The article has been automatically translated into English by Google Translate from Russian and has not been edited.

Лотерея Green Card з моменту свого виникнення і до теперішнього часу була і залишається найпростішим способом імміграції в США. Для мільйонів людей, що беруть участь в DV-програмі, виграш грін-карти в лотерею є єдиним способом імміграції, на який вони можуть розраховувати. І тут важливо не упустити свій шанс через прикру дрібниці - помилки в анкеті або неправильному фото. Фотографії при перевірці анкет приділяється ВЕЛИЧЕЗНЕ увагу. Як саме перевіряють фотографії та чому потрібно чітко слідувати інструкції, пояснює Флоридський центр допомоги співвітчизникам Mediana .

Фото: Depositphotos

Природно, кожному учаснику хочеться дізнатися, як відбувається процес розіграшу, чи дійсно переможці відбираються випадковим чином, і, найголовніше, як можна підвищити свої шанси на виграш.

Процес розіграшу сам по собі не представляє нічого цікавого. Комп'ютер дійсно довільно відбирає із загальної бази регіону певну кількість переможців, всього по світу - від 100 до 150 тисяч. З огляду на, що віз всього 50 тисяч, робиться досить великий запас, який покриє відсів надалі - «спортсменів», які грають для перевірки своєї успішності; людей, які, спокійно прикинувши плюси і мінуси імміграції, відмовляться від продовження процесу; судимих; які не пройшли медицину; тих, хто не зможе зібрати потрібні документи або достатньо грошей; дискваліфікованих через виявлені помилок і обману і так далі.

Також, крім всіх цих людей, з 100-150 тисяч спочатку відібраних переможців будуть відсіяні ті, хто подав не одну, а кілька заявок.

Найперша перевірка при подачі заявки на лотерею грін-карт

Щорічно для участі в лотереї грін-карт подається від 7 до 15 мільйонів заявок (залежить від країн-учасниць). Зрозуміло, що обробка і перевірка такого кількість документів вручну - робота невдячна і яка загрожує великою кількістю помилок. З цієї причини практично весь процес обробки автоматизований і доручений спеціальними комп'ютерними програмами.

У момент подачі заявки через сайт dvlottery.state.gov вбудований валідатор перевіряє, запону чи всі необхідні поля анкети і чи відповідають такі, що додаються фотографії заданим технічним параметрам. Це найперша, технічна перевірка. Вона пропустить будь-які заявки, формально відповідають правилам. Наприклад, цілком можлива подача анкети людиною на ім'я Yyyyyyy Xxxxxxx з такою фотографією:

Це фото розміром 600 на 600 пікселів, файл .jpeg, менше 240 кілобайт, кольорове з 24-бітної глибиною - всі технічні параметри файлу дотримані, заявка буде прийнята, Confirmation Number буде виданий.

Однак цей учасник Yyyyyyy Xxxxxxx ніколи не отримає повідомлення про виграш - його заявка буде відкинута на наступному етапі перевірки і участі в розіграші грін-карт вона не прийме.

Перевірка заявок на грін-карту до розіграшу

Державний департамент США не повідомляє, в який день проводиться розіграш лотереї Грін-карт. Точна дата проведення розіграшу вважається подробицею, не обов'язковою для оприлюднення. Однак існують дані, що дозволяють зробити висновок, що розіграш лотереї Грін-карт проводиться в перших числах грудня.

Таким чином, можна бачити, що проходить близько місяця з моменту закінчення прийому заявок на участь в лотереї до моменту визначення переможців. Протягом цього місяця відбувається сортування поданих анкет і їх підготовка безпосередньо до розіграшу.

Розіграш лотереї Грін-карт і відсів «сміттєвих» заявок

По суті, проводиться не один загальний розіграш, а шість окремих - в кожному з шести регіонів, на які умовно розділений світ для програми DV-lottery. Для кожного регіону вираховується певна квота тих, хто виграв людина, сума цих шести квот дає загальне колчество виграшів - 100-150 тисяч.

У момент розіграшу всіма заявками регіону випадковим порядком присвоюються нові номери (case numbers).

