Люди умеют распознавать лица, но мы также вполне естественно интерпретируем выражения и эмоции. Исследования говорят, что мы можем идентифицировать лично знакомые лица внутри 380ms после презентации и 460 мс для незнакомых лиц. Однако у этого изначально человеческого качества появился конкурент в виде искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Эти новаторские технологии помогают разрабатывать решения, которые распознают человеческие лица точнее и эффективнее, чем когда-либо.
Эти новейшие инновационные и ненавязчивые технологии сделали жизнь проще и интереснее. Технология распознавания лиц превратилась в быстро развивающуюся технологию. В 2020 году рынок распознавания лиц оценивался в расходы на видеорекламу в мире достигнут , а к 2025 году их количество должно увеличиться вдвое. – прогнозируется на уровне более 8.5 миллиардов долларов.
Что такое распознавание лиц?
Технология распознавания лиц отображает черты лица и помогает идентифицировать человека на основе сохраненных данных об отпечатке лица. Эта биометрическая технология использует алгоритмы глубокого обучения для сравнения сохраненного отпечатка лица с живым изображением. Программное обеспечение для обнаружения лиц также сравнивает захваченные изображения с базой данных изображений, чтобы найти совпадение.
Распознавание лиц используется во многих приложениях для повышения безопасности в аэропортах. помогает правоохранительным органам в обнаружении преступников, криминалистической экспертизе и других системах наблюдения.
Как работает распознавание лиц?
Программное обеспечение для распознавания лиц начинается со сбора данных распознавания лиц и обработки изображений с помощью компьютерного зрения. Изображения проходят высокий уровень цифрового скрининга, чтобы компьютер мог различать человеческое лицо, картину, статую или даже постер. С помощью машинного обучения определяются закономерности и сходства в наборе данных. Алгоритм МО идентифицирует лицо на любом заданном изображении, распознавая закономерности черт лица:
- Отношение высоты к ширине лица
- Цвет лица
- Ширина каждого элемента — глаза, нос, рот и т. д.
- Отличительные черты
Как разные лица имеют разные функции, так и программное обеспечение для распознавания лиц. Однако в целом любое распознавание лиц работает по следующей схеме:
Распознавание лиц
Системы лицевых технологий распознают и идентифицируют изображение лица в толпе или индивидуально. Технологические достижения упростили для программного обеспечения обнаружение изображений лица, даже когда есть небольшое изменение позы — лицом к камере или взглядом от нее.
Лицевой анализ
Отличительные и узнаваемые черты человеческого лица называются узловыми точками, и каждое человеческое лицо имеет около 80 узловых точек. Нанося на карту лицо, распознавая геометрию и фотометрию, можно анализировать и идентифицировать лица с помощью базы данных распознавания точно.
Преобразование изображений
После захвата изображения лица аналоговая информация преобразуется в цифровые данные на основе биометрических характеристик человека. С обучение с помощью машины алгоритмы распознают только числа, преобразование карты лица в математическую формулу становится уместным. Это числовое представление лица, также известное как отпечаток лица, затем сравнивается с базой данных лиц.
Нахождение соответствия
Последний шаг — сравнение вашего отпечатка лица с несколькими базами данных известных лиц. Технология пытается сопоставить ваши функции с теми, что есть в базе данных.
Соответствующее изображение обычно возвращается с именем и адресом человека. Если такая информация отсутствует, используются данные, сохраненные в базе данных.
Где используется распознавание лиц?
Сегодня системы распознавания лиц входят в повседневную жизнь, и их использование часто может оставаться незамеченным. Чтобы облегчить жизнь и повысить безопасность, вот несколько ярких примеров того, как распознавание лиц меняет ситуацию.
- Здравоохранение: Врачи используют распознавание лиц для выявления некоторых редких генетических заболеваний у детей, бегло просматривая черты лица. Примером этого может служить Приложение Face2Gene, который сравнивает структуру лица пациента с известными случаями, чтобы помочь определить, есть ли у ребенка синдром Нунан или синдром Ангельмана.
- Отели: Некоторые отели устанавливают систему распознавания лиц, чтобы ускорить регистрацию. В Китае Отель Marriott позволяет гостям войти в вестибюль киоск для быстрого сканирования лица, позволяющий избежать длинных очередей на стойке регистрации и делающий вход приятным событием.
