Туториалы лица: Как нарисовать лицо человека: несколько самых простых правил

Туториалы лица: Как нарисовать лицо человека: несколько самых простых правил | DesigNonstop

Содержание

Как нарисовать лицо человека: несколько самых простых правил | DesigNonstop

Как нарисовать лицо человека: несколько самых простых правил

66

Сегодня я вновь обращаюсь к творчеству талантливой французской художницы Стефани Валентин. Ранее я уже размещала на сайте ее замечательные видео уроки. Теперь же она даст несколько практических советов о том, как правильно нарисовать лицо человека. Какие пропорции и расстояния нужно соблюдать, чтобы вышел реалистичный рисунок. Все оказалось очень просто!

Рисунок 1.
Рисуем круг
Рисуем овал в форме яйца

Рисунок 2.
Рисуем вертикальную линию посередине овала
Рисуем горизонтальную линию посередине овала (Eyes)
На горизонтальной линии рисуем глаза. Расстояние между глазами — ширина глаза

Рисунок 3.
Рисуем «линию подбородка» (chin line) по низу овала
Рисуем «линию носа» (nose line) по низу круга
Рисуем «линию бровей» (eyebrow line). Расстояние между подбородком и носом такое же, как и между носом и верхней точкой бровей
Рисуем две вертикальные линии, определяющие ширину носа. Расстояние между линиями равно ширине глаза

Рисуем брови и нос

Рисунок 4.
Делим расстояние между носом и подбородком на 4 равные части
Рисуем рот (Mouth) между 2 и 3 линиями

Рисунок 5.
Рисуем форму лица
Рисуем уши между «линией носа» и «линией глаз»
Рисуем волосы

Вот вы познакомились с тем, как можно легко и просто нарисовать сносный рисунок лица человека, основываясь лишь на простейших фигурах и расстояниях. А вы знаете, что применение математических закономерностей в дизайне — это целая наука, и что если использовать точно выверенные расстояния, то ваша работа будет выглядеть гармонично.

Более того, можно пойти чуть дальше и познакомиться с основными принципами создания гармоничной композиции в дизайне или узнать побольше про такие элементы композиции, как линия, пространство, фигура, размер.

Кстати, если вы хотите бесплатно скачать один из моих премиум вордпресс шаблонов, то теперь это можно сделать — здесь.

Summary

Article Name

Как нарисовать лицо человека: несколько самых простых правил

Description

Статья о том, как правильно нарисовать лицо человека. Какие пропорции и расстояния нужно соблюдать, чтобы вышел реалистичный рисунок.

Author

Natasha Klever

Publisher Name

Designonstop

Publisher Logo

Туториал по анатомии от Скотта Итона

Изучаем анатомию человеческого лица в Zbrush с помощью метода “экорше”.

Экорше – это довольно древняя практика в искусстве, которую используют для изучения форм и подповерхностной анатомии человека, т.е. мышц. Для понимания человеческого тела, художники и скульпторы изображают его без кожного покрова.

Лепка или изображение лица – это одна из самых сложных задач, с которой могут столкнуться художники. Некоторые из них «блуждают в пустоте» при создании портрета – разбивают на плоскости и делают акценты исходя только из наблюдений и опыта. В зависимости от времени и практики это может дать неплохой результат. Но согласитесь, куда легче воспользоваться «картой», которая не только ускорит нашу работу, но и сделает ее лучше.

Знание лицевой анатомии – наш проводник по формам и плоскостям лица. Лицо, впрочем, как и тело, – это головоломка, состоящая из взаимосвязанных анатомических частей. Художник, изучивший общие формы и соединения может с легкостью добиться схожести с натурой.

Цель этого туториала – ознакомить вас с этими общими анатомическими структурами.

Шаг 1: череп

Наша задача на этом этапе – отредактировать череп так, чтобы он соответствовал объему головы референса. Включите прозрачность и скорректируйте пропорции используя кисть Move с широким радиусом. Поверхностные участки черепа (т.е. те, которые находятся прямо под кожей): глазные орбиты, скуловая дуга, переносица и лоб. Остальная часть черепа покрыта мускулами, жиром или хрящами. Весьма важно определить подповерхностные участки черепа, т.к. мы сможем использовать их в качестве ориентиров при построении портрета.

Шаг 2: жевательная мышца

Первая из двух скелетных мышц, которую мы должны расположить. Скелетные мышцы соединяют кость с костью, позволяют суставам двигаться, в отличие от мимических мышц лица, которые двигают кожу и помагают нам создавать различные выражения. В этом конкретном случае мы соединяем нижнюю челюсть и скуловую дугу. Жевательная мышца создает значительную поверхность лица и должна быть расположена правильно. В Zbrush создайте форму любым удобным для вас способом, затем подразделите (ctrl+d) и отдетализируйте.

Шаг 3: височная мышца

Это вторая мышца, обеспечивающая нам функцию жевания. В сочетании с жевательной, височная дает человеку более широкий диапазон для открытия рта, кусания и жевания. Это большая веерообразная мышца, которая крепится к черепу вдоль височной линии от верхнего латерального угла глазницы и за ухо. Пучки мышцы направлены вниз, конвергируют (сходятся вместе), фокусируя свою силу и образуя сухожилие, и проходят за скуловой дугой, прикрепляясь к венечному отростку нижней челюсти.

Шаг 4: переносица

В жизни удивительное количество вариаций носа. Важно понимать, что не смотря на такое многообразие, все носы состоят из тех же трех частей хряща и жира: первый образует среднюю линию, второй формирует кончик, а третий – боковые стороны. Жир формирует ноздри. Удобным для вас способом постройте эти формы на носовом отверстии черепа.

Шаг 5: глазное яблоко

Глазное яблоко взрослого человека приблизительно равно 24 милиметрам в диаметре с незначительной погрешностью. Чаще всего в CG люди допускают ошибку, делая глаз слишком большим и пытаясь запихнуть в глазницу шар размером с грейпфрут, а потом подстраивая под него веки. Здесь размер сферы подобран правильно. Поставьте сферу в центр орбиты и пододвиньте вперед до точки, где кость глазницы все еще будет его защищать.

Шаг 6: мышцы век

В веках есть два жестких хряща, которые называются тарзальными пластинами. Они служат основой для век и крепятся к орбитам с помощью кантальных связок. Средняя (внутренняя) кантальная связка видна на поверхности и образует значительную форму, боковая крепится к краю глазницы и не видна. Нарисуйте маску на глазном яблоке и Subtool>Extract для создания тарзальных пластин. Создайте связки с помощью скалптинга и сделайте DynaMesh, чтобы объединить геометрию.

Шаг 7: глазничный жир

Когда глаз и веки на месте, мы можем наблюдать приличного размера полость, которую нужно заполнить глазничным жиром. Он упакован в глазницу и удерживает глазное яблоко на его месте. С возрастом глазничный жир выходит из орбит, потому у пожилых людей такие мешки под глазами. Создайте половинку пончика и поместите его между тарзальной пластинкой и краем глазницы.

Шаг 8: круговая мышца рта

Наша ротовая мышца – одна из двух круговых мышц, расположенных на лице. Она состоит из концентрических колец мышечных волокон, способных принимать различные формы и воспроизводить множество разнообразных фонем. Мускула чрезвычайно сложна, т.к. волокна расположенных рядом мышц проходят через нее. Здесь мы видим глубокие носогубные мышцы, щечную мышцу, сливающуюся с круговой мыщцой рта по бокам.

Шаг 9: глубокие жировые отложения в щеке

Здесь мы видим жировые отложения в углублениях черепа, которые выполняют функцию подушек для лицевых мышц. Они располагаются над щечной мышцей, в передней части скуловой кости и немного выше скуловой дуги. Объем этих жировых отложений определяет объем щек. У референса довольно впалые щеки, так что придерживайтесь небольшого объема при создании отложений.

Шаг 10: круговая мышца глаза

Вторая круговая мышца нашего лица покрывает глазницу и веки и отвечает за моргание, прищуривание и поднятие щеки.Она простирается довольно высоко над краем глазницы и крепится к средней кантальной связке. Мы обрежем половину этой мышцы, чтобы показать глазничный жир и тарзальные пластинки. Используйте ZSpheres или кисть IMM Curve, чтобы обернуть глазницу геометрией, затем flatten и DynaMesh. Используйте TrimRectangle, чтобы обрезать половину.

Шаг 11: мышцы лба

Эти две мышцы весьма важны для передачи различных эмоций: удивление, гнев, печаль… Это тонкие мышцы, они не создают поверхностную форму, но мы с легкостью понимаем выражения, создаваемые ими. Для височной мышцы создайте плоский лист геометрии: чуть выше глазницы и до верха лба. Корругатор – это маленькая диагональная мышца, которая протянута от основания носа до середины брови. Расположите на этом месте небольшой кусочек геометрии.

Шаг 12: поднимем губу

Человеческое лицо обладает сеткой мышц, двигающих верхней губой. Эти мышцы крепятся к верхнему краю круговой мышцы рта и переплетаются с нею своими волокнами. Это, слева направо: мышца, поднимающая верхнюю губу и крыло носа, еще одна мышца, отвечающая за поднятие губы и малая скуловая мышца. Они отвечают за сморщивание носа и насмешку. Существуют также небольшие мышцы, отвечающие за уголки рта, здесь они не показаны.

Шаг 13: большая скуловая мышца

Это наша «улыбочная» мышца. Как только вы поймете принцип действия этой мышцы – для вас не составит труда ее построить. Она строится от уголка рта до боковой поверхности скуловой дуги. Из всех мимических мышц на лице, эта растягивается больше всех остальных, образуя широкую улыбку.

Шаг 14: опустим уголки

Эта мышца тянет уголки нашего рта вниз. Ее волокна также проходят через круговую мышцу рта. Иногда ее форма может быть видна на лице человека. Еще одна тонкая мышца задействуется во время смеха, растягивая уголки рта в стороны.

