Ce trebuie să știți despre tehnologia de recunoaștere facială
De Tehnologie / / December 19, 2019
Zaur Abutalimov
Directorul de supraveghere serviciu produs nor video și de analiză video pentru afaceri Ivideon.
Elena Glazkova
Marketer Ivideon.
Pentru stat, recunoașterea feței - o parte importantă a sistemului de securitate și un element de buget impresionant. Pentru jurnaliști - fie un panaceu sau un instrument al unei conspirații mondiale. Pentru mediul de afaceri - un instrument sau un produs. De partea cui și nici nu acceptă, întrebările de bază rămân în continuare. Răspunsuri la acești utilizatori caută în mod obișnuit pe internet (o medie de 28 704 o interogare pe tema recunoașterii feței într-o lună), dar spectacolul nu este întotdeauna. Pentru a corecta situația.
Ce este de recunoaștere a feței
muștele separate de chiftele. Utilizatorii din ce în ce se confruntă cu recunoașterea feței în propria lor smartphone-uriÎn cazul în care identificarea biometrică este utilizat pentru deblocarea dispozitivului și accesul la câștig doar proprietarul datelor s-a putut. În timpul procesului de recunoaștere în mod necesar implicate 3D-aparat de fotografiat, a fost imposibil să înșele un gadget fotografie.
Cu toate acestea, există o identificare a persoanelor în timp real și condițiile reale, caz în care este inseparabil asociate cu sisteme de supraveghere video, în cazul în care oamenii literalmente „agățare departe“, a shoot flux video.
Imaginați-vă o cameră video modern, de înaltă calitate, amplasat chiar deasupra înălțimea medie a unui om într-un loc bine luminat. Înainte de a ei în fiecare zi, este nevoie de aproximativ aceeași sumă aproximativ aceleași persoane. Muta acestea nu sunt foarte rapide.
Videoclipul capturat pot fi stocate în arhiva nor. Camera se conectează modulul de analiză: o combinație complexă de algoritmi (inteligență artificială, Rețele neuronale, e tot), plus interfața cu utilizatorul. Modulul „apucă“ fața fluxului video, determină sexul și vârsta, precum și datele pune în baza de date.
Treptat, imaginea devine mai mare. Sistemul memorează toate fețele detectate automat și le stochează într-un fișier, iar utilizatorul cu o toleranță specifică de informații suplimentare: numele, funcția, statutul și alte semne ( «VIP-clienți“ sau «hoț»). Puteți încărca o fotografie a persoanei dorite, iar modulul va găsi arhiva în detectarea tuturor acelei persoane.
Odată ce o persoană cu o marcă trece din nou în fața camerei, sistemul detectează ca un eveniment important și trimite un push-notificare către utilizatorii interesați.
Detectarea recunoaștere a feței în context - aceasta este situația atunci când algoritmul practic a dat seama că persoana din fața lui, în loc de un mar sau o sirenă cu cupe Starbucks. Puterea de calcul necesară mai întâi să-l facă acest lucru, și numai atunci poate fi comparat cu baza de date sau persoana să-și amintească.
Dacă ați citit câteva paragrafe anterioare la sfârșitul anului, felicitări, acum știi cum detectarea feței într-o situație ideală. Descriere potrivit pentru orice sistem, de cele utilizate în Moscova metrou, pentru soluții de afaceri mici.
Principalul lucru pentru a înțelege: situația ideală în viața reală pentru a crea dificil, mai ales atunci când vine vorba de întregul oraș, nu la birou sau magazin. De exemplu, în metrou, o mulțime de oameni, toate diferite, ei merg repede. Camere foto au nevoie de mult, ele sunt în valoare de bani, puneți-le au nevoie de experți competenți.
Este posibil de a păcăli recunoașterea feței algoritm
În ciuda cazul unui dor, precizia de recunoaștere a mașinii are de multe ori superioară celei cu care oamenii definesc fata. China va fi în curândChina, pentru a construi gigant bază de date de recunoaștere facială pentru a identifica orice cetățean în câteva secunde Sistemul de capabil Găsiți o anumită persoană printre alte 1,3 miliarde de locuitori timp de 3 secunde, cu o precizie de 90%.
Cu toate acestea, în mod clar această întrebare este greu de răspuns, deoarece singurul perfectă algoritm de recunoaștere a feței nu există. ochelari mari lipite o barbă, o mișcare de cap, de mare viteză, machiaj special (de exemplu, pictat pe grila fata"Black Swan", sigilii, cercuri și bastoane. Cum să scape din sistemele de recunoaștere a feței folosind machiaj) - toate acestea sunt în măsură să algoritm confuz. Mai ales în combinație, pentru că este suficient să se recunoascăCum să trișeze sistem de detectare dacă 70% față deschisă. Acum, imaginați-vă că trebuie să utilizați schimbările de mai sus în oraș reală. Asta nu sună atât de simplu, nu?
