Ce trebuie să știți despre tehnologia de recunoaștere facială

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-17 04:09

Cum este această tehnologie folosită de guverne și întreprinderi, este posibil să înșeli o cameră cu un sistem de identificare a feței și este posibil să găsești o persoană pe Internet folosind o fotografie.

Elena Glazkova Ivideon Marketer.

Pentru stat, recunoașterea facială este o parte importantă a sistemului de securitate și un punct bugetar impresionant. Pentru jurnaliști, este fie un panaceu, fie un instrument al unei conspirații mondiale. Pentru afaceri, un instrument sau un produs. Indiferent de partea ai lua, întrebările de bază rămân încă. Utilizatorii caută în mod obișnuit răspunsuri la acestea pe internet (în medie 28.704 de interogări de recunoaștere a feței pe lună), dar nu le găsesc întotdeauna. Corectarea situatiei.

Ce este recunoașterea feței

Să separăm muștele de cotlet. Este mai probabil ca utilizatorii să se confrunte cu recunoașterea feței pe propriile smartphone-uri, unde identificarea biometrică este folosită pentru a debloca dispozitivul și numai proprietarul acestuia ar putea accesa datele. O cameră 3D este implicată în mod necesar în procesul de recunoaștere, astfel încât este imposibil să înșeli gadgetul cu o fotografie.

Există și identificarea fețelor în timp real și în condiții reale: în acest caz, este indisolubil legată de sistemele de supraveghere video, unde fețele sunt literalmente „smulse” din fluxul video filmat de camere.

Imaginați-vă o cameră CCTV modernă de înaltă calitate, plasată chiar peste înălțimea medie umană într-un loc bine luminat. Aproximativ același număr de aproximativ aceiași oameni trec prin fața ei în fiecare zi. Nu se mișcă foarte repede.

Videoclipul capturat poate fi stocat în arhiva cloud. La cameră este conectat un modul analitic: o combinație complexă de algoritmi (inteligență artificială, rețele neuronale, atât) plus o interfață cu utilizatorul. Modulul „smulge” fețe din fluxul video, determină sexul și vârsta și introduce datele în baza de date.

Treptat apar mai multe imagini. Sistemul își amintește automat toate fețele recunoscute și le înregistrează în arhivă, iar un utilizator cu admitere indică date suplimentare: nume, poziție, statut, alte mărci ("VIP-guest" sau "hoț"). Puteți încărca o fotografie a persoanei solicitate, iar modulul va găsi toate detectările acestei persoane în arhivă.

De îndată ce o persoană cu un semn trece din nou prin fața camerei, sistemul înregistrează acest lucru ca un eveniment important și trimite o notificare push utilizatorilor interesați.

Detectarea în contextul recunoașterii feței este o situație în care algoritmul, în principiu, a înțeles că este o față, și nu un măr sau o sirenă dintr-o cană Starbucks. Mai întâi are nevoie de putere de calcul pentru asta și abia apoi poate potrivi fața cu baza sau își poate aminti.

Dacă ai citit cele câteva paragrafe anterioare până la sfârșit, felicitări, acum știi cum funcționează recunoașterea facială într-o situație ideală. Descrierea este potrivită pentru orice sistem: de la cele utilizate în metroul din Moscova până la soluții pentru întreprinderile mici.

Principalul lucru de înțeles este că este dificil să creezi o situație ideală în viața reală, mai ales când vine vorba de întreg orașul, și nu de un birou sau un magazin. De exemplu, în metrou sunt mulți oameni, fiecare este diferit, merge repede. Ai nevoie de o mulțime de camere, costă bani, iar specialiștii competenți ar trebui să le plaseze.

Este posibil să păcăliți algoritmul de recunoaștere a feței

În ciuda gafelor ocazionale, acuratețea recunoașterii mașinii este deja adesea superioară celei cu care oamenii determină fețele. China va construi o bază de date gigantică de recunoaștere facială pentru a identifica orice cetățean în câteva secunde va apărea în curând în China, un sistem capabil să găsească o anumită persoană printre alți 1,3 miliarde de rezidenți în 3 secunde cu o precizie de 90%.

Și totuși, este dificil să răspundem la această întrebare fără echivoc, deoarece nu există un singur algoritm ideal pentru recunoașterea feței. Ochelari mari, o barbă lipită, o șapcă, o viteză mare de mișcare, machiaj special (de exemplu, o zăbrele „Black Swan” pictată pe față, pisici, cercuri și bastoane. Cum să scapi de sistemele de recunoaștere a feței folosind machiaj) - toate acestea pot deruta algoritmul. Mai ales în general, pentru că pentru recunoaștere este suficient Cum să trișeze sistemele de recunoaștere dacă 70% dintr-o față deschisă. Acum imaginați-vă că este necesar să folosiți trucurile de mai sus într-un oraș real. Nu sună atât de ușor, nu?

