Что такое распознавание лиц и как оно работает?

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц – это способ идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Систему распознавания лиц можно использовать для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени.

Распознавание лиц – это категория биометрических систем аутентификации. Другие виды биометрических систем аутентификации включают распознавание голоса, распознавание отпечатков пальцев и распознавание сетчатки или радужной оболочки глаза. Эти технологии в основном используются для обеспечения безопасности и соблюдения правопорядка, однако наблюдается рост интереса к другим областям использования.

Как работает распознавание лиц?

Многим знакома технология распознавания лиц FaceID, используемая для разблокировки iPhone (это только один из примеров применения технологи распознавания лиц). Как правило, технология распознавания лиц не использует огромную базу данных фотографий для определения личности человека. Она идентифицирует и распознает одного человека как единственного владельца устройства и ограничивает доступ для других людей.

В общем случае, технология распознавания лиц работает путем сопоставления лиц людей, проходящих мимо специальных камер, с изображениями людей в списке наблюдения. Списки наблюдения могут содержать фотографии кого угодно, в том числе людей, которые не подозреваются в каких-либо правонарушениях. Изображения могут поступать из любых источников, даже из учетных записей в социальных сетях. Существуют различные технологии распознавания лиц, но в целом они работают следующим образом:

Шаг 1. Обнаружение лица

Камера обнаруживает и фиксирует положение изображения лица, как одного, так и в толпе. На изображении может быть человек, смотрящий в анфас или в профиль.

Шаг 2. Анализ лица

Затем выполняется снимок и проводится анализ изображения лица. Большинство технологий распознавания лиц используют 2D, а не 3D-изображения, поскольку 2D-изображения удобнее сопоставлять с общедоступными фотографиями или фотографиями в базе данных. Программа считывает геометрию лица. Ключевые факторы включают расстояние между глазами, глубину глазниц, расстояние от лба до подбородка, форму скул и контуры губ, ушей и подбородка. Цель состоит в том, чтобы определить черты, отличающие данное конкретное лицо.

Шаг 3. Преобразование изображения в данные

В процессе анализа аналоговая информация (лицо) преобразуется в набор цифровой информации (данных) на основе черт лица человека. По сути, анализ лица представляет собой математическую формулу. Цифровой код называется «отпечатком лица». У каждого человека есть свой уникальный отпечаток лица, так же как и отпечатки пальцев.

Шаг 4. Поиск совпадения

Затем отпечаток лица сравнивается с данными в базе известных лиц. Например, у ФБР есть доступ к 650 миллионам фотографий, взятых из баз данных различных государств. В Facebook все фотографии, на которых отмечены люди, становятся частью базы данных Facebook, которая также может использоваться для распознавания лиц. Если отпечаток лица совпадает с изображением в базе данных для распознавания лиц, устанавливается, чье это лицо.

Из всех биометрических систем идентификации распознавание лиц считается наиболее естественным. Это интуитивно понятно, поскольку мы обычно узнаем себя и других по лицам, а не по отпечаткам пальцев и радужной оболочке глаз. По оценкам, более половины населения мира регулярно сталкивается с технологиями распознавания лиц.

Где используется распознавание лиц?

w3.org/1999/xhtml»>Технология распознавания лиц используется для самых разных целей. К ним относятся:

Разблокировка телефонов

Различные телефоны, включая последние модели iPhone, используют технологию распознавания лиц для разблокировки устройств. Эта технология обеспечивает мощный способ защиты личных данных и гарантирует недоступность конфиденциальных данных в случае кражи телефона. Apple утверждает, что шанс разблокировки телефона случайным лицом составляет примерно один из миллиона.

Соблюдение правопорядка

Технология распознавания лиц используется правоохранительными органами. Согласно отчету NBC, использование этой технологии распространено в правоохранительных органах США и других стран. Полиция собирает фотографии задержанных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. Фотографии задержанных добавляются в базы данных, по которым впоследствии полиция выполняет поиск преступников.

Кроме того, мобильное распознавание лиц позволяет полицейским использовать смартфоны, планшеты и другие портативные устройства, чтобы фотографировать водителей и пешеходов на месте и сразу же сравнивать их фотографии с базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться их идентифицировать.

Аэропорты и пограничный контроль

Распознавание лиц стало привычным явлением во многих аэропортах по всему миру. Все больше путешественников имеют биометрические паспорта. Это позволяют им не стоять в длинных очередях, а проходить автоматизированный контроль электронных паспортов и быстрее добираться до выхода на посадку. Распознавание лиц не только сокращает время ожидания, но и позволяет повысить безопасность в аэропортах. Министерство внутренней безопасности США прогнозирует, что к 2023 году распознавание лиц будет использоваться для 97% путешественников. Эта технология используется не только в аэропортах и на пограничном контроле, но и для повышения безопасности на крупных мероприятиях, таких как Олимпийские игры.

Поиск пропавших без вести

Распознавание лиц можно использовать для поиска пропавших без вести и жертв торговли людьми. Предположим, пропавшие люди добавлены в базу данных распознавания лиц. В этом случае правоохранительные органы могут получить уведомление, как только эти люди будут идентифицированы системой распознавания лиц в аэропорту, магазине или другом общественном месте.

Снижение уровня преступности в розничной торговле

Распознавание лиц используется для идентификации покупателей, ворующих товары, организованных преступников в сфере розничной торговли или людей, попадавшихся в прошлом на мошенничестве, при входе в магазин. Фотографии людей сопоставляются с крупными базами данных преступников, и, когда покупатели, представляющие потенциальную угрозу, входят в магазин, сотрудники службы предотвращения потерь и обеспечения безопасности розничной торговли получают уведомление.

Улучшение качества розничной торговли

Технология распознавания лиц предлагает возможности улучшения качества обслуживания клиентов в розничной торговле. Например, терминалы в торговых центрах могут распознавать покупателей, предлагать товары на основе их истории покупок и указывать им правильное направление. Технология Face Pay позволит покупателям избегать длинных очередей в кассы с более медленными способами оплаты.

Банки

Биометрический онлайн-банкинг – еще одно преимущество технологии распознавания лиц. Вместо использования одноразовых паролей станет возможно авторизовать транзакции, глядя на смартфон или компьютер. Благодаря технологии распознаванию лиц злоумышленники не смогут взламывать пароли. Если злоумышленники украдут базу данных фотографий, «оценка витальности» – метод, используемый для определения, является ли источник биометрического образца живым человеком или поддельным изображением – должна (теоретически) помешать им использовать фотографии из базы для имитации живого человека. Благодаря технологии распознавания лиц дебетовые карты и подписи могут уйти в прошлое.

Маркетинг и реклама

Маркетологи используют распознавание лиц для повышения качества обслуживания клиентов. Например, бренд замороженной пиццы DiGiorno использовал распознавание лиц в маркетинговой кампании 2017 года, в ходе которой проводился анализ выражений лиц на вечеринках, посвященных DiGiorno, и оценивалась эмоциональная реакция людей на пиццу. Медиа-компании также используют технологию распознавания лиц для проверки реакции аудитории на трейлеры к фильмам, персонажей пилотных серий телевизионных проектов и оптимального размещения рекламы на телевидении. Рекламные щиты с технологией распознавания лиц, такие как на площади Пикадилли в Лондоне, позволяют брендам запускать персонализированную рекламу. 

Здравоохранение

Больницы используют распознавание лиц для оказания помощи пациентам. Медицинские организации тестируют использование технологии распознавания лиц для доступа к картам пациентов, упрощения регистрации пациентов, выявления эмоций и боли у пациентов и даже для выявления определенных генетических заболеваний. Компания AiCure разработала приложение, использующее технологию распознавания лиц, чтобы пациенты принимали лекарства в соответствии с предписаниями. По мере того, как биометрические технологии становятся менее дорогими, ожидается рост их внедрения в секторе здравоохранения.

Отслеживание посещаемости студентами или работниками

Некоторые учебные заведения Китая используют технологию распознавания лиц, чтобы учащиеся не пропускали занятия. Для сканирования лиц учащихся и сопоставления их с фотографиями в базе данных для подтверждения личности используются специальные планшеты. В более широком смысле эту технологию можно использовать для регистрации работников на рабочих местах, чтобы работодатели могли отслеживать посещаемость.

Распознавание водителей

Согласно потребительским отчетам, автомобильные компании экспериментируют с технологией распознавания лиц, чтобы заменить ключи от машины. Эта технология заменит ключ для открытия и запуска автомобиля. Она также запоминает предпочтения водителей относительно положения сиденья и зеркал, а также настроек радиостанций.

Отслеживание игровой зависимости

Распознавание лиц может помочь игорным компаниям в большей степени защитить своих клиентов. Наблюдать за теми, кто входит в игровые залы и перемещается по ним, сложно для персонала, особенно в больших людных местах, таких как казино. Технология распознавания лиц позволяет игорным компаниям идентифицировать клиентов, являющихся заядлыми игроманами, и вести учет их игры, чтобы сотрудники могли посоветовать, когда пора остановиться. Казино могут столкнуться с серьезными штрафами, если игроки из списков добровольного исключения будут уличены в азартных играх.

Примеры технологии распознавания лиц

1. Amazon ранее продвигал свой облачный сервис распознавания лиц Rekognition для правоохранительных органов. Однако в июне 2020 года в блоге компании было опубликовано, что она планирует ввести годичный мораторий на использование своей технологии полицией. Причина заключалась в том, что необходимо время для принятия федеральных законов США по защите прав и гражданских свобод человека.
2. Apple использует распознавание лиц, чтобы пользователи могли быстро разблокировать телефоны, входить в приложения и совершать покупки.
3. British Airways выполняет распознавание лиц пассажиров, вылетающих рейсами из США. Лица путешественников могут быть отсканированы камерой для подтверждения их личности при посадке в самолет без предъявления паспорта или посадочного талона. Авиакомпания использует эту технологию на внутренних рейсах по Великобритании, вылетающих из аэропорта Хитроу, и работает над посадкой с использованием биометрических данных на международные рейсы.
4. Cigna, американская страховая компания в сфере здравоохранения, позволяет клиентам в Китае подавать заявки на медицинское страхование, подписанные с использованием фотографии, а не рукописной подписи, чтобы сократить количество случаев мошенничества.
5. Coca-Cola по-разному использовала распознавание лиц в разных странах мира. Примеры включают вознаграждение клиентов за сдачу тары в переработку в торговых автоматах в Китае, размещение персонализированной рекламы на торговых автоматах в Австралии и маркетинговые мероприятия в Израиле.
6. Facebook начал использовать распознавание лиц в США в 2010 году, когда он автоматически отмечал людей на фотографиях с помощью встроенного инструмента, предлагая соответствующие теги. Этот инструмент сканирует лицо пользователя и предлагает варианты, кто этот человек. С 2019 года Facebook сделал эту функцию опциональной, поскольку стремится стать более ориентированным на конфиденциальность. Здесь описано, как включить или отключить распознавание лиц в Facebook.
7. Google включает эту технологию в приложение Google Фото и использует для сортировки изображений и автоматической отметки распознанных людей на фото.
8. Косметическая фирма MAC использует технологию распознавания лиц в некоторых офлайн-магазинах, позволяя покупателям виртуально «примерить» макияж с помощью имеющихся в магазине зеркал с дополненной реальностью.
9. McDonald’s использует распознавание лиц в своих японских ресторанах для оценки качества обслуживания клиентов, в том числе для анализа того, улыбаются ли сотрудники, помогая клиентам.
10. Snapchat – один из пионеров в разработке программного обеспечения для распознавания лиц: он позволяет брендам и организациям создавать фильтры, повторяющие лицо пользователя. Отсюда и повсеместное увлечение масками с мордами щенков и цветочными коронами в социальных сетях.

Компании-разработчики технологий распознавания лиц включают:

• Kairos
• Noldus
• Affectiva
• Sightcorp
• Nviso

Преимущества технологии распознавания лиц

Помимо разблокировки смартфона, распознавание лиц дает и другие преимущества:

Повышение безопасности

На государственном уровне распознавание лиц может помочь идентифицировать террористов или других преступников. На личном уровне распознавание лиц можно использовать как инструмент безопасности для блокировки устройств и в личных камерах видеонаблюдения.

Снижение уровня преступности

Распознавание лиц упрощает поиск грабителей, воров и правонарушителей. Одно только знание о присутствии системы распознавания лиц может служить сдерживающим фактором, особенно в отношении мелких преступлений. Помимо физической безопасности, имеются преимущества и в сфере кибербезопасности. Компании могут использовать технологию распознавания лиц вместо паролей для доступа к компьютерам. Теоретически эту технологию невозможно взломать, поскольку красть или менять, как в случае с паролем, нечего.

Устранение предвзятости при остановке и обысках

Обеспокоенность общественности по поводу необоснованных остановок и обысков является источником разногласий в полиции. Технология распознавания лиц может улучшить этот процесс. Выявление подозрительных личностей в толпе с помощью автоматизированного, а не управляемого человеком процесса, такого как технология распознавания лиц, может снизить потенциальную предвзятость и сократить количество остановок и обысков законопослушных граждан.

Удобство

По мере распространения технологии распознавания лиц, покупатели смогут расплачиваться в магазинах, используя собственное лицо, и не вынимать кредитные карты или наличные деньги. Это позволит сэкономить время в очереди к кассе. Поскольку для распознавания лиц не требуется никакого контакта, как при снятии отпечатков пальцев или выполнении других мер безопасности, эта технология особенно полезна во время эпидемии COVID. Распознавание лиц обеспечивает быструю, автоматическую и беспроблемную проверку.

Быстрая обработка

Процесс распознавания лица занимает всего секунду, что дает преимущества компаниям, использующим технологию распознавания лиц. В эпоху кибератак и продвинутых инструментов взлома компаниям нужны безопасные быстрые технологии. Распознавание лиц позволяет быстро и эффективно проверить личность человека.

Интеграция с другими технологиями

Большинство решений для распознавания лиц совместимы с программами обеспечения безопасности. Фактически, эта технология легко интегрируется. Это снижает объем дополнительных инвестиций, необходимых для ее внедрения.

Недостатки технологии распознавания лиц

Некоторые люди не возражают, когда их снимают, и не имеют ничего против использования распознавания лиц там, где от этого есть явная выгода или необходимость. Однако использование этой технологии может вызвать бурную реакцию у других людей. Некоторые из недостатков или проблем распознавания лиц:

Тотальная слежка

Некоторые опасаются, что использование технологии распознавания лиц, повсеместные видеокамеры, искусственный интеллект и анализ данных создадут предпосылки для массового наблюдения и могут ограничить свободу личности.

Хотя технология распознавания лиц позволяет правительствам выслеживать преступников, она также может позволить им выслеживать обычных законопослушных людей.

Возможные ошибки

Результат распознавания лиц не исключает ошибок, а это может привести к обвинению людей в преступлениях, которых они не совершали. Например, к ошибке может привести небольшое изменение ракурса камеры или изменение внешнего вида, например прически. В 2018 году издание Newsweek сообщило, что технология распознавания лиц Amazon ложно идентифицировала 28 членов Конгресса США как лиц, арестованных за преступления.

Нарушение конфиденциальности

Вопрос этики и конфиденциальности – самый спорный. Известно, что правительства хранят фотографии граждан без их согласия. В 2020 году Европейская комиссия заявила, что рассматривает вопрос запрета использования технологии распознавания лиц в общественных местах на срок до пяти лет, чтобы дать время на разработку нормативной базы для предотвращения нарушений конфиденциальности и этических норм.

Огромное хранилище данных

Программное обеспечение для распознавания лиц основано на технологии машинного обучения, требующей огромных наборов данных для обучения и получения точных результатов. Такие огромные наборы данных требуют надежного хранилища. Малые и средние компании могут не располагать достаточными ресурсами для хранения необходимых данных.

Хотя биометрические данные обычно считаются одним из самых надежных методов аутентификации, их использование также сопряжено со значительным риском. Это связано с тем, что в случае взлома данных кредитной карты ее хозяин может заблокировать свой кредитный счет и принять меры для изменения украденной личной информации. А что делать, если вы потеряете свое «цифровое лицо»?

Во всем мире собираются, хранятся и анализируются растущие объемы биометрических данных. Часто это делается организациями и правительствами, имеющими неоднозначную репутацию в области кибербезопасности. Все чаще задается вопрос, насколько безопасна инфраструктура, в которой хранятся и обрабатываются эти данные?

 Поскольку программное обеспечение для распознавания лиц все еще находится в зачаточном состоянии, законы, регулирующие эту область, только разрабатываются (а иногда и полностью отсутствуют). Обычные граждане, данные которых скомпрометированы, имеют относительно немного законных возможностей для действия. Киберпреступники часто ускользают от властей или получают обвинительные приговоры спустя годы после преступлений, а их жертвы не получают компенсаций и вынуждены сами заботиться о себе.

По мере распространения технологии распознавания лиц, возрастают и возможности злоумышленников красть данные о лицах для совершения мошеннических действий.

Комплексный пакет кибербезопасности – необходимая часть защиты конфиденциальных данных и обеспечения безопасности в интернете. Рекомендуется использовать решение Kaspersky Security Cloud, обеспечивающее защиту всех устройств и включающее антивирус, защиту от программ-вымогателей, защиту мобильных устройств, управление паролями, VPN и родительский контроль.

Биометрические технологии являются интересными решениями в области безопасности. Несмотря на риски, эти решения весьма удобны и их сложно дублировать. Они будут развиваться и в будущем, а задача будет заключаться в усилении их преимуществ и минимизации рисков.

Статьи по теме:

• Что такое приватность данных?
• Интернет вещей: что это такое?
• Что такое безопасность облака?
• Надежные пароли: как их создать и какие они имеют преимущества?
• Дипфейки и другие поддельные видео – как защитить себя?

Поиск и определение людей в приложении «Фото» на iPhone

Приложение «Фото»  распознает лица людей на фотографиях и упорядочивает объекты в альбоме «Люди» по присутствующим на них людям. Если добавить имена к лицам, можно искать фотографии по именам людей.

Указание имени человека на фото

Когда Вы указываете имя человека на фото, этот человек автоматически добавляется в альбом «Люди» и идентифицируется на других фотографиях в медиатеке.

1. Откройте снимок человека, затем коснитесь  или смахните вверх, чтобы открыть подробные сведения о фотографии. Люди, которых приложение распознало на фото, отображаются в левом нижнем углу фотографии. Рядом с фотографиями людей, имена которых еще не были указаны, отображается знак вопроса.

