Свой FindFace

[KITTKAT]

Введение

Все же помнят замечательный и прекрасный во всех смыслах проект FindFace, который помогал находить одноклассниц, людей из метро, камвхор и прочих личностей на просторах социальной сети ВКонтакте, но потом что-то пошло не так и он стал полностью гос. проектом.
Вот что сейчас у них на сайте:

Ужасно, не так ли?
И поскольку аналогов нам до сих пор не предоставили будем их делать сами, у себя на ПК, ноутбуках и серваках.

Если кратко, то мы сейчас возьмем несколько скриптов, которые будут загружать фотографии пользователей ВК по вашим параметрам (пол, город, школа) и создавать базу биометрических данных этих лиц, связывая их с аккаунтами ВК.


Итак, начнем.

1. Скачиваем репу, желательно конечно ее еще и форкнуть, вдруг это тоже гос проектом станет, но не суть.
2. Удаляем файл README
3. Скачиваем файл и бросаем в корень проекта (в папочку searchface)
4. Находим скрипт VkIdsParser_1py и вписываем в него ваш логин пароль от ВК
5. Там же меняете все настройки, которые вам нужны (в питонячем файле есть комменты, так что это не требует большего разъяснения)
6. Запускаем VkIdsParser_1py

По итогам у вас получится файл ids.txt - это список id пользователей, которых вы спарсили.
Затем мы получаем фото пользователей по этим id

1. Находим скрипт DownloadPhotosToJpg_2py и вписываем в него ваш логин пароль от ВК
2. Запускаем DownloadPhotosToJpg_2py

После запуска он начнет собирать по несколько фотографий пользователей, которых вы спарсили и качать в папку - jpg (имена файлов ссответствуют id ВК). И если вдруг вам отключили электричество, мамка выключила ПК, вы все закрыли и прочая херня, связанная с прерыванием действий скрипта, то не беспокойтесь, при следующем его запуске скрипт начнет с того же места, где он остановился в прошлый раз.

После подготовительных работ мы начинаем сравнивать искомое лицо с нашей базой

1. Переименовываем искомую фотографию в 1 и конвертируем формат в .jpg
2. Находим скрипт FindIntoNpy_4py и запускаем его

Этот скрипт пытается найти среди файлов .npy в папке npy биометрию схожую с 1.jpg. Но этот метод довольно медленный и использовать его рекомендуется только для проверки корректности создания .npy

Ускоряем процесс

1. Находим скрипт NpyToEmbeddingsBin_5py и запускаем его

Он берет все файлы .npy из папки npy с помощью скрипта и создает на их основе файл embeddings.bin
Этот файл содержит биометрию всех ранее распознанных лиц, поэтому если у вас проблемы с памятью на диске, то можете удалить все файлы с папок jpg и npy, они нам больше не нужны, тк повторюсь, все это содержится в embeddings.bin
Так же создается файл associations.txt, в котором хранятся соответствия номеру записи в embeddings и имени файла .npy из которого она была взята

Иии наконец.

1. Находим скрипт FinfFaceInEmbeddingsBin_6py и запускаем его

Данный скрипт находит в базе лицо схожее с лицом на 1.jpg
ПРОФИТ и мои поздравления

 

[alito]

в тг вылезают боты работющие с этими скриптами)

 

[Metaller]

"вписываем в него ваш логин пароль от ВК"