Co potřebujete vědět o technologii rozpoznávání obličeje

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-17 03:50

Jak tuto technologii využívají vlády a podniky, je možné oklamat kameru systémem identifikace obličeje a zda je možné najít osobu na internetu pomocí fotografie.

Elena Glazková Ivideon Marketér.

Pro stát je rozpoznávání obličeje důležitou součástí bezpečnostního systému a působivou položkou rozpočtu. Pro novináře je to buď všelék, nebo nástroj světového spiknutí. Pro podnikání, nástroj nebo produkt. Ať už se postavíte na kteroukoli stranu, základní otázky stále zůstávají. Uživatelé na ně obvykle hledají odpovědi na internetu (v průměru 28 704 dotazů na rozpoznání obličeje za měsíc), ale ne vždy je najdou. Náprava situace.

Co je rozpoznávání obličeje

Oddělíme mouchy od řízků. Uživatelé častěji rozpoznávají obličej ve svých vlastních chytrých telefonech, kde se k odemknutí zařízení používá biometrická identifikace a k datům měl přístup pouze jeho majitel. 3D kamera je nutně zapojena do procesu rozpoznávání, takže není možné oklamat gadget fotografií.

Nechybí ani identifikace tváří v reálném čase a v reálných podmínkách: v tomto případě je neodmyslitelně spjata s video monitorovacími systémy, kde jsou tváře doslova „vytrhávány“z video streamu snímaného kamerami.

Představte si kvalitní moderní CCTV kameru umístěnou těsně nad průměrnou výškou člověka na dobře osvětleném místě. Denně před ní projde přibližně stejný počet přibližně stejných lidí. Nepohybují se příliš rychle.

Pořízené video lze uložit do cloudového archivu. Ke kameře je připojen analytický modul: komplexní kombinace algoritmů (umělá inteligence, neuronové sítě, to je vše) plus uživatelské rozhraní. Modul „vytrhne“obličeje z video streamu, určí pohlaví a věk a zanese data do databáze.

Postupně přibývají další obrázky. Systém si automaticky pamatuje všechny rozpoznané tváře a zaznamenává je do archivu a uživatel s přístupem uvádí další údaje: jméno, pozici, stav, další značky ("VIP-host" nebo "zloděj"). Můžete nahrát fotografii požadované osoby a modul najde všechny detekce této osoby v archivu.

Jakmile osoba se značkou znovu projde před kamerou, systém to zaznamená jako důležitou událost a odešle push notifikaci zainteresovaným uživatelům.

Detekce v kontextu rozpoznávání obličeje je situace, kdy algoritmus v zásadě pochopil, že se jedná o obličej, a nikoli o jablko nebo mořskou pannu z hrnku Starbucks. Nejprve k tomu potřebuje výpočetní výkon a teprve potom může líc přiřadit k základně nebo si zapamatovat.

Pokud jste dočetli předchozích pár odstavců až do konce, gratulujeme, nyní víte, jak rozpoznávání obličeje funguje v ideální situaci. Popis je vhodný pro jakýkoli systém: od těch používaných v moskevském metru až po řešení pro malé podniky.

Hlavní věc, kterou je třeba pochopit, je, že je obtížné vytvořit ideální situaci v reálném životě, zvláště pokud jde o celé město, a ne o kancelář nebo obchod. Například v metru je hodně lidí, každý je jiný, chodí rychle. Potřebujete spoustu kamer, stojí peníze a měli by je umístit kompetentní specialisté.

Je možné oklamat algoritmus rozpoznávání obličeje

Přes občasné chyby je přesnost strojového rozpoznávání již často lepší než přesnost, se kterou lidé určují obličeje. V Číně se brzy objeví Čína, která má vybudovat obří databázi rozpoznávání obličeje, která by během několika sekund identifikovala každého občana, systém schopný najít konkrétní osobu mezi 1,3 miliardami dalších obyvatel za 3 sekundy s 90% přesností.

A přesto je těžké na tuto otázku jednoznačně odpovědět, protože neexistuje jediný ideální algoritmus pro rozpoznávání obličeje. Velké brýle, nalepené vousy, čepice, vysoká rychlost pohybu, speciální make-up (například mřížka "Černá labuť" namalovaná na obličej, kočky, kruhy a tyčinky. Jak uniknout ze systémů rozpoznávání obličejů pomocí make-upu) - to vše může zmást algoritmus. Zejména v souhrnu, protože pro rozpoznání stačí Jak ošidit rozpoznávací systémy, zda 70% otevřené tváře. Nyní si představte, že je nutné použít výše uvedené triky ve skutečném městě. Nezní to tak snadno, že?