Ochelari „anti-recunoaștere” din Japonia, care în 2015

Și iată o astfel de mască 3D în 2014

Este posibil să recunoști fețele online?

Internetul este un loc paradoxal: oamenii de aici se pot îngrijora simultan dacă fiecare cameră de pe stradă le detectează personalitatea și doresc sincer să „recunoaște fețele altor oameni din fotografiile lor online”. Să luăm în considerare această tendință de recunoaștere a feței separat.

Programul de recunoaștere a feței este fie modulul analitic descris mai sus (cameră CCTV + software + stocare în cloud), fie software similar cu cunoscutul (ușor scandalos) serviciu FindFace. Astăzi, este, desigur, imposibil să descărcați un program de recunoaștere a feței „gratuit și fără înregistrare” în marea majoritate a cazurilor.

Serviciul web FindFace.ru, care ajută la găsirea de persoane pe rețeaua socială VKontakte prin fotografiile lor, a fost fondat pe 18 februarie 2016. Printre altele, datorită lui, toată lumea a putut găsi profiluri ale fetelor care au jucat în filme porno. Foarte curând, serviciul a început să fie folosit de multe flash mob-uri pentru a detecta fețele, care aveau tot dreptul să nu fie detectate niciodată de nimeni. A izbucnit un scandal, care a funcționat ca o reclamă virală: tehnologia care a stat la baza serviciului a primit o serie de premii prestigioase și a stârnit interesul clienților din stat și din mediul de afaceri. De la 1 septembrie 2018, serviciul nu mai oferă Serviciul FindFace, care a fost folosit pentru recunoașterea protestatarilor, a anunțat închiderea căutării de persoane prin serviciul foto, deoarece a fost transformat de NtechLab într-o linie de soluții pentru diverse sectoare de afaceri.

Visul utilizatorului care introduce cererea, evident, arată așa: intri pe site, încarci o fotografie a unei persoane care a fost făcută pe furiș în metrou, programul recunoaște fața și oferă un link către profilul de pe reteaua sociala. Da, am fost prins! Sau așa: descărcați programul pe computer, conectați camera web la el și recunoașteți fața pisicii. Succes – acum vei primi o notificare de fiecare dată când pisica fură cârnați.

Realitatea este crudă. Primul site care vă oferă așa ceva refuză să funcționeze, iar al doilea necesită abilități de programare în Python. Mai mult sau mai puțin o aplicație de vis numită SearchFace, care a fost repornit recent Searchface a fost repornită cu autorizare prin VKontakte. Dar rețeaua de socializare a închis această funcție numită FindClone. Ați încărcat o fotografie, iar algoritmul a încercat să recunoască aceeași față în baza de date a rețelei sociale VKontakte. Aplicația nu a oferit link-uri către profil, ci doar fotografiile în sine - și nu contează de cine au fost încărcate. Dacă un utilizator este activ pe o rețea de socializare de mult timp, emiterea unei fotografii crea un efect „biografic” ciudat, dar dacă nu, imaginile recunoscute i-ar putea face să râdă.

De fapt, exemplul SearchFace răspunde clar la întrebarea „Cum folosesc rețelele sociale recunoașterea feței?” Ar fi mai corect să o formulăm astfel: „Cum sunt folosite rețelele sociale pentru recunoașterea feței?” Răspunsul este simplu: ca o bază de date. Un număr nenumărat de combinații unice de numere (așa arată chipurile din fotografie pentru algoritmii Facebook, VKontakte și altele) formează baza pentru antrenarea rețelelor neuronale care formează baza uneia sau altei soluții de recunoaștere a feței.

Soluțiile sunt toate diferite, iar rețelele neuronale sunt, de asemenea, diferite, iar clienții și furnizorii de servicii, de regulă, nu dezvăluie detalii și caracteristici tehnice. În special, modulul de recunoaștere a sexului și vârstei este capabil să determine datorită faptului că poate învăța din informațiile conținute în Odnoklassniki, VKontakte, Instagram și Facebook.

Cum este programată recunoașterea feței

Nu trebuie să răspundeți niciodată la întrebările dezvoltatorilor și dezvoltatorilor dacă nu sunteți dezvoltator. Prin urmare, am apelat la un specialist pentru ajutor.

Dmitry Soshnikov Membru al Asociației Ruse pentru Inteligență Artificială și expert senior în dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială și de învățare automată la Microsoft.

Recunoașterea feței (precum și alte operațiuni conexe) este o sarcină destul de comună. Prin urmare, multe companii oferă servicii gata făcute sub formă de API-uri cloud (intermediari software între aplicații) pentru o soluție de înaltă calitate a acestor sarcini. Pe lângă giganții IT precum Microsoft și Google, companii specializate, inclusiv cele rusești, sunt implicate și în recunoașterea facială. Produsele lor evoluează rapid și oferă caracteristici și mai interesante, cum ar fi identificarea fețelor și a siluetelor în mulțime.

