Пора узнать. Как работает распознавание лиц на самом деле? Задача распознавания лиц решена? Самостоятельное выполнение всего процесса

Что говорить, если в одной только Москве уже работает сеть из более 150 000 камер наружного видеонаблюдения. От них никуда не скрыться, и это заставляет людей задумываться, но масштабы «слежки» не настолько велики. Сеть использует мощную систему распознавания лиц, но для ее работы необходимо много энергии, поэтому в режиме реального времени работают всего 2-4 тысячи камер. Массовым слежением за населением пока только пугают, поэтому стоит сосредоточиться на реальных плюсах работы данной технологии. Но обо всем по порядку.

Как работает система распознавания лиц?

Никогда не задумывались о том, как вы сами узнаете лицо, распознаете его? А как это делает компьютер? Конечно, у человеческих лиц есть определенные свойства, которые легко описать. Расстояние между глазами, положение и ширина носа, форма надбровных дуг и подбородка - все эти детали вы подмечаете бессознательно, когда смотрите на другого человека. Компьютер же делает все это с определенной эффективностью и точностью, потому что, совмещая все эти метрики, получает математическую формулу человеческого лица.

Итак, насколько хорошо работает система распознавания лиц в настоящее время? Вполне неплохо, но иногда ошибается. Если вы когда-нибудь сталкивались с ПО, распознающим лица на Facebook или на другой платформе, вы наверняка замечали, что забавных результатов бывает столько же, сколько и точных. И все же, хотя технология работает не со 100-процентной точностью, она достаточно хороша, чтобы найти широкое применение. И даже заставить понервничать.

Пол Хоуи из NEC говорит, что их система распознавания лиц сканирует лица на предмет индивидуальных идентификаторов:

«К примеру, многие считают расстояние между глазами уникальной характеристикой. Или же это может быть расстояние от подбородка до лба и другие компоненты. Мы, в частности, учитываем 15-20 факторов, которые считаются важными, а также другие факторы, уже не настолько значимые. Создается трехмерное изображение головы человека, поэтому даже если она частично будет закрыта, мы все равно сможем получить точное соответствие. Затем система берет сигнатуру лица и пропускает ее через базу данных».

Стоит ли переживать о программах, распознающих лица?

Прежде всего, распознавание лиц - это данные. Данные можно собирать и хранить, зачастую без разрешения. Как только информация собрана и сохранена, она открыта и для взлома. Платформы с ПО, распознающим лица, пока не подвергались серьезным взломам, но по мере распространения технологий ваши биометрические данные оказываются в руках все большего числа людей.



Существуют также вопросы владения. Большинство людей не знают, что когда они регистрируются в социальных медиаплатформах вроде Facebook, их данные с этого момента принадлежат этой самой Facebook. Поскольку число компаний, использующих распознавание лиц, постоянно растет, очень скоро даже не придется загружать собственные фотографии в Интернет, чтобы оказаться скомпрометированным. Они уже там хранятся, и хранятся давно.

Говоря о программном обеспечении, все они работают по-разному, но в основе своей используют похожие методы и нейросети. У каждого лица есть множество отличительных признаков (в мире невозможно найти два идентичных лица, а ведь сколько их было за всю историю человечества!). К примеру, программное обеспечение FaceIt определяет эти признаки как узловые точки. Каждое лицо содержит примерно 80 узловых точек, схожих с теми, что мы упоминали прежде: расстояние между глазами, ширина носа, глубина глазных впадин, форма подбородка, длина челюсти. Эти точки измеряются и создают числовой код - «отпечаток лица» - который затем попадает в базу данных.

В прошлом распознавание лиц опиралось на двумерные снимки для сравнения или идентификации других двумерных снимков из базы данных. Для пущей эффективности и точности изображение должно было быть лицом, прямо смотрящим в камеру, с небольшой дисперсией света и без особого выражения лица. Конечно, работало это чертовски плохо.

В большинстве случаев снимки не создавались в подходящей среде. Даже небольшая игра света могла снизить эффективность системы, что приводило к высоким показателям отказа.

На смену 2D пришло 3D-распознавание. Эта недавно появившаяся тенденция в программном обеспечении использует 3D-модель, обеспечивающую высокую точность распознавания лица. Запечатлевая трехмерное изображение поверхности лица человека в реальном времени, ПО выделяет отличительные черты - где больше всего выдаются жесткие ткани и кость, например, кривые глазного гнезда, носа и подбородка - для идентификации субъекта. Эти области уникальны и не меняются со временем.



