Правда и ложь систем распознавания лиц. Обучение машины — забавная штука: современное распознавание лиц с глубинным обучением

В NtechLab в мае этого года вложился фонд Impulse, связанный с Романом Абрамовичем. А в VisionLabs инвестировал в 2016 г. венчурный фонд АФК «Система» Sistema VC.

По данным исследовательской компании MarketsandMarkets, которые приводит Bloomberg, к 2021 г. объем рынка распознавания лиц достигнет $6,84 млрд. В 2016 г. он был вдвое меньше – $3,35 млрд.

Мошенники не пройдут

Григорий Бакунов, занимающий в «Яндексе» должность директора по распространению технологий, создал сервис, проектирующий уникальный случайный макияж, позволяющий избежать идентификации. Об этом он сообщал в своем telegram-канале. Проект команды основывался на алгоритме, который на основе оригинальной фотографии подбирал новый образ по принципу «антисходства». Затем на основе полученного результата визажист составлял план макияжа, после чего он наносился на лицо модели. Но затем разработчик решил свернуть проект. Объяснил он этот шаг соображениями совести: «Слишком уж велик шанс использовать продукт не для добра, а вовсе с другими целями». Алгоритмы, которые тестировали этот макияж, уже устарели, а современные алгоритмы распознают лицо даже с таким макияжем, уверяет представитель VisionLabs.

Самое масштабное внедрение технологии распознавания лиц среди российских банков произошло у «Почта банка» (создан ВТБ и «Почтой России»), рассказывает генеральный директор компании VisionLabs Александр Ханин. Сейчас 50 000 рабочих мест сотрудников банка оборудованы специальными камерами, которые умеют распознавать лицо, рассказывает советник предправления «Почта банка» Павел Гурин. В банке есть три базы изображений – фотографии сотрудников, клиентов банка и мошенников. Каждая фотография хранится в зашифрованном виде, как набор символов. Перед началом работы с клиентами сотрудник должен войти в систему банка. Для подтверждения личности он не только вводит пароль, но и фотографирует себя. После этого специальная программа преобразует фотографию в код и сравнивает его с кодом, хранящимся в базе. Если они совпадают, сотрудник начинает работу. Систему распознавания лиц используют и для внутренней аттестации, чтобы один не проходил тесты за другого и чтобы никто не мог зайти под чужим паролем и провести незаконную транзакцию.

Когда приходит клиент, камера верифицирует его аналогичным образом. Кроме того, программное обеспечение сравнивает изображение клиента с базой мошенников. Она пополняется и собственными усилиями банка, и с помощью межбанковского взаимодействия.

Деньги по фотографии

У «Тинькофф банка» нет отделений. Но по закону представитель банка обязан провести личную встречу с клиентом, поэтому работники «Тинькофф» фотографируют его с помощью специального мобильного приложения, которое преобразует изображение в обезличенный код, рассказывает директор по коммуникациям «Тинькофф банка» Дарья Ермолина. Дальше система сравнивает код с базой данных. Это позволяет убедиться, что перед представителем именно тот человек, который подавал документы, и что он не мошенник, а также сократить время обработки заявки.

«Открытие» внедрило денежные переводы по фотографии с помощью технологии распознавания лиц, рассказал директор по инновациям банка «Открытие» Алексей Благирев. Для этого достаточно сфотографировать получателя в мобильном приложении или загрузить его фотографию – система сама найдет данные человека в базе, чтобы отправить ему деньги.

Распознавание в цифрах

1,5 млрд руб.
общая сумма кредитов, которую «Почта банк» не выдал мошенникам благодаря использованию технологии распознавания лиц
70%
правонарушений (включая нарушения на дорогах) раскрывается с помощью систем видеонаблюдения в Москве
1 млрд фотографий из базы способен в режиме реального времени распознавать алгоритм российского стартапа NtechLab
117 млн человек – их фотографии есть в полицейской базе распознавания лиц США, это примерно половина взрослых американцев

Сбербанк в июле установил в Москве тестовый банкомат, где для совершения операций со счетом нужно только сфотографироваться, а не прикладывать пластиковую карту, рассказал представитель банка. Эксперимент продлится до конца 2017 г., после чего банк решит, внедрять ли технологию дальше. «Тинькофф банк» также сообщил о тестировании идентификации клиентов в банках.

Сбербанк использует технологию распознавания лиц при выдаче кредитов с 2014 г.

Прививка от очередей

В ритейле распознавание лиц используется, чтобы мотивировать покупателей, говорит генеральный директор компании NtechLab Михаил Иванов. Если человека узнают на входе в магазин и видят его историю покупок, то сотрудники магазина лучше знают, что ему предложить, объясняет Иванов. Например, если он покупал в магазине электроники телевизор, сотрудник его узнает, обратится по имени и предложит приобрести новый пульт.

В «Дикси» тестировали распознавание лиц клиентов для определения гендерного состава клиентов и для таргетированной рекламы в кассовой зоне и торговом зале, говорит директор IT-департамента ГК «Дикси» Владимир Муравьев. В X5 Retail Group технологию распознавания лиц используют пока в тестовом режиме – чтобы уменьшать длину очередей на кассах и для оптимизации торгового пространства. Система распознавания лиц может определить, сколько человек стоит в очереди, и отправить сигнал о том, что необходимо открыть дополнительную кассу. Видеоаналитика помогает проследить, где в магазине проходит больше людей, на что они обращают внимание, чтобы потом правильно расположить товары и промоматериалы.

Зона повышенной безопасности

Самый развитой мировой рынок технологии распознавания лиц – в сфере безопасности, говорит Иванов. В США лицевая биометрия широко внедрена на государственном уровне и используется сотрудниками полиции – в том числе и для проверки при выдаче водительских прав, рассказывает он. Кроме того, США и Европа используют идентификацию по лицу на паспортном контроле при пересечении границы.

Российские компании также предлагают использовать технологию распознавания лиц в сфере безопасности. Так, среди основных клиентов отечественной компании «Центр речевых технологий» – крупные стадионы. Когда болельщик приходит на стадион и прикладывает к валидатору именной абонемент, камера над валидатором подтверждает, что войти на стадион пытается именно владелец абонемента. Система не позволяет войти на спортивный объект людям из черного списка фанатов. Также «Центр речевых технологий» внедрил технологию распознавания лиц в аэропорту Южно-Сахалинска: когда туда заходят люди, которые находятся в розыске, система отправляет уведомление полиции и службе безопасности аэропорта.

Компания Magic Ашота Габрелянова запустила игру, в которой для управления используется мимика пользователя, рассказал сам Габрелянов на своей странице в Facebook. В первой версии игры пользователю нужно уничтожать злых персонажей четырех разных цветов с помощью оружия, которое управляется мимикой – она распознается с помощью нейросетей. Например, для использования желтой пушки нужно изобразить радость, для красной – сделать рассерженное лицо.

NtechLab также разрабатывает продукт в области безопасности, который нужен госструктурам и спецслужбам: это софт, который находит людей по доступным базам, работает с их документами.