Потім проводиться перевірка кожної заявки на відповідність технічним вимогам правил DV-лотереї. Програма бере заявку з номером 1, перевіряє її і дає висновок про її відповідність вимогам. Потім переходить до заявки з номером 2 і так далі. Якщо програма виявляє не відповідає заданим параметрам заявку, вона позначає її як «сміттєву» і пропускає її номер - подав її чоловік не побачить повідомлення про виграш. Так програма перевіряє заявки поспіль до тих пір, поки квота не заповниться «хорошими» номерами.

Оскільки до анкет при подачі заявки не постачається жодних підтверджуючих документів, встановити вірність зазначених даних на цьому етапі перевірки не представляється можливим. Людину цілком можуть дійсно кликати Yyyyyyy Xxxxxxx. Тому в подальшому перевіряються тільки подані фотографії.

Кожен файл зображення аналізується, при цьому встановлюється, чи людина зображений на фото і відповідає його зображення композиційним вимогам.

Область зображення, в якій повинна знаходитися голова, визначена правилами - на цю область програма накладає віртуальну маску, що представляє із себе усереднене відображення основних частин людського обличчя: очей, носа, губ і т.д. Якщо параметри аналізованої області збігаються за певними критеріями з маскою, фотографія визначається як містить зображення особи. Одночасно програма перевіряє, що перед нею саме фотографія, а не, наприклад, акварельний малюнок. Перевіряється і якість зображення.

На цьому етапі відкидаються анкети з доданими знімками кішок, машин, хмар, чорних квадратів і т.п. Такі анкети зазвичай подаються людьми для того, щоб подивитися як працює сайт, потренуватися перед подачею своєї справжньої заявки.

Перевірка відповідності композиційним вимогам

Правилами задані досить жорсткі вимоги до зображення людини на фотографії: строго обумовлені розмір голови, рівень очей, положення голови - її нахил і поворот, колір фону. При цьому нічого не сказано про вуха, плечах, зачісці, бороді і вусах, макіяжі.

Відповідно, можна очікувати, що програма і буде перевіряти тільки те, про що сказано.

Якщо голова на фото більше або менше потрібного, повернута вправо або вліво, піднята або опущена, очі вище або нижче, ніж належить - заявка буде відкинута при перевірці. Якщо за зачіскою не помітні вуха, плечі не на одному рівні, вуса і борода приховують рот, але пропорції дотримані і людина дивиться прямо в камеру - заявка буде визнана придатною.

Під час цієї перевірки оцінюється правильність фону і відсутність тіней на ньому - контури голови повинні чітко визначатися на тлі. Тіні на обличчі можуть стати причиною дискваліфікації, якщо програма через них не зможе розпізнати якісь частини обличчя.

Чому ж програмою так важливо, щоб якісь параметри були неодмінно дотримані (такі як висота очей і величина голови), а на інші вона абсолютно не звертає уваги?

Підготовка до першого етапу розпізнавання осіб

Чи не стане відкриттям твердження, що для того щоб підвищити свій шанс на виграш у лотереї, учасник повинен подати кілька заявок. Це заборонено правилами, однак спокуса велика, і багато людей (і організації-посередники) вдаються до різних хитрощів, щоб обійти заборону.

На наведеній вище ілюстрації зображена одна і та ж дівчина, але з різною зачіскою. Щоб комп'ютер зміг зрозуміти, що це один і той же чоловік, використовується технологія розпізнавання осіб (face recognition).

При перевірці фотографій, поданих для участі в лотереї грін-карт, використовується кілька ступенів машинного розпізнавання осіб. Кожен наступний алгоритм розпізнавання складніше попереднього, тому кількість аналізованих зображень з кожним кроком зменшується - до тих пір, поки не залишиться підсумок, ті фотографії, про які програма з майже 100-відсотковою впевненістю зможе сказати, що на них зображений один і той же чоловік.

Розпізнавання реалізується на основі розробленої компанією Visionic технології FaceIt. Головний розробник і керівник програми - доктор Джозеф Атік (Joseph Atick). У червні 2002 року ця компанія увійшла до складу Identix Inc, яка з серпня 2006 року, після злиття з компанією Viisage Technology, стала працювати під маркою L-1 Identity Solutions, в липні 2011 року була придбана концерном Safran і тепер відома як MorphoTrust.

Корпорація Identix, історично що спеціалізувалася на розпізнаванні відбитків пальців, придбавши фірму Visionic з її технологією розпізнавання осіб, в березні 2004 року поглинула компанію Delean Vision, що розробила методику аналізу та порівняння текстури шкіри людей. Це придбання зробило Identix світовим лідером в області ідентифікації людини з комплексом з трьох напрямків - відбитки пальців, особа, шкіра.

