Tu užlipi laiptais aukštyn ir įėjai į liftą. Jis žino, į kurias grindis reikia eiti. Buto durys atsidaro priešais jus. Kompiuteris ir telefonas „atpažįsta“jus ir nereikalauja slaptažodžio. Automobiliai, socialiniai tinklai, parduotuvės - visi sveikinasi, vos matydami, skambina vardu ir tikisi kiekvieno jūsų žingsnio. Taip veikia veido atpažinimas. Kaip? Baugus?
Iš pirmo žvilgsnio gali atrodyti, kad bet kuri organizacija, kuri gali sau tai leisti, stebi kiekvieną tavo žingsnį, renka apie tave dokumentų rinkinį. Bet net neįsivaizduojate, kaip plačiai pasaulyje atpažįstamos veido atpažinimo technologijos ir kokias galingas perspektyvas jos žada. Be aukščiau pateiktų pavyzdžių, veido atpažinimo sistemos leidžia atlikti tokius paprastus ir sudėtingus veiksmus:
- „Salik.biz“
- studento tapatybės patvirtinimas per egzaminus internetu;
- asmenų iš „juodojo sąrašo“identifikavimas prie įėjimo į stadionus ir naktinius klubus;
- apmokėjimas už prekes;
- lankydami atrakcionų parką, išlaikykite savo vietą;
- atrakindami telefoną ar kompiuterį.
Ką galiu pasakyti, jei vien Maskvoje jau yra daugiau nei 150 000 lauko vaizdo stebėjimo kamerų tinklas. Nuo jų nėra kur slėptis, ir tai verčia žmones galvoti, tačiau „stebėjimo“mastas nėra toks didelis. Tinkle naudojama galinga veido atpažinimo sistema, tačiau dirbti reikia daug jėgų, todėl realiuoju laiku veikia tik 2–4 tūkstančiai kamerų. Kol kas masinis gyventojų stebėjimas tik gąsdina, todėl verta susitelkti į tikruosius šios technologijos pranašumus. Bet visų pirma pirmiausia.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Kaip veikia veido atpažinimo sistema?
Ar kada susimąstėte, kaip jūs pats atpažįstate veidą, jį atpažįstate? Kaip tai daro kompiuteris? Žinoma, žmogaus veidai turi tam tikrų savybių, kurias lengva apibūdinti. Atstumas tarp akių, nosies padėtis ir plotis, antakių keteros ir smakro forma - visas šias detales nesąmoningai pastebite žvelgdami į kitą žmogų. Kompiuteris visa tai daro su tam tikru efektyvumu ir tikslumu, nes derindamas visas šias metrikas jis gauna matematinę žmogaus veido formulę.
Taigi, ar šiuo metu veikia veido atpažinimo sistema? Neblogai, bet kartais neteisingai. Jei kada nors teko susidurti su veido atpažinimo programine įranga „Facebook“ar kitoje platformoje, tikriausiai pastebėjote, kad linksmų rezultatų yra tiek daug, kiek tikslių. Ir vis dėlto, nors ši technologija nėra 100 procentų tiksli, ji yra pakankamai gera, kad būtų plačiai naudojama. Ir net jus nervina.
NEC Paul Howie sako, kad jų veido atpažinimo sistema nuskaito veidus pagal individualius identifikatorius:
„Pavyzdžiui, daugelis mano, kad atstumas tarp akių yra unikali savybė. Arba tai gali būti atstumas nuo smakro iki kaktos ir kitų komponentų. Visų pirma mes atsižvelgiame į 15–20 veiksnių, kurie laikomi svarbiais, taip pat į kitus veiksnius, kurie nebėra tokie reikšmingi. Tai sukuria trimatį žmogaus galvos atvaizdą, todėl net jei jis bus iš dalies uždengtas, vis tiek galime gauti tikslią atitiktį. Tada sistema paima veido parašą ir perduoda jį per duomenų bazę “.
Ar turėčiau jaudintis dėl veido atpažinimo programinės įrangos?
