MATLAB实现基于稀疏表示求解的人脸识别

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2023-10-15 23:11 22阅读 0赞

## 一、理论部分 ##

考虑到 x \\bold x x的各个维度无关，因此对于问题：  
 a r g min ⁡ x ∣ ∣ x − y ∣ ∣ 2 + λ ∣ ∣ x ∣ ∣ 1 arg\\min\_x||\\bold x-\\bold y||^2+\\lambda||\\bold x||\_1 argxmin∣∣x−y∣∣2\+λ∣∣x∣∣1  
只要使得对于每个维度下，都有：  
 a r g min ⁡ x i ∣ ∣ x i − y i ∣ ∣ 2 + λ ∣ ∣ x i ∣ ∣ 1 , i = 1 , 2 , . . . arg\\min\_\{x\_i\}||x\_i-y\_i||^2+\\lambda||x\_i||\_1,i=1,2,... argximin∣∣xi−yi∣∣2\+λ∣∣xi∣∣1,i=1,2,...  
考虑函数 f ( x ) = ( x − y ) 2 + λ ∣ x ∣ f(x)=(x-y)^2+\\lambda|x| f(x)=(x−y)2\+λ∣x∣，该函数在 x = 0 x=0 x=0时不可导。 f ( x ) f(x) f(x)的导数为：  
 f ′ ( x ) = \{ 2 ( x − y ) + λ , x > 0 2 ( x − y ) − λ , x < 0 f'(x)=\\left\\\{ \\begin\{array\}\{\} 2(x-y)+\\lambda,x>0\\\\ 2(x-y)-\\lambda,x<0 \\end\{array\} \\right. f′(x)=\{ 2(x−y)\+λ,x>02(x−y)−λ,x<0  
又因为 λ > 0 \\lambda>0 λ>0，因此导数正负存在以下几种情况：

*   y > λ 2 y>\\frac\\lambda2 y>2λ时， f ′ ( x ) f'(x) f′(x)在 ( − ∞ , 0 ) (-\\infin,0) (−∞,0)上为负, ( 0 , y − λ 2 ) (0,y-\\frac\\lambda2) (0,y−2λ)上为负， ( y − λ 2 , + ∞ ) (y-\\frac\\lambda2,+\\infin) (y−2λ,\+∞)上为正， f ( x ) f(x) f(x)在 x = y − λ 2 x=y-\\frac\\lambda2 x=y−2λ时取最小值
 *   − λ 2 < y < λ 2 -\\frac\\lambda2<y<\\frac\\lambda2 −2λ<y<2λ时， f ′ ( x ) f'(x) f′(x)在 ( − ∞ , 0 ) (-\\infin,0) (−∞,0)上为负， ( 0 , + ∞ ) (0,+\\infin) (0,\+∞)上为正， f ( x ) f(x) f(x)在 x = 0 x=0 x=0时取最小值
 *   y < − λ 2 y<-\\frac\\lambda2 y<−2λ时， f ′ ( x ) f'(x) f′(x)在 ( − ∞ , y + λ 2 ) (-\\infin,y+\\frac\\lambda2) (−∞,y\+2λ)上为负， ( y + λ 2 , 0 ) (y+\\frac\\lambda2,0) (y\+2λ,0)上为正， ( 0 , + ∞ ) (0,+\\infin) (0,\+∞)上为正， f ( x ) f(x) f(x)在 x = y + λ 2 x=y+\\frac\\lambda2 x=y\+2λ时取最小值