2. Коснитесь лица человека, рядом с фотографией которого отображается вопросительный знак, чтобы распознать его, и коснитесь «Отметить с именем».

3. Введите имя человека, коснитесь «Далее», затем коснитесь «Готово».

Указание имени человека в альбоме «Люди»

1. Коснитесь альбома «Люди», затем коснитесь лица человека, имя которого Вы хотите добавить.

2. Коснитесь «Имя» в верхней части экрана, а затем введите имя человека.

3. Коснитесь «Далее».

   Если в альбоме «Люди» один человек распознан как несколько разных людей, коснитесь «Выбрать», коснитесь каждого из найденных вариантов и коснитесь «Объединить».

4. Коснитесь кнопки «Готово».

Поиск снимков, на которых есть определенный человек

Чтобы найти снимки, на которых есть определенный человек, выполните одно из описанных ниже действий.

• Коснитесь «Альбомы», коснитесь альбома «Люди», затем коснитесь человека, чтобы просмотреть фотографии, на которых он присутствует.

• Коснитесь «Поиск», затем введите имя человека в поле поиска.

Выбор титульного фото для человека

1. Коснитесь альбома «Люди», затем коснитесь лица человека.

2. Коснитесь «Выбрать», а затем — «Показать лица».

3. Выберите снимок, который хотите установить в качестве титульного для этого человека.

4. Коснитесь кнопки , затем коснитесь «Сделать фото титульным».

Добавление человека в избранное

Можно добавить человека, с которым Вы часто общаетесь, в избранное, чтобы его было легче найти.

1. Коснитесь альбома «Люди».

2. Коснитесь кнопки  рядом с фотографией человека.

   Чтобы добавить нескольких людей в избранное, коснитесь «Выбрать», коснитесь каждого человека, которого хотите добавить в избранное, затем коснитесь «В Избранное».

Исправление в случае неправильного распознавания лиц

1. Коснитесь альбома «Люди», затем коснитесь лица человека.

2. Коснитесь «Выбрать», а затем — «Показать лица».

3. Коснитесь лица неверно распознанного человека.

4. Коснитесь кнопки , затем коснитесь «Не этот человек».

Отображение людей в алфавитном порядке или сортировка вручную в альбоме «Люди»

1. Коснитесь альбома «Люди».

2. Коснитесь , коснитесь , затем выполните любое из указанных ниже действий.

   • Отображение людей в алфавитном порядке. Коснитесь «Имя».

   • Сортировка вручную. Коснитесь «Настроить порядок», затем коснитесь фотографии человека и удерживайте ее, а затем перетяните в новое место.

Реже показывать человека в альбоме «Люди»

Можно настроить приложение таким образом, чтобы фотографии определенных людей реже отображались в воспоминаниях, подборках фото и виджете «Фото».

1. Коснитесь альбома «Люди», затем коснитесь лица человека, которого следует показывать реже.

2. Коснитесь , затем коснитесь «Реже показывать пользователя [имя]».

3. Выберите вариант «Реже показывать этого человека» или «Никогда не показывать этого человека», затем коснитесь «Подтвердить».

См. раздел Управление воспоминаниями и подборками фото в приложении «Фото» на iPhone для дальнейшей настройки фотографий, которые отображаются в воспоминаниях, подборках фото и виджете «Фото».

Удаление человека из альбома «Люди»

1. Коснитесь альбома «Люди», затем коснитесь лица человека, которого хотите удалить.

2. Коснитесь , затем коснитесь «Удалить пользователя [имя] из альбома «Люди»».

При использовании Фото iCloud альбом «Люди» синхронизируется на всех Ваших устройствах, которые удовлетворяют минимальным системным требованиям: iOS 11, iPadOS 13 или macOS 10.13. (Необходимо использовать один и тот же Apple ID на всех устройствах.)

См. такжеПоиск снимков на iPhoneПросмотр воспоминаний в приложении «Фото» на iPhoneПросмотр фото по месту съемки на iPhone

Как работает распознавание лиц? Разбор / Хабр

Среднестатистический человек может идентифицировать знакомое лицо в толпе с точностью 97,53%. Вы скажете, это немало и будете правы. Но это ничто по сравнению с современными алгоритмами, которые добились точности 99,8% еще в 2014 году. А в последние несколько лет они достигли практически совершенства! Современный алгоритм, использующийся в камерах видеонаблюдения в Москве способен обрабатывать 1 миллиард изображений менее чем за полсекунды с точностью близкой к 100%.

Этот алгоритм насколько крут, что уже в этом году в Московском Метро планируют ввести систему прохода по лицу — FacePay. При этом нам обещают, что система будет работать даже если человек в медицинской маске.

Как вы понимаете, жизнь уже не будет прежней. Поэтому давайте разберемся:

• Как работают алгоритмы распознавания лиц?
• Страшны ли эти алгоритмы на самом деле и где их применяют во благо?
• А также поговорим какого будущего нам ждать.

Причины

Технологии машинного зрения и распознавания лиц развивались очень активно с середины прошлого века. Но только сейчас стали по-настоящему хорошо работать. Причин тому три штуки:

1. Появились действительно мощные компьютеры, способные справиться с задачей. За это спасибо закону Мура.
2. Появились базы данных с нашими с вами фотографиями. За что спасибо социальным сетям.
3. Ну и конечно, произошел прорыв в области нейросетей.

Все эти события позволили создать практически идеальные алгоритмы распознавания лиц. Так давайте же разберемся, как они работают.

Этап 1. Обнаружение

В первую очередь, для того, чтобы лицо распознать, надо его сначала обнаружить. Задача на самом деле не тривиальная. Для этого мы бы могли использовать натренированные нейросети, но это слишком долго, дорого и ресурсоемко. Поэтому для обнаружения лица используется очень простой метод Виолы — Джонса, разработанный еще в 2001 году.

Как эта штука работает?

Этот алгоритм просто сканирует изображение при помощи вот таких прямоугольников, они называются примитивами Хаара:

И еще вот таких прямоугольников:

Задача этих объектов — находить более светлые и темные области на изображении, характерных конкретно для человеческих лиц.

Например, если усреднить значения яркости область глаз будет темнее щек или лба, а переносица будет светлее бровей.

В общем таких характерных признаков много и естественно не только у человеческих лиц могут быть подобные паттерны. Поэтому алгоритм работает в несколько этапов:

Сначала находится первый признак, система понимает: «В этой области может быть лицо». Тогда она начинает там же искать второй признак, а потом третий. И если в одной области найдено 3 признака, уже можно уверенно сказать — да, это лицо! После чего система получает область изображения, в котором есть только лицо.

Этап 2. Антропометрические точки

Получив область для анализа, дальше в дело вступает главный секрет каждой системы распознавания — биометрический алгоритм.

Он расставляет на лице антропометрические точки, по которым впоследствии и будут вычисляться индивидуальные характеристики человека: разрез глаз, форма носа, подбородка, расстояние между ними и прочее. Таких признаков может быть много, вплоть до нескольких тысяч. Но в целом, таких точек должно быть как минимум 68.

Этап 3. Исправление искажений

А дальше начинается настоящая магия. В идеале нам нужно лицо, которое смотрит анфас, то есть прямо в камеру. Но такая удача бывает редко, особенно если речь идет о распознавании человека в толпе.

Поэтому система производит дополнительное преобразование изображения: устранятся поворот и наклон головы. А также проводится 3D-реконструкция лица из 2D-изображения. Таким образом, даже если человек на изображении смотрел вбок, мы всё равно можем получить четкий фронтальный снимок, что существенно повышает качество распознавания.

Этап 4. Вектор лица

Ну а дальше происходит самое главное. В бой вступает нейросеть, которая присваивает каждому лицу вектор признаков. Что это такое?

По сути, это просто какое-то число, которое складывается из суммы характеристик лица: расстояний между опорными точками, текстуры определенных областей на лице и прочее. Таких характеристик может быть множество. Основное правило: они должны описывать лицо независимо от посторонних факторов: макияжа, прически, возрастных изменений.

Этап 5. Идентификация

Ну а дальше остаётся сравнить полученный вектор с базой других векторов. И готово. Система вас идентифицировала.

Где и как используется?

Помимо очевидных кейсов применения, помимо обнаружения правонарушителей в общественных пространствах и оплаты билетов в метро. Где и как могут применяться эти технологии?

Во-первых, системы могут быть настроены не на идентификацию а на анализ поведения или настроения. В такси можно можно быстро вычислять неадекватных водителей или пассажиров. В магазинах, можно находить грустных покупателей и повышать уровень сервиса. Ритейлеры одежды или продуктовые магазины используют камеры для анализа поведения покупателя, чтобы проанализировать настроение покупателя на кассе.  Или например в школах, можно искать скучающих детей и корректировать программу обучения. Так, кстати уже делают в Китае. Вот такой мир будущего, и мы уже в нём живём не зная этого.

Что будет в будущем?

Чего же нам ждать в будущем? Распознавание лиц для разблокировки iPhone, входа в Windows или во время конференций — это прекрасная, удобная технология, упрощающая жизнь и мы уже ей пользуемся. Но вот повсеместные камеры наблюдения в городах рисуют в воображении самые мрачные картины в духе Джорджа Оруэлла.

Отсюда возникает вопрос — можно ли защитить себя от систем видеонаблюдения? Конечно, с развитием технологий развиваются и средства обхода этих технологий.

Люди придумывают макияж и украшения, которые сбивают с толку алгоритм обнаружения лиц, тот самый из 2001 года, создают инфракрасные очки, засвечивающие сенсоры камер, а также делают всякую криповую одежду и маски.

Но по большому счету такой лук скорее больше привлечет внимания, а алгоритмы подстроятся под обманки.  Поэтому единственный способ защиты — это закон. Бизнес активно не внедряет системы распознавания лиц только потому, что это несет большие юридические издержки. В ЕС активно разрабатывается новый закон, который уже прозвали GDPR 2: он будет строго регулировать системы распознавания лиц и прочие системы искусственного интеллекта, вызывающие законные опасения.

В России с этим пока что не так хорошо. Тем не менее отечественные компании, которые присутствуют на международном рынке также будут вынуждены соблюдать новые правила игры, как произошло с первым GDPR.

То есть, как вы поняли, есть светлая сторона технологии, которая упрощает нам жизнь и темная, что приближает нас к миру большого брата.

Технология распознавания лиц | OneSpan

Что такое технология распознавания лиц?

Технология распознавания лиц — это система, используемая для обнаружения присутствия человека путем сравнения цифрового изображения или видео лица человека с ранее существовавшими данными. Распознавание лиц и сравнение лиц могут использоваться для проверки личности человека путем записи и анализа изображения или видео структуры лица человека и сравнения его с ранее существовавшим изображением, чтобы определить, есть ли совпадение. Ранее существовавшее изображение может быть из частной или общедоступной базы данных или изображение на удостоверении личности государственного образца.

Технология распознавания лиц разрабатывалась десятилетиями, но достижения последних нескольких лет сделали эти решения обычным явлением в нашей повседневной жизни. Инструменты распознавания лиц теперь доступны на смартфонах, и финансовые учреждения начинают применять сравнение лиц для проверки цифровой личности как часть открытия цифрового счета.  

Здесь мы предоставим общий обзор технологии, ее преимуществ и недостатков, а также того, где она может быть использована в будущем.
 

Как работает распознавание лиц

Различные инструменты распознавания лиц работают по-разному, но в целом они следуют простому четырехэтапному процессу:

Шаг 1: Распознавание лиц

В одиночестве или в толпе, на видео или фото камера распознает человеческое лицо.
 

Шаг 2: Анализ

Технология выполняет подробный анализ изображения лица в режиме реального времени с помощью машинного обучения или искусственного интеллекта, оценивая расположение 80 узловых точек на лице человека. Расположение этих узловых точек уникально для каждого человека, и набор данных представляет черты лица, такие как расстояние между глазами человека, переносица и кривизна скул.
 

Шаг 3: преобразование изображения в данные

Затем уникальное расположение узловых точек преобразуется в биометрические данные, используемые системой распознавания лиц и сравнения лиц. Полученный числовой код называется отпечатком лица.
 

Шаг 4: Подбор матча

После того, как отпечаток лица установлен, эти биометрические данные можно сравнить с другими источниками данных, такими как существующие отпечатки лица в общедоступной или частной базе данных или изображение в документе, удостоверяющем личность, выданном правительством. Если система обнаруживает совпадение, она может уведомить любое приложение, использующее эту технологию.
 

Для чего используется распознавание лиц?

Технология распознавания лиц доказала свою ценность в различных сценариях использования для самых разных организаций. Вот несколько способов использования распознавания лиц для эффективной и действенной проверки личности сегодня:

• Безопасность устройства: Лицо человека может использоваться как фактор аутентификации для разблокировки его мобильных устройств. В этом случае прямое изображение сравнивается с ранее существовавшим изображением в частной базе данных телефона. Этой функцией оснащены некоторые модели мобильных устройств Apple iPhone и Microsoft Android.
   
• Меры по предотвращению кражи: Правоохранительные органы могут использовать системы распознавания лиц для идентификации подозреваемых в известных криминальных базах данных после кражи.   
   
• Покупка алкоголя: Некоторые бары и магазины спиртных напитков используют технологию распознавания лиц для обнаружения поддельных удостоверений личности и водительских прав, одновременно улучшая качество обслуживания клиентов. Например, с помощью технологии распознавания лиц клиенты, которые согласны на хранение их данных в частной базе данных, принадлежащей магазину, могут безопасно покупать алкоголь в кассах самообслуживания.
   
• Школьная безопасность: Система распознавания лиц может использоваться в школе для выявления известных подозрительных лиц, таких как исключенные учащиеся, торговцы наркотиками или другие угрозы. После этого администрация может обратиться в службу безопасности школы, чтобы разобраться в ситуации.
   
• Охрана аэропорта: В аэропортах уже используется распознавание лиц, чтобы ускорить процесс обеспечения безопасности и посадки. В некоторых странах ручная проверка документов, удостоверяющих личность, может выполняться электронными воротами, которые используют распознавание лиц и сравнение лиц для проверки удостоверения личности путешественника. Кроме того, государственные учреждения использовали эту технологию для выявления лиц, просрочивших визу или находящихся под следствием.
   
• Правоохранительные органы: Используя технологию распознавания лиц, правоохранительные органы могут значительно повысить свою эффективность в борьбе с такими угрозами, как подделка личных данных. Например, Департамент транспортных средств Нью-Йорка использовал программу распознавания лиц для идентификации 21 000 случаев потенциального мошенничества с использованием личных данных с 2010 .

 

Преимущества и недостатки использования распознавания лиц

Как и в случае со многими новыми технологиями, системы распознавания лиц имеют как преимущества, так и недостатки:

Преимущества распознавания лиц

• Анализ толпы: Сотрудники правоохранительных органов могут использовать нательные камеры, оборудованные технологией распознавания лиц, для анализа биометрической информации большой толпы людей, сравнения информации с базой данных по распознаванию лиц, содержащих фотографии, и выявления потенциально опасных участников, например, тех, кто следит за террористами. список. Эта задача была бы практически невозможна без помощи технологии распознавания лиц.
   
• Опыт работы с клиентами: Распознавание лиц как фактор аутентификации обеспечивает превосходное качество обслуживания клиентов в отношении паролей и других биометрических факторов, таких как отпечаток большого пальца.
   
• Открытие цифрового счета: С помощью технологии распознавания лиц финансовые учреждения могут сделать мобильные приложения более безопасными и создать безопасные процессы открытия счетов, которые можно выполнять в цифровом виде, даже не заходя в отделение банка. Посмотрите это короткое видео ниже, чтобы увидеть, как распознавание лиц вписывается в процесс открытия цифрового счета.  

Недостатки распознавания лиц

Будущее программного обеспечения для распознавания лиц

В будущее распознавания лиц неопределенно. Уже ведется много споров и разногласий относительно того, как следует использовать эту технологию. В то же время неправительственные организации все больше и больше внедряют эту технологию. Это широко распространено и становится все более популярным. Разговор не окончен, но маловероятно, что дверь в технологию распознавания лиц будет полностью закрыта. Национальный институт стандартов и технологий (NIST) также расширяет обсуждение с помощью новых исследований, включая влияние расы, возраста и пола на системы распознавания лиц, а также влияние масок для лица, связанных с коронавирусом. Дальнейшее изучение технологии приведет к более информированному обсуждению ее потенциальной ценности и этических проблем.

Что такое служба «Распознавание лиц» Azure? — Azure Cognitive Services

• Статья
• 09/23/2022
• Чтение занимает 6 мин

Предупреждение

11 июня 2020 г. корпорация Майкрософт объявила о том, что она не будет продавать технологию распознавания лиц полицейским управлениям в США до тех пор, пока не вступят силу строгие правовые нормы, гарантирующие защиту прав человека. Таким образом, клиенты не смогут использовать возможности по распознаванию лиц или функции, включенные в службы Azure, такие как Распознавание лиц или Индексатор видео, если клиент является сотрудником полицейского управления США или разрешает использование таких служб управлением или для управления. Когда вы создаете новый ресурс службы «Распознавание лиц», вы должны подтвердить и согласиться на портале Azure, что не будете использовать ее в связи с работой полиции США, а также что вы ознакомились с документацией по ответственному использованию ИИ и будете использовать службу в соответствии с ней.

Важно!

Доступ к службе «Распознавание лиц» ограничен на основе соответствия требованиям и критериев использования для реализации поддержки наших принципов ответственного ИИ. Служба «Распознавание лиц» доступна только для клиентов и партнеров, управляемых корпорацией Майкрософт. Используйте форму приема Распознавания лиц, чтобы подать заявку на доступ.

Служба «Распознавание лиц» Azure предоставляет алгоритмы искусственного интеллекта для обнаружения, распознавания и анализа человеческих лиц на изображениях. Программное обеспечение для распознавания лиц имеет важное значение во многих различных сценариях, таких как проверка личности, управление доступом без сенсорного ввода и размытие лиц для конфиденциальности.

Вы можете использовать службу «Язык» с помощью пакета SDK для клиентской библиотеки или посредством прямого вызова REST API. Чтобы приступить к работе, ознакомьтесь с этим руководством.

Краткое руководство

Вы также можете быстро и легко опробовать возможности службы «Язык» в браузере с помощью Vision Studio.