Visų pirma, veido atpažinimas yra duomenys. Duomenis galima rinkti ir saugoti, dažnai neturint leidimo. Kai informacija bus surinkta ir saugoma, ją bus galima įsilaužti. Veido atpažinimo platformos dar nebuvo smarkiai nulaužtos, tačiau plintant technologijoms jūsų biometriniai duomenys yra vis daugiau ir daugiau žmonių.
Taip pat yra nuosavybės klausimų. Daugelis žmonių nežino, kad prisiregistruodami tokiose socialinės žiniasklaidos platformose kaip „Facebook“, jų duomenys nuo to momento priklauso pačiam „Facebook“. Kadangi įmonių, naudojančių veido atpažinimą, skaičius nuolat auga, netrukus jums net nereikės įkelti savo nuotraukų į internetą, kad būtų pakenkta. Jie jau yra ten saugomi ir ilgą laiką buvo laikomi.
Kalbant apie programinę įrangą, jos visos veikia skirtingai, tačiau iš esmės naudoja panašius metodus ir neuroninius tinklus. Kiekvienas veidas turi daugybę skiriamųjų bruožų (neįmanoma rasti dviejų tapačių veidų pasaulyje. Jų buvo tiek daug per visą žmonijos istoriją!). Pavyzdžiui, „FaceIt“programinė įranga šias savybes apibūdina kaip tvirtinimo taškus. Kiekviename veide yra maždaug 80 mazgų taškų, panašių į tuos, kuriuos minėjome anksčiau: atstumas tarp akių, nosies plotis, akių lizdų gylis, smakro forma, žandikaulio ilgis. Šie taškai išmatuojami ir sukuriamas skaitinis kodas - „veido spausdinimas“-, kuris vėliau įtraukiamas į duomenų bazę.
Anksčiau veido atpažinimas rėmėsi 2D atvaizdais, kad būtų galima palyginti ar identifikuoti kitus 2D atvaizdus iš duomenų bazės. Efektyvumui ir tikslumui vaizdas turėjo būti veidas, nukreiptas tiesiai į fotoaparatą, mažai išsklaidytas šviesos ir be veido išraiškos. Žinoma, tai blogai veikė.
Daugeliu atvejų nuotraukos nebuvo imamos tinkamoje aplinkoje. Net nedidelis šviesos žaismas gali sumažinti sistemos efektyvumą, o tai sukelia aukštą gedimų procentą.
2D pakeitė 3D atpažinimas. Ši naujai atsirandanti programinės įrangos tendencija naudoja 3D modelį, kad užtikrintų labai tikslų veido atpažinimą. Fotografuodama 3D veido asmens veido vaizdą realiuoju laiku, programinė įranga išryškina skiriamuosius bruožus - kur kietasis audinys ir kaulas išsikiša dažniausiai, pavyzdžiui, akies lizdo, nosies ir smakro kreivės - kad būtų galima atpažinti objektą. Šios sritys yra unikalios ir laikui bėgant nesikeičia.
Naudojant matavimo gylį ir ašį, kuriai nedaro įtakos apšvietimas, 3D veido atpažinimo sistemą galima naudoti net tamsoje ir atpažinti objektus iš skirtingų kampų (net ir į profilį). Tokia programinė įranga pereina kelis etapus ir identifikuoja asmenį:
Aptikimas: momentinės nuotraukos darymas skaitmeniniu būdu nuskaitant esamą nuotrauką (2D) arba vaizdo įrašą, kad būtų gautas gyvas objekto vaizdas (3D).
Centravimas: Aptikus veidą, sistema pažymi galvos padėtį, dydį ir laikyseną.
Matavimas: Sistema milimetro tikslumu matuoja veido kreives ir sukuria šabloną.
Pateikimas: sistema išverčia šabloną į unikalų kodą. Šis kodas suteikia kiekvienam šablonui skaičių, atspindinčių bruožus ir veido bruožus, rinkinį.