Шаг 15: нижняя губа и подбородок

В противовес шагу 12, мы построим мышцу, опускающую нижнюю губу. Она начинается на поверхности нижней челюсти и вплетается в кожу нижней губы и подбородка. Эта мышца позволяет нам показывать нижние зубы. Маленькая мышца посередине – подбородочная, следовательно – отвечает за движение подбородка.

Шаг 16: щечный жир

Теперь, когда мимические мышцы на месте, нужно покрыть их слоем жира. У нас есть скуловая жировая прослойка, помогающая создать носогубные складки. Еще построим треугольную прослойку в середине щеки.

Шаг 17: жир под подбородком

Последние характерные жировые отложения у нас находятся в нижней части лица, под подбородком. Будьте осторожны при построении, не сделайте их слишком широкими или низкими. Здесь несколько жировых отсеков: один выше и один ниже линии подбородка.

Читайте в нашей предыдущей статье Освещение: советы начинающим

Хотите знать больше? Приходите на наши курсы 3D-моделирования, скульптинга, композитинга и анимации.

Журналист: Fio

Источник

Туториалы по рисованию

Думаю, все знают, что такое туториал, а если вы забыли, напомню туториал — это пошаговая инструкция по обучению чему-либо. Туториалы по рисованию могут обучать рисунку конкретного предмета, детали, могут показывать различные техники и приёмы работы с различными материалами. Удобно, они бывают текстовыми, графическими и видеографическими, что позволяет человеку выбрать наиболее удобный для него способ восприятия информации.

Для чего же нужен такой способ в сфере искусства?

Благодаря таким уроком вы можете научится рисовать в разные стилистиках и на разнообразные тематики, писать маслом, темперой, акварелью и другими материалами, опять же в разных техниках. Туториалы есть абсолютно по любой теме на любых языках, а самое главное, что их легко найти в интернете, ими полны паблики вконтакте, есть много крупных сообществ, где подобраны исключительно туториалы по навыкам рисования, есть так же различные каналы на ютубе, от неизвестных и популярных авторов, на любой вкус и цвет, так сказать. Если выбирать простые туториалы, можно просто вдохновляться идеями, смотреть, формировать в своем воображении собственные образы и приступать к сотворению чего-то личного и нового позже, иногда, когда техники особо сложные приходится проводить более тщательную работу, более детально изучать урок, следовать всем мельчайшим подробностям и советам мастера, а иногда пересматривать по многу раз, что бы добиться того же превосходного результата, что и в туториале.

Скачать туториал

Так же такой вид уроков можно найти платно. Зачем, платить за то, что можно найти бесплатно, спросите вы? Дело в том, что многие известные авторы берут деньги за обучение именно у них и их техникам, они так же выпускают часто видео уроки или книги, в которых так же могут содержатся графические туториалы. Стоит ли платить? Стоит, но есть один нюанс, стоит, если вы хотите получить знания именно от этого автора, этого художника и точно знаете, что ваше вложение в такие уроки окупятся, это уже личный выбор, какого автора выбрать, чьи уроки окажутся полезнее остальных. Благодаря туториалам можно не просто научится рисовать кролика, акварельные цветы или прочее, можно получить полноценную профессию в творческой сфере, главное при обучении помнить, что у вас нет учителя, который исправит ваши ошибки, недочеты и различные косяки и кляксы, вы сам себе и ученик и учитель, перед вами лишь поэтапная инструкция, которая только покажет, как нужно, вся остальная работа только за вами.

Чем хороши туториалы и в чем их минусы? Главный минус туториала, что он не живой учитель с опытом, находящий подход индивидуально к ученику, никто не исправит ошибок, никто не похвалит, есть только ты и урок, твой собственный опыт и твои собственные ошибки. Для собственного изучения материала и положительного результата нужна высокая самоорганизация, самодисциплина и умение себя оценивать со стороны, это сложно, но в будущем это становится полезным навыком. С другой же стороны отсутствие «надзирателя» и плюс, особенно для людей, которым сложно найти общий язык, что мешает обучению, туториалы же позволяют изучить материал без конфликтов с кем-либо.

Туториалы по рисованию для начинающих

Так же, что касается новичков, туториалы легко найти на любые темы и бесплатно, в отличии от обучения где-либо, курсов и школ, конечно, повышая навык, можно баловать себя платными курсами по рисованию и туториалами из дорогих пособий, но для начала бесплатные уроки вполне и даже очень хороши. Расстояния, при чем оно здесь? Не многие из нас живут в центральных городах, и обучение самостоятельное в интернете помогает тем, у кого нет возможности ездить обучаться куда-то, а в их городе\поселке\селе нет никаких курсов или учителей в каком-то виде искусства, а душа всё-таки лежит! А что касается уже опытных художников, иллюстраторов, и мастеров своего дела, использует ли они туториалы? Всё индивидуально, но согласитесь, нет предела совершенству, нет границ в количестве навыков и техник, многие уже опытные люди в своем деле самостоятельно продолжают учится различным навыкам, повышая свою квалификацию и способности, открывать для себя новые границы и в конце концов находить свой собственный неповторимый стиль.

Наконец, хочу затронуть еще одну не менее важную тему, перейти, так сказать, на другую сторону, по ту сторону экрана. Туториал может служить не только уроком, что, если посмотреть на туториал со стороны человека, который хочет научить других? Если вы известный автор, у вас есть свой неповторимый стиль, техника, идея, вы показываете всем свои работы, снимаете видео, рассказываете о своем творчестве, туториал может стать для вас новым шагом. Во-первых, это новый вид контента, среди многочисленных работ, видео о своем коте и материалах, туториал будет привлекать внимание аудитории, привлекать новую. Нет ничего прекраснее, чем передавать свои знания другим, более того, это может стать новым прибыльным делом, а аудитория станет ближе, сможет прочувствовать путь, по которому идет художник.

Контурное моделирование лица

Врачебная косметология

Наличие медицинской лицензии «Астери Талассо» позволяет широко представлять направление врачебной косметологии в Клину.

С помощью последних исследований, достижений в науке и медицине в условиях медицинского спа-центра можно проводить омолаживание кожи, устранять нежелательные морщинки и многое другое.

Для омоложения кожи, повышения эластичности, увлажнения используются инъекции – биоревитализация и мезотерапия.

Для поддержания и восстановления контура лица, восстановления функций кожи, лифтинга эффективны мезонити, плазмолифтинг.

Если Вас интересует подтяжка лица, это можно сделать множеством различных способов, которые не требуют хирургического вмешательства.

Опытные врачи-косметологи «Астери Талассо» обладают большим опытом. Постоянно совершенствуются на курсах, семинарах, мастер-классах. Внедряют новые, эффективные методики врачебной и эстетической косметологии.

Наши специалисты проконсультируют Вас, подберут подходящие эффективные процедуры, которые долго будут поддерживать функции кожи.

Услуги в разделе «Врачебная косметология»:

Хотите продлить молодость или повернуть время назад!? Позаботьтесь о своей коже!

Это возможно быстро и безболезненно с помощью «инъекций красоты» в салоне красоты «Астери Талассо», города Клин!

В основу современных «инъекций красоты» входит гиалуроновая кислота – основной компонент, от которого зависит молодость и естественная красота кожи.

С «инъекциями красоты» Вашей коже вернется свежесть, сияние, молодость, разгладятся мелкие морщинки и исчезнут признаки старения.

Контурное моделирование – введение инъекций подкожно с целью устранения различных возрастных изменений, или для изменения формы губ и носогубных складок. Коррекция происходит при помощи специальных филлеров (гелей), которые, попадая под кожу, питают её и устраняют изъяны.

Инъекции красоты – не просто косметологические процедуры, но великолепная возможность стать уверенной в себе и привлекательной женщиной.

Проведение процедуры подразумевает введение под кожу гиалуроновой кислоты TEOSYAL, которая придает лицу здоровый вид. Кислота заполняет пустоты и восстанавливает естественный кожный объем, утерянный с возрастом.

Оптимальный выбор Вы можете сделать с помощью нашего косметолога. Описав эстетические проблемы, которые необходимо решить, специалист определит какие «инъекции красоты» Вам подойдут. Наиболее распространенные процедуры с использованием инъекция гиалуроновой кислоты: контурное моделирование с помощью введения филлеров, мезотерапия, биоревитализация.

До процедуры специалист предварительно проконсультирует Вас и, следуя рекомендациям, Вы избежите нежелательных последствий.

Процедуру проводит квалифицированный специалист, который чувствовать глубину введения препаратов TEOSYAL, и знает, сколько препарата потребуется для достижения наилучшего эффекта.

Современные гели производятся на основе гиалуроновой кислоты. Однако они могут различаться в структурной формуле, плотности и технологии формирования. Продолжительность действия геля – один год, однако из-за следующих факторов действие может сократиться:

посещение саун и бани;
занятия спортом;
усиление метаболизма.

Контурное моделирование и мезотерапия показаны всем, кто имеет какие-либо дефекты кожи. Однако людям, страдающим хроническими заболеваниями (аутоиммунные заболевания, сахарный диабет и т.п.), следует избегать данных процедур. Чтобы избежать нежелательных последствий, предупреждайте специалиста об имеющихся заболеваниях. Следует сохранять осторожность и запоминать названия используемых препаратов. Важная особенностью является совместимость такого рода инъекций с другими косметологическими процедурами.

Современные «инъекции красоты» максимально комфортны. В настоящее время TEOSYAL предлагает безболезненную процедуру.

Результат сохраняется около года, после чего рекомендуется повторение процедуры.

Как нарисовать лицо · Художественные проекты для детей

Вот как нарисовать Лицо в соответствии с общими правилами пропорций. Оказывается, мы все больше похожи, чем разные, и сейчас это хорошо запомнить.

Рисование лица

Некоторым может показаться сложной задачей научиться рисовать лица, но на самом деле у них есть хорошие новости. В отличие от других предметов, на самом деле существуют некоторые очень общие правила пропорции, которым студенты могут следовать, чтобы помочь им хорошо начать.

Несмотря на то, что мы, конечно, все выглядим по-разному, у всех обычно глаза примерно посередине головы, носы заканчиваются примерно на полпути к нашему подбородку, а рты остаются в середине.