因此，要 f ( x ) = ( x − y ) 2 + λ ∣ x ∣ f(x)=(x-y)^2+\\lambda|x| f(x)=(x−y)2\+λ∣x∣取得最小值， x x x的取值为：  
 x ∗ = s i g n ( y ) ( ∣ y ∣ − λ 2 ) + x^\*=sign(y)(|y|-\\frac\\lambda2)\_+ x∗=sign(y)(∣y∣−2λ)\+  
如果向量 x \\bold x x的每个维度都满足使得当前维度 i i i上有 ∣ ∣ x i − y i ∣ ∣ 2 + λ ∣ ∣ x i ∣ ∣ 1 ||x\_i-y\_i||^2+\\lambda||x\_i||\_1 ∣∣xi−yi∣∣2\+λ∣∣xi∣∣1最小，则整体的 ∣ ∣ x − y ∣ ∣ 2 + λ ∣ ∣ x ∣ ∣ 1 ||\\bold x-\\bold y||^2+\\lambda||\\bold x||\_1 ∣∣x−y∣∣2\+λ∣∣x∣∣1也最小。每个维度都有：  
 x i ∗ = s i g n ( y i ) ( ∣ y i ∣ − λ 2 ) + x\_i^\*=sign(y\_i)(|y\_i|-\\frac\\lambda2)\_+ xi∗=sign(yi)(∣yi∣−2λ)\+  
此时，向量 x \\bold x x的解为：  
 x ∗ = s i g n ( y ) ( ∣ y ∣ − λ 2 ) + \\bold x^\*=sign(\\bold y)(|\\bold y|-\\frac\\lambda2)\_+ x∗=sign(y)(∣y∣−2λ)\+  
得证。

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## 二、编程部分 ##

### 2.1 算法流程 ###

对于一个N分类的人脸识别问题，依据论文《Robust Face Recognition via Sparse Representation 》中的理论，可以将求解过程由如下流程表示：

1.  对于N中的每一类，将图片矩阵按列组合，每个样本化为一个列向量。对于第 i 类，将该类的样本化为列向量得到 v i , 1 , v i , 2 , . . . , v i , n i v\_\{i,1\},v\_\{i,2\},...,v\_\{i,n\_i\} vi,1,vi,2,...,vi,ni将这些列按行拼接，得到矩阵 A i = \[ v i , 1 , v i , 2 , . . . , v i , n i \] ∈ R m , n i A\_i=\[v\_\{i,1\},v\_\{i,2\},...,v\_\{i,n\_i\}\]\\in\\R^\{m,n\_i\} Ai=\[vi,1,vi,2,...,vi,ni\]∈Rm,ni，其中 m m m为图片的像素数， n i n\_i ni为该类的样本数。
2.  将所有矩阵进行拼接得到整个训练集的矩阵 A = \[ A 1 , A 2 , . . . , A N \] ∈ R m , n A=\[A\_1,A\_2,...,A\_N\]\\in\\R^\{m,n\} A=\[A1,A2,...,AN\]∈Rm,n，其中 n n n为整个训练集的大小。
3.  标准化 A 的列使得其有单位 l 2 l^2 l2范数（即各列所有元素的平方和为 1 ）
4.  对于测试集样本 y \\bold y y，求解：
    
     x ^ 1 = a r g min ⁡ x ∣ ∣ x ∣ ∣ 1 \\hat x\_1=arg\\min\_\{\\bold x\}||\\bold x||\_1 x^1=argxmin∣∣x∣∣1  
    满足 A x = y A\\bold x=\\bold y Ax=y
5.  计算训练集每个类中的样本单独对测试样本的还原程度 r i ( y ) = ∣ ∣ y − A δ i ( x ^ 1 ) ∣ ∣ 2 r\_i(\\bold y)=||y-A\\delta\_i(\\hat x\_1)||\_2 ri(y)=∣∣y−Aδi(x^1)∣∣2，其中 δ i \\delta\_i δi能筛选出第 i 类的训练样本，过滤掉其他类的样本。
6.  最终结果即为使得 r i ( y ) r\_i(\\bold y) ri(y)最小的类 i 。

### 2.2 代码实现 ###

我使用了`matlab`的`2020b`版本实现了该算法。具体的程序文件组织方式请参照`src`文件夹下的`README.txt`文件。

程序的图片预处理部分用到了`Image Processing Toolbox`工具箱，稀疏求解部分用到了`Optimization Toolbox`工具箱。

#### 2.2.1 训练和测试集的选择 ####

训练集和测试集人脸图片均来自[FLW][]，选用的是[All images aligned with funneling][]的图片。在官网给出的[统计文档][Link 1]中给出了图片库中所有的人名与对应图片的张数。我选取了图片数量最多的前50类：

