Качваш се по стълбите и влизаш в асансьора. Той знае на кой етаж трябва да отидете. Вратите на апартамента се отварят пред вас. Компютърът и телефонът ви „разпознават“и не изискват парола. Автомобили, социални мрежи, магазини - всички ви поздравяват, едва ви виждат, викат ви по име и очакват всяка ваша стъпка. Ето как работи разпознаването на лица. Като? Страшен?
На пръв поглед може да изглежда, че всяка организация, която може да си позволи това, наблюдава всяка ваша стъпка и събира досие за вас. Но дори не можете да си представите колко широко технологиите за разпознаване на лица са се разпространили по целия свят и какви мощни перспективи обещават. В допълнение към горните примери, системите за разпознаване на лица ви позволяват да правите такива прости и сложни неща:
- потвърждение на самоличността на студента по време на онлайн изпитите;
- идентификация на хора от „черния списък“на входа на стадионите и нощните клубове;
- плащане за стоки;
- запазване на мястото си на линия при посещение на увеселителен парк;
- отключване на телефона или компютъра ви.
Какво да кажа, ако само в Москва вече има мрежа от повече от 150 000 камери за видеонаблюдение на открито. От тях няма къде да се скриете и това кара хората да мислят, но мащабът на „наблюдението“не е толкова голям. Мрежата използва мощна система за разпознаване на лица, но за да отнеме много енергия, така че само 2-4 хиляди камери работят в реално време. Засега масовото наблюдение на населението е само плашещо, така че си струва да се съсредоточим върху реалните предимства на тази технология. Но първо първо.
Промоционално видео:
Как работи системата за разпознаване на лица?
Някога се питахте как сами разпознавате лице, разпознавате ли го? Как компютърът го прави? Разбира се, човешките лица имат определени свойства, които са лесни за описание. Разстоянието между очите, положението и ширината на носа, формата на гребените на веждите и брадичката - всички тези детайли, които несъзнателно забелязвате, когато погледнете друг човек. Компютърът прави всичко това с определена ефективност и точност, защото комбинирайки всички тези показатели, той получава математическата формула на човешко лице.
И така, колко добре функционира системата за разпознаване на лица в момента? Не е лошо, но понякога грешно. Ако някога сте попадали на софтуер за разпознаване на лица във Facebook или друга платформа, вероятно сте забелязали, че има толкова много забавни резултати, колкото и точни. И въпреки това технологията не е 100 процента точна, но е достатъчно добра, за да бъде широко използвана. И дори да ви изнерви.
Пол Хауи от NEC казва, че тяхната система за разпознаване на лица сканира лица за индивидуални идентификатори:
„Например, мнозина смятат разстоянието между очите за уникална характеристика. Или може да е разстоянието от брадичката до челото и други компоненти. По-специално, ние вземаме предвид 15-20 фактора, които се считат за важни, както и други фактори, които вече не са толкова значими. Това създава 3D изображение на човешката глава, така че дори да е частично покрито, все пак можем да получим точно съвпадение. След това системата взема лицевия подпис и го предава през базата данни."
Трябва ли да се притеснявам за софтуера за разпознаване на лица?
На първо място, разпознаването на лица е данните. Данните могат да се събират и съхраняват, често без разрешение. След като информацията бъде събрана и съхранявана, тя е отворена за хакване. Платформите за разпознаване на лица все още не са силно хакнати, но с разпространението на технологиите, вашата биометрия е в ръцете на все повече и повече хора.
Има и проблеми със собствеността. Повечето хора не знаят, че когато се регистрират в платформи за социални медии като Facebook, техните данни от този момент нататък принадлежат на самия Facebook. Тъй като броят на компаниите, които използват разпознаване на лица, непрекъснато расте, много скоро дори няма да се налага да качвате свои собствени снимки в интернет, за да бъдете компрометирани. Те вече се съхраняват там и се съхраняват дълго време.
Говорейки за софтуер, всички те работят по различни начини, но основно използват подобни техники и невронни мрежи. Всяко лице има много отличителни черти (невъзможно е да се намерят две еднакви лица в света, а имаше толкова много от тях в цялата история на човечеството!). Например, софтуерът FaceIt определя тези функции като точки за закрепване. Всяко лице съдържа около 80 възлови точки, подобни на тези, които споменахме преди: разстоянието между очите, ширината на носа, дълбочината на очните гнезда, формата на брадичката, дължината на челюстта. Тези точки се измерват и създават цифров код - „лицев печат“- който след това се подава в базата данни.
В миналото разпознаването на лица разчиташе на 2D изображения, за да сравнява или идентифицира други 2D изображения от базата данни. За ефективност и точност изображението трябва да е лице, гледащо право в камерата, с малко светлинна дисперсия и без изражение на лицето. Разбира се, че се получи доста зле.
