Распознавание лиц: как это работает, его преимущества, проблемы и вопросы конфиденциальности

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:

1. 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.

2. Лицевой анализ

   Далее идет анализ захваченного изображения. А система распознавания лиц используется для точного определения уникальных черт лица, таких как расстояние между глазами, длина носа, расстояние между ртом и носом, ширина лба, форма бровей и другие биометрические атрибуты.

   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.

3. 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.

4. 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.