Большое будущее

В ближайшие годы технологии анализа лиц будут развиваться в двух направлениях, считает Ханин. Первое – переход к пониманию поведения человека: сейчас уже мало понимать, кто изображен на фотографии, важно знать, как человек себя ведет в разных ситуациях, например на собеседовании или при посадке на рейс. Второе направление – это встраивание чипов с компьютерным зрением в устройства, чтобы они смогли не только идентифицировать пользователя, но и проанализировать потоковое видео. Например, показать, когда конкретный человек заходил в помещение, или построить 3D-аватар прямо в телефоне.

Благодаря технологии распознавания многие удивительные вещи станут реальными: человек только посмотрит на чайник – и он автоматически нагреет воду, говорит Иванов.

Технологии распознавания лиц применяются в самых разнообразных сферах :

• обеспечение безопасности в местах большого скопления людей;
• системы охраны, избежание незаконного проникновения на территорию объекта, поиск злоумышленников;
• фейс-контроль в сегменте общепита и развлечений, поиск подозрительных и потенциально опасных посетителей;
• верификация банковских карт;
• онлайн-платежи;
• контекстная реклама, цифровой маркетинг , Intelligent Signage и Digital Signage ;
• фототехника;
• криминалистика;
• телеконференции;
• мобильные приложения;
• поиск фото в больших базах фотоснимков;
• отметка людей на фото в социальных сетях и многие другие.

IBM выпустила базу из 1 млн фотографий лиц для обучения биометрических систем

2018

Распознавание лиц не работает в каждом втором смартфоне

В начале января 2019 года некоммерческая организация из Голландии провела тестирование 110 моделей смартфонов и обнаружила, что функция распознавания лиц, используемая для блокировки устройств, не работает должным образом более чем на каждом втором аппарате.

Исследование, проведенное Consumentenbond и его международными партнерами, показало, что для разблокировки 42 из протестированных смартфонов достаточно иметь фотографию владельца телефона. Подойдет любая фотография, например, полученная из социальных сетей, с камер видеонаблюдения или любым другим способом.

Программная технология распознавания лиц, доступная владельцам многих смартфонов под управлением Android, достигла такого уровня развития, что уже не позволяет обмануть себя фотографией владельца

Результаты этого исследования вызывают беспокойство у пользователей и служб безопасности. Использование напечатанной фотографии лица владельца - это первая проверка функции распознавания лиц, которую используют обычные пользователи и тестеры. Но главное, это первая уловка, которой попробуют воспользоваться злоумышленники для взлома смартфона , защищенного идентификацией лица, прежде чем перейти к более сложным атакам, которые включают создание масок или 3D-печатных голов владельца телефона.

Любая система распознавания лиц, которая не проходит «фототест», обычно считается бесполезной. Согласно Consumentenbond, модели Asus , BlackBerry , Huawei , Lenovo , , Nokia , Samsung , Sony и Xiaomi не прошли подобные тесты. В случае с Sony провалили тест абсолютно все модели. Еще шесть моделей - Honor и шесть моделей LG - прошли тестирование только в «строгом» режиме. Хотя по результатам этого теста пользователи могут заключить, что включать распознавание лиц не стоит, 68 устройств, включая флагманские модели Apple iPhone XR и , выдержали эту простую атаку, как и многие другие высокопроизводительные модели на Android от Samsung, Huawei, OnePlus и Honor.

Полный список моделей, которые прошли фототест, можно найти на сайте Consumentenbond.

Самые популярные системы распознавания лиц в Китае

Одной из наиболее распространенных программ для распознавания лиц является Face++ , которая используется для управления доступом повсюду – от железнодорожных вокзалов Пекина до офисного здания Alibaba .

Сама Alibaba разработала собственные системы, которые будут применяться в шанхайском метро для идентификации пассажиров с помощью их лица и голоса.

Полицейские, следящие за безопасностью на одном из китайских железнодорожных вокзалов, носят специальные солнечные очки с функцией распознавания лиц. Устройство способно идентифицировать человека за 100 миллисекунд и уже не раз помогало правоохранительным органам в поимке преступников.

В китайском Шеньчжене впервые в мире заработала камера фиксации нарушений пешеходами. Она установлена на одном из напряженных переходов города и следит за людьми, перебегающими дорогу на запрещающий сигнал светофора. Для определения личности нарушителя камера использует технологию распознавания лиц.

На вступительных экзаменах в колледжи по всей стране используется распознавание лиц и отпечатков пальцев, чтобы гарантировать, что экзаменуемые являются настоящими студентами.

После ряда похищений детей некоторые детские сады открывают двери только тем людям, чьи лица зарегистрированы в системе. В одном из детских садов установили более 200 камер для обеспечения безопасности.

Даже в некоторых туалетах установили автоматы с распознаванием лиц. Аппарат выдает 60 см туалетной бумаги одному человеку не чаще чем раз в девять минут.

У Alibaba есть магазины с безналичной оплатой Hema, в которых пользователи сканируют лицо и вводят номер телефона для проведения платежей через систему Alipay .

Компания Alibaba совместно с производителем гостиничных информационных систем Shiji установила систему распознавания лиц для регистрации в 50 отелях. Китайские туристы, прибегающие к услугам онлайн-турагентства Fliggy (принадлежащего Alibaba), могут сначала забронировать в нем отель, а затем, используя «маску» своего лица быстро заселиться в отель и оформить депозит.

В Пекине решили бороться с незаконной арендой госжилья с помощью умных замков, распознающих хозяев по лицу

В конце декабря 2018 года стало известно, что в государственном жилье Пекина ускоренными темпами внедряются «умные» замки с технологией распознавания лиц. С их помощью местные власти усиливают меры против незаконной пересдачи в аренду государственного жилья, предоставляемого малообеспеченным семьям по льготным расценкам.

"Умный" замок с распознаванием лиц

Предполагается, что к концу июня 2019 года замки со встроенной системой сканирования лиц будут использоваться во всех программах предоставления льготного госжилья в Пекине с участием 120 тыс. квартиросъемщиков, сообщает The South China Morning Post со ссылкой на пекинское издание The Beijing News.

Сопоставляя информацию, полученную при сканировании лиц посетителей, с изображениями из сохраненной базы данных, система распознает хозяев и не открывает двери незнакомцам, рассказал в интервью Beijing News директор информцентра при Пекинском государственном жилищном центре Шан Чжэньюй (Shan Zhenyu).

Кроме того, система может использоваться для присмотра за одинокими пожилыми людьми. Если престарелый человек в течение определенного периода времени не выходит и не заходит в дом, управляющему по недвижимости будет отправлено уведомление о необходимости зайти с проверкой.

В таких крупных мегаполисах, как Пекин, аренда жилья очень дорогая. В среднем съемная квартира в столице Поднебесной обходится примерно в 5 тыс. юаней в месяц (около $730), тогда как арендная плата за госжилье может составлять менее 2 тыс. юаней в месяц ($290).

Власти Пекина надеются, что умные замки, узнающие хозяев по лицу, повысят безопасность, предотвратят незаконную передачу в субаренду и гарантируют, что льготой пользуются только действительно нуждающиеся люди.

