Лицо лик: ЛИК — ЛИЦО — ЛИЧИНА

ЛИК — ЛИЦО — ЛИЧИНА

        мифологема христианской антропологии и психологии, теологии Троицы, философии творчества и литературной эстетики личности. Святоотеческая христология утвердила чинопоследование элементов триады в таком порядке: “Лик” — уровень сакральной явленности Бога, Божьих вестников и высшая мера святости подвижников духа; “Лицо” — дольнее свидетельство богоподобия человека; “личина” — греховная маска существ дольнего мира, мимикрия Лица и форма лжи. Об-лик Христа суть мета-Лицо. Григорием Нисским сказано, что тот, чье лицо не освящено Св. Духом, вынужден носить маску демона; ср. трактовку этого тезиса в “Вопросах человека” О. Клемона: Христос — “Лицо лиц, ключ ко всем остальным лицам”, и в этике Лица Э. Левинаса. Осн. интуиции философии лица преднайдены в худож. лит-ре. Романтич. эстетика ужасного отразилась в образах гневного лица Петра Великого. У Пушкина “лик его ужасен” рифмуется с “он прекрасен”. Зооморфная поэтика монстров Гоголя актуализует оппозицию “лицо/морда (рыло, харя, рожа)”. Прояснение человеч. типа на фоне уникального лица — предмет особой заботы Достоевского в “Идиоте”. Персонаж романа, Лебедев, играя на “театральных” коннотациях ролевых терминов, называет Аглаю “лицом”, а Настасью Филипповну “персонажем” (В. Кирпотин). Для автора же “персонаж ищет эгоистического выхода, Лицо ищет всецелого выхода” (В. Кирпотин). Средствами просветит, риторики создает С.-Щедрин сложную иерархию обобщенных не-лиц. Трагедия утраченного лица — ведущая тема Чехова. Кризис личности рус. духовный ренессанс преодолевал через философию Лица и анализ маски. Расхожим эталоном личины становится здесь Ставрогин: “личиной личин” назвал его облик С. Булгаков, “жуткой зазывной маской” — И. Бердяев, “каменной маской вместо лица” — П. Флоренский, “трагач. маской, от века обреченной на гибель” — К. Мочульский. “Сатанинское лицо” — было сказано о Великом Инквизиторе Зайцевым. Маска стала навязчивой темой быта и литературы авангарда. В быте она фиксируется то как жизнетворческий акт (А. Белый), то как энтропийный избыток культуры (“Это то, что создала цивилизация — маска!” — С. Сергеев-Ценский), то как предмет эстетич. игры (С. Ауслендер, Вяч. Иванов). Лик подвергается описанию в терминах теории мифа: “Миф не есть сама личность, но лик ее” (А. Лосев). Писатели-символисты уточняют персоналистские элементы триады (Ф. Сологуб; ср. переводы В. Брюсова из Э. Верхарна (1905) и Р. де Гурмона (1903; см. также рецензию И. Шмелева на “Темный лик”, 1911, В. Розанова).,Сильное впечатление на современников произвела статья Вяч. Иванова “Лик и личины России”, 1918, в к-рой “Русь Аримана” (Федор Карамазов) противопоставлена “Руси Люцифера” (Иван Карамазов) и обе — Руси Святой (Алеша). В категориях триады русская философия Лица пытается снять противоречие “персоны” (этим. — “маска”!) и “собора” в контексте единомножественного Всеединства: “Иррац., живая природа вселенского, утверждая “лицо” в его творч. самости, в то же время утверждает высшее единство всех личных существ и их истинное соборное единение” (А. Мейер). По наблюдениям Бердяева, революц. эпоха создала новый антропологич. тип — полулюдей с искаженными от злобы лицами. Тем настойчивее проводится им та мысль, что “лицо человека есть вершина космического процесса”, и что во Встрече с Богом “осуществляется царство любви, в к-ром получает свое окончат, бытие всякий лик”, тем более, что по этическому смыслу заданного человеку богоподобия, “Бог не только сотворил мир , но и участвовал как Живое Лицо в самом историческом процессе” (Н.0. Лосский). Декаданс был оценен филос. критикой как торжество безликой бесовщины. О картинах раннего Пикассо С. Булгаков говорил: “Эти лики живут, представляя собой нечто вроде чудотворных икон демонического характера”. Ему же принадлежит своего рода лицевая апофатика, примененная по спец. поводу: “Подвиг юродства, совершенное отвержение своего психол. лика, маска мумии на живом лице, род смерти заживо”. Персонология Лица связалась с темами зеркала, Другого, двойника и тени. По М. Бахтину, человек видит в зеркале не себя, а маски, к-рые он показывает Другому, и реакции Другого на сии личины (а также свою реакцию на реакцию Другого). “Я” и “Ты” призваны отразить друг друга в сущностно-личном взаимном предстоянии; Ты как зеркало для Я мыслил и П. Флоренский; С. Аскольдов полагал, правда, что зеркала эти — “кривые”. Идею Николая Кузанского о человеке как “Божьем зеркальце” поддержали Г. Сковорода и Л. Карсавин. Для В. Розанова Книга Бытия начинается с “сотворения “Лица””; “без “лица” мир не имел бы сияния”. По его мнению, в христ. картине мира есть “центр — прекрасное плачущее лицо”, это “трагич. лицо” Христа. Мир без Христа и Софии мыслится поэтами серебряного века как кризис Души Мира, являющей людям свои искаженные масками обличья (А. Блок: “Но страшно мне: изменишь облик Ты!”). “Софианская романтика” этого типа подвергнута резкой критике Бердяевым (“Мутные лики”, 1922; см., однако, признание автора в личном пристрастии к ставрогинской маске ). Триада детально разработана П. Флоренским. Христос для него — “Лик ликов”, “Абсолютное Лицо”. В рассуждениях о кеносисе и обожении твари канонич. формула облечения Бога в естество человека раздвоена у Флоренского на “образ Божий” (Лицо, правда Божья, правда усии, онтологич. Дар) и “подобие Божье” (Лик, правда смысла, правда ипостаси, возможность). Так восстановлен утраченный современниками эталон “лице”-мерия: “Лицо, т.е. ипостасный “смысл”, разум, ум полагают меру безликой мощи человеч. естества, ибо деятельность лица — именно в “мерности”. Лицо (явление, сырая натура, эмпирия) противостоит Лику (сущности, первообразу, эйдосу). Двуединый символизм образа и подобия (лица и лика) явлены в Троице-Сергиевой Лавре и ее основателе: “Если дом Преподобного Сергия есть лицо России, то основатель ее есть первообраз ее, “лик” ее, лик лица ее”. Личина есть “мистическое самозванство”, “пустота лжереальности”, скорлупа распыленной на маски личности (“Иконостас”, 1922). С Флоренским “конкретная метафизика” Лица вернулась на святоотеч. почву обогащенной неоплатонич. интуициями и знаменовала собой новый этап христ. критики всех видов личностной амнезии. Особую популярность элементы триады снискали в мемуарной и публицистич. лит-ре (Волошин, Е. Замятин, Г. Адамович, 3. Гиппиус, Ф. Шаляпин, Э. Неизвестный). Тринитарная диалогика Ликов на рус. почве смогла уяснить ипостасийный статус Другого: “Именно было необходимо утвердить эту тайну “другого” — нечто радикально чуждое античной мысли, онтологически утверждавшей “то же” и обличавшей в “другом” как бы распадение бытия. Знаменательным для такого мировоззрения было отсутствие в античном лексиконе какого бы то ни было обозначения личности”.

