Co trzeba wiedzieć o technologii rozpoznawania twarzy

Zaur Abutalimov

Dyrektor nadzoru serwis produkt chmura wideo i wideo analityki dla biznesu Ivideon.

Elena Glazkova

Marketer Ivideon.

Dla państwa, rozpoznawanie twarzy - ważną częścią systemu bezpieczeństwa i imponujący element budżetu. Dla dziennikarzy - bądź panaceum lub instrumentem światowego spisku. Dla biznesu - narzędzia lub produktu. Po czyjej stronie ani zaakceptować, podstawowe pytania nadal. Odpowiedzi na te użytkowników rutynowo przeszukiwać Internet (średnio 28 704 zapytaniu na temat rozpoznawania twarzy w miesiącu), ale nie zawsze jest to pokaz. Aby poprawić sytuację.

Co jest rozpoznawanie twarzy

Oddzielne muchy od kotletów. Użytkownicy coraz częściej do czynienia z rozpoznawania twarzy w ich własnym smartfonyGdzie identyfikacja biometryczna jest używany do odblokowania urządzenia i uzyskują dostęp do tylko właściciel mógł danych. Podczas procesu rozpoznawania niekoniecznie zaangażowanych 3D-kamera, nie można było oszukać fotograficzny gadżet.

Jednak jest identyfikacja osób w czasie rzeczywistym i warunkach rzeczywistych, w którym to przypadku jest nierozerwalnie związane z systemami nadzoru wideo, gdzie ludzie dosłownie „wyrywające away” z kamer pędów Strumień wideo.

Wyobraźmy sobie wysokiej jakości wideo, nowoczesny aparat umieszczony tuż powyżej średniej wysokości człowieka w dobrze oświetlonym miejscu. Przed nią na co dzień zajmuje mniej więcej tyle samo o tych samych ludzi. Move nie są one bardzo szybko.

Przechwycone wideo mogą być przechowywane w archiwum w chmurze. Kamera łączy moduł analityczny: złożoną kombinację algorytmów (sztuczna inteligencja, Sieci neuronowe, to wszystko) plus interfejs użytkownika. Moduł „łapie” twarzą strumienia wideo, determinuje płeć i wiek oraz dane wprowadza do bazy danych.

Stopniowo obraz staje się większy. System zapamiętuje wszystkie wykryte twarze automatycznie i zapisuje je w pliku, a użytkownik z tolerancją Określa Dodatkowe informacje: nazwisko, stanowisko, status i inne znaki ( «VIP-gości” lub «złodziej»). Możesz przesłać zdjęcie pożądanej osoby, a moduł znajdzie archiwum w celu wykrycia wszystkich tej osoby.

Gdy dana osoba ze znakiem ponownie przechodzi przed kamerą, system wykrywa go jako ważnego wydarzenia i wysyła powiadomienia push-zainteresowanym użytkownikom.

Wykrywanie rozpoznawania twarzy w kontekście - jest to sytuacja, gdy algorytm zasadzie sobie sprawę, że człowiek przed nim, zamiast jabłko lub syrena z Starbucks kubki. Moc obliczeniowa wymagana go najpierw to zrobić, a dopiero potem może być porównane z bazą danych lub osoby do zapamiętania.

Jeśli po przeczytaniu kilku poprzednich akapitów do końca, gratulacje, teraz wiesz jak wykrywanie twarzy w sytuacji idealnej. Opis nadaje się do każdego systemu, od tych, które stosuje się w moskiewskim metrze, na małych rozwiązań biznesowych.

Najważniejsze, aby zrozumieć: sytuacja idealna w prawdziwym życiu, aby tworzyć trudne, zwłaszcza jeśli chodzi o całe miasto, a nie w biurze lub sklepie. Na przykład w metrze dużo ludzi, wszyscy różni, idą szybko. Aparaty potrzebują dużo, są one warte swojej ceny, umieść je potrzebują kompetentnych ekspertów.

Czy to możliwe, aby oszukać algorytm rozpoznawania twarzy

Pomimo przypadku miss, dokładność rozpoznawania maszynowego jest często lepsze niż jeden, z którym ludzie określają oblicze. Chiny będą wkrótceChiny budować gigantyczną bazę danych rozpoznawania twarzy w celu identyfikacji obywatela w ciągu kilku sekund System zdolny Znalezienie konkretnej osoby między 1,3 miliarda innych mieszkańców w ciągu 3 sekund, z dokładnością do 90%.