- Доступность: Это позволяет людям с нарушениями зрения легко аутентифицировать себя. Им больше не нужны пароли, PIN-коды или что-то еще. Благодаря распознаванию лиц они могут получить доступ к банковским приложениям или разблокировать устройства, что делает повседневные задачи намного более выполнимыми.
- Учебные классы: Помимо аспекта безопасности, дорожные школы используют распознавание лиц для мониторинга вовлеченности учеников. Например, системы могут оповещать вас о том, уделяют ли ученики внимание обучению, происходящему в классе, что позволяет учителям мгновенно менять свои методы.
- Безопасность мероприятия: Технология распознавания лиц нашла применение в управлении толпами и повышении безопасности на крупных мероприятиях, таких как концерты и спортивные игры. Одним из примеров может служить ее развертывание на входах на стадионы для проверки владельцев билетов и предотвращения несанкционированного входа.
- Машины: Автопроизводители теперь интегрируют распознавание лиц в свои автомобили для лучшего опыта вождения. Некоторые автомобили могут распознавать лицо водителя, выполнять автоматическую регулировку положения сидений и зеркал и даже воспроизводить определенные плейлисты.
[Также Читайте: Что такое распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта? Как это работает и примеры]
Каковы преимущества распознавания лиц?
Распознавание лиц — относительно новая технология, которая предлагает множество преимуществ. Вот некоторые плюсы использования распознавания лиц:
- Повышение общественной безопасности: Полицейские управления используют распознавание лиц для идентификации пропавших людей и разыскиваемых преступников. Например, полицейские управления в Индия успешно вернула потерянных детей в их семьи после сопоставления их фотографий с базами данных пропавших без вести.
- Защищенные транзакции: Многие банки и платежные системы используют распознавание лиц, чтобы сделать свои транзакции более безопасными. Например, в Alipay, Китай, пользователь может авторизовать платеж, просто позволив отсканировать свое лицо, тем самым снижая вероятность мошенничества и обеспечивая удобство безналичных расчетов.
- Лучшее здравоохранение: Больницы внедрили системы распознавания лиц для беспрепятственного доступа к каталогам пациентов и ускорения процесса регистрации. Некоторые системы даже обнаруживают физическую боль или эмоциональные расстройства у пациентов, что позволяет врачам оказывать более качественную помощь.
- Безопасность: Технология распознавания лиц изменила безопасность смартфонов навсегда. Face ID от Apple не только разблокирует телефон, но и обеспечивает защиту конфиденциальных приложений, таких как цифровые кошельки и банковские приложения.
Минусы распознавания лиц
Это имеет определенные преимущества; однако, что более важно, это поднимает этические, конфиденциальные и точные вопросы. Ниже приведены некоторые из недостатков:
- Неверное обвинение: Системы распознавания лиц могут стать причиной ложных обвинений. Пример Рэндалла Рида, арестованный в 2022 году на основании ошибочной идентификации по ДНК с помощью программного обеспечения для распознавания лиц за совершение преступления в Луизиане, на самом деле является местом, где он никогда не бывал.
- Культурные и гендерные предубеждения: Исследования показали, что системы распознавания лиц менее точны в распознавании цветных людей и женщин. В подробном отчете, подготовленном для правительства США относительно производительности этих систем, было обнаружено, что они регулярно неправильно идентифицировали людей из числа меньшинств, что может привести к неправомерным арестам или дискриминации со стороны правоохранительных органов.
- Вторжение в личное пространство: Место распознавания лиц теперь вызывает этические проблемы, поскольку оно собирает и хранит биометрические данные, иногда без согласия. Например, некоторые розничные магазины используют технологию распознавания лиц для отслеживания поведения покупателей, что приводит к проблемам с наблюдением и личными свободами.
- Уязвимость информационной безопасности: Сам факт хранения данных о лице подвергает человека риску взлома; поскольку хакеры взломали конфиденциальную биометрическую информацию, хакеры Black Hat всего за две минуты продемонстрировали, что Face ID от Apple может быть взломан.
[Также Читайте: 27 бесплатных наборов данных изображений для компьютерного зрения]
Примеры распознавания лиц
- Признание Амазонки: Облачное программное обеспечение Amazon для распознавания лиц провело обыски правоохранительных органов с использованием видеоматериалов для поиска людей внутри тела дела. Однако компания объявила, что полиция больше не будет использовать его к 2020 году, ожидая принятия федеральных законов, защищающих гражданских лиц.