"Anti-recognition" brýle z Japonska, které již v roce 2015

A tady je taková 3D maska v roce 2014

Je možné rozpoznat tváře online

Internet je paradoxní místo: lidé se zde mohou současně starat o to, zda každý druhý fotoaparát na ulici detekuje jejich osobnost, a upřímně chtějí „rozpoznat tváře ostatních lidí z jejich fotografií online“. Zvažme tento trend rozpoznávání obličeje samostatně.

Programem pro rozpoznávání obličeje je buď výše popsaný analytický modul (CCTV kamera + software + cloudové úložiště), nebo software podobný známé (mírně skandální) službě FindFace. Stáhnout program pro rozpoznávání obličeje „zdarma a bez registrace“je dnes samozřejmě v drtivé většině případů nemožné.

Webová služba FindFace.ru, která pomáhá vyhledávat lidi na sociální síti VKontakte podle jejich fotografií, byla založena 18. února 2016. Mimo jiné si díky němu každý mohl najít profily dívek, které hrály v pornofilmech. Velmi brzy se služba začala používat pro mnoho flash mobů k detekci tváří, které měly plné právo na to, aby je nikdy nikdo neodhalil. Vypukl skandál, který fungoval jako virální reklama: technologie, která tvořila základ služby, získala řadu prestižních ocenění a vzbudila zájem zákazníků ze strany státu i byznysu. Od 1. září 2018 již služba neposkytuje službu FindFace, která sloužila k rozpoznávání demonstrantů, oznámila ukončení pátrání po osobách pomocí fotoslužby, protože ji NtechLab transformoval do řady řešení pro různá odvětví podnikání.

Sen uživatele, který zadá požadavek, samozřejmě vypadá takto: přejdete na web, nahrajete fotografii osoby, která byla pořízena tajně v metru, program rozpozná tvář a vydá odkaz na profil na sociální síť. Jo, chytili mě! Nebo takto: stáhnete si program do počítače, připojíte k němu webovou kameru a poznáte tvář své kočky. Úspěch - nyní obdržíte upozornění pokaždé, když kočka ukradne klobásy.

Realita je krutá. První web, který vám něco takového nabízí, odmítá fungovat a druhý vyžaduje znalosti programování v Pythonu. Víceméně snová aplikace s názvem SearchFace, která byla nedávno restartována Searchface byla restartována s autorizací přes VKontakte. Sociální síť ale tuto funkci s názvem FindClone uzavřela. Nahráli jste fotografii a algoritmus se pokusil rozpoznat stejnou tvář v databázi sociální sítě VKontakte. Aplikace nezveřejňovala odkazy na profil, pouze obrázky samotné – a je jedno, kdo je nahrál. Pokud je uživatel na sociální síti delší dobu aktivní, vystavení fotografie vytvořilo děsivý „životopisný“efekt, ale pokud ne, rozpoznané obrázky by ho mohly rozesmát.

Ve skutečnosti příklad SearchFace jasně odpovídá na otázku „Jak sociální sítě používají rozpoznávání obličeje?“Přesnější by bylo formulovat to takto: "Jak se sociální sítě používají k rozpoznávání obličejů?" Odpověď je jednoduchá: jako databáze. Nesčetné množství unikátních kombinací čísel (takto tváře na fotografii hledají algoritmy Facebooku, VKontakte a dalších) tvoří základ pro trénování neuronových sítí, které tvoří základ toho či onoho řešení rozpoznávání obličejů.

Všechna řešení jsou různá a neuronové sítě jsou také odlišné a zákazníci a poskytovatelé služeb zpravidla nezveřejňují podrobnosti a technické vlastnosti. Zejména modul rozpoznání pohlaví a věku je schopen určit, protože se může učit z informací obsažených v Odnoklassniki, VKontakte, Instagramu a Facebooku.

Jak je naprogramováno rozpoznávání obličeje

Pokud nejste vývojář, nikdy nemusíte odpovídat na otázky vývojářů a vývojářů. O pomoc jsme se proto obrátili na odborníka.

Dmitrij Soshnikov Člen Ruské asociace pro umělou inteligenci a hlavní odborník na vývoj AI a systémů strojového učení ve společnosti Microsoft.