У вересні 2004 року компанія Identix Inc. виграла тендер на поставку Державному департаменту США автоматичної системи біометричної ідентифікації, а також на проведення робіт з розгортання, інтеграції в систему видачі віз і подальшу підтримку обраної платформи. Identix запропонувала DoS свою платформу ABIS 3.0 (Automated Biometric Identification System), реалізовану з використанням технології розпізнавання осіб FaceIt G6.

Згідно з умовами контракту, створювана система повинна була забезпечити первинну реєстрацію близько 35 млн. Наявних зображень віз; обробку близько 8 млн. нових віз в перший рік дії контракту; обробку щорічно не менше 10 млн. заявок e-Diversity Visa; швидкість обробки до 2000 порівнянь в годину.

Технологія FaceIt використовується Державним департаментом (DoS) для перевірки людей, що звертаються за отриманням будь-яких віз на в'їзд в США. Які конкретно методи розпізнавання застосовуються, можна побачити з технічних характеристик технології FaceIt.

Спочатку в інтересах DoS використовувалася технологія FaceIt G6, яка застосовує при порівнянні осіб три ступені аналізу. З 2010 року платформа ABIS переведена на нову версію FaceIt - G8, доповнену ще одним щаблем, Алгоритмом порівняння ієрархічних графів особи (HGM) - це напрямок розроблялося Morpho, підрозділом концерну Safran, до якого увійшла компанія L1. Логічно припустити, що DoS застосував це оновлення в використовуваних їм програмах.

(Не слід забувати про існування і п'ятому ступені розпізнавання - візуальної ідентифікації особи людиною).

Для того щоб система могла успішно розпізнавати обличчя на фотографіях, зображення повинні бути особливим чином підготовлені.

Програма FaceIt працює з зображеннями, що відповідають стандарту ISO / IEC 19794-5.

Розглядається кожна прикладена до заявки на участь в лотереї грін-карт фотографія і визначається її придатність для процесу розпізнавання, при цьому оцінюються такі параметри:

1. Розмір голови - особа досить велика?
2. Обрізка - особа повністю видно на зображенні?
3. Центрування - особа розташоване досить по центру?
4. Експозиція - чи не є зображення перетримки або недоекспонованим?
5. Очі ясно видно - чи є на людині окуляри, і якщо так, очі видно або приховані?
6. Фокус - зображення добре сфокусовано?
7. Стиснення - чи не було зображення надмірно стисло, щоб видалити деталі шкіри?
8. Текстура - містить поверхню шкіри текстури, придатні для використання в розпізнавання особи?
9. Дозвіл - перевищує дозвіл зображення мінімум, вимірюваний в пікселях між очима?
10. Faceness - чи можна назвати виявлений на зображенні об'єкт людським обличчям, чи ні?

На етапі підготовки фотографії нормалізуються - комп'ютер повертає знімки так, щоб очі на них розташовувалися строго горизонтально (вирівнює особа щодо вертикальної осі) і обрізає зображення в новий розмір, відсікаючи все зайве. Знімки обрізаються так, щоб відстань між центрами очей на всіх избражение було однаковим, вирівнюється яскравість і контрастність знімків.

Електронне розпізнавання осіб на фотографіях

Електронне розпізнавання застосовується тільки до тих хто виграв заявками, які були визнані придатними на попередніх етапах перевірки і фотографії з яких були успішно нормалізовані.

Перший прохід ідентифікації - Векторне порівняння (VFA)

На першому етапі розпізнавання застосовується алгоритм векторного порівняння (Vector Feature Analysis - VFA).

Суть даного методу розпізнавання полягає в тому, програма являє кожне аналізоване нормалізоване зображення особи як лінійну комбінацію інших, заздалегідь створених спеціальних зображень, так званих «власних векторів» або «власних осіб» ( «eigenfaces»). Виходить код, що містить інформацію про цю комбінації. Так кодується кожне зображення, яке потребує перевірки.

