Kas jums jāzina par sejas atpazīšanas tehnoloģiju

2024 Autors: Malcolm Clapton | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-17 04:04

Kā šo tehnoloģiju izmanto valdības un uzņēmumi, vai ir iespējams apmānīt kameru ar sejas identifikācijas sistēmu un vai ir iespējams atrast cilvēku internetā, izmantojot fotoattēlu.

Jeļena Glazkova Ivideona Mārketinga speciāliste.

Valstij sejas atpazīšana ir svarīga drošības sistēmas sastāvdaļa un iespaidīga budžeta pozīcija. Žurnālistiem tā ir vai nu panaceja, vai arī pasaules sazvērestības instruments. Uzņēmumam, instrumentam vai produktam. Neatkarīgi no tā, kurā pusē jūs nostājaties, pamatjautājumi joprojām paliek. Lietotāji atbildes uz tiem parasti meklē internetā (vidēji 28 704 sejas atpazīšanas vaicājumi mēnesī), taču ne vienmēr tās atrod. Situācijas labošana.

Kas ir sejas atpazīšana

Atdalīsim mušas no kotletēm. Lietotāji biežāk saskaras ar sejas atpazīšanu savos viedtālruņos, kur ierīces atbloķēšanai tiek izmantota biometriskā identifikācija un tikai tās īpašnieks var piekļūt datiem. Atpazīšanas procesā obligāti ir jāiesaista 3D kamera, lai nebūtu iespējams maldināt sīkrīku ar fotogrāfiju.

Notiek arī seju identificēšana reāllaikā un reālos apstākļos: šajā gadījumā tas ir nesaraujami saistīts ar videonovērošanas sistēmām, kur sejas burtiski "izrauj" no kameru filmētās video straumes.

Iedomājieties augstas kvalitātes modernu videonovērošanas kameru, kas novietota nedaudz virs cilvēka vidējā auguma, labi apgaismotā vietā. Katru dienu viņai priekšā iziet aptuveni tikpat daudz cilvēku. Viņi nepārvietojas ļoti ātri.

Uzņemto video var glabāt mākoņa arhīvā. Kamerai ir pievienots analītiskais modulis: sarežģīta algoritmu kombinācija (mākslīgais intelekts, neironu tīkli, tas arī viss) un lietotāja interfeiss. Modulis "izrauj" sejas no video straumes, nosaka dzimumu un vecumu un ievada datus datu bāzē.

Pamazām attēlu kļūst vairāk. Sistēma automātiski atceras visas atpazītās sejas un ieraksta tās arhīvā, un lietotājs ar pielaidi norāda papildu datus: vārdu, amatu, statusu, citas atzīmes ("VIP-viesis" vai "zaglis"). Jūs varat augšupielādēt vajadzīgās personas fotoattēlu, un modulis arhīvā atradīs visus šīs personas atklājumus.

Tiklīdz persona ar atzīmi atkal nokļūst kameras priekšā, sistēma to ieraksta kā svarīgu notikumu un nosūta ieinteresētajiem lietotājiem push paziņojumu.

Atklāšana sejas atpazīšanas kontekstā ir situācija, kad algoritms principā saprata, ka tā ir seja, nevis ābols vai nāra no Starbucks krūzes. Vispirms viņam ir nepieciešama skaitļošanas jauda, un tikai tad viņš var saskaņot seju ar pamatni vai atcerēties.

Ja esat izlasījis dažas iepriekšējās rindkopas līdz beigām, apsveicam, tagad jūs zināt, kā sejas atpazīšana darbojas ideālā situācijā. Apraksts ir piemērots jebkurai sistēmai: no tām, kas tiek izmantotas Maskavas metro, līdz risinājumiem maziem uzņēmumiem.

Galvenais ir saprast, ka ideālu situāciju ir grūti izveidot reālajā dzīvē, it īpaši, ja runa ir par visu pilsētu, nevis biroju vai veikalu. Piemēram, metro ir daudz cilvēku, katrs ir savādāks, ātri staigā. Jums ir nepieciešams daudz kameru, tās maksā naudu, un kompetentiem speciālistiem tās vajadzētu novietot.

