A výstupem je sledování rozpoznávání obličeje. Bezpečnostní systémy s funkcí rozpoznání obličeje: princip fungování, instalace a oblasti použití. Trendy a vyhlídky rozvoje

Technologie rozpoznávání obličeje se používají v celé řadě oblastí:

• zajištění bezpečnosti na přeplněných místech;
• bezpečnostní systémy, zamezení nelegálnímu vstupu do objektu, vyhledávání narušitelů;
• ovládání obličeje v segmentu stravování a zábavy, vyhledávání podezřelých a potenciálně nebezpečných návštěvníků;
• ověřování bankovních karet;
• online platby;
• kontextová reklama, digitální marketing, Intelligent Signage a Digital Signage;
• fotografické vybavení;
• kriminologie;
• telekonference;
• mobilní aplikace;
• hledat fotografie v velké databáze fotografie;
• označování lidí na fotografiích na sociálních sítích a mnoho dalších.

IBM vydala databázi 1 milionu fotografií obličejů pro trénování biometrických systémů

2018

Rozpoznávání obličeje nefunguje v každém druhém smartphonu

Začátkem ledna 2019 otestovala nizozemská nezisková organizace 110 modelů smartphonů a zjistila, že funkce rozpoznávání obličeje používaná k zamykání zařízení nefungovala správně na více než každém druhém zařízení.

Studie provedená společností Consumentenbond a jejími mezinárodními partnery zjistila, že 42 testovaných smartphonů lze odemknout pouze pomocí fotografie majitele telefonu. Poslouží jakákoliv fotografie získaná například ze sociálních sítí, z CCTV kamer nebo jakýmkoli jiným způsobem.

softwarová technologie pro rozpoznávání obličeje, k dispozici majitelům mnoho smartphonů se systémem Android dosáhlo takového stupně vývoje, že se již nenechají klamat fotografií majitele

Výsledky této studie znepokojují uživatele i bezpečnostní agentury. Použití vytištěné fotografie obličeje majitele je prvním testem funkce rozpoznávání obličeje, která se používá běžní uživatelé a testery. Ale co je nejdůležitější, je to první trik, který se útočníci pokusí použít k hacknutí smartphonu chráněného identifikací obličeje, než přejdou ke složitějším útokům, které zahrnují vytváření masek nebo 3D tištěných hlav majitele telefonu.

Jakýkoli systém rozpoznávání obličeje, který neprojde fototestem, je obecně považován za zbytečný. Modely Consumerbond, Asus, BlackBerry, Huawei, Lenovo, Nokia, Samsung, Sony a Xiaomi v těchto testech neuspěly. V případě Sony v testu propadly naprosto všechny modely. Dalších šest modelů – Honor a šest modelů LG – bylo testováno pouze v „přísném“ režimu. I když tento test může uživatele vést k závěru, že není dobrý nápad povolit rozpoznávání obličeje, 68 zařízení, včetně vlajkové lodi Apple iPhone XR a , tento jednoduchý útok přežilo, stejně jako mnoho dalších špičkových modelů Android od společností Samsung, Huawei, OnePlus a Čest.

Úplný seznam modelů, které prošly fototestem, najdete na webu Consumerenbond.

Nejoblíbenější systémy rozpoznávání obličeje v Číně

Jedním z nejběžnějších programů pro rozpoznávání obličejů je Face++, který se používá pro kontrolu přístupu všude od vlakových nádraží v Pekingu až po kancelářskou budovu Alibaba.

Alibaba se sama vyvinula vlastní systémy, který bude v šanghajském metru sloužit k identifikaci cestujících pomocí jejich obličeje a hlasu.

Policisté sledující bezpečnost na čínském nádraží nosí speciální sluneční brýle s funkcí rozpoznávání obličeje. Zařízení je schopno identifikovat osobu za 100 milisekund a nejednou pomohlo orgánům činným v trestním řízení při dopadení zločinců.

V čínském Shenzhenu fungovala první kamera na světě, která zaznamenávala přestupky chodců. Je instalován na jednom z frekventovaných přechodů ve městě a sleduje osoby přecházející silnici na zákazovém semaforu. Kamera používá technologii rozpoznávání obličeje k určení identity narušitele.

Přijímací zkoušky na vysoké školy v celé zemi využívají rozpoznávání obličeje a otisků prstů, aby se zajistilo, že účastníci testu jsou skutečnými studenty.

Některé školky po řadě únosů dětí otevírají své dveře pouze lidem, jejichž tváře jsou v systému registrovány. V jedné z mateřských škol bylo pro zajištění bezpečnosti instalováno více než 200 kamer.

Dokonce i některé toalety mají nainstalované stroje s rozpoznáváním obličeje. Automat vydá 60 cm toaletního papíru jedné osobě maximálně jednou za devět minut.

Alibaba má bezhotovostní obchody Hema, kde uživatelé skenují svůj obličej a zadávají telefonní číslo, aby mohli platit přes Alipay.

Alibaba spolu s výrobcem hotelových informačních systémů Shiji nainstalovala systém rozpoznávání obličeje pro odbavení v 50 hotelech. Čínští turisté využívající online cestovní kancelář Fliggy (vlastněná Alibaba) si tam mohou nejprve zarezervovat hotel, poté se do hotelu rychle přihlásit pomocí „masky“ obličeje a složit zálohu.

Peking se rozhodl bojovat proti nelegálnímu pronájmu veřejného bydlení pomocí chytrých zámků, které rozpoznávají majitele podle obličeje

Na konci prosince 2018 bylo známo, že do veřejného bydlení v Pekingu byly rychle zaváděny „chytré“ zámky s technologií rozpoznávání obličeje. Místní úřady s jejich pomocí posilují opatření proti nelegálnímu opětovnému pronajímání veřejných bytů poskytovaných rodinám s nízkými příjmy za zvýhodněné sazby.

Chytrý zámek s rozpoznáním obličeje

Očekává se, že do konce června 2019 budou zámky s vestavěným systémem skenování obličeje používány ve všech programech poskytování preferenčního státního bydlení v Pekingu s účastí 120 tisíc nájemníků, uvádí The South China Morning Post s odkazem na Pekingské vydání The Beijing News.

Porovnáním informací získaných skenováním tváří návštěvníků s obrázky z uložené databáze systém rozpozná vlastníky a neotevírá dveře cizím lidem, řekl Beijing News Shan Zhenyu, ředitel informačního centra v Beijing State Housing Center. v rozhovoru.

Kromě toho lze systém použít k péči o osamělé starší lidi. Pokud starší osoba po určitou dobu neopustí domov nebo do něj nevstoupí, bude správci nemovitosti zasláno oznámení, aby je zkontroloval.

Ve velkých městech, jako je Peking, jsou pronájmy bytů velmi drahé. V průměru stojí pronajatý byt v čínském hlavním městě asi 5 tisíc juanů měsíčně (asi 730 dolarů), zatímco nájemné za veřejné bydlení může být méně než 2 tisíce juanů měsíčně (290 dolarů).

Pekingské úřady doufají, že chytré zámky, které rozpoznávají majitele podle obličeje, zlepší bezpečnost, zabrání nelegálnímu podnájmu a zajistí, že výhody budou mít jen lidé, kteří to skutečně potřebují.

Ke konci roku 2018 se chytré zámky s rozpoznáváním obličeje používají ve 47 programech veřejného bydlení v Pekingu. S jejich pomocí se podařilo získat asi 100 tisíc naskenovaných snímků tváří nájemníků a členů jejich rodin.

Čínské Airbnb instaluje do domácností chytré zámky s rozpoznáváním obličeje

Neúspěch v Londýně. Systém rozpoznávání obličeje v metru nikoho nepoznává

Na konci prosince 2018 se ukázalo, že systém rozpoznávání obličejů nasazený v londýnském metru nikoho nepozná. Londýnští policisté byli kritizováni za používání neoznačených dodávek k testování kontroverzní a nepřesné technologie automatického rozpoznávání obličejů na vánočních nakupujících. Přečtěte si více.

Toalety s rozpoznáváním obličeje v Číně snižují spotřebu toaletního papíru

Na konci roku 2018 se začalo vědět o rostoucím počtu veřejných toalet v Číně se systémem rozpoznávání obličeje, který šetří toaletní papír.

