор, и вы сможете слушать свою музыку с помощью него. Также очень много дополнительных функций, например, таймер сна.
Звук очень хорош в плане качества и громкости, однако любителям басов лучше приобрести дополнительный саундбар.
55-дюймовый дисплей и качество 4К полностью передают цвет и насыщенность картинки. Удобны видеорежимы «Стандартный», «Динамический», «Фильм». Они полностью подстраиваются под картинку и делают её более «живой».
При подключении к игровой консоли снижается время отклика и отключается оптимизация изображения.
Приблизительная цена: 100.000-105.000 рублей.
LG OLED55BXRLB
Стильный минималистичный дизайн с небольшой, но устойчивой ножкой-подставкой из пластика. Телевизор очень тонкий.
4 разъема HTML, 3 порта USB, цифровой аудиовыход, а также доступ к Wi-Fi. Простой в управлении пульт ДУ с лазерной указкой, и возможностью использовать смартфон, как пульт. Также можно управлять телевизором с помощью голосовых команд.
Качественный звук, который имеет широкий диапазон благодаря новой технологии OLED Surround. Объём и громкость позволяют полностью прочувствовать напряженный момент в фильме и послушать музыку.
55-дюймовый дисплей с поддержкой 4К поражает своей цветовой гаммой и насыщенностью. Также отмечают углы обзора, благодаря которым изображение абсолютно не искажается. Однако лучше не использовать этот телевизор в светлой комнате днём, так как дисплей отражает свет.
Очень удобен для игр, так как время отклика составляет 1 миллисекунда, а качество изображения совсем не ухудшается. Дополнение в виде яркой подсветки ещё больше погрузит вас в мир игр.
Приблизительная цена: 100.000-120.000 рублей.
Итоги
Итак, что можно сказать: оба телевизора очень хороши по своим характеристикам и похожи между собой. Однако на данный момент модель Samsung выигрывает у LG благодаря своему функционалу.
Хотя если вы любитель хорошего объемного звука и покупаете телевизор преимущественно для игр, то лучше выбрать второй вариант. Так как Samsung делает упор преимущественно на качество картинки и удобство функционала для своих телевизоров.
По цене также можно выделить Samsung, потому что его стоимость ниже, чем у другого бренда, и эта разница особенно видна в некоторых магазинах.
Создан звонок, способный распознавать лица и разговаривать
6 «умных» дверных звонков, которые сообщат хозяевам всё о нежелательных визитёрах
Получайте на почту один раз в сутки одну самую читаемую статью. Присоединяйтесь к нам в Facebook и ВКонтакте.
Современные дверные звонки – устройства, которые точно пригодятся в каждом доме. Они позволяют узнать, кто пришёл, даже не подходя к двери. Можно не сомневаться – умный звонок сообщит абсолютно обо всех визитёрах, прислав сообщение на смартфон. И даже в том случае, если владелец недвижимости не дома, он сможет поговорит с посетителем по домофону, создавая иллюзию присутствия.
Помимо обеспечения видеопотока в режиме реального времени, доступ к которому можно получить в любое время, интеллектуальные дверные звонки могут быть настроены для начала записи видео в момент, когда они обнаруживают движение, а в некоторых случаях даже когда «слышат» необычные звуки, например, сигнализацию или звук разбитого стекла. Для большинства интеллектуальных дверных звонков необходимо проводное подключение, некоторые же работают на батареях и используют Wi-Fi. Итак, лучшие на сегодня из этого класса устройств.
1. August Doorbell Cam Pro
Второе поколение смарт-звонка Doorbell Cam Pro получило улучшенный ночной режим, и гаджет способен снимать цветное видео ночью в HD-качестве. Устройство также умеет обнаруживать движения и отправлять предупреждения об этом на смартфон.
Новой в этой модели является встроенная флуоресцентная подсветка, которая включается при обнаружении движения. Это улучшает качество записанного видео и полезно для борьбы с взломом.
Особо впечатляет очень простой процесс установки Doorbell Cam Pro, но при этом удивляет, что не был увеличен радиус обзора по сравнению с предыдущей моделью. Тем не менее, способ общения друг с другом всех продуктов для умного дома от August весьма радует. Например, если дома есть смарт-замок August, то можно удаленно разблокировать дверь, чтобы позволить войти, к примеру, уборщику.
Видео можно просматривать в прямом эфире в любое время, а последние 24 часа записи также доступны для просмотра в Интернете. Поэтому, если камера обнаружила движение поздно вечером, и хочется проверить, что это было, можно просмотреть запись утром, загрузив ее бесплатно из Сети. Если захочется продлить этот период до 30 дней, нужно будет оплатить подписку в размере $ 4,99 в месяц или $ 49,99 в год.