Опробовать Vision Studio

Эта документация включает статьи следующих видов:

• Краткие руководства — пошаговые инструкции, которые помогут вам вызвать службу и быстро получить результат.
• Практические руководства — содержат инструкции для более специфического или специализированного использования службы.
• Тематические статьи — подробно описывают функциональность и возможности службы.
• Учебники — расширенные руководства, которые описывают использование службы в качестве компонента бизнес-решений.

Чтобы узнать о более структурированном подходе, изучите модуль обучения по Распознаванию лиц.

• Определение и анализ лиц с помощью службы «Распознавание лиц»

Примеры вариантов использования

Проверка личности. Подтвердите личность с помощью удостоверения личности, выданного государственными органами, например, паспорта или водительских прав или другого изображения регистрации. Эту проверку можно использовать для предоставления доступа к цифровым или физическим службам или для восстановления учетной записи. К конкретным сценариям доступа относятся открытие нового счета, подтверждение личности сотрудника и проведение онлайн-оценки. Проверку личности можно выполнить один раз при подключении пользователя, а затем повторять по мере необходимости в случае осуществления доступа к цифровой или физической службе.

Управление доступом без сенсорного ввода. По сравнению с современными методами, такими как карты или билеты, идентификация с помощью распознавания лиц обеспечивает расширенные возможности управления доступом, с одновременным уменьшением рисков, связанных с гигиеной и безопасностью, которые возникают при совместном использовании карты, ее потере или краже. Распознавание лиц помогает в процессе регистрации с участием человека, например, в аэропорту, на стадионах, в парках развлечений, в зданиях, при использовании терминалов регистрации в офисах, больницах, тренажерных залах, клубах и школах.

Скрытие лиц. Скрытие и размытие лиц, записанных на видео, для защиты конфиденциальности.

Определение и анализ лиц

Во всех других сценариях на первом шаге должно выполняться определение лиц. API обнаружения может распознавать лица на изображениях и возвращать координаты прямоугольников, в которых они расположены. Он также возвращает уникальный идентификатор, представляющий сохраненные данные о лице. Он используется в последующих операциях для распознавания или проверки лиц.

При необходимости функция определения лиц извлекает ряд атрибутов, связанных с лицом, таких как положение головы, возраст, выражение, волосяной покров лица и очки. Эти атрибуты представляют собой общие прогнозы, а не фактическую классификацию. Некоторые атрибуты полезны для обеспечения получения приложением высококачественных данных о лицах, когда пользователи добавляются в службу распознавания лиц. Например, приложение может рекомендовать пользователям снимать солнцезащитные очки, если на них надеты солнцезащитные очки.

Важно!

Корпорация Майкрософт откажется от возможностей распознавания лиц, которые можно использовать для определения эмоциональных состояний и атрибутов личности, которые при неправильном использовании могут подвергнуть людей распространению стереотипов, дискриминации или несправедливому отказу в обслуживании. К ним относятся возможности, которые предсказывают эмоции, гендер, возраст, улыбку, волосы на лице, прическу и макияж. Существующие клиенты должны до 30 июня 2023 г. прекратить использование этих возможностей, прежде чем они будут отозваны. Дополнительные сведения об этом решении см. здесь.

Дополнительные сведения об определении и анализе лиц см. в статье с описанием основных понятий определения лиц. См. также справочную документацию по API определения.

Проверка личности

Современные предприятия и приложения могут использовать операции распознавания и проверки лиц, чтобы убедиться, что пользователь является тем, за кого себя выдает.

Идентификация

Идентификация лиц позволяет выполнять для одного лица на изображении сопоставление «один ко многим» с набором лиц в защищенном репозитории. Потенциальные совпадения возвращаются в зависимости от того, насколько точно данные их лиц соответствуют лицу в запросе. Этот сценарий используется для предоставления доступа в здание или аэропорт определенной группе людей или проверки пользователя устройства.

Ниже показан пример базы данных с именем "myfriends". Каждая группа может содержать до 1 млн объектов, соответствующих разным людям. В свою очередь, для каждого объекта, соответствующего одному человеку, можно зарегистрировать до 248 лиц.

Создав и обучив группу, вы можете идентифицировать новое обнаруженное лицо путем сравнения с группой. Если лицо определяется как принадлежащее человеку в группе, то возвращается объект, соответствующий этому человеку.

Быстро и легко опробуйте возможности распознавания лиц с помощью Vision Studio.

Опробовать Vision Studio

Проверка

Операция проверки отвечает на вопрос «Принадлежат ли эти два лица одному и тому же человеку?».

Проверка — это также сопоставление типа «один к одному», при котором одно лицо на изображении сопоставляется с одним лицом в защищенном репозитории или на фотографии для проверки того, что на них изображен один и тот же человек. Такую проверку можно использовать для удостоверения личности, например, в банковском приложении, в котором пользователи могут удаленно открыть кредитный счет, сделав свое новое фото или его отправки с фото своего удостоверения личности с фотографией.

Дополнительные сведения о проверке личности см. в руководстве с описанием основных понятий распознавания лиц или справочной документации по API идентификации и проверки.

Быстро и легко опробуйте возможности распознавания лиц с помощью Vision Studio.

Опробовать Vision Studio

Поиск похожих лиц

Операция поиска похожих лиц сравнивает целевое лицо и набор потенциальных лиц, после чего находит небольшое количество лиц, очень похожих на целевое. Это удобно для поиска лиц по изображениям.

В службе поддерживаются два режима работы: matchPerson и matchFace. Режим matchPerson возвращает похожие лица после фильтрации для одного пользователя с помощью API Проверки. Режим matchFace игнорирует такой фильтр. Он возвращает список обнаруженных лиц, которые могут или не могут принадлежать тому же человеку.

В следующем примере показано целевое лицо:

А здесь изображены лица-кандидаты:

При поиске похожих лиц режим matchPerson возвращает фотографии А и Б, на которых изображен тот же человек, что и на фотографии с целевым лицом. Режим matchFace возвращает фотографии А, Б, В и Г, т. е. четырех кандидатов, даже если некоторые из них не совпадают с целевым лицом или имеют низкое сходство. Дополнительные сведения см. в руководстве по распознаванию лиц или справочной документации по API Поиска похожих лиц.

Группирование лиц

Операция группирования делит набор неизвестных лиц на несколько небольших групп, основываясь на сходстве. Каждая группа является несвязанным подмножеством исходного набора лиц. Она также возвращает один массив messyGroup, содержащий идентификаторы лиц, для которых не найдено сходство.

Все лица в возвращенной группе, скорее всего, принадлежат одному человеку, но для одного человека может существовать несколько различных групп. Группы различаются по разным факторам, например по выражению лица. Дополнительные сведения см. в руководстве по распознаванию лиц или справочной документации по API Группирования.

Конфиденциальность и безопасность данных

Как и в случае с другими ресурсами Cognitive Services, разработчикам, использующим API Распознавания лиц, следует учитывать политику корпорации Майкрософт в отношении клиентских данных. См. подробнее на странице Cognitive Services в Центре управления безопасностью Майкрософт.

Дальнейшие действия

Следуйте инструкциям в кратком руководстве, чтобы запрограммировать основные компоненты приложения для распознавания лиц на любом языке.

• Краткое руководство по использованию клиентской библиотеки.

Что такое распознавание лиц – Руководство для начинающих по программному обеспечению для анализа лиц и машинному обучению – AWS

Что такое распознавание лиц?

Программное обеспечение анализатора лица идентифицирует или подтверждает личность человека по его лицу. Он работает путем идентификации и измерения черт лица на изображении. Распознавание лиц позволяет идентифицировать человеческие лица на изображениях или видео, определить, принадлежит ли лицо на двух изображениях одному и тому же человеку, или найти лицо среди большой коллекции существующих изображений. Биометрические системы безопасности используют распознавание лиц для уникальной идентификации людей во время регистрации пользователей или входа в систему, а также для укрепления процедуры аутентификации пользователей. Мобильные и персональные устройства также часто используют технологию анализатора лиц для обеспечения безопасности устройства.

Каковы преимущества технологии распознавания лиц?

Некоторые преимущества систем распознавания лиц заключаются в следующем:

Безопасность

Распознавание лиц – это быстрая и эффективная система проверки. Она быстрее и удобнее по сравнению с другими биометрическими технологиями, такими как сканирование отпечатков пальцев или сетчатки глаза. Кроме того, при распознавании лиц требуется меньше точек соприкосновения по сравнению с вводом паролей или PIN-кодов. Оно поддерживает многофакторную аутентификацию для дополнительной проверки безопасности.

Повышенная точность

Распознавание лиц является более точным способом идентификации личности, чем простое использование номера мобильного телефона, адреса электронной почты, почтового адреса или IP-адреса. Например, большинство биржевых сервисов, которые занимаются как акциями, так и криптовалютами, теперь полагаются на распознавание лиц для защиты клиентов и их активов.

Более простая интеграция

Технология распознавания лиц совместима и легко интегрируется с большинством программ безопасности. Например, смартфоны с фронтальными камерами имеют встроенную поддержку алгоритмов распознавания лиц или программного кода.

Каковы сферы применения систем распознавания лиц?

Ниже приведены некоторые практические применения системы распознавания лиц.

Выявление мошенничества

Компании используют распознавание лиц для уникальной идентификации пользователей, создающих новый аккаунт на онлайн-платформе. После этого распознавание лиц может быть использовано для проверки личности человека, использующего аккаунт, в случае рискованной или подозрительной активности аккаунта.

Кибербезопасность

Компании используют технологию распознавания лиц вместо паролей для усиления мер кибербезопасности. Получить несанкционированный доступ к системам распознавания лиц довольно сложно, поскольку лицо невозможно изменить. Программа распознавания лиц также является удобным и высокоточным инструментом безопасности для разблокировки смартфонов и других персональных устройств.

Контроль в аэропорту и на границе

Многие аэропорты используют биометрические данные в качестве паспортов, позволяя путешественникам пропустить длинные очереди и пройти через автоматизированный терминал, чтобы быстрее добраться до выхода на посадку. Благодаря технологии распознавания лиц в виде электронных паспортов сокращается время ожидания и повышается безопасность.

Банковская сфера

Люди проверяют подлинность транзакций, просто взглянув на свой телефон или компьютер, вместо того чтобы использовать одноразовые пароли или двухэтапную верификацию. Технология распознавания лиц является более безопасной, поскольку не требует паролей, которые могли бы взломать хакеры. Аналогичным образом, некоторые банкоматы для снятия наличных и кассовые аппараты могут использовать распознавание лиц для одобрения платежей.

Здравоохранение

Распознавание лиц может быть использовано для получения доступа к записям пациентов. Оно может упростить процесс регистрации пациентов в медицинском учреждении и автоматически определять боль и эмоции у пациентов.

Как работает распознавание лиц?

Распознавание лиц происходит в три этапа: обнаружение, анализ и распознавание.

Обнаружение

Обнаружение – это процесс поиска лица на изображении. С помощью компьютерного зрения распознавание лиц позволяет обнаружить и идентифицировать отдельные лица на изображении, содержащем лица одного или многих людей. Оно может распознавать данные лица как в профиль, так и в анфас.

Машинное зрение

Машинное зрение позволяет компьютерам идентифицировать на изображениях людей, места и предметы с точностью, которая сравнима с человеческими способностями или даже превышает их, и при этом с гораздо более высокой скоростью и эффективностью. Используя сложную технологию искусственного интеллекта, компьютерное зрение автоматизирует извлечение, анализ, классификацию и понимание полезной информации из данных изображения. Данные изображения принимают различные формы, например, следующие:

• Одиночные изображения
• Последовательности видео
• Вид с нескольких камер
• Трехмерные данные
  

Анализ

Затем система распознавания лиц анализирует изображение лица. Она отображает и считывает геометрию лица и мимику, а затем определяет ориентиры на лице, которые являются ключевыми для отличия лица от других объектов. Технология распознавания лиц обычно определяет следующее:

 

• Расстояние между глазами
• Расстояние от лба до подбородка
• Расстояние между носом и ртом
• Глубина глазниц
• Форма скул
• Контур губ, ушей и подбородка

 

Затем система преобразует данные распознавания лица в строку цифр или точек, называемую отпечатком лица. Каждый человек имеет уникальный отпечаток лица, подобный отпечатку пальца. Информация, используемая при распознавании лиц, также может быть использована в обратном направлении для цифровой реконструкции лица человека.

Признание

Распознавание лиц позволяет идентифицировать человека путем сравнения лиц на двух или более изображениях и оценки вероятности их совпадения. Например, так можно проверить, совпадает ли лицо, изображенное на селфи, снятом камерой мобильного телефона, с лицом на изображении выданного правительством удостоверения личности, такого как водительские права или паспорт, а также узнать, совпадает ли лицо, изображенное на селфи, с лицом в коллекции лиц, снятых ранее.

Точно ли распознавание лиц?

Алгоритмы распознавания лиц имеют практически идеальную точность в идеальных условиях. В контролируемых условиях наблюдается более высокий процент точности, но в реальном мире он, как правило, ниже. Трудно предсказать уровень точности этой технологии, поскольку ни один показатель не дает полной картины.

 

Например, алгоритмы проверки лица, сопоставляющие людей с четкими эталонными изображениями, такими как водительские права или фоторобот, достигают высокой точности. Однако такая степень точности возможна только при соблюдении следующих условий:

 

• Последовательное позиционирование и освещение
• Четкие и ничем не закрытые черты лица
• Управляемые цвета и фон
• Высокое качество камеры и разрешение изображения

 

Еще одним фактором, влияющим на количество ошибок, является старение. Со временем изменения в лице затрудняют сопоставление фотографий, сделанных несколькими годами ранее.

Безопасно ли распознавание лиц?

Системы распознавания человеческого лица используют уникальные математические шаблоны для хранения биометрических данных. Таким образом, они являются одними из самых безопасных и эффективных методов идентификации среди биометрических технологий. Данные о лице можно анонимизировать и сохранить их конфиденциальность, чтобы снизить риск несанкционированного доступа. Технология обнаружения живых пользователей отличает их от изображений их лиц. Это предотвращает обман системы фотографией живого пользователя.

Что такое степень уверенности при распознавании лиц?

Степень уверенности, также известная как оценка сходства, имеет решающее значение для систем обнаружения и сравнения лиц. Благодаря ей можно получить информацию о том, насколько два изображения похожи друг на друга. Более высокая степень уверенности указывает на большую вероятность того, что два изображения принадлежат одному и тому же человеку. Таким образом, доверительные оценки используют искусственный интеллект для предопределения того, существует ли лицо на изображении или совпадает ли оно с лицом на другом изображении.

Порог степени уверенности

Каждое предопределение, которое делает система распознавания лиц с помощью искусственного интеллекта, имеет соответствующий пороговый уровень уверенности, который вы можете изменить. В типичном сценарии большинство автоматических совпадений приходится на очень высокий процент, например выше 99% степени уверенности. Совпадения с более низкими показателями уверенности могут быть использованы для просмотра следующих ближайших потенциальных совпадений, которые затем дополнительно оцениваются человеком-исследователем.

Каковы другие типы технологий биометрической идентификации?

Биометрическая идентификация – это процесс идентификации личности на основе уникальных, различимых признаков. Помимо распознавания лиц, существует множество других видов биометрической идентификации:

Проверка отпечатков пальцев

Программное обеспечение для распознавания отпечатков пальцев проверяет личность человека, сравнивая его отпечатки пальцев с одним или несколькими отпечатками пальцев в базе данных.

Сопоставление ДНК

Сопоставление ДНК идентифицирует человека путем анализа сегментов его ДНК. Технология секвенирует ДНК в лаборатории и сравнивает ее с образцами в базе данных.

Распознавание глаз

При распознавании глаз анализируются особенности радужной оболочки глаза или узоры вен на сетчатке глаза для определения соответствия и идентификации человека.

Распознавание геометрии руки

Вы можете однозначно идентифицировать человека по геометрическим характеристикам его рук, таким как длина пальцев и ширина ладони. Камера снимает силуэтное изображение руки и сравнивает его с базой данных.

Распознавание голоса

Системы распознавания голоса извлекают характеристики, которые отличают речь человека от других. Они создают отпечаток голоса, который похож на отпечаток пальца или лица, и сопоставляют его с образцами в базе данных.

Распознавание подписи

Вы можете использовать технологию для анализа стиля почерка или сравнить две отсканированные подписи с помощью усовершенствованных алгоритмов.

Как AWS может помочь в распознавании лиц?

Вы можете использовать Amazon Rekognition для автоматизации анализа изображений и видео с помощью машинного обучения. Amazon Rekognition предлагает возможности предварительно обученного и настраиваемого машинного зрения (CV), которое позволяет получать полезную информацию о лице из ваших изображений и видеозаписей. Вы можете использовать Amazon Rekognition для выполнения следующих задач:

• Анализ и обнаружение лиц на миллионах фотографий и видео в течение нескольких минут
• Использование в рабочих процессах регистрации и аутентификации пользователей сравнения и аналитики лиц, чтобы удаленно проверять личность зарегистрированных пользователей
• Определение сходства лица с изображением из личного хранилища изображений или любым другим изображением
• Обеспечение автоматизации, например автоматическое включение света в гараже при обнаружении человека

Начните работу с распознаванием лиц на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.

Распознавание лиц на AWS: следующие шаги

Зарегистрировать бесплатный аккаунт

Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.  

Регистрация 

Начать разработку в консоли

Начните разработку с использованием AWS в консоли управления AWS.

Вход 

Вход в Консоль

Подробнее об AWS

• Что такое AWS?
• Что такое облачные вычисления?
• Инклюзивность, многообразие и равенство AWS
• Что такое DevOps?
• Что такое контейнер?
• Что такое озеро данных?
• Безопасность облака AWS
• Новые возможности
• Блоги
• Пресс‑релизы

Ресурсы для работы с AWS

• Начало работы
• Обучение и сертификация
• Портфолио решений AWS
• Центр архитектурных решений
• Вопросы и ответы по продуктам и техническим темам
• Отчеты аналитиков
• Партнерская сеть AWS

Разработчики на AWS

• Центр разработчика
• Пакеты SDK и инструментарий
• . NET на AWS
• Python на AWS
• Java на AWS
• PHP на AWS
• JavaScript на AWS

Поддержка

• Связаться с нами
• Работа в AWS
• Обратиться в службу поддержки
• Центр знаний
• AWS re:Post
• Обзор AWS Support
• Юридическая информация

Amazon.com – работодатель равных возможностей. Мы предоставляем равные права представителям меньшинств, женщинам, лицам с ограниченными возможностями, ветеранам боевых действий и представителям любых гендерных групп любой сексуальной ориентации независимо от их возраста.