Este posibil să se recunoască persoanelor fizice on-line
Internet - un loc de paradox: oamenii de aici se poate în același timp vă faceți griji, nu determina dacă fiecare un al doilea aparat de fotografiat pe străzile din personalitatea lor, și cu adevărat doresc să „recunoască fețele altor persoane pentru fotografii on-line. " Luați în considerare această linie de recunoaștere a feței separat.
software-ul de recunoaștere facială - este fie deasupra, modulul de analiză (Camera CCTV + software + nor de stocare), sau moale, similar cu bine-cunoscut (ușor scandaloasă) FindFace serviciu. Astăzi entități download program de recunoaștere „pentru gratuit și fără înregistrare“, în cele mai multe cazuri, desigur, imposibil.
Visul unui utilizator care introduce o interogare, în mod evident, este după cum urmează: Du-te la site-ul, încărca fotografii umane filmat clandestin pe metrou, programul recunoaște fața și oferă o legătură cu profilul în rețeaua socială. Aha, am prins! Sau este: să descărcați programe pentru calculator, conectați la camera ei și ei botul pisica raspoznaosh. Succesul - acum veți primi o notificare de fiecare dată când o pisică fură cârnați.
Realitatea este crudă. Primul site care ofera similare, refuză să lucreze, iar celălalt - necesită abilități de programare Python. Mai mult sau mai puțin ca o aplicație de vis numit SearchFaceCeea ce recent repornițiSearchface reluat cu autorizare prin „VKontakte“. Dar rețeaua socială a închis această funcție numit FindClone. Tu încărcați fotografiile, iar algoritmul încearcă să identifice aceeași persoană în baza de date a rețelei sociale „VKontakte“. Trimiterile la cererea nu a emis profilul, doar imaginile - și nu contează cine au fost încărcate. În cazul în care utilizatorul a fost mult timp activă în rețelele sociale, problema creată o fotografie sinistră efect „biografic“, dar dacă nu, imaginea recunoscută poate râde.
De fapt, exemplul SearchFace răspunde în mod clar la întrebarea „Cum de a utiliza recunoașterea rețelelor față socială?“. Mai exact să-l cformulirovat în acest fel: „? Deoarece rețelele sociale sunt folosite pentru a recunoaște fețele“ Răspunsul este simplu: baza de date. Un număr infinit de combinații unice de numere (aceasta este pentru algoritmii Facebook„VKontakte“, iar cealaltă persoană uita la fotografie) constituie baza pentru formarea de rețele neuronale, care stau la baza unei decizii de recunoaștere a feței.
Soluțiile sunt toate diferite, iar rețeaua neuronală este, de asemenea, diferite, precum și detaliile și specificațiile tehnice, clienții și furnizorii de servicii, de regulă, nu sunt dezvăluite. În special, modul de gen și recunoașterea de vârstă este în măsură să determine, datorită faptului că se poate învăța de la informațiile conținute în „colegii“, „VKontakte“, Instagram și Facebook.
Ca recunoaștere a feței programată
Ar trebui să nu răspundă la întrebări, și dezvoltatori pentru dezvoltatori, dacă nu sunteți un dezvoltator. Prin urmare, am apelat pentru ajutor la un specialist.
Dmitry Soshnikov
Membru al Asociației Ruse pentru Inteligenta Artificiala si expert principal pe dezvoltarea sistemelor AI și mașini de învățare Microsoft.
de detectare a feței (precum și alte operațiuni conexe) - este o problemă tipică. Prin urmare, multe companii oferă servicii complete sub forma unui nor API (programare intermediari între aplicații) pentru soluții de înaltă calitate la aceste probleme. În plus față de IT giganți precum Microsoft și Google, de recunoaștere a feței sunt, de asemenea, implicate în companiile specializate, inclusiv din Rusia. Produsele lor se dezvoltă rapid și să ofere o mai interesante caracteristici, cum ar fi identificarea persoanelor și siluete în mulțime.
Însuși de la sol pentru a instrui o rețea neuronală este mult mai complexă. Ai nevoie de un set mare și de înaltă calitate a datelor de intrare, adică, sute de mii (sau mai bine chiar mai mult!) De fotografii de oameni. În plus, acesta va avea nevoie de resurse de calcul substanțiale și cunoștințe în domeniul AI și de învățare mașină. Companiile mari au toate aceste instrumente, astfel încât rezolva problema mult mai bine.