Чтобы научиться рисовать лица так, как вы хотите, конечно же, потребуется время и практика. Но если бы мне пришлось выбрать одну вещь

, которую я хотел бы, чтобы любые моих учеников начальных классов запомнили о них, это просто то правило о том, где разместить глаза.Большинство, как правило, рисуют их слишком высоко, а не посередине, и это также убирает интервалы между всем остальным. Глаза должны быть помещены в середину , прежде чем рисовать волосы, что может повлиять на их суждение.

Говоря о прическах, я добавил в свое руководство страницу, на которой приведены некоторые примеры того, как могут выглядеть разные стили прически. И еще несколько очков, на всякий случай.

Предварительный просмотр пошаговых обучающих программ Face

НАПРАВЛЕНИЯ

Другие портретные проекты

Как нарисовать половину портрета Как нарисовать автопортрет с моими целями Как нарисовать автопортрет в солнцезащитных очках

Как выполнить распознавание лиц с помощью VGGFace2 в Керасе

Последнее обновление 24 августа 2020 г.

Распознавание лиц — это задача компьютерного зрения, позволяющая идентифицировать и проверять личность человека по фотографии его лица.

Недавно сверточные нейронные сети с глубоким обучением превзошли классические методы и достигают самых современных результатов на стандартных наборах данных для распознавания лиц.Одним из примеров современной модели является модель VGGFace и VGGFace2, разработанная исследователями из группы Visual Geometry Group в Оксфорде.

Хотя модель может быть сложной для реализации и ресурсоемкой для обучения, ее можно легко использовать в стандартных библиотеках глубокого обучения, таких как Keras, за счет использования свободно доступных предварительно обученных моделей и сторонних библиотек с открытым исходным кодом.

В этом руководстве вы узнаете, как разрабатывать системы распознавания лиц для идентификации и проверки лиц с использованием модели глубокого обучения VGGFace2.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

О моделях VGGFace и VGGFace2 для распознавания лиц и о том, как установить библиотеку keras_vggface, чтобы использовать эти модели в Python с Keras.
Как разработать систему идентификации лиц для предсказания имен знаменитостей на заданных фотографиях.
Как разработать систему проверки лица для подтверждения личности человека по фотографии его лица.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для компьютерного зрения», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Обновление ноябрь / 2019: Обновлено для TensorFlow v2.0, VGGFace v0.6 и MTCNN v0.1.0.

Как выполнить распознавание лиц с помощью сверточной нейронной сети VGGFace2 в Керасе
Фото Джоанны Пендзич-Опиола, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на шесть частей; их:

Распознавание лиц
Модели VGGFace и VGGFace2
Как установить библиотеку keras-vggface
Как определять лица для распознавания лиц
Как выполнить идентификацию лица с помощью VGGFace2
Как выполнить проверку лица с помощью VGGFace2

Распознавание лиц

Распознавание лиц — это общая задача идентификации и проверки людей по фотографиям их лиц.

В книге 2011 года по распознаванию лиц под названием «Справочник по распознаванию лиц» описаны два основных режима распознавания лиц:

Проверка лица . Однозначное сопоставление данного лица с известной личностью (например, , это человек? ).
Идентификация лица . Отображение «один ко многим» для данного лица с базой данных известных лиц (например, , кто этот человек? ).

Ожидается, что система распознавания лиц будет автоматически определять лица, присутствующие на изображениях и видео.Он может работать в одном или обоих из двух режимов: (1) проверка лица (или аутентификация) и (2) идентификация лица (или распознавание).

— Стр. 1, Справочник по распознаванию лиц. 2011.

В этом руководстве мы рассмотрим обе эти задачи распознавания лиц.

Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Модели VGGFace и VGGFace2

VGGFace относится к серии моделей, разработанных для распознавания лиц и продемонстрированных на тестовых наборах данных компьютерного зрения членами Группы визуальной геометрии (VGG) Оксфордского университета.

На момент написания существует две основные модели VGG для распознавания лиц; это VGGFace и VGGFace2. Давайте по очереди рассмотрим каждый из них.

Модель

VGG Face

Модель VGGFace, названная позже, была описана Омкаром Пархи в статье 2015 года под названием «Глубокое распознавание лиц.”

Вклад в статью был описанием того, как разработать очень большой обучающий набор данных, необходимый для обучения современных систем распознавания лиц на основе сверточных нейронных сетей, чтобы они могли конкурировать с большими наборами данных, используемыми для обучения моделей в Facebook и Google.

… [мы] предлагаем процедуру для создания достаточно большого набора данных о лицах, при этом для аннотации требуется лишь ограниченное количество человеческих ресурсов. С этой целью мы предлагаем метод сбора данных о лицах с использованием источников знаний, доступных в Интернете (Раздел 3).Мы используем эту процедуру для создания набора данных с более чем двумя миллионами лиц и сделаем его бесплатно доступным для исследовательского сообщества.

— Deep Face Recognition, 2015.

Этот набор данных затем используется в качестве основы для разработки глубоких CNN для задач распознавания лиц, таких как идентификация и проверка лиц. В частности, модели обучаются на очень большом наборе данных, а затем оцениваются на эталонных наборах данных распознавания лиц, демонстрируя, что модель эффективна при создании обобщенных функций из лиц.

Сначала они описывают процесс обучения классификатора лиц, который использует функцию активации softmax в выходном слое для классификации лиц как людей. Затем этот слой удаляется, так что выходом сети является векторное представление объекта лица, называемое встраиванием лица. Затем модель дополнительно обучается посредством тонкой настройки, чтобы евклидово расстояние между векторами, сгенерированными для одной и той же идентичности, было меньше, а векторы, сгенерированные для разных идентичностей, увеличились.Это достигается с помощью тройной функции потерь.

Тренировка с потерей триплетов направлена на изучение векторов оценок, которые хорошо работают в конечном приложении, то есть проверка личности путем сравнения дескрипторов лиц в евклидовом пространстве. […] Тройка (a, p, n) содержит изображение лица привязки, а также положительный p! = A и отрицательный n примеров идентичности привязки. Прогноз W ’изучен на целевых наборах данных

— Deep Face Recognition, 2015.

В стиле VGG используется архитектура глубокой сверточной нейронной сети с блоками сверточных слоев с небольшими ядрами и активациями ReLU, за которыми следуют максимальные уровни объединения, а также использование полностью связанных слоев на стороне классификатора сети.

VGGFace2 Модель

Qiong Cao, et al. из VGG описывают последующую работу в своей статье 2017 года под названием «VGGFace2: набор данных для распознавания лиц в зависимости от позы и возраста».

Они описывают VGGFace2 как гораздо больший набор данных, который они собрали с целью обучения и оценки более эффективных моделей распознавания лиц.

В этой статье мы представляем новый крупномасштабный набор данных лиц под названием VGGFace2. Набор данных содержит 3,31 миллиона изображений 9131 субъекта, в среднем 362.6 изображений для каждого предмета. Изображения загружаются из Поиска изображений Google и имеют большие различия по позе, возрасту, освещению, этнической принадлежности и профессии (например, актеры, спортсмены, политики).

— VGGFace2: набор данных для распознавания лиц в зависимости от позы и возраста, 2017 г.

В документе основное внимание уделяется тому, как этот набор данных был собран, обработан и как изображения были подготовлены до моделирования. Тем не менее, VGGFace2 стало названием для обозначения предварительно обученных моделей, предназначенных для распознавания лиц, обученных на этом наборе данных.

Модели

обучаются по набору данных, в частности по модели ResNet-50 и SqueezeNet-ResNet-50 (называемой SE-ResNet-50 или SENet), и это варианты этих моделей, которые были предоставлены авторами вместе с связанный код. Модели оцениваются на стандартных наборах данных для распознавания лиц, демонстрируя при этом современную производительность.

… мы демонстрируем, что глубокие модели (ResNet-50 и SENet), обученные на VGGFace2, достигают высочайшего уровня производительности на […] тестах.

— VGGFace2: набор данных для распознавания лиц в зависимости от позы и возраста, 2017 г.

В частности, модель на основе SqueezeNet в целом обеспечивает лучшую производительность.

Сравнение ResNet-50 и SENet, изученных с нуля, показывает, что SENet имеет неизменно превосходную производительность как при проверке, так и при идентификации. […] Кроме того, производительность SENet может быть дополнительно улучшена путем обучения на двух наборах данных VGGFace2 и MS1M, используя различные преимущества, предлагаемые каждым из них.

— VGGFace2: набор данных для распознавания лиц в зависимости от позы и возраста, 2017 г.

Встраивание лица прогнозируется данной моделью как вектор длины 2048. Затем длина вектора нормализуется, например до длины 1 или единичной нормы с использованием векторной нормы L2 (евклидово расстояние от начала координат). Это называется «дескриптор лица ». Расстояние между дескрипторами лиц (или группами дескрипторов лиц, называемыми «шаблоном темы») рассчитывается с использованием косинусного сходства.

Дескриптор лица извлекается из слоя, смежного со слоем классификатора. Это приводит к 2048-мерному дескриптору, который затем нормализуется в L2

— VGGFace2: набор данных для распознавания лиц в зависимости от позы и возраста, 2017 г.

Как установить библиотеку keras-vggface

Авторы VGFFace2 предоставляют исходный код для своих моделей, а также предварительно обученные модели, которые можно загрузить с помощью стандартных фреймворков глубокого обучения, таких как Caffe и PyTorch, хотя примеры для TensorFlow или Keras отсутствуют.

Мы могли преобразовать предоставленные модели в формат TensorFlow или Keras и разработать определение модели для загрузки и использования этих предварительно обученных моделей. К счастью, эта работа уже проделана и может использоваться напрямую сторонними проектами и библиотеками.

Возможно, лучшая в своем классе сторонняя библиотека для использования моделей VGGFace2 (и VGGFace) в Keras — это проект и библиотека keras-vggface, разработанные Рефиком Джаном Малли.