Vai ir iespējams piemānīt sejas atpazīšanas algoritmu

Neskatoties uz neregulārajām kļūdām, mašīnu atpazīšanas precizitāte jau bieži ir pārāka par to, ar kādu cilvēki nosaka sejas. Ķīnā drīzumā parādīsies milzīga sejas atpazīšanas datu bāze, lai dažu sekunžu laikā identificētu jebkuru pilsoni - sistēma, kas spēj atrast konkrētu personu starp 1,3 miljardiem citu iedzīvotāju 3 sekundēs ar 90% precizitāti.

Un tomēr uz šo jautājumu ir grūti viennozīmīgi atbildēt, jo viena ideāla sejas atpazīšanas algoritma nav. Lielas brilles, aplīmēta bārda, cepurīte, liels kustību ātrums, īpašs grims (piemēram, uz sejas uzgleznots "Melnā gulbja" režģis, kaķi, apļi un kociņi. Kā izbēgt no sejas atpazīšanas sistēmām, izmantojot grimu) - tas viss var sajaukt algoritmu. It īpaši kopumā, jo atpazīšanai pietiek Kā apkrāpt atpazīšanas sistēmas vai 70% atvērtas sejas. Tagad iedomājieties, ka reālā pilsētā ir nepieciešams izmantot iepriekš minētos trikus. Neizklausās tik vienkārši, vai ne?

"Anti-recognition" brilles no Japānas, kuras vēl 2015.g

Un šeit ir šāda 3D maska 2014. gadā

Vai tiešsaistē ir iespējams atpazīt sejas

Internets ir paradoksāla vieta: cilvēki šeit var vienlaikus uztraukties par to, vai katra otrā kamera uz ielas nosaka viņu personību, un patiesi vēlas "atpazīt citu cilvēku sejas pēc viņu fotogrāfijām tiešsaistē". Apskatīsim šo sejas atpazīšanas tendenci atsevišķi.

Sejas atpazīšanas programma ir vai nu iepriekš aprakstītais analītiskais modulis (CCTV kamera + programmatūra + mākoņkrātuve), vai programmatūra, kas līdzīga plaši pazīstamajam (nedaudz skandalozajam) FindFace pakalpojumam. Mūsdienās, protams, vairumā gadījumu nav iespējams lejupielādēt sejas atpazīšanas programmu “bez maksas un bez reģistrācijas”.

Tīmekļa pakalpojums FindFace.ru, kas palīdz atrast cilvēkus sociālajā tīklā VKontakte pēc viņu fotogrāfijām, tika dibināts 2016. gada 18. februārī. Cita starpā, pateicoties viņam, ikviens varēja atrast to meiteņu profilus, kuras filmējās porno filmās. Pavisam drīz pakalpojumu sāka izmantot daudziem flash mobiem, lai noteiktu sejas, kurām bija visas tiesības nevienam tās atklāt. Izcēlās skandāls, kas darbojās kā vīrusu reklāma: tehnoloģija, kas bija pakalpojuma pamatā, saņēma vairākus prestižus apbalvojumus un izraisīja klientu interesi no valsts un biznesa. Kopš 2018. gada 1. septembra pakalpojums vairs nesniedz FindFace pakalpojumu, kas tika izmantots protestētāju atpazīšanai, paziņoja par cilvēku meklēšanas pēc fotopakalpojuma slēgšanu, jo NtechLab to pārveidoja par risinājumu līniju dažādām biznesa nozarēm.

Lietotāja sapnis, kurš ievada pieprasījumu, acīmredzot izskatās šādi: jūs dodaties uz vietni, augšupielādējat personas fotoattēlu, kurš tika zagšus uzņemts metro, programma atpazīst seju un izdala saiti uz profilu sociālajā tīklā. Jā, pieķēra! Vai arī šādi: lejupielādējat programmu savā datorā, pievienojat tai tīmekļa kameru un atpazīstat sava kaķa seju. Veiksme – tagad saņemsi paziņojumu katru reizi, kad kaķis nozags desiņas.