По состоянию на конец 2018 года смарт-замки с распознаванием лиц задействованы в 47 программах предоставления льготного госжилья в Пекине. С их помощью получено порядка 100 тысяч скан-изображений лиц арендаторов и членов их семей.

Китайский Airbnb устанавливает в домах «умные» замки с распознаванием лиц

Провал в Лондоне. Система распознавания лиц в метро никого не узнает

В конце декабря 2018 года стало ясно, что развернутая в лондонском метро система распознавания лиц никого не узнает. Лондонских полицейских критикуют за использование немаркированных фургонов для проверки спорных и неточных технологий автоматического распознавания лиц у рождественских покупателей. Подробнее .

Туалеты с распознаванием лиц в Китае сокращают потребление туалетной бумаги

В конце 2018 года стало известно о растущем в Китае числе общественных туалетов с системой распознавания лиц, которая позволяет экономить туалетную бумагу.

В декабре такой туалет заработал в Baotu Spring Park в городе Цзинань (провинция Шаньдун), расположенный в 400 км к югу от Пекина. В этой уборной находится автомат, выдающий туалетную бумагу после сканирования лица. За один подход аппарат выдает примерно 70 см бумаги, а для получения дополнительной порции санитарно-гигиеническго изделия этому же человеку нужно подождать 9 минут и снова поднести голову к камере для идентификации.

Для разблокировки смартфона хакеры и полиция печатают голову владельца на 3D-принтере

В 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц

20 августа 2018 года в 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц. О ее эффективности рассказала Служба таможенного и пограничного контроля (U.S. Customs and Border Patrol, CBP).

Как сообщается на сайте ведомства, 22 августа 26-летний пассажир, прилетевший в Вашингтонский аэропорт имени Даллеса из Сан-Паулу (Бразилия), предъявил на пункте контроля паспорт гражданина Франции. Однако биометрическая система выявила, что лицо мужчины не совпадает с фотографией в документе.

В аэропорту Вашингтона система распознавания лиц поймала мужчину - он пытался въехать в США с чужим паспортом

Когда прибывшего в США отправили на дополнительный досмотр, он «явно нервничал» и, как выяснилось, не зря. В его туфле нашли удостоверение личности на имя гражданина республики Конго, которым на самом деле являлся задержанный. Теперь за попытку въехать в США под фальшивыми документами ему грозит тюремное заключение.

Системы распознавания лиц полиции Британии оказались бесполезными

В мае 2018 года стало известно о больших проблемах в системах распознавания лиц, которые используют британские полицейские. В результате может быть подано большое количество исков - этот вопрос стал «приоритетным» для Управления комиссара по информации (Information Commissioner"s Office), приводит BBC слова представителя регулятора Элизабет Денхем (Elizabeth Denham).

Британская правозащитная организация Big Brother Watch опубликовала результаты исследования, показавшие «ошеломляющее» количество невиновных людей, из которых технология распознавания лиц сделала потенциальных преступников.

Так, с мая 2017 года по март 2018-го система выдала для полиции Южного Уэльса 2685 совпадений людей с базой данных подозреваемых, однако 2451 из них оказались ложными.

Лондонские правоохранительные органы применяли технологию идентификации лиц на карнавале Ноттинг-Хилл в 2017 году. Показания системы оказались ошибочными в 98% случаев, когда срабатывал сигнал о том, что якобы замечен подозреваемый из полицейской базы данных. Решение устроено так, что при выявлении возможного нарушителя закона на пульт дежурного в ближайшее отделение полиции поступает сигнал.

Полиция начала винить выдающие некачественную картинку камеры и то, что систему использовали в первый раз, но и в последующих 15 мероприятиях (футбольные матчи, фестивали, парады), во время которых задействовали технологию, результат не улучшился. Только на трех система не ошиблась ни разу.

В полиции также рассказали, что за девять месяцев работы системы распознавания лиц она верно отметила более 2 тыс. человек, что привело к 450 арестам. При этом никто не попал в заключение ошибочно. Это объясняется тем, что помимо работы алгоритмов в работе задействованы люди, которые проверяют срабатывания и принимают окончательные решения.

Ученые изобрели новый способ обмана систем распознавания лиц

С каждым днем системы распознавания лиц становятся сложнее и все чаще используются в повсеместной жизни, к примеру, в минувшем году компания Apple выпустила смартфон iPhone X, оснащенный биометрической системой Face ID . Однако подобные системы можно обмануть, в частности, с помощью инфракрасных светодиодов. Инфракрасные лучи не видимы простому глазу, однако большинство камер могут улавливать инфракрасные сигналы .

Китайские исследователи создали бейсбольную кепку, оснащенную миниатюрными инфракрасными светодиодами, которые размещены таким образом, что инфракрасные лучи, падающие на лицо владельца головного убора, помогают не только скрыть его личность, но и «выдать себя за другого человека для прохождения основанной на распознавании лица аутентификации». Данная задача более сложная и требует использования глубокой нейронной сети для распознавания статичного изображения лица и правильного проецирования инфракрасных лучей на лицо самозванца.

Для проверки своей теории исследователи использовали фотографии четырех случайных людей, им удалось обмануть системы распознавания лиц в 70% случаев при условии наличия небольшого внешнего сходства между жертвой и самозванцем.

«На основании наших находок и атак, мы можем сделать вывод, что существующие на сегодняшний день технологии распознавания лиц сложно назвать безопасными и надежными в аспекте критических сценариев, таких как аутентификация и наблюдение», - заключили исследователи. Они также добавили, что инфракрасные светодиоды можно прятать не только в бейсбольных кепках, но также в зонтах, волосах или париках.

Российские близнецы требуют с Apple 20 млн за то, что iPhone X не видит между ними разницы

Братья-близнецы из Владимира - 26-летние Александр и Илья Тунчики - направили в российский офис компании Apple претензию в связи с тем, что система распознавания лиц Face ID на их смартфонах iPhone X одинаково идентифицирует обоих молодых людей, тем самым, по их мнению, нарушая защиту персональных данных .

Обиженные пользователи требуют от компании усовершенствовать технологию, а также компенсировать моральный ущерб в размере 20 млн руб., сообщил в январе 2018 год ТАСС представляющий интересы братьев юрист Роман Ардыкуца.

«Близнецы приобрели… iPhone X именно ради того, чтобы воспользоваться функцией разблокировки экрана при помощи лиц. К их разочарованию, каждый аппарат узнает обоих братьев, о чем они не были предупреждены при покупке, эта информация отсутствует в инструкции. Именно поэтому заявители просят компанию доработать технологию», - пояснил он.

2017

Распознавание лиц в ритейле

В ноябре 2017 года телеканал CNBC выпустил сюжет, рассказывающий о внедрении систем распознавания лиц в магазинах. Ритейлеры используют такие технологии для сбора данных о клиентах и подбора предложений на основе соответствующих данных.

В ритейле распознавание лиц применяется в основном для того, чтобы мотивировать покупателей. Например, если человека узнают на входе в магазин и видят его историю покупок, то сотрудники магазина лучше знают, что ему предложить. Так, если он покупал в магазине электроники телевизор, сотрудник его узнает, обратится по имени и предложит приобрести новый пульт.