Rozpoznávání obličeje (stejně jako další související operace) je poměrně častým úkolem. Mnoho společností proto poskytuje hotové služby v podobě cloudových API (softwarových prostředníků mezi aplikacemi) pro kvalitní řešení těchto úloh. Kromě IT gigantů jako Microsoft a Google se rozpoznáváním obličejů zabývají i specializované společnosti, včetně ruských. Jejich produkty se rychle vyvíjejí a poskytují ještě více vzrušujících funkcí, jako je identifikace tváří a siluet v davu.

Je mnohem obtížnější trénovat neuronovou síť od nuly. Potřebujeme velký a kvalitní soubor výchozích dat, tedy desítky a stovky tisíc (nebo i více!) fotografií lidí. Kromě toho budou vyžadovány značné výpočetní zdroje a znalosti AI a strojového učení. Velké firmy mají všechny tyto nástroje k dispozici, takže problém řeší mnohem lépe.

Existuje i meziřešení – použít například již natrénovanou neuronovou síť. Tato možnost bude s největší pravděpodobností fungovat o něco hůř než hotová cloudová služba, ale umožní vám mít plnou kontrolu nad systémem. To bude vyžadovat určitou úroveň porozumění fungování neuronových sítí a rámců neuronových sítí a s největší pravděpodobností určitou znalost jazyka Python, který si mezi specialisty na Data Science získal oblibu jako hlavní programovací jazyk.

Díky skvělému balíčku NumPy je skutečně vhodné provádět různé experimenty, vizualizovat data a provádět efektivní maticové výpočty. Toto není nejlepší jazyk pro průmyslový vývoj, protože neobsahuje efektivní nástroje pro vytváření velkých bezpečných softwarových systémů, ale v oblasti trénování hlubokých neuronových sítí k němu zatím neexistují žádné alternativy.

Jak funguje rozpoznávání obličeje v podnikání

Poptávka po rozpoznání obličeje ve fintech, maloobchodu a dalších typech podnikání přímo souvisí se zvýšenou dostupností technologií. Mechanika je jednoduchá: všechny podniky a všechny organizace mají CCTV kamery, které se používají jako nástroje pro sběr dat a následnou analýzu. Ve světě sledovací systémy natáčí měsíčně terabajty videa ve Full HD, to znamená, že informací ke zpracování je opravdu hodně.

Požadovaný software pro analýzu dat může výrobce „nahrát“do zařízení. Palubní kamery pro analýzu videa jsou obvykle poměrně drahé.

Alternativní možností je analytika v cloudu, tedy vzdálené datové centrum, které se připojí k jakékoli levné kameře. To je řádově levnější a navíc poskytuje flexibilitu – můžete přizpůsobit řešení pro konkrétní podnikání.

Popularita technologie rozpoznávání obličeje v různých oblastech činnosti roste. Například Sberbank je jedním z lídrů, pokud jde o vyhlašování různých vysoce profilovaných projektů rozpoznávání obličeje, a může namítnout, že vás pozná z tisíce: bankomat s ním v tomto ohledu identifikuje klienta podle očí, možná pouze Tinkoff. V roce 2017 Sberbank získala Sberbank a investovala 25,07 % VisionLabs do technologie rozpoznávání obličeje, která vytváří software pro rozpoznávání obličejů. V roce 2018 se finanční instituci podařilo otestovat rozpoznávání obličejů v moskevském metru a dokonce chytit 42 zločinců 42 zločinců bylo dopadeno díky systému rozpoznávání obličejů Sberbank, na testování Pozná vás z tisíce: Bankomat identifikuje klienta podle oči bankomatů s identifikací obličeje, aby útočníci nemohli vybírat peníze z cizích karet a také oznamovat sběr biometrických údajů (zvukový záznam hlasu,video obličeje) klientů. V dubnu tohoto roku Sberbank kontroluje vývojáře systémů rozpoznávání hlasu a obličeje – „Centrum řečových technologií“(MDT).

Další věcí je, že oznamování, testování, pilotování a nákup řešení neznamená skutečnou implementaci. Co přesně se nyní ve Sberbank vlastně používá (a zda se to používá), ve skutečnosti může s jistotou říci pouze Němec Gref.

S maloobchodem je vše transparentnější. V zásadě jsou zde tři problémy, které rozpoznávání obličeje řeší.

Za prvé, krádež. Obchody provozují podvodníci a často stejní lidé ve stejné síti. Rozpoznávání obličeje umožňuje identifikovat „unášené zloděje“a další osoby, které dříve porušily rozkaz. Jakmile vetřelec vstoupí do databáze, jakmile vstoupí do obchodu, zabezpečení obdrží upozornění v messengeru nebo jiným pohodlným způsobem.