Realitāte ir nežēlīga. Pirmā vietne, kas jums piedāvā kaut ko līdzīgu, atsakās darboties, bet otrajai ir nepieciešamas programmēšanas prasmes Python. Vairāk vai mazāk sapņiem līdzīga lietojumprogramma ar nosaukumu SearchFace, kas nesen tika restartēta Searchface tika restartēta ar autorizāciju caur VKontakte. Bet sociālais tīkls ir slēdzis šo funkciju ar nosaukumu FindClone. Jūs augšupielādējāt fotoattēlu, un algoritms mēģināja atpazīt vienu un to pašu seju VKontakte sociālā tīkla datubāzē. Lietojumprogramma nesniedza saites uz profilu, tikai pašas bildes - un nav svarīgi, kurš tos augšupielādējis. Ja lietotājs sociālajā tīklā ir bijis aktīvs ilgāku laiku, fotogrāfijas izdošana radīja baisi "biogrāfisku" efektu, bet, ja nē, tad atpazītie attēli varēja likt pasmieties.

Patiesībā SearchFace piemērs skaidri atbild uz jautājumu "Kā sociālie tīkli izmanto sejas atpazīšanu?" Precīzāk būtu formulēt šādi: "Kā tiek izmantoti sociālie tīkli sejas atpazīšanai?" Atbilde ir vienkārša: kā datu bāze. Neskaitāmas unikālas skaitļu kombinācijas (tā fotogrāfijā redzamās sejas meklē Facebook, VKontakte un citus algoritmus) veido pamatu neironu tīklu apmācībai, kas veido pamatu vienam vai otram sejas atpazīšanas risinājumam.

Risinājumi ir dažādi, un arī neironu tīkli ir atšķirīgi, un klienti un pakalpojumu sniedzēji, kā likums, neatklāj detaļas un tehniskās īpašības. Jo īpaši dzimuma un vecuma atpazīšanas modulis var noteikt, jo tas var mācīties no Odnoklassniki, VKontakte, Instagram un Facebook esošās informācijas.

Kā tiek ieprogrammēta sejas atpazīšana

Ja neesat izstrādātājs, jums nekad nav jāatbild uz izstrādātāju un izstrādātāju jautājumiem. Tāpēc vērsāmies pēc palīdzības pie speciālista.

Dmitrijs Sošņikovs ir Krievijas Mākslīgā intelekta asociācijas loceklis un vecākais eksperts AI un mašīnmācīšanās sistēmu izstrādē uzņēmumā Microsoft.

Sejas atpazīšana (kā arī citas saistītas darbības) ir diezgan izplatīts uzdevums. Tāpēc daudzi uzņēmumi nodrošina gatavus pakalpojumus mākoņa API (programmatūras starpnieku starp lietojumprogrammām) veidā šo uzdevumu kvalitatīvam risinājumam. Papildus IT gigantiem, piemēram, Microsoft un Google, ar sejas atpazīšanu nodarbojas arī specializēti uzņēmumi, tostarp Krievijas. Viņu produkti strauji attīstās un nodrošina vēl aizraujošākas funkcijas, piemēram, seju un siluetu identificēšanu cilvēku pūlī.

Ir daudz grūtāk apmācīt neironu tīklu no nulles. Mums ir nepieciešams liels un kvalitatīvs sākotnējo datu kopums, tas ir, desmitiem un simtiem tūkstošu (vai pat vairāk!) cilvēku fotogrāfiju. Turklāt būs nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi un zināšanas par AI un mašīnmācīšanos. Lielo uzņēmumu rīcībā ir visi šie rīki, tāpēc viņi problēmu atrisina daudz labāk.

Ir arī starprisinājums - izmantot, piemēram, jau apmācītu neironu tīklu. Šī opcija, visticamāk, darbosies nedaudz sliktāk nekā gatavs mākoņpakalpojums, taču tas ļaus jums pilnībā kontrolēt sistēmu. Tam būs nepieciešama zināma izpratne par neironu tīklu un neironu tīklu ietvaru darbību un, visticamāk, zināmas zināšanas Python valodā, kas ieguvusi popularitāti kā galvenā programmēšanas valoda datu zinātnes speciālistu vidū.

Patiešām, pateicoties lieliskajai NumPy pakotnei, ir ērti veikt dažādus eksperimentus, vizualizēt datus un veikt efektīvus matricas aprēķinus. Šī nav labākā valoda industriālajai attīstībai, jo nesatur efektīvus rīkus lielu drošu programmatūras sistēmu izveidei, taču tai vēl nav alternatīvu dziļo neironu tīklu apmācības jomā.