V prosinci se taková toaleta otevřela v parku Baotu Spring ve městě Jinan (provincie Shandong), které se nachází 400 km jižně od Pekingu. V této toaletě je automat, který po naskenování vašeho obličeje vydá toaletní papír. V jednom přístupu zařízení vydá přibližně 70 cm papíru a pro přijetí další části sanitárního produktu musí stejná osoba počkat 9 minut a znovu přiložit hlavu ke kameře pro identifikaci.

K odemknutí smartphonu vytisknou hackeři a policie hlavu majitele na 3D tiskárně

Systém rozpoznávání obličeje byl spuštěn na 14 amerických letištích

20. srpna 2018 byl na 14 amerických letištích spuštěn systém rozpoznávání obličeje. O jeho účinnosti hovořila americká celní a pohraniční hlídka (CBP).

Jak bylo uvedeno na webových stránkách ministerstva, 22. srpna 26letý cestující, který přiletěl na letiště Washington Dulles ze Sao Paula (Brazílie), předložil na kontrolním stanovišti pas francouzského občana. Biometrický systém však odhalil, že obličej muže neodpovídá fotografii v dokumentu.

Na washingtonském letišti zachytil systém rozpoznávání obličeje muže, který se snažil vstoupit do Spojených států s cizím pasem.

Když byl příjezd do Spojených států poslán k dodatečné kontrole, byl „zjevně nervózní“, a jak se ukázalo, z dobrého důvodu. V jeho botě našli identifikační kartu na jméno občana Konžské republiky, který byl ve skutečnosti zadrženým. Nyní k pokusu vstoupit do Spojených států pod falešné doklady hrozí mu vězení.

Systémy rozpoznávání obličejů britské policie se ukázaly jako zbytečné

V květnu 2018 se objevily velké problémy v systémech rozpoznávání obličejů používaných britskou policií. V důsledku toho může být podána velký počet tvrzení – tato otázka se stala „prioritou“ úřadu komisaře pro informace, cituje BBC slova zástupkyně regulátora Elizabeth Denhamové.

Britská lidskoprávní organizace Big Brother Watch zveřejnila výzkum, který ukazuje, že „ohromující“ počet nevinných lidí se díky technologii rozpoznávání obličejů proměnil v potenciální zločince.

Od května 2017 do března 2018 tak systém pro policii Jižního Walesu vyprodukoval 2 685 shod osob s podezřelou databází, ale 2 451 z nich se ukázalo jako falešných.

Londýn orgány činné v trestním řízení použili technologii identifikace obličeje na karnevalu v Notting Hill v roce 2017. Údaje systému byly nesprávné v 98 % případů, kdy byl spuštěn signál, že byl údajně spatřen podezřelý z policejní databáze. Řešení je navrženo tak, že při identifikaci možného porušovatele zákona je vyslán signál na služebnu na nejbližší policejní služebně.

Policie začala vinit kamery, které produkovaly nekvalitní obraz a skutečnost, že systém byl použit poprvé, ale výsledek se nezlepšil ani v následujících 15 akcích (fotbalové zápasy, festivaly, přehlídky), při kterých byla technika použitý. Pouze na třech z nich systém neudělal jedinou chybu.

Policie také uvedla, že během devíti měsíců fungování systému rozpoznávání obličejů správně identifikovala více než 2 tisíce lidí, což vedlo ke 450 zatčením. Nikdo však nebyl neprávem uvězněn. To je vysvětleno skutečností, že kromě práce s algoritmy jsou do práce zapojeni lidé, kteří kontrolují odpovědi a činí konečná rozhodnutí.

Vědci vynalezli nový způsob, jak oklamat systémy rozpoznávání obličeje

Systémy rozpoznávání obličejů jsou každým dnem složitější a stále častěji se používají v každodenním životě, například minulý rok Apple vydal smartphone iPhone X vybavený biometrickým systémem Face ID; Takové systémy však lze oklamat zejména pomocí infračervených LED. Infračervené paprsky nejsou viditelné pouhým okem, ale většina kamer dokáže infračervené signály detekovat.

Čínští vědci vytvořili baseballovou čepici vybavenou miniaturními infračervenými LED diodami, které jsou umístěny tak, že infračervené paprsky dopadající na obličej nositele pomáhají nejen skrýt jeho identitu, ale také „vydávat se za jinou osobu pro autentizaci založenou na rozpoznávání obličeje“. ." Tento úkol je složitější a vyžaduje použití hluboké neuronové sítě k rozpoznání statického obrazu tváře a správnému promítání infračervených paprsků na podvodníkovu tvář.

K otestování své teorie použili vědci fotografie čtyř náhodných lidí a v 70 % případů se jim podařilo oklamat systémy rozpoznávání obličeje za předpokladu, že mezi obětí a podvodníkem byla jen malá podobnost.

„Na základě našich zjištění a útoků můžeme dospět k závěru, že současné technologie rozpoznávání obličeje je obtížné nazvat bezpečnými a spolehlivými v kritických scénářích, jako je autentizace a sledování,“ uzavřeli vědci. Dodali také, že infračervené LED by mohly být ukryty nejen v baseballových čepicích, ale také v deštnících, vlasech nebo parukách.

Ruská dvojčata požadují od Applu 20 milionů, protože iPhone X mezi nimi nevidí rozdíl

Dvojčata z Vladimiru - 26letý Alexander a Ilja Tunčikovi - zaslali stížnost ruské kanceláři společnosti Apple kvůli tomu, že systém rozpoznávání obličeje Face ID na jejich chytrých telefonech iPhone X shodně identifikuje oba mladé lidi, a tím v jejich názor, porušující ochranu osobních údajů.

Uražení uživatelé požadují, aby společnost zlepšila technologii a také nahradila morální škody ve výši 20 milionů rublů, řekl agentuře TASS v lednu 2018 Roman Ardykutsa, právník zastupující zájmy bratrů.

„Dvojčata si zakoupila... iPhone X právě proto, aby mohla používat funkci odemykání obrazovky pomocí obličeje. K jejich zklamání každé zařízení pozná oba bratry, na což nebyli při nákupu upozorněni, tato informace v návodu není; Proto žadatelé žádají společnost o zdokonalení technologie,“ vysvětlil.

2017

Rozpoznávání obličeje v maloobchodě

V listopadu 2017 CNBC vydala příběh o zavedení systémů rozpoznávání obličeje v obchodech. Maloobchodníci používají tyto technologie ke shromažďování údajů o zákaznících a přizpůsobení nabídek na základě relevantních údajů.

V maloobchodě se rozpoznávání obličeje využívá především k motivaci zákazníků. Pokud je například člověk rozpoznán při vstupu do obchodu a je vidět jeho historie nákupů, zaměstnanci obchodu lépe vědí, co mu nabídnout. Pokud si tedy koupil televizi v obchodě s elektronikou, zaměstnanec ho pozná, zavolá mu jménem a nabídne koupi nového dálkového ovladače.

Podle hongkongské IT společnosti Jardine One Solution (JOS) mnoho maloobchodní řetězce Ke sběru dat o návštěvnících jejich obchodů využívají schopnosti rozpoznávání obličejů.

Samotný JOS pomáhá maloobchodníkům s rozpoznáváním obličeje vytvářet profily zákazníků a sledovat jejich akce v místě prodeje. Je to o o údajích jako je počet návštěvníků, jejich věk, pohlaví, etnická příslušnost. Takové informace pomáhají obchodům lépe porozumět toku zákazníků a vybírat pro ně personalizované nabídky, poznamenal Lunt.

Například pomocí analýzy dat pocházejících ze systémů rozpoznávání obličejů můžete vybrat hudbu, která se hraje na obchodním parketu.

JOS říká, že všechna přijatá data zákazníků jsou anonymní, ale otázka důvěrnosti zůstává aktuální. Technologie nebrání implementaci takových systémů, ale existují obavy související s osobními údaji a kulturou, připouští Mark Lunt.

Dodal, že maloobchodníci utrácejí spoustu peněz na prevenci úniku dat a ochranu informací. Skandál s krádeží dat od milionů zákazníků Uberu ukazuje, že společnosti se nemohou cítit bezpečně a uživatelé musí být opatrní při zveřejňování osobních údajů, říká jednatel JOS.

Zakladatel a výkonný ředitel HeadCount (nabízí služby obchodům za účelem sledování a zlepšování provozu) Mark Ryski říká, že biometrická data, včetně těch generovaných systémy rozpoznávání obličeje, jsou klasifikována jako citlivá a mají velký potenciál- zejména pro účely zajištění bezpečnosti a zkvalitnění služeb zákazníkům.

