Какво трябва да знаем за технологията за разпознаване на лица
От технологии / / December 19, 2019
Заур Abutalimov
Директор на продукт облачна услуга за видео наблюдение и аналитични функции за бизнес Ivideon.
Елена Glazkova
Marketer Ivideon.
За държавата, разпознаване на лица - важна част от системата за сигурност и впечатляващ бюджетна позиция. За журналисти - или панацея или инструмент за световен заговор. За бизнес - инструмент или продукт. На чия страна, нито приема, все още са основните въпроси. Отговорите на тези потребители рутинно търсене в Интернет (средно по 28 704 въпрос по темата за разпознаване на лица в един месец), но шоуто не винаги е така. За да се коригира ситуацията.
Какво е за разпознаване на лица
Отделни мухи от котлети. Потребителите все по-често се сблъскват с разпознаване на лица в собствената си смартфониКъде биометрична идентификация се използва за отключване на устройството и достъпа до печалба само собственикът биха могли данни. По време на процеса на признаване задължително участва 3D-камера, че е невъзможно да заблудят притурка снимка.
И все пак има идентификация на физически лица в реално време и реални условия, като в този случай тя е неразривно свързана със системите за видеонаблюдение, където хората буквално "грабна далеч" са пуснали пъпки камери видеопоток.
Представете си, висококачествена модерна видеокамера, поставена точно над средната височина на един човек в добре осветено място. Преди нея всеки ден отнема около една и съща сума за едни и същи хора. Преместете те не са много бързи.
Заснетото видео може да се съхранява в архива на облак. Камерата се свързва аналитичен модул: сложна комбинация от алгоритми (изкуствен интелект, Невронни мрежи, това е всичко), плюс потребителския интерфейс. Модул "хваща" лицето на видеопотока, определя полът и възрастта, и данните поставя в базата данни.
Постепенно изображението става по-голям. Системата запаметява всички открити лица автоматично и ги съхранява във файл, както и на потребителя, с допустимо отклонение уточнява допълнителна информация: име, позиция, статус, както и други марки ( «VIP-гости" или "крадец"). Можете да качите снимка на желаното лице и модулът ще намерите в архива в откриването на всички от този човек.
След като един човек с марка отново минава пред камерата, системата го разпознава като важно събитие и изпраща лицеви уведомяване на заинтересованите потребители.
Откриване на разпознаване на лица в контекста - това е положението, когато алгоритъмът основно осъзнах, че лицето, пред него, вместо една ябълка или русалка с Starbucks чаши. Най-изчислителна мощност, необходима му за пръв път да го направи, и едва след това тя може да се сравнява с базата данни или на лицето, да се помни.
Ако сте чели предишните няколко параграфа до края, поздравления, сега знаят как откриването на лице в една идеална ситуация. Описание подходящ за всяка система, от тези, използвани в Москва метрото, за решения за малкия бизнес.
Основното, което да се разбере: идеалната ситуация в реалния живот, за да създадете трудно, особено когато става въпрос за целия град, а не в офиса или магазина. Така например, в метрото на много хора, всички са различни, те отиват бързо. Камери се нуждаят от много, те са си струва парите, поставете ги нужда компетентните експерти.
Възможно ли е да подвежда признаването на алгоритъм лице
Въпреки случая на г-ца, точността на разпознаването на машина има често по-добър от този, с който хората определят лицето. Китай скоро ще бъдеКитай, за да се изгради гигантска база данни лицево разпознаване, за да идентифицират всеки гражданин в рамките на секунди система, способна Намиране на конкретен човек сред 1,3 милиарда останалите обитатели за 3 секунди с точност до 90%.
И все пак ясно на този въпрос е трудно да се отговори, защото единственият съвършен алгоритъм за разпознаване на лица не съществува. Големи очила залепени брада, движение капачка, високоскоростен, специалният грим (например, рисувани върху решетката на лицето"Черен лебед", печати, кръгове и пръчки. Как да избягат от системите за разпознаване на лица, използващи грим) - всичко това е в състояние да обърка алгоритъм. Особено в комбинация, тъй като е достатъчно да се признаеКак да мамят системата за откриване дали 70% открито лице. Сега си представете, че трябва да използвате посочените по-горе промени в недвижими града. Това не звучи толкова просто, нали?