Există, de asemenea, o soluție intermediară - deja utilizată pentru a instrui rețele neuronale, de exemplu, OpenFace. Această opțiune este probabil să fie de a lucra un pic mai rău decât un serviciu de cloud gata, cu toate acestea, va permite să aibă un control deplin asupra sistemului. Acest lucru va necesita un anumit nivel de înțelegere a lucrării rețele neuronale și cadrele de rețele neuronale și, aparent, unele cunoștințe de Python, care a câștigat popularitate ca principala limbă de programare printre profesioniștii din domeniul științific de date.
Într-adevăr, este convenabil de a efectua diverse experimente pentru a vizualiza datele și să producă eficiente calcule de matrice, datorită pachetului excelent NumPy. Acest lucru nu este cea mai bună limbă pentru dezvoltarea comercială, deoarece nu conține nici un mijloc eficient de a crea mai multe sisteme software de securitate, cu toate acestea, alternative la el în domeniul formării rețelelor neuronale profunde încă nr.
Cum recunoaștere facială în afaceri
Cererea de recunoaștere a feței în fintehe, tipuri de vânzare cu amănuntul și alte tipuri de afaceri legate direct de disponibilitatea crescută a tehnologiei. Mecanica este simplu: toate întreprinderile și în toate organizațiile sunt camere de supraveghere, care sunt utilizate ca instrumente de colectare a datelor și de analiștii ulterioare. În lumea sistemului de supraveghere este eliminat în terabytes ultima lună de video Full HD, care este, de prelucrare a informațiilor sunt stocate este într-adevăr o mulțime.
software-ul necesar pentru analiza datelor poate fi „cusute“ la producătorul dispozitivului. Camere foto cu analiza video „la bord“ sunt de obicei destul de scumpe.
Alternative - analiza într-un nor, care este, centrul de date la distanță, care este conectat la orice aparat de fotografiat ieftin. Este mult mai ieftin, plus oferă flexibilitate - aveți posibilitatea de soluții adaptate pentru specifice afaceri.
recunoaștere a persoanelor de tehnologie popularitate în diferite domenii de activitate. crește De exemplu, Banca de Economii - unul dintre liderii în ceea ce privește anunțarea diferitelor proiecte de profil înalt de recunoaștere a feței, și argumenteazăEl vă recunoaște dintr-o mie de ATM determina ochii clientului cu el în această privință ar putea, probabil, că „Tinkoff“. În 2017, Sberbank a achiziționatEconomii a investit în tehnologia de recunoaștere facială 25.07% din companie VisionLabs, crearea de software de recunoaștere facială. Pentru instituția financiară 2018 a reușit să testeze recunoașterea feței în metroul din Moscova, și chiar capturaDatorită sistemului de recunoaștere a Sberbank a persoanelor capturate 42 de criminali 42 de test penalEl vă recunoaște dintr-o mie de ATM determina ochii clientului ATM-urile cu identificarea persoanelor care atacatorii nu pot retrage bani de pe carduri altor persoane, precum și să anunțe colectarea de date biometrice (audio de voce, video) față de clienți. În luna aprilie a acestui an, Sberbank a primit un controlul de dezvoltator de sisteme de recunoaștere a vocii și a persoanelor - „Speech Technology Center“ (ODM).
Un alt lucru este faptul că deciziile de previzualizare, de testare, pilot și de cumpărare - nu să pună în aplicare efectiv. Asta chiar acum este într-adevăr utilizat în Banca de Economii (și, dacă este utilizat) este sigur de a spune de fapt, poate doar în limba germană Gref.
Cu toate comercianții cu amănuntul transparență. De fapt, există trei probleme cu care se confruntă rezolvă de detectare.
În primul rând, furt. Magazinele sunt de operare evazioniștilor, De multe ori cu aceleași persoane în aceeași rețea. Face recognition face posibilă determinarea „hoții drifting“ și alții, au încălcat anterior ordinul. De îndată ce sunt enumerate în baza infracțiunii va merge la magazin, protecția va fi notificat în mesagerul sau alt mod convenabil.
În al doilea rând, dificultatea de a lucra cu clienții noștri regulate. Datele privind achizițiile și zilele de naștere pentru a personaliza oferte pentru VIP-clienti si fani ai brandului, nu este pur și simplu de ajuns. de detectare a feței poate fi integrat cu CRM - de exemplu, software-ul în care managerii sunt introduse toate informațiile cu privire la toate tranzacțiile organizației. În cazurile cu hoții și lucrări de recunoaștere a feței VIP aproximativ aceeași: o persoană care a intrat în lista neagră sau albă, și când apare din nou, sistemul va emite un sunet persoana cu acces. Sexul și vârsta sunt detectate automat, precum și informații suplimentare pentru a adăuga ofițerul responsabil.
