Распознавание лиц: как работает технология

Что это? Распознавание лиц – технология, позволяющая идентифицировать личность человека по фото или видеоизображению. Чаще всего применяется в частных и государственных системах видеонаблюдения и обеспечения безопасности.

Из чего состоит? Это комплексное решение, включающее в себя специальные камеры с датчиками, сервер для обработки изображений, сигнализаторы. Позволяет предотвратить преступление или найти правонарушителя по горячим следам.

Сферы применения систем распознавания лиц

Обеспечение правопорядка

Алгоритм распознавания лиц широко используется для обеспечения правопорядка, выявления и принесения правонарушений. Наиболее развита данная технология в США. При задержании правонарушителя фото с его изображением сверяется с местной, региональной, федеральной базами данных, при наличии совпадения сотрудники полиции тут же получают подробное досье на задержанного.

При отсутствии совпадений изображение добавляется в фотобанк, который оказывает значительную помощь в дальнейшем расследовании и наблюдении за преступником.

Аэропорты и пограничный контроль

Системы биометрического распознавания лиц уже много лет используются в аэропортах, на вокзалах международного уровня. Это позволяет не только безошибочно выявить подозрительного человека, но и сократить время, которое тратится на ожидание и прохождение контрольных процедур. Путешественники, имеющие биометрические паспорта, проходят идентификацию личности за доли секунды.

Розыск пропавших без вести людей

При розыске пропавших или похищенных лиц системы распознавания позволяют установить местонахождение человека. Если его фото содержится в специальной базе данных, то при попадании лица разыскиваемого в объектив камеры моментально направляется уведомление в правоохранительные органы.

Сокращение хищений в розничной торговле

Человеку, уличенному в совершении краж в магазинах, вряд ли удастся войти незамеченным в супермаркет, в котором работает камера с распознаванием лиц. Изображение человека сопоставляется с базой подозрительных граждан, и при наличии совпадения охранники торгового зала сразу же обращают внимание на соответствующего посетителя. Под пристальным контролем желание похитить товар с полки пропадает, по крайней мере, кража не окажется незамеченной.

Банки

При совершении онлайн-платежей обычно вводятся одноразовые пароли для подтверждения, PIN-коды от платежных карт. Система распознавания лиц избавляет от этой проблемы. Для совершения платежа клиенту достаточно только взглянуть в объектив камеры своего смартфона, и специальная программа установит его личность.

Может возникнуть закономерный вопрос: как сработает биометрическое распознавание, если к объективу поднести фото с изображением клиента банка? Для предотвращения взлома системы подобным образом используется оценка витальности. Специальный алгоритм определяет, двигается ли лицо перед объективом, меняет ли оно выражение, есть ли мимика.

Маркетинг и реклама

В бизнесе нейронное распознавание лиц также нашло свое применение. Например, в 2017 сеть пиццерий DiGiorno использовала данную технологию, чтобы узнать о реакции клиентов на новые сорта пиццы. Это позволило получить гораздо более точные данные, чем традиционное заполнение опросных листов.

Медицина

Помимо банальной процедуры регистрации и доступа к истории болезни, в медицине есть и более изощренные варианты использования метода распознавания лиц. Например, в некоторых клиниках используется видеонаблюдение, чтобы по мимике определять состояние и настроение тяжело больных людей. Более того, существуют технологии, которые позволяют по чертам лица выявлять отдельные генетические заболевания.

Отслеживание посещаемости студентов или сотрудников

В некоторых учебных заведениях Китая программы распознавания лиц онлайн используются для контроля посещаемости студентами учебных занятий. В учебные планшеты встроена камера, которая определяет, кто именно стоит перед объективом. Аналогичные системы позволяют выяснять, находится ли сотрудник на рабочем месте, вовремя ли он приходит на работу.

Распознавание водителей

Некоторые автопроизводители уже сегодня внедряют систему распознавания лиц в конструкцию автомобиля, чтобы отказаться от традиционных ключей от дверных замков. Кроме того, такая система позволяет автоматически настраивать параметры расположения кресел, зеркал, радиостанцию в зависимости от того, кто сел за руль.

Технологии распознавания лиц в системах видеонаблюдения

В системах распознавании лиц используется несколько технологий. Идеальной методики не существует. Каждая из них имеет свои достоинства и недостатки.

Нейронные сети

Популярный способ, который обеспечивает качественное распознавание за минимальный отрезок времени. Используется многослойное сканирование внешности, что дает повышенную точность результатов.

Однако у данной технологии есть и минусы.:

• Для добавления нового эталона в систему потребуется проводить переобучение всей сети.
• Изменение параметров системы может занимать несколько дней.
• Опция распознавания требует выстраивания, поскольку параметры алгоритма не формализованы в должной мере.

Скрытые марковские модели

Технология основана на сопоставлении статичных изображений с эталонами. Ряд минусов заставляет отказаться от этого метода:

• Низкая скорость распознавания, поскольку системе нужно подобрать дополнительную модель для сравнения.
• Высокий процент ошибок, низкая способность к различению похожих изображений.
• Сложный алгоритм обучения.
• Время, которое затрачивается на перебор модели в базе данных, нельзя уменьшить.