^{Лит.: Коропчевский Д.А. Народное предубеждение против портрета… Волшебное значение маски. СПб., 1892; Иванов Вяч.И. Лицо или маска? // Новый путь. 1904. № 9; Верхарн Э. Лики жизни: Стихи// Вопр. жизни. N 10-14. СПб., 1905; Розанов В.В. Темный лик. СПб., 1911; Шмелев И. Лик скрытый. 1916; Волошин М.А. Лики творчества. Кн. 1. СПб., 1914; То же. 2 изд. Л., 1989; Карсавин Л.П. Saligia. Пг., 1919; Тоже. Paris, 1978; Зайцев К. В сумерках культуры. 1921; Груздев И. О маске как литературном приеме // Жизнь искусства (Гоголь и Достоевский). Петроград. 1921. № 811; Лосев А.Ф. Диалектика мифа. М., 1930; Замятин Е.И. Лица. Нью-Йорк, 1967; Флоренский П.А. Из богословского наследия // Богословские труды. Т. 17. М., 1977; Флоренский П.А. Троице-Сергиева Лавра и Россия // Флоренский П.А. Собр. соч. Т. 1,2. Париж, 1985; Лосский В.Н. Очерк мистического богословия Восточной Церкви. Догматическое богословие. М., 1991; Флоренский П.А. Иконостас. М., 1995.}

^{К. Г. Исупов}

лицо лик — это… Что такое лицо лик?

лицо — Лик, физиономия, личико, мордочка, рожа, харя, образина. У нее хорошенькая мордочка. Ср. См. вид, единица, изнанка, человек авторитетное лицо, действующее лицо, за правду бог лица набавляет, кинуть в лицо, к лицу, компетентное лицо, краска… …   Словарь синонимов

ЛИК — ЛИЦО — ЛИЧИНА —         мифологема христианской антропологии и психологии, теологии Троицы, философии творчества и литературной эстетики личности. Святоотеческая христология утвердила чинопоследование элементов триады в таком порядке: “Лик” уровень сакральной… …   Энциклопедия культурологии

Лик – лицо – личина — мифологема христианской антропологии и психологии, теологии Троицы, философии творчества и литературной эстетики личности. Святоотеческая христология утвердила чинопоследование элементов триады в таком порядке: “Лик” уровень сакральной явленности …   Энциклопедия культурологии

лик

— См. изображение, лицо …   Словарь синонимов

ЛИЦО — ЛИЦО, лице ср. личико, личишко, личище; в возвышенном ·знач. лик, в бранном рожа, харя; передняя часть головы человека (редко говорят о животном), от рубежа головных волос, до ушей и нижнего края исподней скулы: лоб, глаза, нос, щеки со скулами,… …   Толковый словарь Даля

ЛИК — 1. ЛИК1, лика, муж. (книжн.). 1. Лицо, облик человека. «Выходит Петр,… лик его ужасен.» Пушкин. 2. Изображение лица святого (церк.). «Темные лики святителей.» Некрасов. 3. Внешний облик, физиономия, как характерная примета, выражение чего нибудь… …   Толковый словарь Ушакова

ЛИК — 1. ЛИК1, лика, муж. (книжн.). 1. Лицо, облик человека. «Выходит Петр,… лик его ужасен.» Пушкин. 2. Изображение лица святого (церк.). «Темные лики святителей.» Некрасов. 3. Внешний облик, физиономия, как характерная примета, выражение чего нибудь… …   Толковый словарь Ушакова

ЛИК — 1. ЛИК1, лика, муж. (книжн.). 1. Лицо, облик человека. «Выходит Петр,… лик его ужасен.» Пушкин. 2. Изображение лица святого (церк.). «Темные лики святителей.» Некрасов. 3. Внешний облик, физиономия, как характерная примета, выражение чего нибудь… …   Толковый словарь Ушакова

ЛИК — 1. ЛИК1, лика, муж. (книжн.). 1. Лицо, облик человека. «Выходит Петр,… лик его ужасен.» Пушкин. 2. Изображение лица святого (церк.). «Темные лики святителей.» Некрасов. 3. Внешний облик, физиономия, как характерная примета, выражение чего нибудь… …   Толковый словарь Ушакова

ЛИК — 1. ЛИК, а; м. 1. Трад. поэт. Лицо. Печальный л. // Изображение лица божества, святого на иконах. Л. Богоматери. Л. Николая Чудотворца. 2. Книжн. О внешнем виде, облике чего л. Лунный л. Л. солнца. 2. ЛИК, а; м. Высок. Единое множество, группа,… …   Энциклопедический словарь

ЛИК — муж., южн., олон. счет, число. Продать или купить ликом, курск. счетом, на счет; народу ликом не сочтешь, олон. (личить, малорос. считать, поверять наличность). II. ЛИК муж. лицо, облик, обличие; выражение лица, физиономия; | поличье, портрет,… …   Толковый словарь Даля

Значение, Синонимы, Определение, Предложения . Что такое лик

И на аверсе Тень увидел смутный лик полной луны в середине лета.

Плевать в этот лик, полный любви и скорби?

Верх алтаря украшало эмалевое изображение Распятия и лик Девы с младенцем в золотом окладе.

Вас напугал уродливый лик голода, болезни и нищеты.

Глаза, волосы, лик, образ — нужно все сохранить.

Лишь тогда станет возможным восстановить истинный лик истории.

Я пристально гляжу на триумф игры Правильная цена и вижу лик Америки.

С чердака по лестнице сносят дорожные сундуки пустые гулкие как гробы. Френч Лик.

И это приобретение окрасило сам лик и характер любви.

Восторженный лик Уэйна, едва ли не богоподобный, озарил ясный рассвет.

Не отражает лик Дианы, Воспомня прежних лет романы,

Джон, три месяца назад, в Гейнсвилле, штат Флорида, лик Девы Марии проступил в виде плесени на стене старого дома.

А он отличался той способностью сразу улавливать лик своих желаний и своих грез, без которой земля не знала бы ни любовников, ни искателей приключений.

Солнце скрыло свой лик за горой Иве!

Ее устрашила ветровая пустыня ночи, черная вздымающаяся внизу вода в клочьях пены, бледный, смятенный, чахлый лик луны среди бегущих облаков.

Похоже, лик девы Марии появился… на сиропе в тарелке у одного парня.

А ниже этих двух недвижных, ошеломленных светом лиц — еще одно лицо, не мрамор, но живая плоть, изможденная, прочерченная резкими тенями, словно лик мертвеца.

Наука изменяет лик цивилизации железной дорогой, и дорога уже названа чугункой.

Ха, конечно, это Лик.

Все это я решила во сне, в то время, как тучи заслонили лик луны, ибо — как большинство спящих — я знала, что вижу сон, что все это мне только снится.

Шум, казалось, унесся вдаль, и вдруг пронизывающий и ослепительный свет упал на слепой лик ночи.

Бум, бум, бум, когда, бум, узрим мы, бум, его лик, бум, бум…

Словно образ печали, Бездушный тот лик…

Потом: гром, свечи потухли, завеса разодралась, тьма покрыла землю, а вверху, среди туч, виднеется разгневанный лик Иеговы, освещенный молниями.

Солнце скрыло свой лик за горой Иве, настал час вашей смерти!

Один из присяжных огляделся вокруг заплывшими глазами. — Лик-ик-видировать его!

Покарай его бог за это! — И все-таки, — сказал Исаак, — я должен ехать в Темплстоу, хотя бы лик Бомануара пылал, как горнило огненное, семь раз раскаленное…

Два раза Луна свой лик изменила, С тех пор, как палатку в песках я разбил,

По морю поспешил ко мне Господь, Как бы несомый солнечным дельфином, Был светел и ужасен божий лик, Подобный молнии на небе синем.