1 ['George_W_Bush', 530]
    2 ['Colin_Powell', 236]
    3 ['Tony_Blair', 144]
    4 ['Donald_Rumsfeld', 121]
    5 ['Gerhard_Schroeder', 109]
    6 ['Ariel_Sharon', 77]
    7 ['Hugo_Chavez', 71]
    8 ['Junichiro_Koizumi', 60]
    9 ['Jean_Chretien', 55]
    10 ['John_Ashcroft', 53]
    11 ['Jacques_Chirac', 52]
    12 ['Serena_Williams', 52]
    13 ['Vladimir_Putin', 49]
    14 ['Luiz_Inacio_Lula_da_Silva', 48]
    15 ['Gloria_Macapagal_Arroyo', 44]
    16 ['Arnold_Schwarzenegger', 42]
    17 ['Jennifer_Capriati', 42]
    18 ['Laura_Bush', 41]
    19 ['Lleyton_Hewitt', 41]
    20 ['Alejandro_Toledo', 39]
    21 ['Hans_Blix', 39]
    22 ['Nestor_Kirchner', 37]
    23 ['Andre_Agassi', 36]
    24 ['Alvaro_Uribe', 35]
    25 ['Megawati_Sukarnoputri', 33]
    26 ['Silvio_Berlusconi', 33]
    27 ['Tom_Ridge', 33]
    28 ['Kofi_Annan', 32]
    29 ['Roh_Moo-hyun', 32]
    30 ['Vicente_Fox', 32]
    31 ['David_Beckham', 31]
    32 ['John_Negroponte', 31]
    33 ['Guillermo_Coria', 30]
    34 ['Recep_Tayyip_Erdogan', 30]
    35 ['Bill_Clinton', 29]
    36 ['Mahmoud_Abbas', 29]
    37 ['Jack_Straw', 28]
    38 ['Juan_Carlos_Ferrero', 28]
    39 ['Ricardo_Lagos', 27]
    40 ['Gray_Davis', 26]
    41 ['Rudolph_Giuliani', 26]
    42 ['Tom_Daschle', 25]
    43 ['Atal_Bihari_Vajpayee', 24]
    44 ['Jeremy_Greenstock', 24]
    45 ['Winona_Ryder', 24]
    46 ['Jose_Maria_Aznar', 23]
    47 ['Saddam_Hussein', 23]
    48 ['Tiger_Woods', 23]
    49 ['George_Robertson', 22]
    50 ['Hamid_Karzai', 22]

上面数据每一行的第一个数字为编号，之后的列表中第一个元素的人名，第二个为其对应的图片张数。所有的类别图片都大于20张，且在图片库中从`0001`开始进行了编号。样本划分如下：

*  训练集是每一类的前20张图片，即编号为`0001`到`0020`的部分
 *  若当前类除去训练集的20张图，剩余图片不足20张，则剩下的图片全部划分到测试集
 *  若当前类除去训练集的20张图，剩余图片大于等于20张，则编号为`0021`到`0040`的20张图片划入测试集

#### 2.2.2 训练集的读取和矩阵A的生成 ####

程序的启动文件为`FaceRecognition.m`。

图片库中所有图片的规格一致，且人脸都移动到了图像中心。因此，为了简单起见，我使用统一的裁剪和下采样方法处理所有图片。设置如下：

% 设置图片裁剪范围
    row_range = 96:175;
    col_range = 101:160;
    % 设定下采样的长和宽
    row = 16; 
    col = 12;

裁剪范围设定在图片的中央处，基本能裁剪出人脸，大小为 80 \* 60。为了稀疏求解能得到解，需要对图片进行下采样。预设下采样后的大小为 16 \* 12。接下来调用`LoadTrainSet`函数：

% 读入训练集，返回样本列组成的矩阵A以及全部类别class_name
    [A, class_name] = LoadTrainSet(row, col);

该函数在文件`LoadTrainSet.m`中实现，能够读入全部的训练集图片并处理，返回全部训练样本的矩阵 A，以及数组`class_name`。`class_name`的下标为类别的编号，索引结果为该编号对应的人名。