2. Ring Video Doorbell Pro
$ 249
Этот проводной видеодомофон снимает видео в качестве Full HD с разрешением 1080p, имеет микрофон и динамик для двустороннего аудио, может видеть в темноте в инфракрасном диапазоне, а также может быть сконфигурирован так, чтобы игнорировать движение в определенных частях кадра.
Как и звонок от August, Ring Video Doorbell Pro присылает уведомление на смартфон, когда он видит движение, а также можно подключиться к камере звонка, чтобы увидеть изображение в режиме реального времени.
Утонченной особенностью этого дверного звонка является то, что можно запрограммировать игнорирование движения в любом секторе его обзора. Это очень полезно, если поле зрения камеры смарт-звонка частично захватывает улицу, и проезжающие по дороге автомобили приводят к постоянным уведомлениям на смартфон о движении. Стоит уточнить, что даже если запрограммировать звонок на игнорирование проезжей части перед домом, он все равно вышлет предупреждение на телефон и начнет запись, если кто-то появится прямо перед камерой, придя от проезжей части.
Ring Video Doorbell Pro поставляется с четырьмя лицевыми панелями, чтобы гаджет идеально подошел к дизайну любой двери.
Несколько покупателей этой модели столкнулись с проблемами подключении гаджета к очень старому механизму звонка у себя в квартире. Поэтому рекомендуется проверить совместимость перед покупкой, особенно если дома механизм дверного звонка устарел.
Просмотр видео в реальном времени бесплатный, но просмотр и загрузка записанного видео (на срок от 60 дней) требует приобретения Ring Protect, который обойдется в $ 3 в месяц или $ 30 в год.
3. Skybell HD
$ 199
Как и его конкуренты, дверной видеозвонок Skybell умеет записывать HD-видео, имеет микрофон и динамик для общения с кем бы то ни было, датчик движения для начала записи видео в случае его обнаружения и функцию цветного ночного видения.
Skybell HD очень легко установить, а также в нем нет ежемесячной платы за хранение видео в Интернете. Вместо этого видеозапись хранится семь дней на сервере Skybell, после чего удаляется. Если понадобится копия видеозаписи, можно загрузить видео на свой смартфон через приложение Skybell, доступное для iOS и Android.
Видео можно записывать в формате Full HD 1080p, но доступны и более низкие разрешения, если связь с Интернетом плохая. Также есть возможность выключить звонок, чтобы он не мешал поздно вечером или когда ребенок спит.
Интеграция с Alexa означает, что покупатель может контролировать дверной звонок, разговаривая со своим умным динамиком Amazon Echo. Также есть поддержка устройств Z-Wave и Zigbee. Skybell умеет работать с интеллектуальными замками Kevo Kevo, так что можно дистанционно разблокировать дверь, чтобы впустить кого-то.
4. Netvue Belle
$ 249
Обычно умные дверные звонки подразумевают, что владелец будет сам говорить с посетителем. Netvue Belle утверждает, что является первым смарт-звонком с искусственным интеллектом. Таким образом, устройство само приветствует посетителей своим голосом и просит их идентифицировать себя, прежде чем передать эту информацию владельцу.
Как и у других дверных звонков, у Belle есть камера HD и он обеспечивает двусторонний звук, чтобы можно было говорить с кем бы то ни было, прежде чем открывать дверь. Также можно разговаривать с посетителем удаленно.
Netvue – это проект Indiegogo, который в марте 2018 года собрал 234 процента целевого финансирования. В ближайшее время планируется начать поставки.
5. Wisenet SmartCam D1
$ 230
В отличие от большинства дверных звонков, SmartCam D1 от Wisenet использует функцию распознавания лица, чтобы помочь определить, кто находится у двери. В первый раз смарт-звонок не может сделать этого, но он сделает снимок лица звонящего и попросит владельца идентифицировать его. В следующий раз, когда этот человек позвонит в дверь, приложение уведомит о том, кто пришел.
Это может быть удобным способом узнать, когда у двери находится друг, а не продавец, с которым, возможно, не захочется говорить. Помимо распознавания лица, камера звонка также умеет определять разницу между людьми и другими движущимися объектами, такими как проходящая мимо кошка, поэтому SmartCam D1 не будет предупреждать владельца и записывать видео без необходимости.