Дуже спрощено «власні особи» ( «власні вектори») можна уявити як набір якихось стандартних компонентів особи, отриманий шляхом статистичного аналізу, подальшої вибірки і обробки величезної кількості зображень різних осіб. При використанні даного методу приймається за аксіому, що будь-яка людська особа можна скласти з «середнього особи» (компонента, який однаковий для всіх осіб) додатком до нього певної кількості певних «власних осіб». Більшість осіб може бути отримано складанням невеликої кількості «власних осіб».

Порівнюючи потім отримані безлічі власних векторів, система робить висновок про подібність або відмінність вихідних зображень.

Кожен файл з кодом, або шаблон, що становлять собою простий перелік застосованих власних осіб (і процентного вираження вкладу кожної особи в побудоване з них зображення) і має зовсім маленький розмір, тому не можна назад відновити зображення особи, використовуючи лише дані тільки одного цього шаблону. Однак, через невеликих розмірів файлів шаблонів, їх порівняння між собою відбувається дуже і дуже швидко.

Після того як всі файли шаблонів готові, програма порівнює першу виграла заявку з усіма немусорнимі поданими. Вона порівнює шаблони, отримані з фотографій на етапі кодування, оцінюючи збіг кодів в процентному співвідношенні. Якщо збіг перевіряється коду з будь-яким іншим не перевищує певного значення, програма робить висновок, що дублікатів у заявки не виявлено.

Потім програма переходить до перевірки наступного заявки, також звіряючи код фотографії з неї з усіма іншими кодами всіх фотографій з усіх поданих придатних заявок. Так, одну за однією, програма перевіряє всі виграли в лотереї грін-карт заявки.

Якщо комп'ютер виявляє, що збіг кодів двох порівнюваних фотографій перевищує порогове значення (це значення - один з параметрів, що настроюються системи ідентифікації), програма робить про це відмітку і продовжує перевірку досліджуваного коду.

Таким чином, в результаті першого проходу розпізнавання виходять пари (або трійки, четвірки і т.д.) фотографій, які система запідозрила в тому, що на них зображений один і той же чоловік.

Метод векторного порівняння - один з найбільш «стародавніх» методів, що застосовуються для розпізнавання осіб. Він вкрай вимогливий до того, щоб всі аналізовані зображення були строго нормалізовані. Значні похибки в ухваленні рішення про подібність порівнюваних осіб, властиві цим методом, обумовлені невеликою кількістю використовуваних власних векторів, змушують застосовувати його лише в якості самого грубого інструмента, «основи» для подальшого пошуку дублікатів.

Другий прохід ідентифікації - Алгоритм порівняння ієрархічних графів особи (HGM)

Hierarchical Graph Matching (HGM) - це алгоритм порівняння осіб на основі аналізу розташування контрольних вузлових точок і відстаней між ними.

На обличчі визначається безліч, понад 2000, точок, починаючи від центрів очей, перенісся, кінчика і крил носа, лівого і правого куточків рота і так далі, які, з'єднуючись між собою, утворюють так званий «граф», або маску, індивідуальну для кожного особи. Відстані між точками по черзі заносяться в файл, кодуючи зображення обличчя і роблячи його придатним для математичного порівняння.

Даний метод аналізу не залежить від текстури особи, досліджуючи виключно його форму. Створювані математичні моделі будуються за принципом «від великого до дрібного», що дозволяє значно прискорити процес порівняння файлів.

Алгоритм HGM показує досить хороші результати розпізнавання застосовується в межах Програми лотереї Грін-карт, де аналізуються строго нормалізовані якісні зображення.

Третій прохід ідентифікації - Аналіз локальних відмінностей (LFA)

Місцевим відзнакою (Local Feature) вважається ділянку зображення, який отлічіется від інших найближчих до нього сусідніх ділянок. Ділянка може відрізнятися за інтенсивністю, кольором або текстурою, але необов'язково повинен бути локалізована саме по цій зміні. Місцевими відмінностями можуть бути точки, краю, маленькі частини зображення.

Процедура LFA опісує безліч локальних взаємопов'язаніх значущих для сприйняттів полів, Які визначаються в Кожній точці віртуальної сітки рецепторів, что накладається на зображення лица. ЦІ поля Різні друг від друга, оптимально складаються в Вихідне зображення, а на віході розрізняються Наскільки можливо. Алгоритм створення файлів, що описують залежність цих полів, і подальшого порівняння цих файлів, є основою застосовуваної для перевірки фотографій на грін-карт системи FaceIt.