Este mult mai dificil să antrenezi o rețea neuronală de la zero. Avem nevoie de un set mare și de înaltă calitate de date inițiale, adică zeci și sute de mii (sau chiar mai multe!) Fotografii ale oamenilor. În plus, vor fi necesare resurse de calcul semnificative și cunoștințe despre AI și învățarea automată. Companiile mari au toate aceste instrumente la dispoziție, așa că rezolvă problema mult mai bine.

Există, de asemenea, o soluție intermediară - să folosești o rețea neuronală deja antrenată, de exemplu. Această opțiune, cel mai probabil, va funcționa puțin mai rău decât un serviciu cloud gata făcut, dar vă va permite să aveți control deplin asupra sistemului. Acest lucru va necesita un anumit nivel de înțelegere a funcționării rețelelor neuronale și a cadrelor de rețele neuronale și, cel mai probabil, o anumită cunoaștere a limbajului Python, care a câștigat popularitate ca principal limbaj de programare în rândul specialiștilor Data Science.

Într-adevăr, este convenabil să efectuați diverse experimente, să vizualizați datele și să efectuați calcule matrice eficiente datorită pachetului excelent NumPy. Acesta nu este cel mai bun limbaj pentru dezvoltarea industrială, deoarece nu conține instrumente eficiente pentru crearea de sisteme software mari securizate, dar nu există încă alternative la acesta în domeniul antrenamentului profund al rețelelor neuronale.

Cum funcționează recunoașterea facială în afaceri

Cererea de recunoaștere a feței în fintech, retail și alte tipuri de afaceri este direct legată de disponibilitatea crescută a tehnologiei. Mecanica este simplă: toate întreprinderile și toate organizațiile au camere CCTV, care sunt folosite ca instrumente pentru colectarea datelor și analiza ulterioară. În lume, sistemele de supraveghere filmează terabytes de video în Full HD pe lună, adică există într-adevăr o mulțime de informații pentru procesare.

Software-ul necesar pentru analiza datelor poate fi „flash” pe dispozitiv de către producător. Camerele de analiză video de la bord sunt de obicei destul de scumpe.

O opțiune alternativă este analiza în cloud, adică un centru de date la distanță care se conectează la orice cameră ieftină. Acesta este un ordin de mărime mai ieftin, în plus oferă flexibilitate - puteți adapta soluții pentru o anumită afacere.

Popularitatea tehnologiei de recunoaștere a feței în diverse domenii de activitate este în creștere. De exemplu, Sberbank este unul dintre liderii în ceea ce privește anunțarea diferitelor proiecte de recunoaștere a feței de mare profil și poate argumenta că El te recunoaște dintr-o mie: ATM-ul va identifica clientul prin ochi cu el în acest sens, poate numai Tinkoff. În 2017, Sberbank a achiziționat Sberbank și a investit 25,07% din VisionLabs în tehnologia de recunoaștere a feței, care creează software pentru recunoașterea feței. În 2018, o instituție financiară a reușit să testeze recunoașterea facială în metroul din Moscova și chiar să prindă 42 de infractori 42 de infractori au fost prinși datorită sistemului de recunoaștere a feței Sberbank, pentru a testa Te va recunoaște dintr-o mie: un bancomat va identifica un client după ochii bancomatelor cu identificare facială, astfel încât atacatorii să nu poată retrage bani de pe cardurile altor persoane, precum și să anunțe colectarea de date biometrice (înregistrarea audio a unei voci,video a feței) clienților. În aprilie a acestui an, Sberbank controlează dezvoltatorul de sisteme de recunoaștere a vocii și a feței - „Centrul pentru Tehnologii de Voz” (MDT).

Un alt lucru este că anunțarea, testarea, pilotarea și cumpărarea de soluții nu înseamnă implementare efectivă. Ce anume este utilizat acum de fapt în Sberbank (și dacă este folosit), de fapt, poate fi spus cu siguranță doar de germanul Gref.

Cu retailul, totul este mai transparent. Practic, există trei probleme aici pe care recunoașterea feței le rezolvă.

În primul rând, furtul. Magazinele sunt conduse de escroci și adesea aceiași oameni din aceeași rețea. Recunoașterea feței vă permite să identificați „hoții în derivă” și alte persoane care au încălcat anterior ordinul. De îndată ce intrusul a intrat în baza de date odată ce a intrat în magazin, securitatea va primi o notificare în messenger sau într-un alt mod convenabil.