По данным гонконгской ИТ-компании Jardine One Solution (JOS), многие розничные сети применяют возможности распознавания лиц для того, чтобы собирать данные о посетителях своих магазинов.

Сама JOS помогает розничным компаниям с распознаванием лиц клиентов с целью составления профиля покупателей и отслеживания их действий в торговой точке. Речь идет о таких данных, как количество посетителей, их возраст, пол, этническая принадлежность. Такие сведения помогают магазинам лучше знать о потоке клиентов и подбирать персонализированные предложения для них, отметил Лант.

К примеру, используя анализ данных, поступающих из систем распознавания лиц, можно подбирать музыку, играющую в торговом зале.

В JOS говорят, все полученные данные клиентов анонимны, однако вопрос конфиденциальности остается актуальным. Технологии не препятствуют внедрению таких систем, но есть опасения, связанные с личными данными и культурой, признает Марк Лант.

Он добавил, что ритейлеры тратят огромные средства на предотвращение утечек данных и защиту информации. Скандал, связанный с хищением данных миллионов клиентов Uber , показывает, что компании не могут чувствовать себя в безопасности, а пользователи должны проявлять осторожность, раскрывая персональную информацию, считает управляющий директор JOS.

Основатель и генеральный директор компании HeadCount (предлагает магазинам услуги по мониторингу и улучшению посещаемости) Марк Риски (Mark Ryski) говорит, что биометрические данные, в том числе те, которые генерируют системы распознавания лиц, относятся к категории деликатным и имеют большой потенциал - особенно в целях обеспечения безопасности и улучшения качества обслуживания клиентов.

Пример использования системы распознавания лиц в магазинах

По мнению старшего вице-президента по стратегии обслуживания клиентов компании InMoment Бреннана Уилки (Brennan Wilkie), у использования оборудования для распознавания лиц в торговых помещениях действительно есть большой потенциал. Например, такие устройства способны сопоставить выражение лица клиента в магазине с данными о нем, его лояльности бренду и других покупках. Для того, чтобы смягчить проблему конфиденциальности пользователей, магазинам нужно продемонстрировать клиентам, какие преимущества они получают, как это было в свое время с кассами самообслуживания или с банковскими картами с чипами, уверен он.

Согласно прогнозу аналитической компании MarketsandMarkets , объем мирового рынка систем распознавания лиц достигнет $6,8 млрд к 2021 году.

Авторизацию в iPhone X по лицу взломали маской за $150. Видео

Как обойти сканер лица на Samsung Galaxy Note 8

Веб-дизайнер Мэл Тахон опубликовал в своем твиттере видео о том, как легко обойти сканер лица на Galaxy Note 8. В своем эксперименте Тахон держит два Note 8 напротив друг друга, на одном из которых - его фото, а на другом - включенная система сканирования лица.

Обман биометрической защиты Samsung Galaxy S8

Исследователям удалось выдать белого мужчину за Миллу Йовович почти в 90 процентах случаев. Женщину азиатской внешности в специальных очках компьютер в стольких же процентах случаев принимал за мужчину с Ближнего Востока.

Кроме того, они попробовали свой метод на коммерческой программе Face++, которая используется в Alibaba для авторизации платежей. В этом случае они не сажали человека в очках перед камерой, а сначала делали его фотографию в очках и потом загружали ее в программу. В итоге им удалось выдать одного человека за другого в 100 процентах случаев.

Общественные организации США против распознавания лиц

Коалиция из 52 общественных и правозащитных организаций направила в Министерство юстиции письмо с просьбой расследовать чрезмерное использование технологий распознавания лиц в работе органов правопорядка. Также коалицию беспокоит неодинаковая точность машинного распознавания лиц разной расовой принадлежности, которая может стать основой для проявления расизма со стороны сотрудников органов .

Особенно этими технологиями злоупотребляет местная полиция, полиция штатов и ФБР , гласит письмо. Коалиция просит Министерство юстиции в первую очередь заняться проверкой тех полицейских департаментов, которые уже находятся под следствием в связи с предвзятым отношением к гражданам с небелым цветом кожи.

Основанием для просьбы послужили результаты исследования Центра приватности и технологий Школы права университета Джорджтауна. Исследование показало, что лица половины взрослого населения США при разных обстоятельствах были отсканированы правительственным идентификационным ПО.

Исследователи отмечают, что в США на сегодняшний день не существует серьезных правил, регулирующих использование этого ПО. По словам Альваро Бедойи (Alvaro Bedoya), директора Центра и соавтора исследования, сфотографировавшись на водительские права, человек уже попадает в базу лиц полиции или ФБР. Это особенно существенно с учетом того, что распознавание лиц бывает неточным, и в этом случае может наносить вред невинным гражданам.

Примеры проектов в HSBC, MasterCard и Facebook

Услуга будет доступна для корпоративных клиентов НSBC. Через банковское мобильное приложение они смогут открывать счета по одному щелчку селфи. Банк же подтверждает личность клиента с помощью программы распознавания лиц. Фотография сличается со снимками, ранее загруженными в систему, например, с паспорта или водительских прав. Предполагается, что новый сервис избавит от необходимости запоминать цифровые коды и сократит время идентификации.

Чтобы воспользоваться данной опцией, пользователям необходимо будет скачать специальное приложение на свой компьютер, планшет или смартфон. Затем посмотреть в камеру или использовать сканер устройства для распознавания отпечатков пальцев (если он имеется на устройстве). Однако (по крайней мере, на данный момент), пользователям все еще потребуется дополнительно предоставлять данные своей банковской карты. Лишь в том случае, если потребуется дополнительная идентификация, то пользователи смогут воспользоваться вышеописанной опцией.

Благодаря такому новому подходу, MasterCard собирается защитить пользователей от поддельных онлайн-транзакций, которые осуществляются с помощью краденых паролей пользователей, а также предоставить пользователям более удобную систему авторизации. Компания сообщила, что 92% людей, которые тестировали эту новую систему, предпочли ее традиционным паролям.

Некоторые эксперты сомневаются в защите информации от того, чтобы кибер-преступники не смогли легко получить отпечатки пальцев пользователя или фотографию его лица в том случае, если транзакция осуществляется при небезопасном использовании публичной сети Wi-Fi .

Эксперты по кибер-безопасности утверждают, что система должна включать несколько уровней безопасности для предотвращения потенциальной кражи фотографий лица пользователей. Ведь онлайн-платежи представляют собой привлекательную мишень для кибер-преступников.

В конце 2015 года группа экспертов из Технического Университета Берлина продемонстрировала возможность извлечения PIN -кода любого смартфона при использовании сэлфи пользователя. Для этого они считывали данный код, который отображался в глазах пользователя, когда он вводил его на своем телефоне OPPO N1. Хакеру достаточно просто перехватить контроль над фронтальной камерой смартфона для выполнения этой элементарной атаки. Смог бы кибер-преступник перехватить контроль за устройством пользователя, сделать его сэлфи и после этого выполнить онлайн-платежи с помощью набранного пароля, который хакер увидел в глазах своей жертвы?