Поддержка AWS для Internet Explorer заканчивается 07/31/2022. Поддерживаемые браузеры: Chrome, Firefox, Edge и Safari. Подробнее »

Распознавание лиц | Electronic Frontier Foundation

Распознавание лиц — это метод идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Системы распознавания лиц могут использоваться для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени. Правоохранительные органы также могут использовать мобильные устройства для идентификации людей во время остановок полицией.

Но данные распознавания лиц могут быть подвержены ошибкам, что может привести к обвинению людей в преступлениях, которых они не совершали. Программное обеспечение для распознавания лиц особенно плохо распознает афроамериканцев и другие этнические меньшинства, женщин и молодых людей, часто неправильно идентифицируя или не идентифицируя их, несоразмерно влияя на определенные группы.

Кроме того, распознавание лиц используется для нацеливания на людей, использующих защищенную речь. В ближайшем будущем технология распознавания лиц, вероятно, станет более распространенной. Его можно использовать для отслеживания перемещений людей по всему миру, как автоматические считыватели номерных знаков отслеживают транспортные средства по номерным знакам. Распознавание лиц в режиме реального времени уже используется в других странах и даже на спортивных мероприятиях в США.  

Как работает распознавание лиц

 

Источник: Департамент транспорта Айовы

Системы распознавания лиц используют компьютерные алгоритмы для выделения определенных отличительных деталей лица человека. Эти детали, такие как расстояние между глазами или форма подбородка, затем преобразуются в математическое представление и сравниваются с данными о других лицах, собранными в базе данных распознавания лиц. Данные о конкретном лице часто называют шаблоном лица, и он отличается от фотографии, поскольку включает только определенные детали, которые можно использовать для отличия одного лица от другого.

Некоторые системы распознавания лиц вместо того, чтобы точно идентифицировать неизвестного человека, предназначены для расчета вероятности совпадения между неизвестным человеком и определенными шаблонами лиц, хранящимися в базе данных. Эти системы будут предлагать несколько потенциальных совпадений, ранжированных в порядке вероятности правильной идентификации, вместо того, чтобы просто возвращать один результат.

Системы распознавания лиц различаются по своей способности идентифицировать людей в сложных условиях, таких как плохое освещение, низкое разрешение изображения и неоптимальный угол обзора (например, на фотографии, сделанной сверху и смотрящего вниз на неизвестного человека).

Когда дело доходит до ошибок, необходимо понимать две ключевые концепции: 

«Ложноотрицательный результат» — это когда система распознавания лиц не может сопоставить лицо человека с изображением, которое фактически содержится в базе данных. Другими словами, система ошибочно возвращает нулевые результаты в ответ на запрос.

«Ложное срабатывание» — это когда система распознавания лиц сопоставляет лицо человека с изображением в базе данных, но на самом деле это совпадение неверно. Это когда полицейский отправляет изображение «Джо», но система ошибочно сообщает офицеру, что это фотография «Джека».

При исследовании системы распознавания лиц важно внимательно следить за частотой «ложноположительных» и «ложноотрицательных» результатов, поскольку почти всегда существует компромисс. Например, если вы используете распознавание лиц для разблокировки телефона, будет лучше, если система не сможет идентифицировать вас несколько раз (ложноотрицательный результат), чем если система ошибочно идентифицирует других людей как вас и позволит этим людям разблокировать ваш телефон. (ложный положительный результат). Если результатом ошибочной идентификации является то, что невиновный человек попадает в тюрьму (например, ошибочная идентификация в базе данных фотографий), то система должна быть спроектирована так, чтобы иметь как можно меньше ложных срабатываний.  

Как правоохранительные органы используют распознавание лиц

  Источник: Департамент транспорта Аризоны

Правоохранительные органы все чаще и чаще используют распознавание лиц в повседневной деятельности полиции. Полиция собирает фотографии арестованных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. После того, как фотография арестованного будет сделана, фотография останется в одной или нескольких базах данных и будет сканироваться каждый раз, когда полиция проводит очередной обыск.

Правоохранительные органы затем могут запросить эти обширные базы данных фотографий, чтобы идентифицировать людей на фотографиях, сделанных из социальных сетей, видеонаблюдения, дорожных камер, или даже на фотографиях, которые они сами сделали в полевых условиях. Также можно в режиме реального времени сравнивать лица с «горячими списками» людей, подозреваемых в незаконной деятельности.

Мобильное распознавание лиц позволяет офицерам использовать смартфоны, планшеты или другие портативные устройства, чтобы сфотографировать водителя или пешехода в поле и немедленно сравнить эту фотографию с одной или несколькими базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться идентифицировать.

Распознавание лиц используется в аэропортах, на пограничных переходах и во время таких мероприятий, как Олимпийские игры. Распознавание лиц также может использоваться в частных помещениях, таких как магазины и спортивные стадионы, но к распознаванию лиц в частном секторе могут применяться другие правила.

Поддержкой такого использования реконструкции лица являются десятки баз данных на местном, государственном и федеральном уровне. По оценкам, 25% или более всех государственных и местных правоохранительных органов в США могут выполнять поиск по распознаванию лиц в своих собственных базах данных или базах данных другого агентства.

Согласно журналу Governing, по состоянию на 2015 год не менее 39 штатов использовали программное обеспечение для распознавания лиц в своих базах данных Департамента транспортных средств (DMV) для выявления мошенничества. В 2013 году газета Washington Post сообщила, что 26 из этих штатов разрешают правоохранительным органам проводить поиск или запрашивать поиск в базах данных водительских прав, однако вполне вероятно, что это число со временем увеличилось.

Базы данных также находятся на локальном уровне, и эти базы данных могут быть очень большими. Например, офис шерифа округа Пинеллас во Флориде может иметь одну из крупнейших местных баз данных анализа лиц. Согласно исследованию Джорджтаунского университета, более 240 агентств просматривают базу данных около 8000 раз в месяц.

У федерального правительства есть несколько систем распознавания лиц, но наиболее важной для правоохранительных органов базой данных является база данных идентификации нового поколения ФБР, которая содержит более 30 миллионов записей распознавания лиц. ФБР разрешает государственным и местным агентствам «выключать» доступ к этой базе данных, что означает, что ни один человек на федеральном уровне не проверяет индивидуальные поиски. В свою очередь, штаты разрешают ФБР доступ к своим собственным базам данных по распознаванию лиц преступников.

В ФБР также есть группа сотрудников, занимающихся только поиском по распознаванию лиц, которая называется «Услуги анализа, сравнения и оценки лиц» («FACE»). ФБР может получить доступ к более чем 400 миллионам некриминальных фотографий из DMV штатов и Государственного департамента, а 16 штатов США разрешают FACE доступ к фотографиям водительских прав и удостоверений личности.

Учитывая большое количество баз данных DMV, использующих распознавание лиц, и количество американцев, чьи фотографии находятся в базе данных паспортов и виз США Государственного департамента, Джорджтаунский университет подсчитал, что почти половина всех взрослых американцев были введены по крайней мере в одну если не больше баз данных распознавания лиц.  

Кто продает системы распознавания лиц

MorphoTrust, дочерняя компания Idemia (ранее известная как OT-Morpho или Safran), является одним из крупнейших поставщиков технологий распознавания лиц и других технологий биометрической идентификации в США. Компания разработала системы для DMV штатов, федеральных и правоохранительных органов штатов, пограничного контроля и аэропортов (включая предварительную проверку TSA), а также государственного департамента. Другими распространенными поставщиками являются 3M, Cognitec, DataWorks Plus, Dynamic Imaging Systems, FaceFirst и NEC Global.

Угрозы, связанные с распознаванием лиц

Данные распознавания лиц легко собрать правоохранительным органам, а представителям общественности трудно их избежать. Лица все время находятся в открытом доступе, но, в отличие от паролей, люди не могут легко изменить свое лицо. Мы наблюдаем расширение обмена информацией между агентствами. Камеры становятся все более мощными, а технологии быстро совершенствуются.

Данные распознавания лиц часто извлекаются из фотоснимков, сделанных при аресте, до того, как у судьи появится шанс определить виновность или невиновность. Фотографии с фотографий часто никогда не удаляются из базы данных, даже если задержанному никогда не предъявлялись обвинения.

Несмотря на повсеместное распространение распознавания лиц и совершенствование технологий, данные распознавания лиц подвержены ошибкам. Фактически, ФБР признало в своей оценке воздействия на конфиденциальность, что его система «может быть недостаточно надежной, чтобы точно определить местонахождение других фотографий той же личности, что приводит к увеличению процента ошибочных идентификаций». Хотя ФБР утверждает, что его система может найти настоящего кандидата в топ-50 профилей в 85% случаев, это только в том случае, если настоящий кандидат существует в галерее. Если кандидата нет в галерее, вполне возможно, что система все равно выдаст одно или несколько потенциальных совпадений, создав ложноположительные результаты. Эти люди, не являющиеся кандидатами, могут стать подозреваемыми в преступлениях, которых они не совершали. Подобная неточная система перекладывает традиционное бремя доказывания с правительства и заставляет людей пытаться доказать свою невиновность.

Распознавание лиц ухудшается по мере увеличения количества людей в базе данных. Это потому, что так много людей в мире похожи друг на друга. По мере увеличения вероятности сходства лиц точность сопоставления снижается.

Программное обеспечение для распознавания лиц особенно плохо распознает афроамериканцев. Исследование [.pdf], проведенное в 2012 году в соавторстве с ФБР, показало, что показатели точности для афроамериканцев ниже, чем для других демографических групп. Программное обеспечение для распознавания лиц также чаще неправильно идентифицирует другие этнические меньшинства, молодых людей и женщин. Криминальные базы данных включают непропорционально большое количество афроамериканцев, латиноамериканцев и иммигрантов, отчасти из-за расовой предвзятости полиции. Поэтому использование технологии распознавания лиц оказывает несоизмеримое влияние на цветных людей.

Некоторые утверждают, что резервная идентификация человека (человека, который проверяет идентификацию компьютера) может противодействовать ложным срабатываниям. Однако исследования показывают, что если людям не хватает специальной подготовки, они примерно в половине случаев принимают неправильные решения о том, соответствует ли фотография кандидата. К сожалению, немногие системы имеют специализированную проверку персонала и сужают потенциальные совпадения.

Распознавание лиц можно использовать для обнаружения людей, использующих защищенную речь. Например, во время протестов вокруг смерти Фредди Грея полицейское управление Балтимора использовало фотографии в социальных сетях с помощью распознавания лиц, чтобы идентифицировать протестующих и арестовывать их. Из 52 агентств, проанализированных в отчете Джорджтаунского центра конфиденциальности и технологий, только одно агентство, Бюро уголовных расследований штата Огайо, имеет политику распознавания лиц, прямо запрещающую использование технологии для отслеживания лиц, занимающихся защищенной свободой слова.

Немногие системы распознавания лиц проходят проверку на предмет неправомерного использования. Из 52 агентств, опрошенных Джорджтауном, которые признали использование распознавания лиц, менее 10% имели общедоступную политику использования. Только два агентства (полицейское управление Сан-Франциско и South Sound 911 в Сиэтле) ограничивают покупку технологий теми, которые соответствуют определенным порогам точности. Только одна из них — полиция штата Мичиган — предоставляет документацию о своем процессе аудита.

Существует несколько мер по защите обычных американцев от неправомерного использования технологии распознавания лиц. Как правило, агентствам не требуются ордера, а многие даже не требуют от правоохранительных органов подозревать кого-либо в совершении преступления, прежде чем использовать распознавание лиц для его идентификации.

Закон штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации требует уведомления и согласия перед использованием технологии распознавания лиц в личных целях. Однако это относится только к компаниям, а не к правоохранительным органам.

Работа EFF над распознаванием лиц

 

Информация о конфиденциальности. Это встраивание будет обслуживать контент с youtube-nocookie.com

 

Мы поддерживаем разумные ограничения на использование распознавания лиц как государственными, так и частными компаниями. Мы свидетельствовали о технологии распознавания лиц перед подкомитетом Сената по конфиденциальности, технологиям и законодательству, а также перед комитетом Палаты представителей по надзору и правительственной реформе на слушаниях об использовании правоохранительными органами технологии распознавания лиц. Мы также участвовали в многостороннем процессе NTIA по распознаванию лиц, но вышли из него вместе с другими НПО, когда компании не смогли взять на себя значимые ограничения на использование распознавания лиц.

Мы неоднократно подавали запросы в публичные записи, чтобы получить ранее секретную информацию о системах распознавания лиц. Мы даже подали в суд на ФБР за доступ к его записям распознавания лиц.

В 2015 году EFF и MuckRock запустили краудсорсинговую кампанию для запроса информации о различных мобильных биометрических технологиях, приобретенных правоохранительными органами по всей стране. Вместе с ACLU штата Миннесота мы подали заявку на участие в программе amicus с требованием опубликовать электронные письма, касающиеся программы распознавания лиц в офисе шерифа округа Хеннепин, которые были запрошены одним местным участником проекта.

Юридические дела EFF

EFF против Министерства юстиции США

Тони Вебстер против округа Хеннепин и офиса шерифа округа Хеннепин

Для получения дополнительной информации

The Perpetual Line-Up (Юридический центр Джорджтауна по вопросам конфиденциальности и технологий)

3 Технология распознавания лиц: ФБР должно лучше обеспечивать конфиденциальность и точность (Счетная палата правительства)

Полиция Калифорнии использует эти биометрические гаджеты в полевых условиях (EFF)

Роль демографической информации в эффективности распознавания лиц (IEEE)

Оценка воздействия на конфиденциальность службы анализа, сравнения и оценки лиц (FACE) (ФБР)

Последнее обновление 24 октября 2017 г. лицо не такое уникальное и нестареющее, как отпечаток пальца, но его легко захватить и найти. Распознавание лиц в сочетании с данными с камер наблюдения или онлайн-профилей — мощный инструмент для поиска людей и отслеживания каждого их шага.

На развлекательном конце спектра поиск лица может выявить ваших онлайн-двойников (знаменитостей) или ваш возраст. Вот несколько поисковых систем распознавания лиц, которые могут доставить вам удовольствие. Посмотрим, что они расскажут о вас или ваших друзьях.

Знаете ли вы, что можно искать в Google по изображениям? Вместо ключевого слова вы можете использовать изображение для поиска похожих изображений.

Щелкните значок камеры для поиска по изображению. Вы можете либо вставить URL изображения или загрузите изображение и Google найдет похожие изображения.

Кроме того, вы можете заставить Google искать лица, только добавив небольшой код.

Когда вы перейдете к поиску картинок Google, введите свой запрос, нажмите Введите , а затем добавьте « &imgtype=face » (без кавычек) либо в конец URL-адреса поиска, либо прямо перед другой строкой, начинающейся с . и . Это еще больше улучшит результаты вашего поиска, связанного с лицом.

Ниже приведен пример поиска «basil» до и после, который вы можете попробовать сами:

После того, как вы добавите тип изображения к URL-адресу, вы также найдете эту опцию в разделе Tools > Type .

Google также предлагает распознавание лиц в Google Фото, что означает, что вы можете искать на своих фотографиях людей и даже домашних животных.

2. Pinterest: обратный поиск изображений

Как и Google, Pinterest содержит функцию обратного поиска изображений, которую можно использовать для поиска похожих фотографий или лиц. Сначала найдите подходящий пин Pinterest или создайте свой собственный, загрузив целевую фотографию.

Затем откройте булавку Pinterest и щелкните значок увеличительного стекла в правом нижнем углу изображения. Теперь Pinterest покажет вам похожие пины.

Что удивительно в обратном поиске изображений Pinterest, так это то, что вы можете улучшить результаты, выбрав часть изображения. Просто отрегулируйте рамку выделения, чтобы выделить лицо. Другими словами, если вы использовали групповое фото, вы могли бы искать конкретного человека, рисуя рамку вокруг его лица.

Понятно, что вы можете найти только изображения, закрепленные на Pinterest, что ограничивает полезность этого инструмента.

3. PicTriev: распознавание лиц

PicTriev идет еще дальше, ища похожие лица. К сожалению, эта функция ограничена двойниками знаменитостей.

Что вы делаете, так это добавляете URL-адрес или загружаете фотографию в формате JPG или JPEG размером не более 200 КБ, и поисковая система выдает соответствующие изображения знаменитостей, найденные в Интернете.

В демонстрационных целях я использовал свой собственный снимок головы. В то время как PicTriev правильно определил меня как преимущественно женщину, совпадением номер один был Джейсон Кларк. Однако оценка возраста в 30 лет очень лестна.

Это работает намного лучше, если вы ищете изображение знаменитости.

PicTriev также позволяет сравнить сходство двух лиц или оценить, являются ли фотографии двух лиц одним и тем же человеком. Щелкните значок счетчика в правом верхнем углу, загрузите две фотографии, выберите сходство или идентичность и дайте PicTriev выполнить расчеты.

Прежде чем добавлять фотографии, обязательно следуйте инструкциям по форматированию для достижения наилучших результатов.

4. TinEye: Обратный поиск изображений

Обратный поиск изображений TinEye работает почти так же, как Google. Вы можете загрузить изображение или вставить URL-адрес и найти его. TinEye больше не поддерживает поисковые операторы, что делает его более простым и базовым.

В моем тесте TinEye нашел три результата, один из которых Google не включил, потому что сайт умер много лет назад. Кроме того, он пропустил более новый результат, полученный его старшим братом. Для меня это указывает на то, что поисковый индекс TinEye в значительной степени устарел.

В отличие от Google, TinEye напрямую ссылается на страницы, на которых он нашел изображения, и пропускает похожие изображения.

5. PimEyes: поиск лиц

Подобно обратному поиску лиц Google, PimEyes использует изображения и распознавание лиц для поиска похожих лиц на более чем 10 миллионах веб-сайтов. Демонстрации с участием таких знаменитостей, как Анджелина Джоли или Зак Эфрон, выглядят многообещающе.

Например, вы можете искать лицо Дженнифер Энистон по четырем разным фотографиям одновременно. PimEyes найдет оригинальные фото, а также другие кадры Энистон.

Любопытно, что хотя приложение и находит исходные изображения, использованные для поиска, сходство составляет всего около 70 процентов. Разве это не должно быть ближе к 100 процентам? Или алгоритм учитывает разрешение изображения, размер, яркость и другие цифровые изменения?