Възможно ли е да откроим хората онлайн
Интернет - място на парадокс: хората тук може едновременно да се притесняваш, не определя дали всеки втора камера по улиците на тяхната личност, и ако действително искате да "разпознава лицата на другите хора за снимки онлайн. " Помислете за този ред на разпознаване на лица отделно.
лицето софтуер за разпознаване - е или над модул анализ (видеонаблюдение камера + софтуер + съхранение облак), или мека, подобна на добре познати (леко скандален) услуга FindFace. Днес програмата признаване изтегляне лица "за безплатно и без регистрация", в повечето случаи, разбира се, е невъзможно.
Мечтата на потребител, който въведе заявка, очевидно, е, както следва: Отидете на сайта, качване на снимки на хора заснет тайно в метрото, програмата разпознава лицето и дава линк към профила в социалната мрежа. Аха, хванах! Или това е: да изтеглите програми на компютъра си, се свържете с нея уеб камера и котката си raspoznaosh муцуна. Успехът - сега можете да получите известие всеки път, когато котката краде колбаси.
Реалността е жестока. Първият сайт, който предлага подобни, отказва да работи, а другият - изисква умения за програмиране на Python. Повече или по-малко като приложение мечта, наречена SearchFaceКоято наскоро се рестартираSearchface рестартира с разрешение чрез "VKontakte". Но социалната мрежа затвори тази функция наречен FindClone. Можете да качите вашите снимки, и алгоритъмът се опитва да идентифицира едно и също лице в базата данни на социалната мрежа "VKontakte". Позоваванията на заявлението не са издадени профила, само със снимки - и това не е от значение, които са били натоварени. Ако потребителят отдавна е активна в социалните мрежи, бр снимка създаден зловеща "биографична" ефект, но ако не е, призната Изображението може да се смее.
Всъщност, например SearchFace на ясно отговаря на въпроса "Как да се използва за разпознаване на социалната мрежи лице?". По-точно, за да го cformulirovat този начин: "Тъй като социалните мрежи се използват за да разпознава лицата на" Отговорът е прост: базата данни. Един безкраен брой уникални комбинации от числа (това е за алгоритмите Facebook"VKontakte", а другият човек Погледни снимката) е в основата на обучението на невронни мрежи, които са на базата на признаване на решение лицето.
Решенията са всичко друго, и невронни мрежи също е различно, а подробностите и техническите спецификации, клиентите и доставчиците на услуги, като правило, не се разкриват. По-специално, пол и възраст признаване модул е в състояние да определи, поради факта, че тя може да се поучи от информацията, съдържаща се в "съученици", "VKontakte", Instagram и Facebook.
Както програмиран за разпознаване на лица
Никога не трябва да се отговори на въпроса, както и разработчиците за разработчиците, ако не сте разработчик. Ето защо, ние се обърна за помощ към специалист.
Дмитрий Soshnikov
Член на Руската асоциация за изкуствен интелект и старши експерт по развитието на AI системи и машинно обучение на Microsoft.
откриване на лице (както и други свързани операции) - това е типичен проблем. Поради това, много компании предлагат комплексни услуги под формата на облак API (програмиране посредници между приложения) за висококачествени решения на тези проблеми. В допълнение към ИТ гиганти като Microsoft и Google, разпознаване на лица, също са включени в специализираните компании, включително и руски език. Техните продукти се развиват бързо и предоставим още по-интересно функции, като например определяне на лицата и силуети в тълпата.
Самият от земята да се обучават невронна мрежа е много по-сложна. Нуждаете се от голям и високо качество набор от входни данни, което означава, стотици хиляди (или по-добре, дори повече!) От снимки на хора. В допълнение, той ще трябва значителни изчислителни ресурси и знания в областта на AI и машинно обучение. Големите компании имат всички тези инструменти, за да решат проблема много по-добре.