Учитывая, что это сторонний проект с открытым исходным кодом и может быть изменен, я создал здесь форк проекта.

Эта библиотека может быть установлена через pip; например:

sudo pip install git + https: //github.com/rcmalli/keras-vggface.git

После успешной установки вы должны увидеть следующее сообщение:

Успешно установлен keras-vggface-0.6

Вы можете убедиться, что библиотека была установлена правильно, запросив установленный пакет:

Это резюмирует детали пакета; например:

Имя: keras-vggface Версия: 0.6 Резюме: реализация VGGFace с фреймворком Keras Домашняя страница: https://github.com/rcmalli/keras-vggface Автор: Рефик Джан МАЛЛИ Электронная почта автора: mallir @ itu.edu.tr Лицензия: MIT Место нахождения: … Требуется: numpy, scipy, h5py, Pillow, keras, six, pyyaml Обязательно:

Имя: keras-vggface

Версия: 0.6

Резюме: Реализация VGGFace с фреймворком Keras

Домашняя страница: https://github.com/rcmalli/keras-vggface

Автор: Refik Can MALLI

Лицензия : MIT

Расположение: …

Требуется: numpy, scipy, h5py, Pillow, keras, six, pyyaml

Требуется:

Вы также можете убедиться, что библиотека загружается правильно, загрузив ее в скрипт и распечатав текущую версию; например:

# проверить версию keras_vggface импорт keras_vggface # версия для печати печать (keras_vggface.__version__)

# проверить версию keras_vggface

import keras_vggface

# print version

print (keras_vggface .__ version__)

Запуск примера загрузит библиотеку и распечатает текущую версию.

Как определять лица для распознавания лиц

Прежде чем мы сможем выполнить распознавание лиц, нам необходимо определить лица.

Распознавание лиц — это процесс автоматического обнаружения лиц на фотографии и их локализации путем рисования ограничивающей рамки вокруг их экстента.

В этом руководстве мы также будем использовать многозадачную каскадную сверточную нейронную сеть или MTCNN для обнаружения лиц, например поиск и извлечение лиц из фотографий. Это современная модель глубокого обучения для обнаружения лиц, описанная в статье 2016 года под названием «Совместное обнаружение и выравнивание лиц с использованием многозадачных каскадных сверточных сетей».

Мы будем использовать реализацию, предоставленную Иваном де Пасом Сентено, в проекте ipazc / mtcnn. Его также можно установить через pip следующим образом:

Мы можем подтвердить, что библиотека была установлена правильно, импортировав библиотеку и распечатав версию; Например.

# подтверждаем, что mtcnn был установлен правильно import mtcnn # версия для печати печать (mtcnn .__ версия__)

# подтвердить, что mtcnn был установлен правильно

import mtcnn

# print version

print (mtcnn .__ version__)

При выполнении примера распечатывается текущая версия библиотеки.

Мы можем использовать библиотеку mtcnn для создания детектора лиц и извлечения лиц для использования с моделями детекторов лиц VGGFace в следующих разделах.

Первым шагом является загрузка изображения в виде массива NumPy, чего мы можем добиться с помощью функции Matplotlib imread ().

# загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла)

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread (имя файла)

Затем мы можем создать класс детектора лиц MTCNN и использовать его для обнаружения всех лиц на загруженной фотографии.

# создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении results = Detect.detect_faces (пикселей)

# создать детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN ()

# обнаружить лица на изображении

results = детектор.detect_faces (пикселей)

Результатом является список ограничивающих прямоугольников, где каждый ограничивающий прямоугольник определяет нижний левый угол ограничивающего прямоугольника, а также ширину и высоту.

Если мы предположим, что на фотографии для наших экспериментов только одно лицо, мы можем определить пиксельные координаты ограничивающего прямоугольника следующим образом.

# извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты [0] [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота

# извлекаем ограничивающую рамку из первой грани

x1, y1, width, height = results [0] [‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

Мы можем использовать эти координаты, чтобы выделить лицо.

# извлекаем лицо лицо = пиксели [y1: y2, x1: x2]

# извлечь лицо

face = пикселей [y1: y2, x1: x2]

Затем мы можем использовать библиотеку PIL, чтобы изменить размер этого небольшого изображения лица до необходимого размера; в частности, модель ожидает квадратные входные грани с формой 224 × 224.

# изменить размер пикселей под размер модели image = Изображение.fromarray (лицо) image = image.resize ((224, 224)) face_array = asarray (изображение)

# изменить размер пикселей до размера модели

image = Image.fromarray (face)

image = image.resize ((224, 224))

face_array = asarray (image)

Связывая все это вместе, функция extract_face () загрузит фотографию из загруженного файла и вернет извлеченное лицо.

Предполагается, что фотография содержит одно лицо, и будет возвращено первое обнаруженное лицо.

# извлекаем одно лицо из данной фотографии def extract_face (имя_файла, required_size = (224, 224)): # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении результаты = детектор.detect_faces (пиксели) # извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты [0] [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлекаем лицо лицо = пиксели [y1: y2, x1: x2] # изменить размер пикселей под размер модели image = Изображение.fromarray (лицо) image = image.resize (required_size) face_array = asarray (изображение) вернуть face_array

# извлечь одно лицо из данной фотографии

def extract_face (filename, required_size = (224, 224)):

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread (имя файла)

# создать детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN ()

# обнаружить лица на изображении

results = детектор.detect_faces (пикселей)

# извлечь ограничивающую рамку из первого лица

x1, y1, width, height = results [0] [‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

# извлечь лицо

face = пикселей [y1: y2, x1: x2]

# изменить размер пикселей до размера модели

image = Image.fromarray (лицо)

image = image.resize (required_size)

face_array = asarray (image)

return face_array

Мы можем проверить эту функцию с помощью фотографии.

Загрузите фотографию Шэрон Стоун, сделанную в 2013 году из Википедии, выпущенную по разрешительной лицензии.

Загрузите фотографию и поместите ее в текущий рабочий каталог с именем файла « sharon_stone1.jpg ».

Фотография Шарон (sharon_stone1.jpg)
Stone, из Википедии.

Полный пример загрузки фотографии Шэрон Стоун, выделения лица и нанесения результата приведен ниже.

# пример распознавания лиц с mtcnn из matplotlib import pyplot из PIL импорта изображения из numpy import asarray из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN # извлекаем одно лицо из данной фотографии def extract_face (имя_файла, required_size = (224, 224)): # загрузить изображение из файла пиксели = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении результаты = детектор.detect_faces (пиксели) # извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты [0] [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлекаем лицо лицо = пиксели [y1: y2, x1: x2] # изменить размер пикселей под размер модели image = Image.fromarray (лицо) image = image.resize (required_size) face_array = asarray (изображение) вернуть face_array # загружаем фото и извлекаем лицо пикселей = extract_face (‘sharon_stone1.jpg ‘) # построить извлеченное лицо pyplot.imshow (пиксели) # показать сюжет pyplot.show ()

# пример обнаружения лиц с помощью mtcnn

из matplotlib import pyplot

from PIL import Image

from numpy import asarray

from mtcnn.mtcnn import MTCNN

# извлечь одно лицо из данной фотографии

def extract_face (filename, required_size = (224, 224)):

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread (имя файла)

# создать детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN ()

# обнаружить лица на изображении

results = детектор.detect_faces (пикселей)

# извлечь ограничивающую рамку из первого лица

x1, y1 , width, height = results [0] [‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

# извлечь лицо

face = пикселей [y1: y2, x1: x2]

# изменить размер пикселей до размера модели

image = Image.fromarray (face)

image = image.resize (required_size)

face_array = asarray (image)

return face_array

# загрузить фотографию и извлечь лицо

пикселей = extract_face (‘sharon_stone1.jpg’)

# построить извлеченное лицо

pyplot.imshow (пикселей)

# показать график

pyplot.show ()

При выполнении примера загружается фотография, выделяется лицо и отображается результат.

Мы видим, что лицо было правильно обнаружено и извлечено.

Результаты показывают, что мы можем использовать разработанную функцию extract_face () в качестве основы для примеров с моделью распознавания лиц VGGFace в последующих разделах.

Лицо обнаружено по фотографии Шэрон Стоун с использованием модели MTCNN

Как выполнить идентификацию лица с помощью VGGFace2

В этом разделе мы будем использовать модель VGGFace2 для распознавания лиц с фотографиями знаменитостей из Википедии.

Модель VGGFace может быть создана с помощью конструктора VGGFace () и указания типа создаваемой модели с помощью аргумента « model ».

модель = VGGFace (модель = ‘…’)

Библиотека keras-vggface предоставляет три предварительно обученных модели VGG, модель VGGFace1 через model = ’vgg16 ′ (по умолчанию) и две модели VGGFace2« resnet50 »и« senet50 ».

Пример ниже создает модель VGGFace2 « resnet50 » и суммирует форму входов и выходов.

# пример создания вложения лица из keras_vggface.vggface импорт VGGFace # создаем модель vggface2 модель = VGGFace (модель = ‘resnet50’) # суммировать форму ввода и вывода print (‘Входные данные:% s’% model.inputs) print (‘Выходы:% s’% model.outputs)

# пример создания вложения лица

из keras_vggface.vggface import VGGFace

# создать модель vggface2

model = VGGFace (model = ‘resnet50’)

# суммировать форму ввода и вывода

print (‘Inputs:% s’% model.inputs)

print (‘ Выходы:% s ‘% модель. Выходы)

При первом создании модели библиотека загрузит веса модели и сохранит их в каталоге ./keras/models/vggface/ в вашем домашнем каталоге. Размер весов для модели resnet50 составляет около 158 мегабайт, поэтому загрузка может занять несколько минут в зависимости от скорости вашего интернет-соединения.

При выполнении примера печатается форма входных и выходных тензоров модели.

Мы видим, что модель ожидает входных цветных изображений лиц с формой 244 × 244, а на выходе будет прогноз класса 8631 человек. Это имеет смысл, учитывая, что предварительно обученные модели были обучены на 8631 идентификаторе в наборе данных MS-Celeb-1M (перечислены в этом CSV-файле).