Jeszcze jasno na to pytanie trudno odpowiedzieć, ponieważ algorytm rozpoznawania twarzy tylko doskonały nie istnieje. Wielkie okulary przyklejony brodę, ruch nasadki, szybki, specjalny make-up (na przykład malowane na kracie twarzy„Czarny łabędź”, uszczelki, koła i laski. Jak uciec z wykorzystaniem systemów rozpoznawania twarzy makijaż) - wszystko to jest w stanie algorytmu mylić. Zwłaszcza w połączeniu z innymi, ponieważ jest wystarczająco rozpoznaćJak oszukać system wykrywania, czy 70% otwarcia twarzy. Teraz wyobraź sobie, że trzeba użyć powyższe zmiany w prawdziwym mieście. To nie brzmi tak proste, prawda?

Czy to możliwe, aby rozpoznać osoby on-line

Internet - miejsce paradoksu: oto ludzie mogą jednocześnie martwić, nie przesądza, czy każdy druga kamera na ulicach ich osobowości, a naprawdę chce „rozpoznać twarze innych ludzi do zdjęć w Internecie. " Rozważmy następujący wiersz rozpoznawania twarzy oddzielnie.

oprogramowanie do rozpoznawania twarzy - to jest się powyżej modułu analizującego (Kamera + oprogramowanie + chmura przechowywaniem), albo miękki, podobny do znanego (nieco skandalicznej) FindFace usług. Obecnie podmioty rozpoznawania programu „Pobieranie za darmo i bez rejestracji,” w większości przypadków, oczywiście, niemożliwe.

Marzenie użytkownika, który wprowadza zapytanie, oczywiście, jest następująca: Przejdź do witryny, przesyłanie zdjęć ludzki nakręcony ukradkiem w metrze, program rozpoznaje twarz i daje link do profilu w sieci społecznościowej. Aha, złapałem! Albo to: pobieranie programów do komputera, należy podłączyć do niej kamery i jej kot raspoznaosh pyska. Sukces - teraz otrzymasz powiadomienie za każdym razem, kot kradnie kiełbasę.

Rzeczywistość jest okrutna. Pierwszym miejscem, które oferuje podobne, odmawia pracy, a z drugiej - wymaga umiejętności programowania Python. Mniej lub bardziej jak sen o nazwie aplikacji SearchFaceKtóry niedawno ponownie uruchomićSearchface wznowiona zezwolenia przez „VKontakte”. Ale społecznościowy zamknięte tę funkcję nazywa FindClone. Przesłać swoje zdjęcia, a algorytm próbuje zidentyfikować tej samej osoby w bazie danych sieci społecznych „VKontakte”. Odniesienia do wniosku nie wydał profil, tylko zdjęcia - i to nie ma znaczenia, kim były załadowane. Jeśli użytkownik dawna aktywna w sieciach społecznościowych, kwestia zdjęcie stworzył niesamowity „biograficzny” efekt, ale jeśli nie, uznawane obraz może śmiać.

Właściwie przykład SearchFace wyraźnie odpowiada na pytanie „Jak korzystać z sieci społecznej rozpoznawanie twarzy?”. Dokładniejsze do cformulirovat to w ten sposób: „Jak sieci społeczne są używane do rozpoznawania twarzy” Odpowiedź jest prosta: w bazie. Nieskończona liczba unikalnych kombinacji liczb (to jest dla algorytmów Facebook„VKontakte”, a druga osoba spojrzenie na zdjęciu) stanowi podstawę do szkolenia sieci neuronowych, które są podstawą do uznania decyzji twarzy.

Rozwiązania są różne, a sieć neuronowa jest również inna, a szczegóły techniczne i specyfikacje, klientów i dostawców usług, co do zasady, nie są ujawniane. W szczególności, moduł rozpoznawania płci i wieku jest w stanie określić, ze względu na fakt, że może uczyć się od informacji zawartych w „Classmates”, „VKontakte”, Instagram i Facebook.

Jak zaprogramowany rozpoznawania twarzy

Nigdy nie należy odpowiadać na pytania, a deweloperzy dla programistów, jeśli nie jesteś programistą. Dlatego zwróciliśmy się o pomoc do specjalisty.

Dmitry Soshnikov

Członek Stowarzyszenia rosyjskiej Sztuczną Inteligencją i starszy ekspert w dziedzinie rozwoju systemów AI i uczenia maszynowego firmy Microsoft.

Wykrywanie twarzy (a także innych związanych z tym działań) - jest to typowy problem. Dlatego też wiele firm dostarcza kompleksowe usługi w formie chmury API (programowanie pośredników pomiędzy aplikacjami) dla wysokiej jakości rozwiązań tych problemów. Oprócz IT gigantów jak Microsoft i Google, rozpoznawania twarzy są również zaangażowane w wyspecjalizowanych firm, w tym rosyjskim. Ich produkty są szybko rozwijających się i zapewnić jeszcze bardziej interesujące funkcje, takie jak identyfikacja osób i sylwetką w tłumie.