Derinimas: jei vaizdas yra trimatis, o duomenų bazėje yra 3D vaizdai, atitikimas įvyks nepakeitus vaizdo. Bet jei duomenų bazę sudaro dvimačiai vaizdai, trimatis vaizdas suskaidomas į skirtingus komponentus (pvz., Dviejų matmenų tų pačių veido bruožų, paimtų iš skirtingų kampų), ir jie paverčiami 2D vaizdais. Ir tada atitiktis randama duomenų bazėje.
Patikrinimas arba identifikavimas: tikrinimo proceso metu momentinis vaizdas palyginamas tik su vienu duomenų bazės vaizdu (1: 1). Jei tikslas yra identifikacija, momentinis paveikslėlis lyginamas su visais duomenų bazės vaizdais, o tai lemia galimas atitiktis (1: N). Pagal poreikį taikomas vienas ar kitas metodas.
Kur naudojamos veido atpažinimo sistemos?
Anksčiau veido atpažinimo sistemos buvo naudojamos daugiausia teisėsaugoje, nes valdžios institucijos jomis naudojosi raddamos atsitiktinius veidus minios. Kai kurios vyriausybinės agentūros taip pat yra naudojusios panašias sistemas saugumui ir rinkimų sukčiavimui pašalinti.
Tačiau yra daugybė kitų situacijų, kai tokia programinė įranga tampa populiari. Sistemos tampa pigesnės, jų platinimas auga. Dabar jie suderinami su kameromis ir kompiuteriais, kuriuos naudoja bankai ir oro uostai. Kelionių agentūros rengia programą „patyręs keliautojas“, siekdamos greitai atlikti keleivių, kurie savanoriškai teikia informaciją, saugos patikrinimus. Oro uostų eilės eis greičiau, jei žmonės eis per veido atpažinimo sistemą, atitinkančią veidus vidinėje duomenų bazėje.
Kiti galimi naudojimo būdai yra bankomatai ir grynųjų pinigų išdavimo aparatai. Programinė įranga gali greitai patikrinti kliento veidą. Gavęs kliento leidimą, bankomatas ar terminalas nufotografuoja veidą. Programinė įranga sukuria veido atspaudą, kuris apsaugo klientą nuo tapatybės vagystės ir apgaulingų operacijų - bankomatas tiesiog neduos pinigų žmogui, turinčiam kitą veidą. Net PIN nereikia.
Magija? Technologija
Veido atpažinimo technologijos plėtojimas banko pervedimų srityje gali būti ypač svarbus ir įdomus. Neseniai Rusijos bankas „Otkrytie“pristatė savo unikalų sprendimą, sukurtą pagal „Open Garage“prekės ženklą: pervesdamas pinigus iš nuotraukos „Otkritie. Transfers“mobiliojoje programoje. Užuot įvedę kortelę ar telefono numerį, jums tiesiog reikia nusifotografuoti su asmeniu, kuriam reikia atlikti pervedimą. Veido atpažinimo sistema palygins nuotrauką su referencine (ji atliekama, kai bankas išduoda kortelę) ir paprašys vardo ir pavardės. Lieka tik pasirinkti kortelę ir įvesti sumą. Svarbiausia, kad trečiųjų šalių bankų klientai taip pat gali naudoti šią funkciją pervedimams Otkritie klientams - pervedimų siuntėjas gali naudoti bet kurio Rusijos banko kortelę.
„Naudojant kliento nuotrauką, o ne banko kortelės numerį, yra iš esmės naujas požiūris į internetinius pervedimus, pagrįstas neuroninio tinklo veido atpažinimo sistemos naudojimu, leidžiančiu kliento tapatumą nustatyti labai tiksliai pagal jo biometrinius duomenis“, - sako „Otkritie Bank“Partnerių sistemų plėtros skyriaus vadovas. Aleksejus Matvejevas. - Ši paslauga atveria visiškai naujus gyvenimo scenarijus, kad vartotojai galėtų atlikti pinigų pervedimus. Šiuo metu nė vienas pasaulio finansų rinkos dalyvis nesiūlo tokios paslaugos savo klientams “.
Ilja Khel