Jūs ejat pa kāpnēm un ieejat liftā. Viņš zina, uz kuru stāvu jums jāiet. Dzīvokļa durvis atveras jūsu priekšā. Dators un tālrunis "atpazīst" jūs un neprasa paroli. Automašīnas, sociālie tīkli, veikali - visi jūs sveicina, tik tikko kā neredzot, zvana pēc vārda un paredz jūsu katru soli. Tā darbojas sejas atpazīšana. Patīk? Biedējoši?
No pirmā acu uzmetiena var šķist, ka jebkura organizācija, kas to var atļauties, vēro katru jūsu soli, vācot jums dokumentāciju. Bet jūs pat nevarat iedomāties, cik plaši sejas atpazīšanas tehnoloģijas ir izplatījušās visā pasaulē un kādas spēcīgas izredzes tās sola. Papildus iepriekšminētajiem piemēriem sejas atpazīšanas sistēmas ļauj veikt šādas vienkāršas un sarežģītas lietas:
- studenta identitātes apstiprināšana tiešsaistes eksāmenu laikā;
- personu identificēšana no “melnā saraksta” pie ieejas stadionos un naktsklubos;
- samaksa par precēm;
- saglabājot savu vietu rindā, apmeklējot atrakciju parku;
- tālruņa vai datora atbloķēšana.
Ko es varu teikt, ja tikai Maskavā jau ir izveidots vairāk nekā 150 000 āra videonovērošanas kameru tīkls. No viņiem nav kur slēpties, un tas liek cilvēkiem domāt, taču "uzraudzības" mērogs nav tik liels. Tīklā tiek izmantota jaudīga sejas atpazīšanas sistēma, taču darbam nepieciešams daudz enerģijas, tāpēc reālajā laikā darbojas tikai 2–4 tūkstoši kameru. Pagaidām iedzīvotāju masveida uzraudzība tikai biedē, tāpēc ir vērts pievērsties šīs tehnoloģijas patiesajām priekšrocībām. Bet vispirms jau pirmās lietas.
Reklāmas video:
Kā darbojas sejas atpazīšanas sistēma?
Vai esat kādreiz domājuši, kā jūs pats atpazīstat seju, atpazīstat to? Kā dators to dara? Protams, cilvēku sejām ir noteiktas īpašības, kuras ir viegli aprakstīt. Attālums starp acīm, deguna novietojums un platums, pieres griezumu un zoda forma - visas šīs detaļas, kuras jūs neapzināti pamanāt, skatoties uz citu cilvēku. Dators to visu dara ar noteiktu efektivitāti un precizitāti, jo, apvienojot visus šos rādītājus, tas iegūst cilvēka sejas matemātisko formulu.
Tātad, cik labi šobrīd darbojas sejas atpazīšanas sistēma? Nav slikti, bet dažreiz nepareizi. Ja jūs kādreiz esat saskāries ar sejas atpazīšanas programmatūru Facebook vai citā platformā, jūs droši vien pamanījāt, ka ir tik daudz jautru rezultātu kā precīzu. Un tomēr, kaut arī tehnoloģija nav simtprocentīgi precīza, tā ir pietiekami laba, lai to plaši izmantotu. Un pat jūs nervozē.
NEC Pols Hovijs saka, ka viņu sejas atpazīšanas sistēma skenē sejas pēc individuāliem identifikatoriem:
“Piemēram, daudzi uzskata attālumu starp acīm par unikālu īpašību. Vai arī tas varētu būt attālums no zoda līdz pierei un citiem komponentiem. Jo īpaši mēs ņemam vērā 15-20 faktorus, kurus uzskata par svarīgiem, kā arī citus faktorus, kas vairs nav tik nozīmīgi. Tādējādi tiek izveidots personas galvas trīsdimensiju attēls, tāpēc pat ja tā ir daļēji pārklāta, mēs joprojām varam iegūt precīzu sakritību. Pēc tam sistēma ņem sejas parakstu un nodod to caur datu bāzi."
Vai man būtu jāuztraucas par sejas atpazīšanas programmatūru?