Я сам попробовал эту услугу, предоставив PimEyes три свои фотографии для анализа.

В сети можно найти и другие мои фотографии, но PimEyes их не заметил. Лучшее, что он смог найти, это чье-то другое лицо с 62-процентным сходством. Судя по всему, моих фотографий нет ни на одном из 10 миллионов сайтов, проанализированных PimEyes.

Обратите внимание, что PimEyes предлагает 24-часовую сделку, которая открывает доступ к своим премиальным результатам поиска. Но, учитывая мои сомнительные результаты, я бы не рекомендовал платить за эту услугу.

6. Betaface: демонстрация распознавания лиц

Betaface предлагает поиск по распознаванию лиц, аналогичный фотоидентификации PicTriev. Вы можете загрузить изображение или отправить URL изображения .

Сначала инструмент проанализирует изображение. Щелкните прямоугольник, нарисованный вокруг лица, чтобы увидеть подробные результаты.

Кредиты фотографии: Тина Зибер

Затем вы можете нажать одну из кнопок, чтобы сравнить лица (с другими загруженными вами изображениями), поиск знаменитостей , поиск знаменитостей , или поиск знаменитостей для каждого распознанного лица. Результаты появятся либо под анализируемой фотографией, либо (для поисковых знаменитостей) в новой вкладке браузера.

Этот инструмент полезен для массовой загрузки и сравнения фотографий. Помимо классификации лиц на основе 22 базовых точек лица и 101 профессиональной точки лица, вы также можете включить расширенные геометрические и цветовые измерения, а также функцию «только лучшее лицо». Оба они замедляют обработку, но повышают качество ваших совпадений.

Избегайте платных услуг по поиску лиц

Многие инструменты предлагают поиск людей по фото, но лишь немногие из них бесплатны и заслуживают доверия. Social Catfish, например, представляет собой всеобъемлющую систему поиска людей, которая копается в социальных сетях, форумах и других сетевых сетевых сайтах.

Однако после завершения поиска с потенциальными совпадениями вы не увидите результаты, пока не заплатите комиссию. Большинство этих платных сервисов не дают результатов, которые значительно лучше, чем бесплатные инструменты, представленные выше, поэтому лучше держаться от них подальше.

Если вы пытались раскрыть кражу личных данных, нарушение авторских прав или что-то еще похуже с помощью этих инструментов, рассмотрите возможность профессиональной помощи.

Хотели бы вы быть особенным? Этот рассказанный опыт ИИ демонстрирует, как алгоритмы оценивают ваш возраст, пол, привлекательность, эмоции, ИМТ, ожидаемую продолжительность жизни и многое другое только на основе вашего лица. Если вы готовы показать свое лицо через веб-камеру, это забавный эксперимент.

Я прошел тест дважды. Оба раза результаты были совершенно неправильными. В первый раз алгоритм подумал, что я мужчина, и дал мне 33-процентный нормальный балл. Во второй раз он правильно оценил меня как женщину и дал мне 18-процентный нормальный балл. Иди разберись.

Этот художественный проект был разработан Тайменом Шепом при финансовой поддержке Европейского Союза. Прочтите условия, чтобы узнать, как будут использоваться ваши данные.

Этот инструмент использует фотографию, чтобы угадать возраст объекта. Это демонстрация API машинного обучения, которая также охватывает другие детали, которые ИИ может узнать из визуальных эффектов, таких как пол субъекта, счастье, раса, образование или род занятий.

Хотя догадка, что на фото мне 27 лет, весьма лестна, она далека от истины. Он также угадал с 58-процентной уверенностью, что я белый, и с 46-процентной уверенностью угадал, что я ношу очки. Что ж?

Microsoft предлагала аналогичный инструмент и узнала некоторые интересные детали. Судя по всему, шляпа может сделать вас моложе, очки — старше, а потеря бороды также может сбрить несколько лет.

Вы можете узнать больше о машинном обучении с помощью Microsoft Lobe.

Что показывает ваше лицо?

Средства распознавания лиц и поиска имеют ряд полезных применений. Они не только могут помочь полиции идентифицировать подозреваемых по кадрам с камер видеонаблюдения. Они также могут помочь профессиональным фотографам или медиа-компаниям индексировать визуальные материалы и создавать большие и удобные для поиска архивы. Более того, распознавание лиц может заменить пароли и ключи.

Но у каждого инструмента есть темная сторона. Не так давно мошенничество с вирусным маркетингом Facezam показало, что распознавание лиц может сделать с вашей конфиденциальностью. Создатели приложения утверждали, что за считанные секунды можно найти чей-либо профиль на Facebook, загрузив фотографию его лица. По сути, FindFace для Facebook.

Хотя такое приложение нарушает политику конфиденциальности Facebook, сама Facebook использует поиск на основе распознавания лиц для идентификации людей на фотографиях (если вы не отключили эту функцию). И, по-видимому, система поиска лиц Facebook лучше, чем инструмент идентификации ФБР.

Почему? Потому что вы добровольно наполняете базу данных Facebook огромным количеством фотографий, и все это помогает его ИИ улучшаться быстрее, чем ФБР могло когда-либо мечтать. И все законно. Вы не всегда можете скрыть свое лицо, но вы можете защитить свою конфиденциальность в Интернете.

Изображение предоставлено: Zapp2Photo/Shutterstock

Распознавание лиц повсюду. Вот что мы можем с этим сделать.

Мы самостоятельно проверяем все, что рекомендуем. Когда вы покупаете по нашим ссылкам, мы можем получать комиссию. Узнать больше›

Real Talk

Советы, выбор персонала, разрушение мифов и многое другое. Позвольте нам помочь вам. 15 июля 2020 г. . В то время как многие люди используют распознавание лиц просто как способ разблокировать свои телефоны или сортировать свои фотографии, то, как компании и правительства используют его, окажет гораздо большее влияние на жизнь людей.

Если речь идет о принадлежащем вам устройстве или используемом вами программном обеспечении, вы можете отказаться или отключить распознавание лиц, но из-за повсеместного распространения камер эту технологию становится все труднее избегать в общественных местах. Опасения по поводу такой повсеместности, усиленные свидетельствами расового профилирования и идентификации протестующих, заставили крупные компании, включая Amazon, IBM и Microsoft, ввести мораторий на продажу своего программного обеспечения правоохранительным органам. Но по мере того, как моратории истекают, а технология распознавания лиц становится все лучше и дешевле, обществу необходимо будет ответить на важные вопросы о том, как следует регулировать распознавание лиц, а также на небольшие вопросы о том, какие услуги каждый из нас готов использовать и чем мы жертвуем конфиденциальностью. каждый готов сделать.

Как работает программное обеспечение для распознавания лиц

Большинство людей десятилетиями видели, как распознавание лиц используется в фильмах (видео), но оно редко изображается правильно. Каждая система распознавания лиц работает по-своему — часто построена на запатентованных алгоритмах, — но вы можете разделить процесс на три основных типа технологий:

• Обнаружение — это процесс поиска лица на изображении. Если вы когда-либо использовали камеру, которая распознает лицо и рисует вокруг него рамку для автоматической фокусировки, вы видели эту технологию в действии. Само по себе это не является гнусным — распознавание лиц фокусируется только на поиске лица, а не личности, стоящей за ним.
• Анализ (также известный как атрибуция) — это шаг, который отображает лица — часто путем измерения расстояния между глазами, формы подбородка, расстояния между носом и ртом — и затем преобразует это в строку чисел или точек. , часто называемый «отпечатком лица». Фильтры Goofy Instagram или Snapchat используют аналогичную технологию (видео). Хотя анализ может страдать от сбоев, особенно связанных с ошибочной идентификацией, обычно это проблематично только тогда, когда отпечаток лица добавляется в базу данных распознавания.
• Распознавание — попытка подтвердить личность человека на фотографии. Этот процесс используется для проверки, например, в функции безопасности на более новом смартфоне, или для идентификации, которая пытается ответить на вопрос «Кто на этом изображении?» И именно здесь технология выходит на более жуткую сторону вещей.

Фаза обнаружения распознавания лиц начинается с алгоритма, который изучает лицо. Обычно создатель алгоритма делает это, «обучая» его фотографиям лиц. Если вы втиснете достаточно картинок для обучения алгоритма, со временем он поймет разницу, скажем, между розеткой и лицом. Добавьте еще один алгоритм для анализа и еще один для распознавания, и вы получите систему распознавания.

Разнообразие фотографий, загруженных в систему, сильно влияет на ее точность на этапах анализа и распознавания. Например, если наборы выборок в основном включают белых мужчин — как это было при обучении систем раннего распознавания лиц — программам будет сложно точно идентифицировать лица BIPOC и женщин. Лучшее программное обеспечение для распознавания лиц начало исправлять это в последние годы, но белые мужчины по-прежнему реже получают ложные совпадения (PDF), чем другие группы; некоторые программы ошибочно идентифицируют чернокожих и азиатов в 100 раз чаще, чем белых мужчин. Мутале Нконде, сотрудник Лаборатории цифрового гражданского общества в Стэнфорде и член Консультативного совета по контенту TikTok, отмечает, что даже если системы работают идеально, проблемы с гендерной идентификацией остаются: «Ярлыки обычно бинарные: мужчина, женщина. Система такого типа не может смотреть на небинарных или даже на тех, кто совершил переход».

После того, как компания научит свое программное обеспечение обнаруживать и распознавать лица, оно сможет находить и сравнивать их с другими лицами в базе данных. Это шаг идентификации , на котором программное обеспечение обращается к базе данных фотографий и перекрестных ссылок, чтобы попытаться идентифицировать человека на основе фотографий из различных источников, от фотоснимков до фотографий, скопированных из социальных сетей. Затем он отображает результаты, обычно ранжируя их по точности. Эти системы кажутся сложными, но с некоторыми техническими навыками вы можете самостоятельно создать систему распознавания лиц с готовым программным обеспечением.

Краткая история распознавания лиц

Корни распознавания лиц зародились в 1960-х годах, когда Вудро Вильсон Бледсо разработал систему измерений для классификации фотографий лиц. Затем новое неизвестное лицо можно было сравнить с точками данных ранее введенных фотографий. Система не была быстрой по современным меркам, но она доказала, что идея заслуживает внимания. К 1967 году интерес со стороны правоохранительных органов уже начал проявляться, и такие организации, по-видимому, финансировали продолжающиеся исследования Бледсо, которые никогда не публиковались, в рамках соответствующей программы.

В 2001 году сотрудники правоохранительных органов использовали распознавание лиц в толпе на XXXV Суперкубке.

На протяжении 70-х, 80-х и 90-х годов новые подходы с броскими названиями, такие как «Подход Eigenface» (PDF) и «Fisherfaces», улучшили способность технологии находить лицо, а затем идентифицировать черты, прокладывая путь для современных автоматизированные системы.

Первый резкий переход системы распознавания лиц на публичную сцену в США также вызвал первые большие споры. В 2001 году сотрудники правоохранительных органов использовали распознавание лиц в толпе на XXXV Суперкубке. Критики назвали это нарушением прав Четвертой поправки против необоснованных обысков и конфискаций. В том же году эта технология впервые широко использовалась полицией с базой данных, находящейся в ведении шерифа округа Пинеллас, которая теперь является одной из крупнейших местных баз данных в стране.

Перенесемся на несколько лет вперед, в 2008 год, когда вступил в силу Закон штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации, ставший первым законом такого рода в США, регулирующим незаконный сбор и хранение биометрической информации, включая фотографии лиц. Дженнифер Линч, директор по судебным разбирательствам в Electronic Frontier Foundation, описывает BIPA как модель коммерческого регулирования. «Иллинойс требует уведомления и письменного согласия на сбор любых биометрических данных», — говорит она. «На данный момент Иллинойс — единственный штат, который требует этого».

2010-е годы положили начало современной эре распознавания лиц, когда компьютеры наконец-то стали достаточно мощными для обучения нейронных сетей, необходимых для того, чтобы сделать распознавание лиц стандартной функцией. В 2011 году распознавание лиц помогло подтвердить личность Усамы бен Ладена. В 2014 году Facebook публично представил свое программное обеспечение для фототегирования DeepFace, в том же году распознавание лиц сыграло ключевую роль в осуждении вора в Чикаго, и в том же году Эдвард Сноуден опубликовал документы, показывающие, в какой степени правительство США собирало изображения для создания база данных. В 2015 году полиция Балтимора использовала распознавание лиц для идентификации участников протестов, возникших после того, как Фредди Грей был убит из-за травмы позвоночника, полученной в полицейском фургоне.

Clearview AI попал в новости в начале 2020 года, когда The New York Times сообщила, что компания регулярно запускает свое программное обеспечение для распознавания в базе данных фотографий, извлеченных из источников в Интернете, включая социальные сети, новостные сайты и сайты по трудоустройству.

Распознавание лиц впервые появилось на персональных устройствах в качестве функции безопасности с помощью Windows Hello и Android Trusted Face в 2015 году, а затем с появлением iPhone X и Face ID в 2017 году. 0003

• В 2017 году президент Дональд Трамп издал указ об ускорении использования системы распознавания лиц на границах США (с тех пор частные авиакомпании предпринимают собственные усилия по внедрению этой технологии).
• В 2018 году служба безопасности Тейлор Свифт использовала распознавание лиц для выявления преследователей, и Китай быстро расширил его использование. Распознавание лиц пришло в Мэдисон-Сквер-Гарден в качестве общей меры безопасности, и розничные торговцы в США экспериментировали с этой технологией, чтобы отслеживать как законных покупателей, так и воров.
• В 2019 году домовладелец в Нью-Йорке попытался установить его вместо ключей, и несколько школ попытались сделать то же самое.
• Сегодня несколько городов — Сан-Франциско, Окленд и Беркли в Калифорнии, а также Бостон и Сомервилл в Массачусетсе — запретили использование системы распознавания лиц государственными органами. В стране также произошел первый известный случай ложного срабатывания, приведший к аресту в США. После того, как в июне начались протесты Black Lives Matter против жестокости полиции, несколько крупных поставщиков систем распознавания лиц, в том числе Amazon, IBM и Microsoft, приостановили продажу своих технологий правоохранительным органам.

Однако на арену вышли другие, новые игроки. Clearview AI попал в новости в начале 2020 года, когда The New York Times сообщила, что компания регулярно запускает свое программное обеспечение для распознавания в базу данных фотографий, извлеченных из источников в Интернете, включая социальные сети, новостные сайты и сайты по трудоустройству, такие как Wirecutter и многие другие. , смогли подтвердить с помощью тестирования — в процессе, который использовался для выявления подозреваемых. В мае 2020 года ACLU подал иск против Clearview AI в суд штата Иллинойс, утверждая, что он нарушает права жителей Иллинойса на неприкосновенность частной жизни в соответствии с BIPA. Clearview AI выделяется только тем, что подвергается общественному контролю: существуют также менее этичные компании-разработчики программного обеспечения — компании, которые будут продавать свое программное обеспечение местным правоохранительным органам, как правило, без надзора или общественного контроля относительно того, откуда берутся фотографии или как работают алгоритмы идентификации. Работа.

Аргументы за и против распознавания лиц

Сторонники распознавания лиц предполагают, что программное обеспечение полезно, поскольку наряду с идентификацией подозреваемых оно может отслеживать известных преступников и помогать идентифицировать детей-жертв жестокого обращения. В толпе он может отслеживать подозреваемых на крупных мероприятиях и повышать безопасность в аэропортах или на пограничных переходах. Самый старый тип программного обеспечения для распознавания лиц пропускает фотографию через базу данных, контролируемую государством, например, базу данных ФБР, содержащую более 400 миллионов фотографий, включая водительские права из некоторых штатов, чтобы идентифицировать подозреваемого. Местные полицейские управления используют различные программы для распознавания лиц, которые часто приобретаются у частных компаний.

Существует длинный список преимуществ, которые распознавание лиц может предложить за пределами правоохранительных органов, добавляя удобство или безопасность в повседневные вещи и опыт. Распознавание лиц полезно для систематизации фотографий, полезно для защиты таких устройств, как ноутбуки и телефоны, а также полезно для слепых и слабовидящих людей. Это может быть более безопасный вариант для входа в места бизнеса, защиты от мошенничества в банкоматах, регистрации на мероприятия или входа в онлайн-аккаунты. Рекламные и коммерческие приложения распознавания лиц обещают широкий спектр предполагаемых преимуществ, включая отслеживание поведения покупателей в магазине для персонализации рекламы в Интернете.

Бренда Леонг, старший юрисконсульт и директор по искусственному интеллекту и этике на форуме Future of Privacy Forum, предположила в интервью, что сторонники указывают на распознавание лиц как на замену программам лояльности или закрытому доступу: «Вы просто проходите через набор камер и все эти вещи происходят очень плавно: спортивные арены, места проведения мероприятий, парки развлечений, все эти места либо используют, либо будут иметь идеи о том, как использовать это аналогичным образом».

Распознавание лиц полезно для систематизации фотографий, полезно для защиты таких устройств, как ноутбуки и телефоны, а также полезно для слепых и слабовидящих людей.

Оппоненты не считают, что эти преимущества стоят рисков для конфиденциальности, и при этом они не доверяют системам или людям, которые ими управляют. Первый пункт разногласий заключается в самом акте сбора: правоохранительным органам очень легко собирать фотографии, но для публики почти невозможно избежать фотографирования. Фотографы, например, происходят после ареста, но до вынесения приговора. Частота ошибок при распознавании также проблематична, как в ложноположительном смысле, когда невиновное лицо идентифицируется ложно, так и в ложноотрицательном смысле, когда виновное лицо не идентифицируется.

Программное обеспечение для распознавания лиц, используемое правоохранительными органами, в настоящее время недоступно для публичного аудита, а алгоритмы, лежащие в основе программного обеспечения для обнаружения и идентификации, часто представляют собой закрытые проприетарные системы, которые исследователи не могут исследовать. Когда общественность не знает, как работают эти системы распознавания лиц или насколько они точны, общественность не знает, правильно ли используются эти системы, особенно в правоохранительных органах. Джозеф Флорес, разработчик программного обеспечения, который в свободное время использует машинное обучение для художественных проектов (раскрытие информации: я работал над связанными художественными проектами с Флоресом, для развлечения, а не для получения прибыли), объяснил мне, как он часто преднамеренно искажает свои наборы данных. Чтобы получить результаты, которые он хочет, правоохранительные органы также могут сделать то же самое: «Вы можете сделать то же самое с вашими данными распознавания лиц правоохранительных органов, чтобы убедиться, что ваши друзья были неузнаваемы, а ваши враги были ошибочно идентифицированы как преступники». Флорес добавляет: «Трудно оспаривать законность или надежность математики, которую вы не можете проверить. Особенно с масштабом данных, о котором мы говорим. Без обзора все фальсифицируемо и просто современная френология».