Za druhé, obtížnost práce se stálými zákazníky. Jednoduše není dostatek údajů o nákupech a narozeninách k personalizaci nabídek pro VIP a fanoušky značky. Rozpoznávání obličejů lze integrovat s CRM – tedy softwarem, do kterého manažeři zadávají veškeré informace o všech transakcích organizace. V případě zlodějů a VIP funguje rozpoznávání obličeje zhruba stejně: obličej se zapíše do černé nebo bílé listiny, a když se znovu objeví, systém osobě s přístupem pípne. Pohlaví a věk se určí automaticky a další informace doplní odpovědný pracovník.

Za třetí, maloobchodní identifikace se používá pro cílenou reklamu. Například v některých obchodech X5 Retail Group nainstalovaná X5 bude zahrnovat kamery pro počítačové vidění, které rozpoznávají výrazy obličeje a věk zákazníků. Analýzou těchto dat systém zobrazí zboží, které se člověku může líbit, na obrazovce monitoru v obchodním patře. Dalším názorným příkladem je případ Lolli & Pops, velkého obchodu s cukrovinkami ve Spojených státech. Systém rozpoznávání obličeje určuje, že Váš budoucí věrnostní program v obchodě bude napájen rozpoznáváním obličeje běžných zákazníků a zasílá na jejich chytré telefony upozornění s produkty, které by se jim mohly líbit (s přihlédnutím k individuálním preferencím a dokonce i potravinovým alergiím).

Dalším nápadným příkladem využití technologií v maloobchodě jsou prodejny bez prodavačů a pokladen. Například Alibaba Tao Cafe Amazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown je kavárna a samoobsluha v Hangzhou. Prodává nápoje, občerstvení, potraviny, hračky, batohy a podobně. Tao Cafe je otevřena pouze uživatelům webových stránek Taobao.

Při nákupu nápojů kamerový systém s podporou rozpoznávání obličeje automaticky identifikuje zákazníka, připojí se k jeho účtu v internetovém obchodě a zpracuje platbu. Nakupující vycházejí prostorem vybaveným více senzory, které identifikují jak zákazníka, tak zboží. Skenování funguje i v případě, že si dotyčný vloží nákup do kapsy nebo tašky.

Jak se vyvíjí technologie rozpoznávání obličeje

Face ID CCTV systémy skutečně přebírají svět. V Moskvě dosáhne počet kamer v roce 2019 Špičkové technologie a zabezpečení: kolik CCTV kamer se letos objeví 174 tisíc. To neznamená, že všechna tato zařízení ve výchozím nastavení dokážou rozpoznat osobu: nejčastěji se uvádí, že systém pro rozpoznávání hledaných zločinců prostřednictvím videokamer začne v Moskvě v roce 2019 fungovat asi 160 tisíc kamer s touto funkcí. Na konci roku 2018 však kancelář moskevského starosty oznámila záměr moskevských úřadů v roce 2019, že se chystají vyměnit videokamery a spustit systém rozpoznávání obličejů, který nahradí všechna zařízení pro videodohled a příští rok vytvoří zcela inovativní systém.

Paradoxem je, že 160 tisíc není tolik. Zvláště ve srovnání s dalším lídrem v dotazech vyhledávačů na téma rozpoznávání obličeje – Čínou. Na konci roku 2017 bylo v In Your Face: Čínský vševidoucí stát více než 170 milionů CCTV kamer a během příštích tří let čínská sledovací technologie „Big Brother“není zdaleka tak vševidoucí, jak si vláda přeje, abyste si mysleli. připojení k síti je stále asi 400 milionů.

Kompetentní a správné používání rozpoznávání obličeje slouží především ke zlepšení bezpečnosti a pohodlí. Lidé většinou rychle získají důvěru v technologii, která jim ušetří frontu na fotbalový zápas (úsměv do kamery – prošel), zabrání krádežím a chuligánství nebo jim pomůže utrácet méně za nákupy (věrnostní programy). To vše samozřejmě vyžaduje určitou regulaci – proto se přijímají zákony na ochranu osobních údajů.

V budoucnu je pravděpodobné, že oblast rozpoznávání obličeje ve video monitorovacích systémech bude regulována podobně jako současná praxe práce s identifikací obličeje na internetu. Lidé, kteří myslí na soukromí, prostě na web příliš mnoho nenahrávají – částečné fiasko SearchFace dokazuje, že taková strategie je účinná.

Samozřejmě se nelze donekonečna omezovat na procházky po ulicích, kde jsou na každé křižovatce instalovány kamery, ale možnost zachování anonymity se vytvoří, pokud bude odpovídající požadavek společnosti.