Du går uppför trappan och går in i hissen. Han vet vilket våning du behöver gå till. Dörrarna till lägenheten öppnar sig framför dig. Datorn och telefonen "känner igen" dig och behöver inte lösenord. Bilar, sociala nätverk, butiker - alla hälsar dig, ser knappt dig, ringer dig med namn och förutser dina steg. Så här fungerar ansiktsigenkänning. Tycka om? Skrämmande?
Vid första anblicken kan det tyckas att alla organisationer som har råd med detta tittar på varje steg och samlar in ett dokument på dig. Men du kan inte ens föreställa dig hur ansiktsigenkänningstekniker har spridit sig över hela världen och vilka kraftfulla utsikter de lovar. Förutom ovanstående exempel ger ansiktsigenkänningssystem dig möjlighet att göra så enkla och komplexa saker:
- bekräftelse av studentens identitet under online-tentamen;
- Identifiering av personer från den "svarta listan" vid ingången till stadioner och nattklubbar.
- betalning för varor;
- hålla din plats i linje när du besöker en nöjespark;
- låsa upp din telefon eller dator.
Vad kan jag säga, om det bara finns i Moskva ett nätverk med mer än 150 000 videokameror för utomhusvideo. Det finns ingenstans att gömma sig för dem, och det får människor att tänka, men omfattningen av "övervakning" är inte så stor. Nätverket använder ett kraftfullt ansiktsigenkänningssystem, men det kräver mycket kraft att arbeta, så bara 2-4 tusen kameror fungerar i realtid. Hittills är massövervakning av befolkningen bara skrämmande, så det är värt att fokusera på de verkliga fördelarna med denna teknik. Men först saker först.
Kampanjvideo:
Hur fungerar ansiktsigenkänningssystemet?
Har du någonsin undrat hur du själv känner igen ett ansikte, känner igen det? Hur gör en dator det? Naturligtvis har mänskliga ansikten vissa egenskaper som är lätta att beskriva. Avståndet mellan ögonen, positionen och bredden på näsan, formen på bryggkanten och hakan - alla dessa detaljer märker du omedvetet när du tittar på en annan person. Datorn gör allt detta med en viss effektivitet och noggrannhet, eftersom genom att kombinera alla dessa mätvärden får den den matematiska formeln för ett mänskligt ansikte.
Så hur väl fungerar ansiktsigenkänningssystemet för närvarande? Inte illa, men ibland fel. Om du någonsin har stött på ansiktsigenkänningsprogramvara på Facebook eller en annan plattform har du antagligen märkt att det finns lika många roliga resultat som exakta. Och ändå, medan tekniken inte är 100 procent noggrann, är den tillräckligt bra för att den ska användas i stort. Och till och med gör dig nervös.
NEC: s Paul Howie säger att deras ansiktsigenkänningssystem skannar ansikten efter enskilda identifierare:
”Till exempel anser många att avståndet mellan ögonen är en unik egenskap. Eller det kan vara avståndet från hakan till pannan och andra komponenter. I synnerhet tar vi hänsyn till 15-20 faktorer som anses viktiga, liksom andra faktorer som inte längre är så betydelsefulla. Detta skapar en tredimensionell bild av personens huvud, så även om det är delvis täckt kan vi fortfarande få en exakt matchning. Systemet tar sedan ansiktssignaturen och skickar den genom databasen."
Bör jag oroa mig för ansiktsigenkänningsprogramvara?
Först av allt är ansiktsigenkänning data. Data kan samlas in och lagras, ofta utan tillstånd. När informationen har samlats in och lagrats är den öppen för hacking. Ansiktsigenkänningsplattformar har ännu inte varit hårt hackade, men när tekniken sprids är dina biometri i fler och fler händer.
Det finns också ägarfrågor. De flesta vet inte att när de registrerar sig på sociala medieplattformar som Facebook, tillhör deras data från den punkten själva Facebook. Eftersom antalet företag som använder ansiktsigenkänning ständigt ökar kommer du inte ens att behöva ladda upp dina egna foton till Internet för att kompromissa. De är redan lagrade där och har hållits under en lång tid.
På tal om programvara fungerar de alla på olika sätt, men använder i princip liknande tekniker och neurala nätverk. Varje ansikte har många särdrag (det är omöjligt att hitta två identiska ansikten i världen, och det fanns så många av dem i hela mänsklighetens historia!). Till exempel definierar FaceIt-programvaran dessa funktioner som förankringspunkter. Varje ansikte innehåller cirka 80 nodpunkter, liknande de som vi nämnde tidigare: avståndet mellan ögonen, bredden på näsan, djupet på ögonuttagen, formen på hakan, käkens längd. Dessa punkter mäts och skapar en numerisk kod - ett "ansiktsutskrift" - som sedan matas in i databasen.
Tidigare förlitade sig ansiktsigenkänning på 2D-bilder för att jämföra eller identifiera andra 2D-bilder från databasen. För effektivitet och noggrannhet måste bilden vara ett ansikte som tittade rakt in i kameran, med liten ljusspridning och inget ansiktsuttryck. Naturligtvis fungerade det ganska dåligt.