Но я знаю, сердцем знаю, что даже самые жалкие из вас видели, как во мраке темницы вставал перед ними лик божий.

Толпа приближалась, во все горло распевая гимн, показавшийся мне ироническим намеком: Когда мы узрим его лик? Она тянулась мимо меня бесконечно.

Как чуден лик твой, озарённый нежным лунным светом.

Разве моё выражение не похоже на звериный лик?

Господь обратит к нему свой сияющий лик и будет милосерден.

О, но тогда узрел я лик Господа, и очистился.

Вселенная освятила сей тост, проявив на нем лик Нормы, как напоминание о ее силе и той доброте, что она несет миру.

И его божественный лик.

Да обратит он к вам лик свой и да пусть принесет вам покой!

Зимнее утро обратило свой бледный лик к окружающим Лестер-сквер кварталам и мутными очами видит, что местным жителям не хочется вылезать из постелей.

Один лик заключает мир, пока как второй жаждет крови!

Наука и сама умеет избороздить, обесцветить и иссушить человеческий лик. Зачем ей старость с ее морщинами?

Тогда я выпрямился в седле, — я был один, ясный лик земли улыбался мне; тут валялись трое нападавших.

Как многие изумлялись, смотря на Тебя, сколько был обезображен паче всякого человека лик Его, и вид Его — паче сынов человеческих;

Мы с лихорадочной быстротой перевернули тело, и окровавленная борода уставилась теперь прямо в холодный яркий лик луны.

В каждом рождении мы меняем лик

Или как в тот раз, когда я узрел лик Господа на картине.

Дориан отрицательно потряс головой и взял несколько тихих аккордов на рояле. — Словно образ печали Бездушный тот лик…- повторил он.

Может быть, когда-то, уже давно, я искал тут чей-то лик.

Она затаила дыхание, когда Г лик, повернувшись к собравшейся вокруг них небольшой толпе, пригласил своего гостя выйти вперед.

Эй, готова покопаться в он-лайн мире Триш Лик?

Лик юного мученика, столь типичный для творчества Антонелли.

Если увидеть лик истинного зла, его уже не забыть.

Лик предателя. его солдаты дежурили подле дворца.

Да покажет он вам лик свой, и да отнесется к вам с милостью!

Публичное чтение для простого народа, изобличающее греховный лик.

Хоть на каждой начекань лик короля, они все бесполезны без золота.

Лик знает, о чём думает его свита.

Отлично, доктор Хмурый-Лик, — сказала Рози, выставляя напоказ все свои ямочки.

Тот, кто скрытым образом вычисляет нас и ограждает свой лик от нашего взора.

Здесь смутно вырисовывается лик Сатаны; здесь каждый за себя.

О радостный свет, о благодать Божия лик отца, Вечное сияние носящий; Небесный, святой, благословенный, Спаситель наш Иисус Христос, радостный в явлении твоем.

Некоторые части Анд называют пиштако харисири, или ньякак, или лик’ичири на языке Аймара.

В этом исследовании используется автоматический Планетоискатель 2,4-метрового телескопа в обсерватории лик, расположенной на вершине горы Гамильтон, к востоку от Сан-Хосе, Калифорния, США.

Гвендолин лик, антрополог, известная своими работами о Месопотамии, сравнила этих людей с современными индийскими хиджрами.

Его лик смерти я никогда не забуду.

Обсерватория лик попыталась обнаружить его с помощью ретрорефлектора Аполлона-11, когда Армстронг и Олдрин все еще находились на Луне, но не преуспела до 1 августа 1969 года.

Среди наиболее известных фильмов движения — ночная почта и угольный лик.

Одним из самых известных был преподобный Уильям лик, который, будучи молодым прапорщиком, нес знамена полка при Ватерлоо.

Водораздел Ист-Бранч-Рауш-крик расположен между горами Гуд Спрингс и Биг-лик-Маунтин.

Греко-египетский астроном Птолемей писал о возможности планетарных переходов через лик солнца в своей работе планетарные гипотезы.

Другие результаты

Лик-лицо-личина. — Минск—Москва: Полифакт — Знамя. 1990

%PDF-1.5 % 1 0 obj > endobj 5 0 obj /CreationDate (D:20170526163445+02’00’) /ModDate (D:20170526163541+02’00’) /Producer (http://imwerden.de) /Title /Creator >> endobj 2 0 obj > stream

Лик-лицо-личина. — Минск—Москва: Полифакт — Знамя. 1990

http://imwerden.de

text

ru-RU

Неизвестный, Эрнст Иосифович

application/pdf endstream endobj 3 0 obj > endobj 4 0 obj > endobj 6 0 obj 1404 endobj 7 0 obj > endobj 8 0 obj > endobj 9 0 obj > endobj 10 0 obj > >> >> endobj 11 0 obj > >> >> endobj 12 0 obj > >> >> endobj 13 0 obj > >> >> endobj 14 0 obj > >> >> endobj 15 0 obj > >> >> endobj 16 0 obj > >> >> endobj 17 0 obj > >> >> endobj 18 0 obj > >> >> endobj 19 0 obj > >> >> endobj 20 0 obj > >> >> endobj 21 0 obj > >> >> endobj 22 0 obj > >> >> endobj 23 0 obj > >> >> endobj 24 0 obj > >> >> endobj 25 0 obj > >> >> endobj 26 0 obj > >> >> endobj 27 0 obj > >> >> endobj 28 0 obj > >> >> endobj 29 0 obj > >> >> endobj 30 0 obj > >> >> endobj 31 0 obj > >> >> endobj 32 0 obj > >> >> endobj 33 0 obj > >> >> endobj 34 0 obj > >> >> endobj 35 0 obj > >> >> endobj 36 0 obj > >> >> endobj 37 0 obj > >> >> endobj 38 0 obj > >> >> endobj 39 0 obj > >> >> endobj 40 0 obj > >> >> endobj 41 0 obj > >> >> endobj 42 0 obj > >> >> endobj 43 0 obj > >> >> endobj 44 0 obj > >> >> endobj 45 0 obj > >> >> endobj 46 0 obj > stream xM0Eţe?xt:qfE 1!1n-op’#N (}F=փm,+m-A\8s/ {RuyJ;Ԥ}’`1-bĥwVT’ endstream endobj 47 0 obj > stream x+w,*LKL.Q,HHLOSprq512Գ 4373sy\y}@3o /

Личное пространство. Лик. Лицо. Личина

24.04.2014

Культура

Под таким названием в Городском историко-краеведческом музее г. Полярный открывается выставка живописи и графики из частной коллекции актёра Драматического театра Северного флота Алексея Макарова.

Квартира мурманского актёра и художника Алексея Макарова уже давно превратилась из просто жилья в «дом-музей»: авторские и сувенирные куклы, колокольчики, большое количество живописных, графических и декоративных работ современных художников, исполненных в различных техниках и другие приятные глазу арт-мелочи. Большинство работ подарено знакомыми и друзьями, что-то куплено, что-то появилось в этом на первый взгляд эклектичном собрании вроде бы случайно.

Владелец определил главный принцип коллекции так: в неё входят вещи, рядом с которыми ему комфортно находиться в любое время суток, которые напоминают о приятных и интересных людях, радуют глаз. Постепенно их количество и качество стало таковым, что возникла мысль показать работы не только друзьям и многочисленным гостям Алексея, но и более широкому кругу публики.

Работы художников Мурманска и Североморска, Санкт-Петербурга, Приозерска, Петрозаводска и т.д. Работы разных художников: молодых и зрелых, известных и не очень, в разнообразных стилях и манере, хочется верить, станут интересны не только самому коллекционеру и его друзьям, но и широкому кругу любителей искусства.