Функция, называемая «интеллектуальное обнаружение аномального звука», уведомит человека, когда устройство «услышит» сигнализацию, звук разбитого стекла или чей-то крик. Прямую трансляцию видео можно просматривать бесплатно в любое время, но запись за последние 30 дней можно увидеть только с подпиской SmartCloud, которая стоит $ 4,99 в месяц или $ 49,99 в год.
6. Yale Look Door Viewer
$ 179
Еще один умный дверной звонок Yale Look Door Viewer представляет собой камеру, которая помещается внутрь входной вашей двери и «смотрит наружу» через глазок. Это означает, что устройство с меньшей вероятностью будет видно снаружи, а также не понадобится связь с существующей проводкой домофона.
Система Yale Look Door Viewer, которая имеет простую установку, также обнаруживает движение и предлагает двустороннюю связь, хотя это происходит с задержкой.
Качество видеоизображения камеры 720p могло бы быть и лучше, поскольку оно немного нечеткое по ночам, а также функция обнаружения движения слишком чувствительная. Кроме того, картинка ночью через дверной глазок при ненастной погоде откровенно плохая.
Понравилась статья? Тогда поддержи нас, жми:
Рассказываем, как работает нейросеть Speech2Face. Она создаёт лица по голосу
Пытались ли вы когда-либо представить, как выглядит незнакомый человек, с которым вы разговариваете по телефону? Особенно, если это очередной раздражающий звонок из банка с предложением кредита.
Скоро послать «занудную брюнетку 25 лет с зелеными глазами и мягким голосом» поможет специальная нейронная сеть.
Идея «восстановить» внешность человека по короткой аудиозаписи говорящего человека родилась появилась у основателей проекта Speech2Face. Рассказываем какие технологии помогают им в этом.
Speech2Face анализирует лица в роликах на YouTube
В проекте Speech2Face в качестве источников вводных данных используются миллионы видеороликов в Интернете и, в частности, на Youtube. Во время обучения сеть анализирует аудиовизуальные, голосовые корреляции. Они позволяют создавать изображения, отражающие различные физические характеристики говорящих, такие как возраст, пол и этническая принадлежность.
Любопытно, что некоторые особенности предсказанных сетью лиц могут не быть физически связаны с речью, например, цвет волос. Однако, многие люди, говорящие определенным образом, (например, на одном языке) также имеют некоторые общие визуальные черты.
Демонстрация работы датасета AVSpeech, на котором работает Speech2Face:
Метод не сможет восстановить точную внешность человека по его голосу. Это связано с тем, что модель обучена лишь отмечать визуальные особенности и фиксировать связь визуальных функций с вокальными и речевыми атрибутами.
Другими словами, модель не будет воспроизводить изображения конкретных людей.
Вы сможете знать, что вам позвонила блондинка, но точную ее внешность все равно не узнаете. Увы.
Speech2Face состоит из спектограмм и векторых данных
В качестве основы используется датасет AVSpeech и предобученная сеть VGG-Face, которая способна сопоставлять особенности речи с рядом биометрических характеристик человека.
Модель принимает спектограмму* аудиозаписи голоса, после чего выдает векторные данные с характеристиками лица, которые в свою очередь уже декодируются в финальное изображение лица.
* cпектограмма — визуальное представление аудиоволн
Используемые данные – это коллекция видеороликов с YouTube, а значит входные данные не в равной степени представляют все население мира. Другими словами, модель неточна и данные распределены неравномерно. Очевидно, что определенные национальности (например, африканские) система знает хуже других.
Например, если определенный язык не отображается в данных обучения, реконструкция внешности не будет хорошо отражать черты лица, которые могут коррелировать с этим языком.
Поэтому сейчас технология активно тестируется и проверяется, чтобы гарантировать максимально точный результат. В случае нахождения серьезных разночтений голоса и внешности создатели собирают более репрезентативные данные.
Speech2Face пока ошибается, но результаты все равно удивляют
Нельзя сказать, что на данный момент система работает точно. Так, в примере приводятся несколько лиц (в том числе известных личностей), но выдаваемый результат далеко не всегда совпадает с оригиналом.
Например, система сильно состарила внешность Дэниела Крейга и ошиблась с цветом волос Марии Шараповой.
Любопытно, что чем длиннее входная аудиозапись, тем и ближе сгенерированное изображение к истинному.
Повторюсь, что на данный момент цель проекта состоит не в том, чтобы восстановить точное изображение человека, а скорее в том, чтобы восстановить характерные физические особенности, которые коррелируют с его речью. Но авторы Speech2Face планируют продолжить исследования.