I de flesta fall togs stillbilderna inte i en lämplig miljö. Till och med ett litet ljusspel kan minska systemets effektivitet, vilket kan leda till höga felfrekvenser.
2D har ersatts av 3D-igenkänning. Denna nyutvecklade trend inom mjukvara använder en 3D-modell för att ge mycket exakt ansiktsigenkänning. Genom att fånga en 3D-bild av ytan på en persons ansikte i realtid belyser programvaran särskiljningsegenskaper - där hård vävnad och ben sticker ut mest, till exempel kurvorna i ögonuttaget, näsan och hakan - för att identifiera ämnet. Dessa områden är unika och förändras inte över tiden.
Med hjälp av ett djup och en mätaxel som inte påverkas av belysning kan 3D-ansiktsigenkänningssystemet till och med användas i mörkret och känna igen föremål från olika vinklar (även i profil). Sådan mjukvara går igenom flera steg och identifierar en person:
Upptäckt: Ta en stillbild genom att digitalt skanna ett befintligt fotografi (2D) eller video för att få en livebild av motivet (3D)
Centrering: När ansiktet upptäcks markerar systemet huvudets position, storlek och hållning.
Mätning: Systemet mäter kurvor i ansiktet med millimeterprecision och skapar en mall.
Representation: systemet översätter mallen till en unik kod. Denna kod ger varje mönster en uppsättning siffror som representerar funktioner och ansiktsegenskaper.
Matchning: om bilden är i 3D och databasen innehåller 3D-bilder kommer matchningen att ske utan att ändra bilden. Men om databasen består av tvådimensionella bilder, sönderdelas den tredimensionella bilden till olika komponenter (som tvådimensionella bilder med samma ansiktsdrag från olika vinklar), och de omvandlas till 2D-bilder. Och sedan hittas matchen i databasen.
Verifiering eller identifiering: under verifieringsprocessen jämförs en ögonblicksbild med endast en ögonblicksbild i databasen (1: 1). Om målet är identifiering jämförs ögonblicksbilden med alla ögonblicksbilder i databasen, vilket resulterar i ett antal möjliga matchningar (1: N). En eller annan metod tillämpas vid behov.
Var används ansiktsigenkänningssystem?
Tidigare har ansiktsigenkänningssystem främst använts vid brottsbekämpning, eftersom myndigheterna använde dem för att hitta slumpmässiga ansikten hos folkmassorna. Vissa myndigheter har också använt liknande system för säkerhet och för att eliminera valbedrägeri.
Det finns dock många andra situationer där sådan programvara blir populär. System blir billigare, distributionen växer. De är nu kompatibla med kameror och datorer som används av banker och flygplatser. Resebyråer arbetar med ett "rutinerat resenär" -program för att göra en snabb säkerhetsgranskning för passagerare som frivilligt tillhandahåller information. Flygköerna kommer att gå snabbare fram om människor går igenom ett ansiktsigenkänningssystem som matchar ansikten till en intern databas.
Andra potentiella användningsområden inkluderar uttagsautomater och kontanter. Programvaran kan snabbt kontrollera kundens ansikte. Efter klientens tillstånd tar ATM eller terminal en bild av ansiktet. Programvaran skapar ett ansiktsavtryck som skyddar kunden från identitetsstöld och bedrägliga transaktioner - ATM ger helt enkelt inte pengar till en person med ett annat ansikte. Även en PIN-kod krävs inte.
Magi? Teknologi
Utvecklingen av ansiktsigenkänningsteknik inom banköverföringar kan vara särskilt viktig och intressant. Nyligen presenterade den ryska banken Otkrytie sin egen unika lösning utvecklad under teknikmärket Open Garage: överföra pengar från ett foto i Otkritie. Transfers mobilapplikation. I stället för att skriva in ett kort eller telefonnummer, behöver du bara ta ett foto av personen som behöver göra en överföring. Ansiktsigenkänningssystemet kommer att jämföra fotot med referensfotoet (det görs när banken utfärdar kortet) och frågar för- och efternamn. Det enda som återstår är att välja ett kort och ange beloppet. Viktigast av allt är att kunder från tredjepartsbanker kan också använda den här funktionen för överföringar till Otkritie-klienter - avsändaren av överföringar kan använda ett kort från alla ryska banker.
"Att använda en klients foto istället för ett bankkortsnummer är en grundläggande ny metod för onlineöverföringar, baserat på användningen av ett ansiktsigenkänningssystem för neuralt nätverk, vilket gör att en klient kan identifieras med en hög grad av noggrannhet med sina biometriska data," säger chefen för Partner Systems Development Department i Otkritie Bank Alexey Matveev. - Tjänsten öppnar helt nya livsscenarier för användare att göra pengaröverföringar. För närvarande erbjuder ingen av de finansiella marknadsaktörerna i världen en sådan tjänst till sina kunder."
Ilya Khel