Какие-то из работ уже выставлялись на вернисажах различного уровня, какие-то будут представлены на суд зрителя впервые.

Первая выставка из серии «Личное пространство» прошла в ноябре-декабре 2012 года в галерее «Пространство» в Мурманске. Внимание прессы, профессиональных художников и жителей столицы Заполярья позволило сделать вывод о том, что подобные выставки нужны и востребованы зрителем. Часть коллекции картин уже была представлена на выставке «Параллельный мир» в Краеведческом музее г. Полярного (декабрь-январь 2014), на выставке в Городском выставочном зале г. Североморска (март-апрель 2014).

Название выставки «Личное пространство. Лик. Лицо. Личина» определяет её тематику. В данной части коллекции представлены работы, на которых мы видим портреты наших современников, людей из прошлого, вымышленных персонажей. Многообразие лиц и образов: знакомых и незнакомых, приятных и не очень, узнаваемых и совсем чужих. Уникальная возможность в рамках одной выставки увидеть работы современных художников в различных жанрах, стилях и техниках, с разным творческим и жизненным опытом. В подобном формате выставка представлена впервые.

«Не могу пригласить всех желающих к себе в гости непосредственно домой, но буду рад видеть Вас в «Личном пространстве» Краеведческого музея г. Полярного.

С уважением, Алексей Макаров».

Дата создания: 24.04.2014 15:20:40
Дата изменения: 24.04.2014 15:20:40

Человек и его триада: маска, лицо, лик

Сергей ГОЛУБКОВ ¹

Пандемия коронавируса привела к тому, что при произнесении слова «маска» мы моментально начинаем думать о том индивидуальном средстве защиты, с которым не расстаются наши сограждане при посещении различных людных мест. А между тем испокон века были, есть и будут другие маски – ритуально-магическая, карнавальная, театральная (есть даже премия «Золотая Маска»), литературная, условно-поведенческая. И у каждой из них за многие тысячелетия накопилось немало различных значений и функций. Маска как бы наделяет человека новой сущностью, помогает ему войти в новую социальную роль, а порой и просто скрыть его подлинное «я».

[Нажмите, чтобы прочитать]

Маска так или иначе связана с лукавой игрой, с притворством, с редукцией искренности. Франсуа Ларошфуко писал: «Искренность – это откровение сердца. Очень немногие обладают этим качеством; и та искренность, которую встречаешь обыкновенно, – не что иное, как тонкое притворство, чтобы внушить к себе доверие».
Парадокс условно-поведенческой маски состоит в том, что она незрима, нематериальна, но легко опознается. Расхожие крылатые выражения «волк в овечьей шкуре», «делать хорошую мину при плохой игре» – как раз из такого разряда явлений.
Мы с сожалением порой видим, как человек в сложной ситуации вдруг надевает маску равнодушия. Равнодушие при этом выступает своеобразным нравственно-психологическим маркером, обнаруживающим подлинные и мнимые моральные ресурсы личности. Человеческие взаимоотношения строятся на взаимном интересе, симпатии, дружбе, любви или, наоборот, на презрении, недоброжелательстве, острой ненависти. Равнодушие же – это нулевые отношения. Фактически это оценка, носящая имплицитный характер и выражающая отсутствие ценности явления для субъекта. Равнодушие – это отсутствие эмоций там, где они необходимы. Это выключение личности из системы сложных психологических связей, предпринимаемое в одностороннем порядке.
Конечно, бывает, маска равнодушия служит целям защиты своего персонального пространства, но нередко равнодушие оказывается всего лишь психологическим следствием развитого эгоцентризма. Гипертрофированная сосредоточенность на себе самом исключает внимание к другим. Такого человека можно наказать тем же самым – ответным равнодушием, что чаще всего в итоге и происходит. Когда себялюбец начинает испытывать дефицит внимания к себе, к нему приходит осознание, что Вселенная, увы, вращается не вокруг него. Равнодушие к окружающим в конце концов мстит полосой отчуждения, которая возникает вокруг того, кто является источником ноль-контакта.
Конечно, тут есть и различные оттенки. Так, равнодушие может быть показным. Это в том случае, когда самомнение и гордыня не позволяют человеку, скажем, продемонстрировать свою некомпетентность в той или иной сфере. Масочность такого равнодушия подчеркнута, педалирована («я все знаю, меня ничем не удивишь»), а по сути скрывает неосведомленность. И, как правило, такие люди оказываются более невежественными, чем те, кто, не стыдясь, откровенно признается в наличии пробелов в своей профессиональной подготовке или общей культуре.
Имел он счастливый талант
Без принужденья в разговоре
Коснуться до всего слегка,
С ученым видом знатока
Хранить молчанье в важном споре… ²
Как часто мы наблюдаем людей, прячущихся вот под такой маской знатока или под маской молчаливого свидетеля происходящего в этом мире!
Маски, маски, маски – и несть им числа!..
***
Во всем этом многообразии значений есть свои оттенки. Так, за маской равнодушия к реальной жизни по законам парадокса может таиться интерес к острым зрелищам. Казалось бы, совершенно равнодушный человек с нескрываемым любопытством смотрит триллеры, боевики. Наверное, этим обыватель как-то компенсирует пресность своей обыденной жизни, а ужасные зрелища напоминают ему о том, что, слава Богу, в его жизни ничего ужасного не происходит. На экране героя убили, и тот лежит в луже крови, а зритель сидит себе в безопасном доме на любимом диване и преспокойно пьет чай.

Зрительство (а оно предполагает значительную дистанцию между субъектом и объектом) становится принципом, нравственной позицией. И смех может быть зрительским – смех как забава, развлечение, приятное препровождение времени. Его не спутаешь со смехом гневным, саркастическим, ведь в гневе выражается острый интерес к происходящему, участие, даже элемент сострадания.
И еще один значимый оттенок: смех может стать коллективной маской – этаким выражением общего солидарного равнодушия, граничащего с неприятием. Оригинально мыслящий человек, незаурядная личность отторгается коллективом, который на деле порой может оказаться всего лишь сплоченной массой посредственностей. Коллектив игнорирует своего товарища, оказавшегося в положении «белой вороны», а порой и вершит смеховой суд над ним. Налицо неправедное осмеяние индивидуальности, уникальной личности.
И еще один чисто житейский нюанс. Мы порой видим снисходительное равнодушие человека к каким-то реалиям, проистекающее из его элементарного жизненного опыта. Так, молодая мамаша ахает над своим маленьким ребеночком, ее тревожит каждое его чиханье, а более опытная мать пятерых детей не разделяет ее тревоги, снисходительно при этом посмеивается, понимая, что многие тревоги и опасения неопытной молоденькой женщины совершенно беспочвенны. Человека всегда волнует все то новое, что он до конца не понимает и с чем впервые столкнулся. Серьезный опыт снимает это волнение. Поэтому в отношении опытного человека к новичку может присутствовать равнодушие, соединенное с легкой безобидной насмешкой.
***
Равнодушие противоположно интересу. Однако, как ни странно, есть то, что их неожиданно психологически объединяет. Это равно присущая им обоим неискренность. Ведь и равнодушие, и интерес могут быть показными, отдающими явной фальшью.