Kā sejas atpazīšana darbojas biznesā

Pieprasījums pēc sejas atpazīšanas fintech, mazumtirdzniecībā un citos uzņēmējdarbības veidos ir tieši saistīts ar tehnoloģiju pieaugošo pieejamību. Mehānika ir vienkārša: visiem uzņēmumiem un organizācijām ir videonovērošanas kameras, kuras izmanto kā rīkus datu vākšanai un turpmākai analīzei. Pasaulē novērošanas sistēmas mēnesī uzņem terabaitus video Full HD kvalitātē, tas ir, apstrādei ir patiešām daudz informācijas.

Datu analīzei nepieciešamo programmatūru ražotājs var “uzzibināt” ierīcē. Iebūvētās video analīzes kameras parasti ir diezgan dārgas.

Alternatīva iespēja ir analītika mākonī, tas ir, attāls datu centrs, kas savienojas ar jebkuru lētu kameru. Tas ir par lielumu lētāk, turklāt tas dod elastību – varat pielāgot risinājumus konkrētam biznesam.

Seju atpazīšanas tehnoloģiju popularitāte dažādās darbības jomās pieaug. Piemēram, Sberbank ir viens no līderiem dažādu augsta līmeņa seju atpazīšanas projektu izziņošanā, un tas var strīdēties, ka Viņš jūs atpazīst no tūkstoš: bankomāts šajā ziņā identificēs klientu pēc acīm, iespējams, tikai Tinkoff. 2017. gadā Sberbank iegādājās Sberbank un ieguldīja 25,07% VisionLabs sejas atpazīšanas tehnoloģijā, kas veido programmatūru sejas atpazīšanai. 2018. gadā finanšu iestādei Maskavas metro izdevās pārbaudīt sejas atpazīšanu un pat notvert 42 noziedzniekus. Pateicoties Sberbank seju atpazīšanas sistēmai, tika notverti 42 noziedznieki, lai pārbaudītu Tā atpazīs jūs no tūkstoš: bankomāts identificēs klientu pēc bankomātu acis ar sejas identifikāciju, lai uzbrucēji nevarētu izņemt naudu no svešām kartēm, kā arī paziņot par biometrisko datu vākšanu (balss audio ieraksts,klientu sejas video). Šā gada aprīlī Sberbank kontrolēja balss un sejas atpazīšanas sistēmu izstrādātāju - "Runas tehnoloģiju centru" (MDT).

Cita lieta, ka risinājumu izziņošana, testēšana, pilotēšana un pirkšana nenozīmē reālu ieviešanu. Kas īsti tagad Sberbank tiek izmantots (un vai tas tiek izmantots), to var droši pateikt tikai Germans Grefs.

Ar mazumtirdzniecību viss ir pārredzamāks. Būtībā šeit ir trīs problēmas, kuras atrisina sejas atpazīšana.

Pirmkārt, zādzība. Veikalus vada krāpnieki un bieži vien tie paši cilvēki vienā tīklā. Sejas atpazīšana ļauj identificēt "drifting zagļus" un citus cilvēkus, kuri iepriekš pārkāpuši rīkojumu. Tiklīdz iebrucējs iekļuvis datu bāzē, kad vienreiz ieies veikalā, apsardze saņems paziņojumu messengerā vai citā ērtā veidā.

Otrkārt, grūtības strādāt ar pastāvīgajiem klientiem. Vienkārši nav pietiekami daudz datu par pirkumiem un dzimšanas dienām, lai personalizētu piedāvājumus VIP un zīmola faniem. Sejas atpazīšanu var integrēt ar CRM - tas ir, programmatūru, kurā vadītāji ievada visu informāciju par visiem organizācijas darījumiem. Zagļu un VIP gadījumā sejas atpazīšana darbojas apmēram tāpat: seja tiek ievadīta melnajā vai baltajā sarakstā, un, kad tā atkal parādās, sistēma iepīkstas personai, kurai ir piekļuve. Dzimums un vecums tiek noteikti automātiski, un papildu informāciju pievienos atbildīgais darbinieks.

