Разпознаване на лица: как работи и какво ще се случи след това?

Изкачваш се по стълбите и влизаш в асансьора. Той знае кой етаж ти трябва. Вратите на апартамента са отворени пред вас. Компютърът и телефонът ви "разпознават" и не изискват парола. Автомобили, социални мрежи, магазини - всеки ви посреща, едва ги виждате, ви се обажда по име и предсказва всяко ваше движение. Ето как работи разпознаването на лицето. Харесва ми Плаши?

На пръв поглед може да изглежда такаорганизация, която може да си го позволи, следи всяко ваше движение, събира досие за вас. Но дори не можете да си представите колко широко се разпространяват технологиите за разпознаване на лица по целия свят и какви мощни обещания обещават. В допълнение към горните примери, системите за разпознаване на лица ви позволяват да правите такива прости и сложни неща:

• проверка на идентичността на студентите по време на онлайн изпити;
• определяне на хора от „черния списък“ на входа на стадионите и нощните клубове;
• плащане за стоки;
• да запазите мястото си на опашка, когато посещавате увеселителен парк;
• отключете телефона или компютъра.

Какво мога да кажа, ако само в Москваима мрежа от над 150 000 открити камери за наблюдение. Не се крият от тях и това кара хората да мислят, но мащабът на „наблюдението” не е толкова голям. Мрежата използва мощна система за разпознаване на лица, но тя се нуждае от много енергия за работа, така че само 2-4 хиляди камери работят в реално време. Масовият мониторинг на населението за сега е само страшен, затова трябва да се фокусирате върху реалните предимства на тази технология. Но първо първо.

Как работи разпознаването на лица?

Никога не си мислех как си самразпознавате лицето, разпознавате го? И как един компютър го прави? Разбира се, човешките лица имат определени свойства, които лесно се описват. Разстоянието между очите, позицията и ширината на носа, формата на веждите и брадичката - всички тези детайли забелязвате несъзнателно, когато погледнете към друг човек. Компютърът прави всичко това с определена ефективност и точност, защото, комбинирайки всички тези метрики, получава математическата формула на човешкото лице.

И така, колко добре работи системата?разпознаване на лицето сега? Доста добре, но понякога погрешно. Ако някога сте срещали софтуер, който разпознава лица на Facebook или на друга платформа, вероятно сте забелязали, че има толкова забавни резултати, колкото и точни. И все пак, въпреки че технологията не работи със 100 процента точност, тя е достатъчно добра, за да се използва широко. И дори те правят нервна.

Пол Хауи от NEC казва, че тяхната система за разпознаване на лица сканира отделни лица за индивидуални идентификатори

Например, мнозина смятат разстоянието между тяхочи уникална характеристика. Или може да е разстоянието от брадичката до челото и другите компоненти. В частност, ние вземаме под внимание 15-20 фактора, които се считат за важни, както и други фактори, които вече не са толкова значими. Създава се триизмерен образ на човешката глава, така че дори ако е частично затворен, все още можем да получим точно съвпадение. След това системата взема подпис на лицето и я предава през базата данни. "

Заслужава ли си да се тревожите за софтуера за разпознаване на лица?

На първо място, разпознаването на лица е данни. Данните могат да се събират и съхраняват, често без разрешение. След като информацията се събере и съхрани, тя е отворена за хакерство. Платформите със софтуер за разпознаване на лица все още не са сериозно хакнати, но тъй като технологията се разпространява, биометричните данни ще бъдат в ръцете на все повече и повече хора.

Има и въпроси на собствеността. Повечето хора не знаят, че когато са регистрирани в социални медийни платформи като Facebook, техните данни от този момент принадлежат на този Facebook. Тъй като броят на фирмите, използващи разпознаване на лица, непрекъснато се увеличава, много скоро дори не се налага да качвате свои собствени снимки в интернет, за да бъдат компрометирани. Те вече се съхраняват там и се съхраняват дълго време.

Като говорим за софтуер, всички теработят по различен начин, но основно използват подобни методи и невронни мрежи. Всяко лице има много отличителни черти (в света е невъзможно да се намерят две идентични лица, но все пак колко са били в цялата история на човечеството!). Например софтуерът FaceIt определя тези характеристики като възлови точки. Всяко лице съдържа приблизително 80 възлови точки, подобни на споменатите по-рано: разстоянието между очите, ширината на носа, дълбочината на очните кухини, формата на брадичката, дължината на челюстта. Тези точки се измерват и се създава цифров код - „пръстов отпечатък“ - който след това влиза в базата данни.