MasterCard настаивает на том, что ее механизмы обеспечения безопасности будут в состоянии обнаруживать подобное поведение. Например, пользователям необходимо будет мигать для приложения, чтобы продемонстрировать «живой» образ человека, а не его фотографию или предварительно снятое видео. Система сопоставляет изображение лица пользователя, конвертируя его в код и передавая его по безопасному протоколу через Интернет в MasterCard. Компания обещает, что эта информация будет безопасно храниться на ее серверах, при этом сама компания не сможет реконструировать лицо пользователя.

Летом 2016 года стало известно, что исследователи обошли систему биометрической аутентификации, используя фото из Facebook . Атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам .

Команда исследователей из Университета штата Северная Каролина продемонстрировали метод обхода систем безопасности, построенных на технологии распознавания лиц, при помощи доступных фотографий пользователей соцсетей. Как поясняется в докладе специалистов, атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам.

«Не удивительно, что личные фото, размещенные в социальных сетях, могут представлять угрозу конфиденциальности. Большинство крупных соцсетей рекомендуют пользователям установить настройки конфиденциальности при публикации фото на сайте, однако многие из этих снимков часто доступны широкой публике или могут быть просмотрены только друзьями. Кроме того, пользователи не могут самостоятельно контролировать доступность своих фото, размещенных другими подписчиками», - отмечают ученые.

В рамках эксперимента исследователи отобрали фотографии 20 добровольцев (пользователей Facebook, Google+ , LinkedIn и других социальных ресурсов). Затем они использовали данные снимки для создания трехмерных моделей лиц, «оживили» их с помощью ряда анимационных эффектов, наложили на модель текстуру кожи и откорректировали взгляд (при необходимости). Получившиеся модели исследователи протестировали на пяти системах безопасности, четыре из них удалось обмануть в 55-85% случаев.

Согласно отчету компании Technavo (зима 216 года) одной из ключевых тенденций, оказывающих положительное влияние на рынок технологий биометрической идентификации по лицу (facial recognition ), является внедрение мультимодальных биометрических систем в таких секторах, как здравоохранение , банковский, финансовый сектор, сектор ценных бумаг и страхования, сектор перевозок, автомобильный транспорт, а также в госсекторе.

Основатель проекта Биньямин Леви (Benjamin Levy) рассказал, что благодаря высокому уровню защищенности IsItYou сможет распознать 99999 из 100 тысяч случаев обмана. Леви попытался убедить банки о необходимости внедрения его системы уже в следующем году. Она будет использоваться для проведения финансовых транзакций.

Google уже использует функцию распознавания лица в Android . Таким образом можно разблокировать устройство под управлением этой мобильной ОС . Тем не менее, разработчики неоднократно утверждали, что распознавание лица недостаточно защищено по сравнению с классическими способами. В связи с этим эксперты засомневались в утверждениях Биньямина Леви.

Мариос Саввидис (Marios Savvedes) из университета Карнеги-Меллон занимается исследованием функции распознавания лица. Он считает, что самостоятельно проведенное испытание на защищенность IsItYou не может быть надежным.

Такого же мнения придерживается мировой эксперт в области биометрии доктор Массимо Тистарелли (Massimo Tistarelli). Он сказал, что в Европе проводится полномасштабный научный проект Tabula Rasa, главная цель которого - разработка защиты от мошенничества для биометрических способов идентификации. По его словам, перед выходом на рынок следует провести ряд независимых исследований, подтверждающих эффективность продукта.

Пожалуй нет ни одной другой технологии сегодня, вокруг которой было бы столько мифов, лжи и некомпетентности. Врут журналисты, рассказывающие о технологии, врут политики которые говорят о успешном внедрении, врут большинство продавцов технологий. Каждый месяц я вижу последствия того как люди пробуют внедрить распознавание лиц в системы которые не смогут с ним работать.

Тема этой статьи давным-давно наболела, но было всё как-то лень её писать. Много текста, который я уже раз двадцать повторял разным людям. Но, прочитав очередную пачку треша всё же решил что пора. Буду давать ссылку на эту статью.

Итак. В статье я отвечу на несколько простых вопросов:

Как вы думаете, откуда создатели алгоритмов взяли эти базы?

Маленькая подсказка. Первый продукт NTech, который они сейчас - Find Face, поиск людей по вконтакту. Думаю пояснения не нужны. Конечно, вконтакт борется с ботами, которые выкачивают все открытые профили. Но, насколько я слышал, народ до сих пор качает. И одноклассников. И инстаграмм.

Вроде как с Facebook - там всё сложнее. Но почти уверен, что что-то тоже придумали.
Так что да, если ваш профиль открыт - то можете гордиться, он использовался для обучения алгоритмов;)

Про решения и про компании

Тут можно гордиться. Из 5 компаний-лидеров в мире сейчас два - Российские. Это N-Tech и VisionLabs. Пол года назад лидерами был NTech и Vocord, первые сильно лучше работали по повёрнутым лицам, вторые по фронтальным.

Сейчас остальные лидеры - 1-2 китайских компании и 1 американская, Vocord что-то сдал в рейтингах.

Еще российские в рейтинге itmo, 3divi, intellivision. Synesis - белорусская компания, хотя часть когда-то была в Москве, года 3 назад у них был блог на Хабре. Ещё про несколько решений знаю, что они принадлежат зарубежным компаниям, но офисы разработки тоже в России. Ещё есть несколько российских компаний которых нет в конкурсе, но у которых вроде неплохие решения. Например есть у ЦРТ. Очевидно, что у Одноклассников и Вконтакте тоже есть свои хорошие, но они для внутреннего пользования.

Короче да, на лицах сдвинуты в основном мы и китайцы.

NTech вообще первым в миру показал хорошие параметры нового уровня. Где-то в конце 2015 года . VisionLabs догнал NTech только только. В 2015 году они были лидерами рынка. Но их решение было прошлого поколения, а пробовать догнать NTech они стали лишь в конце 2016 года.

Если честно, то мне не нравятся обе этих компании. Очень агрессивный маркетинг. Я видел людей которым было впарено явно неподходящее решение, которое не решало их проблем.

С этой стороны Vocord мне нравился сильно больше. Консультировал как-то ребят кому Вокорд очень честно сказал «у вас проект не получится с такими камерами и точками установки». NTech и VisionLabs радостно попробовали продать. Но что-то Вокорд в последнее время пропал.

Выводы

В выводах хочется сказать следующее. Распознавание лиц это очень хороший и сильный инструмент. Он реально позволяет находить преступников сегодня. Но его внедрение требует очень точного анализа всех параметров. Есть где достаточно OpenSource решения. Есть применения (распознавание на стадионах в толпе), где надо ставить только VisionLabs|Ntech, а ещё держать команду обслуживания, анализа и принятия решения. И OpenSource вам тут не поможет.

На сегодняшний день нельзя верить всем сказкам о том, что можно ловить всех преступников, или наблюдать всех в городе. Но важно помнить, что такие вещи могут помогать ловить преступников. Например чтобы в метро останавливать не всех подряд, а только тех кого система считает похожими. Ставить камеры так, чтобы лица лучше распознавались и создавать под это соответствующую инфраструктуру. Хотя, например я - против такого. Ибо цена ошибки если вас распознает как кого-то другого может быть слишком велика.