Входные данные: [] Выходы: []

Входы: []

Выходы: []

Эту модель Кераса можно использовать непосредственно для прогнозирования вероятности принадлежности данного лица одной или нескольким из более чем восьми тысяч известных знаменитостей; например:

# выполнить прогноз yhat = модель.прогнозировать (образцы)

# выполнить прогноз

yhat = model.predict (образцы)

После того, как прогноз сделан, целые числа класса могут быть сопоставлены с именами знаменитостей и могут быть извлечены первые пять имен с наибольшей вероятностью.

Такое поведение обеспечивается функцией decode_predictions () в библиотеке keras-vggface .

# преобразовать предсказание в имена результаты = decode_predictions (yhat) # отображать наиболее вероятные результаты для результата в results [0]: print (‘% s:%.3f %% ‘% (результат [0], результат [1] * 100))

# преобразовать прогноз в имена

results = decode_predictions (yhat)

# отобразить наиболее вероятные результаты

для результата в results [0]:

print (‘% s:% .3f %%’% (result [ 0], результат [1] * 100))

Прежде чем мы сможем сделать прогноз с помощью лица, значения пикселей должны быть масштабированы так же, как данные были подготовлены при подборе модели VGGFace.В частности, значения пикселей должны быть центрированы на каждом канале с использованием среднего значения из набора обучающих данных.

Этого можно достичь с помощью функции preprocess_input () , предоставленной в библиотеке keras-vggface , и указав ‘ version = 2 ‘, чтобы изображения масштабировались с использованием средних значений, используемых для обучения моделей VGGFace2 вместо модели VGGFace1 (по умолчанию).

# преобразовать одно лицо в образцы пиксели = пиксели.astype (‘float32’) образцы = expand_dims (пиксели, ось = 0) # подготовить лицо для модели, например центральные пиксели образцы = preprocess_input (образцы, версия = 2)

# преобразовать одно лицо в образцы

пикселей = пикселей.astype (‘float32’)

образцов = expand_dims (пикселей, ось = 0)

# подготовить лицо для модели, например центральные пиксели

образца = preprocess_input (samples, version = 2)

Мы можем связать все это вместе и предсказать личность нашей фотографии Шеннон Стоун, загруженной в предыдущем разделе, а именно « sharon_stone1.jpg ‘.

Полный пример приведен ниже.

# Пример распознавания лиц с моделью vggface2 из numpy import expand_dims из matplotlib import pyplot из PIL импорта изображения из numpy import asarray из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN из keras_vggface.vggface импорт VGGFace из keras_vggface.utils импортировать preprocess_input из keras_vggface.utils импортировать decode_predictions # извлекаем одно лицо из данной фотографии def extract_face (имя_файла, required_size = (224, 224)): # загрузить изображение из файла пиксели = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении результаты = детектор.detect_faces (пиксели) # извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты [0] [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлекаем лицо лицо = пиксели [y1: y2, x1: x2] # изменить размер пикселей под размер модели image = Image.fromarray (лицо) image = image.resize (required_size) face_array = asarray (изображение) вернуть face_array # загружаем фото и извлекаем лицо пикселей = extract_face (‘sharon_stone1.jpg ‘) # преобразовать одно лицо в образцы пиксели = пиксели.astype (‘float32’) образцы = expand_dims (пиксели, ось = 0) # подготовить лицо для модели, например центральные пиксели образцы = preprocess_input (образцы, версия = 2) # создать модель vggface модель = VGGFace (модель = ‘resnet50’) # выполнить прогноз yhat = model.predict (образцы) # преобразовать предсказание в имена результаты = decode_predictions (yhat) # отображать наиболее вероятные результаты для результата в results [0]: print (‘% s:%.3f %% ‘% (результат [0], результат [1] * 100))

# Пример обнаружения лиц с моделью vggface2

из numpy import expand_dims

из matplotlib import pyplot

from PIL import Image

from numpy import asarray

from mtcnn.mtcnn import MTCNN

from keras_vggface.vggface import VGGFace

from keras_vggface.utils import preprocess_input

from keras_vggface.utils import decode_predictions

224, 224)):

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread (filename)

# создать детектор с использованием весов по умолчанию

детектор = MTCNN ()

# определить лица на изображении

результаты = детектор.detect_faces (пикселей)

# извлечь ограничивающую рамку из первой грани

x1, y1, width, height = results [0] [‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

# извлечь лицо

face = пикселей [y1: y2, x1: x2]

# изменить размер пикселей до размера модели

image = Image.fromarray (face)

image = image.resize (required_size)

face_array = asarray (image)

return face_array

# загрузить фото и извлечь лицо

пикселей = extract_face (‘sharon_stone1.jpg ‘)

# преобразовать одно лицо в образцы

пикселей = пикселей.astype (‘ float32 ‘)

образцов = expand_dims (пикселей, ось = 0)

# подготовить лицо для модели, например центральные пиксели

samples = preprocess_input (samples, version = 2)

# создать модель vggface

model = VGGFace (model = ‘resnet50’)

# выполнить прогноз

yhat = model.predict (samples)

# преобразовать предсказание в имена

results = decode_predictions (yhat)

# отобразить наиболее вероятные результаты

для результата в результатах [0]:

print (‘% s:%.3f %% ‘% (результат [0], результат [1] * 100))

Выполнение примера загружает фотографию, извлекает одно лицо, которое, как мы знаем, присутствовало, а затем предсказывает личность для лица.

Затем отображаются пять наиболее вероятных имен.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим, что модель правильно определяет лицо как принадлежащее Шэрон Стоун с вероятностью 99,642%.

b «Sharon_Stone»: 99,642% б ‘Ноэль_Рено’: 0,085% b ‘Элизабет_R \ xc3 \ xb6hm’: 0,033% б ‘Анита_Липницка’: 0,026% б ‘Tina_Maze’: 0,019%

b ‘Sharon_Stone’: 99.642%

b ‘Ноэль_Рено’: 0,085%

b ‘Элизабет_R \ xc3 \ xb6hm’: 0.033%

b ‘Анита_Липницка’: 0,026%

b ‘Лабиринт_ Тина’: 0,019%

Мы можем протестировать модель с другой знаменитостью, в данном случае мужчиной, Ченнингом Татумом.

Фотография Ченнинга Татума, сделанная в 2017 году, доступна в Википедии по разрешительной лицензии.

Загрузите фотографию и сохраните ее в текущем рабочем каталоге с именем файла « channing_tatum.jpg ».

Фотография Ченнинга Татума, из Википедии (channing_tatum.jpg).

Измените код, чтобы вместо него загрузить фотографию Ченнинга Татума; например:

пикселей = extract_face (‘channing_tatum.jpg’)

Запустив пример с новой фотографией, мы видим, что модель правильно идентифицирует лицо как принадлежащее Ченнингу Татуму с вероятностью 94,432%.

б ‘Ченнинг_Татум’: 94.432% b ‘Eoghan_Quigg’: 0,146% b «Les_Miles»: 0,113% b ‘Ибрагим Афеллай’: 0,072% б ‘Товах_Фельдшух’: 0,070%

b ‘Channing_Tatum’: 94,432%

b ‘Eoghan_Quigg’: 0,146%

b ‘Les_Miles’: 0,113%

b ‘Ibrahim_Afellay’: 0,072%

b ‘Tovah’_Feldshu

Вы можете попробовать этот пример с другими фотографиями знаменитостей, взятыми из Википедии.Попробуйте выбрать разных полов, рас и возрастов. Вы обнаружите, что модель не идеальна, но для тех знаменитостей, которых она хорошо знает, она может быть эффективной.

Вы можете попробовать другие версии модели, например « vgg16 » и « senet50 », а затем сравнить результаты. Например, я обнаружил, что с помощью фотографии Оскара Айзека « vgg16 » эффективен, а модели VGGFace2 — нет.

Модель может быть использована для идентификации новых лиц.Один из подходов состоит в том, чтобы повторно обучить модель, возможно, просто классифицирующую часть модели, с новым набором данных лица.

Как выполнить проверку лица с помощью VGGFace2

Модель VGGFace2 может использоваться для проверки лица.

Это включает в себя вычисление вложения лица для нового данного лица и сравнение вложения с встраиванием для единственного примера лица, известного системе.

Вложение лица — это вектор, который представляет черты, извлеченные из лица.Затем это можно сравнить с векторами, созданными для других лиц. Например, другой вектор, который находится близко (по какой-то мере), может быть тем же человеком, тогда как другой вектор, который находится далеко (по какой-то мере), может быть другим человеком.

Типичные меры, такие как евклидово расстояние и косинусное расстояние, вычисляются между двумя вложениями, и говорят, что грани совпадают или проверяют, находится ли расстояние ниже заранее определенного порога, часто настраиваемого для определенного набора данных или приложения.

Во-первых, мы можем загрузить модель VGGFace без классификатора, установив для аргумента include_top значение False , указав форму вывода через input_shape и установив для параметра pooling значение avg ‘, так что карты фильтров на выходном конце модели сокращаются до вектора с использованием глобального среднего пула.

# создать модель vggface model = VGGFace (model = ‘resnet50’, include_top = False, input_shape = (224, 224, 3), pooling = ‘avg’)

# создать модель vggface

model = VGGFace (model = ‘resnet50’, include_top = False, input_shape = (224, 224, 3), pooling = ‘avg’)

Затем эту модель можно использовать для прогнозирования, которое вернет вложение лица для одного или нескольких лиц, предоставленных в качестве входных данных.

# выполнить прогноз yhat = model.predict (образцы)

# выполнить прогноз

yhat = model.predict (образцы)

Мы можем определить новую функцию, которая, учитывая список имен файлов для фотографий, содержащих лицо, будет извлекать одно лицо из каждой фотографии с помощью функции extract_face () , разработанной в предыдущем разделе, предварительная обработка требуется для входных данных в Модель VGGFace2 и может быть достигнута путем вызова preprocess_input () , а затем прогнозирования внедрения лица для каждого.