- Apple Face ID: Apple внедряет на своих устройствах системы распознавания лиц, позволяющие пользователям разблокировать свои телефоны, входить в приложения и безопасно совершать покупки; это полный стандарт удобства и безопасности в потребительской электронике.
- Facebook (мета): В 2010 году Facebook запустил технологию распознавания лиц для тегирования фотографий. Возможность использования такой технологии является необязательной, и она позволяет автоматически тегировать друзей после загрузки фотографий, поскольку они были распознаны на самих фотографиях.
- Google Фото: Google использует распознавание лиц для организации и автоматической маркировки изображений, что упрощает пользователям отслеживание и поиск изображений с распознанными лицами.
- Snapchat: Snapchat, пионер в области программного обеспечения для распознавания лиц, использует эту технологию для своих популярных необычных фильтров для различных объектов и спортсменов.
Является ли распознавание лиц точным?
Точность распознавания лиц может быть снижена в реальных ситуациях, поскольку эти системы получают удар при таких настройках. Некоторые из ключевых факторов предвзятости были обобщены здесь:
- Контролируемая среда: Алгоритмы способны успешно идентифицировать и сопоставлять лица с эталонными изображениями, полученными в условиях контролируемого освещения с помощью качественных камер, обеспечивая точность почти 99.97%.
- Старение: Точность страдает из-за естественного изменения черт лица, происходящего с годами, особенно на фотографиях, сделанных с перерывами.
- Демографические искажения: Иногда система работает лучше для людей с более светлой кожей и мужчин, а для женщин и цветных людей частота ошибок выше.
- Внешние факторы: Низкое разрешение камер, цифровой шум и меняющиеся выражения лиц отрицательно сказываются на качестве выступления.
Безопасно ли распознавание лиц?
Будучи основанными на уникальных биометрических шаблонах, системы распознавания лиц, возможно, являются одним из самых безопасных способов идентификации среди существующих способов в биометрической технологии. Определение живости, в свою очередь, гарантирует, что система взаимодействует только с живыми пользователями, устанавливая контрмеру против атак с подменой с использованием фотографий или видео.
Тем не менее, существуют опасения относительно конфиденциальности и неправомерного использования, например, массового наблюдения, что подчеркивает необходимость строгих механизмов регулирования, применяемых в рамках этических норм.
Сбор данных для модели распознавания лиц
Чтобы модель распознавания лиц работала с максимальной эффективностью, ее необходимо обучать на различных разнородных наборах данных.
Поскольку биометрические данные лица различаются от человека к человеку, программное обеспечение для распознавания лиц должно уметь считывать, идентифицировать и распознавать каждое лицо. Более того, когда человек проявляет эмоции, контуры его лица меняются. Программное обеспечение для распознавания должно быть разработано таким образом, чтобы оно могло учитывать эти изменения.
Одним из решений является получение фотографий нескольких людей из разных уголков мира и создание разнородной базы данных известных лиц. В идеале вы должны делать фотографии с разных ракурсов, ракурсов и с разными выражениями лица.
Когда эти фотографии загружаются на централизованную платформу с четким указанием выражения и перспективы, создается эффективная база данных. Затем группа контроля качества может просмотреть эти фотографии для быстрой проверки качества. Этот метод сбора изображений разных людей может привести к созданию базы данных высококачественных и высокоэффективных изображений.
Разве вы не согласны с тем, что программное обеспечение для распознавания лиц не будет работать оптимально без надежной системы сбора данных о лицах?
Сбор данных о лицах — это основа производительности любого программного обеспечения для распознавания лиц. Он предоставляет ценную информацию, такую как длина носа, ширина лба, форма рта, ушей, лица и многое другое. Используя данные обучения ИИ, автоматизированные системы распознавания лиц могут точно идентифицировать лицо среди большой толпы в динамично меняющейся среде на основе их черт лица.
Если у вас есть проект, требующий высоконадежного набора данных, который может помочь вам разработать сложное программное обеспечение для распознавания лиц, Shaip — правильный выбор. У нас есть обширная коллекция наборов лицевых данных, оптимизированных для обучения специализированным решениям для различных проектов.
Чтобы узнать больше о наших методах сбора, системах контроля качества и методах персонализации, Связаться с нами сегодня.