在`LoadTrainSet`函数中，首先定义 A 的大小。行数为每个样本的大小，设置为下采样结果大小`row * col`，列数为所有的样本数。共50类，每类20个样本。`class_name`初始化为空的 cell 数组。接下来，对每个类调用`LoadOnePerson`函数。每调用一次，将某个人名（即一类）的全部样本读入、处理，并更新 A 和`class_name`。

function  [A, class_name] = LoadTrainSet(row, col)
        A = zeros(row * col, 50 * 20);  % 每个样本数据row * col维，共50类，每类20个样本
        class_name = {
        };                % 将类别编号与人脸姓名对应
        [A, class_name] = LoadOnePerson('Alejandro_Toledo', A, class_name, 0, row, col);
        [A, class_name] = LoadOnePerson('Alvaro_Uribe', A, class_name, 1, row, col);
        ...	% 共50个类，总计需要调用LoadOnePerson 50次。限于篇幅这里进行省略。
    end

`loadOnePerson`的函数原型如下：

function [A, class_name] = LoadOnePerson(name, A, class_name, no, row, col)

参数列表依次为：当前人名`name`、矩阵 A、`class_name`、当前是第几类`no`、下采样图片大小`row`和`col`。返回更新后的 A 和`class_name`。

首先对`class_name`进行更新，将类别（数字）与人名对应：

class_name(no+1) = {
        name};

接着依次读取该类下的20张图片：

for i = 1:20
            if i<10
                img = imread(['train_set/',name,'/',name,'_000',num2str(i),'.jpg']);
            else
                img = imread(['train_set/',name,'/',name,'_00',num2str(i),'.jpg']);
            end
            ...
        end

`img`即为当前的图片。首先将图片进行单位化：

img = im2double(img);

对图片进行裁剪，再将图像由RGB空间转换为灰度图：

img = im2gray(img(row_range, col_range));

使用线性差值的方法，对图片进行下采样：

img = imresize(img,[row, col],'bilinear');

将图片转换为列向量， l 2 l^2 l2范数化为1，并插入矩阵 A 中：

img = reshape(img, [row * col, 1]);
    		img = img / norm(img);
            A(:, 20 * no + i) = img;

如此一来，就能够读入并处理全部的训练样本，并生成矩阵 A 了。

#### 2.2.3 稀3疏求解 ####

读入一个测试样本（以`Alejandro_Toledo`的第22张图片为例）：

test_img = imread('test_set/Alejandro_Toledo/Alejandro_Toledo_0022.jpg');

同样要进行灰度处理、裁剪、下采样、转换为列向量、向量单位化。

test_img = im2double(test_img);	 					% 灰度图化
    test_img = im2gray(test_img(row_range, col_range)); % 裁剪出面部     
    test_img = imresize(test_img,[row, col],'bilinear');% 二线性差值下采样
    test_img = reshape(test_img, [row * col, 1]);    	% 列向量化
    test_img = test_img / norm(test_img);   			%向量单位化

下面要进行`Ax=y`的求解，其中 A 为之前求得的 A 矩阵，y 为列向量`test_img`。具体求解的代码我参考了[一篇博客][Link 2]，用基追踪BP方法，对满足使得  x x x 的 l 1 l^1 l1范数最小的  x x x 进行求解：

x = BP_linprog(test_img, A);

求解部分代码的实现在`BP_linprog.m`文件中：

function [ alpha ] = BP_linprog( s,Phi )
        [s_rows,s_columns] = size(s);  
        if s_rows<s_columns  
            s = s';%s should be a column vector  
        end 
        p = size(Phi,2);
        %according to section 3.1 of the reference
        c = ones(2*p,1);
        A = [Phi,-Phi];
        b = s;
        lb = zeros(2*p,1);
        x0 = linprog(c,[],[],A,b,lb);
        alpha = x0(1:p) - x0(p+1:2*p);
    end

通过稀疏求解，得到了系数表达系数向量 x ^ \\hat x x^。

#### 2.2.4 残差计算与输出结果 ####

使用 50 维的向量`r`表示`x`在各个类上的残差：

r = zeros(50,1);

依据当前的类别，将向量`x`在其他类别上的数改为0即可得到经 δ i \\delta\_i δi筛选后的结果，记为`delta_x`。将`delta_x`与 A 相乘，求其与测试样本的差的 l 2 l^2 l2范数并记录：

for i = 1:50
        delta_x = zeros(1000, 1);
        delta_x((i-1)*20+1 : i*20) = x((i-1)*20+1 : i*20);
        r(i) = norm(test_img - A * delta_x, 2);
    end