Возможно, в недалеком будущем мы сможем скачать приложение, способное предугадывать внешность неизвестного телефонного собеседника. Звучит фантастически, но в нынешнее время высоких технологий и нейросетей все возможно. Ждем. [Arxiv]
Создан звонок, способный распознавать лица и разговаривать
Применяемое в СИБУРе решение разрабатывалось индивидуально под требования компании и не является «коробочным». Прежде чем выбрать конкретное решение, специалисты тестировали несколько вариантов, представленных на рынке. Остановились на совокупности лучших показателей: допустимой вероятности ошибки, высокого уровня быстродействия и защиты от спуфинга (англ. spoofing — подмена), а также возможности интеграции с другими системами доступа.
Решение, основанное на идентификации по лицу, в сравнении с другими биометрическими модальностями, такими как радужная оболочка, отпечаток ладони или пальца, не требует прямого контакта пользователя со считывателем, при этом процесс максимально открыт. Также выбранное решение не требует замены систем управления доступом, которые построены на разных платформах, а значит, и не предполагает соответствующих затрат.
Применение системы снизило риски, связанные с человеческим фактором при предоставлении доступа в офис, а также исключило несанкционированный проход путем передачи пропуска. Также решение повысило удобство пользователей, как сотрудников, так и гостей. Внедрение комплекса биометрической идентификации упростило дальнейшую автоматизацию процесс доступа посетителей в офис — позволило внедрить терминалы самостоятельной регистрации.
МВД тестирует камеры-видеорегистраторы с функцией распознавания лиц. Если испытания будут успешными, функция распознавания появится у портативных видеорегистраторов, которые уже применяют полицейские. Камера по размеру чуть меньше рации и крепится на одежду человека. Она анализирует видеопоток и выделяет из него лица людей, данные о которых через интернет (в устройство можно вставить сим-карту) отправляет на сервер. В некоторых странах, например, в США и в Китае, в распоряжении полиции есть не только такие устройства, но и умные очки.
Для многих организаций, в частности, для сетевого ритейла, актуальная задача — обнаружить человека из «черного списка» (ранее совершившего кражу или подозреваемого в незаконных действиях).
Цель системы в этом сегменте — проанализировать поведение покупателя (например, на кассе) и повысить лояльность к сети. Такие системы уже использует 59% ритейлеров одежды в Великобритании. В 2017 году Walmart разработал технологию, которая помогает определить, насколько покупатель доволен посещением магазина. Если система обнаружит покупателя с несчастным лицом, она подает сигнал об этом сотрудникам магазина.
Ведущие российские ритейлеры также либо тестируют, либо уже используют распознавание лиц, часто покупая «коробочные» решения. В 2018 году о тестовом проекте заявила X5. Технология распознавания лиц в десятки раз ускорила контроль планограмм, сократила на 10% количество людей, уходящих из магазина без покупок, и на 20% — потери магазинов. Руководство считает, что улучшения положительно повлияли на товарооборот. Система помогала отслеживать количество людей в очередях, определяла самые посещаемые отделы в магазинах, а также распознавала лица, пол, возраст и настроение покупателей.
С первого июля 2018 года российские банки начали сбор биометрических данных клиентов. Пройдя идентификацию в системе, клиент может с помощью голоса и фотоизображения удаленно открыть счет или заказать выпуск карты на портале госуслуг.
«Альфа-Банк» производит сбор биометрических данных для Единой биометрической системы более чем в 100 отделениях по всей стране.
«Альфа-Банк» реализовал простую и быструю для клиентов и для сотрудников процедуру сбора данных. Разработанное банком приложение дает графические и текстовые подсказки оператору для быстрого фотографирования и записи голоса. В среднем процедура сбора занимает пять минут. «Потенциально все банковские услуги могут быть оказаны с применением биометрической идентификации, но разработка новых продуктов и процессов требует много времени, — добавляет Баттулин. — Сейчас этот рынок находится в стадии становления, и банки предлагают клиентам самые простые продукты с удаленной идентификацией — дебетовые карты и депозиты».
Андрей Шурыгин, руководитель дирекции биометрических технологий «Почта Банка» (система применяется более чем в 3,5 тысячах точек присутствия), рассказывает о применении технологии:
Евгений Лукин, операционный директор ORBL, говорит, что интерес у работодателей к системе учета рабочего времени сотрудников (СУРВ) растет с каждым годом. Осуществление контроля происходит при помощи программы, встроенной в планшет при входе в офис или другое место работы.
Камера планшета фиксирует время прихода и ухода сотрудника, вносит информацию в систему, которая при запросе формирует отчет о присутствии каждого из сотрудников на рабочем месте. Такие системы особенно востребованы у тех работодателей, которые имеют много наемного персонала, работающего посменно и с гибким графиком. Система позволяет упростить всю бумажную работу и контроль, предоставляя достоверную информацию по отработанному сотрудниками времени.