Příklad použití systému rozpoznávání obličeje v obchodech

Podle Brennanové Wilkie, senior viceprezidentky zákaznické strategie společnosti InMoment, existuje skutečně velký potenciál pro použití zařízení pro rozpoznávání obličejů v maloobchodních prodejnách. Taková zařízení například dokážou porovnat výraz obličeje zákazníka v obchodě s údaji o něm, jeho věrnosti značce a dalších nákupech. Aby se zmírnily obavy o soukromí uživatelů, musí obchody zákazníkům ukázat, jaké výhody získají, stejně jako to udělaly s přepážkami s vlastními pokladnami nebo bankovními kartami s čipem, řekl.

Podle prognózy analytické společnosti MarketsandMarkets dosáhne globální trh se systémy rozpoznávání obličeje do roku 2021 6,8 miliardy dolarů.

Autorizace v iPhone X pomocí obličeje byla hacknuta pomocí masky za 150 dolarů. Video

Jak obejít skener obličeje na Samsung Galaxy Note 8

Webový designér Mel Tachon tweetoval video, které ukazuje, jak snadno obejít skener obličeje na Galaxy Note 8. Ve svém experimentu Tachon drží dva Note 8 proti sobě, jeden s jeho fotografií a druhý se zapnutým skenovacím systémem tváře.

Biometrický bezpečnostní trik Samsung Galaxy S8

Vědcům se podařilo vydávat bílého muže za Millu Jovovich téměř v 90 procentech případů. Asiatku se speciálními brýlemi si počítač ve stejném procentu případů spletl s mužem z Blízkého východu.

Navíc si svou metodu vyzkoušeli dál komerční program Face++, kterou Alibaba používá k autorizaci plateb. V tomto případě osobu s brýlemi neposadili před kameru, ale nejprve ji v brýlích vyfotili a následně nahráli do programu. Díky tomu dokázali ve 100 procentech případů vydávat jednu osobu za druhou.

Americké veřejné organizace proti rozpoznávání obličejů

Koalice 52 organizací občanské společnosti a lidskoprávních organizací zaslala dopis ministerstvu spravedlnosti a požádala je, aby prošetřilo nadměrné používání technologie rozpoznávání obličeje při vymáhání práva. Koalice se také obává nerovnoměrné přesnosti strojového rozpoznávání tváří různého rasového původu, což by se mohlo stát základem rasismu ze strany strážců zákona.

Tyto technologie jsou zvláště zneužívány místní policií, státní policií a FBI, uvádí list. Koalice žádá ministerstvo spravedlnosti, aby upřednostnilo vyšetřování policejních oddělení, která jsou již vyšetřována pro zaujatost vůči lidem jiné barvy pleti.

Základem žádosti byly výsledky studie Centra pro soukromí a technologie na Právnické fakultě Georgetownské univerzity. Studie zjistila, že tváře poloviny dospělé populace USA byly za různých okolností skenovány vládním identifikačním softwarem.

Vědci poznamenávají, že ve Spojených státech dnes neexistují žádná závažná nařízení upravující používání tohoto softwaru. Podle Alvara Bedoyi, ředitele Centra a spoluautora studie, jakmile je člověk vyfotografován s řidičským průkazem, je již zařazen v databázi policie nebo FBI. To je zvláště významné vzhledem k tomu, že rozpoznávání obličeje může být nepřesné a může poškodit nevinné občany.

Příklady projektů v HSBC, MasterCard a Facebooku

Služba bude dostupná pro firemní klientelu NSBC. Prostřednictvím bankovní mobilní aplikace si budou moci otevřít účty pouhým kliknutím na selfie. Banka potvrzuje totožnost klienta pomocí programu rozpoznávání obličeje. Fotografie se porovnává s obrázky dříve nahranými do systému, například z pasu nebo řidičského průkazu. Předpokládá se, že nová služba eliminuje potřebu pamatovat si digitální kódy a zkrátí dobu identifikace.

Pro použití této možnosti si uživatelé budou muset stáhnout speciální aplikace do počítače, tabletu nebo smartphonu. Poté se podívejte do fotoaparátu nebo použijte snímač otisků prstů zařízení (pokud jej zařízení má). Nicméně (alespoň pro tento moment), uživatelé budou muset dodatečně poskytnout informace o své bankovní kartě. Pouze v případě, že je vyžadována další identifikace, budou moci uživatelé použít výše uvedenou možnost.

S tímto novým přístupem má MasterCard v úmyslu chránit uživatele před falešnými online transakcemi, které jsou prováděny pomocí odcizených uživatelských hesel, a také poskytnout uživatelům pohodlnější autorizační systém. Společnost uvedla, že to testovalo 92 % lidí nový systém, preferoval to před tradičními hesly.

Někteří odborníci zpochybňují bezpečnost informací, aby zabránili kyberzločincům snadno získat otisky prstů uživatele nebo fotografii jeho obličeje, pokud je transakce provedena nezabezpečeným způsobem. veřejná síť Wi-Fi.

Odborníci na kybernetickou bezpečnost tvrdí, že systém by měl zahrnovat více vrstev zabezpečení, aby se zabránilo potenciální krádeži fotografií obličeje uživatelů. Online platby jsou totiž pro kyberzločince atraktivním cílem.

Na konci roku 2015 prokázala skupina expertů z Technické univerzity v Berlíně schopnost extrahovat PIN kód jakéhokoli smartphonu pomocí selfie uživatele. K tomu si přečtou tento kód, který se uživateli zobrazil v očích, když jej na svých zadal telefon OPPO N1. K provedení tohoto základního útoku musí hacker jednoduše převzít kontrolu nad přední kamerou smartphonu. Mohl by kyberzločinec převzít kontrolu nad zařízením uživatele, pořídit si selfie a poté provádět online platby pomocí napsaného hesla, které hacker viděl v očích své oběti?

MasterCard trvá na tom, že její bezpečnostní mechanismy budou schopny takové chování odhalit. Uživatelé by například museli zablikat, aby aplikace zobrazila „živý“ obrázek osoby, nikoli její fotografii nebo předem natočené video. Systém odpovídá obrazu obličeje uživatele, převádí jej na kód a přenáší jej dál zabezpečený protokol přes internet na MasterCard. Společnost slibuje, že tyto informace budou bezpečně uloženy na jejích serverech a samotná společnost nebude schopna rekonstruovat tvář uživatele.

V létě 2016 to vyšlo najevo Výzkumníci obešli biometrický autentizační systém pomocí fotografie z Facebooku. Útok byl umožněn kvůli potenciálním zranitelnostem spojeným se sociálními zdroji.

Tým výzkumníků ze Státní univerzity v Severní Karolíně předvedl metodu, jak obejít bezpečnostní systémy postavené na technologii rozpoznávání obličejů pomocí dostupných fotografií uživatelů sociálních sítí. Jak je vysvětleno ve zprávě specialistů, útok byl umožněn kvůli potenciálním zranitelnostem spojeným se sociálními zdroji.

„Není divu, že osobní fotografie zveřejněné na sociálních sítích mohou představovat riziko pro soukromí. Většina velkých sociálních sítí doporučuje uživatelům, aby si při zveřejňování fotografií na webu nastavili soukromí, ale mnohé z těchto fotografií jsou často dostupné široké veřejnosti nebo si je mohou prohlížet pouze přátelé. Uživatelé navíc nemohou nezávisle kontrolovat dostupnost svých fotografií zveřejněných jinými odběrateli,“ poznamenávají vědci.

V rámci experimentu výzkumníci vybrali fotografie 20 dobrovolníků ( uživatelé Facebooku, Google+, LinkedIn a další sociální zdroje). Tyto obrázky pak použili k vytvoření 3D modely obličeje, „revitalizovali“ je pomocí řady animačních efektů, aplikovali na model texturu kůže a upravili pohled (v případě potřeby). Výsledné modely vědci testovali na pěti bezpečnostních systémech, z nichž čtyři byly oklamány v 55–85 % případů.

Podle zprávy společnosti Technavo(Winter 216) jeden z klíčových trendů, který má pozitivní dopad na technologický trh biometrická identifikace v obličeji ( Rozpoznávání obličeje), je zavádění multimodálních biometrických systémů v sektorech jako je zdravotnictví, bankovnictví, finanční sektor, sektor cenných papírů a pojišťovnictví, sektor dopravy, silniční doprava, ale i veřejný sektor.