Горький в своих воспоминаниях о Чехове привел характерный эпизод.
Однажды eго [Чехова] посетили три пышно одетые дамы, наполнив его комнату шумом шелковых юбок и запахом крепких духов, они чинно уселись против хозяина, притворились, будто бы их очень интересует политика, и – начали «ставить вопросы».
– Антон Павлович! А как вы думаете, чем кончится война?
Антон Павлович покашлял, подумал и мягко, тоном серьезным, ласковым ответил:
– Вероятно, – миром…
– Ну, да, конечно! Но кто же победит? Греки или турки?
– Мне кажется, – победят те, которые сильнее…
– А кто, по-вашему, сильнее? – наперебой спрашивали дамы.
– Те, которые лучше питаются и более образованны…
– Ах, как это остроумно! – воскликнула одна.
– А кого вы больше любите – греков или турок? – спросила другая.
Антон Павлович ласково посмотрел на нее и ответил с кроткой, любезной улыбкой:
– Я люблю – мармелад… а вы – любите?
– Очень! – воскликнула дама.
– Он такой ароматный! – солидно подтвердила другая.
И все три оживленно заговорили, обнаруживая по вопросу о мармеладе прекрасную эрудицию и тонкое знание предмета.
Такую маску фальшивой заинтересованности и наигранного участия мы нередко наблюдаем у иных политиков, велеречиво рассуждающих о благе народном. Зазор между торопливо наброшенной маской и подлинным плохо прикрытым лицом обнаруживается сразу. Какие-то поведенческие детали – выбор слова, жест, интонация, пустой скучающий взгляд – явно выдают говорящего.
Под маской все чины равны,
У маски ни души, ни званья нет, – есть тело,
И если маскою черты утаены,
То маску с чувств снимают смело ³.
Собственно, из условной поведенческой маски человека, находящегося в различных координатах постоянной коммуникации с социумом, выросла и маска литературная. Это, прежде всего, авторская маска, которая позволяет отъединить реальную личность писателя от того субъекта, с позиции которого ведется повествование. Это уже автор как некая образная конструкция, как продукт писательской творческой деятельности.
***
Каждая эпоха добавляет к знаковому потенциалу маски все новые и новые смыслы. Есть весьма значимая и наполненная символическими смыслами триада: маска – лицо – лик. Когда мы смотрим на человека, далеко не факт, что мы созерцаем его действительное лицо. Это может быть всего лишь маска, которой он прикрыл нечто свое, личностно-сокровенное. Только долгое знакомство и обстоятельное общение (тот самый пресловутый «пуд соли», который надо вместе съесть) открывают подлинное лицо собеседника. И далеко не каждому лицу суждено удостоиться стать ликом, ведь обретение лика надо заслужить, выстрадать. Может быть, даже расплатиться за это всей своей жизнью…

¹ Доктор филологических наук, профессор Самарского университета.
² А. Пушкин.
³ А. Пушкин.

Опубликовано в «Свежей газеты. Культуре» от 18 февраля 2021 года, № 4 (201)

Лица России – Ещё один сайт на WordPress

Лица России – Ещё один сайт на WordPress

Create page_header_layout || header_layout

Create page_navpage_layout || navpage_layout

Книга-альбом «Лица России. XXI век» включает в себя фото и журналистские материалы, рассказывающие о молодых людях разных национальностей, наших современниках, о том, как судьба и история человека отражается в истории нашей страны, о людях, вносящих большой вклад в развитие своей национальной общины, а также России в целом.

Экспертный Совет

В книге-альбоме мы хотим показать, что гармония культур и традиций нашей страны — историческое достояние России. Каждый герой проекта, представляя свой народ, подтверждает это и, будучи граж¬данином России, испытывает глубокое чувство гражданской гордости. Герои нашей книги активно ра¬ботают над развитием национальной культуры и сохранением национальных традиций, укреплением межнациональных отношений и дружбы между народами.

Владимир Давидович Штернфельд – Член экспертного Совета проекта “Лица России. XXI век”, Член Совета по межнациональным отношениям при Президенте Российской Федерации, Президент Общественной Организации «Федеральная еврейская национально-культурная автономия*, Председатель Совета Международного Европейского центра толерантности

Герои книги демонстрируют, что они заполняют свою жизнь не только профессиональными обязан¬ностями, но, что для меня и моих коллег очень важно, — они выполняют большую общественную ра¬боту по гармонизации межэтнических отношений, по сохранению и пропаганде культуры народов, которым они принадлежат.

Светлана Смирнова – член экспертного Совета проекта “Лица России. XXI век”, Председатель Совета Ассамблеи народов России, Первый заместитель Генерального секретаря — Руководитель Генерального секретариата Ассамблеи народов Евразии, член Совета при Президенте Российской Федерации по межнациональным отношениям, доктор политических наук

Герои книги «Лица России. XXI век» — это молодые россияне, каждому из них не более 40 лет, это настоящее и будущее нашей страны, это молодые и талантливые профессионалы и активные участники общественной жизни. Они живут в разных уголках большой страны, заняты в разных областях труда. Они очень разные, но каждый из них в условиях бешеного ритма жизни современного общества находит возможности для сохранения своей национальной идентичности и распространения культуры своего народа.

Игорь Дабакаров – Руководитель проекта “Лица России, XXI век”, Генеральный директор Общественной организации “Федеральная еврейская национально-культурная автономия”

Create page_footer_layout || footer_layout

Create page_footer_totop || footer_totop

Top

18 лучших тканевых масок для лица: те, которые нам действительно нравится носить (обновлено в 2021 году)

Мы не хотели, чтобы это произошло, но это произошло. Спустя несколько месяцев после того, как Центры США по контролю и профилактике заболеваний ослабили правила использования масок для полностью вакцинированных лиц, организация снова обновила свои инструкции. Теперь CDC рекомендует, чтобы даже вакцинированные люди продолжали носить маски в помещении, чтобы уменьшить распространение гораздо более заразного варианта Дельта.

Если вы, как и многие американцы, обрадовались и убрали коробку масок в мае, сейчас самое время вымыть и высушить их — и, возможно, обновить свой тайник.Хорошая маска для лица — важный инструмент, помогающий замедлить распространение Covid-19. Мы создаем коллекции масок, экипируем наших детей и адаптируем наши методы работы по мере появления новых научно обоснованных рекомендаций.

Это некоторые из масок и методов маскировки, которые я и другие сотрудники WIRED используют. Я также выделил экологически безопасные варианты от различных и мелких производителей, а также компаний, которые жертвуют маски или делятся прибылью с достойными целями. Попробуйте несколько, но не забывайте регулярно мыть руки, по возможности оставайтесь дома и держитесь на расстоянии не менее 6 футов от других людей в общественных местах (желательно на улице).

Как мы оцениваем маски

Ранее в этом году организация по испытанию материалов ASTM International наконец опубликовала первые в истории производственные стандарты в отношении того, что представляет собой хорошее покрытие лица. Производителям потребуется время, чтобы протестировать и сертифицировать свою продукцию, но вскоре вы сможете найти тканевые маски, проверенные третьей стороной.

А пока лучше всего убедитесь, что ваша маска соответствует рекомендациям CDC, хорошо сидит и чистая.Хорошая многоразовая маска должна полностью закрывать нос и рот, состоять как минимум из двух слоев ткани и быть пригодной для стирки. Когда я получаю маску, я сначала использую свет и тест свечи — могу ли я увидеть свет через ткань? Могу ли я задуть свечу, пока ее носишь? Плетение маски должно быть достаточно плотным, чтобы вы не делали ничего из этого. Затем я ношу их, когда покупаю продукты или выгуливаю собаку.

В конце этого списка мы включили несколько советов по уходу за маской и выбору лучших ремней для масок.Обязательно ознакомьтесь с нашим руководством «Лучшие маски для лица для детей» и «Как предотвратить и лечить маску».

Обновлено в августе 2021 года: мы обновили последние рекомендации по маскам, новые пикировки и дополнительную информацию о наших пиках.

