Popneš se stubama i uđeš u lift. Zna na koji kat trebate ići. Vrata stana se otvaraju pred vama. Računalo i telefon vas "prepoznaju" i ne zahtijevaju lozinku. Automobili, društvene mreže, trgovine - svi vas pozdravljaju, jedva vas vide, nazivaju vas imenom i predviđaju vaš svaki korak. Tako funkcionira prepoznavanje lica. Kao? Zastrašujuće?
Na prvi pogled može se činiti da svaka organizacija koja si to može priuštiti, promatra svaki vaš korak i prikuplja dosje o vama. Ali ne možete ni zamisliti koliko su se tehnologije prepoznavanja lica proširile po cijelom svijetu i kakve se perspektive mogu obećati. Uz gore navedene primjere, sustavi prepoznavanja lica omogućuju vam da radite tako jednostavne i složene stvari:
- potvrda identiteta učenika tijekom mrežnih ispita;
- identifikacija ljudi s "crne liste" na ulazu u stadione i noćne klubove;
- plaćanje robe;
- držanje svog reda u skladu s posjetom zabavnog parka;
- otključavanje telefona ili računala.
Što mogu reći, ako samo u Moskvi postoji mreža s više od 150 000 vanjskih video nadzornih kamera. Ništa se od njih ne može sakriti i to tjera ljude da razmišljaju, ali razmjera „nadzora“nije tako velika. Mreža koristi moćan sustav prepoznavanja lica, ali za rad je potrebno puno energije, tako da u stvarnom vremenu radi samo 2-4 tisuće kamera. Do sada je masovni nadzor stanovništva samo zastrašujući, pa se vrijedi usredotočiti na stvarne prednosti ove tehnologije. Ali prvo stvari.
Promotivni video:
Kako funkcionira sustav prepoznavanja lica?
Jeste li se ikad zapitali kako prepoznajete lice, prepoznajete ga? Kako to radi računalo? Naravno, ljudska lica imaju određena svojstva koja su jednostavna za opisati. Udaljenost između očiju, položaj i širina nosa, oblik grebena obrva i brade - sve su to detalji koje nesvjesno primjećujete kada gledate drugu osobu. Računalo sve to radi s određenom efikasnošću i preciznošću, jer kombiniranjem svih tih mjernih podataka dobiva se matematička formula ljudskog lica.
Pa koliko dobro trenutno funkcionira sustav prepoznavanja lica? Nije loše, ali ponekad pogrešno. Ako ste ikad naišli na softver za prepoznavanje lica na Facebooku ili nekoj drugoj platformi, vjerojatno ste primijetili da ima toliko zabavnih rezultata koliko i točnih. Pa iako tehnologija nije stopostotno točna, dovoljno je dobra za široku upotrebu. I čak vas nervira.
Paul Howie kaže da njihov sustav prepoznavanja lica skenira lica za pojedinačne identifikatore:
"Na primjer, mnogi smatraju udaljenost između očiju jedinstvenom karakteristikom. Ili bi to mogla biti udaljenost od brade do čela i drugih komponenata. Konkretno, uzimamo u obzir 15-20 čimbenika koji se smatraju važnima, kao i ostale čimbenike koji više nisu tako značajni. To stvara trodimenzionalnu sliku glave osobe, pa čak i ako je djelomično prekrivena, još uvijek možemo dobiti točno podudaranje. Sustav uzima potpis lica i prosljeđuje ga kroz bazu podataka."
Trebam li brinuti o softveru za prepoznavanje lica?
Prije svega, prepoznavanje lica su podaci. Podaci se mogu prikupljati i pohranjivati, često bez odobrenja. Jednom kada se informacije prikupe i pohrane, otvorene su za hakiranje. Platforme za prepoznavanje lica još nisu snažno hakirane, ali kako se tehnologija širi, vaša biometrija u rukama je sve više i više ljudi.
Postoje i pitanja vlasništva. Većina ljudi ne zna da kada se prijave na platforme društvenih medija poput Facebooka, njihovi podaci od tog trenutka pripadaju samom Facebook-u. Kako broj tvrtki koje koriste prepoznavanje lica stalno raste, vrlo brzo nećete morati čak ni vlastite fotografije prenositi na Internet da biste bili ugroženi. Oni su tamo već pohranjeni i čuvani su dugo vremena.
Kada govorimo o softveru, svi rade na različite načine, ali u osnovi koriste slične tehnike i neuronske mreže. Svako lice ima mnogo karakterističnih osobina (nemoguće je pronaći dva identična lica na svijetu, a bilo ih je toliko u čitavoj povijesti čovječanstva!). Na primjer, softver FaceIt definira ove značajke kao točke sidrenja. Svako lice sadrži oko 80 nodalnih točaka, slično onima koje smo prije spomenuli: udaljenost između očiju, širina nosa, dubina očnih utičnica, oblik brade, duljina čeljusti. Te točke se mjere i stvaraju numerički kod - "otisak lica" - koji se zatim unosi u bazu podataka.
U prošlosti se prepoznavanje lica oslanjalo na 2D slike radi usporedbe ili prepoznavanja ostalih 2D slika iz baze podataka. Za učinkovitost i preciznost, slika je trebala biti lice koje gleda ravno u kameru, s malo svjetlosne disperzije i bez izraza lica. Naravno da je djelovalo prilično loše.