Используя глубину и ось измерения, на которые не влияет освещение, система трехмерного распознавания лиц может даже использоваться в темноте и распознавать объекты под разными углами (даже в профиль). Подобное программное обеспечение проходит через несколько этапов, идентифицируя человека:

• Обнаружение : получение снимка при помощи цифрового сканирования существующей фотографии (2D) или видео для получения живой картинки субъекта (3D).
• Центровка : определив лицо, система отмечает положение головы, размер и позу.
• Измерение : система измеряет кривые на лице с точностью до миллиметра и создает шаблон.
• Репрезентация : система переводит шаблон в уникальный код. Этот код задает каждому шаблону набор чисел, представляющих особенности и черты лица.
• Сопоставление : если снимок в 3D и база данных содержит трехмерные изображения, сопоставление пройдет без изменений снимка. Но если же база данных состоит из двумерных снимков, трехмерное изображение раскладывается на разные составляющие (словно сделанные под разными углами двумерные снимки одних и тех же черт лица), и они конвертируются в 2D-изображения. И затем находится соответствие в базе данных.
• Верификация или идентификация : в процессе верификации снимок сравнивается только с одним снимков в базе данных (1:1). Если целью же стоит идентификация, снимок сравнивается со всеми снимками в базе данных, что приводит к ряду возможных совпадений (1:N). Применяется тот или иной другой метод по необходимости.

Где используются системы распознавания лиц?

В прошлом системы распознавания лиц находили применение в основном в сфере правоохранения, поскольку органы использовали их для поиска случайных лиц в толпе. Некоторые правительственные учреждения также использовали подобные системы для безопасности и для устранения мошенничества на выборах.

Однако есть много других ситуаций, в которых такое программное обеспечение становится популярным. Системы становятся дешевле, их распространение растет. Теперь они совместимы с камерами и компьютерами, которые используются банками и аэропортами. Туристические агентства работают над программой «бывалого путешественника»: с ее помощью они проводят быстрый скрининг безопасности для пассажиров, которые добровольно предоставляют информацию. Очереди в аэропортах будут продвигаться быстрее, если люди будут проходить через систему распознавания лиц, сопоставляющую лица с внутренней базой данных.

Другие потенциальные применения включают банкоматы и терминалы выдачи наличных денег. Программное обеспечение может быстро проверить лицо клиента. После разрешения клиента банкомат или терминал делает снимок лица. Программное обеспечение создает отпечаток лица, защищающий клиента от кражи личных данных и мошеннических транзакций, - банкомат просто не выдаст деньги человеку с другим лицом. Даже ПИН-код не потребуется.

Волшебство? Технологии!

Особенно важным и интересным может быть развитие технологии распознавания лиц в сфере банковских переводов. На днях российский банк «Открытие» представил собственное уникальное решение, разработанное под технологическим брендом Open Garage: перевод денег по фотографии . Вместо того чтобы вбивать номер карты или телефона, достаточно просто сфотографировать человека, которому нужно сделать перевод. Система распознавания лиц сравнит фото с эталонным (делается, когда банк выдает карту) и подскажет имя и фамилию. Останется только выбрать карту и ввести сумму. Что особенно важно, клиенты сторонних банков также могут использовать эту функцию для переводов клиентам «Открытия» - отправитель переводов может пользоваться картой любого российского банка.

«Использование фотографии клиента вместо номера банковской карты - это принципиально новый подход к онлайн-переводам, основанный на использовании нейросетевой системы распознавания лиц, которая позволяет с высокой степенью точности идентифицировать клиента по его биометрическим данным, - говорит начальник Управления развития партнерских систем банка «Открытие» Алексей Матвеев. - Сервис открывает для пользователей совершенно новые жизненные сценарии для выполнения денежных переводов. В настоящее время ни один из участников финансового рынка в мире не предлагает подобного сервиса своим клиентам».

Мобильное приложение «Открытие. Переводы» можно .

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

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

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.

Открыл новую эпоху. Технология распознавания лиц - основная его «фишка». И никто не сомневается в том, что такой способ разблокировки будет внедряться и во многие другие смартфоны.

Ещё в 1960-ых годах проводились специальные опыты, в ходе которых компьютер должен был научиться распознавать лицо человека. Тогда это ни к чему не привело, так как любая эмоция приводила к сбою. Также изобретенная система боялась изменения условий освещения.

Лишь в самом конце XX века появились системы, которые научились определять лица людей по фотографиям, запоминая их. При этом они перестали сбоить при появлении усов, бороды, очков и прочих «помех». Активнее всего подобные системы начали внедряться в цифровые фотоаппараты. Также они нашли себе место в охранном секторе.