Наши выборы

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», включая пошаговые руководства и файлы 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
Фотография Джоанны Пендзич-Опиола, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на шесть частей; их:

1. Распознавание лиц
2. Модели VGGFace и VGGFace2
3. Как установить библиотеку keras-vggface
4. Как определять лица для распознавания лиц
5. Как выполнить идентификацию лица с помощью VGGFace2
6. 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 статьи существуют 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 набор обучающих 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, затем оцениваются на эталонных наборах данных распознавания лиц, демонстрируя, что модель эффективна при генерации 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, стало меньше, а векторы, сгенерированные для разных идентичностей, стали больше.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.

.

Архитектура глубокой сверточной нейронной сети используется в стиле VGG 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 Google Image Search 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 предсказывается 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 примеров для TensorFlow или Keras нет.

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.

Пожалуй, 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

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

Успешно установлен keras-vggface-0.6

Вы можете подтвердить, 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 Расположение: … Требуется: numpy, scipy, h5py, Pillow, keras, six, pyyaml Обязательно:

Название: 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 печатается 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 results = Detect.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

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18

# 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 под размер модели image = Image.fromarray (лицо) image = image.resize (required_size) face_array = asarray (image) return face_array

Мы можем протестировать 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 results = Detect.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 ()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

# 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 # загрузка фотографии и извлечение лица пикселей = extract_face (‘sharon_stone1.jpg’) # построить извлеченное лицо pyplot.imshow (в пикселях) # 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 « модель ».

модель = VGGFace (модель = ‘…’)

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 ».

В приведенном ниже примере создается модель VGGFace2 « resnet50 » и резюмируется форма 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 (перечисленных в этом CSV-файле).

Входные данные: [] Выходы: []

Входы: [] Выходы: []

Эту модель Кераса можно использовать напрямую 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 предсказание 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 выборки = 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 results = Detect.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))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45

# 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 9_0002 224, 224)): # загрузить изображение из файла пикселей = pyplot.imread (имя файла) # 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 прогноз в имена results = decode_predictions (yhat) # отобразить наиболее вероятные результаты для результата в результатах [0]: print (‘% s:%.3f %% ‘% (результат [0], результат [1] * 100))

При выполнении примера загружается фотография, извлекается одно лицо, которое, как мы знаем, присутствовало, и затем прогнозируется 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. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить 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% б ‘Анита_Липницка’: 0,026% б ‘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’)

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 ‘Tovah3_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 определения 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 « 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.г. 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.г. 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 известной идентичности 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) '% (score, thresh)) else: print (‘> face НЕ является совпадением (% .3f>% .3f) ‘% (score, thresh))

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 results = Detect.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.г. 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 совпадает (% .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])

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 49 0002 47 00030002 47 0003 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 9 0002 64 65

# 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 = (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.г. 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: печать (‘> лицо соответствует совпадению (%.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 сделана в качестве шаблона для Шэрон Стоун, а остальные фотографии в списке являются положительными и отрицательными фотографиями 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.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

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

Этот раздел предоставляет 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 зрения сегодня!

Разрабатывайте 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 руководств для самообучения 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 ваши проекты видения

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Фандрайзинг лицом к лицу | Общество защиты животных США

Общество защиты животных Соединенных Штатов, собирающее средства в вашем районе

Вы можете встретить сборщиков средств, представляющих Гуманное общество Соединенных Штатов (HSUS), на оживленных улицах или ходящих от двери к двери в вашем районе. Наши сборщики средств обращаются к людям, чтобы обсудить жизненно важные программы, направленные на прекращение жестокого обращения с животными и на создание нашей членской базы, подписывая ежемесячных пожертвований с низкими доходами под названием Humane Heroes.

Наши сборщики средств используют iPad для сбора информации о дарителе, и их первый подарок обрабатывается сразу после присоединения. Затем донор получает приветственное письмо с бесплатным номером телефона нашего колл-центра и PDF-копию своего ежемесячного соглашения о пожертвовании.

Наш процесс соответствует требованиям индустрии платежных карт, и вся информация наших доноров загружается на защищенный сервер, чтобы гарантировать защиту их конфиденциальности и безопасности данных.

О сборе средств лицом к лицу

Лицом к лицу — это эффективный метод сбора средств, потому что мы можем взаимодействовать с большим количеством людей.Мы можем ответить на вопросы по мере их возникновения и помочь общественности понять необходимость и срочность их поддержки. Все методы сбора средств стоят денег, независимо от среды. Личные расходы зависят от объема поддержки, которую мы получаем. Лицом к лицу — это ответственный и высокоэффективный метод сбора средств, в который вкладывает средства HSUS.

Как определить сборщика средств HSUS

Сборщики средств HSUS носят следующую форму и имеют следующие ресурсы:

• Значок для удостоверения личности с фотографией HSUS на шее с синим шнурком
• Синяя футболка с логотипом HSUS
• iPad с приборной панелью под брендом HSUS и страницей приложения
• Питч-карта HSUS с информацией об акции
• Приветственное письмо HSUS с синими футболками и бесплатным номером
• Брошюры HSUS

Контактная информация службы поддержки доноров

Электронная почта: donorcare @ humanesociety.org | Бесплатный телефон: 1-866-720-2676

Общество защиты животных США и его сборщики денег НЕ связаны с местными приютами Общества защиты животных.

Молодежный приемный центр — Личный кабинет — SafeZone

Вам 14-24 года, и вы бездомны или рискуете остаться без крова в округе Рэмси или в районе метро Сент-Пол? Если вам от 14 до 24 лет, мы можем помочь вам с…

• Срочные потребности, такие как душ и горячее питание
• Предметы личной гигиены, включая шампунь, зубную пасту, подушечки, тампоны и т. Д.
• Кто-то, помогающий в учебе
• Практикующая медсестра для оказания медицинской помощи и ответов на вопросы
• Эксперты по отношениям, дружбе и сексу
• Консультанты, которые могут помочь с утратой, грустью или конфликтом
• Социальные работники, которые расскажут вам о ваших жизненных целях и помогут найти жилье, работу и многое другое

Куда вы хотите пойти в жизни? Кем ты хочешь быть?

Возможно, вы пришли сюда за немедленной помощью, но «Лицом к лицу» может предложить вам гораздо больше.Наш заботливый персонал, состоящий из социальных работников, практикующих медсестер и консультантов, здесь не только для того, чтобы выслушать вас и помочь вам решить проблемы сейчас, но также помочь вам подумать о своем будущем и о том, где вы хотите быть.

Какой бы ни была причина вашего обращения, когда вы разговариваете с нами, ожидайте уважения. Мы предлагаем пространство без суждений и заботливых профессионалов, которые чутко относятся к вашим потребностям. Вы отвечаете за свою жизнь, и мы поддержим вас в том, чем вы хотите заниматься. Наши сотрудники имеют разное происхождение и этническую принадлежность.Некоторые тоже остались без крова. Когда вы заходите в SafeZone или звоните нам, знайте, что вы общаетесь с людьми, которые получили это, потому что они были там. Смотрите наш персонал.

Боитесь, что не можете заплатить?

Несмотря ни на что, мы можем вам помочь. В SafeZone питание, основные потребности и душ — а также большая часть нашей помощи — бесплатны. Если вам нужно поговорить с медицинским работником или консультантом, мы можем помочь вам получить страховку или составить план выплат, исходя из того, что вы можете себе позволить.Несмотря ни на что, никого не откажут на основании его платежеспособности. Поэтому, пожалуйста, заходите в SafeZone или Arcade Clinic в наши часы работы.

Модуль личного общения | Центр карьеры

Введение: ваше лицо в игре

Вы видели эту диаграмму раньше или что-то в этом роде?