В миналото признаването на лицето се основаваше надвуизмерни изображения за сравняване или идентифициране на други двуизмерни изображения от базата данни. За по-голяма ефективност и прецизност, изображението трябваше да бъде лице, гледащо директно в камерата, с лека дисперсия на светлината и без много изражение на лицето. Разбира се, това беше проклето.

В повечето случаи изображенията не са създадени в правилната среда. Дори една малка игра на светлина може да намали ефективността на системата, което доведе до висок процент на неуспех.

3D е заменен с 3D разпознаване. Тази нововъзникваща софтуерна тенденция използва 3D модел, който осигурява изключително точно разпознаване на лица. Заснемането на триизмерно изображение на повърхността на лицето на лицето в реално време, софтуерът идентифицира отличителни черти - където твърдите тъкани и костите са най-изявени, като криви на очите, нос и брадичка - за идентифициране на обект. Тези области са уникални и не се променят с времето.

Използване на измервания на дълбочина и ос, които не саосветлението влияе, 3D системата за разпознаване на лица може дори да се използва на тъмно и да разпознава обекти от различни ъгли (дори в профил). Такъв софтуер преминава през няколко етапа, идентифицирайки лице:

• откриване: Направете снимка, като използвате цифрово сканиране на съществуваща снимка (2D) или видео, за да получите жива картина на обекта (3D).
• подравняване: Определяйки лицето, системата отбелязва позицията на главата, размера и стойката.
• измерване: Системата измерва кривите на лицето с милиметрова точност и създава модел.
• представителство: системата превежда модела в уникален код. Този код определя всеки модел с набор от числа, представляващи функции и черти на лицето.
• сравнение: ако изображението е в 3D и базата данни съдържатриизмерни изображения, сравнението ще се осъществи без промяна на изображението. Но ако базата данни се състои от двуизмерни изображения, триизмерното изображение се разлага на различни компоненти (като двуизмерни изображения, взети от различни ъгли на същите черти на лицето) и те се превръщат в 2D изображения. И тогава има съвпадение в базата данни.
• Проверка или идентификация: в процеса на проверка се сравнява картинатасамо 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 няколко възможни съвпадения (1: N). Този или онзи друг метод се прилага при необходимост.

Къде се използват системи за разпознаване на лица?

В миналото бяха открити системи за разпознаване на лицате се използват главно в правоприлагането, тъй като властите ги използват, за да търсят случайни хора в тълпата. Някои правителствени агенции също използват подобни системи за сигурност и за премахване на изборните измами.

Въпреки това, има много други ситуации, в коитотакъв софтуер става все по-популярен. Системите стават по-евтини, разпространението им нараства. Сега те са съвместими с камери и компютри, които се използват от банки и летища. Туристическите агенции работят по програмата „опитен пътешественик“: с негова помощ те провеждат бърз скрининг за безопасност на пътниците, които доброволно предоставят информация. Опашките на летищата ще напредват по-бързо, ако хората преминат през система за разпознаване на лица, която съответства на лица с вътрешна база данни.

Други потенциални употреби включватБанкомати и банкомати. Софтуерът може бързо да провери лицето на клиента. След разрешение на клиента, банкоматът или терминалът прави снимка на лицето. Софтуерът създава отпечатък на лицето, което защитава клиента от кражба на самоличност и измамни транзакции - банкомат просто няма да издава пари на човек с друго лице. Дори PIN кодът не се изисква.

Магия? Технологии!

Развитието може да бъде особено важно и интересно.технология за разпознаване на лица в областта на банковите преводи. Наскоро руската банка Otkrytie представи свое уникално решение, разработено под марката Open Garage на технологията: прехвърляне на пари от снимка в мобилното приложение Otkrytie.Transvody. Вместо да шофирате по номер на карта или телефон, просто трябва да направите снимка на човек, който трябва да направи трансфер. Системата за разпознаване на лица сравнява снимката с референтната (направена, когато банката издава карта) и подканва името и фамилията. Трябва само да изберете карта и да въведете сумата. Най-важното е, че клиентите на трети банки също могат да използват тази функция за трансфери към клиенти на Otkritie - подателят на трансфери може да използва карта на всяка руска банка.

"Използвайте снимки на клиентите вместо числа. \ Tбанкова карта е фундаментално нов подход към онлайн трансферите, базиран на използването на система за разпознаване на невронни мрежи, която ви позволява да идентифицирате клиент с висока степен на точност, използвайки неговите биометрични данни, казва Алексей Матвеев, ръководител на отдел „Развитие на партньорски системи” в банка „Откритие”. - Услугата отваря напълно нови сценарии за живот на потребителите, за да правят парични преводи. Понастоящем никой от участниците на финансовия пазар в света не предлага тази услуга на своите клиенти. ”

Мобилно приложение „Отваряне. Преводите могат да бъдат изтеглени тук.