Zakladatel projektu Benjamin Levy uvedl, že díky vysoké úrovni zabezpečení bude IsItYou schopen rozpoznat 99 999 ze 100 tisíc případů klamání. Levy se snažil přesvědčit banky, aby jeho systém zavedly již v příštím roce. Bude sloužit k provádění finančních transakcí.

Google již v Androidu používá rozpoznávání obličeje. Tímto způsobem můžete odemknout zařízení s tímto mobilním operačním systémem. Vývojáři však opakovaně tvrdili, že rozpoznávání obličeje není ve srovnání s klasickými způsoby. V tomto ohledu odborníci pochybovali o prohlášeních Benjamina Levyho.

Marios Savvedes z Carnegie Mellon University zkoumá rozpoznávání obličeje. Věří, že samočinný bezpečnostní test IsItYou nemůže být spolehlivý.

Světový expert v oblasti biometrie Dr. Massimo Tistarelli sdílí stejný názor. Řekl, že v Evropě probíhá komplexní výzkumný projekt Tabula Rasa, jehož hlavním cílem je vyvinout ochranu proti podvodům pro biometrické identifikační metody. Před vstupem na trh by podle něj měla být provedena řada nezávislých studií, které účinnost přípravku potvrdí.

Dnes snad neexistuje žádná jiná technologie, která by byla opředena tolika mýty, lží a neschopností. Novináři, kteří mluví o technologiích, lžou, politici, kteří mluví o úspěšné implementaci, lže většina prodejců technologií. Každý měsíc vidím důsledky toho, jak se lidé snaží implementovat rozpoznávání obličejů do systémů, které to nezvládají.

Téma tohoto článku bylo ožehavé už dlouho, ale byl jsem stále líný ho napsat. Spousta textu, který jsem už dvacetkrát opakoval odlišní lidé. Ale po přečtení dalšího balíku odpadků jsem se rozhodl, že je čas. Poskytnu odkaz na tento článek.

Tak. V tomto článku odpovím na několik jednoduchých otázek:

Odkud si myslíte, že tvůrci algoritmů vzali tyto základy?

Malá nápověda. První NTech produkt, který nyní mají, je Find Face, vyhledávání lidí na VKontakte. Myslím, že není potřeba žádné vysvětlení. VKontakte samozřejmě bojuje s roboty, kteří vše vypumpují otevřené profily. Ale jak jsem slyšel, lidé stále stahují. A spolužáci. A Instagram.

Vypadá to jako u Facebooku – tam je všechno složitější. Ale jsem si téměř jistý, že také na něco přišli.
Takže ano, pokud je váš profil veřejný, pak můžete být hrdí, byl použit k trénování algoritmů;)

O řešeních a o firmách

To je něco, na co můžeme být hrdí. Z 5 předních společností na světě jsou nyní dvě ruské. Jedná se o N-Tech a VisionLabs. Před půl rokem byly lídry NTech a Vocord, první fungoval mnohem lépe na otočené obličeje, druhý na frontálních.

Nyní jsou zbývající lídři 1-2 čínské společnosti a 1 americká, Vocord v hodnocení něco ztratil.

Dalšími ruskými v hodnocení jsou itmo, 3divi a intellivision. Synesis je běloruská firma, i když její část byla kdysi v Moskvě asi před 3 lety měli blog na Habré. O několika dalších řešeních vím, že patří zahraničním společnostem, ale vývojové kanceláře jsou také v Rusku. Existuje také několik ruských společností, které nejsou zahrnuty do soutěže, ale zdá se, že mají dobrá řešení. Například rozvojové cíle tisíciletí mají. Je zřejmé, že Odnoklassniki a Vkontakte mají také své vlastní dobré, ale jsou pro interní použití.

Zkrátka ano, jsme to většinou my a Číňané, kdo má stejný výraz obličeje.

NTech byl obecně první na světě, který ukázal dobré parametry na nové úrovni. Někde na konci roku 2015. VisionLabs teprve dohnaly NTech. V roce 2015 byli lídry na trhu. Jejich rozhodnutí však bylo z poslední generace a NTech se začali pokoušet dohnat až na konci roku 2016.

Abych byl upřímný, nemám rád ani jednu z těchto společností. Velmi agresivní marketing. Viděl jsem lidi, kterým bylo prodáno zjevně nevhodné řešení, které nevyřešilo jejich problémy.

Z této strany se mi Vocord líbil mnohem víc. Jednou jsem konzultoval několik lidí, kterým Vocord velmi upřímně řekl: "Váš projekt nebude fungovat s takovými kamerami a instalačními body." NTech a VisionLabs se šťastně pokusily prodat. Ale na Vocordu něco je Nedávno zmizel.

závěry

Na závěr bych chtěl říci následující. Rozpoznávání obličeje je velmi dobrý a mocný nástroj. Dnes vám opravdu umožňuje najít zločince. Jeho implementace však vyžaduje velmi přesnou analýzu všech parametrů. K dispozici je spousta OpenSource řešení. Existují aplikace (rozpoznání v davech na stadionech), kde stačí nainstalovat VisionLabs|Ntech a také udržovat tým údržby, analýzy a rozhodování. A tady vám OpenSource nepomůže.

Dnes nemůžete věřit všem pohádkám, že můžete chytit všechny zločince nebo pozorovat všechny ve městě. Ale je důležité si uvědomit, že takové věci mohou pomoci dopadnout zločince. Například zastavit v metru ne všechny, ale jen ty, které systém považuje za podobné. Umístěte kamery tak, aby byly tváře lépe rozpoznávány, a vytvořte k tomu vhodnou infrastrukturu. I když já jsem například proti tomuto. Protože cena za chybu, pokud vás někdo pozná, může být příliš vysoká.

Přidat štítky

Moderní integrované bezpečnostní systémy jsou schopny řešit problémy jakékoli složitosti ve všech typech průmyslových, sociálních a domácích zařízení. Video monitorovací systémy jsou velmi důležitými nástroji bezpečnostních systémů a požadavky na funkčnost segmentu neustále rostou.

Komplexní zabezpečovací systémy

Jednotná platforma zahrnuje moduly pro bezpečnostní a požární zařízení, řízení a správu přístupu, video dohled nebo uzavřený televizní okruh (CCT). Funkce posledně jmenovaného se donedávna omezovaly na videomonitoring a záznam situace v zařízení a okolí, archivaci a ukládání dat. Klasické videosystémy mají řadu významných nevýhod:

• Lidský faktor. Neefektivní výkon operátora při vysílání velkého objemu informací.
• Nemožnost chirurgického zákroku, včasná analýza.
• Značné časové náklady na vyhledávání a identifikaci události.

Rozvoj digitálních technologií vedl k vytvoření „chytrých“ automatizovaných systémů.

Síla je v intelektu

Základním principem intelektuální analýzy je video analytika - technologie založená na metodách a algoritmech pro rozpoznávání obrazu a automatizovaný sběr dat jako výsledek analýzy video streamu. Takové zařízení je bez lidského zásahu schopno v reálném čase detekovat a sledovat zadané cíle (auto, skupina osob), potenciálně nebezpečné situace (kouř, požár, neoprávněný zásah do provozu videokamer), naprogramované události a rychle vydat poplachový signál. Odfiltrováním video dat, která nejsou zajímavá, se zátěž na komunikační kanály a archivní databáze.

Nejoblíbenějším nástrojem pro analýzu videa je systém rozpoznávání obličeje. V závislosti na vykonávaných funkcích a přidělených úkolech jsou na zařízení kladeny určité požadavky.

Software a hardware

Pro efektivní práce systémy používají několik typů IP videokamer s různými výkonnostní charakteristiky. Detekce objektu na kontrolovaném území je zaznamenávána panoramatickými kamerami s rozlišením 1 megapixel a ohniskovou vzdáleností 1 mm a jsou na něj namířeny snímací zařízení. Jedná se o pokročilejší fotoaparáty (od 2MP, od 2mm), které provádějí rozpoznávání podle jednoduché techniky(3-4 parametry). Chcete-li identifikovat objekt, kamery s dobrá kvalita obrázky dostatečné pro použití složité algoritmy(od 5 MP, 8-12 mm).

Nejoblíbenější softwarových produktů pro rozpoznávání obličeje "Face Intellect" (vyvinutý společností House Control), ředitel obličeje (společnost Sinesis) a VOCORD FaceControl (VOCORD):

• Vysoká pravděpodobnost identifikace objektu (až 99 %).
• Podpěra, podpora široký rozsahúhly natočení videokamer.
• Možnost identifikace tváří i v husté pěší mase.
• Variabilita při přípravě analytických zpráv.