Язык тела и тон так же важны, как и слова, которые вы говорите. Ваш стиль общения должен соответствовать вашему тону, лицу и позе в рабочей обстановке.Иногда нам нужно думать о том, как мы общаемся с другими, чтобы наше сообщение было понято и не отвлекало.

Что говорят эксперты?

Связь касается отправителя и получателя .

Эксперты говорят о пяти фундаментальных проблемах коммуникации:

1. Кодирование-декодирование: Отправитель кодирует сообщение на основе предполагаемого значения; приемник декодирует новости на основе их понимания. Нам удается общаться только тогда, когда переведенное сообщение совпадает с исходной идеей.
2. Намерение: Отправитель должен составить сообщение так, чтобы предполагаемое значение было ясным; получатель должен понимать намерение.
3. Восприятие: То, что вы знаете, верите или чувствуете, основано на предыдущем опыте. Люди по-разному воспринимают мир. Следовательно, коммуникаторы должны учитывать точку зрения каждого человека при кодировании и декодировании сообщений. Например, восприятие студента колледжа сильно отличается от восприятия пятилетнего ребенка, поэтому мы корректируем свой язык, тон и язык тела в соответствии с ситуацией.
4. Dialogue: Общение — это совместный процесс. Было бы лучше, если бы вы работали вместе, чтобы добиться успешного общения. Если один человек не сотрудничает, общение прерывается. Это происходит в политике, когда мы прислушиваемся только к одной стороне аргумента.
5. Шум: Вы когда-нибудь пытались поговорить с кем-нибудь, стоя рядом с отбойным молотком? Это невозможно. Шум — это все, что искажает сообщение, будь то физическое (например, отбойный молоток), жаргон (например, сленг), несоответствующий язык тела (например, не смотреть вам лицом), выражение лица (например, хмурый взгляд), невнимательность (например, текстовые сообщения во время разговора) , незаинтересованность (например, зевота) и культурные различия (например, акцент или зрительный контакт).Можете ли вы вспомнить случай, когда из-за шума понимание стало невозможным?

Что насчет содержания?

Слова имеют значение. Не нужно много времени, чтобы кого-то обидеть (создать шум). Как сотрудник, неразборчивые слова в конечном итоге плохо отражаются на вас и вашей рабочей группе. Подумайте, прежде чем говорить, и поставьте себя на место слушателя, прежде чем говорить. Вы когда-нибудь слышали, чтобы кто-то на работе использовал слова или рассказывал истории, которые вас оскорбляли? Никогда не используйте неприличный юмор, стереотипы, ненормативную лексику и критику других.

Кодировка

(выбор слова)

Помните, что noise может подорвать суть вашего сообщения. Использование плохой грамматики может подорвать вашу осведомленность. Использование ненормативной лексики или нецензурной лексики всегда неожиданно и оскорбительно.

Невербальные элементы

К невербальным элементам относятся ваш тон и язык тела. Если вы хотите эффективно общаться и избегать недопонимания, вам необходимо понимать важность невербальных сигналов. Ваши невербальные сигналы, будь то тон или язык тела, могут повлиять на ваше сообщение следующим образом:

невербальных сигналов:

• Может повторить ваше устное сообщение, как если бы вы кричали: «Не надо!»
• Может ли противоречить вашему устному сообщению; хмурятся и говорят, что все хорошо.
• Может ли заменить ваше сообщение . Ваши глаза и брови часто могут передать гораздо более яркое сообщение, чем слова.
• Может добавить или дополнить ваше сообщение, сказав «поздравляю».
• Май выделите или подчеркните свое сообщение. Пожав плечами или сцепив руки вместе, можно усилить сообщение.

Тон

Дружелюбные люди заставляют нас чувствовать себя хорошо. Ворчливые люди нас расстраивают. Разница между ними — тон.Тон включает объем, эмоцию и акцент. Просто слушайте, как люди говорят на языке, на котором вы не говорите. Вы можете сказать, друзья они или конкуренты, просто по тону. Когда вы на работе, всегда ведите себя дружелюбно и позитивно.

Речевые привычки в американской молодежной культуре

Есть четыре типичных привычки, которые обычно не нравятся руководителям:

• Uptalk
• Чрезмерное использование слов «нравится» или «вы знаете»
• Рычание / Вокальный фрай
• Чрезмерное использование слов-заполнителей

«Uptalk» — это повседневная речь, когда учащийся заканчивает предложение повышением голоса, которое звучит как вопрос.

Сказать «как» или «ты знаешь» несколько раз в предложении может сильно отвлекать. Слушатель может потерять ход мыслей говорящего, и иногда они приходят к выводу, что говорящий неуверен в себе и неуверен в своих утверждениях.

Рычание / вокал фри происходит, когда ученики заканчивают свои предложения тоном, который трескается или рычит. Некоторым руководителям это создает впечатление неискренности или поверхностности.

Почти все время от времени разговаривают с «гм» ​​.Но когда им злоупотребляют, слушатель становится нетерпеливым, и это приводит к перебоям.

Язык тела

Признаки языка тела включают зрительный контакт, мимику, позу, жесты и прикосновение .

Очень важно помнить, что культурных различий влияют на язык тела и его интерпретацию. То, что может быть очевидным в одной культуре, может означать нечто иное в другой культуре. Зрительный контакт — типичный пример. В американской культуре большинства нас учат, что взгляд людям в глаза показывает уверенность и уважение.В других культурах все наоборот: смотреть в лицо можно неуважительно.

Контекст

Устраните отвлекающие факторы, которые могут мешать слушанию. Если это необходимо, предоставьте частную настройку.

СОВЕТ: Если ваше внимание отвлекается во время взаимодействия, можно сообщить говорящему, что вы отвлеклись на мгновение. Если вы признаете, что выехали ненадолго, и попросите разъяснений, говорящий будет знать, что вы пытались выслушать, и может оценить, что вы признались в своем кратком промахе.

Главное — проявлять уважение и работать, чтобы обслуживать своих клиентов как можно лучше.

При закрытии

Короче говоря, ваша цель:

1. Передайте свою часть содержимого четко
2. С четко определенными намерениями
3. Принимая во внимание точку зрения других участников
4. Учитывая контекст

Устное общение так же важно в вашей личной жизни, как и в вашей профессиональной жизни.Улучшив свои навыки вербального общения, вы сможете установить контакт, установить взаимопонимание, заслужить уважение, получить влияние, и ваше сообщение, вероятно, будет лучше понято.

Шаг 2 — Приложение

1. Подумайте об информации, которую вы предоставляете или доставляете типичному клиенту или коллеге. Возможно, это объясняет политику, процесс или процедуру. Выберите что-нибудь, на что нужно как минимум минуту.
2. Закодируйте свое сообщение (напишите содержание). Используйте ясный язык и систематизируйте его для понимания.Придумайте заключительное замечание, которое требует от ваших клиентов указать свой уровень понимания или предлагает им задать вопросы.
3. Запишите себя на камеру ноутбука или телефона — попрактикуйтесь в передаче содержания, которое вы описали выше. Продолжайте корректировать свой тон и язык тела, пока не получите подход, который:
   1. Это поможет вам поделиться опытом, уважением и интересом
   2. Он подтверждает истинный смысл ваших слов.

Если вы не можете найти камеру, чтобы записать себя, поговорите с зеркалом.

Шаг 3 — Отражение

1. Какие сообщения вы чаще всего передаете в устной форме на работе?
2. Какие из этих сообщений самые сложные? Или какие из них клиенты чаще всего неправильно понимают?
3. Какие изменения вы внесли в невербальную презентацию?
4. Вы общались сочувственно, открыто и никого не оскорбляли?
5. Перечислите три вещи, которые вы записали или практиковали перед зеркалом, которые улучшили передаваемое сообщение.