Pirmkārt, sejas atpazīšana ir dati. Datus var vākt un uzglabāt, bieži vien bez atļaujas. Kad informācija ir savākta un saglabāta, to var uzlauzt. Sejas atpazīšanas platformas vēl nav pamatīgi uzlauztas, taču, izplatoties tehnoloģijai, jūsu biometrija ir arvien vairāk cilvēku rokās.
Ir arī īpašumtiesību jautājumi. Lielākā daļa cilvēku nezina, ka, parakstoties ar tādu sociālo mediju platformām kā Facebook, viņu dati no šī brīža pieder pašam Facebook. Tā kā uzņēmumu skaits, kas izmanto sejas atpazīšanu, pastāvīgi palielinās, ļoti drīz jums pat nevajadzēs augšupielādēt savus fotoattēlus internetā, lai kompromitētu. Tie tur jau tiek glabāti un tiek turēti ilgu laiku.
Runājot par programmatūru, tie visi darbojas dažādos veidos, taču pamatā izmanto līdzīgas metodes un neironu tīklus. Katrai sejai ir daudz atšķirīgu iezīmju (pasaulē nav iespējams atrast divas identiskas sejas, un visā cilvēces vēsturē tādu bija tik daudz!). Piemēram, programmatūra FaceIt definē šīs funkcijas kā enkura punktus. Katrā sejā ir aptuveni 80 mezglu punkti, līdzīgi tiem, kurus mēs minējām iepriekš: attālums starp acīm, deguna platums, acu kontaktligzdas dziļums, zoda forma, žokļa garums. Šie punkti tiek izmērīti un izveido ciparu kodu - "sejas apdruku" -, kas pēc tam tiek ievadīts datu bāzē.
Agrāk sejas atpazīšana paļāvās uz 2D attēliem, lai salīdzinātu vai identificētu citus 2D attēlus no datu bāzes. Efektivitātes un precizitātes labad attēlam bija jābūt sejai, kas taisni ieskatījās kamerā, ar nelielu gaismas izkliedi un bez sejas izteiksmes. Protams, tas strādāja diezgan drūmi slikti.
Vairumā gadījumu momentuzņēmumi netika uzņemti piemērotā vidē. Pat neliela gaismas spēle varētu samazināt sistēmas efektivitāti, izraisot augstu kļūmju līmeni.
2D ir aizstāts ar 3D atpazīšanu. Šī jaunizveidotā programmatūras tendence izmanto 3D modeli, lai nodrošinātu ļoti precīzu sejas atpazīšanu. Uztverot cilvēka sejas virsmas 3D attēlu reālā laikā, programmatūra izceļ atšķirīgās iezīmes - kur visvairāk tiek izvirzīti cietie audi un kauls, piemēram, acs kontaktligzdas, deguna un zoda izliekumi - objekta identificēšanai. Šīs teritorijas ir unikālas un laika gaitā nemainās.
Izmantojot mērīšanas dziļumu un asi, ko apgaismojums neietekmē, 3D sejas atpazīšanas sistēmu var izmantot pat tumsā un atpazīt objektus no dažādiem leņķiem (pat profilā). Šāda programmatūra iziet vairākus posmus, identificējot personu:
Noteikšana: momentuzņēmuma uzņemšana, digitāli skenējot esošo fotogrāfiju (2D) vai video, lai iegūtu objekta dzīvu attēlu (3D).
Centrēšana: Kad seja ir noteikta, sistēma iezīmē galvas stāvokli, izmēru un stāju.
Mērīšana: sistēma mēra sejas līknes ar milimetra precizitāti un izveido veidni.
Pārstāvība: sistēma pārveido veidni unikālā kodā. Šis kods katram modelim piešķir skaitļu kopu, kas attēlo pazīmes un sejas īpašības.
Sakritība: ja attēls ir 3D formātā un datu bāzē ir 3D attēli, saskaņošana notiks, nemainot attēlu. Bet, ja datu bāze sastāv no divdimensiju attēliem, trīsdimensiju attēls tiek sadalīts dažādos komponentos (piemēram, divdimensiju attēli ar vienādiem sejas vaibstiem, kas ņemti no dažādiem leņķiem), un tie tiek pārveidoti par 2D attēliem. Un tad sakritība tiek atrasta datu bāzē.