Функция get_embeddings () ниже реализует это, возвращая массив, содержащий вложение для одного лица для каждого предоставленного имени файла фотографии.

# извлекаем лица и вычисляем вложения лиц для списка файлов фотографий def get_embeddings (имена файлов): # извлечь лица Faces = [extract_face (f) вместо f в именах файлов] # преобразовать в массив образцов образцы = asarray (лица, ‘float32’) # подготовить лицо для модели, e.грамм. центральные пиксели образцы = preprocess_input (образцы, версия = 2) # создать модель vggface model = VGGFace (model = ‘resnet50’, include_top = False, input_shape = (224, 224, 3), pooling = ‘avg’) # выполнить прогноз yhat = model.predict (образцы) вернуть yhat

# извлечение лиц и вычисление вложений лиц для списка файлов фотографий

def get_embeddings (имена файлов):

# извлечение лиц

лиц = [extract_face (f) для f в именах файлов]

# преобразование в массив samples

samples = asarray (faces, ‘float32’)

# подготовить грань для модели, e.грамм. центральные пиксели

samples = preprocess_input (samples, version = 2)

# создать модель vggface

model = VGGFace (model = ‘resnet50’, include_top = False, input_shape = (224, 224, 3), pooling = ‘ avg ‘)

# выполнить прогноз

yhat = model.predict (samples)

return yhat

Мы можем взять нашу фотографию Шэрон Стоун, использованную ранее (например, sharon_stone1.jpg ) в качестве нашего определения личности Шэрон Стоун, вычислив и сохранив вложение лица для лица на этой фотографии.

Затем мы можем рассчитать вложения для лиц на других фотографиях Шэрон Стоун и проверить, можем ли мы эффективно проверить ее личность. Мы также можем использовать лица с фотографий других людей, чтобы подтвердить, что они не идентифицированы как Шэрон Стоун.

Проверка может быть выполнена путем вычисления косинусного расстояния между внедрением известного идентификатора и внедрением лиц-кандидатов. Этого можно добиться с помощью функции SciPy cosine (). Максимальное расстояние между двумя вложениями — 1 балл.0, а минимальное расстояние — 0,0. Обычное значение отсечения, используемое для идентификации лица, составляет от 0,4 до 0,6, например 0,5, хотя это должно быть настроено для приложения.

Приведенная ниже функция is_match () реализует это, вычисляя расстояние между двумя вложениями и интерпретируя результат.

# определить, соответствует ли лицо кандидата известному лицу def is_match (известное_встраивание, внедрение_кандидата, порог = 0,5): # вычисляем расстояние между вложениями оценка = косинус (известное_ вложение, вложение кандидата) если оценка <= порог: print ('> лицо соответствует совпадению (%.3f <=% .3f) '% (оценка, порог)) еще: print ('> лицо НЕ совпадает (% .3f>% .3f)’% (score, thresh))

# определить, совпадает ли лицо-кандидат с известным лицом

def is_match (known_embedding, scheme_embedding, thresh = 0.5):

# вычислить расстояние между вложениями

score = косинус (известное_embedding, кандидата_embedding)

if score <= thresh:

print (‘> face соответствует совпадению (%.3f <=% .3f) '% (оценка, порог))

else:

print (‘> лицо НЕ является совпадением (% .3f>% .3f) ‘% (оценка, порог))

Мы можем проверить некоторые положительные примеры, загрузив больше фотографий Шэрон Стоун из Википедии.

В частности, фотография, сделанная в 2002 году (загрузите и сохраните как « sharon_stone2.jpg »), и фотографию, сделанную в 2017 году (загрузите и сохраните как « sharon_stone3.jpg »)

Мы проверим эти два положительных случая и фотографию Ченнинга Татума из предыдущего раздела в качестве отрицательного примера.

Полный пример кода проверки лица приведен ниже.

# проверка лица с помощью модели VGGFace2 из matplotlib import pyplot из PIL импорта изображения из numpy import asarray из scipy.spatial.distance import cosine из mtcnn.mtcnn импортировать MTCNN из keras_vggface.vggface импорт VGGFace из keras_vggface.utils импортировать preprocess_input # извлекаем одно лицо из данной фотографии def extract_face (имя_файла, required_size = (224, 224)): # загрузить изображение из файла пиксели = pyplot.imread (имя файла) # создать детектор, используя веса по умолчанию детектор = MTCNN () # обнаруживаем лица на изображении результаты = детектор.detect_faces (пиксели) # извлекаем ограничивающую рамку из первой грани x1, y1, ширина, высота = результаты [0] [‘box’] x2, y2 = x1 + ширина, y1 + высота # извлекаем лицо лицо = пиксели [y1: y2, x1: x2] # изменить размер пикселей под размер модели image = Image.fromarray (лицо) image = image.resize (required_size) face_array = asarray (изображение) вернуть face_array # извлекаем лица и вычисляем вложения лиц для списка файлов фотографий def get_embeddings (имена файлов): # извлечь лица Faces = [extract_face (f) вместо f в именах файлов] # преобразовать в массив образцов образцы = asarray (лица, ‘float32’) # подготовить лицо для модели, e.грамм. центральные пиксели образцы = preprocess_input (образцы, версия = 2) # создать модель vggface model = VGGFace (model = ‘resnet50’, include_top = False, input_shape = (224, 224, 3), pooling = ‘avg’) # выполнить прогноз yhat = model.predict (образцы) верни хат # определить, соответствует ли лицо кандидата известному лицу def is_match (известное_встраивание, внедрение_кандидата, порог = 0,5): # вычисляем расстояние между вложениями оценка = косинус (известное_ вложение, вложение кандидата) если оценка <= порог: print ('> лицо соответствует совпадению (%.3f <=% .3f) '% (оценка, порог)) еще: print ('> лицо НЕ является совпадением (% .3f>% .3f)’% (score, thresh)) # определить имена файлов filenames = [‘sharon_stone1.jpg’, ‘sharon_stone2.jpg’, ‘sharon_stone3.jpg’, ‘channing_tatum.jpg’] # получить имена файлов вложенных файлов embeddings = get_embeddings (имена файлов) # определить шарон стоун sharon_id = вложения [0] # проверить известные фотографии шарон print («Положительные тесты») is_match (вложения [0], вложения [1]) is_match (вложения [0], вложения [2]) # проверьте известные фотографии других людей print (‘Отрицательные тесты’) is_match (вложения [0], вложения [3])

0005

9 0004 64

# проверка лица с помощью модели VGGFace2

из matplotlib import pyplot

from PIL import Image

from numpy import asarray

from scipy.space.distance import cosine

from mtcnn.mtcnn import MTCNN

from keras_vggface.vggface import VGGFace

from keras_vggface.utils import preprocess_input

9_0004 # извлечь одно лицо из заданной фотографии def 9000 = (224, 224)):

# загрузить изображение из файла

пикселей = pyplot.imread (имя файла)

# создать детектор, используя веса по умолчанию

детектор = MTCNN ()

# обнаружить лица на изображении

результатов = детектор.detect_faces (пикселей)

# извлечь ограничивающую рамку из первой грани

x1, y1, width, height = results [0] [‘box’]

x2, y2 = x1 + width, y1 + height

# извлечь лицо

face = пикселей [y1: y2, x1: x2]

# изменить размер пикселей до размера модели

image = Image.fromarray (face)

image = image.resize (required_size)

face_array = asarray (image)

return face_array

# извлечение лиц и вычисление вложений лиц для списка файлов фотографий

def get_embeddings (имена файлов):

# извлечение лиц

лиц = [extract_face (f) for f in имена файлов]

# преобразовать в массив образцов

samples = asarray (faces, ‘float32’)

# подготовить грань для модели, e.грамм. центральные пиксели

samples = preprocess_input (samples, version = 2)

# создать модель vggface

model = VGGFace (model = ‘resnet50’, include_top = False, input_shape = (224, 224, 3), pooling = ‘ avg ‘)

# выполнить прогноз

yhat = model.predict (samples)

return yhat

# определить, совпадает ли лицо-кандидат с известным лицом

def is_match (known_embedding, кандидата_embedding, thresh = 0,5):

# вычислить расстояние между вложениями

оценка = косинус (известное_вложение, кандидат_встраивание)

если оценка <= порог:

print (‘> face is a Match (%.3f <=% .3f) '% (оценка, порог))

else:

print (‘> лицо НЕ является совпадением (% .3f>% .3f) ‘% (оценка, порог))

# определить имена файлов

filenames = [‘sharon_stone1.jpg’, ‘sharon_stone2.jpg’,

‘sharon_stone3.jpg’, ‘channing_tatum.jpg’]

# получить встраиваемые имена файлов файлов

вложенных файлов (get_embeddings)

# define sharon stone

sharon_id = embeddings [0]

# verify известных фотографий sharon

print (‘Positive Tests’)

is_match (embeddings [0], embeddings [1])

is_match (embeddings [0], вложения [2])

# проверить известные фотографии других людей

print (‘Отрицательные тесты’)

is_match (вложения [0], вложения [3])

Первая фотография используется в качестве шаблона для Шэрон Стоун, а остальные фотографии в списке представляют собой положительные и отрицательные фотографии для проверки на предмет проверки.

Запустив пример, мы видим, что система правильно проверила два положительных случая с учетом фотографий Шэрон Стоун как ранее, так и позже.

Мы также можем видеть, что фотография Ченнинг Татум не проверена как Шэрон Стоун.Было бы интересно изучить возможность проверки других негативных фотографий, например фотографий других знаменитостей.

Положительные тесты > лицо соответствует совпадению (0,418 <= 0,500) > лицо соответствует совпадению (0,295 <= 0,500) Отрицательные тесты > лицо НЕ совпадает (0,709> 0,500)

Положительные тесты

> лицо соответствует совпадению (0,418 <= 0,500)

> лицо соответствует совпадению (0.295 <= 0,500)

Отрицательные тесты

> лицо НЕ является совпадением (0,709> 0,500)

Примечание : вложения, созданные на основе модели, не относятся к фотографиям знаменитостей, которые использовались для обучения модели. Считается, что эта модель дает полезные вложения для любых лиц; возможно, попробуйте сделать это с фотографиями себя по сравнению с фотографиями родственников и друзей.