Під час LFA програма разпознает і оцінює безліч локальних відмінностей зображення лицьових структур, знову створюючи кодований файл. Система порівнює створені кодовані файли і відзначає ті, ступінь збігу яких вище заздалегідь визначеного порога.

Одним з факторів, що ускладнюють ідентифікацію осіб, є їх мінливість в залежності від міміки. Навіть невелика напівпосмішка надає руху велика кількість м'язів обличчя, при цьому змінюються майже всі відстані між контрольними точками особи. Метод LFA, аналізуючи відмінності локальних ділянок особи, до того ж визначаються з великим надлишком, практично вільний від проблем, пов'язаних з мімікою.

Четвертий прохід ідентифікації - Аналіз текстури поверхні особи (STA)

Surface Texture Analysis (STA) слід розуміти як сукупність технологій і методів ідентифікації з використанням фотографій, що дозволяють досить докладно розглянути текстуру шкіри розпізнаються осіб. Відповідно, саме якість знімків має першорядне значення для успішного розпізнавання.

STA застосовується як подальший розвиток методу аналізу локальних відмінностей, що дозволяє використовувати для порівняння ще більш дрібні деталі, якими рясніє поверхню шкіри будь-якої людини.

Як правило, аналізується зона особи, вільна від надмірно густій ​​рослинності - від низу очей до початку верхньої губи.

Коротенько метод STA можна описати так: Спочатку визначається середня яскравість кожного пікселя як середнє зачение шкали сірого оточуючих його пікселів. Потім зображення особи, шляхом порівняння значень шкали сірого пікселів в їх середньої яскравості, перетворюється в бінарне зображення зі значеннями 1 або 0, присвоєними таким пикселям, середня яскравість яких вище заданої межі значень сірого.

Потім виділена зона особи розбивається на невеликі блоки. Для кожного блоку з першого порівнюваного зображення система шукає відповідний блок у другому зображенні, найкраще співпадає з порівнюваним блоком.

Після цього оцінюється безперервність сусідніх блоків. Якщо відносна зміна позицій пари сусідніх блоків нижче заданого порогу, вони розглядаються як безперервні. Чим більше безперервних пар блоків, тим більша ймовірність, що аналізовані зображення належать одній і тій же людині. Ця ймовірність може бути сформульована як функція кількості безперервних пар блоків.

Аналіз текстури поверхні вимагає, в порівнянні з іншими методами розпізнавання, більшого часу для обчислень, тому застосовується на фінальній стадії ідентифікації до тих зображень, для яких є достатні підстави вважати що належать одному і тому ж людині. За даними фірми-розробника, застосування, як доповнення до LFA, методу STA збільшує точність розпізнавання на 20-25%, дозволяючи впевнено відрізняти навіть ідентичних близнюків.

Розпізнавання ретуші фотографій для DV - lottery

При перевірці заявок на участь в лотереї грін-карт, з метою припинення зміни зображень на фотографіях з використанням спеціальних графічних програм та інших технічних засобів, застосовується детекция ретуші.

Інструкція до лотереї грін-карт прямо говорить, що ретуш подаються фотографій заборонена - заявки, в фотографіях яких були зроблені будь-які зміни (show manipulation in any way), будуть дискваліфіковані.

Для детекції ретуші (під терміном «ретуш» тут маються на увазі будь-які зміни в фотографії, крім обрізки в розмір) застосовуються спеціальні програми, які використовують при пошуку змін поєднання кількох алгоритмів - від колірних перетворень з накладенням різних фільтрів і розпізнавання безперервності ланцюжків блоків пікселів, що утворюються при стисненні зображення в jpeg, до аналізу коду jpeg-файлу.

Роблячи будь-які зміни в фотографіях, слід пам'ятати про те, що, з великою часткою ймовірності, ретуш буде виявлена. Безумовно, можна спробувати ускладнити детекцию ретуші роздрукуванням на папері і скануванням змінених фотографій, фотографуванням екрану монітора з відретушувати зображенням і тому подібними прийомами, але потрібно розуміти, що використовуються для перевірки технології можуть включати в себе інструменти захисту від подібних маніпуляцій.

Результат перевірки фотографій для лотереї Грін-карт

Однозначної відповіді, зображений чи на двох різних фотографіях один і той же чоловік, чи ні, комп'ютер дати не може. Він може лише оцінити ймовірність такого збігу (безумовно, ймовірність може наближатися до 100%). Однак остаточне рішення завжди виносить людина.