Základy rozpoznávání vzorů

Jakékoli biometrické rozpoznávací systémy jsou založeny na identifikaci korespondence čtených fyziologických charakteristik osoby s určitým specifikovaným vzorem.

Skenování probíhá v reálném čase. IP kamera vysílá video stream do terminálu a systém rozpoznávání obličeje určuje, zda se obraz shoduje s fotografiemi uloženými v databázi. Existují dvě hlavní metody. První je založen na statických principech: na základě výsledků zpracování biometrických parametrů je vytvořen elektronický vzorek v podobě unikátního čísla odpovídajícího konkrétní osobě. Druhá metoda modeluje „lidský“ přístup a vyznačuje se samoučením a robustností. Identifikace osoby z obrazu videa zohledňuje změny související s věkem a další faktory (přítomnost pokrývky hlavy, vousů nebo kníru, brýle). Tato technologie umožňuje pracovat i se starými fotografiemi a v případě potřeby i s rentgenovými snímky.

Algoritmus vyhledávání obličeje

Nejběžnější technikou pro detekci tváří je použití Haarových kaskád (souborů masek).

Maska je obdélníkové okno s různými kombinacemi bílých a černých segmentů.

Mechanismus programu je následující: snímek videa je pokryt sadou masek a na základě výsledků konvoluce (počítání pixelů, které spadají do bílých a černých sektorů) se vypočítá rozdíl a porovná se s určitou prahovou hodnotou. .

Pro zlepšení výkonu klasifikátoru se vytvářejí pozitivní (snímky s lidskými tvářemi) a negativní (bez nich) tréninkové vzorky. V prvním případě je výsledek konvoluce nad prahovou hodnotou, ve druhém - níže. Detektor obličeje s přijatelnou chybou určí součet konvolucí všech kaskád a v případě překročení prahové hodnoty signalizuje přítomnost obličejů v záběru.

Rozpoznávací technologie

Po detekci a lokalizaci zahrnuje přípravná fáze jas a geometrické zarovnání obrazu. Další akce – výpočet a identifikace vlastností – lze provádět různými metodami.

Při skenování celé tváře v místnosti s vynikajícím osvětlením dobré výsledky demonstrovat algoritmy, které pracují s dvourozměrnými obrázky. Analýzou jedinečných bodů a vzdáleností mezi nimi systém rozpoznávání obličeje určuje skutečnost identifikace na základě rozdílových koeficientů mezi „živým“ obrázkem a registrovanou šablonou.

3D technologie jsou odolné vůči změnám světelný tok, přípustná odchylka od čelního úhlu je do 45 stupňů. Zde se analyzují nejen body a čáry, ale také vlastnosti povrchů (zakřivení, profil) a metrika vzdáleností mezi nimi. Aby takové algoritmy fungovaly, je to nutné maximální kvalitu video záznamy rychlostí až 200 snímků/s. Systém je založen na stereo videokamerách s maticí 5 megapixelů, vysokým optickým rozlišením a chybou synchronizace sníženou na minimum. Navíc jsou propojeny speciálním časovacím kabelem pro přenos hodinových impulsů.

Stav na trhu moderních systémů

První z nich byly kvůli jejich vysoké ceně vyvinuty pouze pro vládní vojenská zařízení a teprve v polovině 90. let byly dostupné komerčním organizacím. Rychlý vývoj technologií umožnil zvýšit přesnost systémů a rozšířit rozsah jejich použití. Vedoucí postavení na trhu naší země patří americkým a západoevropským výrobcům zabezpečovacích systémů. Nejprodávanější jsou zařízení od korporací ZN Vision Technologies a Visionics. Nejslibnější mezi tuzemskými vývojáři jsou výzkumy a produkty společností Vocord, NTechLab, Soling, VisionLabs LLC a skupiny TsRT, které se mimo jiné zabývají i adaptací zahraničních komplexů na ruské podmínky.

Počítačové ovládání obličeje

Nejrozsáhlejší oblastí uplatnění bezkontaktní identifikace je boj proti terorismu a kriminalitě. Obraz obličeje zločince je uložen v databázi. V místech, kde se vyskytují velké davy lidí (letiště, nádraží, obchodní centra, sportovní instituce), je v reálném čase zaznamenáván tok lidí za účelem identifikace hledaných osob.

Další oblastí jsou systémy kontroly vstupu: ukázková fotografie na elektronické propustce je porovnána s modelem získaným jako výsledek zpracování dat z videokamer. Procedura probíhá okamžitě, aniž by byla vyžadována dodatečné akce(na rozdíl od skenování sítnice nebo snímání otisků prstů).

Dalším rychle rostoucím odvětvím je marketing. Interaktivní plakátovací tabule, skenováním obličeje člověka určí jeho pohlaví a věk a vizualizuje pouze ty reklamy, které budou pro klienta potenciálně zajímavé.

Trendy a vyhlídky rozvoje

Systémy rozpoznávání obličeje jsou v bankovním sektoru velmi žádané.

Koncem loňského roku se vedení Pochta Bank po instalaci 50 000 chytrých videokamer ve svých kancelářích podařilo ušetřit miliony rublů tím, že zabránili podvodům v segmentu půjček a plateb. Odborníci tvrdí, že do roku 2021 bude vytvořena potřebná infrastrukturní síť a jakékoli operace na bankomatech budou možné až po biometrické identifikaci obličeje klienta.

V příštím desetiletí umožní špičkové technologie otevřít síť plnohodnotných samoobslužných prodejen: kupující projde před výkladní skříně, vybere si produkt, který se mu líbí, a odejde. Systém rozpoznání obličeje a obrazu určí totožnost kupujícího, zakoupí a odečte požadovanou částku z jeho účtu.

Pracuje se na vytvoření systémů pro rozpoznávání psycho-emocionálních stavů. Analýza lidských emocí bude žádaná v multimediálních oblastech: animace, kino a průmysl počítačových her.

Obličej člověka je jedinečný, technologie biometrického rozpoznávání obličeje jsou přesné a cenově dostupné. Pokud tyto dvě skutečnosti sečteme, můžeme s jistotou učinit předpověď: identifikace osoby podle obličeje má všechny šance stát se jednou z hlavních metod potvrzení identity.

Sergey Shcherbina, marketingový ředitel společnosti Vocord, na pěti příkladech ukazuje, ve kterých oblastech tato technologie již funguje.

Dnes je na trhu několik druhů podobné systémy a provádějí úkoly různé úrovně složitosti: od vzdáleného rozpoznávání v davu po zaznamenávání pracovní doby v kanceláři. Řešení pro rozpoznávání obličeje jsou zákazníkům k dispozici na různých platformách – serverová architektura, mobilní a vestavěná řešení a cloudové služby.

Moderní systémy pracují na algoritmech neuronových sítí hluboké učení, takže přesnost rozpoznávání je maximální i pro obrázky Nízká kvalita, jsou odolné proti rotaci hlavy a mají další výhody.

Příklad 1: Veřejná bezpečnost

Zajištění bezpečnosti je jakýmsi výchozím bodem, od kterého zavádění biometrických identifikačních systémů začalo. Systémy vzdáleného rozpoznávání obličeje se používají k zajištění bezpečnosti veřejných zařízení.

Nejtěžším úkolem je identifikovat osobu v davu.

Takzvané nekooperativní rozpoznávání, kdy člověk neinteraguje se systémem, nedívá se do objektivu fotoaparátu, odvrací se nebo se snaží skrýt svou tvář. Například na dopravních uzlech, metru a velkých mezinárodních akcích.

Případy

Jedním z nejvýznamnějších projektů roku 2017 pro naši společnost byla největší mezinárodní výstava EXPO-2017, která se letos v létě konala v Kazachstánu. Vzdálený biometrický systém rozpoznávání obličeje používal specializované kamery.

K izolaci tváří v záběru dochází v samotné kameře a na server je přenášen pouze obraz tváře, což odlehčuje kanál a výrazně snižuje náklady na síťové infrastruktury. Kamery sledovaly čtyři vstupní skupiny, v různé části komplex. Architektura systému byla navržena tak, aby vstupní skupiny pracovaly odděleně nebo všechny společně správná práce Systém byl vybaven pouze 4 servery a 48 kamerami.