Общественность не знает, правильно ли используются эти системы распознавания лиц, особенно в правоохранительных органах.

Еще одной растущей проблемой является интерес правоохранительных органов к распознаванию в режиме реального времени в видеотрансляциях в прямом эфире или в кадрах с нательных камер полиции. Но даже города, которые с энтузиазмом продвигали эту технологию, такие как Орландо, штат Флорида, где полицейское управление использовало программное обеспечение Amazon Rekognition, чтобы попытаться идентифицировать подозреваемых в режиме реального времени с помощью видеопотоков, свернули эти усилия после того, как технология не оправдала ожиданий. ожидания. Но тот факт, что распознавание лиц в режиме реального времени все еще страдает от серьезных сбоев при тестировании в реальном времени, не означает, что оно не получит широкого распространения в будущем. Эта идея настолько ужасна для некоторых сообществ, что эта практика уже временно запрещена в Калифорнии, Орегоне и Нью-Гэмпшире.

Будущее распознавания лиц и регулирования

Вообще говоря, будущее распознавания лиц может принять любую из трех возможных форм: полное отсутствие регулирования, частичное регулирование и запрет.

Нет регулирования

Черное зеркало эпизода, иллюстрирующие мир, лишенный регулирования распознавания лиц, пишут сами себя. Бренда Леонг привела несколько примеров: «Очень легко создать очень оруэлловское будущее, где вещи следят за вами, куда бы вы ни пошли, по вашему лицу, потому что камеры повсюду. Если вы студент, это может быть буквально наблюдение за тем, сосредоточены ли вы на своей работе или мечтаете. Если вы сотрудник, следите за своей активностью на своем компьютере или говорите, не ушли ли вы куда-то еще». Список возможностей наблюдения почти бесконечен: китайский «Social Credit Score» или использование лондонской полицией камер распознавания лиц в режиме реального времени позволяют заглянуть в одну особенно мрачную реальность.

Постановление

На момент написания этой статьи в США был предложен один закон на федеральном уровне, запрещающий полиции и ФБР использовать распознавание лиц, а также другой, допускающий исключения с ордером. Еще один законопроект требует, чтобы предприятия запрашивали согласие, прежде чем публично использовать программное обеспечение для распознавания лиц, а еще один запрещает его использование в государственном жилье. Хотя распознавание лиц, безусловно, переживает момент, до сих пор неясно, какой из этих законопроектов, если таковые имеются, получит достаточную поддержку, чтобы стать законом.

Когда кто-то говорит о регулировании распознавания лиц, он должен разделить идею на две части: регулирование коммерческого использования и регулирование использования государством, в том числе правоохранительными органами.

Для коммерческого использования, подчеркивает Леонг, основным направлением регулирования любой коммерческой функции — программы лояльности, VIP-доступа в тематический парк или чего-то еще — должно быть согласие. Распознавание лиц «никогда не должно использоваться по умолчанию», — говорит она. «Это никогда не должно быть частью стандартных условий обслуживания или политики конфиденциальности. И это никогда не должно быть похоже на то, что происходит, когда вы должны отказаться от этого». Самый простой способ увидеть, как такое регулирование может работать на практике на федеральном уровне, — это взглянуть на BIPA штата Иллинойс, который требует согласия, прежде чем организация сможет собирать и использовать биометрические данные (включая отпечатки лица), и налагает требования на хранение этих данных.

Список возможностей слежки почти бесконечен

Согласие может быть непростой задачей. Одно дело, когда магазин спрашивает, хотите ли вы пропустить показ своего удостоверения личности при входе, и другое, когда магазин использует эту технологию для отслеживания магазинных воров во всех точках франшизы. В качестве примера Дженнифер Линч из EFF указывает на недавний случай с деловым районом в Лондоне, где компания разместила камеры в частной зоне, через которую проходили люди, работавшие поблизости: «Вы могли видеть, что деловой район может сказать: «О, «Ну, мы ставим знаки», — говорит Линч. «И поэтому люди знают, что, когда они ходят в этом районе или их лицо записывается и захватывается, но я действительно не верю, что люди действительно могут дать осмысленное согласие в этой ситуации. Если вы работаете в этой области, у вас может не быть выбора работать где-то еще».

Когда дело доходит до использования правительства признания лиц, предлагает политические подходы расходятся. Леонг говорит, что, хотя основное внимание форума Future of Privacy Forum уделяется коммерческому использованию распознавания лиц, группа также хотела бы увидеть регулирование использования государством. «Нам бы очень хотелось увидеть открытое, преднамеренное руководство регулирующих органов относительно того, как правительство может и должно использовать распознавание лиц, — говорит она, — даже если это просто такие вещи, как действительно четкое определение того, какие уровни ордера или вероятной причины требуются для агентств. чтобы получить к нему доступ».

Другие группы, в том числе EFF, считают, что регулирование правоохранительных органов недостаточно далеко.

Запрет

Линч вместе с EFF утверждает, что регулирования недостаточно. «Мы настаиваем на запрете или, по крайней мере, моратории на федеральном уровне, уровне штата и местном уровне на использование правительством системы распознавания лиц», — говорит Линч. «Это действительно революционная технология, и я думаю, что мы находимся в ключевом моменте в истории, когда мы можем предотвратить широкое использование правительством распознавания лиц».

Несмотря на то, что распознавание лиц решает проблему разнообразия, все еще остается слишком много потенциальных проблем, связанных с тем, как оно используется. «Индустрия безопасности и полиции основана на идее, что чернокожие опасны», — говорит Мутале Нконде. «И поэтому, когда мы думаем об инструментах для охраны правопорядка или инструментах безопасности, это будет непропорциональное развертывание против чернокожих». Вот почему Нконде поддерживает прямой запрет на использование программного обеспечения: «Я бы хотел, чтобы запрет был связан с людьми, просто потому, что я думаю, что компромиссы в отношении конфиденциальности слишком велики».

Советы по обеспечению конфиденциальности при использовании повседневных вещей с распознаванием лиц

Хотя изменения в политике, будь то в форме регулирования или запрета, предлагают наиболее четкий путь вперед в национальном масштабе, принятие таких изменений требует времени. Между тем, есть более мелкие, но немаловажные способы ежедневного взаимодействия людей с распознаванием лиц, над которыми стоит глубоко задуматься.

«Я думаю, что проблема и место, где различия как бы размываются, заключается в том, что чем больше мы используем распознавание лиц, тем меньше мы начинаем думать об этом, тем меньше мы думаем об этом как о рискованном в мире, мы привыкните к этому», — говорит Линч. «Я думаю, что это скользкий путь от использования распознавания лиц на вашем телефоне до того, как правительство использует распознавание лиц, чтобы отслеживать нас, куда бы мы ни пошли».

• Как насчет распознавания лиц в Google Photos или Apple Photos? Организация фотографий впервые увидела распознавание лиц в действии. Apple устроила большое шоу, описав, как ее данные распознавания лиц в фотографиях работают на устройстве (PDF). Эта технология более конфиденциальна, чем облачный сервер, но менее точна, чем облачное программное обеспечение. Группировка лиц в Google Фото может быть очень точной, но широкий спектр сервисов и устройств Google означает, что компания склонна щедро делиться данными между сервисами, которые она предоставляет. В 2016 году в Иллинойсе против Google подали в суд за использование технологии распознавания лиц, но позже этот иск был отклонен. В 2020 году в новом коллективном иске говорится о аналогичном правонарушении. Хотя возможность упорядочивать фотографии по лицам с помощью функции распознавания лиц в приложении для фотографий предлагает измеримые преимущества, необходимо учитывать компромисс в отношении конфиденциальности. Трудно точно знать, как компания может злоупотреблять вашими данными; так было в случае с компанией Ever, занимающейся хранением фотографий, клиенты которой обучали алгоритм Ever AI, не осознавая этого. Вы можете отключить группировку лиц в Google Фото. Вы не можете отключить соответствующую функцию в приложении «Фотографии» от Apple, но если вы не войдете и не свяжете фотографию с именем, данные распознавания никогда не покинут ваше устройство.
• Как насчет Facebook? Facebook, вероятно, обладает самым большим набором данных о лицах, когда-либо собранных, и если Facebook что-то доказал за эти годы, так это то, что люди не должны доверять компании в правильном поведении с данными, которые она собирает. Facebook недавно согласился заплатить 550 миллионов долларов, чтобы урегулировать судебный процесс в Иллинойсе по поводу его системы пометки фотографий. Вот как отказаться.
• Как насчет разблокировки телефона или компьютера? Поскольку функции работают сейчас, разблокировка лица обычно происходит только на самом устройстве, и эти данные никогда не загружаются на сервер и не добавляются в базу данных.
• Как насчет распознавания лиц в домашних камерах видеонаблюдения? Системам, стоящим за камерами видеонаблюдения, не хватает четкого согласия, поскольку они автоматически регистрируют и регистрируют людей, часто вопреки местным законам о конфиденциальности, этической проблеме, которую многие люди игнорируют. Прямо сейчас лишь несколько камер домашней безопасности включают распознавание лиц, в том числе умный дверной звонок Wirecutter, Nest Hello от Google. Однако распознавание лиц на камерах Nest по умолчанию отключено. Более тревожным для защитников конфиденциальности является потенциальное включение распознавания лиц в камеры Ring — систему, которая передает данные полиции через приложение Neighbours.
• Вам нужно беспокоиться об этих глупых приложениях для лица, которые появляются раз в год или около того? Последним прорывом на этой арене стало приложение FaceApp, которое завоевало популярность, позволяя людям стареть. Хотя компания заявляет, что не использует приложение для обучения программного обеспечения для распознавания лиц, трудно понять, что может произойти с данными, которые собирает приложение, если компания будет продана. То же самое касается любой следующей версии FaceApp. Лучше всего опасаться этого типа программного обеспечения.
• Может ли система распознавания лиц идентифицировать вас, если вы носите маску? Сейчас это маловероятно, но может быть в будущем. Одна компания в Китае смогла заставить распознавание лиц работать на 95% носителей масок, но это конкретное программное обеспечение было разработано для небольших баз данных, насчитывающих около 50 000 сотрудников. Компании пытаются решить эту проблему.

Куда движется общество, обещает быть смесью политики и поправок к личным привычкам людей, но разговор о технологии, скорее всего, никуда не денется еще долго. Как и любая технология, распознавание лиц само по себе является просто программным обеспечением, но, как отмечает Мутале Нконде, важно то, как общество его использует: является агностиком».

Дополнительная литература

• 16 практических советов по обеспечению конфиденциальности для вашего iPhone

  Торина Клосовски

  С помощью нескольких простых изменений в настройках конфиденциальности и безопасности вы можете контролировать объем информации, которую ваш iPhone и ваши приложения собирают и используют. . 11 практических советов по обеспечению конфиденциальности для вашего телефона Android о тебе.

Wirecutter — служба рекомендаций по продуктам от The New York Times. Наши журналисты сочетают независимое исследование с (иногда) чрезмерным тестированием, чтобы сэкономить людям время, энергию и деньги при принятии решения о покупке. Будь то поиск отличных продуктов или полезных советов, мы поможем вам сделать это правильно (с первого раза). Подпишитесь сейчас для неограниченного доступа.

• О Wirecutter
• Наша команда
• Демография персонала
• Jobs at Wirecutter
• Contact us
• How to pitch

• Deals
• Lists
• Blog
• Subscribe to our daily newsletter

Dismiss

What is Facial Recognition & How does it work?

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц — это способ идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Системы распознавания лиц можно использовать для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени.

Распознавание лиц — это категория биометрической безопасности. Другие формы биометрического программного обеспечения включают распознавание голоса, распознавание отпечатков пальцев и распознавание сетчатки или радужной оболочки глаза. Эта технология в основном используется для обеспечения безопасности и правоохранительных органов, хотя растет интерес и к другим областям использования.

Как работает распознавание лица?

Многие люди знакомы с технологией распознавания лиц через FaceID, используемый для разблокировки iPhone (однако это только одно приложение распознавания лиц). Как правило, распознавание лиц не опирается на массивную базу данных фотографий для определения личности человека — оно просто идентифицирует и признает одного человека единственным владельцем устройства, ограничивая при этом доступ для других.

Помимо разблокировки телефонов, распознавание лиц работает путем сопоставления лиц людей, проходящих мимо специальных камер, с изображениями людей из списка наблюдения. Списки наблюдения могут содержать фотографии кого угодно, в том числе людей, которые не подозреваются в каких-либо правонарушениях, и изображения могут поступать откуда угодно — даже из наших учетных записей в социальных сетях. Системы распознавания лиц могут различаться, но в основном они работают следующим образом:

Шаг 1: Обнаружение лиц

Камера обнаруживает и находит изображение лица, либо одного, либо в толпе. На изображении может быть изображен человек, смотрящий прямо перед собой или в профиль.

Шаг 2: Анализ лица

Затем изображение лица захватывается и анализируется. Большинство технологий распознавания лиц основаны на 2D-изображениях, а не на 3D-изображениях, потому что они могут более удобно сопоставлять 2D-изображение с общедоступными фотографиями или фотографиями из базы данных. Программа считывает геометрию вашего лица. Ключевые факторы включают расстояние между глазами, глубину глазниц, расстояние от лба до подбородка, форму скул и контур губ, ушей и подбородка. Цель состоит в том, чтобы определить лицевые ориентиры, которые являются ключевыми для различения вашего лица.

Шаг 3. Преобразование изображения в данные

В процессе захвата лица аналоговая информация (лицо) преобразуется в набор цифровой информации (данных) на основе черт лица человека. Анализ вашего лица, по сути, превращается в математическую формулу. Числовой код называется отпечатком лица. Точно так же, как отпечатки пальцев уникальны, у каждого человека есть свой собственный отпечаток лица.

Шаг 4: Поиск соответствия

Затем ваш отпечаток лица сравнивается с базой данных других известных лиц. Например, ФБР имеет доступ к 650 миллионам фотографий из различных государственных баз данных. В Facebook любая фотография, помеченная именем человека, становится частью базы данных Facebook, которая также может использоваться для распознавания лиц. Если ваш отпечаток лица совпадает с изображением в базе данных распознавания лиц, производится определение.

Из всех биометрических измерений наиболее естественным считается распознавание лиц. Интуитивно это имеет смысл, поскольку обычно мы узнаём себя и других по лицам, а не по отпечаткам пальцев и радужной оболочке глаза. Подсчитано, что более половины населения мира регулярно прикасается к технологии распознавания лиц.

Как используется распознавание лиц

Эта технология используется для различных целей. К ним относятся:

Разблокировка телефонов

Различные телефоны, в том числе самые последние модели iPhone, используют распознавание лиц для разблокировки устройства. Эта технология предлагает мощный способ защиты личных данных и гарантирует, что конфиденциальные данные останутся недоступными в случае кражи телефона. Apple утверждает, что вероятность того, что случайное лицо разблокирует ваш телефон, составляет примерно один к 1 миллиону.

Правоохранительные органы

Система распознавания лиц регулярно используется правоохранительными органами. Согласно этому отчету NBC, технология расширяется среди правоохранительных органов США, и то же самое верно и в других странах. Полиция собирает фотографии арестованных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. После того, как фотография арестованного будет сделана, его фотография будет добавлена ​​в базы данных для сканирования всякий раз, когда полиция проводит очередной обыск.

Кроме того, мобильное распознавание лиц позволяет офицерам использовать смартфоны, планшеты или другие портативные устройства, чтобы сфотографировать водителя или пешехода в поле и немедленно сравнить это фото с одной или несколькими базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться идентифицировать.

Аэропорты и пограничный контроль

Распознавание лиц стало обычным явлением во многих аэропортах по всему миру. Все большее число путешественников имеют биометрические паспорта, которые позволяют им миновать обычно длинные очереди и вместо этого пройти через автоматизированный контроль электронных паспортов, чтобы быстрее добраться до выхода на посадку. Распознавание лиц не только сокращает время ожидания, но и позволяет аэропортам повысить безопасность. Министерство внутренней безопасности США прогнозирует, что распознавание лиц будет использоваться 97% путешественников к 2023 году. Помимо аэропортов и пограничных переходов, технология используется для повышения безопасности на крупных мероприятиях, таких как Олимпийские игры.

Поиск пропавших без вести

Распознавание лиц можно использовать для поиска пропавших без вести и жертв торговли людьми. Предположим, что пропавшие лица добавлены в базу данных. В этом случае правоохранительные органы могут быть предупреждены, как только они будут распознаны с помощью распознавания лиц — будь то в аэропорту, розничном магазине или другом общественном месте.

Снижение уровня преступности в розничной торговле

Распознавание лиц используется для идентификации известных воров, организованных розничных преступников или лиц, ранее занимавшихся мошенничеством. Фотографии людей можно сопоставить с большими базами данных преступников, чтобы специалисты по предотвращению убытков и безопасности розничной торговли могли быть уведомлены, когда покупатели, которые потенциально представляют угрозу, входят в магазин.

Повышение качества розничной торговли

Технология предлагает потенциал для улучшения розничной торговли для клиентов. Например, киоски в магазинах могут распознавать клиентов, предлагать продукты на основе их истории покупок и указывать им правильное направление. Технология «Face pay» может позволить покупателям избежать длинных очередей на кассе с более медленными способами оплаты.

Банковское дело

Биометрический онлайн-банкинг — еще одно преимущество распознавания лиц. Вместо использования одноразовых паролей клиенты могут авторизовать транзакции, взглянув на свой смартфон или компьютер. Благодаря распознаванию лиц хакеры не могут взломать пароли. Если хакеры украдут вашу базу данных фотографий, «неживое» обнаружение — метод, используемый для определения того, является ли источник биометрического образца живым человеком или поддельным изображением — должно (теоретически) предотвратить их использование для целей выдачи себя за другое лицо. Распознавание лиц может оставить дебетовые карты и подписи в прошлом.

w3.org/1999/xhtml»> Маркетинг и реклама

Маркетологи использовали распознавание лиц для улучшения потребительского опыта. Например, бренд замороженной пиццы DiGiorno использовал распознавание лиц в маркетинговой кампании 2017 года, в ходе которой анализировались выражения лиц на вечеринках в стиле DiGiorno, чтобы оценить эмоциональную реакцию людей на пиццу. Медиакомпании также используют распознавание лиц для проверки реакции аудитории на трейлеры к фильмам, персонажей в пилотных сериалах и оптимальное размещение рекламных роликов на телевидении. Рекламные щиты с технологией распознавания лиц, такие как лондонская площадь Пикадилли, позволяют брендам запускать персонализированную рекламу.