Sam z ziemi do pociągu sieć neuronowa jest dużo bardziej skomplikowana. Potrzebują dużej i wysokiej jakości zestaw danych wejściowych, czyli setki tysięcy (albo lepiej nawet więcej!) Zdjęć ludzi. Ponadto, będzie potrzebował znacznych zasobów obliczeniowych i wiedzę w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Duże firmy mają wszystkie te narzędzia, tak rozwiązać problem znacznie lepiej.

Istnieje również rozwiązanie pośrednie - już wykorzystywane do szkolenia sieci neuronowej, na przykład OpenFace. Opcja ta będzie prawdopodobnie pracować trochę gorzej niż gotowy chmurze usługi, jednak pozwoli na pełną kontrolę nad systemem. Będzie to wymagało pewnego poziomu zrozumienia pracy sieci neuronowe i sieci neuronowe ramy i, najwyraźniej, niektóre znajomość Pythona, który zyskał popularność jako główny język programowania wśród profesjonalistów danych naukowych.

Rzeczywiście, jest wygodne, aby przeprowadzić różne eksperymenty do wizualizacji danych i wytwarzania skutecznego obliczenia macierzowe dzięki doskonałej pakietu NumPy. To nie jest najlepszy język pod zabudowę komercyjną, ponieważ nie zawiera żadnych skutecznych środków w celu stworzenia większej liczby systemów oprogramowania bezpieczeństwa, jednak alternatywy dla niego w dziedzinie szkolenia sieci neuronowych jeszcze głęboko no.

Jak działa rozpoznawanie twarzy w biznesie

Popyt na rozpoznawanie twarzy w fintehe, handlu detalicznego i inne rodzaje działalności bezpośrednio związane ze zwiększoną dostępnością technologii. Mechanizm jest prosty: wszystkie przedsiębiorstwa i we wszystkich organizacjach istnieją kamer, które są wykorzystywane jako narzędzia do zbierania danych i późniejszych analityków. W świecie systemu nadzoru jest usuwany w ciągu ostatniego miesiąca terabajtów wideo w rozdzielczości Full HD, czyli, przetwarzanie informacji jest przechowywana jest naprawdę dużo.

Wymagane oprogramowanie do analizy danych może być „szyte” do producenta urządzenia. Kamery z analityki wideo „na pokładzie” są zazwyczaj dość drogie.

Alternatywne - analityka w chmurze, czyli zdalnego centrum danych, który jest podłączony do dowolnego niedrogiego aparatu. Jest o wiele tańszy, a także zapewnia elastyczność - można rozwiązania dostosowane do specyficznych biznes.

Technologia rozpoznawania Popularność osób w różnych dziedzinach zwiększa aktywność. Na przykład, Oszczędności Bank - jeden z liderów pod względem zapowiedzi różnych projektów głośnych rozpoznawania twarzy i twierdzą,On rozpoznaje cię z tysięcy bankomatów określić oczy klienta z nim w tym względzie, że być może „Tinkoff”. W 2017 roku Sbierbank nabyteOszczędności zainwestował w technologię rozpoznawania twarzy 25,07% z VisionLabs firmowych, tworzenie oprogramowania do rozpoznawania twarzy. Dla instytucji finansowej 2018 udało się przetestować rozpoznawanie twarzy w moskiewskim metrze, a nawet złapaćDzięki systemowi rozpoznawania Sbierbanku osób złapać 42 przestępców 42 Test przestępcaOn rozpoznaje cię z tysięcy bankomatów określić oczy klienta Bankomaty z identyfikacją osób, które atakujący nie może wypłacić pieniądze z cudzych kart, a także poinformować o zbieranie danych biometrycznych (dźwięk głosu, twarzy wideo) klientów. W kwietniu tego roku, Sbierbank got kontrolować dewelopera systemów rozpoznawania głosu i ludzi - „Speech Technology Center” (MCR).

Inną rzeczą jest to, że podgląd, testy, pilotażowe i kupno decyzje - nie do rzeczywiście wdrożyć. Że teraz to jest naprawdę stosowane w PKO (a jeśli jest stosowany) to na pewno powiedzieć, może rzeczywiście tylko German Gref.

Z detalistami wszystkim przejrzystość. W rzeczywistości, istnieją trzy problemy, które napotykają rozwiązuje wykrywania.

Po pierwsze, przed kradzieżą. Sklepy działają oszuści, Z którymi często te same osoby w tej samej sieci. rozpoznawania twarzy umożliwia określenie „drifting złodziei” i inne, wcześniej naruszył porządek. Jak tylko jednego wymienionego w bazie sprawcy trafi do sklepu, ochrona zostanie powiadomiony w posłańca lub inny dogodny sposób.