Verifikācija vai identifikācija: verifikācijas procesa laikā momentuzņēmums tiek salīdzināts tikai ar vienu momentuzņēmumu datu bāzē (1: 1). Ja mērķis ir identifikācija, momentuzņēmums tiek salīdzināts ar visiem momentuzņēmumiem datu bāzē, kā rezultātā tiek iegūtas vairākas iespējamās sakritības (1: N). Pēc vajadzības tiek pielietota viena vai otra metode.
Kur tiek izmantotas sejas atpazīšanas sistēmas?
Agrāk sejas atpazīšanas sistēmas galvenokārt ir izmantotas tiesībaizsardzībā, jo varas iestādes tās izmantoja, lai pūļos atrastu nejaušas sejas. Dažas valdības aģentūras ir izmantojušas līdzīgas sistēmas arī drošībai un vēlēšanu krāpšanas novēršanai.
Tomēr ir arī daudzas citas situācijas, kad šāda programmatūra kļūst populāra. Sistēmas kļūst lētākas, to izplatība aug. Tagad tie ir savietojami ar kamerām un datoriem, kurus izmanto bankas un lidostas. Ceļojumu aģentūras strādā pie “pieredzējušu ceļotāju” programmas, lai veiktu ātru drošības pārbaudi pasažieriem, kuri brīvprātīgi sniedz informāciju. Lidostu rindas palielināsies ātrāk, ja cilvēki apmeklēs sejas atpazīšanas sistēmu, kas sejām atbilst iekšējai datu bāzei.
Pie citiem iespējamiem izmantošanas veidiem pieder bankomāti un bankomāti. Programmatūra var ātri pārbaudīt klienta seju. Pēc klienta atļaujas bankomāts vai terminālis nofotografē seju. Programmatūra rada nospiedumu, kas aizsargā klientu no identitātes zādzībām un krāpnieciskiem darījumiem - bankomāts vienkārši nedos naudu personai ar citu seju. Pat PIN nav nepieciešams.
Burvju? Tehnoloģija
Sejas atpazīšanas tehnoloģijas attīstība banku pārskaitījumu jomā var būt īpaši svarīga un interesanta. Nesen Krievijas banka Otkrytie iepazīstināja ar savu unikālo risinājumu, kas izstrādāts ar Open Garage tehnoloģijas zīmolu: naudas pārsūtīšana no fotoattēla Otkritie. Transfers mobilajā lietojumprogrammā. Tā vietā, lai ierakstītu kartes vai tālruņa numuru, jums vienkārši jāfotografē persona, kurai jāveic pārskaitījums. Sejas atpazīšanas sistēma salīdzinās fotoattēlu ar atsauces fotoattēlu (tas tiek darīts, kad banka izsniedz karti) un prasīs vārdu un uzvārdu. Atliek tikai izvēlēties karti un ievadīt summu. Vissvarīgākais ir tas, ka trešo personu banku klienti var izmantot šo funkciju arī pārskaitījumiem Otkritie klientiem - pārskaitījumu sūtītājs var izmantot jebkuras Krievijas bankas karti.
“Klienta fotoattēla izmantošana bankas kartes numura vietā ir principiāli jauna pieeja tiešsaistes pārskaitījumiem, kas balstās uz neironu tīkla sejas atpazīšanas sistēmas izmantošanu, kas ļauj identificēt klientu ar augstu precizitātes pakāpi pēc viņa biometriskajiem datiem,” saka Otkritie Bank Partneru sistēmu attīstības nodaļas vadītājs. Aleksejs Matvejevs. - Pakalpojums lietotājiem paver pilnīgi jaunus dzīves scenārijus naudas pārskaitījumiem. Pašlaik neviens no pasaules finanšu tirgus dalībniekiem šādu pakalpojumu saviem klientiem nepiedāvā."
Iļja Khel