У KCC для кожного виграв заводиться кейс (справа), куди збираються надсилаються документи та результати проведених перевірок. Якщо за результатом перевірки фотографій у заявки виявляються дублікати (підозра, що це дублікати, перевищує певну величину), всі ці підозрілі заявки теж включаються в кейс, в файлі опису кейса робиться про це запис, а на паперову папку зі справою наклеюється червоний лейбл із зазначенням причини.

Укомплектований справа пересилається в той консульський відділ, де буде проходити інтерв'ю. На інтерв'ю консул оцінить всі обставини справи, ознайомиться з результатами перевірки фотографій і візуально порівняє знайдені підозрілі анкети, бачачи перед собою живу людину, заявника. Підсумком буде рішення - чи було порушення правил, чи подавав заявник кілька анкет, чи ні. Відповідно, консул або схвалить видачу візи, або винесе відмову.

У перший рік функціонування системи (DV-2006) системою розпізнавання осіб серед переможців було виявлено 5221 шахрайська заявка.

Обман системи пошуку дублікатів на лотереї грін-карт

Подача кількох заявок однією людиною є порушенням правил лотереї, тягне автоматичну дискваліфікацію заявника.

За брехню консулу під присягою на інтерв'ю можна отримати довічну заборону на в'їзд в США.

Консул, побачивши в вашому кейсі кілька поданих заявок з різними фотографіями, розпізнаними програмою перевірки, обов'язково зацікавиться обставинами події. Якщо людина візьметься брехати, це призведе і до відмови у візі, і до довічної заборони на в'їзд.

Проблема в тому, що заявник не може точно знати, чому консул запитує про це - чи дійсно програма розпізнала його заявки, або консул задає простий чергове запитання.

Виходячи з цього, про способи обману системи розпізнавання можна говорити виключно теоретично, в дослідницьких цілях, а також для того, щоб випадково не зробити щось заборонене.

Онлайн-реєстрація для участі в лотереї Green Card 2020 розпочнеться 3 жовтня 2018 року в 12:00 за східним американським часом і триватиме до 12:00 6 листопада 2018 року по східним часом. Всі подробиці та підказки для заповнення анкети ForumDaily підготував для вас тут.

Читайте також на ForumDaily:

США хочуть заборонити малозабезпеченим в'їжджати в країну

Як підготуватися до подачі заявки на лотерею Green Card

Стало відомо, скільки людей виграли грін-карту в цьому році

Як і на кого вплинуть нововведення адміністрації Трампа з видачі грін-карт

Шановні читачі ForumDaily!

Спасибі, что залішаєтеся з нами и довіряєте! За останні Чотири роки ми отримавших масу вдячних відгуків від чітачів, Яким наші матеріали допомоглі влаштуваті життя после переїзду в США, отріматі роботу або освіту, найти житло або влаштуваті дитину в садок. Ми раді, что допомагаємо вам в период імміграції, Який может буті Досить складним.

Зараз ми Хочемо попросіті ВАС про підтрімку. Якісна журналістика достаточнo витратності. После різкого СКОРОЧЕННЯ рекламних надходження від Facebook, наші доходи не покрівають витрати на Утримання редакции, что ставити під загрозою Безперервна роботу сайту. Ми не що вводяться платних підпіску, як це роблять много американских ЗМІ, и Надаємо доступ до всіх наших матеріалів безкоштовно, оскількі Розуміємо, Наскільки важліво для російськомовніх іммігрантів отрімуваті перевірену інформацію рідною мовою. $ 5, $ 10, $ 20 - будь-яка сума, якої ви зможете Поділитися з нами, поможет Вижити сайту, а значить, ми зможемо и далі надаваті Корисна інформацію тисячам іммігрантів. Підтрімайте якісну журналістіку! Ми віримо в силу наших чітачів!

Завжди ваш, ForumDaily!

Хочете более важлівіх и цікавіх новин про життя в США и імміграції в Америку? Підпісуйтесь на нашу сторінку в Facebook. Вибирайте опцію «Пріоритет в показі» - и читайте нас дерти. І не забудьте підписатися на ForumDaily Woman - там вас чекає маса позітівної информации.