Добавить метки Первым шагом на нашем конвейере является обнаружение лиц . Совершенно очевидно, что необходимо выделить все лица на фотографии, прежде чем пытаться распознавать их!

Если вы использовали в последние 10 лет какую-либо фотографию, то вы, вероятно, видели, как действует обнаружение лиц:

Обнаружение лиц - великое дело для фотокамер. Если камера может автоматически обнаруживать лица, то можно быть уверенным, что все лица окажутся в фокусе, прежде чем будет сделан снимок. Но мы будем использовать это для другой цели - нахождение областей изображения, которые надо передать на следующий этап нашего конвейера.

Обнаружение лица стало господствующей тенденцией в начале 2000-х годов, когда Пол Виола и Майкл Джонс изобрели способ обнаруживать лица , который был достаточно быстрым, чтобы работать на дешёвых камерах. Однако сейчас существуют намного более надёжные решения. Мы собираемся использовать метод, открытый в 2005 году , - гистограмма направленных градиентов (коротко, HOG ).

Для обнаружения лиц на изображении мы сделаем наше изображение чёрно-белым, т.к. данные о цвете не нужны для обнаружения лиц:

Затем мы рассмотрим каждый отдельный пиксель на нашем изображении последовательно. Для каждого отдельного пикселя следует рассмотреть его непосредственное окружение:

Нашей целью является выделить, насколько тёмным является текущий пиксель по сравнению с пикселями, прямо примыкающими к нему. Затем проведём стрелку, показывающую направление, в котором изображение становится темнее:

При рассмотрении этого одного пикселя и его ближайших соседей видно, что изображение темнеет вверх вправо.

Если повторить этот процесс для каждого отдельного пикселя на изображении, то, в конечном итоге, каждый пиксель будет заменён стрелкой. Эти стрелки называют градиентом , и они показывают поток от света к темноте по всему изображению:

Может показаться, что результатом является нечто случайное, но есть очень хорошая причина для замены пикселей градиентами. Когда мы анализируем пиксели непосредственно, то у тёмных и светлых изображений одного и того же человека будут сильно различающиеся значения интенсивности пикселей. Но если рассматривать только направление изменения яркости, то как тёмное, так и светлое изображения будут иметь совершенно одинаковое представление. Это значительно облегчает решение проблемы!

Но сохранение градиента для каждого отдельного пикселя даёт нам способ, несущий слишком много подробностей. Мы, в конечном счёте, не видим леса из-за деревьев . Было бы лучше, если бы мы могли просто видеть основной поток светлого/тёмного на более высоком уровне, рассматривая таким образом базовую структуру изображения.

Для этого разбиваем изображение на небольшие квадраты 16х16 пикселей в каждом. В каждом квадрате следует подсчитать, сколько градиентных стрелок показывает в каждом главном направлении (т.е. сколько стрелок направлено вверх, вверх-вправо, вправо и т.д.). Затем рассматриваемый квадрат на изображении заменяют стрелкой с направлением, преобладающим в этом квадрате.

В конечном результате мы превращаем исходное изображение в очень простое представление, которое показывает базовую структуру лица в простой форме:

Исходное изображение преобразовано в HOG-представление, демонстрирующее основные характеристики изображения независимо от его яркости.

Чтобы обнаружить лица на этом HOG-изображении, всё, что требуется от нас, это найти такой участок изображения, который наиболее похож на известную HOG-структуру, полученную из группы лиц, использованной для обучения:

Используя этот метод, можно легко находить лица на любом изображении:

Если есть желание выполнить этот этап самостоятельно, используя Python и dlib, то имеется программа , показывающая, как создавать и просматривать HOG-представления изображений.

Шаг 2. Расположение и отображение лиц

Итак, мы выделили лица на нашем изображении. Но теперь появляется проблема: одно и то же лицо, рассматриваемое с разных направлений, выглядит для компьютера совершенно по-разному:

Люди могут легко увидеть, что оба изображения относятся к актёру Уиллу Ферреллу, но компьютеры будут рассматривать их как лица двух разных людей.

Чтобы учесть это, попробуем преобразовывать каждое изображение так, чтобы глаза и губы всегда находились на одном и том же месте изображения. Сравнение лиц на дальнейших шагах будет значительно упрощено.

Для этого используем алгоритм, называемый «оценка антропометрических точек» . Есть много способов сделать это, но мы собираемся использовать подход, предложенный в 2014 году Вахидом Кэземи и Джозефином Салливаном .

Основная идея в том, что выделяется 68 специфических точек (меток ), имеющихся на каждом лице, - выступающая часть подбородка, внешний край каждого глаза, внутренний край каждой брови и т.п. Затем происходит настройка алгоритма обучения машины на поиск этих 68 специфических точек на каждом лице:

68 антропометрических точек мы располагаем на каждом лице

Ниже показан результат расположения 68 антропометрических точек на нашем тестовом изображении:

СОВЕТ ПРОФЕССИОНАЛА НОВИЧКУ: этот же метод можно использовать для ввода вашей собственной версии 3D-фильтров лица реального времени в Snapchat!

Теперь, когда мы знаем, где находятся глаза и рот, мы будем просто вращать, масштабировать и сдвигать изображение так, чтобы глаза и рот оказались отцентрованы как можно лучше. Мы не будем вводить какие-либо необычные 3D-деформации, поскольку они могут исказить изображение. Мы будет делать только базовые преобразования изображения, такие как вращение и масштабирование, которые сохраняют параллельность линий (т.н. аффинные преобразования):

Теперь независимо от того, как повёрнуто лицо, мы можем отцентровать глаза и рот так, чтобы они были примерно в одном положении на изображении. Это сделает точность нашего следующего шага намного выше.

Если у вас есть желание попытаться выполнить этот шаг самостоятельно, используя Python и dlib, то имеется программа для нахождения антропометрических точек и программа для преобразования изображения на основе этих точек .

Шаг 3. Кодирование лиц

Теперь мы подошли к сути проблемы - само различение лиц. Здесь-то и начинается самое интересное!

Простейшим подходом к распознаванию лиц является прямое сравнение неизвестного лица, обнаруженного на шаге 2, со всеми уже отмаркированными лицами. Если мы найдём уже отмаркированное лицо, очень похожее на наше неизвестное, то это будет означать, что мы имеем дело с одним и тем же человеком. Похоже, очень хорошая идея, не так ли?

На самом деле при таком подходе возникает огромная проблема. Такой сайт как Фейсбук с миллиардами пользователей и триллионами фотографий не может достаточно циклично просматривать каждое ранее отмаркированное лицо, сравнивая его с каждой новой загруженной картинкой. Это потребовало бы слишком много времени. Необходимо распознавать лица за миллисекунды, а не за часы.