如此一来，就得到了所有类的训练样本对训练集的还原能力，即所有类的残差。选择残差最小的类进行输出，这就是最终答案：

for i = 1:50
        if r(i) == min(min(r))
            res = class_name(i);
            disp(res);
            break
        end
    end

#### 2.2.5 全部测试集的测试与统计 ####

上面的代码只是对单个测试样本进行了测试。下面，对全部的样本进行测试并进行统计。调用以下函数：

TestAll(A);

该函数在`TestAll.m`文件中实现。该函数会记录所有测试样本测试后的正确个数、错误个数、TP、TN、FP、FN值：

function TestAll(A)
        total_right = 0;
        total_wrong = 0;
        ROC = zeros(50, 4);    % 分别记录50个类的TP、TN、FP、FN值
        [total_right, total_wrong, ROC] = test('Alejandro_Toledo', 1, 39, ROC, total_right, total_wrong, A);
        [total_right, total_wrong, ROC] = test('Alvaro_Uribe', 2, 35, ROC, total_right, total_wrong, A);
        ... % 共50个类，总计需要调用test函数50次。限于篇幅这里进行省略。
        %打印结果
        disp(total_right);
        disp(total_wrong);
        total = sum(sum(ROC(:,:)));
        disp(sum(ROC(:,1)) / total);
        disp(sum(ROC(:,2)) / total);
        disp(sum(ROC(:,3)) / total);
        disp(sum(ROC(:,4)) / total);

`total_right`和`total_wrong`统计全部的正确分类数和错误分类数，ROC为 50 \* 4 的矩阵，第一维指示50类中的一类，该类下的四个元素分别为该类对应的TP、TN、FP、FN值。程序最后输出`total_right`和`total_wrong`，以及50个类平均下来得到的TP、TN、FP、FN值。

通过调用`test`函数，对单个类的全部样本进行测试。函数原型为：

function [total_right, total_wrong, ROC] = test(name, id, num, ROC, total_right, total_wrong, A)

参数列表中的`name`和`id`表示当前的类别人名和编号，`num`表示当前类下测试样本的个数。之后是统计参数和矩阵 A。返回更新后的`total_right`、`total_wrong`和`ROC`。

函数内依次读入各个测试样本，进行预处理，通过上述方法得出结果。代码和之前的测试单个样本基本相同，不再重复展示。下面终点说明统计参数的更新方法。同样，计算各个样本的残差后，寻找残差最小的类：

for j = 1:50
                if r(j) == min(min(r))
               	...

若分类正确，`total_right`增加1，同时更新TP、TN、FP、FN值。

% 若分类正确
                    if j == id
                        right = right + 1;
                        for k = 1:50
                            % 本类的TP+1
                           if k == id
                               ROC(k, 1) = ROC(k, 1) + 1;
                           % 其他类的TN+1
                           else
                               ROC(k, 2) = ROC(k, 2) + 1;
                           end
                        end

当前样本对本类来说是正类，分类正确，因此TP增大1，对其他类来说是负类，分类正确，因此TN增大1。

如果分类错误，则`total_wrong`增加1，同时更新TP、TN、FP、FN值。

% 若分类错误
                    else
                        wrong = wrong + 1;
                        for k = 1:50
                            % 所属类的FN+1
                            if k == id
                                ROC(k, 4) = ROC(k, 4) + 1;
                            % 被分到的类的FP+1
                            elseif k == j
                                ROC(k, 3) = ROC(k, 3) + 1;
                            % 其他类的TN+1
                            else    
                                ROC(k, 2) = ROC(k, 2) + 1;
                            end
                        end
                    end

对于样本所属的类，该样本为正类，分类错误，因此FN+1，而对于被错误分到的类，该样本为负类，分类错误，因此FP增加1。对于其他类来说，该样本为负类，没有分到本类，因此TN增大1。

将全部样本分类完成后，数值统计也同步完成。在`TestAll`函数最后输出全部的统计结果即可。

### 2.3 代码运行结果 ###

#### 2.3.1 单个测试样本的结果 ####

使用`Alejandro_Toledo`的编号为`0022`的图片进行测试，将原图、图片预处理后（图片矩阵转换为列向量前）的结果、稀疏表达系数图 、类别表示残差图依次打印，得到如下结果：

![5f05d4457c83115093bef5f77245d9ea.png][]