Гибкое сравнение на графах

В данной технологии в качестве вспомогательного инструмента применяется 2D-моделирование. При распознавании составляются графы – плоские изображения, содержащие индивидуальные комбинации ребер и вершин. Эталонный граф, обеспечивающий основной параметр распознавания, не меняется, прочие графы меняются в структуре лица.

Для анализа задействуются ключевые черты лица, которые не меняются в течение жизни человека: расстояние между ушами и глазами, ширина губ и носа. Чем больше точек используете для сопоставления, тем точнее результат, но при этом возрастает и время отклика системы.

Системы распознавания лиц предъявляют высокие требования к вычислительной мощности оборудования. Добавление новых эталонов – достаточно сложный процесс, при этом при росте их количества увеличивается и время на обработку каждого изображения.

Популярные программные решения для распознавания лиц

Созданием систем распознавания лиц занимаются многие компании. Это направление в последние годы стало одним из наиболее перспективных, особенно в связи с распространением нейронных сетей и систем искусственного интеллекта. Особо следует выделить следующих разработчиков:

«Синергия», Face Director

Компания выпускает различные системы видеонаблюдения, а также программные решения для бизнес-аналитики. В случае совпадения находящегося перед объективом лица с эталоном в базе данных программа сопровождает объект на протяжении всего пути его следования, пока он находится в поле зрения камеры.

Продукты от данной компании отличаются следующими особенностями:

• Отправка тревожного уведомления, если человек пытается закрыть лицо.
• Достоверность результатов – до 99 %.
• Широкий угол обзора камер, что позволяет эффективно распознавать объект из любой точки наблюдения

Компания House Control, «Face Интеллект»

Занимается созданием промышленных систем безопасности. Разработки основаны на популярном алгоритме с открытым исходным кодом. Программа совместима с большинством моделей как аналоговых, так и цифровых камер. Для точных результатов требуется обеспечить статичность объекта на несколько секунд, поэтому повышенные требования предъявляются к местам размещая камер. Чаще всего выбирается зона непосредственно за турникетом, через который проходит человек.

Компания VOCORD, VOCORD FaceControl

На протяжении 20 лет данная компании разрабатывает собственную систему видеонаблюдения, которая основана на уникальных фирменных алгоритмах распознавания лиц. Продукты компании имеют ряд нестандартных опций, которые оказываются интересны многим заказчикам:

• Способность распознавать лицо в толпе, в пешеходном потоке высокой плотности.
• Доступно распознавание пола и возраста объекта.
• Уведомления, которые направляется оператору системы, классифицируются на несколько категорий по выбору программы.
• Идентификация осуществляется в режиме реального времени.
• Возможность формирования отчета по проведенной аналитической работе.
• Сопоставление изображения с базой лиц в архиве.

Читайте также: Как обезопасить дом: охранные и противопожарные меры

Основные проблемы систем распознавания лиц

Утечки

В Сеть нередко падают данные, похищенные с терминалов доступа с распознаванием лиц. За некоторую плату можно узнать по фото, где, когда и при каких обстоятельствах в объектив попал тот или иной человек.

Ошибки в идентификации

Система распознавания лиц от Amazon идентифицировала 28 членов Конгресса США как преступников. Есть подобные случаи и в России. Сергей Межуев из Москвы был задержан сотрудниками полиции, поскольку система идентификации лиц приняла его за правонарушителя. Подозрения не были сняты до самого момента поимки реального преступника.

Использование изображения лица без согласия человека

В США раньше для обучения нейросетей использовали датасеты, размещенные в открытом доступе. Однако в настоящее время они недоступны для свободного скачивания, так как их использование нарушает ряд законов о неприкосновенности персональных данных. Сегодня эти наборы фотографий можно получить только на платной основе и для применяя в некоммерческих (исследовательских) целях.

Согласно результатам исследования, проведенного журналистами New York Times, система интеллектуальной идентификации лиц ClearView использовала фото из социальных сетей для оказания помощи правоохранительным органам. Претензии такого же характера предъявлялись и к NtechLab, у которой оказался доступ к базе фото сети «ВКонтакте».

Дискриминация и расизм

Для обучения систем распознавания лиц используются наборы фото, среди которых преобладают снимки представителей титульной нации для соответствующей местности. В этой связи снижается точность идентификации лиц негроидной, азиатской, латиноамериканской рас. В результате на них приходится большая часть ложных срабатываний, а афроамериканцы чаще, чем европейцы, ошибочно идентифицируются системой как преступники.

Согласно исследованию MIT, проведенному в 2018 году, повышенная доля ошибок при идентификации чернокожих лиц была замечена у программных продуктов от компаний Microsoft, IBM и китайского Megvii (FACE ++)

Также были замечены примеры, когда программа дорисовывала изображениям людей бикини или костюмы. Эти предметы одежды используются чаще других, однако это не значит, что их носят все женщины и мужчины соответственно.