Po drugie, trudności w pracy z naszymi stałymi klientami. Dane na zakupy i urodzin personalizację oferty dla VIP-klientów i fanów marki, nie jest po prostu za mało. Funkcja wykrywania twarzy może być zintegrowany z CRM - czyli oprogramowanie, w którym menedżerowie wprowadzeniu wszystkich informacji o wszystkich transakcjach organizacji. W przypadkach ze złodziejami i dzieł rozpoznawania twarzy VIP o to samo: osoby wpisanej na listę kolorze białym lub czarnym, a gdy pojawi się ponownie, system zasygnalizuje osobie z dostępem. Płeć i wiek są automatycznie wykrywane, a dodatkowe informacje, aby dodać odpowiedzialnego funkcjonariusza.

Po trzecie, identyfikacja osób w reteyle wykorzystywanych do docelowej reklamy. Na przykład, w niektórych sklepach X5 Retail Group powstałaX5 to Computer Vision Aparat rozpoznawania mimiki i wiek klienta. Analizując te dane, system wyświetli na ekranie o obrocie produktów podłogowych, które mogą zadowolić mężczyznę. Żywsze Ilustracja - Case Lolli & Pops, duża cukiernia w Stanach Zjednoczonych. System rozpoznawania twarzy określaProgram lojalnościowy przyszłość w sklepie będzie podawany przez rozpoznawanie twarzy stałymi klientami i wysyła swoje smartfony ogłoszenie z produktów, które mogą ich zadowolić (z uwzględnieniem indywidualnych preferencji, a nawet alergie do żywności).

Innym uderzającym przykładem wykorzystania technologii w reteyle - sklepy bez sklepów i banków. Na przykład, Alibaba Tao CafeAmazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown - kawiarnia i supermarket, znajduje się w Hangzhou. Sprzedaje napoje, przekąski, jedzenie, zabawki, plecaki i podobne. Tao Cafe jest otwarta tylko dla użytkowników serwisu Taobao.

Przy zakupie pije system kamer z obsługą funkcji rozpoznawania twarzy automatycznie identyfikuje klienta powiązany z kontem w sklepie internetowym i przetwarzania płatności. Kupujący przejść przez pokój, wyposażony w szereg czujników, które określają zarówno klienta jak i produktów. Skanowanie działa nawet jeśli ludzie umieścić zakupu w kieszeni lub torbie.

Jak rozwój technologii rozpoznawania twarzy

systemy kamerowe z identyfikacją osób jest naprawdę biorąc na całym świecie. W Moskwie, liczba kamer w roku 2019, aby osiągnąćWysoka technologia i bezpieczeństwo: Ile kamer pojawi się w tym roku 174000. To nie znaczy, że wszystkie te domyślne urządzenie może rozpoznać osobowość: najczęściej zgłaszanymSystem rozpoznawania przestępców poszukiwanych przez kamery będą działać w Moskwie w 2019 roku około 160 tysięcy aparatów z tej funkcji. Niemniej jednak, pod koniec 2018 roku w Moskwie Ratusz ogłosił zamiarWładze w Moskwie w 2019 roku zamierzamy zastąpić kamerę i uruchomić system rozpoznawania twarzy wymienić wszystkie urządzenia nadzoru i tworzą całkowicie innowacyjny system w przyszłym roku.

Paradoksem jest to, że 160 tysięcy - to nie jest tak dużo. Chiny - szczególnie w porównaniu z innymi wiodących wyszukiwarek zapytaniami na temat rozpoznawania twarzy. Tam, pod koniec 2017 roku byłoW twarz: Chiny to wszystko widząc stan ponad 170 milionów kamer wideo i przez następne trzy lata planowaneTechnologia nadzór Chin „Wielkiego Brata” nie jest tak zupełnie skoro rząd chce, aby myśleć Połącz się z siecią ma około 400 milionów.

Właściwe i prawidłowe użycie rozpoznawania twarzy działa przede wszystkim w celu zwiększenia bezpieczeństwa i komfortu. Ludzie zwykle wnika szybko zaufanie do technologii, które eliminują ich z kolejki do meczu piłki nożnej (z uśmiechem Komora - przeszły), aby zapobiec kradzieży i chuligaństwa, czy pomoc mniej wydać na zakupy (program lojalnościowy). Wszystko to, oczywiście, wymaga pewnej regulacji - specjalnie dla tej ochrony są przepisy dane osobowe.

W przyszłości prawdopodobnie zakres rozpoznawania twarzy w systemach nadzoru wideo zostaną uregulowane podobnie do obecnej praktyki pracy z identyfikacji osób w internecie. Ludzie poszukujący prywatności prostu nie ładują się w nadmiarze Network - Częściowa awaria SearchFace usług dowodzi, że ta strategia jest skuteczna.

Oczywiście, nie można w nieskończoność ograniczać się do chodzenia po ulicach, gdzie kamery są zamontowane na każdym skrzyżowanie, ale możliwość pozostania anonimowym powstaje, jeżeli jest to wymagane przez społeczeństwo.