Дополнительная литература

В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Документы

Книги

API

Сводка

В этом руководстве вы узнали, как разрабатывать системы распознавания лиц для идентификации и проверки лиц с использованием модели глубокого обучения VGGFace2.

В частности, вы выучили:

О моделях VGGFace и VGGFace2 для распознавания лиц и о том, как установить библиотеку keras_vggface, чтобы использовать эти модели в Python с Keras.
Как разработать систему идентификации лиц для предсказания имен знаменитостей на заданных фотографиях.
Как разработать систему проверки лица для подтверждения личности человека по фотографии его лица.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для Vision сегодня!

Развивайте собственные модели видения за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Computer Vision

Он предоставляет самоучителей по таким темам, как:
классификация , обнаружение объектов (yolo и rcnn) , распознавание лиц (vggface и facenet) , подготовка данных и многое другое…

Наконец-то привнесите глубокое обучение в проекты вашего видения

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

бесплатных руководств по маскам для лица «сделай сам»

Эти бесплатные уроки по созданию масок «сделай сам» ждут, чтобы вы сшили их или связали крючком! К каждому прилагается бесплатное руководство. Помогите остановить распространение… сделайте их для всей семьи

Что ж … Наконец, CDC рекомендовал всем нам использовать маски для лица, когда мы сейчас выходим на публику. Мы должны держать маски для тяжелых условий работы доступными для нашего драгоценного специалиста в области здравоохранения … так что вот несколько различных БЕСПЛАТНЫХ вариантов, которые вы можете сделать сами.Я подумал, что поищу вокруг, чтобы найти совершенно бесплатные шаблоны без комиссии для вас и найти разные стили, чтобы вы могли выбрать тот, который лучше всего подходит для вас и вашей семьи. Выньте все эти обрезки ткани … сотрите пыль с швейной машины и позвольте творчеству начать! У меня есть ткань NY Yankee, которую я просто жду! Если у вас нет ткани… переходите в ETSY, поддержите самозанятого владельца бизнеса и купите ткань… ее в изобилии. Если вы чувствуете себя более продуктивным… почему бы не приготовить его для своих соседей и не бросить их в их почтовые ящики! Мы все вместе… каждый раз, когда мы можем протянуть руку помощи… это хорошо! Сегодня отличный день для множества ДОБРОСТЕЙ !!! Люблю вас всех … пожалуйста, берегитесь и будьте здоровы!

Мы хотим лично поблагодарить каждого блоггера и создателя Youtube за то, что они поделились своим опытом создания БЕСПЛАТНОЙ маски для лица своими руками !!! Вы все имеете значение … СПАСИБО!

Easy DIY Face Mask Pattern с бесплатной печатью — Skip To My Lou

Выкройка маски для лица — Craft Passion

Легкие маски для лица своими руками — Amy Latta

А.B. Маска — для медсестры от медсестры — Instructables

Выкройка маски для лица своими руками + руководство — Hello Sewing

Маска для лица DIY с карманом для тканевого фильтра — The Sewing Pixies

Как сшить хирургическую маску для лица — Сладкий красный мак

Как связать маску с фильтром крючком — Crochetopedia

(Встроенные видеоролики Youtube напрямую связаны с создателем … они здесь для вашего удобства … создатель получает полный кредит на просмотр каждый раз, когда вы смотрите … просто хочу, чтобы вы знали, что здесь, на The Cottage Market … Благодарность предоставляется всем подлежащие оплате !!!)

Маска для лица Easy Crochet — Easy Crochet

Как сшить маску с карманом для фильтра — Leah Day

Будьте в курсе последних событий рынка коттеджей, присоединившись к нашему списку рассылки!

Хотите быть в курсе? Мне бы это очень понравилось! (((HUGS)))

Мне нравится … в Facebook | Подписаться на … в Pinterest | Подписаться на … в Instagram |

Сосредоточение внимания на лице или глазах человека | Учебники

Руководство по использованию камеры

Настройка зоны фокусировки

Когда рамки распознавания лиц и области фокусировки перекрываются, вы можете сфокусироваться либо на лице, либо на глазах.Таким образом, вы можете переключиться на лучшую зону фокусировки в зависимости от сцены съемки. Например, когда [Гибкое пятно] в [Область фокусировки] перекрывает рамку обнаружения лица, как показано ниже, рамка обнаружения лица изменяется с серого на белый, и вы можете сфокусироваться либо на лице, либо на глазах.
* Если для параметра [Выбор правого / левого глаза] не задано значение [Авто] или вы выполняете [Переключить правый / левый глаз] с помощью пользовательской клавиши, появляется рамка обнаружения глаз.

Лицо и глаз не в фокусе

Может фокусироваться на лице или глазах

[Широкий]:: Полезно для движущихся объектов или когда положение лиц непредсказуемо.
[Зона], [Центр], [Гибкое пятно], [Расширенное регулируемое пятно]:: Установите, когда вы заранее решите, как составлять снимки, или когда вы будете фокусироваться на определенном человеке из нескольких объектов.

Рамки для распознавания лиц и глаз

Рамки обнаружения лиц отображаются для любых обнаруженных человеческих лиц, а рамки обнаружения глаз — для любых обнаруженных человеческих глаз.

* Когда для параметра [Выбор правого / левого глаза] не задано значение [Авто] или вы выполняете [Переключить правый / левый глаз] с помощью пользовательской клавиши, появляется рамка обнаружения глаз.

Кадры обнаружения имеют цветовую кодировку, как описано ниже.

Серый: лицо или глаз обнаружены, но недоступны для автофокусировки (поскольку область фокусировки и лицо не перекрываются)
Белый: Доступна автофокусировка (если вы установили порядок приоритета в [Регистрация лиц], в число объектов входят лица, которым вы присвоили наивысший приоритет).
Красновато-фиолетовый: лица, занимающие второе или более низкое место по приоритету в [Регистрация лиц].
Зеленый: лицо или глаза в фокусе (при нажатии кнопки спуска затвора наполовину)

Выбор людей, чтобы сосредоточить внимание на их лице или глазах

Выбор лиц в зоне фокусировки

Лица для фокусировки можно выбрать, когда область фокусировки находится над рамкой распознавания лиц.
* Если для параметра [Выбор правого / левого глаза] не задано значение [Авто] или вы выполняете [Переключить правый / левый глаз] с помощью пользовательской клавиши, появляется рамка обнаружения глаз.

Выбор лиц на ощупь

Лица для фокусировки можно выбрать, перемещая зону фокусировки над рамкой распознавания лиц касанием.На мониторе коснитесь рамки обнаружения лица, чтобы выбрать его.
* Если для параметра [Выбор правого / левого глаза] не задано значение [Авто] или вы выполняете [Переключить правый / левый глаз] с помощью пользовательской клавиши, появляется рамка обнаружения глаз.

Выбор лиц путем их регистрации

Лица, которые вы зарегистрировали заранее, получают приоритет при фокусировке камеры.

MENU → (Настройки камеры1) → [Регистрация лиц] → [Новая регистрация] для регистрации лиц.

MENU → (Настройки камеры1) → [Регист. Приоритет лиц] → [Вкл.] Для определения приоритета зарегистрированных лиц при фокусировке.

Если вы зарегистрировали несколько лиц, вы можете настроить их относительный приоритет с помощью MENU → (Настройки камеры1) → [Регистрация лиц] → [Изменение порядка].

Справочное руководство по фотокамере

Переключение глаза для обнаружения

Какой глаз обнаруживать (левый или правый) устанавливается заранее в MENU → [Настр. АФ по лицу / глазу] → [Выбор правого / левого глаза], но вы также можете переключать глаза следующим образом.

Переключение с помощью специальной клавиши, назначенной [Переключить правый / левый глаз]

* Операции [Переключить правый / левый глаз] возможны, если вы не нажимаете кнопку спуска затвора наполовину.

Если для параметра [Выбор правого / левого глаза] установлено значение [Правый глаз] или [Левый глаз], обнаруживаемый глаз может переключаться между левым и правым при каждом нажатии пользовательской клавиши, назначенной для [Переключить правый / левый глаз] .

Если для параметра [Выбор правого / левого глаза] установлено значение [Авто], обнаруживаемый глаз можно временно переключать между левым и правым, нажимая пользовательскую клавишу, назначенную для [Переключить правый / левый глаз].

Примечание

Любое из следующих действий приведет к отмене временного выбора правого / левого глаза, если для параметра [Выбор правого / левого глаза] установлено значение [Авто].Камера вернется в режим автоматического обнаружения глаз.

Отпускание кнопки спуска затвора при половинном нажатии
Не нажимается пользовательская клавиша, назначенная для [AF On] или [Eye AF]
Нажатие кнопки MENU
Нажатие на центр колесика управления

Переключение касанием

Если вы установили [Func.of Touch Operation] на [Touch Tracking], обнаруживаемый глаз можно переключать между левым и правым, касаясь края глаза на мониторе.

Коснитесь края глаза, который вы хотите обнаружить на мониторе.

Глаз, подлежащий обнаружению, переключается.

Переключение касанием возможно, если вы не нажимаете кнопку спуска затвора наполовину.

Для отмены сенсорных операций нажмите центр колесика управления или коснитесь значка в правом верхнем углу монитора.

Скрытие рамок распознавания лиц

Всегда скрывать рамки распознавания лиц

MENU → (Настройки камеры1) → [Настр. АФ по лицу / глазам] → [Отображение рамки лица / глаз] → [Выкл.].

Исчезновение зеленой рамки фокусировки через определенное время после фокусировки на лице / глазах

MENU → (Настройки камеры1) → [Автоочистка зоны АФ] → [Вкл.].