U većini slučajeva snimke nisu snimljene u prikladnom okruženju. Čak i mala igra svjetla mogla bi smanjiti učinkovitost sustava, što dovodi do visokih stopa neuspjeha.
2D je zamijenjen 3D prepoznavanjem. Ovaj novonastali trend u softveru koristi 3D model kako bi se osiguralo visoko precizno prepoznavanje lica. Snimanjem 3D slike površine lica osobe u stvarnom vremenu, softver ističe karakteristične značajke - gdje tvrdo tkivo i kosti strše najviše, poput krivulja očne utičnice, nosa i brade - kako bi se identificirao subjekt. Ta su područja jedinstvena i ne mijenjaju se s vremenom.
Pomoću dubine i osi mjerenja na koje svjetlost ne utječe, 3D sustav prepoznavanja lica može se koristiti čak i u mraku i prepoznavati predmete iz različitih uglova (čak i u profilu). Takav softver prolazi kroz nekoliko faza, identificirajući osobu:
Detekcija: Snimanje fotografija digitalnim skeniranjem postojeće fotografije (2D) ili videozapisa radi dobivanja žive slike objekta (3D)
Centriranje: Nakon što se lice prepozna, sustav označava položaj glave, veličinu i držanje glave.
Mjerenje: Sustav mjeri krivulje na licu milimetrskom preciznošću i stvara predložak.
Zastupljenost: sustav pretvara predložak u jedinstveni kod. Ovaj kôd daje svakom uzorku skup brojeva koji predstavljaju značajke i crte lica.
Podudaranje: ako je slika u 3D-u, a baza podataka sadrži 3D slike, podudaranje se odvija bez promjene slike. Ali ako se baza podataka sastoji od dvodimenzionalnih slika, trodimenzionalna slika se raspada na različite komponente (poput dvodimenzionalnih slika istih crta lica uzetih iz različitih kutova) i one se pretvaraju u dvodimenzionalne slike. A onda se podudaranje nađe u bazi podataka.
Potvrda ili identifikacija: tijekom postupka provjere, snimak se uspoređuje sa samo jednim snimkom u bazi podataka (1: 1). Ako je cilj identifikacija, snimka se uspoređuje sa svim snimkama u bazi podataka, što rezultira većim brojem mogućih podudaranja (1: N). Jedna ili druga metoda primjenjuje se prema potrebi.
Gdje se koriste sustavi prepoznavanja lica?
U prošlosti su sustavi prepoznavanja lica našli upotrebu uglavnom u provođenju zakona, jer su ih vlasti koristile za pronalaženje nasumičnih lica u gomili. Neke vladine agencije također su koristile slične sustave za sigurnost i za uklanjanje izborne prijevare.
Međutim, postoje i mnoge druge situacije u kojima takav softver postaje popularan. Sustavi postaju jeftiniji, njihova distribucija raste. Sada su kompatibilne s kamerama i računalima koje koriste banke i zračne luke. Putničke agencije rade na programu „sezonski putnik“za provođenje brzog sigurnosnog pregleda za putnike koji dobrovoljno pružaju informacije. Redovi na aerodromu brže će napredovati ako ljudi prođu kroz sustav prepoznavanja lica koji odgovara licima internoj bazi podataka.
Ostala moguća korištenja uključuju bankomate i dotok novca. Softver može brzo provjeriti klijentovo lice. Nakon dopuštenja klijenta, s bankomata ili terminala slika se lice. Softver stvara otisak lica koji štiti kupca od krađe identiteta i lažnih transakcija - bankomat jednostavno neće dati novac osobi s drugim licem. Čak i PIN nije potreban.
Magija? Tehnologija
Razvoj tehnologije prepoznavanja lica na području bankovnih transfera može biti posebno važan i zanimljiv. Nedavno je ruska banka Otkritie predstavila svoje jedinstveno rješenje razvijeno pod markom Open Garage technology: prijenos novca od fotografije u mobilnoj aplikaciji Otkritie. Transfers. Umjesto da unesete broj kartice ili telefonskog broja, samo morate fotografirati osobu koja treba izvršiti prijenos. Sustav prepoznavanja lica usporedit će fotografiju s referentnom (ona se vrši kad banka izda karticu) i zatražit će ime i prezime. Ostalo je samo odabrati karticu i unijeti iznos. Ono što je najvažnije, klijenti trećih banaka mogu ovu funkciju koristiti i za transfere klijentima Otkritie - pošiljatelj transfera može koristiti karticu bilo koje ruske banke.
"Korištenje fotografije klijenta umjesto broja bankovne kartice u osnovi je novi pristup internetskim prijenosima, temeljen na korištenju sustava prepoznavanja lica neuronske mreže, koji omogućava da se klijent s visokim stupnjem preciznosti identificira po biometrijskim podacima", kaže šef Odjela za razvoj partnerskih sustava Otkritie banke Aleksej Matveev. - Usluga korisnicima otvara potpuno nove životne scenarije za obavljanje novčanih transfera. Trenutno nitko od svjetskih sudionika na financijskom tržištu ne nudi takvu uslugu svojim klijentima."
Ilya Khel