Сетка для лица — Lens Studio от Snap Inc.

Ресурс Face Mesh предоставляет трехмерную сетку, которая имитирует выражение лица пользователя в реальном времени. Его можно использовать везде, где можно использовать сетку. Например, вы можете использовать компонент Head Binding и ресурс Face Mesh, чтобы добавить трехмерную маску лица для пользователя. Взгляните на шаблон Face Mesh Template, чтобы узнать, как использовать Face Mesh.

Добавление сетки лица

Вы можете автоматически добавить Face Mesh к голове пользователя, щелкнув +> Face Mesh на панели Objects Panel.

В качестве альтернативы вы можете добавить ресурс отдельно, нажав +> Face Mesh на панели Resources .

Затем вы можете использовать этот ресурс в поле Mesh в Render Mesh Visual , чтобы отобразить его в вашей линзе.

Настройка сетки лица

Чтобы изменить настройку Face Mesh, выберите ресурс Face Mesh на панели Resources и настройте его параметры на панели Inspector .

Вы можете установить, какое лицо в камере управляет сеткой лица, установив поле Face Index . Первое лицо, обнаруженное камерой, имеет индекс лица 0 , второе лицо имеет индекс 1 и т. Д.

Вы также можете указать, какая часть сетки лица должна отображаться, включив или отключив флажки Face Geometry , Eye Geometry, Mouth Geometry или Skull Geometry.

Примечание: При использовании параметра Черепа обязательно используйте параметр UV1 для текстур в вашем материале, поскольку параметр UV0 используется для Face Mesh без всего черепа.

Если вы используете материал Graph с редактором материалов, вы можете использовать узел UV1:

Совет: Вы также можете добавить Face Mesh с опцией Skull напрямую, добавив Head Mesh :

Внешняя сетка

В дополнение к встроенной сетке лица вы также можете предоставить свою собственную настраиваемую сетку для отображения лиц пользователей через внешнюю сетку лица.

С помощью внешней сетки лица вы можете:

• Переход между встроенной сеткой лица и пользовательской сеткой лица
• Добавьте дополнительные Blend Shapes, чтобы изменить форму сетки лица.

Примечание: Чтобы ваша пользовательская сетка правильно отображалась на лице пользователя, убедитесь, что вы используете ту же UV-карту, что и встроенная сетка лица. Вы можете скачать как UV-карты, так и 3D-модель ниже

.

Чтобы добавить свою собственную сетку, сначала импортируйте ее в Lens Studio, перетащив файл на панель Resources . Затем выберите ресурс Face Mesh на панели Resources и на панели Inspector выберите поле рядом с External Face Mesh.Во всплывающем окне выберите только что импортированную сетку.

После импорта у вас будут дополнительные параметры:

• Внешний масштаб: масштабирует настраиваемую сетку
• Множитель выражения: насколько выражение пользователя повлияет на сетку
• Отображение UV: UV-карта, используемая для сопоставления сетки с сеткой лица

Скрытые части сетки лица

В некоторых случаях вы можете захотеть скрыть части Face Mesh.Вы можете сделать это, используя маску непрозрачности на материале PBR и использовать этот материал для Face Mesh, аналогично тому, как вы бы это сделали для других сеток.

Чтобы создать материал PBR, на панели Resources нажмите +> PBR .

Затем выберите объект Face Mesh на панели Objects и на панели Inspector установите материал Render Mesh Visual как новый материал PBR.

Затем на панели Resources выберите материал PBR и установите его Blend Mode на Normal , чтобы материал мог иметь прозрачность.Затем установите флажок Непрозрачность текстуры , и поле Текстура станет активным.

Вы можете установить это поле Текстура на свою собственную текстуру. Текстура должна соответствовать Face Mesh UV, которую вы можете найти в следующем разделе.

Например, если мы используем эту маску:

Окончательная сетка лица будет выглядеть так:

Скачать пример текстуры непрозрачности сетки лица

Загрузить Face Mesh UV

UV-файл Face Mesh содержит справочную информацию о том, как 2D-текстуры применяются к Face Mesh.Эти текстуры можно использовать для изменения внешнего вида вашей Face Mesh. Например, вы можете использовать его для создания текстуры маски непрозрачности, чтобы скрыть части Face Mesh от появления в вашей линзе, как в предыдущем разделе, или создать текстуру карты нормалей, чтобы добавить дополнительные детали к Face Mesh. Ознакомьтесь с руководством по материалам для получения дополнительной информации о том, как можно использовать различные текстуры для создания материала в Lens Studio.

Загрузить Face Mesh UV Reference

Когда свойство Skull включено, вам нужно будет использовать набор UV1, поскольку череп содержит дополнительные многоугольники.

Скачать Face Mesh with Skull UV Reference

Скачать Face Mesh 3D модель

Вы также можете загрузить 3D-модель Face Mesh для просмотра вашего контента в других 3D-программах. Например, вы можете использовать его как ссылку для рисования в таких программах, как Substance Painter. Ознакомьтесь с руководством по текстурированию Substance Painter для получения дополнительной информации о том, как создавать текстуры для использования на материале в Lens Studio.

Скачать Face Mesh 3D Модель

Скачать Face Mesh with Skull 3D Model

Примечание
В настоящее время невозможно заменить объект Face Mesh в Lens Studio другими 3D-моделями Face Mesh за пределами Lens Studio.

Face / Off (1997) — IMDb

FACE / OFF

Соотношение сторон: 2.39: 1 (Panavision)

Звуковые форматы: Dolby Digital / DTS

Этот великолепный триллер представляет собой триумфальное возвращение режиссера Джона Ву к гиперкинетическому, эмоциональному заряженное кинопроизводство, которое и сделало его таким горячим собеседником. После художественного банкротства его первых двух голливудских проектов, этот представляет собой союз высокооктанового кинопроизводства и невероятных сложностей повествования.Это также один из немногих американских боевиков, в котором удается найти баланс между приятными для публики декорациями и домашними интермедиями, что делает их одинаково важными. Джон Траволта и Николас Кейдж идеально подходят как герой / злодей (и наоборот!), В то время как актриса театра-тяжеловесного веса Джоан Аллен обеспечивает повествование большую часть его драматической основы в роли жены Траволты (сцена, в которой она впервые сталкивается с ее муж в теле Кейджа почти идентичен аналогичной сцене в фильме Теренса Фишера «ФРАНКЕНШТЕЙН ДОЛЖЕН БЫТЬ УНИЧТОЖЕН» [1969]).

Технически фильм — взрыв, и Ву расставляет основные моменты действия с визуальным изяществом и ловкостью, от которых часто захватывает дух. Кульминационная битва на скоростном катере, вероятно, лучшая часть карьеры Ву на сегодняшний день, а сценарий переполнен визуальными и тематическими ирониями, подчеркивающими основные моменты действия. Фактически, постановка, возможно, имеет более драматический резонанс, чем любой другой голливудский блокбастер 1990-х годов, но диктат американского коммерциализма означает, что Ву может кататься только по эмоциональной поверхности своих персонажей и их моральных дилемм.Два главных героя слишком холодны и бессердечны, чтобы полностью вызвать симпатии публики, и здесь нет ничего, что могло бы сравниться с палящей человеческой драмой, скажем, ПУЛИ В ГОЛОВУ (1990). Но, несмотря на все это, FACE / OFF осмеливается пойти глубже, чем обычный голливудский боевик. Он умный, остроумный и захватывающий, и ему удается выполнить сложную задачу по питанию мозга, одновременно развлекая глаз.