Справочное руководство по фотокамере

5 лучших простых и бесплатных шаблонов тканевых масок для лица, включая узор маски Олсона

Узнайте, как сшить маску из ткани, чтобы обезопасить себя и окружающих! В этих 5 бесплатных выкройках масок для лица используются легкие в поиске ткани, и их можно сшить всего за несколько минут.Даже если вы новичок в шитье — это отличный проект и для новичков.

Маски ручной работы по-прежнему важны! Даже если они не нужны повсюду, вы все равно можете носить с собой несколько масок в сумочке или машине для тех ситуаций, когда вы не уверены и хотите чувствовать себя в большей безопасности. И я думаю, что к настоящему времени мы все узнали, что тканевые маски для лица служат дольше и их удобнее носить, чем бумажные.

Если вы решите пройти вакцинацию, вы можете сшить симпатичный бумажник для держателя карты вакцинации, чтобы хранить в нем свои записи.

Этот список из 5 лучших шаблонов маски для лица включает в себя утвержденный в больнице шаблон Олсона, очень похожую адаптацию, которую я разработал для использования регулируемых эластичных завязок маски, шаблон маски для лица в традиционном плиссированном стиле, шаблон маски для лица в стиле гетры, который предпочитают многие мужчины. , плюс мягкая и эластичная маска, через которую легко дышать.

Классические бесплатные шаблоны масок для лица

Первый урок, представленный ниже, был использован для создания множества масок — это моя любимая.. Я сделал свои собственные фильтры, используя материал маски Filti.

Моя невестка работает медсестрой в больнице, и она попросила меня сшить ей несколько тканевых масок по выкройке масок Олсона. Она говорит, что это единственное, что одобряет ее больница. Бесплатный PDF-файл немного сложен в использовании, поэтому я написал автору по электронной почте и получил разрешение сфотографировать процесс и написать простой для понимания блог-учебник, показывающий, как сшить тканевую маску для лица, а также быстрый и простой видеоурок.

Теперь, когда многие люди шьют маски для лица, у нас есть больше вариантов ушных петель! Мне настолько нравятся эти ушные петли с регуляторами, которые я нашел на Amazon, что я создал шаблон 5 размеров с учебником, показывающим, как сшить тканевую маску для лица с регулируемыми завязками.Посмотрите мой бесплатный видеоурок и получите шаблон для регулируемой маски для лица.

Если вы предпочитаете плиссированную тканевую маску для лица, вот отличный дизайн с карманом для фильтра. Конечно, вы можете пропустить фильтр, если хотите — карман невидим, пока вы носите маску. Это мой второй любимый стиль. 🙂

Бесплатные выкройки для других дизайнов масок для лица

Другой стиль маски для лица, который становится все более и более популярным, — это маска Gaitor Face Mask Pattern.Его также можно носить как шарф или повязку на голову, что обеспечивает большую гибкость. Мужчинам, кажется, этот стиль больше нравится, в том числе и моему мужу.

Если вам трудно дышать через маски для лица с карманом для фильтра, попробуйте мой узор Soft and Stretchy Face Mask Pattern, состоящий всего из двух слоев легкой ткани.

Моя швейная машина также занимается вышиванием, поэтому я опробовала несколько дизайнов масок для машинной вышивки в пяльцах. Этот, безусловно, мой любимый.Это легко сделать и удобно носить, к тому же я люблю лебедей! У дизайнера также есть несколько дизайнов масок детского размера в ее магазине.

Я собрал новую информацию о тканевых масках на сайте CDC. Там написано:

Многослойные тканевые маски могут блокировать до 50-70% этих мелких капель и частиц и ограничивать распространение тех, которые не улавливаются. Более 80% блокады было достигнуто в экспериментах на людях, в которых измерялось блокирование всех дыхательных капель, при этом тканевые маски в некоторых исследованиях выполнялись наравне с хирургическими масками в качестве барьеров для контроля источников.

Наконец, вам понадобится кошелек для масок для лица, чтобы носить с собой маски и другие предметы первой необходимости!

А главное… Сохраняйте спокойствие и шейте!

Счастливого шитья,

Поделиться — это забота!

Раскрытие: некоторые из моих сообщений содержат партнерские ссылки.Если вы купите что-то по одной из этих ссылок, я могу получить небольшую комиссию, поэтому благодарим вас за поддержку SewCanShe при совершении покупок! Все мнения принадлежат мне, и я предлагаю только те продукты, которые действительно использую. 🙂

Как нарисовать лицо за 9 шагов

Прежде чем вы попытаетесь нарисовать реалистичный портрет определенного персонажа, вы должны сначала понять некоторые основные принципы, касающиеся пропорций. У каждого человека разные черты лица, но многие пропорции примерно одинаковы.В этом руководстве вы точно научитесь рисовать лицо с учетом этих принципов пропорциональности. Следуйте инструкциям и сделайте следующий шаг к красиво нарисованному портрету.

Загрузите шпаргалку по рисованию лица

Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Получайте уведомления об эксклюзивных предложениях каждую неделю!

Как использовать валик для лица (учебные пособия)

Хотите узнать, как пользоваться нашими инновационными средствами по уходу за кожей? Вот все наши пошаговые видео-руководства и уроки по Гуа Ша, роликам для лица и многому другому. Это просто! Узнайте все, что вам нужно знать прямо здесь.

Практическое руководство: Учебное пособие по уходу за лицом в тренажерном зале Skin Gym

Валик для лица придает коже сияющий и сияющий вид, а также дает метафизические преимущества благодаря нефриту, розовому кварцу или аметисту.Посмотрите и узнайте, как двигаться к сияющей коже с помощью этого урока.

1. Подготовьте кожу

Нанесите свою любимую сыворотку, масло, увлажняющий крем или маску.

2. Начиная с подбородка, проработайте щеки от центра кнаружи и вверх.

Затем в центре сделайте широкие валики под подбородком в направлении ключицы, двигаясь наружу к бокам шеи.

3. Раскатайте хрустальный валик для лица

, начиная с центра шеи, перекатываясь вверх и наружу. Продолжайте это движение на каждой части лица.

Советы и рекомендации по использованию роликов для лица

Глаза

Осторожно оберните маленький валик 3 раза вокруг глазницы. Начните с верхнего внутреннего края, где нос соприкасается с бровью, и двигайтесь наружу, перекатывайтесь вокруг верха и под глазом к слезному протоку, осторожно покачивая им на ходу.

Затем поместите валик вертикально во внутренний угол глаза, осторожно покачивая.

Лоб

От центра лба, двигаясь влево или вправо, начните с линии роста волос, медленно катясь к уху. Повторите от 3 до 6 раз в той же области.

Нос, губы и подбородок

Используя большой валик, продвигайтесь от носа к уху. Продолжите с верхней губой, нижней губой и подбородком.

От подбородка по линии нижней челюсти до мочки уха.Затем повторите с другой стороной.

Линия подбородка и шея

Начиная с подбородка, проработайте щеки от центра кнаружи и вверх. Затем в центре сделайте широкие перекаты под подбородком по направлению к ключице, двигаясь наружу к бокам шеи.

Применить торцевые валики: В магазин

Подробнее в блоге: Как использовать валик для лица, чтобы кожа сияла.

Практическое руководство: Учебное пособие по лифтингу с использованием гуа-ша Skin Gym

Древний ритуал исцеления сочетается с современным уходом за кожей с этим прекрасным инструментом для скребка, предназначенным для мягкого массажа и коррекции контура лица, подчеркивая ваши лучшие черты и оставляя кожу безупречной.Узнайте, как использовать инструмент Gua Sha и добиться наилучших результатов.

1. Подготовьте кожу. Нанесите свою любимую сыворотку, масло, маску или увлажняющий крем.

2. Слегка помассируйте. После подготовки кожи начните осторожно массировать лицо и шею восходящими и наружными движениями, начиная с шеи и двигаясь вдоль подбородка, щек и очень осторожно вокруг области вокруг глаз.

Используйте меньший конец инструмента Гуа Ша, чтобы добраться до деликатных участков лица, таких как область вокруг глаз, и обработайте каждую сторону лица отдельно.

3. Повторить массаж. Делайте каждое движение по три раза на каждую часть лица и используйте средство в течение 5–10 минут в день, чтобы добиться безупречного сияния кожи.

Магазин Gua Sha Tools: Купить сейчас

Подробнее в блоге: Все, что вам нужно знать о Гуа Ша.

Практическое руководство: Учебное пособие для скульптора лица в тренажерном зале Skin Gym

Face Sculptor подчеркивает и моделирует каждую кривую вашего лица, воссоздавая тот «свежий и сияющий» вид, который вы получаете после ухода за лицом.Узнайте, как сделать себе лучший массаж в домашних условиях с помощью этого косметического средства.

1. Подготовьте кожу. Нанесите свою любимую сыворотку, масло, маску или увлажняющий крем.

2. Слегка помассируйте. После подготовки кожи осторожно начните массировать лицо и шею движениями вверх и наружу, начиная с шеи и двигаясь вдоль подбородка, щек и очень осторожно вокруг области вокруг глаз.

Практическое руководство: Учебное пособие по уходу за лицом в тренажерном зале Skin Gym

«Девушки, которые поднимают настроение» разными способами. Тренажер для лица Skin Gym Face Trainer имеет встроенную солнечную панель, которая естественным образом подчеркивает ваши черты лица и создает свечение, «освещенное изнутри». Узнайте, как сиять с помощью вашего нового инструмента красоты из этого урока.

1. Подготовьте кожу. Нанесите свою любимую сыворотку, масло, маску или увлажняющий крем.

2.Слегка помассируйте. После подготовки кожи осторожно начните массировать лицо и шею движением вверх и наружу, начиная с шеи и двигаясь вдоль подбородка, щек и очень осторожно вокруг области вокруг глаз.

alexxlab

Разное

Как часто можно делать клизму грудничку: рекомендации педиатров

Разное

Почему новорожденный не спит ночью: 11 главных причин и способы решения проблемы

Разное

Как успокоить плачущего ребенка: 10 эффективных способов

Разное

Что нужно новорожденному на первое время: полный список необходимых вещей

Разное

Пеленки для новорожденных: виды, размеры и способы использования

Разное