În al doilea rând, dificultatea de a lucra cu clienți obișnuiți. Pur și simplu nu există suficiente date despre achiziții și zile de naștere pentru a personaliza ofertele pentru VIP-uri și fanii mărcii. Recunoașterea facială poate fi integrată cu CRM - adică un software în care managerii introduc toate informațiile despre toate tranzacțiile organizației. În cazul hoților și al VIP-urilor, recunoașterea feței funcționează aproximativ în același mod: chipul este introdus într-o listă neagră sau albă, iar când reapare, sistemul va emite un bip către persoana cu acces. Sexul și vârsta sunt determinate automat, iar informațiile suplimentare vor fi adăugate de către angajatul responsabil.

În al treilea rând, identificarea comerțului cu amănuntul este utilizată pentru publicitate direcționată. De exemplu, în unele magazine X5 Retail Group instalat X5 va include camere de vizualizare computerizată pentru a recunoaște expresiile faciale și vârsta clienților. Analizând aceste date, sistemul afișează bunuri pe care o persoană le poate aprecia pe ecranul monitorului din platforma de tranzacționare. O altă ilustrare vie este cazul Lolli & Pops, un mare magazin de cofetărie din Statele Unite. Sistemul de recunoaștere a feței determină Viitorul program de fidelitate în magazin va fi alimentat de recunoașterea facială a clienților obișnuiți și trimite notificări către smartphone-urile lor cu produse care le-ar putea plăcea (ținând cont de preferințele individuale și chiar de alergiile alimentare).

Un alt exemplu izbitor de utilizare a tehnologiei în retail sunt magazinele fără vânzători și case de marcat. De exemplu, Alibaba Tao Cafe Amazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown este o cafenea și un magazin cu autoservire situat în Hangzhou. Vinde băuturi, gustări, produse alimentare, jucării, rucsacuri și altele asemenea. Tao Cafe este deschisă numai utilizatorilor site-ului web Taobao.

La cumpărarea de băuturi, un sistem de cameră cu suport de recunoaștere facială identifică automat clientul, se conectează la contul acestuia din magazinul online și procesează plata. Cumpărătorii ies printr-un spațiu dotat cu mai mulți senzori care identifică atât clientul, cât și mărfurile. Scanarea funcționează chiar dacă persoana pune achiziția într-un buzunar sau geantă.

Cum evoluează tehnologia recunoașterii faciale

Sistemele CCTV Face ID cuceresc cu adevărat lumea. La Moscova, numărul de camere în 2019 va atinge Tehnologii înalte și securitate: câte camere CCTV vor apărea în acest an 174 de mii. Acest lucru nu înseamnă că toate aceste dispozitive pot recunoaște în mod implicit o persoană: cel mai adesea se raportează că sistemul de recunoaștere a criminalilor căutați prin camere video va începe să funcționeze la Moscova în 2019 aproximativ 160 de mii de camere cu această funcție. Cu toate acestea, la sfârșitul anului 2018, primăria Moscovei a anunțat intenția autorităților moscovite în 2019, de a înlocui camerele video și de a lansa un sistem de recunoaștere a feței pentru a înlocui toate dispozitivele de supraveghere video și de a forma un sistem complet inovator anul viitor.

Paradoxul este că 160 de mii nu înseamnă atât de mult. Mai ales în comparație cu un alt lider în interogările motoarelor de căutare pe tema recunoașterii feței - China. La sfârșitul anului 2017 a existat In Your Face: statul atotvăzător al Chinei, peste 170 de milioane de camere CCTV și în următorii trei ani, tehnologia de supraveghere „Big Brother” a Chinei nu este atât de atotvăzătoare pe cât vrea guvernul să crezi. conectarea la rețea este încă aproximativ 400 de milioane.

Utilizarea competentă și corectă a recunoașterii feței funcționează în primul rând pentru a îmbunătăți siguranța și confortul. De obicei, oamenii capătă rapid încredere în tehnologia care îi scutește de a sta la coadă pentru un meci de fotbal (zâmbește în fața camerei - a trecut), previne furtul și huliganismul sau îi ajută să cheltuiască mai puțin pe achiziții (programe de fidelizare). Toate acestea, desigur, necesită o anumită reglementare - de aceea se adoptă legi privind protecția datelor cu caracter personal.

În viitor, este probabil ca domeniul recunoașterii feței în sistemele de supraveghere video să fie reglementat similar practicii actuale de lucru cu identificarea facială pe Internet. Oamenii care țin cont de confidențialitate pur și simplu nu încarcă prea multe pe Web - fiasco-ul parțial al SearchFace demonstrează că o astfel de strategie este eficientă.

Desigur, nu se poate limita la nesfârșit la mersul pe străzile unde sunt instalate camere la fiecare intersecție, dar posibilitatea de a păstra anonimatul se va forma dacă va exista o cerere corespunzătoare din partea societății.