Здравоохранение

Больницы используют распознавание лиц для оказания помощи пациентам. Поставщики медицинских услуг тестируют использование распознавания лиц для доступа к записям пациентов, упрощения регистрации пациентов, обнаружения эмоций и боли у пациентов и даже помощи в выявлении конкретных генетических заболеваний. AiCure разработала приложение, которое использует распознавание лиц, чтобы гарантировать, что люди принимают лекарства в соответствии с предписаниями. Поскольку биометрические технологии становятся менее дорогими, ожидается, что их применение в секторе здравоохранения будет расти.

Отслеживание посещаемости учащихся или рабочих

Некоторые учебные заведения в Китае используют распознавание лиц, чтобы учащиеся не пропускали занятия. Планшеты используются для сканирования лиц студентов и сопоставления их с фотографиями в базе данных для проверки их личности. В более широком смысле, эту технологию можно использовать для входа и выхода работников на свои рабочие места, чтобы работодатели могли отслеживать посещаемость.

Распознавание водителей

Согласно этому потребительскому отчету, автомобильных компаний экспериментируют с распознаванием лиц, чтобы заменить ключи от машины. Эта технология заменит ключ для доступа и запуска автомобиля и запомнит предпочтения водителей в отношении положения сидений и зеркал, а также предустановленных радиостанций.

Мониторинг зависимости от азартных игр

Распознавание лиц может помочь игорным компаниям в большей степени защитить своих клиентов. Мониторинг тех, кто входит в игровые зоны и перемещается по ним, затруднен для человеческого персонала, особенно в больших людных местах, таких как казино. Технология распознавания лиц позволяет компаниям идентифицировать тех, кто зарегистрирован как игроман, и держать s запись их игры, чтобы персонал мог подсказать, когда пора остановиться. Казино могут столкнуться с огромными штрафами, если игроки из списков добровольного исключения будут пойманы за азартными играми.

Примеры технологии распознавания лиц

w3.org/1999/xhtml»>
1. Amazon ранее рекламировала правоохранительным органам свою облачную службу распознавания лиц Rekognition . Однако в сообщении в блоге от июня 2020 года компания объявила, что планирует ввести годовой мораторий на использование ее технологий полицией. Причина этого заключалась в том, чтобы дать время для принятия федеральных законов США для защиты прав человека и гражданских свобод.
2. Apple использует распознавание лиц, чтобы помочь пользователям быстро разблокировать свои телефоны, войти в приложения и совершать покупки.
3. British Airways позволяет распознавать лица пассажиров, вылетающих рейсами из США. Лица путешественников могут сканироваться камерой, чтобы подтвердить их личность при посадке в самолет без предъявления паспорта или посадочного талона. Авиакомпания использует эту технологию на внутренних рейсах Великобритании из Хитроу и работает над биометрической посадкой на международных рейсах из аэропорта.
4. Cigna , американская страховая компания, позволяет клиентам в Китае подавать заявки на медицинское страхование, которые подписаны с использованием фотографии, а не письменной подписи, чтобы сократить случаи мошенничества.
5. Coca-Cola использовала распознавание лиц несколькими способами по всему миру. Примеры включают вознаграждение клиентов за переработку в некоторых торговых автоматах в Китае, показ персонализированной рекламы на торговых автоматах в Австралии и маркетинг событий в Израиле.
6. Facebook начал использовать распознавание лиц в США в 2010 году, когда он автоматически отмечал людей на фотографиях с помощью своего инструмента подсказок тегов. Инструмент сканирует лицо пользователя и предлагает предположения о том, кто этот человек. С 2019 года Facebook включил эту функцию, чтобы стать более ориентированным на конфиденциальность. Facebook предоставляет информацию о том, как вы можете включить или отключить распознавание лиц здесь.
7. Google включает эту технологию в Google Фото  и использует его для сортировки изображений и автоматической пометки их на основе распознанных людей.
8. Косметика MAC использует технологию распознавания лиц в некоторых своих обычных магазинах, позволяя покупателям виртуально «примерить» макияж с помощью зеркал дополненной реальности в магазине.
9. Компания McDonald’s использовала распознавание лиц в своих японских ресторанах для оценки качества обслуживания клиентов, в том числе для анализа того, улыбаются ли ее сотрудники, помогая клиентам.
10. Snapchat — один из пионеров программного обеспечения для распознавания лиц: он позволяет брендам и организациям создавать фильтры, которые повторяют лицо пользователя — отсюда вездесущие лица щенков и фильтры в виде цветочных корон, которые можно увидеть в социальных сетях.

Технологические компании, предоставляющие технологию распознавания лиц, включают:

w3.org/1999/xhtml»>
• Kairos
• Нолдус
• Аффектива
• Сайткорп
• Нвизо

Преимущества распознавания лиц

Помимо разблокировки смартфона, распознавание лиц дает и другие преимущества:

Повышенная безопасность

На правительственном уровне распознавание лиц может помочь идентифицировать террористов или других преступников. На личном уровне распознавание лиц можно использовать в качестве инструмента безопасности для блокировки личных устройств и личных камер наблюдения.

Снижение уровня преступности

Распознавание лиц облегчает поиск грабителей, воров и нарушителей. Одно только знание о наличии системы распознавания лиц может служить сдерживающим фактором, особенно от мелких преступлений. Помимо физической безопасности, есть и преимущества кибербезопасности. Компании могут использовать технологию распознавания лиц вместо паролей для доступа к компьютерам. По идее, взломать технологию невозможно, так как нечего красть или менять, как в случае с паролем.

Устранение предвзятости при задержании и обыске

Беспокойство общественности по поводу необоснованных остановок и обысков вызывает споры у полиции — технология распознавания лиц может улучшить этот процесс. Выделяя подозреваемых среди толпы с помощью автоматизированного, а не человеческого процесса, технология распознавания лиц может помочь уменьшить потенциальную предвзятость и уменьшить количество остановок и обысков законопослушных граждан.

Повышенное удобство

По мере того, как технология становится все более распространенной, покупатели смогут расплачиваться в магазинах лицом, а не доставать кредитные карты или наличные. Это может сэкономить время в очередях на кассе. Поскольку для распознавания лиц не требуется контакт, как при снятии отпечатков пальцев или других мерах безопасности, что полезно в мире после COVID, распознавание лиц предлагает быструю, автоматическую и беспроблемную проверку подлинности.

Более быстрая обработка

Процесс распознавания лица занимает всего секунду, что выгодно компаниям, использующим распознавание лиц. В эпоху кибератак и передовых хакерских инструментов компаниям нужны как безопасные, так и быстрые технологии. Распознавание лиц обеспечивает быструю и эффективную проверку личности человека.

Интеграция с другими технологиями

Большинство решений для распознавания лиц совместимы с большинством программ обеспечения безопасности. На самом деле он легко интегрируется. Это ограничивает объем дополнительных инвестиций, необходимых для его реализации.

Хотя некоторые люди не возражают против того, чтобы их снимали на публике, и не возражают против использования распознавания лиц в тех случаях, когда для этого есть явная выгода или обоснование, эта технология может вызывать бурную реакцию у других. Некоторые из недостатков или опасений включают:

Наблюдение

Некоторые опасаются, что использование распознавания лиц наряду с вездесущими видеокамерами, искусственным интеллектом и анализом данных создает потенциал для массового наблюдения, которое может ограничить индивидуальную свободу. Хотя технология распознавания лиц позволяет правительствам выслеживать преступников, она также может позволить им выслеживать обычных и невиновных людей в любое время.

Возможные ошибки

Данные распознавания лиц не свободны от ошибок, что может привести к тому, что люди будут обвинены в преступлениях, которых они не совершали. Например, небольшое изменение угла камеры или изменение внешности, например, новая прическа, может привести к ошибке. В 2018 году Newsweek сообщил, что технология распознавания лиц Amazon ошибочно идентифицировала 28 членов Конгресса США как людей, арестованных за преступления.

Нарушение конфиденциальности

Вопрос этики и конфиденциальности является наиболее спорным. Известно, что правительства хранят фотографии нескольких граждан без их согласия. В 2020 году Европейская комиссия заявила, что рассматривает возможность запрета технологии распознавания лиц в общественных местах на срок до пяти лет, чтобы дать время на разработку нормативно-правовой базы для предотвращения нарушений конфиденциальности и этических норм.

Массивное хранилище данных

Программное обеспечение для распознавания лиц основано на технологии машинного обучения, которая требует «обучения» массивных наборов данных для получения точных результатов. Такие большие наборы данных требуют надежного хранения данных. Малые и средние компании могут не иметь достаточных ресурсов для хранения необходимых данных.

Безопасность распознавания лиц – как защитить себя

Хотя биометрические данные обычно считаются одним из самых надежных методов аутентификации, они также сопряжены со значительным риском. Это потому, что если данные чьей-либо кредитной карты будут взломаны, у этого человека есть возможность заморозить свой кредит и предпринять шаги для изменения личной информации, которая была взломана. Что делать, если вы потеряли свое цифровое «лицо»?

Во всем мире биометрическая информация собирается, хранится и анализируется во все возрастающих количествах, часто организациями и правительствами с неоднозначной репутацией в области кибербезопасности. Все чаще задают вопрос: насколько безопасна инфраструктура, которая хранит и обрабатывает все эти данные?

w3.org/1999/xhtml»> Поскольку программное обеспечение для распознавания лиц все еще находится в зачаточном состоянии, законы, регулирующие эту область, развиваются (а иногда и вовсе отсутствуют). Обычные граждане, чья информация скомпрометирована, имеют относительно немного правовых возможностей для преследования. Киберпреступники часто ускользают от властей или получают приговор спустя годы, а их жертвы не получают никакой компенсации и остаются на произвол судьбы.

По мере того, как использование распознавания лиц становится все более распространенным, возможности хакеров для кражи ваших данных о лицах для совершения мошенничества увеличиваются.

Комплексный пакет кибербезопасности является неотъемлемой частью защиты вашей конфиденциальности и безопасности в Интернете. Мы рекомендуем Kaspersky Security Cloud, который обеспечивает защиту для всех ваших устройств и включает в себя антивирус, защиту от программ-вымогателей, мобильную безопасность, управление паролями, VPN и родительский контроль.

Биометрическая технология предлагает очень убедительные решения в области безопасности. Несмотря на риски, системы удобны и трудно воспроизводимы. Эти системы будут продолжать развиваться в будущем — задача будет состоять в том, чтобы максимизировать их преимущества при минимизации рисков.

Статьи по теме:

• Как защитить вашу конфиденциальность от хакеров
• Интернет вещей: что такое IoT
• Что такое облачная безопасность?
• Надежные пароли: как создавать и какие преимущества
• Fake Videos & Deep Fake — как пользователи могут защитить себя?

принцип работы и безопасность

Что такое распознавание лиц , также известное как распознавание лиц ? Как работает распознавание лиц? Какое практическое применение он может иметь? Биометрическое распознавание лиц — одно из самых востребованных решений для онлайн-проверки личности.

Узнайте в этой статье все пункты, упомянутые выше.

ЧТО ТАКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ? ЗНАЧЕНИЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ И КАК ОНО РАБОТАЕТ

По определению, распознавание лиц относится к технологии, способной идентифицировать или подтвердить личность субъекта с помощью изображения, видео или любого аудиовизуального элемента его лица . Как правило, эта идентификация используется для доступа к приложению, системе или службе и работает как сканер лица.

Это  метод биометрической идентификации  , который использует измерения тела, в данном случае лица и головы, для  проверки личности  человека с помощью биометрического шаблона лица и данных . Эта технология собирает набор уникальных биометрических данных о каждом человеке, связанных с его лицом и выражением лица , для идентификации, проверки и/или аутентификации человека.

Если вам интересно узнать, как сократить время адаптации и KYC с 3 недель до 3 минут, загрузите это руководство .

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦА

Процедура идентификации лица просто требует, чтобы любое устройство, оснащенное цифровой фотографической технологией, создавало и получало изображения и данные, необходимые для создания и записи биометрического шаблона лица идентифицируемого человека.

В отличие от других решений для идентификации, таких как пароли, проверка по электронной почте, селфи или изображения или идентификация по отпечатку пальца , биометрическое распознавание лиц использует уникальные математические и динамические шаблоны  работает как сканер лица, что делает эту систему одной из самых безопасных и наиболее эффективные.

Целью распознавания лиц является поиск по входящему изображению ряда данных одного и того же лица в наборе обучающих изображений в базе данных. Большая трудность заключается в обеспечении того, чтобы этот процесс выполнялся в режиме реального времени, что доступно не всем поставщикам программного обеспечения для биометрического распознавания лиц.

А где используется распознавание лиц? Процесс распознавания лиц может выполнять два варианта в зависимости от того, когда он выполняется:

• Тот, в котором впервые система распознавания лиц обращается к лицу, чтобы зарегистрировать его и связать с личностью, в таком так, как это записано в системе. Этот процесс также известен как цифровая адаптация с распознаванием лиц.
• Вариант, в котором пользователь аутентифицирован до регистрации. В этом процессе поступающие данные с камеры скрещиваются с существующими данными в базе данных. Если лицо совпадает с уже зарегистрированной личностью, пользователю предоставляется доступ в систему со своими учетными данными.

КАК РАБОТАЕТ РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ?

Насколько надежно распознавание лиц? Как работает распознавание лиц? Системы распознавания лиц работают по принципу   , захватывая входящее изображение с камеры устройства  двумерным или трехмерным способом в зависимости от характеристик устройства.

Они сравнивают соответствующую информацию о входящем сигнале изображения в режиме реального времени с фото или видео в базе данных, что является гораздо более надежным и безопасным, чем информация, полученная на статическом изображении. Эта процедура биометрического распознавания лиц требует подключения к Интернету, поскольку база данных не может быть расположена на устройстве захвата, поскольку она размещена на серверах.

В этом сравнении лиц математически анализирует входящее изображение без какой-либо погрешности и проверяет соответствие биометрических данных лицу, которое должно использовать службу или запрашивает доступ к приложению, системе или даже зданию.

Благодаря использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения , системы распознавания лиц могут работать с высочайшими стандартами безопасности и надежности . Точно так же, благодаря интеграции этих алгоритмов и вычислительных методов, процесс может выполняться в режиме реального времени.

БИОМЕТРИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ ИСПОЛЬЗУЕТ СЛУЧАИ

Распознавание лиц использует фокус на проверке или аутентификации. Эта технология используется, например, в таких ситуациях, как:

• Второй фактор аутентификации для повышения безопасности любого процесса входа в систему.
• Доступ к мобильным приложениям  без пароля.
• Доступ к ранее заключенным контрактам онлайн-сервисам (например, вход на онлайн-платформы).
• Доступ в здания  (офисы, мероприятия, помещения любого рода…).
• Способ оплаты , как в физических, так и в интернет-магазинах.
• Доступ к заблокированному устройству .
• Регистрация в туристических службах (аэропорты, отели…).

КАКОВЫ ПРЕИМУЩЕСТВА РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ?

Иногда нас спрашивают, в чем преимущества распознавания лиц. Распознавание лиц предлагает несколько преимуществ в процессе проверки личности для удаленного входа.

— Самый быстрый процесс : распознавание лиц позволяет быстро и без проблем удаленно подтвердить личность.

– Удобство пользователя: системы распознавания лиц обеспечивают уникальный, плавный и быстрый пользовательский интерфейс, избавляя от необходимости отнимающих много времени визитов в офис или видеоконференций и времени ожидания.

— Безопасность : Подобно отпечаткам пальцев или голосу, каждое лицо уникально и имеет неповторимые характеристики. Системы, программы или программное обеспечение распознавания лиц сравнивают биометрические данные и алгоритмы распознавания лиц.

— Соответствие : Распознавание лиц с помощью видеоидентификации — единственный метод, признанный стандартом удаленной проверки личности для операций с высоким риском (открытие банковских счетов, подписание договоров и т. д.).

SMILEID И VIDEOID: КОГДА ИИ И РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ ВСТРЕЧАЮТСЯ

В Электронная идентификация (eID)  мы разработали VideoID, технологию видеоидентификации, основанную на распознавании лиц AI, машинном обучении и биометрии, для проверки личности вашего клиента любой время и в любом месте в полном соответствии; и SmileID, биометрическое программное обеспечение для распознавания лиц, основанное на технологии распознавания лиц.

VideoID , единственная сквозная система распознавания лиц, которая позволяет удаленно подтверждать личность новых пользователей с тем же уровнем безопасности, что и идентификация лицом к лицу.

SmileID , в отличие от других небезопасных и ненадежных программ распознавания лиц для аутентификации, использует алгоритмы распознавания лиц AI и машинное обучение, чтобы обеспечить абсолютную надежность при соблюдении самых высоких стандартов безопасности и самых строгих правил. Кроме того, это универсальный и универсальный           , который адаптируется к любому устройству и каналу.

Если вы хотите получить дополнительную информацию об идентификации клиента, загрузите это руководство, чтобы узнать все подробности .

Что такое распознавание лиц? Как работает распознавание лиц

Определение распознавания лиц

Распознавание лиц — это способ распознавания человеческого лица с помощью технологии. Система распознавания лиц использует биометрические данные для сопоставления черт лица с фотографии или видео. Он сравнивает информацию с базой данных известных лиц, чтобы найти совпадение. Распознавание лиц может помочь подтвердить личность человека, но также создает проблемы с конфиденциальностью.

Ожидается, что рынок распознавания лиц вырастет до 7,7 миллиарда долларов в 2022 году, по сравнению с 4 миллиардами долларов в 2017 году. Это связано с тем, что распознавание лиц имеет много коммерческих приложений. Его можно использовать для всего, от наблюдения до маркетинга.

Но тут все сложнее. Если для вас важна конфиденциальность, вы, вероятно, захотите контролировать, как используется ваша личная информация — ваши данные. И вот в чем дело: ваш «лицевой отпечаток» — это данные.