Има и един междинен разтвор - вече се използва за обучение на невронната мрежа, например, OpenFace. Тази опция може да бъде да работи малко по-лошо, отколкото готов облак услуга, обаче, ще ви позволи да имате пълен контрол над системата. Това ще изисква определено ниво на разбиране на работата невронни мрежи и невронни мрежи рамки и, както изглежда, някои познания по Python, който придоби популярност като основен език за програмиране сред професионалистите данни наука.
В действителност, е удобно да се извършват различни експерименти, за да се визуализира данни и получаване на ефективни матрични изчисления благодарение на отличната пакет NumPy. Това не е най-добрия език за търговско развитие, тъй като не съдържа никакви ефективни мерки за създаване на повече софтуерни системи за сигурност, обаче, алтернативи на него в областта на обучението на дълбоко невронни мрежи още не.
Как разпознаване на лица в бизнеса
Търсенето на разпознаване на лица в fintehe, търговия на дребно и други видове бизнес, пряко свързани с повишената достъпност на технологиите. Механиката е проста: всички предприятия и във всички организации има камери за наблюдение, които се използват като инструменти за събиране на данни и последващите анализатори. В света на системата за видеонаблюдение е отстранен в последния месец терабайта видео в Full HD, което е, обработка на информация се съхранява, е наистина много.
Задължително софтуер за анализ на данни могат да бъдат "зашити" на производителя на устройството. Камери с аналитични функции "на борда" обикновено са доста скъпи.
Алтернативни - анализ в облака, който е отдалечен център за данни, който е свързан с всеки евтин камера. Тя е много по-евтино, както и осигурява гъвкавост - Можете да пригодите решения за конкретна бизнес.
технология за разпознаване на лица популярност в различни области на активност се увеличава. Например, спестовна банка - един от лидерите по отношение на обявяването на различни нашумели проекти за разпознаване на лица, и твърдят,Той ви разпознава от хиляда банкомат определи очите на клиента с него в това отношение може би, че "Tinkoff". През 2017 г., Сбербанк, придобитоСпестявания инвестира в технология за разпознаване на лица 25.07% от VisionLabs на фирмата, създаване на софтуер за разпознаване на лица. За финансовата институция 2018 е успяла да се тества признаване на лицето и в московското метро, а дори и уловаБлагодарение на системата за признаване на Сбербанк на лицата, уловена 42 престъпници 42 криминално тестТой ви разпознава от хиляда банкомат определи очите на клиента Банкомати с идентифицирането на лицата, които нападателите не могат да теглят пари от карти на други хора, както и да се обявяват събирането на биометрични данни (глас и аудио и видео лице) клиенти. През април тази година, Сбербанк имам контролиране на разработчик на системи за разпознаване на глас и хората - "Реч технологичен център" (ЦХР).
Друго нещо е, че за предварителен преглед, тест, пилотни и решения за покупка - не за реалното изпълнение. Това в момента наистина се използва в спестовна банка (и ако се използва) е безопасно да се каже, може всъщност само Герман Греф.
С търговците на дребно всички прозрачност. В действителност, има три проблеми, които са изправени пред разрешава чрез откриване.
Първо, кражба. Магазините работят измамниците, С-често едни и същи хора в една и съща мрежа. Разпознаването на лица дава възможност да се определи "плаващи крадците" и други, по-рано е нарушил заповедта. Веднага след като един изброени в основата на нарушителя ще отида до магазина, защитата ще бъдат уведомени в пратеникът или друг удобен начин.
На второ място, трудността на работата с нашите редовни клиенти. Данни за покупки и рождени дни, за да персонализирате оферти за ВИП-клиенти и почитатели на марката, просто не е достатъчно. Разпознаването на лице може да се интегрира с CRM - т.е. софтуер, в който мениджърите се вписват всички данни за всички сделки на организацията. В случаите с крадци и разпознаване на VIP лице работи за една и съща: лице, вписано в черен или бял списък, а когато отново се появява, системата ще издаде звуков сигнал, човек с достъп. Пол и възраст се откриват автоматично и допълнителна информация, за да добавите отговорния служител.