В 2017 году подобный сервис тестировала сеть салонов «Эконика». Чтобы сервис распознал лицо пришедшего на работу сотрудника, тому было достаточно посмотреть в камеру планшета. Распознавание лица занимало меньше секунды, если данные передавались по Wi-Fi, если по мобильному интернету — то 2-3 секунды.
В марте стартап ORBL представил прототип разработки с одним из европейских провайдеров платежных систем на выставке eShow в Барселоне. Это киоск для оплаты товаров или услуг при помощи лица. Для регистрации необходимо скачать мобильное приложение, с помощью которого можно привязать банковскую карту или электронный кошелек, а также сфотографироваться. При оплате в киоске денежные средства списываются со счета покупателя. Технология позволяет совершить покупку, даже если покупатель по каким-либо причинам не может воспользоваться привычными методами оплаты. А также снизить риск пользования картой третьим лицом.
Еще один успешный кейс — использования технологии для приобретения лотерейных билетов, продажа которых ограничена возрастным цензом.
«Нашими системами распознавания лиц оборудованы четыре аэропорта и шесть вокзалов, включая Казанский вокзал Москвы, железнодорожный вокзал Сочи, транспортные узлы острова Сахалин, Саранска, а также метрополитен и канатная дорога Нижнего Новгорода», — рассказывает Хрулев. — Основной сценарий здесь — обнаружение людей, находящихся в розыске, с целью обеспечения транспортной безопасности. Сегодня распознавание лиц от ЦРТ работает на 24 транспортном объекте. Идет активная работа по внедрению распознавания лиц в аэропортах.
Однако пока разработчиков сдерживает нормативное регулирование. Например, наше законодательство не позволяет регистрироваться на самолет без предъявления паспорта и посадочного документа.
Московский институт психоанализа внедрил решение по распознаванию лиц в систему обучения и тестирования студентов для удаленной идентификации. При использовании учебного портала студенты института получают доступ к материалам курса и к сдаче тестов и экзаменов, тогда как ранее это было невозможно из-за использования системой стандартного механизма доступа по паролю. По данным разработчика, около 5% студентов пытались использовать третьи лица для сдачи экзаменов, но система предотвратила все случаи мошенничества.
Прокторинг — процедура наблюдения и контроля за дистанционным испытанием, очень развит в США, где прокторинговые компании работают в основном с образовательными учреждениями. В России университеты только начинают использовать его при приёме экзаменов. Решения верифицируют личность с помощью биометрии в режиме видеопотока и анализируют поведение человека перед монитором. Российские стартапы ProctorEdu и Examus, разработавшие системы прокторинга, уверены, что инструмент будет востребован при проведении аттестаций в коммерческих компаниях.
Популяризации технологии способствует расширение возможностей использования — на дронах, ноутбуках, в банкоматах и так далее. Число смартфонов, на которых установлена технология распознавания лиц, неуклонно растет. Согласно прогнозу агентства Counterpoint Research, в 2020 году будет продано более миллиарда таких устройств. В последних моделях iPhone технология уже доступна любому человеку.
Также эксперты говорят об экспансии технологии в новые рыночные сегменты.
«Ежедневно к нам приходят запросы уже и по отработанным кейсам, чаще всего это СКУД, автоматизация проезда транспорта на парковку, прохода сотрудников в здание. Но все чаще заявки приходят и из тех сфер, где распознавание, казалось бы, неуместно. Все стараются автоматизировать процессы внутри организации и максимум исключить человеческий фактор. Как раз компьютерное зрение поможет увидеть то, что человеческий глаз может пропустить.
Есть три основных параметра, за которые ведется борьба среди разработчиков: стоимость решения, точность распознавания, быстродействие системы. И здесь надо оптимально подобрать все три составляющие, чтобы продукт был рентабельным, не уступал конкурентам и лидерам. И максимально стремился войти в когорту продуктов на рынке систем распознавания».
Другие факторы, которые стимулируют распространение технологии, отмечает Дмитрий Стариков — запрос компаний на персонификацию обслуживания, а также возможность реализации масштабных проектов (системы оплаты по лицу на транспорте, прохождение паспортного контроля, замена паспортов и банковских карт и др.), где активно можно использовать технологии распознавания лиц.
