Розпізнавання осіб: як це працює і що з ним буде далі?

Ви піднімаєтеся по сходах і заходьте в ліфт. Він знає, на який поверх вам потрібно. Двері в квартиру самі відкриваються перед вами. Комп'ютер і телефон «дізнаються» вас і не вимагають введення пароля. Автомобілі, соціальні мережі, магазини — всі вітають вас, ледве углядівши, звертаються до вас по імені і передбачають кожен ваш крок. Так працює розпізнавання осіб. Подобається? Лякає?

На перший погляд може здатися, що будь-яка організація, яка може собі таке дозволити, стежить за кожним вашим кроком, збирає на вас досьє. Але ви навіть не уявляєте, як широко технології розпізнавання осіб поширилися по світу і які потужні перспективи обіцяють. Крім вище наведених прикладів, системи розпізнавання осіб дозволяють робити і такі прості і складні речі:

• підтвердження особистості студента під час онлайн-іспитів;
• визначення людей з «чорного списку» на вході на стадіони і нічні клуби;
• оплата товарів;
• збереження вашого місця в черзі при відвідуванні парку атракціонів;
• розблокування телефону або комп'ютера.

Що говорити, якщо в одній тільки Москві вже працює мережа з понад 150 000 камер зовнішнього відеоспостереження. Від них нікуди не сховатися, і це змушує людей замислюватися, але масштаби «стеження» не настільки великі. Мережа використовує потужну систему розпізнавання осіб, але для її роботи необхідно багато енергії, тому в режимі реального часу працюють всього 2-4 тисячі камер. Масовим стеженням за населенням поки тільки лякають, тому варто зосередитися на реальних плюси роботи даної технології. Але про все по порядку.

Як працює система розпізнавання осіб?

Ніколи не замислювалися про те, як ви самі дізнаєтесь особа, впізнаєте його? А як це робить комп'ютер? Звичайно, у людських осіб є певні властивості, які легко описати. Відстань між очима, положення та ширина носа, форма надбрівних дуг і підборіддя — всі ці деталі ви помічаєте несвідомо, коли дивитеся на іншу людину. Комп'ютер робить все це з певною ефективністю і точністю, тому що, поєднуючи всі ці метрики, отримує математичну формулу людського обличчя.

Отже, наскільки добре працює система розпізнавання осіб в даний час? Цілком непогано, але іноді помиляється. Якщо ви коли-небудь стикалися з ПО, що розпізнає обличчя на Facebook або на іншій платформі, ви напевно помічали, що кумедних результатів буває стільки ж, скільки і точних. І все ж, хоча технологія працює не зі 100-відсотковою точністю, вона досить хороша, щоб знайти широке застосування. І навіть змусити понервувати.

Підлогу Хоуї з NEC каже, що їх система розпізнавання осіб сканує особи на предмет індивідуальних ідентифікаторів:

«наприклад, багато хто вважає відстань між очима унікальною характеристикою. Або ж це може бути відстань від підборіддя до лоба і інші компоненти. Ми, зокрема, враховуємо 15-20 факторів, які вважаються важливими, а також інші фактори, вже не настільки значущі. Створюється тривимірне зображення голови людини, тому навіть якщо вона частково буде закрита, ми все одно зможемо отримати точну відповідність. Потім система бере сигнатуру особи і пропускає її через базу даних».

Варто переживати про програми, які розпізнають обличчя?

Насамперед, розпізнавання осіб — це дані. Дані можна збирати і зберігати, часто без дозволу. Як тільки інформація зібрана і збережена, вона відкрита і для злому. Платформи з ПО, що розпізнає обличчя, поки не піддавалися серйозним зломів, але по мірі поширення технологій ваші біометричні дані опиняються в руках все більшого числа людей.

Існують також питання володіння. Більшість людей не знають, що коли вони реєструються в соціальних медіаплатформах кшталт Facebook, їх дані з цього моменту належать цій самій Facebook. Оскільки число компаній, що використовують розпізнавання осіб, постійно зростає, дуже скоро навіть не доведеться завантажувати власні фотографії в Інтернет, щоб опинитися скомпрометованим. Вони вже там зберігаються, і зберігаються давно.

Говорячи про програмне забезпечення, всі вони працюють по-різному, але в основі своїй використовують схожі методи і нейромережі. У кожної особи є безліч відмінних ознак (у світі неможливо знайти два ідентичних особи, а скільки їх було за всю історію людства!). Наприклад, програмне забезпечення FaceIt визначає ці ознаки як вузлові точки. Кожна особа містить приблизно 80 вузлових точок, схожих з тими, що ми згадували раніше: відстань між очима, ширина носа, глибина очних западин, форма підборіддя, довжина щелепи. Ці точки вимірюються і створюють числовий код — «відбиток особи», який потім потрапляє в базу даних.