S pomocí online analýzy videa se velká geograficky rozmístěná zařízení používají k vyhledávání podezřelých a pohřešovaných osob, vyšetřování nehod a incidentů a analýze toků cestujících.

Na některých letištích se do konce roku 2017 začnou používat biometrie k odbavování cestujících na lety. Do 12 se podle portálu Tadviser počítá také se zavedením systémů chytrých bran na letištích Evropské země(Španělsko, Francie, Nizozemsko, Německo, Finsko, Švédsko, Estonsko, Maďarsko, Řecko, Itálie, Rumunsko).

A dalším krokem by mělo být zavedení systémů rozpoznávání obličejů pro kontrolu hranic a migrace. S vládní podporou by se zavedení identifikace obličeje mohlo v příštích třech až pěti letech stát stejně samozřejmostí jako detektory kovů.

Příklad 2. Poznejte svého kupujícího zrakem

Firmy také spoléhají na biometrickou identifikaci obličeje. V první řadě se jedná o maloobchod.

Systémy rozpoznávají pohlaví a věk zákazníků, frekvenci a čas návštěv maloobchodní prodejny, shromažďují statistiky pro každý jednotlivý obchod v řetězci.

Poté pro oddělení v automatický režim Detailní reporty se zobrazují jak za síť jako celek, tak v členění podle maloobchodních prodejen. Na základě těchto reportů je vhodné vytvořit „portrét zákazníka“ a plánovat efektivní marketingové kampaně.

Zákazníky bohužel nemůžeme prozradit. Patří mezi ně největší prodejci a sítě DIY (Do It Youself), jejichž sortiment zahrnuje drahé nástroje a komponenty.

Jak to funguje

Mnoho lidí se bojí úniků důvěrná informace, ale zvláště zdůrazňujeme, že v archivech nejsou uchovávány žádné osobní údaje uznaných osob. Navíc se neukládá ani snímek, ale jeho biometrická šablona, ​​ze které snímek nelze obnovit.

Při opakovaných návštěvách se biometrická šablona obličeje „utáhne“, takže systém přesně ví, kdo a kolikrát byl v prodejně. Můžete si být jisti, že vaše osobní údaje jsou v bezpečí.

Pro malé obchody, prodejce automobilů a lékárny je mechanismus pro shromažďování marketingových analýz implementován v cloudové službě rozpoznávání. Pro malé a střední podniky je tato možnost výhodnější, protože nevyžaduje náklady serverové vybavení, najímání dalšího personálu, aktualizace softwaru a tak dále Jedná se zaprvé o pohodlný nástroj pro hodnocení efektivity maloobchodních prodejen a zadruhé o vynikajícího pomocníka pro identifikaci zlodějů. To znamená, že jeden systém vykonává několik funkcí najednou.

Příklad 3. Systémy kontroly a řízení přístupu

Kromě výše uvedených funkcí je systém rozpoznávání obličeje vhodný k použití jako alternativa k Proximity kartám v systémech řízení a správy přístupu (ACS).

Mají řadu výhod: poskytují vysokou spolehlivost rozpoznávání, nelze je oklamat, zkopírovat nebo ukrást a lze je snadno integrovat se stávajícím bezpečnostním zařízením. Můžete dokonce použít stávající bezpečnostní kamery. Systémy biometrické identifikace obličeje fungují na dálku a velmi rychle a zaznamenávají události v archivu.

Pomocí biometrického systému kontroly přístupu je vhodné sledovat pracovní dobu zaměstnanců, zejména ve velkých kancelářských centrech.

Pouzdro

Minulý rok jsme takový systém zavedli ve velkém indickém podniku, který se specializuje na logistiku. Počet stálých zaměstnanců je více než 600 osob. Zároveň společnost funguje nepřetržitě a praktikuje „plovoucí“ pracovní plán. S pomocí našeho systému vzdálené biometrické identifikace získal zákazník kompletní a spolehlivou evidenci pracovní doby zaměstnanců, nástroj preventivního zabezpečení objektu a systém kontroly vstupu.

Příklad 4. Vstup fanoušků na stadion

V okamžiku nákupu vstupenky na pokladně je automaticky vyfotografována tvář každého kupujícího a nahrána do systému. Tak se tvoří základna návštěvníků zápasu. Pokud byl nákup proveden přes internet nebo mobilní aplikaci, je autorizace možná na dálku pomocí „selfie“. V budoucnu, když člověk přijde na stadion, systém ho pozná bez jakýchkoli pasů.

Identifikace návštěvníků sportovních soutěží se stala povinnou v souladu s federálním zákonem č. 284-FZ „o změně článku 20 federálního zákona „o tělesné kultuře a sportu v Ruské federaci“ a článkem 32.14 zákoníku Ruské federace. o správních deliktech.

Osoba, která si vstupenku zakoupila, vstoupí na stadion, nelze ji převést na jinou osobu nebo vstoupit s padělanou vstupenkou. Vzdálené rozpoznávání obličeje na stadionech funguje na stejném principu jako na velkých geograficky rozmístěných dopravních zařízeních: pokud je osoba zařazena na seznam osob, kterým je vstup na stadion zakázán, systém ji nepustí.

Pouzdro

V březnu 2016 v rámci společný projekt Vocord a pobočka PJSC Rostelecom v Chanty-Mansijsku byl k zajištění bezpečnosti Světového poháru v biatlonu konaného v Chanty-Mansijsku použit systém dálkového rozpoznávání obličejů. Od roku 2015 stejný systém úspěšně funguje v multifunkčním sportovním areálu Omsk Arena. Je jedním ze šesti největších sportovních zařízení v Rusku, je největším sportovním a zábavním zařízením na Sibiři a základnou hokejového klubu Avangard.

Příklad 5. Internetové bankovnictví a bankomaty

Další výklenek, ve kterém se usadilo rozpoznávání obličeje, je bankovní sektor. Zde je zavádění nových technologií intenzivní, protože finanční sektor se více než ostatní zajímá o spolehlivost a bezpečnost personalizovaných informací.

Biometrie dnes postupně začíná, ne-li nahrazovat obvyklé a zavedené „papírové“ dokumenty, pak se jim vyrovnat. Zároveň se výrazně zvyšuje stupeň ochrany při platbách: pro potvrzení transakce se stačí podívat do fotoaparátu svého smartphonu. Samotné biometrické údaje se přitom nikam nepřenášejí, takže je nelze zachytit.

Zavádění technologií biometrické identifikace přímo souvisí s masovým využíváním elektronické služby a zařízení, rozvoj online obchodu a distribuce plastové karty místo hotovosti.

S příchodem vysoce výkonných grafických procesorů (GPU) a ultrakompaktních hardwarových platforem na nich založených – jako je NVIDIA Jetson – se do bankomatů začalo zavádět rozpoznávání obličeje. Nyní může pouze držitel karty vybírat hotovost nebo provádět transakce na účtu, například prostřednictvím bankomatů Tinkoff Bank. A PIN může být brzy zrušen.

Vidět znamená rozumět tomu, co je vidět. Jsme slepí, pokud v našem mozku nefungují zrakové oblasti neokortexu, jakéhosi biopočítače zodpovědného za rozpoznávání obrazu. Nyní se podobné analyzátory, schopné rozpoznávat tváře a chápat jejich výrazy, objevují v umělých systémech.

Takže věci získají zrak a zrak má vlastní mysl. Zpočátku se mi zdá, že je tupý: nově zapnutý systém rozpoznávání obličeje LUNA nikam nespěchá, aby vstoupil do normálního režimu a zapamatoval si mě. Nakonec ale hlásí, že si pamatuje, a žádá o zadání jména. LUNA dokáže sama určit pohlaví a věk. Pohlaví je snadné: mám vousy, ale systém mi zvýšil věk o pět let - zřejmě kvůli stejným vousům.

Teď mě kamera pozná, i když si sundávám brýle nebo otočím hlavu. Musíme zkusit něco vážnějšího – míříme do skříně s parukami a umělými kníry. Volím husté lokny, které skryjí i polovinu mého obličeje – LUNA mě stále pozná.

Když už jsme si dost pohráli s parukami, otevřeme ICQ a začneme se bavit maskami pro videohovory: masky jsou aplikovány na můj digitální obličej v reálném čase – mohu vést videochat, aniž bych byl rozpoznán.

Dalším číslem našeho programu je Face.DJ. Tato aplikace vytvoří 3D model obličeje ze selfie a poté tento obličej umístí na virtuální hlavu, abyste si mohli vyzkoušet účesy a doplňky. Dalším účelem aplikace je animovat uživatele, vytvořit jeho kreslenou kopii pro hry a další online aktivity.

