Интересные факты

Распознавание лиц: как это работает и что с ним будет дальше?

Вы поднимаетесь по лестнице и заходите в лифт. Он знает, на какой этаж вам нужно. Двери в квартиру сами открываются перед вами. Компьютер и телефон «узнают» вас и не требуют ввода пароля. Автомобили, социальные сети, магазины — все приветствуют вас, едва-едва-едва завидев, обращаются к вам по имени и предугадывают любой ваш шаг. Этак работает распознавание лиц. Нравится? Пугает?

На первоначальный взор может показаться, что любая организация, которая может себе такое позволить, следит за каждым вашим шагом, собирает на вас досье. Однако вы даже не представляете, будто широко технологии распознавания лиц распространились по миру и какие мощные перспективы обещают. Помимо выше приведенных примеров, системы распознавания лиц позволяют мастерить и такие простые и сложные вещи:

  • подтверждение личности студента во пора онлайн-экзаменов;
  • дефиниция людей из «черного списка» на входе на стадионы и ночные клубы;
  • оплата товаров;
  • сохранение вашего места в очереди при посещении парка аттракционов;
  • разблокировка телефона или компьютера.

Что сообщать, если в одной лишь Москве уже работает сеть из более 150 000 камер наружного видеонаблюдения. От них никуда не пропасть, и это заставляет людей задумываться, однако масштабы «слежки» не этак велики. Сеть использует мощную систему распознавания лиц, однако для ее работы необходимо немало энергии, потому в режиме реального времени работают итого 2-4 тысячи камер. Массовым слежением за населением покамест лишь пугают, поэтому стоит сосредоточиться на реальных плюсах работы данной технологии. Однако обо всем по порядку.

Будто работает система распознавания лиц?

Вовек не задумывались о том, будто вы сами узнаете лик, распознаете его? А будто это делает компьютер? Разумеется, у человеческих лиц кушать определенные свойства, которые легко обрисовать. Дистанция между глазами, поза и ширина носа, конфигурация надбровных дуг и подбородка — все эти детали вы подмечаете бессознательно, когда смотрите на другого человека. Компьютер же делает все это с определенной эффективностью и точностью, потому что, совмещая все эти метрики, получает математическую формулу человеческого лица.

Итак, будто хорошо работает система распознавания лиц в сегодняшнее пора? Вполне неплохо, однако порой ошибается. Если вы когда-нибудь сталкивались с ПО, распознающим лица на Facebook или на другой платформе, вы наверняка замечали, что забавных результатов бывает столько же, сколько и точных. И все же, хотя технология работает не со 100-процентной точностью, она будет хороша, чтобы найти широкое применение. И даже принудить понервничать.

Пол Хоуи из NEC говорит, что их система распознавания лиц сканирует лица на объект индивидуальных идентификаторов:

«К примеру, многие считают дистанция между глазами уникальной характеристикой. Или же это может быть дистанция от подбородка до лба и другие компоненты. Мы, в частности, учитываем 15-20 факторов, которые считаются важными, а также другие факторы, уже не этак значимые. Создается трехмерное изображение головы человека, потому даже если она частично будет закрыта, мы все равно сможем получить точное соответствие. Затем система берет сигнатуру лица и пропускает ее чрез базу данных».

Стоит ли хворать о программах, распознающих лица?

Прежде итого, распознавание лиц — это данные. Данные можно собирать и хранить, зачастую без разрешения. Будто лишь информация собрана и сохранена, она открыта и для взлома. Платформы с ПО, распознающим лица, покамест не подвергались серьезным взломам, однако по мере распространения технологий ваши биометрические данные оказываются в руках все большего числа людей.

Существуют также вопросы владения. Большинство людей не знают, что когда они регистрируются в социальных медиаплатформах вроде Facebook, их данные с этого момента принадлежат этой самой Facebook. Поскольку число компаний, использующих распознавание лиц, вечно растет, очень скоро даже не придется загружать собственные фотографии в Интернет, чтоб очутиться скомпрометированным. Они уже там хранятся, и хранятся давным-давным-давно.

Говоря о программном обеспечении, все они работают по-разному, однако в основе своей используют похожие методы и нейросети. У каждого лица кушать масса отличительных признаков (в мире невозможно найти два идентичных лица, а ведь сколько их было за всю историю человечества!). К примеру, программное обеспечение FaceIt определяет эти признаки будто узловые точки. Каждое лик содержит примерно 80 узловых точек, схожих с теми, что мы упоминали прежде: дистанция между глазами, ширина носа, глубина глазных впадин, конфигурация подбородка, длина челюсти. Эти точки измеряются и создают числовой код — «отпечаток лица» — какой затем попадает в базу данных.

В прошлом распознавание лиц опиралось на двумерные снимки для сравнения или идентификации других двумерных снимков из базы данных. Для пущей эффективности и точности изображение надлежит было быть лицом, прямиком смотрящим в камеру, с небольшой дисперсией света и без особого выражения лица. Разумеется, работало это чертовски нехорошо.