Нам требуется научиться извлекать некоторые базовые характеристики из каждого лица. Затем мы могли бы получить такие характеристики с неизвестного лица и сравнить с характеристиками известными лиц. Например, можно обмерить каждое ухо, определить расстояние между глазами, длину носа и т.д. Если вы когда-либо смотрели телесериал о работе сотрудников криминалистической лаборатории Лас-Вегаса («C.S.I.: место преступления»), то вы знаете, о чём идёт речь:

Как в кино! Так похоже на правду!

Самый надёжный метод обмерить лицо

Хорошо, но какие характеристики надо получить с каждого лица, чтобы построить базу данных известных лиц? Размеры уха? Длина носа? Цвет глаз? Что-нибудь ещё?

Оказывается, что характеристики, представляющиеся очевидными для нас, людей, (например, цвет глаз) не имеют смысла для компьютера, анализирующего отдельные пиксели на изображении. Исследователи обнаружили, что наиболее адекватным подходом является дать возможность компьютеру самому определить характеристики, которые надо собрать. Глубинное обучение позволяет лучше, чем это могут сделать люди, определить части лица, важные для его распознавания.

Решение состоит в том, чтобы обучить глубокую свёрточную нейронную сеть (именно это мы делали в выпуске 3). Но вместо обучения сети распознаванию графических объектов, как мы это делали последний раз, мы теперь собираемся научить её создавать 128 характеристик для каждого лица.

Процесс обучения действует при рассмотрении 3-х изображений лица одновременно:

1. Загрузите обучающее изображение лица известного человека

2. Загрузите другое изображение лица того же человека

3. Загрузите изображение лица какого-то другого человека

Затем алгоритм рассматривает характеристики, которые он в данный момент создаёт для каждого из указанных трёх изображений. Он слегка корректирует нейронную сеть так, чтобы характеристики, созданные ею для изображений 1 и 2, оказались немного ближе друг к другу, а для изображений 2 и 3 - немного дальше.

Единый «строенный» шаг обучения:

После повтора этого шага миллионы раз для миллионов изображений тысяч разных людей нейронная сеть оказывается в состоянии надёжно создавать 128 характеристик для каждого человека. Любые десять различных изображений одного и того же человека дадут примерно одинаковые характеристики.

Специалисты по обучению машин называют эти 128 характеристик каждого лица набором характеристик (признаков) . Идея сведения сложных исходных данных, таких как, например, изображение, к списку генерируемых компьютером чисел оказалась чрезвычайно перспективной в обучении машин (в частности, для переводов). Такой подход для лиц, который мы используем, был предложен в 2015 году исследователями из Гугл , но существует много аналогичных подходов.

Кодировка нашего изображения лица

Процесс обучения свёрточной нейронной сети с целью вывода наборов характеристик лица требует большого объёма данных и большой производительности компьютера. Даже на дорогой видеокарте NVidia Telsa требуется примерно 24 часа непрерывного обучения для получения хорошей точности.

Но если сеть обучена, то можно создавать характеристики для любого лица, даже для того, которое ни разу не видели раньше! Таким образом, этот шаг требуется сделать лишь один раз. К счастью для нас, добрые люди на OpenFace уже сделали это и предоставили доступ к нескольким прошедшим обучение сетям , которые мы можем сразу же использовать. Спасибо Брендону Амосу и команде!

В результате всё, что требуется от нас самих, это провести наши изображения лиц через их предварительно обученную сеть и получить 128 характеристик для каждого лица. Ниже представлены характеристики для нашего тестового изображения:

Но какие конкретно части лица эти 128 чисел описывают? Оказывается, что мы не имеем ни малейшего представления об этом. Однако на самом деле это не имеет значения для нас. Нас должно заботить лишь то, чтобы сеть выдавала примерно одни и те же числа, анализируя два различных изображения одного и того же человека.

Если есть желание попробовать выполнить этот шаг самостоятельно, то OpenFace предоставляет Lua-скрипт , создающий наборы характеристик всех изображений в папке и записывающий их в csv-файл. Можно запустить его так, как показано .

Шаг 4. Нахождение имени человека после кодировки лица

Последний шаг является фактически самым лёгким во всём этом процессе. От нас требуется лишь найти человека в нашей базе данных известных лиц, имеющего характеристики, наиболее близкие к характеристикам нашего тестового изображения.

Это можно сделать, используя любой базовый алгоритм классификации обучения машин. Какие-либо особые приёмы глубинного обучения не требуются. Мы будем использовать простой линейный SVM-классификатор , но могут быть применены и многие другие алгоритмы классификации.

От нас потребуется только обучить классификатор, который сможет взять характеристики нового тестового изображения и сообщить, какое известное лицо имеет наилучшее соответствие. Работа такого классификатора занимает миллисекунды. Результатом работы классификатора является имя человека!

Опробуем нашу систему. Прежде всего я обучил классификатор, используя наборы характеристики от примерно 20 изображений Уилла Феррелла, Чеда Смита и Джимми Фэлона:

О, эти восхитительные картинки для обучения!

Затем я прогнал классификатор на каждом кадре знаменитого видеоролика на Youtube, где на шоу Джимми Фэлона Уилл Феррелл и Чед Смит прикидываются друг другом :

Сработало! И смотрите, как великолепно это сработало для лиц с самых разных направлений - даже в профиль!

Самостоятельное выполнение всего процесса

Рассмотрим требуемые шаги:

1. Обработайте картинку, используя HOG-алгоритм, чтобы создать упрощённую версию изображения. На этом упрощённом изображении найдите тот участок, который более всего похож на созданное HOG-представление лица.

2. Определите положение лица, установив главные антропометрические точки на нём. После позиционирования этих антропометрических точек используйте их для преобразования изображения с целью центровки глаз и рта.

3. Пропустите отцентрованное изображение лица через нейронную сеть, обученную определению характеристик лица. Сохраните полученные 128 характеристик.

4. Просмотрев все лица, характеристики которых были сняты раньше, определите человека, характеристики лица которого наиболее близки к полученным. Дело сделано!

Теперь, когда вы знаете, как всё это работает, просмотрите инструкции с самого начала до конца, как провести весь процесс распознавания лица на вашем собственном компьютере, используя OpenFace :

Прежде чем начать

Убедитесь, что Python, OpenFace и dlib у вас установлены. Их можно установить вручную или использовать предварительно сконфигурированное контейнерное изображение, в котором это всё уже установлено:

Docker pull bamos/openface docker run -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash cd /root/openface

Совет профессионала новичку: если вы используете Docker на OSX, то можно сделать папку OSX/Users/ видимой внутри контейнерного изображения, как показано ниже:

Docker run -v /Users:/host/Users -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash cd /root/openface

Затем можно выйти на все ваши OSX-файлы внутри контейнерного изображения на /host/Users/…

Ls /host/Users/

Шаг 1

Создайте папку с названием./training-images/ в папке openface.

Mkdir training-images

Шаг 2

Создайте подпапку для каждого человека, которого надо распознать. Например:

Mkdir ./training-images/will-ferrell/ mkdir ./training-images/chad-smith/ mkdir ./training-images/jimmy-fallon/

Шаг 3

Скопируйте все изображения каждого человека в соответствующие подпапки. Убедитесь, что на каждом изображении имеется только одно лицо. Не требуется обрезать изображение вокруг лица. OpenFace сделает это автоматически.