Использование технологии для манипуляции людьми

Системы распознавания лиц в руках государственных органов могут использоваться для тотального контроля за жизнью людей. Наиболее явно подобная тенденция прослеживается в Китае.

Перспективы систем распознавания лиц

У обывателя может возникнуть вопрос: каковы последствия дальнейшего распространения технологии распознавания лиц?

Уже сегодня в системе можно настроить распознавание лица для разблокировки Windows или iPhone. Однако повсеместное распространение подобных систем может привести к самым непредсказуем последствиям, о которых в своих произведения говорил писатель Джордж Оруэлл.

Так можно ли как-то защититься от распознавания лиц в системах видеонаблюдения? Можно. Ведь с развитием любой технологии, способной нанести вред человеку, совершенствуются и средства противодействия ей.

Простейший способ сбить с толку систему распознавания – надеть маску или нанести яркий макияж на лицо. Вместе с тем есть и более продвинутые способы, например использование инфракрасных очков, которые просто засвечивают объектив камеры.

Следует отметить, что яркая внешность, может быть, и введет в заблуждение систему распознавания, однако привлечет вынимание находящихся рядом людей, что совершенно ни к чему любому преступнику. Кроме того, алгоритмы все время совершенствуются, и их уже не так легко обмануть, просто приклеив усы или бороду.

Отметим, что бизнес не столь активно использует подобные системы не по экономическим или этическим соображениям, а из-за того, что их применение связно с немалыми юридическими рисками. На государственном уровне уже сегодня ведется активная работа по созданию правовых механизмов, которые должны обезопасить граждан от тотальной слежки.

Так в Европейском союзе несколько лет обсуждается закон, который уже прозвали GDPR 2. Его задача – контроль использования средств искусственного интеллекта для идентификации внешности, недопущение нарушения прав и свобод человека при их применении.

В России подобная работа в настоящее время не ведется, однако отечественные разработчики, которые хотят вывести свой продукт на международный рынок, будут также вынуждены считаться с действующими в соответствующих странах правовыми ограничениями, включая первый GDPR.

Таким образом, работа терминалов распознавания лиц несет в себе как плюсы, облегчающие нашу жизнь, так и минусы, при которых благо превращается в тотальную слежку и невозможность сделать незаметно ни единого шага.

Читайте также: Тревожная кнопка: виды, принцип работы и использования

Часто задаваемые вопросы о системах распознавания лиц

1. Как камера распознает лицо?
   Чтобы программа смогла идентифицировать лицо, требуются следующие инструменты:
   • Оптическая камера либо лидар для получений снимка или объемной карты лица.
   • Фотобанк с заранее обработанными изображениями.
   • Алгоритм, который будет использоваться для сопоставления изображения с эталоном.
   • Алгоритм перевода изображения в набор векторов.
   • Алгоритм сопоставления полученного вектора с эталонами.
2. Насколько точно распознают лица системы СКУД?
   Чтобы СКУД не добавляла проблем, а действительно упрощала осуществление контроля доступа, точность достоверных срабатываний должна находиться на очень высоком уровне. Обычно требуется хотя бы 99 %, меньшее значение уже считается недостаточным.

   Само собой, что для таких показателей должно соблюдаться множество технических условий. Учитывается расположение камеры, условия освещенности, положение лица при его попадании в объектив. Готового рецепта не существует, требования определяются для каждого заказчика индивидуально. При этом, если изображение эталона получено с помощью определенной модели камеры, то распознавание сделанного ею же снимка будет более точным.

3. Как работает система распознавания лиц в Китае?
   В КНР системы распознавания лиц используются практически во всех общественных местах: аэропортах, государственных учреждениях, больницах, на стадионах и т. д. По оценке CNBC, в 2018 году на территории страны применялось около 200 млн камер, в 2023 году по некоторым источникам их число превысило 600 млн.

   Такая разветвленная сеть видеокамер используется для формирования системы социального рейтинга. Граждане Китая получают баллы за законопослушное и общественно полезное поведение, отсутствие правонарушений, своевременную уплату налогов и т. д. За противоправные действия баллы снимаются. Полученный рейтинг в итоге может учитываться при выдаче кредитов, допуске к выезду за рубеж, возможности замещать определенные должности, выполнять ту или иную работу и т. д.

   Также система используется для контроля за перемещениями представителей уйгурского этнического меньшинства, которые размещены правительством в городах-гетто. Эта проблема неоднократно поднималась на международном уровне в контексте нарушения в КНР прав человека.

Теперь вы знаете, как работает система распознавания лиц. У ее использования есть как плюсы, так и минусы. Применение алгоритмов автоматической идентификации требует детального правого регулирования, чтобы не допустить тотальной слежки за человеком. При этом точность распознавания зависит от многих факторов, отсутствие ошибок возможно только в идеальных (лабораторных) условиях, обеспечить которые на практике оказывается пока нереальной задачей.