În al treilea rând, identificarea persoanelor în reteyle utilizate pentru publicitate direcționate. De exemplu, în unele magazine X5 Retail Group a stabilitX5 includ viziune de calculator aparat de fotografiat pentru a recunoaste expresiile faciale si de varsta a clientului. Analizând aceste date, sistemul afișează pe ecran pe produsele podea de tranzacționare care va place omul. Mai vii ilustrare - Case Lolli & Tataie, magazin de produse de patiserie mari în Statele Unite. Sistemul de recunoaștere a feței determinăProgramul de loialitate viitor în magazin va fi alimentat de recunoaștere facială clienții regulate și trimite smartphone-urile lor anunț cu produse care le pot mulțumi (ținând cont de preferințele individuale și chiar alergii la produsele alimentare).
Un alt exemplu frapant al utilizării tehnologiei în reteyle - magazine fără comercianți și bănci. De exemplu, Alibaba Tao CafeAmazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown - o cafenea și un supermarket, situat în Hangzhou. Se vinde băuturi, gustări, produse alimentare, jucării, rucsaci și altele asemenea. Tao Cafe este deschis numai pentru utilizatorii site-ului Taobao.
Atunci când cumpărarea bea sistem de camere cu suport pentru Recognition identifică automat clientul asociat cu contul lor în magazin on-line și a procesa plata. Cumpărători, du-te prin camera, echipată cu mai mulți senzori, care identifică atât clientul, cât și a produselor. Scanarea funcționează chiar dacă oamenii pun achiziția în buzunar sau în geantă.
Deoarece dezvoltarea tehnologiei de recunoaștere a feței
sisteme de supraveghere video cu identificarea indivizilor este de a lua într-adevăr peste tot în lume. La Moscova, numărul de camere în 2019 pentru a ajunge laTehnologia de înaltă și de securitate: Câte camere vor apărea în acest an 174000. Acest lucru nu înseamnă că toate aceste dispozitiv implicit poate recunoaște personalitatea: cel mai frecvent raportateSistemul de recunoaștere a criminalilor sunt urmăriți de camera video va lucra la Moscova în 2019 aproximativ 160 de mii de camere cu această caracteristică. Cu toate acestea, la sfârșitul anului 2018, al Primăriei din Moscova a anunțat intenția deAutoritățile de la Moscova, în 2019 vor înlocui camera de luat vederi și rula sistemul de recunoaștere facială înlocuiți toate dispozitivele de supraveghere și formează un sistem complet inovator în anul următor.
Paradoxul este că 160 de mii - nu este atât de mult. China - în special în comparație cu alte motoare de căutare de conducere interogări, pe tema recunoașterii feței. Acolo, la sfârșitul anului 2017 a fost deÎn față: China atotvăzător stat mai mult de 170 de milioane de camere de supraveghere video și pentru următorii trei ani planificatTehnologia Chinei de supraveghere „Big Brother“ nu este aproape la fel de atotvăzător ca guvernul vrea ca tu să crezi Conectarea la rețea are aproximativ 400 de milioane.
Utilizarea adecvată și corectă a recunoașterii feței funcționează în primul rând, pentru a spori siguranța și confortul. Oamenii de obicei, pătrunde rapid încrederea în tehnologiile pe care le elimina din coada de la un meci de fotbal (zambind Camera - trecut), pentru a preveni furtul și huliganism sau mai puțin ajutor pentru a cheltui pe achiziții (program de loialitate). Toate acestea, desigur, necesită un anumit regulament - în mod special pentru această protecție sunt legi date cu caracter personal.
În viitor, probabil, domeniul de aplicare al recunoașterii feței în sistemele de supraveghere video vor fi reglementate în mod similar cu practica actuală de a lucra cu identificarea persoanelor de pe Internet. Oameni care doresc intimitate pur si simplu nu se încarcă în exces de rețea - insuficiență parțială a SearchFace serviciu dovedește că această strategie este eficientă.
Desigur, nu se poate la nesfârșit să se limiteze la mersul pe jos în stradă, în cazul în care camerele de luat vederi sunt montate pe fiecare intersecție, dar posibilitatea de a rămâne anonim este format, în cazul în care se solicită de către societate.
a se vedea, de asemenea,🧐
- Care este furtul de identitate digitală și cum să vă protejați datele de pe Internet
- World of Big Brother: Ce poate camera cu inteligență artificială
- În Rusia, puteți confirma acum plățile către fața