可以看到，测试图片经过预处理，能基本截取到人脸，并通过灰度化和下采样得到测试的人脸图像。`Alejandro_Toledo`在我的程序的模型中属于第一类，从稀疏表达系数统计图中可以看到，系数最为稠密的的地方处于最前端，即第一类的20张训练样本对应的位置。从类别表示残差图中也可以看出，第一类的残差明显小于其他类的残差。因此，该图像会被归类到第一类。通过`class_name`数组，程序会在控制台输出该类对应的人名：

![17f5e0f332101dc02bbba4939d37a27b.png][]

分类结果为`Alejandro_Toledo`，结果正确。

我又从第二类、第三类各找了一张测试集图片，结果分别如下：

![a995d2953e0548ca00beb04ac2ca9d80.png][]

![38e750c60c204c2702e5a32647560560.png][]

#### 2.3.2 全部测试集的统计结果 ####

在程序最后调用`TestAll(A);`测试全部的测试集并输出统计结果。测试集样本大小为666，最终输出结果如下：

![20230724024159.png_origin_url_https_3A_2F_2Fwww.writebug.com_2Fmyres_2Fstatic_2Fuploads_2F2022_2F5_2F21_2Fc32a33aadd04956990abfc2638b737e3.writebug_pos_id_img-bzkriBqF-1694737197745_29][]

六个数据分别为正确分类的样本数、误分类的样本数、全部类的TP、TN、FP、FN平均值占总样本数的比例。

准确度： 441 / 666 = 66.22 % 441 / 666=66.22\\% 441/666=66.22%

查全率：  
 T P R = T P / ( T P + F N ) = 0.66 TPR = TP / (TP+FN) =0.66 TPR=TP/(TP\+FN)=0.66  
查准率：  
 T N / ( T N + F P ) = 0.66 TN/(TN+FP)=0.66 TN/(TN\+FP)=0.66  
2802)\]

\[外链图片转存中…(img-gvHHHzzP-1694737062803)\]

#### 2.3.2 全部测试集的统计结果 ####

在程序最后调用`TestAll(A);`测试全部的测试集并输出统计结果。测试集样本大小为666，最终输出结果如下：

![20230724024159.png_origin_url_https_3A_2F_2Fwww.writebug.com_2Fmyres_2Fstatic_2Fuploads_2F2022_2F5_2F21_2Fc32a33aadd04956990abfc2638b737e3.writebug_pos_id_img-bzkriBqF-1694737197745_29][]

六个数据分别为正确分类的样本数、误分类的样本数、全部类的TP、TN、FP、FN平均值占总样本数的比例。

准确度： 441 / 666 = 66.22 % 441 / 666=66.22\\% 441/666=66.22%

查全率：  
 T P R = T P / ( T P + F N ) = 0.66 TPR = TP / (TP+FN) =0.66 TPR=TP/(TP\+FN)=0.66  
查准率：  
 T N / ( T N + F P ) = 0.66 TN/(TN+FP)=0.66 TN/(TN\+FP)=0.66

[FLW]: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/#download
[All images aligned with funneling]: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-funneled.tgz
[Link 1]: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-names.txt
[Link 2]: https://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/51986554
[5f05d4457c83115093bef5f77245d9ea.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5f05d4457c83115093bef5f77245d9ea.png
[17f5e0f332101dc02bbba4939d37a27b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/17f5e0f332101dc02bbba4939d37a27b.png
[a995d2953e0548ca00beb04ac2ca9d80.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a995d2953e0548ca00beb04ac2ca9d80.png
[38e750c60c204c2702e5a32647560560.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/38e750c60c204c2702e5a32647560560.png
[20230724024159.png_origin_url_https_3A_2F_2Fwww.writebug.com_2Fmyres_2Fstatic_2Fuploads_2F2022_2F5_2F21_2Fc32a33aadd04956990abfc2638b737e3.writebug_pos_id_img-bzkriBqF-1694737197745_29]: https://img-home.csdnimg.cn/images/20230724024159.png?origin_url=https%3A%2F%2Fwww.writebug.com%2Fmyres%2Fstatic%2Fuploads%2F2022%2F5%2F21%2Fc32a33aadd04956990abfc2638b737e3.writebug&pos_id=img-bzkriBqF-1694737197745%29