Treškārt, mazumtirdzniecības identifikācija tiek izmantota mērķtiecīgai reklāmai. Piemēram, dažos veikalos X5 Retail Group uzstādītajā X5 būs iekļautas datorredzes kameras, lai atpazītu klientu sejas izteiksmes un vecumu. Analizējot šos datus, sistēma uz monitora ekrāna tirdzniecības telpā parāda preces, kas cilvēkam varētu patikt. Vēl viena spilgta ilustrācija ir Lolli & Pops, liela konditorejas izstrādājumu veikala gadījums Amerikas Savienotajās Valstīs. Seju atpazīšanas sistēma nosaka Jūsu turpmākā veikala lojalitātes programma tiks barota ar pastāvīgo klientu sejas atpazīšanu un nosūtīs paziņojumus uz viņu viedtālruņiem ar precēm, kas viņiem varētu patikt (ņemot vērā individuālās vēlmes un pat pārtikas alerģiju).

Vēl viens spilgts tehnoloģiju izmantošanas piemērs mazumtirdzniecībā ir veikali bez pārdevējiem un kases aparātiem. Piemēram, Alibaba Tao Cafe Amazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown ir kafejnīca un pašapkalpošanās veikals, kas atrodas Hangdžou. Tajā tiek pārdoti dzērieni, uzkodas, pārtikas preces, rotaļlietas, mugursomas un tamlīdzīgi. Tao Cafe ir atvērta tikai Taobao vietnes lietotājiem.

Pērkot dzērienus, kameru sistēma ar sejas atpazīšanas atbalstu automātiski identificē klientu, pieslēdzas viņa kontam interneta veikalā un apstrādā maksājumu. Pircēji iziet caur telpu, kas aprīkota ar vairākiem sensoriem, kas identificē gan klientu, gan preces. Skenēšana darbojas pat tad, ja cilvēks ieliek pirkumu kabatā vai somā.

Kā attīstās sejas atpazīšanas tehnoloģija

Face ID CCTV sistēmas patiesi pārņem pasauli. Maskavā kameru skaits 2019. gadā sasniegs Augstās tehnoloģijas un drošību: cik videonovērošanas kameru šogad parādīsies 174 tūkstoši. Tas gan nenozīmē, ka visas šīs ierīces pēc noklusējuma spēj atpazīt personu: visbiežāk tiek ziņots, ka sistēma meklēto noziedznieku atpazīšanai caur videokamerām Maskavā 2019. gadā sāks darboties aptuveni 160 tūkstoši kameru ar šo funkciju. Neskatoties uz to, 2018. gada nogalē Maskavas mērs paziņoja par Maskavas varas iestāžu nodomu 2019. gadā nomainīt videokameras un palaist sejas atpazīšanas sistēmu, lai nākamgad nomainītu visas videonovērošanas ierīces un veidotu pilnīgi inovatīvu sistēmu.

Paradokss ir tāds, ka 160 tūkstoši nav nemaz tik daudz. It īpaši, ja salīdzina ar citu meklētājprogrammu vaicājumu līderi sejas atpazīšanas jomā - Ķīnu.2017. gada beigās bija In Your Face: Ķīnas visuredzošais valsts vairāk nekā 170 miljoniem videonovērošanas kameru, un nākamo trīs gadu laikā Ķīnas “Lielā brāļa” novērošanas tehnoloģija ne tuvu nav tik visaptveroša, kā valdība vēlas, lai jūs domājat. pieslēgties tīklam joprojām ir aptuveni 400 miljoni.

Kompetenta un pareiza sejas atpazīšanas funkcija galvenokārt uzlabo drošību un komfortu. Cilvēki parasti ātri iegūst pārliecību par tehnoloģijām, kas glābj viņus no stāšanās rindā uz futbola maču (smaida kamerā – garām), novērš zādzību un huligānismu vai palīdz mazāk tērēt pirkumiem (lojalitātes programmas). Tas viss, protams, prasa zināmu regulējumu – tāpēc tiek pieņemti likumi par personas datu aizsardzību.

Nākotnē, visticamāk, sejas atpazīšanas joma videonovērošanas sistēmās tiks regulēta līdzīgi kā līdzšinējā prakse darbā ar sejas identifikāciju internetā. Cilvēki, kas domā par privātumu, vienkārši neaugšupielādē pārāk daudz tīmeklī - SearchFace daļējais fiasko pierāda, ka šāda stratēģija ir efektīva.

Protams, nevar bezgalīgi aprobežoties ar staigāšanu pa ielām, kur katrā krustojumā ir uzstādītas kameras, taču iespēja saglabāt anonimitāti veidosies, ja būs attiecīgs sabiedrības pieprasījums.