Stejnou aplikaci připravujeme pro seznamovací službu: lidé se často nechtějí otevřít při prvním kontaktu,“ říká Yulia, PR specialistka společnosti VisionLabs, která vyvinula LUNA. - Někteří lidé nosí masky, aby do svých romantických interakcí přidali prvek hry.

Multiplatformní systém LUNA má také mnoho masek. Je tam aplikace Telegramový posel, který rozpoznává pohlaví a věk podle obličeje, existuje LUNA v cloudu a LUNA pro prohlížeč. Ale hlavní věc je, že tento program lze implementovat do různých technologických produktů, které mají být použity pro rozpoznávání obličeje.

Jeden z našich klientů potřebuje například vybrat fotografie – tzv. bestshot z video streamu. Náš program si s tím tedy poradí sám. Jiný klient potřebuje, aby systém rozpoznal obličej nejen při přihlašování do online bankovnictví, ale po celou dobu relace, protože můžete odejít a váš přístup využije útočník. I s tímto úkolem jsme si poradili.

Hlavními klienty VisionLabs jsou banky. Například v bance Pochta je systémem LUNA vybaveno 50 tisíc pracovišť – jde o největší implementaci biometrie na světě. Je také důležité rozpoznat obličeje klientů, aby bylo možné porovnat pasové fotografie s fotografiemi v databázi. Koneckonců, nejběžnějším podvodem v této oblasti je vložení vaší fotografie do cizího pasu, abyste získali půjčku.

Jak vidí auta

Oslovuje nás Alexander Khanin, ředitel VisionLabs.

Řekněte nám něco o počítačovém vidění?

Alexander Khanin: Počítačové vidění je oblast aplikované matematiky, která je svou složitostí ekvivalentní úkolu vytvářet umělou inteligenci obecně. Vizuální kanál je hlavním kanálem pro příjem informací o okolním světě. A tomu, co vidíme na vlastní oči, věříme více než jiným zdrojům.

Naším úkolem je naučit fotografický nebo videoprogram dělat závěry a porozumět obrázku stejně jako člověk. Nebo ještě lépe. Když se stroj v této dovednosti vyrovná člověku, můžeme považovat problém za vyřešený. Dosud bylo řešeno pouze pro některé úzké aplikační oblasti. Například pro rozpoznání závad zařízení nebo rozpoznání obličeje.

Byl problém rozpoznávání obličeje vyřešen?

Alexander Khanin: Ano, už se spolehlivě ukázalo, že stroj rozlišuje obličeje lépe než my. A to přesněji a rychleji. Člověk není moc dobrý v určování věku a národnosti. Ti, kteří žijí v Evropě, hůře rozlišují tváře lidí s asijským vzhledem a naopak. Jsme také zapomnětliví. Ke všemu to stroj dělá desítky milionůkrát rychleji.

Ale člověk neanalyzuje jednotlivé parametry, ale člověka a dokonce i situaci jako celek. Rozumíme kontextu, ve kterém má tvář partnera určitý výraz. Jak se s tím vším auto vyrovná?

Alexander Khanin: Kombinace nejlepších technik počítačového vidění a strojové učení. Vezměte si například metodu hlubokého učení - její zvláštností je, že člověk nespecifikuje parametry obličeje pro rozpoznání.

Programuje se neuronová síť sama?

Alexander Khanin: Neuronové sítě se objevily již v 70. letech minulého století a revoluce v této oblasti začala kolem let 2013-2014. Protože teprve do této doby bylo možné nashromáždit dostatečně velké objemy dat pro trénování neuronových sítí a výpočetní výkon se stal relativně levným. Pokračování ve vývoji deterministických metod rozpoznávání – upřesňování, které části obličeje se mají porovnávat jak – se stalo zbytečným.

Průlom nastal, když to opustili dané parametry, například z klíčových bodů na obličeji. Místo toho stroj dostal úkol: „Podívejte, tady je deset tisíc párů fotografií, každý pár je jedna osoba, abyste je mohli určit na fotkách, které ještě nevidíte, která je stejná osoba a které jsou jiné." Stroj si sám najde parametry, které jsou důležité pro řešení tohoto problému.

Takto jste trénoval svůj systém?

Alexander Khanin: Ano, toto je typický identifikační úkol – porovnejte nyní pořízenou fotografii s fotografií v pasu a potvrďte, že se jedná o stejnou osobu. Jako vstup jsme dali stroji velká data – miliony párů fotografií a na výstupu jsme požadovali správnou odpověď pro jakékoli fotografické portréty. A systém se poučil – sám upravoval parametry tak, aby minimalizoval chyby. To znamená, že pro hluboké učení musíte nejprve najít tréninkový vzorek - existuje mnoho příkladů správná rozhodnutí. Poté program funguje sám.

Kde jsi vzal ty miliony párů fotografií?

Alexander Khanin: Pro výzkumníky jsou k dispozici ukázky školení – nejprve jsme je použili a poté jsme spolupracovali s partnery a klienty, kteří nám umožnili pokračovat ve školení o jejich datech.

Jak uspět na trhu

Problém rozpoznávání lidí podle obličeje byl vyřešen. A co definice emocí?

Alexander Khanin: Stejně jako například v afrických zemích lidé obešli etapu telegrafu a okamžitě přešli na mobilní síť, tak jsme, aniž bychom řešili problém s rozpoznáváním emocí, okamžitě přešli na více vysoká úroveň- k závěrům o lidských vlastnostech, které jsou pro naše klienty důležité. Business ukazuje: z toho, že stroj rozpozná, zda se člověk usmívá nebo mračí, není žádný užitek. Je potřeba serióznějších dovedností.

Rozpoznat lži, například?

Alexander Khanin: Ano. Nebo určit, zda kandidát splňuje vaše požadavky či nikoli. Ať už je klient se službou spokojen nebo ne, úsměv může vyjadřovat nejen radost, ale i výsměch a skrytou nespokojenost. Proto je samotné rozpoznání emocí dílčím úkolem. Studujeme tvář v dynamice, sled reakcí na otázky, obsluhu a prostředí.

Existují nějaké inovativní produkty, na které se zaměřujete?

Alexander Khanin: My sami jsme na přední straně. Je lékařským faktem, že náš produkt je prvním komplexním systémem rozpoznávání obličeje na světě pro banky a maloobchod, který funguje mobilní telefon, a na webových stránkách a na pobočkách, v bankomatech a v samoobslužných terminálech - všude. Jsme nejen první, ale zatím, pokud vím, jediní.

Mají již některé samoobslužné terminály nainstalovaný systém rozpoznávání obličeje?

Alexander Khanin: Ano, například v Otkritie Bank - v terminálech elektronická fronta. A to nejsou pilotní projekty, ale takové, které fungují a uspokojují zákazníky v reálných podmínkách.

Máte pocit, že vám konkurenti dýchají na krk?

Alexander Khanin: Pilotní projekty v oblastech blízko nás je jich mnoho. Jen v Rusku existují desítky společností, které se zabývají rozpoznáváním obličeje, v Číně asi stovka a ve světě více než tisícovka. Proto říkám, že problém samotného rozpoznávání obličeje byl vyřešen, alespoň u většiny segmentů a praktických úkolů.

Technologie není to, co je důležité pro úspěch na trhu. Většinu klientů nezajímá, jakou technologii máme a jak přesně řešíme problém, řekněme zrychlením služeb v bance nebo obchodě – pomocí rozpoznávání obličeje, předpovědí počasí nebo černé magie. Je pro ně důležité, aby byl výsledek.

Poznejte všechny!

Jaké úkoly ještě nebyly vyřešeny, ale budou v dohledné době? Na čem specialisté pracují?

Alexander Khanin: Jedním z nejdůležitějších nevyřešených problémů je rozpoznávání obličeje ve zcela nekontrolovaném prostředí, jako je dav. Mnoho lidí říká, že to umí, ale ve skutečnosti ještě nic takového neimplementovali. Zřejmě se mluví marně.

Není nelegální poznávat náhodné lidi podle obličeje? Jedná se o použití osobních údajů.