Шаг 4

Выполните скрипты openface из корневого директория openface:

Сначала должны быть выполнены обнаружение положения и выравнивание:

./util/align-dlib.py ./training-images/ align outerEyesAndNose ./aligned-images/ --size 96

В результате будет создана новая подпапка./aligned-images/ с обрезанной и выровненной версией каждого из ваших тестовых изображений.

Затем создайте представления из выровненных изображений:

./batch-represent/main.lua -outDir ./generated-embeddings/ -data ./aligned-images/

Подпапка./generated-embeddings/ будет содержать csv-файл с наборами характеристик для каждого изображения.

Проведите обучение вашей модели обнаружения лица:

./demos/classifier.py train ./generated-embeddings/

Будет создан новый файл с именем./generated-embeddings/classifier.pk . Этот файл содержит SVM-модель, которая будет использоваться для распознавания новых лиц.

С этого момента у вас появляется работающий распознаватель лиц!

Шаг 5. Распознаём лица!

Возьмите новую картинку с неизвестным лицом. Пропустите её через скрипт классификатора, типа нижеследующего:

./demos/classifier.py infer ./generated-embeddings/classifier.pkl your_test_image.jpg

Вы должны получить примерно такое предупреждение:

=== /test-images/will-ferrel-1.jpg === Predict will-ferrell with 0.73 confidence.

Здесь, если пожелаете, можете настроить python-скрипт./demos/classifier.py .

Важные замечания:

Если результаты неудовлетворительные, то попытайтесь добавить ещё несколько изображений для каждого человека на шаге 3 (особенно изображения с разных направлений).

Данный скрипт будет всегда выдавать предупреждение, даже если он не знает это лицо. При реальном использовании необходимо проверить степень уверенности и убрать предупреждения с низким значением степени уверенности, поскольку они, скорее всего, неправильные.

Добавить метки

Одним из залогов качества жизни в современном социуме является правильный подход к обеспечению личной безопасности и сохранности имущества. Требования предъявляемые к системам видео-регистрации постоянно возрастают. Хорошая система наблюдения в наши дни должна не только уметь записывать происходящее на съемные носители, но и распознавать, и идентифицировать людей в кадре.

Места применения

Функция «распознавание лиц» нашла свое применение во многих аспектах человеческой жизни. С помощью систем видеонаблюдения данного типа можно:

• организовать проходную на предприятии или других закрытых от посторонних объектов. Видеонаблюдение можно связать с турникетами и организовать автоматический пункт пропуска по принципу «свои-чужие»;
• организовать систему противодействия хищениям в торговых точках и других частных владениях. Любые магазины, особенно большие, сталкиваются с проблемой пристрастия некоторых посетителей к воровству. Зачастую одни и те же люди, склонны осуществлять кражи в одних и тех же торговых точках. Установив камеры с системой распознавания лиц, можно более тщательно приглядываться к действиям уже попавшегося на воровстве человека. Сканер сообщит на пульт охраны как только он зайдет в магазин;
• организовать систему противодействия проникновению на территорию домовладений и другие закрытые объекты. Порой человеку сложно на мониторе отличить затаившегося злоумышленника от куста, или другого предмета, тем более если камеры установлены на слабоосвещенном участке местности. Но ведь то что недоступно человеку, вполне может сделать компьютерный модуль;
• фейс-контроль в ночных клубах — 100% защита от непрошеных гостей.

Принцип работы

Система видеонаблюдения с функцией «распознавание лиц» работает по принципу сравнения полученного изображения с имеющимся в базе. Среднестатистический комплекс умеет идентифицировать человеческое лицо на расстоянии не превышающем десяти метров от камеры. При этом посетитель будет узнан даже с учетом наличия изменений физических параметров лица: смена прически, борода, наличие очков и т. д. Анализ основывается на сравнении биометрических параметров строения головы, индивидуальных для каждого человека. При этом сканирование происходит на ходу, посетителю достаточно повернуть лицо к сканеру во время движения. Система видеонаблюдения может быть связана с турникетами и другими устройствами авторизированного входа и работать автоматически. Неопознанные посетители не получат доступа на охраняемую территорию, а их фото будет сохранено в базе для обработки службой охраны.

Обычно такие системы устанавливаются в больших корпорациях, где от безопасности зависит будущий успех компании, например, компании по разработке новых типов вооружения или микросхем, биологическая лаборатория. Система автоматически распознает всех сотрудников и сравнивает с базой данных. В случае несоответствия или отсутствия человека в системе, она активизирует протоколы безопасности, в комнате охраны загорается тревожный сигнал и красная световая индикация. Место обнаружения нарушителя точно указывается на электронной карте объекта и охрана за считаные секунды находит нарушителя.

Методы работы

Камеры систем распознавания лиц работают в двух режимах двухмерном и трехмерном. В случае с 2D системами, распознавание происходит на основе плоского изображения. Двухмерные камеры весьма чувствительны к уровню освещенности помещения, от этого параметра в значимой мере зависит качество конечной картинки. При плохом свете изображение будет трудноразличимым. 3D камеры для индикации воссоздают трехмерный образ на основе полученного изображения. Плохая освещённость для них особой помехой не является, обычно это может лишь незначительно исказить текстуру лица.

Виды

В зависимости от целей и задач, поставленных перед системой видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, они делятся на:

• обнаружения (Камера от 1 Мп, фокусное расстояние от 1 мм). Действие этой охранной системы направлены на фиксирование проникновений на подконтрольные объекты. Сканер в состоянии отличить человека от кошки или белки, но не сможет идентифицировать его;
• распознавания (Камера от 2 Мп, фокусное расстояние от 6 мм). В данном случае основной функцией сканера является распознавание лиц посетителей по принципу «свои-чужие». При просмотре видеоряда изображение будет достаточно смазанным, Вы узнаете на нем знакомые лица, но в случае если на объект проник вор, найти его по данным кадрам будет весьма затруднительно;
• идентификации (Камера более 2 Мп, фокусное расстояние от 8 мм) Данные системы могут выполнять все функции предыдущих типов, при этом качества получаемого изображения будет вполне достаточно чтобы опознать злоумышленника. Такое фото вполне можно передать в судебные органы и органы правопорядка.

В скобках к описанию каждого типа систем видеонаблюдения мы обозначили минимальные требования к разрешению камеры и фокусному расстоянию объектива. При заказе оборудования необходимо учитывать, что этих характеристик достаточно при идеальных условиях для съемки. Естественно на практике такое встречается редко, поэтому выбирая сканеры лучше приобрести устройства с запасом, к примеру, для систем распознавания — разрешение в 2 Мп и фокусное расстояние в 8 мм, для систем индикации — разрешение в 5 МП и фокусное расстояние в 12 мм.

Естественно, конечный результат зависит не только от этих характеристик. Фокусное расстояние и разрешение весьма важны, но при монтаже камеры необходимо учесть освещенность, углы обзора и множество других параметров. Поэтому подбор и установку лучше доверить профессионалам.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Одноклассники

Google+