Разработчики говорят о новых вызовах безопасности, которые также стимулируют развитие технологии. «Чем доступнее становятся современные технологии, облегчающие взлом системы, тем более прогрессивными должны быть алгоритмы защиты» — говорит Андрей Хрулев. «Основная конкуренция идёт за рынок, для этого мы ежедневно с командой разработчиков и исследователей развиваем наш продукт, — добавляет Александр Ханин. — Сейчас наши решения получают награды, недавно на крупнейшей международной конференции CVPR-2019 технология VisionLabs продемонстрировали ошибку в 1,5 раза меньше, чем решения других международных компаний и заняла первое место в конкурсе ChaLearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge».
Точность алгоритмов растет каждый год. Чтобы оставаться в лидерах, техновизионеры компаний-разработчиков (например, ЦРТ) фокусируются не только на самих технологиях и продукте, но и являются экспертами международного Биометрического института (Biometrics Institute), проводят собственные конференции (в частности, саммит Machines Can See от VisionLabs), участвуют в создании и регулировании подобных вопросов вместе с мировым сообществом.
Факторы, которые пока тормозят развитие технологий в России, считает Дмитрий Стариков: недостаточная точность, относительно высокая цена внедрения систем распознавания лиц, а также возникающий синдром «Большого брата», ощущения постоянной слежки у пользователей.
Введение в глубокое обучение для распознавания лиц
Дата публикации Jun 26, 2019
Что такое распознавание лица? Что такое глубокое обучение? Самое главное, какую силу эти двое могут объединить?
Если вы думаете, что это слишком много вопросов для одной статьи, подождите, я могу передумать. В этом посте я приложил все усилия, чтобы продемонстрировать все важные концепции и, как правило, сделать простое и всеобъемлющее руководство для всех. В общем, я буду распространять объяснение того, как работает распознавание лиц, вместе с технологией глубокого обучения, которая его поддерживает.
Цель состоит не в том, чтобы дать очень подробные объяснения, а в том, чтобы предоставить общий обзор с множеством ссылок, чтобы вы могли пойти и покопаться глубже, если вам это интересно. Вот краткий обзор путешествия:
- Основы глубокого обучения
- Основы распознавания лиц
- Основные шаги, чтобы определить лицо по фотографии
- Глубокое обучение в распознавании лиц
Без лишних слов, давайте сразу же!
Шаг 1. Основы глубокого обучения
Глубокое обучение – это не что иное, как стандартная парадигма машинного обучения или, точнее, один из его алгоритмов. В наибольшей степени это основано на концепции человеческого мозга и взаимодействия нейронов. Если вы начнете гуглить, что такое глубокое обучение, вы заметите, что это супер-горячее слово сегодня далеко не ново. Почему так? Сам термин появился в 1980-х годах, но до 2012 года не хватало сил для реализации этой технологии, и почти никто не обращал на нее внимания.
Что случилось в 2012 году? Команда под руководством Даля победила в конкурсе «Меркулярная активность в Мерк», используя многозадачные глубокие нейронные сети для прогнозирования биомолекулярной мишени одного препарата. И вуаля, это вызвало значительный бум на сцене средств массовой информации, и поэтому многие другие исследователи и разработчики начали работать с ним.
После серии статей известных ученых, публикаций в научных журналах технология быстро стала вирусной. Сегодня он имеет множество применений, и да, среди них значительное место занимает распознавание лиц. Прежде всего, глубокое обучение дает возможность создавать биометрическое программное обеспечение для распознавания, которое способно однозначно идентифицировать или подтвердить личность человека. Все это потому, что методы глубокого обучения способны использовать очень большие наборы данных о лицах и изучать богатые и компактные представления лиц, что позволяет современным моделям сначала работать хорошо, а затем превосходить возможности распознавания лиц у людей.
Итак, как работает глубокое обучение?
Системы глубокого обучения моделируются по нейронным сетям в неокортексе человеческого мозга, где происходит познание более высокого уровня. В мозге нейрон – это клетка, которая передает электрическую или химическую информацию. Когда связано с другими нейронами, это формирует нейронную сеть. В машинах нейроны являются виртуальными – в основном это фрагменты кода, выполняющие статистические регрессии. Соедините достаточно этих виртуальных нейронов, и вы получите виртуальную нейронную сеть.
В то время как традиционные алгоритмы машинного обучения являются линейными, алгоритмы глубокого обучения сложены в иерархию возрастающей сложности и абстракции. Чтобы понять глубокое обучение, представьте себе малыша, первое слово которого – собака. Малыш узнает, что такое собака (и не является), указывая на предметы и произнося слово «собака». Родитель говорит: «Да, это собака» или «Нет, это не собака». По мере того, как малыш продолжает указывать на предметы, он все больше осознает особенности, которыми обладают все собаки. То, что делает малыш, не зная этого, состоит в том, чтобы прояснить сложную абстракцию (понятие собаки), выстраивая иерархию, в которой каждый уровень абстракции создается со знанием, полученным из предыдущего уровня иерархии.