У минулому розпізнавання осіб спиралося на двовимірні знімки для порівняння або ідентифікації інших двовимірних знімків з бази даних. Для більшої ефективності та точності зображення повинно було бути особою, прямо дивиться в камеру, з невеликою дисперсією світла і без особливого виразу обличчя. Звичайно, працювало це дуже погано.

У більшості випадків знімки не створювалися у відповідній середовищі. Навіть невелика гра світла могла знизити ефективність системи, що призводило до високих показників відмови.

На зміну 2D прийшло 3D-розпізнавання. Ця недавно з'явилася тенденція в програмному забезпеченні використовує 3D-модель, що забезпечує високу точність розпізнавання особи. Запам'ятовуючи тривимірне зображення поверхні особилюдини в реальному часі, ЗА виділяє відмітні риси — де найбільше видаються жорсткі тканини та кістка, наприклад, криві очного гнізда, носа і підборіддя — для ідентифікації суб'єкта. Ці області унікальні і не змінюються з часом.

Використовуючи глибину і вісь виміру, на які не впливає освітлення, система тривимірного розпізнавання осіб може навіть використовуватися в темряві і розпізнавати об'єкти під різними кутами (навіть у профіль). Подібне програмне забезпечення проходить через кілька етапів, ідентифікуючи людини:

• Пошук: отримання знімка за допомогою цифрового сканування існуючої фотографії (2D) або відео для отримання живої картинки суб'єкта (3D).
• Центрування: визначивши особа, система зазначає положення голови, розмір і позу.
• Вимір: система вимірює криві на обличчі з точністю до міліметра і створює шаблон.
• Репрезентація: система переводить шаблон унікальний код. Цей код визначає кожному шаблону набір чисел, що представляють особливості і риси обличчя.
• Зіставлення: якщо знімок в 3D і база даних містить тривимірні зображення, зіставлення пройде без змін знімка. Але якщо ж база даних складається з двовимірних знімків, тривимірне зображення розкладається на різні складові (немов зроблені під різними кутами двовимірні знімки одних і тих же чорт особи), і вони конвертуються в 2D-зображення. І потім знаходиться відповідність в базі даних.
• Верифікація або ідентифікація: у процесі верифікації знімок порівнюється тільки з одним знімків в базі даних (1:1). Якщо ж метою варто ідентифікація, знімок порівнюється з усіма знімками в базі даних, що призводить до ряду можливих збігів (1:N). Застосовується той чи інший інший метод за необхідності.

Де використовуються системи розпізнавання осіб?

У минулому системи розпізнавання осіб знаходили застосування в основному в сфері правоохорони, оскільки органи використовували їх для пошуку випадкових осіб в натовпі. Деякі урядові установи також використовували подібні системи для безпеки і для усунення шахрайства на виборах.

Проте є багато інших ситуацій, в яких таке програмне забезпечення стає популярним. Системи стають дешевшими, їх поширення зростає. Тепер вони сумісні з камерами і комп'ютерами, які використовуються банками і аеропортами. Туристичні агентства працюють над програмою «бувалого мандрівника»: з її допомогою вони проводять швидкий скринінг безпеки для пасажирів, які добровільно надають інформацію. Черги в аеропортах будуть просуватися швидше, якщо люди будуть проходити через систему розпізнавання осіб, зіставлення особи з внутрішньою базою даних.

Інші потенційні застосування включають банкомати і термінали видачі готівки. Програмне забезпечення може швидко перевірити особу клієнта. Після дозволу клієнта банкомат або термінал робить знімок особи. Програмне забезпечення створює відбиток особи, що захищає клієнта від крадіжки особистих даних і шахрайських транзакцій, — банкомат просто не видасть гроші людині з іншою особою. Навіть ПІН-код не потрібно.

Чари? Технології!

Особливо важливим і цікавим може бути розвиток технології розпізнавання осіб в сфері банківських переказів. Днями російський банк «Відкриття» представив власне унікальне рішення, розроблене під технологічним брендом Open Garage: переказ грошей з фотографії . Замість того щоб забивати номер картки або телефону, достатньо просто сфотографувати людину, якій потрібно зробити переклад. Система розпізнавання осіб порівняє фото з еталонним (робиться, коли банк видає картку) і підкаже ім'я і прізвище. Залишиться тільки вибрати карту і ввести суму. Що особливо важливо, сторонні клієнти банків також можуть використовувати цю функцію для переказів клієнтам «Відкриття» — відправник перекладів може користуватися картою будь-якого російського банку.

«Використання фотографії клієнта замість номера банківської картки — це принципово новий підхід до онлайн-переказам, заснований на використанні нейромережевої системи розпізнавання осіб, яка дозволяє з високим ступенем точності ідентифікувати клієнта по його біометричними даними, — говорить начальник Управління розвитку партнерських систем банку «Відкриття» Олексій Матвєєв. — Сервіс відкриває для користувачів абсолютно нові життєві сценарії для виконання грошових переказів. В даний час ні один з учасників фінансового ринку в світі не пропонує такого сервісу своїм клієнтам».

Мобільний додаток «Відкриття. Переклади» можна .