Как работает распознавание лиц

Возможно, вы умеете узнавать лица. Вероятно, вам не составит труда узнать лицо члена семьи, друга или знакомого. Вы знакомы с их чертами лица — глазами, носом, ртом — и тем, как они складываются.

Так работает система распознавания лиц, но в масштабе алгоритма. Там, где вы видите лицо, технология распознавания видит данные. Эти данные можно хранить и получать к ним доступ. Например, согласно исследованию Джорджтаунского университета, половина всех взрослых американцев хранит свои изображения в одной или нескольких базах данных распознавания лиц, которые могут искать правоохранительные органы.

Так как же работает распознавание лиц? Технологии различаются, но вот основные шаги:

Шаг 1 . Изображение вашего лица захватывается с фото или видео. Ваше лицо может появляться в одиночестве или в толпе. На изображении может быть видно, что вы смотрите прямо или почти в профиль.

Шаг 2 . Программное обеспечение для распознавания лиц считывает геометрию вашего лица. К ключевым факторам относятся расстояние между глазами и расстояние от лба до подбородка. Программное обеспечение идентифицирует лицевые ориентиры — одна система идентифицирует 68 из них — которые являются ключом к различению вашего лица. Результат: ваша подпись лица.

Шаг 3 . Ваша лицевая подпись — математическая формула — сравнивается с базой данных известных лиц. И подумайте вот о чем: по крайней мере 117 миллионов американцев имеют изображения своих лиц в одной или нескольких базах данных полиции. Согласно отчету за май 2018 года, ФБР имело доступ к 412 миллионам изображений лиц для поиска.

Шаг 4 . Выносится определение. Отпечаток вашего лица может совпадать с изображением в базе данных системы распознавания лиц.

Краткая история распознавания лиц

Вы можете проследить историю распознавания лиц до 1960-х годов. Именно тогда математик и ученый-компьютерщик Вудро Вильсон Бледсо впервые разработал систему измерений, которую можно было использовать для включения фотографий лиц в различные классификации. Благодаря этой работе Бледсо известен как неофициальный отец технологии распознавания лиц.

Работой Бледсо вскоре заинтересовались правоохранительные органы. А с 1970-х по 1990-е годы агентства разработали свои собственные системы распознавания лиц. Они были грубыми по сравнению с современными технологиями, но работа над этими системами привела к созданию современных программ распознавания лиц.

Многие считают 2001 год ключевым годом для технологии распознавания лиц. Именно тогда сотрудники правоохранительных органов использовали распознавание лиц, чтобы идентифицировать людей в толпе на XXXV Суперкубке. В том же году офис шерифа округа Пинеллас во Флориде создал собственную базу данных распознавания лиц.

Однако только в 2010-х годах компьютеры стали достаточно мощными, чтобы сделать распознавание лиц более стандартной функцией. Фактически, в 2011 году программное обеспечение для распознавания лиц подтвердило личность террориста Усамы бен Ладена. В 2015 году полицейское управление Балтимора использовало распознавание лиц, чтобы идентифицировать участников протестов после того, как Фредди Грей был убит из-за травмы позвоночника, которую он получил во время перевозки в полицейском фургоне.

Потребители теперь используют распознавание лиц на своих смартфонах и других личных устройствах. Windows Hello и Android Trusted Face в 2015 году позволяли людям входить в свои устройства, просто направляя их себе в лицо. Apple iPhone X представила технологию распознавания лиц Face ID в 2017 году. В таких городах, как Сан-Франциско, Окленд и Бостон, правительствам запрещено использовать распознавание лиц. А после протестов Black Lives Matter против жестокости полиции летом 2020 года несколько технологических гигантов, включая Amazon, Microsoft и IBM, объявили, что больше не будут продавать свою технологию распознавания лиц правоохранительным органам.

Насколько точно распознавание лиц?

Критики опасаются, что распознавание лиц может привести к ложной идентификации. Что, если отдел полиции использует технологию распознавания лиц, чтобы ошибочно идентифицировать человека, разбившего витрину магазина во время беспорядков, как человека, который не был рядом с местом происшествия? Насколько вероятно, что это могло произойти?

Как зависит. Тесты, проведенные Национальным институтом стандартов и технологий, показывают, что по состоянию на апрель 2020 года лучший алгоритм распознавания лиц имел коэффициент ошибок всего 0,08 %. Это большое улучшение по сравнению с 2014 годом, когда у лучшего алгоритма частота ошибок составляла 4,1 %.

Однако точность выше, когда алгоритмы идентификации используются для сопоставления людей с четкими статическими изображениями, такими как фотография в паспорте или фотография, согласно статье Центра стратегических и международных исследований (CSI) в 2020 году. История сказал , что алгоритмы распознавания лиц могут достигать показателей точности до 99,97% в тесте поставщика распознавания лиц Национального института стандартов и технологий при использовании таким образом.

Однако в реальном мире показатели точности обычно ниже. Согласно истории CSI, тест поставщика распознавания лиц показал, что частота ошибок для одного алгоритма выросла с 0,1%, когда лица сопоставлялись с высококачественными фотографиями, до 90,3% при сопоставлении с фотографиями людей, снятых на публике. Частота ошибок росла, особенно когда субъекты не смотрели прямо в камеру или были частично скрыты тенями или объектами.

Старение — еще одна проблема. Тест производителя распознавания лиц показал, что у алгоритмов распознавания лиц среднего уровня частота ошибок увеличилась почти в 10 раз, когда они пытались сопоставить фотографии объектов, сделанные 18 лет назад.

Кто использует распознавание лиц 

Многие люди и организации используют распознавание лиц в самых разных местах. Вот выборка:

• Правительство США в аэропортах . Системы распознавания лиц могут отслеживать людей, входящих и выходящих в аэропортах. Министерство внутренней безопасности использовало эту технологию для выявления людей, просрочивших свои визы или находящихся под уголовным расследованием. Сотрудники таможни в Вашингтонском международном аэропорту им. Даллеса произвели первый арест с помощью распознавания лиц в августе 2018 года, поймав самозванца, пытавшегося въехать в страну.
  
• Производители мобильных телефонов в продуктах . Apple впервые применила распознавание лиц для разблокировки своего iPhone X и продолжила использовать эту технологию в iPhone XS. Идентификатор лица выполняет аутентификацию — он гарантирует, что вы — это вы, когда получаете доступ к своему телефону. Apple заявляет, что вероятность того, что случайное лицо разблокирует ваш телефон, составляет примерно один к 1 миллиону.
• Колледжи в классе . Программное обеспечение для распознавания лиц, по сути, может иметь успех. Если вы решите сократить занятия, ваш профессор может узнать об этом. Даже не думайте посылать вашего мозговитого соседа по комнате сдавать тест.
• Социальные сети на сайтах . Facebook использует алгоритм для определения лиц, когда вы загружаете фотографию на свою платформу. Компания социальной сети спрашивает, хотите ли вы отмечать людей на своих фотографиях. Если вы ответите «да», будет создана ссылка на их профили. Facebook может распознавать лица с точностью 98%.
• Предприятия на входах и в зонах ограниченного доступа . Некоторые компании обменивают значки безопасности на системы распознавания лиц. Помимо безопасности, это может быть один из способов пообщаться с боссом лицом к лицу.
• Религиозные группы в местах отправления культа . Церкви использовали распознавание лиц, чтобы сканировать свои прихожане, чтобы увидеть, кто присутствует. Это хороший способ отслеживать постоянных и не очень постоянных клиентов, а также адаптировать запросы на пожертвования.
• Розничная торговля в магазинах . Ритейлеры могут комбинировать камеры наблюдения и распознавание лиц, чтобы сканировать лица покупателей. Одна цель: выявление подозрительных персонажей и потенциальных магазинных воров.
• Авиакомпании у выхода на посадку . Возможно, вы привыкли к тому, что агент сканирует ваш посадочный талон у выхода на посадку , чтобы сесть на ваш рейс. По крайней мере, одна авиакомпания сканирует ваше лицо.
• Маркетологи и рекламодатели в кампании s. Маркетологи часто учитывают такие факторы, как пол, возраст и этническая принадлежность, когда ориентируются на группы для продукта или идеи. Распознавание лиц можно использовать для определения этой аудитории даже на концерте.

Распознавание лиц и его использование в правоохранительных органах

Базы данных распознавания лиц сегодня играют важную роль в правоохранительных органах. Согласно отчету Electronic Frontier Foundation, правоохранительные органы регулярно собирают фотографии арестованных и сравнивают их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц.

Правоохранительные органы могут просматривать эти базы данных фотографий, чтобы идентифицировать людей на фотографиях, сделанных из различных источников: с камер видеонаблюдения, с камер видеонаблюдения, из социальных сетей или на фотографиях, сделанных самими полицейскими.

Полицейские также могут использовать свои смартфоны, планшеты или другие мобильные устройства, чтобы делать фотографии водителей или пешеходов и немедленно сравнивать их фотографии с лицами в одной или нескольких базах данных распознавания лиц, сообщает Electronic Frontier Foundation.

Правоохранительные органы использовали распознавание лиц на крупных мероприятиях, таких как концерты, спортивные мероприятия или Олимпийские игры, чтобы идентифицировать людей, которые могут быть разыскиваемыми в связи с преступлениями.

Федеральное правительство может использовать несколько систем распознавания лиц. Однако база данных, на которую он чаще всего опирается, — это система идентификации нового поколения ФБР. Эта база данных содержит более 30 миллионов записей лиц.

Примеры распознавания лиц

В настоящее время предприятия используют распознавание лиц различными способами, обычно для того, чтобы потребителям было проще пользоваться их продуктами или услугами. Вот несколько примеров:  

Путешествие : British Airways использует распознавание лиц, чтобы облегчить посадку пассажиров из США на свои рейсы. Пассажиры могут сканировать свои лица камерой, чтобы подтвердить их личность. Таким образом, они могут сесть на свой рейс без предъявления паспорта или посадочного талона.

Apple : Apple можно считать пионером в области распознавания лиц. Технический гигант уже давно позволяет потребителям разблокировать свои телефоны, входить в приложения и совершать покупки, просто показывая свое лицо своим смартфонам и другим устройствам.

Вождение : Автопроизводители тестируют технологию распознавания лиц, чтобы сократить количество угонов автомобилей. Рассмотрим Project Mobil: Ford и Intel тестируют проект, в котором камера на приборной панели использует распознавание лиц для идентификации основного водителя автомобиля и, возможно, других уполномоченных водителей. Эта технология может помешать запуску автомобиля, если за рулем сидит кто-то, кроме законного водителя.

Банковское дело : Банковские гиганты, такие как HSBC и Chase, уже используют Apple FaceID, чтобы позволить клиентам входить в свои мобильные банковские приложения. Другие финансовые учреждения тестируют распознавание лиц, чтобы клиенты могли использовать камеры своих телефонов для подтверждения онлайн-покупок.

Страхование : Cigna позволяет клиентам в Китае подавать заявки на медицинское страхование, используя свои фотографии вместо письменной подписи. Страховая компания говорит, что это способ сократить страховое мошенничество.

Даже безалкогольные напитки : Coca-Cola давно использует распознавание лиц. Например, компания использует эту технологию, чтобы вознаграждать клиентов за переработку в некоторых торговых автоматах в Китае. Он также использует распознавание лиц, чтобы отправлять клиентам в некоторых странах персонализированную рекламу, когда они используют торговые автоматы.

Плюсы и минусы распознавания лиц

Как относительно новая технология, мы все еще понимаем плюсы и минусы распознавания лиц. Но вот краткий список как положительных, так и возможных недостатков этой технологии.

Профи 

Поиск пропавших без вести : Благодаря распознаванию лиц правоохранительные органы смогли найти пропавших без вести детей, иногда даже после того, что они пропали без вести в течение многих лет.

Выявление преступников : Правоохранительные органы также могут использовать распознавание лиц для идентификации преступников или подозреваемых в совершении преступлений.

Повышение безопасности полетов : Аэропорты по всему миру используют распознавание лиц для выявления преступников и потенциальных угроз, когда они входят в аэропорты или пытаются сесть на рейс.

Более эффективные покупки? Розничные продавцы могут использовать распознавание лиц, чтобы покупателям было проще совершать покупки. Вместо того, чтобы заставлять покупателей платить наличными или в кредит, розничные продавцы могут использовать распознавание лиц, чтобы немедленно списывать свои покупки со своих счетов.

Минусы

Угроза конфиденциальности? Вы хотите, чтобы ваше лицо было сохранено в базе данных, доступной правоохранительным органам? Вы хотите, чтобы у продавцов было сохраненное изображение вашего лица? Если нет, вы не одиноки. Многие критики опасаются, что распознавание лиц — это еще одно нарушение конфиденциальности.

Ошибочная идентификация : Распознавание лиц не идеально. Что, если правоохранительные органы ошибочно идентифицируют вас как подозреваемого в совершении уголовного преступления, когда вы регистрируетесь на своем любимом стадионе?

Его можно обмануть : Преступники могут обмануть распознавание лиц, надев маски или замаскировав лицо. Это может снизить эффективность этой технологии.

Старение снижает эффективность : Исследования показали, что по мере того, как люди стареют и меняются их черты, распознаванию лиц становится все труднее идентифицировать их. Другие исследования показали, что распознавание лиц менее эффективно при идентификации цветных людей и женщин.

Причины для беспокойства о вашей конфиденциальности

Вопросы конфиденциальности. Конфиденциальность относится к любым правам, которые у вас есть, чтобы контролировать свою личную информацию и то, как она используется, и это может включать в себя отпечаток вашего лица.

Итак, какие проблемы? Вот некоторые из них:

• Безопасность . Данные о вашем лице могут быть собраны и сохранены, часто без вашего разрешения. Возможно, хакеры могут получить доступ к этим данным и украсть их.
• Распространенность . Технология распознавания лиц становится все более распространенной. Это означает, что ваша подпись на лице может оказаться во многих местах. Вероятно, вы не знаете, у кого есть к нему доступ.
• Собственность . У вас есть свое лицо — то, что у вас на шее, — но ваши цифровые изображения другие. Возможно, вы отказались от права собственности, когда зарегистрировались в социальной сети. Или, может быть, кто-то отслеживает ваши изображения в Интернете и продает эти данные.
• Безопасность . Распознавание лиц может привести к травле и преследованию в Интернете. Как? Например, кто-то фотографирует вас в метро или другом общественном месте и использует программное обеспечение для распознавания лиц, чтобы узнать, кто вы на самом деле.
• Ошибочная идентификация . Скажем, например, правоохранительные органы используют распознавание лиц, чтобы попытаться идентифицировать того, кто ограбил магазин на углу. Системы распознавания лиц могут быть не точными на 100 %. Что, если полиция решит, что подозреваемым являетесь вы?
• Основные свободы . Государственные учреждения и другие лица могут иметь возможность отслеживать вас. То, что вы делаете и куда идете, больше не может быть конфиденциальным. Сохранение анонимности может стать невозможным.

Как защититься от распознавания лиц 

Хотите защитить свою конфиденциальность в мире, где технология распознавания лиц становится все более распространенной? Вот несколько причин для надежды.

Технологические инновации : Обеспокоенность по поводу распознавания лиц может стимулировать инновации.

Подумайте вот о чем: два университета разработали очки с функцией распознавания лиц, которые делают владельцев незаметными.

Очки — работа исследователей из Университета Карнеги-Меллона и Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл — могут быть одним из способов защитить себя.

Социальные сети : изменение способа взаимодействия с социальными сетями может помочь защитить вас от вторжений в личную жизнь, основанных на распознавании лиц.

Например, Facebook позволяет отказаться от своей системы распознавания лиц.

В целом разумно следить за тем, чем вы делитесь в социальных сетях. Публикация слишком большого количества личной информации, включая фотографии, может привести к краже личных данных. Например, вы можете поделиться именем своей собаки или школьным талисманом. Эти данные могут дать похитителю личных данных ключ к ответам на секретные вопросы, касающиеся вашего банковского счета или счета кредитной карты.

Интернет вещей : Также неплохо подумать о так называемом Интернете вещей — тех устройствах в вашем доме, которые подключаются к Интернету. К устройствам Интернета вещей, использующим распознавание лиц, относятся iPad, Xbox и видеосистемы.

Одно из возможных решений? Безопасный маршрутизатор может помочь защитить вашу сеть и подключенные устройства, что, в свою очередь, поможет защитить изображение вашего лица.

Как найти дополнительную защиту от систем распознавания лиц?

Действительно ли хакеры захотят украсть ваше лицо? Если данные о вашем лице могут быть использованы для мошенничества или получения прибыли, ответ – да. Добавьте это в список угроз кибербезопасности.

Целостный пакет кибербезопасности поможет вам защитить вашу конфиденциальность и безопасность в Интернете.

Тем не менее, распознавание лиц представляет собой угрозу вашей конфиденциальности. Ведь правил его использования немного.

А пока, может быть, эти очки, блокирующие распознавание лиц, будут выглядеть не так уж плохо.

Часто задаваемые вопросы — часто задаваемые вопросы о распознавании лиц

Что такое распознавание лиц?
Распознавание лиц — это способ распознавания человеческого лица с помощью технологии.

Как работает распознавание лиц?
Система распознавания лиц использует биометрические данные для сопоставления черт лица с фотографии или видео. Он сравнивает информацию с базой данных известных лиц, чтобы найти совпадение.

Может ли распознавание лиц работать с маской?
Маски, которые люди носят во время пандемии COVID-19, действительно создают проблемы для распознавания лиц. Но компании работают над тем, чтобы преодолеть это, сосредоточив свои технологии на чертах лица, видимых над этими масками. Это может означать, что маска COVID ненадолго помешает технологии распознавания лиц.

Для чего используется распознавание лиц? Распознавание лиц имеет множество применений. Компании могут использовать его для маркетинга, отправляя таргетированную рекламу потребителям. Правоохранительные органы используют его для выявления подозреваемых или розыска пропавших без вести. И технологические компании используют его, чтобы позволить потребителям легко разблокировать свои устройства.

Является ли распознавание лиц точным? Это зависит от того. Исследования показали, что распознавание лиц очень точно при сравнении лиц со статическими изображениями. Однако эта точность падает при сопоставлении лиц с публичными фотографиями.

Каковы преимущества распознавания лиц? Правоохранительные органы могут использовать распознавание лиц для поиска пропавших без вести и выявления виновных в совершении преступлений.