В повечето случаи снимките не са направени в подходяща среда. Дори малка игра на светлина може да намали ефективността на системата, което води до високи нива на отказ.
2D е заменен от 3D разпознаване. Тази новопоявила се тенденция в софтуера използва 3D модел, за да осигури високо точно разпознаване на лицето. Чрез заснемане на 3D изображение на повърхността на лицето на човек в реално време, софтуерът подчертава отличителни черти - там, където твърдата тъкан и костите стърчат най-много, като извивките на очния гнездо, носа и брадичката - за идентифициране на обекта. Тези области са уникални и не се променят с времето.
Чрез използването на дълбочината и оста на измерване, които не се влияят от осветлението, системата за разпознаване на лица с 3D може дори да се използва в тъмното и да разпознава обекти от различни ъгли (дори и в профил). Такъв софтуер преминава през няколко етапа, идентифицирайки човек:
Разпознаване: Направете снимка чрез цифрово сканиране на съществуваща снимка (2D) или видео, за да получите живо изображение на обекта (3D).
Центриране: След като лицето е открито, системата маркира позицията, размера и стойката на главата.
Измерване: Системата измерва извивките на лицето с милиметрова точност и създава шаблон.
Представяне: системата превежда шаблона в уникален код. Този код дава на всеки шаблон набор от числа, които представляват черти и черти на лицето.
Съвпадение: ако изображението е в 3D и базата данни съдържа 3D изображения, съвпадението ще се извърши без промяна на изображението. Но ако базата данни се състои от двумерни изображения, триизмерното изображение се разлага на различни компоненти (като двумерни изображения с еднакви черти на лицето, взети от различни ъгли), и те се преобразуват в 2D изображения. И тогава съвпадението се намира в базата данни.
Проверка или идентификация: по време на процеса на проверка моментната снимка се сравнява само с една снимка в базата данни (1: 1). Ако целта е идентификация, моментната снимка се сравнява с всички снимки в базата данни, което води до редица възможни съвпадения (1: N). Един или друг метод се прилага според нуждите.
Къде се използват системи за разпознаване на лица?
В миналото системите за разпознаване на лица намираха приложение главно в правоприлагащите органи, тъй като властите ги използваха за намиране на случайни лица в тълпи. Някои правителствени агенции също са използвали подобни системи за сигурност и за елиминиране на изборните измами.
Съществуват обаче много други ситуации, в които такъв софтуер става популярен. Системите стават все по-евтини, разпространението им расте. Сега те са съвместими с камери и компютри, използвани от банки и летища. Туристическите агенции работят по програма „сезонен пътник“за провеждане на бърз скрининг за безопасност за пътници, които доброволно предоставят информация. Опашките от летището ще се развиват по-бързо, ако хората преминат през система за разпознаване на лица, която съвпада лица с вътрешна база данни.
Други потенциални приложения включват банкомати и банкомати. Софтуерът може бързо да провери лицето на клиента. След разрешението на клиента, банкоматът или терминалът прави снимка на лицето Софтуерът създава отпечатък на лицето, който предпазва клиента от кражба на самоличност и измамни транзакции - банкоматът просто няма да даде пари на човек с друго лице. Дори ПИН код не се изисква.
Магия? Технологии
Развитието на технологията за разпознаване на лица в областта на банковите преводи може да бъде особено важно и интересно. Наскоро руската банка Otkritie представи свое уникално решение, разработено под марката Open Garage технология: прехвърляне на пари от снимка в мобилното приложение Otkritie. Transfers. Вместо да пишете карта или телефонен номер, просто трябва да направите снимка на човека, който трябва да извърши трансфер. Системата за разпознаване на лица ще сравнява снимката с референтната (прави се, когато банката издава картата) и ще подкани името и фамилията. Остава само да изберете карта и да въведете сумата. Най-важното е, че клиентите на трети страни могат да използват тази функция и за преводи към клиенти на Otkritie - изпращачът на преводи може да използва карта на всяка руска банка.
„Използването на снимка на клиент вместо номер на банкова карта е принципно нов подход към онлайн преводи, основан на използването на система за разпознаване на лица от невронна мрежа, която позволява на клиента да бъде идентифициран с висока степен на точност по неговите биометрични данни“, казва ръководителят на отдела за развитие на партньорските системи в Банка Otkritie Алексей Матвеев. - Услугата отваря напълно нови житейски сценарии за потребителите да извършват парични преводи. В момента никой от участниците на финансовия пазар в света не предлага такава услуга на своите клиенти."
Иля Кел