Компьютерные программы, в которых используется глубокое обучение, проходят практически такой же процесс. Каждый алгоритм в иерархии применяет нелинейное преобразование к своим входным данным и использует то, что он изучает, для создания статистической модели в качестве выходных данных. Итерации продолжаются до тех пор, пока выходные данные не достигнут приемлемого уровня точности. Количество уровней обработки, через которые должны проходить данные, и вдохновило лейбл.
Соответствующие ссылки, чтобы идти глубже:
Шаг 2. Основы распознавания лиц
Давайте сначала посмотрим, как люди узнают лица. Восприятие лица очень сложно, так как распознавание выражений лица включает в себя обширные и разнообразные области мозга. Исследования изображений головного мозга, как правило, показывают большую активность в области височной доли, известной как веретенообразная извилина, область, которая также вызывает просопагнозию при повреждении (особенно когда повреждение происходит с обеих сторон) Люди учатся распознавать лица с рождения и почти в возрасте четырех месяцев могут четко отличить одного человека от другого.
Главное, на что обращает внимание человек – это глаза, скулы, нос, рот и брови, а также текстура и цвет кожи. В то же время наш мозг обрабатывает лицо в целом и способен идентифицировать человека даже по половине лица. Мозг сравнивает полученную картину с усредненной внутренней структурой и находит характерные различия.
Хорошо, тогда как работает система распознавания лиц?
Прежде всего, система распознавания лиц должна найти лицо на изображении и выделить эту область. Для этого в программном обеспечении могут использоваться различные алгоритмы: например, определение сходства пропорций и цвета кожи, выбор контуров на изображении и их сравнение с контурами граней, выбор симметрий с помощью нейронных сетей. Наиболее эффективным являетсяМетод Виолы-Джонса, который можно использовать в режиме реального времени. С его помощью система распознает лица даже при повороте на 30 градусов.
Метод основан на признаках Хаара, представляющих собой набор черно-белых прямоугольных масок различной формы. Маски накладываются на разные части изображения, и алгоритм добавляет яркость всех пикселей изображения, которые находятся под черной и белой частями маски, а затем вычисляет разницу между этими значениями. Затем система сравнивает результаты с накопленными данными и, определив лицо на изображении, продолжает отслеживать его, чтобы выбрать оптимальный угол и качество изображения. Для этой цели используются алгоритмы предсказания вектора движения или корреляционные алгоритмы.
Выбрав наиболее удачные снимки, система приступает к распознаванию лица и его сравнению с существующей базой. Он работает по тем же принципам, что и художник, рисующий портреты – программа находит ориентиры на лице человека, которые составляют индивидуальные черты лица. Как правило, программа выделяет около 100 таких точек.
Наиболее важными измерениями для программ распознавания лиц являются расстояние между глазами, ширина ноздрей, длина носа, высота и форма скул, ширина подбородка, высота лба и другие параметры. После этого полученные данные сравниваются с доступными в базе данных, и, если параметры совпадают, человек идентифицируется.
Шаг 3. Основные шаги для определения лица по фотографии
Обзор шагов в процессе распознавания лиц. Взято из “Справочник по распознаванию лиц2011 »Стэн З. Ли и Анил К. Джейн
Распознавание лиц на самом деле представляет собой последовательность нескольких связанных шагов:
1. Во-первых,вам нужно посмотреть на изображение и найти все лица на нем.
2. Во-вторых,необходимо сфокусироваться на каждом лице и определить, что, несмотря на неестественный поворот лица или плохое освещение, это один и тот же человек.
3. В-третьих,необходимо выделить уникальные характеристики лица, которые можно использовать, чтобы отличить его от других людей – например, размер глаз, удлинение лица и т. д.
4. В заключение,необходимо сравнить эти уникальные характеристики лица с характеристиками других людей, которых вы знаете, чтобы определить имя человека.
Человеческий мозг делает все это автоматически и мгновенно. На самом деле люди очень хорошо узнают лица и, в конечном итоге, видят лица в повседневных предметах. Компьютеры не способны к такому высокому уровню обобщения (по крайней мере, пока…), поэтому вы должны обучать их каждому этапу процесса в отдельности.