Alexander Khanin: Podnikání je samozřejmě zakázáno. Jedná se o porušení lidských práv a narušení soukromí. Obecně nám technologie nyní umožňují mnohem více, než umožňuje zákon. Ale pracujeme pouze v bílé zóně - plně v souladu se zákonem. Je pro nás důležité, abychom neporušovali práva lidí. Nemáme právo používat jeho data ze sociálních sítí bez souhlasu osoby, a proto nevytvoříme například systém pro obchod, který vyhledává informace o klientovi na základě jeho fotografie. Můžeme ale vyvinout program, který na základě fotografií přibližně odhadne pohlaví a věk kupujících.

Naše společnost spolupracuje pouze s podniky, ale národní bezpečnostní služby mají systémy, které vyhledávají lidi na základě fotografií.

To znamená, že FSB je povolena, ale běžní lidé ne?

Alexander Khanin: Ano. Pokud chce zpravodajská služba najít teroristu v davu, musí všechny naskenovat a identifikovat. Pokud ale člověk vešel do obchodu a fotografický program našel jeho účet na sociální síti, poznal jeho telefonní číslo a začal posílat spam, jedná se o velmi závažné porušení. Na Západě za to existuje trestní odpovědnost.

Mají již letiště systémy rozpoznávání obličejů?

Alexander Khanin: Ano, hlavně při pasové kontrole - kontrolují, zda se jedná o váš pas, zda není falešný a zda jste na seznamu blokovaných nebo na federálním seznamu hledaných osob. V zahraničí je stupeň automatizace mnohem vyšší. Na letištích v Singapuru, Londýně a Paříži lze pasovou kontrolu provádět automaticky, bez účasti zaměstnanců. Naskenujete pas, vyfotografujete se, dojde k usmíření – a je to, můžete jít dál.

Hádejte, co je na obrázku

Jak se bude počítačové vidění vyvíjet?

Alexander Khanin: Jíst velká skupinaúkoly zvané vizuální zodpovídání otázek: ukážete počítači obrázek a on musí porozumět tomu, co je na něm zobrazeno. To je velmi obtížné: pokud se jednoduše naučíte poznávat předměty odděleně, nic nebude fungovat – musíte pochopit souvislosti a provázanost předmětů.

Dalším podobným úkolem je rozpoznávání lidských činů, které jsou také do značné míry určovány kontextem. Pokud například někdo zvedne ruku, co to znamená? Vede, nebo někoho trefí? Tady sedíme a přemýšlíme.

Takže chcete naučit stroje rozpoznávat obrázky, jejichž význam závisí na kontextu?

Alexander Khanin: Naučte se interpretovat kontext a rozpoznávat tak obrázky, akce, scény.

Když roboti uvidí světlo

Alexander Khanin: Přál bych si, aby byl dokončen vývoj počítačového vidění. Pak budou mít roboti skutečné oči, což znamená, že budou schopni rozumět tomu, co se děje, a vhodně reagovat. Jinak se nestanou součástí společnosti, ale zůstanou hračkami na dálkové ovládání.

Jak změní systémy rozpoznávání obličeje naše životy v příštích letech?

Alexander Khanin: Fungování takových systémů si určitě všimnete při autorizaci – například při odemykání telefonu. Mnozí si již na Touch ID zvykli, ale brzy bude nejčastější metodou přihlašování pomocí obličeje. Když se vrátíte domů, nebudete muset hledat klíče a v práci nebudete potřebovat propustku. Zrychlí se obsluha a samoobsluha v bankách, obchodech a v celém sektoru služeb: platby budou probíhat bez karet.

Ulice se stanou bezpečnějšími, protože tam bude video dohled se sledovacími funkcemi. Města a země obdrží dodatečná ochrana a odplata za zločin bude nevyhnutelná. Systém zaznamená vše: kdo a kde to udělal, kam šel později. Koncept „bezpečného města“ bude nahrazen „chytrým městem“: stejná infrastruktura bude zajišťovat bezpečnost a například řídit tok lidí a aut a mnoho dalšího.

Všude nainstalovaný stejný systém kamer a počítačového vidění?

Alexander Khanin: Ano, algoritmu je jedno, koho pozná: VIP klienta nebo zloděje. Obličej všech má stejnou strukturu: oči, ústa a nos. Ale není to jen o obličejích. Stejný systém si poradí třeba s řízením osvětlení. Pokud v místnosti nejsou žádní lidé, proč spalovat elektřinu? Pokud zařízení zjistí problémy a tak dále, zavolá veřejné služby.

Žít ve světě, kde je všechno vidět, je děsivé. Technicky je čím dál snazší vybudovat dystopii, kde jsou všichni pod úplným dohledem...

Alexander Khanin: Myslím, že svět bude nakonec lepší a mnohem bezpečnější místo. Ale bude těžší lhát. S mými partnery jsme například nedávno vyvinuli produkt, který nejenže umožňuje přístup do pracovního prostoru, ale také zohledňuje čas strávený tam: dorazil v tuto dobu, odešel v tuto dobu. Vynechali jste procházku, přišli jste pozdě, nevrátili jste se z oběda – vše bude zaznamenáno.

A nebude se před tím nijak schovávat? Pravděpodobně tam budou masky s tváří někoho jiného.

Alexander Khanin: Samozřejmě existuje mnoho způsobů, jak systém ošidit, a v této oblasti „závody ve zbrojení“ teprve začínají. Bylo tam video, kde učili, jak udělat make-up, který brání rozpoznání. Ale to bylo před třemi lety - současné algoritmy nelze tak snadno oklamat.

Co když místo obličeje ukážete fotografii?

Alexander Khanin: K identifikaci podvodníků je do systémů rozpoznávání obličeje naprogramován speciální „detektor života“, který určuje, zda jde o osobu před ním nebo fotografii. Existuje několik ukazatelů živosti. Ten nejjednodušší, který je považován za světový standard, je blikající. Systém může také požádat osobu, aby se usmála, otočila hlavu nebo se přiblížila ke kameře, aby se ujistil, že je skutečný. Pokud je však kamera vybavena snímačem hloubky, není to nutné: stroj okamžitě pochopí, co je v záběru objemový objekt, ne fotku.

Kdo další je ve vedení?

Rozpoznávání obličeje není jen věda a technika, ale také velký byznys, který ve vyspělých zemích roste obrovským tempem. Výzkumná společnost Allied Market Research předpovídá, že do roku 2022 bude její obrat činit téměř deset miliard dolarů. Mezi předními hráči jsou Rusové. Z desítek startupů a výzkumných projektů jsme vytipovali tři nejúspěšnější.

NTechLab. Absolvent Moskevské státní univerzity Artem Kukharenko začal s aplikací, která určovala plemeno psů z fotografie. Ale již v roce 2015 algoritmus FaceN, který vytvořil se svými partnery v projektu NTechLab, zvítězil ve dvou ze čtyř kategorií hlavní světové soutěže v rozpoznávání obličejů MegaFace. tým Google. Skutečná sláva však přišla společnosti až po vývoji nejoblíbenější aplikace FindFace, určený k vyhledávání podle fotografií lidí na sociální síti VKontakte. Dnes se počet aplikací pro integraci technologie FindFace blíží tisícovce.

Vocord. Společnost Vocord může být bezpečně považována za mistra světa v rozpoznávání obličeje: na webu soutěže MegaFace zaujímá první místo a vede s výrazným náskokem. Tým Vocord je veteránem na trhu systémů počítačového vidění: již v roce 2008 uvedl na trh program vzdáleného biometrického rozpoznávání obličeje Vocord FaceControl, dnes jejich produkty používá více než dva tisíce komerčních a vládních organizací. Společnost se specializuje na identifikaci obličeje, tedy hledání osoby v davu.

VisionLabs. Jejich produkty patří mezi tři nejlepší komerční systémy rozpoznávání obličeje na světě. Více o této společnosti se dočtete v hlavním textu.

Hlavní typy biometrie

Mezinárodní klasifikace metod identifikace osoby

Tvář. Program využívající fotografii nebo video obraz obličeje analyzuje velikost a tvar očí, nosu, lícních kostí, jejich vzájemné polohy a na základě těchto dat vytvoří jedinečnou kombinaci, kterou následně porovnává se stávajícími pro shodu.

Otisky prstů. Metoda otisků prstů je založena na jedinečnosti papilárního vzoru kůže a je široce používána v kriminalistice.

Mluvený projev. Metoda rozpoznávání založená na převodu mluvené řeči na digitální informace.

Oči. K uznání dochází jako výsledek srovnání digitální obraz iris s těmi dostupnými v databázi.

Vídeň. Identifikační metoda založená na žilním vzoru ruky nebo prstů.