На трето място, идентифициране на лица в reteyle използвани за целенасочена реклама. Така например, в някои магазини X5 Retail Group, създаденаX5 включва компютърно зрение камера, за да признае изражения на лицето и възрастта на клиентите. Чрез анализ на тези данни, системата показва на екрана на подови продукти за търговия, които могат да угодят на мъжа. По-ярък пример - дело Lolli & Pops, голяма сладкарница в Съединените щати. система за разпознаване на лица, определяВашата програма за лоялност в бъдеще в магазина ще се захранва от разпознаване на лица редовни клиенти и изпраща своите смартфони известие с продукти, които могат да ги моля (като се вземат предвид индивидуалните предпочитания и дори алергии към храни).
Друг ярък пример за използването на технологиите в reteyle - магазини без търговци и банки. Например, Alibaba Тао КафеAmazon Go срещу Alibaba Тао Cafe: Staffless Магазин Showdown - кафе и супермаркет, разположен в Ханджоу. Тя продава напитки, закуски, храна, играчки, раници и други подобни. Тао Cafe е отворен само за потребители на сайта Taobao.
При закупуване пие система камера с поддръжка за разпознаване на лице автоматично идентифицира клиента, свързано с профила си в онлайн магазина и процеса на плащане. Купувачите минават през стаята, оборудван с няколко сензори, които да идентифицират клиента и продукти. Сканиране работи дори ако хората слагат покупката в джоба или чантата.
Като технология развиващия лицето признаване
системи за видео наблюдение с идентифицирането на физическите лица е наистина, като навсякъде по света. В Москва, броят на камери в 2019 да достигнеВисоките технологии и сигурност: Колко камери ще се появи през тази година 174 000. Това не означава, че всички тези устройства по подразбиране може да разпознае личността: Най-често докладванитеСистема за разпознаване на престъпници, издирвани от камерата ще работи в Москва през 2019 г. около 160 хиляди камери с тази функция. Независимо от това, в края на 2018 от Москва Кметството обяви намерението сиВластите в Москва през 2019 г. ще замени вашата видеокамера и стартирате системата за разпознаване на лица замени всички устройства за наблюдение и образуват напълно иновативна система през следващата година.
Парадоксът е, че 160 хиляди - това не е толкова много. Китай - особено в сравнение с други въпроси, водещи търсачки по темата за разпознаване на лица. Там, в края на 2017 г. е билIn Your Face: Китай е всевиждащото състояние повече от 170 милиона камери за видео наблюдение и за следващите три години планиранототехнология за наблюдение на Китай "Биг Брадър" не е толкова всевиждащото като правителството иска да си мислите, свърже с мрежата има около 400 млн.
Правилното и правилно използване на разпознаване на лица работи предимно за повишаване на безопасността и удобството. Хората обикновено прониква бързо доверие в технологиите, които ги отстранят от опашката на футболен мач (усмихва камера - мина), за да се предотврати кражба и хулиганство, или по-малко помощ да се харчат за покупки (програма за лоялност). Всичко това, разбира се, изисква определена регламент - специално за тази защита се правят закони лични данни.
В бъдеще, може би, в обхвата на разпознаване на лица във видео системи за наблюдение ще бъде регулирано подобно на сегашната практика на работа с идентифицирането на физическите лица в интернет. Отношение към хората неприкосновеността на личния живот просто не се зареждат в излишък Network - Частичен отказ на услуга SearchFace доказва, че тази стратегия е ефективна.
Разбира се, никой не може да се ограничи за неопределено време в ходене по улиците, където камерите са монтирани на всеки кръстовище, но възможността да остане анонимен се образува, ако това бъде поискано от обществото.
виж също🧐
- Какво е кражба на цифров идентичност и как да защитите данните си в интернет
- Светът на Big Brother: какво може камерата с изкуствен интелект
- В Русия, сега можете да потвърдите плащания към лицето си