Необходимо построить конвейер, по которому вы найдете решение на каждом этапе процесса распознавания лиц отдельно и перенесете результат текущего шага на следующий. Другими словами, вам нужно объединить несколько алгоритмов машинного обучения в одну цепочку:
Соответствующие ссылки, чтобы идти глубже:
Шаг 4. Глубокое обучение в распознавании лиц
Оказывается, что характеристики, которые кажутся нам людьми (например, цвет глаз), не имеют смысла для компьютера, анализирующего отдельные пиксели на изображении. Исследователи обнаружили, что наиболее подходящий подход – дать компьютеру возможность определить характеристики, которые необходимо собрать. Глубокое обучение, в свою очередь, позволяет намного лучше и быстрее идентифицировать.
И такая возможность появилась, или, лучше сказать, открылась совсем недавно. Первоначально все считали, что нейронная сеть не может достичь производительности почти на уровне человека. Все, однако, изменилось в 2014 году Ученые решили проверить это с помощью двух лучших на данный момент сетей –AlexNetи сеть, разработаннаяМэтью Д. Цейлер и Роб Фергус– они сравнивали их с реакцией различных областей мозга обезьяны, которую также учили распознавать некоторые объекты. Объекты были из животного мира, чтобы обезьяна не запуталась.
Поскольку получить ответ от обезьяны явно невозможно, в нее были имплантированы электроды, и реакция каждого нейрона была измерена напрямую. Оказалось, что в нормальных условиях клетки мозга реагировали так же хорошо, как и в то время современная модель, то естьМэтью Цейлер сеть,
Однако с увеличением скорости отображения объектов, увеличением количества шумов и объектов на изображении, скорость распознавания и его качество нашего мозга и мозга приматов резко снижаются. Даже самая простая сверточная нейронная сеть распознает объекты лучше.То есть официально нейронные сети работают лучше, чем наш мозг.
Помимо прорывных сетей AlexNet и Zeiler в области глубокого обучения распознаванию лиц, существуют и другие веховые системы, такие какDeepFace, серия систем DeepID, VGGFace и FaceNet, Знание его истории необходимо, если вы хотите лучше понять, как распознавание лица и глубокое обучение возникли вместе
- DeepFaceэто система распознавания лиц, основанная на глубоко сверточных нейронных сетях, созданная исследовательской группой в Facebook в 2014 году. Она идентифицирует человеческие лица на цифровых изображениях С точностью до 97% это был большой скачок вперед с использованием глубокого обучения для распознавания лиц.
- DeepIDили «Глубоко скрытые функции IDentity» – это набор систем (например, DeepID, DeepID2 и т. д.), впервые описанных Yi Sun, et al. в их статье 2014 года под названием «Представление лиц с глубоким обучением при прогнозировании 10000 классов». Их система была впервые описана во многом как DeepFace, хотя она была расширена в последующих публикациях для поддержки задач идентификации и верификации путем обучения путем сравнительной потери.
- VGGFace(из-за отсутствия лучшего названия) был разработан Omkar Parkhi, et al. из группы Visual Geometry Group (VGG) в Оксфорде и была описана в их статье 2015 года под названием «Глубокое распознавание лиц». В дополнение к более хорошо настроенной модели, их работа была сосредоточена на том, как собрать очень большой набор обучающих данных и использовать его. это позволило обучить очень глубокую модель CNN распознаванию лиц, которая позволила им достичь современных результатов по стандартным наборам данных.
- FaceNetэто система распознавания лиц, разработанная в 2015 году исследователями из Google, которая достигла самых современных результатов по ряду эталонных наборов данных по распознаванию лиц. Система FaceNet может широко использоваться благодаря многочисленным сторонним реализациям модели с открытым исходным кодом и доступности предварительно обученных моделей.
Соответствующие ссылки, чтобы идти глубже:
Завершение или что делать дальше?
Без сомнения, глубокое обучение демонстрирует свою огромную силу в отношении распознавания лиц, обеспечивая сверхчеловеческие характеристики и высокую точность результатов. В этом руководстве вы изучили истории глубокого обучения и распознавания лиц, как эти технологии развивались и как они работают сейчас.
Если вы хотите пойти дальше и узнать, как реализовать этот современный конвейер, я рекомендую вам прочитать эти невероятные статьи:
Кроме того, вы можете пройти эти два замечательных онлайн-курса, чтобы закрепить знания, приобретенные моим гидом:
Удачи!
Надеюсь, вам понравилась эта статья. Не стесняйтесь делиться своими идеями, мыслями и предложениями. Вдохновленный, чтобы узнать больше об AI, ML и Data Science? Проверьте мойсреднийа такжеInstagramблог.