Похожие новости  Итоги конференции Sony в рамках выставки Tokyo Game Show 2017

В большинстве случаев снимки не создавались в подходящей среде. Даже небольшая игра света могла снизить эффективность системы, что приводило к высоким показателям отказа.

На смену 2D пришло 3D-распознавание. Эта недавно появившаяся тенденция в программном обеспечении использует 3D-модель, обеспечивающую высокую точность распознавания лица. Запечатлевая трехмерное изображение поверхности лица человека в реальном времени, ПО выделяет отличительные черты — где больше итого выдаются жесткие ткани и кость, этак, кривые глазного гнезда, носа и подбородка — для идентификации субъекта. Эти области уникальны и не меняются со временем.

Используя глубину и ось измерения, на которые не влияет освещение, система трехмерного распознавания лиц может даже использоваться в темноте и распознавать объекты под разными углами (даже в профиль). Подобное программное обеспечение проходит чрез несколько этапов, идентифицируя человека:

  • Обнаружение: получение снимка при помощи цифрового сканирования существующей фотографии (2D) или видео для получения живой картинки субъекта (3D).
  • Центровка: определив лик, система отмечает поза головы, размер и позу.
  • Измерение: система измеряет кривые на лице с точностью до миллиметра и создает штамп.
  • Репрезентация: система переводит штамп в уникальный код. Этот код задает каждому шаблону комплект чисел, представляющих особенности и черты лица.
  • Сопоставление: если снимок в 3D и база данных содержит трехмерные изображения, сопоставление пройдет без изменений снимка. Однако если же база данных состоит из двумерных снимков, трехмерное изображение раскладывается на разные составляющие (словно сделанные под разными углами двумерные снимки одних и тех же дьявол лица), и они конвертируются в 2D-изображения. И затем находится соответствие в базе данных.
  • Верификация или идентификация: в процессе верификации снимок сравнивается лишь с одним снимков в базе данных (1:1). Если целью же стоит идентификация, снимок сравнивается со всеми снимками в базе данных, что приводит к ряду возможных совпадений (1:N). Применяется тот или иной другой метод по необходимости.

Где используются системы распознавания лиц?

В прошлом системы распознавания лиц находили применение в основном в сфере правоохранения, поскольку органы использовали их для поиска случайных лиц в толпе. Отдельный правительственные учреждения также использовали подобные системы для безопасности и для устранения мошенничества на выборах.

Однако кушать немало других ситуаций, в которых такое программное обеспечение становится популярным. Системы становятся дешевле, их распространение растет. Сейчас они совместимы с камерами и компьютерами, которые используются банками и аэропортами. Туристические агентства работают над программой «бывалого путешественника»: с ее помощью они проводят скорый скрининг безопасности для пассажиров, которые добровольно предоставляют информацию. Очереди в аэропортах будут продвигаться быстрее, если люд будут протекать через систему распознавания лиц, сопоставляющую лица с внутренней базой данных.

Другие потенциальные применения включают банкоматы и терминалы выдачи наличных денег. Программное обеспечение может скоро проверить лик клиента. После разрешения клиента банкомат или терминал делает снимок лица. Программное обеспечение создает пресса лица, защищающий клиента от кражи личных данных и мошеннических транзакций, — банкомат запросто не выдаст деньги человеку с другим лицом. Даже ПИН-код не потребуется.

Волшебство? Технологии!

Особливо важным и интересным может быть развитие технологии распознавания лиц в сфере банковских переводов. На днях российский банк «Открытие» представил собственное уникальное решение, разработанное под технологическим брендом Open Garage: перевод денег по фотографии в мобильном приложении «Открытие.Переводы». Вместо того чтоб вбивать номер карты или телефона, будет просто сфотографировать человека, которому нужно сделать перевод. Система распознавания лиц сравнит фото с эталонным (делается, когда банк выдает карту) и подскажет имя и фамилию. Останется лишь избрать карту и ввести сумму. Что особливо важно, клиенты сторонних банков также могут использовать эту функцию для переводов клиентам «Открытия» — отправитель переводов может применять картой любого российского банка.

«Использование фотографии клиента вместо номера банковской карты — это принципиально новоиспеченный подход к онлайн-переводам, основанный на использовании нейросетевой системы распознавания лиц, которая позволяет с высокой степенью точности идентифицировать клиента по его биометрическим данным, — говорит начальство Управления развития партнерских систем банка «Открытие» Алексей Матвеев. — Сервис открывает для пользователей совершенно новые жизненные сценарии для выполнения денежных переводов. В сегодняшнее пора ни один из участников финансового рынка в мире не предлагает подобного сервиса своим клиентам».

Мобильное приложение «Открытие. Переводы» можно скачать тут.

Hi-News.ru — Новости высоких технологий.

Добавить комментарий