Как нейросети ищут по фотографии и реально ли пробить фото в интернете

Можно ли найти фотографию человека по имени и фамилии, как современные алгоритмы ищут людей по изображениям и насколько это эффективно? Ответ на эти и другие вопросы – читайте в нашей статье.

Еще несколько лет назад поиск по фото сводился к простому сравнению похожих изображений. Если снимок был обрезан, повернут или загружен в другом качестве, вероятность найти совпадения была намного ниже. С развитием ИИ и нейросетей ситуация кардинально изменилась.

Современные поисковые системы и специализированные сервисы используют алгоритмы компьютерного зрения, которые анализируют содержимое изображения по совершенно иному принципу. Благодаря этому поиск стал значительно точнее. Нейросеть способна распознавать снимки, сделанные в разное время, под другим углом или при другом освещении. При этом она сравнивает его с миллионами изображений, уже имеющихся в базе данных конкретного сервиса.

Разберемся, как устроен пробив по фотографии, почему нейросети иногда ошибаются, какие изображения находятся быстрее всего и можно ли найти фото человека, зная только его имя.

Как работает поиск

Когда пользователь загружает фото, нейросеть сначала определяет, что именно изображено на снимке. Если на нем есть человек, алгоритм выделяет лицо, автоматически анализируя десятки характерных признаков. Это не только форма глаз, носа или губ, но также расстояние между отдельными чертами лица, контуры подбородка, пропорции, расположение скул и множество других биометрических параметров.

После детального анализа изображение преобразуется в набор числовых характеристик. Специалисты называют его векторным представлением или эмбеддингом, однако пользователю проще представить его как цифровой скан снимка. Именно его нейросеть сравнивает с миллионами других изображений, загруженных в базу данных.

Важно понимать, что при этом сравниваются не сами фото. Например, два снимка одного персонажа могут иметь разное разрешение, цветовую гамму, фон или ракурс. Для обычной программы это будут совершенно разные изображения. Для современной нейросети – практически идентичные цифровые признаки.

Многие сервисы дополнительно анализируют одежду, предметы, архитектуру, автомобили, животных, текст на изображении, а также другие объекты. Благодаря этому пробив может сработать даже в тех случаях, если лицо занимает лишь небольшую часть кадра или плохо различимо.

Еще одна особенность современных алгоритмов заключается в том, что они постоянно обучаются. Чем больше изображений проходит через модель, тем лучше она распознает похожие лица, различает объекты и определяет вероятность совпадения. При этом нейросеть не принимает окончательное решение о личности пользователя. Она лишь оценивает, насколько загруженная фотография похожа на изображения, которые уже имеются в базе конкретного сервиса.

Какие фото пробиваются лучше всего

Точность напрямую зависит от качества исходного изображения. Чем больше информации удается извлечь нейросети, тем выше вероятность найти совпадения.

Лучше всего распознаются снимки, которые соответствуют следующим условиям:

• Хорошее освещение лица.
• Человек смотрит прямо в камеру или с небольшим поворотом головы.
• Изображение имеет высокое разрешение.
• Лицо не закрыто маской, рукой, волосами или крупными солнцезащитными очками.
• На снимке отсутствуют сильные фильтры и генеративная обработка.

В свою очередь, фотографии, сделанные с большого расстояния, при слабом освещении или с сильным наклоном головы, распознаются намного хуже. Дополнительные сложности создают низкое качество изображения, размытие, чрезмерная ретушь, глубокие тени и возрастные изменения (если между снимками прошло много лет).

Почему нейросети ошибаются

Несмотря на высокий уровень развития технологий, поиск людей по фото не гарантирует 100% точность. Нейросеть не способна установить личность конкретного пользователя. Она лишь просчитывает степень сходства между загруженным изображением и графическими файлами, которые уже присутствуют в базе данных.

В некоторых случаях алгоритм может принять за одного человека людей с похожими чертами лица (особенно если база содержит небольшое количество снимков). Влияет и качество самой базы. Один сервис может найти десятки совпадений, а другой не показать ни одного результата, поскольку они работают с разными источниками данных. Чтобы повысить вероятность успешного пробива, OSINT-специалисты рекомендуют проверять информацию сразу через несколько поисковых сервисов.

Может ли нейросеть найти человека, если его фото нет в базе

Встречается мнение, что искусственный интеллект способен определить любого человека по одной аватарке. На практике это не так.

Нейросеть не обладает собственной базой изображений всех людей. Она сравнивает загруженный снимок только с теми фото, которые доступны конкретному сервису. Это могут быть страницы сайтов, изображения, проиндексированные поисковой системой, материалы из открытых источников или собственная база сервиса.

Если фотографии никогда не публиковались в интернете и отсутствуют в базе поиска, найти их не получится независимо от того, насколько совершенные алгоритмы используются для пробива. В этом случае ИИ не создает информацию, а лишь анализирует уже существующие данные. По этой же причине различные сервисы часто выдают разные результаты.

Реально ли найти фото по имени и фамилии

Некоторые пользователи интересуются, можно ли найти фото человека по ФИО и дате рождения. В некоторых случаях да, но все зависит от того, публиковались ли данные в открытом доступе, в каких источниках и насколько активно.

Если ввести имя и фамилию в Google или другую поисковую систему (желательно вместе с соответствующими операторами), она проиндексирует страницы сайтов, на которых такие данные встречаются вместе с изображениями. Чаще всего подобным способом удается найти снимки знаменитостей и публичных людей, а также пользователей соцсетей с открытыми профилями.

Если человек никогда не размещал свои фото в интернете, использовал псевдоним или ограничил доступ к своим страницам, пробив по ФИО, скорее всего, не даст результата. Кроме того, распространенные фамилии значительно усложняют поиск, поскольку система показывает изображения сразу большого количества однофамильцев.

Соответственно, в большинстве случаев гораздо эффективнее использовать сам снимок, поскольку нейросети эффективнее анализируют в этом случае содержание самого изображения.

Что еще анализируют алгоритмы

Современные смарт-алгоритмы способны учитывать десятки дополнительных признаков. В частности, во время анализа изображения нейросеть может распознавать:

• Одежду и аксессуары.
• Прическу и цвет волос.
• Текст на вывесках, документах и предметах.
• Автомобили, здания и другие объекты на заднем плане.
• Домашних животных.
• Достопримечательности и особенности местности.

Как можно убедиться, алгоритм использует доступный контекст изображения по максимуму, чтобы повысить вероятность успешного поиска.

Хотите пробить фото или страницу в соцсетях по открытым источникам? Загрузите имеющуюся у вас информацию и получите максимум актуальных данных на платформе Nox.