У систем распознавания лиц долгое время был один существенный недостаток. Они сильно зависели от освещения и ракурса. Впрочем, в охранных сканерах эта проблема не была заметна. К ним лицо прикладывалось почти вплотную, освещаясь затем лампами. Избавиться же от вышеупомянутого недостатка помогло внедрение стереосъемки. Две камеры понимают глубину сцены, в связи с чем точность показаний вырастает в несколько раз.

Как работает технология распознавания лиц?

Постепенно новая функция начала появляться в смартфонах. Здесь биометрическая идентификация пользователя внедряется для того, чтобы разблокировать устройство не мог посторонний человек. В идеале получить доступ к персональной информации может только близнец. Переживать по этому поводу не стоит. Вряд ли кто-то будет всерьез скрывать что-то от родного брата или сестры. Да и никто не мешает установить для чтения каких-то особо секретных данных дополнительный пароль.

Работу системы распознавания лиц в смартфонах можно условно разделить на четыре этапа:

1. Сканирование лица. Оно осуществляется при помощи фронтальной камеры или, как в случае с iPhone X, специального сенсора. Сканирование является трехмерным, поэтому фокус с показом фотографии срабатывать не будет.
2. Извлечение уникальных данных. Система ориентируется на набор особенностей сканируемого лица. Чаще всего это контуры глазниц, форма скул и ширина носа. В продвинутых системах также могут «замечаться» шрамы.
3. Извлечение из памяти шаблона с ранее полученными данными.
4. Поиск соответствий. Финальный этап, на котором система решает, разблокировать ли дисплей. Мощности современных процессоров позволяют тратить на «размышление» всего доли секунды.

Функция распознавания лиц может быть реализована даже при помощи фронтальной камеры - лишь бы она имела два объектива. Однако в таком случае работа данной функции окажется нестабильной. Дело в том, что лишь специальные датчики обеспечат сканирование лица даже в темноте, тогда как «фронталке» требуется яркое освещение. Также особые датчики виртуально выводят на лицо большее количество точек, поэтому они срабатывают даже при появлении бороды, очков и других помех. Словом, в каком-нибудь DOOGEE Mix 2 система точно будет работать заметно хуже, чем в iPhone X. Другое дело - юбилейный продукт Apple стоит гораздо дороже, чем все остальные смартфоны с функцией распознавания лица.

За технологией будущее?

Нужные для сканирования лица датчики требуют идеальной установки. Сдвиг на сотые доли миллиметра приведет к тому, что работа функции перестанет быть идеальной - поэтому при производстве смартфона может наблюдаться повышенный выход брака, а это приводит к росту его стоимости. Да и сами датчики стоят весьма дорого, неспроста их использует только компания Apple, хотя никаких патентов на них у неё нет.

Одним словом, пока функцию распознавания лиц производители «андроидов» будут реализовывать посредством фронтальной камеры. Уже сейчас её можно встретить в Samsung Galaxy S8 и Note 8. Но владельцы этих устройств подтвердят вам, что работает она не лучшим образом - легче использовать сканер отпечатков пальцев . Поэтому пока о будущем функции ничего сказать нельзя. Нужно ждать, будет ли Apple внедрять соответствующие датчики в более доступные смартфоны, а также появятся ли они в устройствах на базе Android.

Заключение

Переживать по поводу сохранения ваших идентификационных данных не стоит. Созданный при сканировании лица шаблон находится в отдельном разделе памяти - чтение этого сектора компьютером или сторонними программами невозможно. Впрочем, это касается и отпечатков пальцев. А каким видом идентификации пользоваться удобнее - это выбирать только вам.

Держали ли вы когда-нибудь в руках смартфон, умеющий распознавать лицо? И ждете ли вы массового внедрения данной функции? Поделитесь своим мнением в комментариях, мы будем этому рады!

Видеть - значит понимать увиденное. Мы слепы, если в нашем мозгу не работают зрительные зоны неокортекса - своеобразного биокомпьютера, ответственного за распознавание образов. Сейчас подобные анализаторы, способные узнавать лица и понимать их выражение, появляются у искусственных систем.

Итак, вещи обретают зрение, а у зрения есть собственный разум. Сначала мне кажется, что он туповат: только что включенная система распознавания лиц LUNA не торопится войти в штатный режим и запомнить меня. Но вот наконец она рапортует, что запомнила, и просит ввести имя. Пол и возраст LUNA может определить сама. С полом легко: у меня борода, а вот возраст система завысила на пять лет - видимо, из-за той же бороды.

Теперь камера узнает меня, даже если я снимаю очки или поворачиваю голову. Приходится попробовать средство посерьезней - мы направляемся к шкафу с париками и накладными усами. Я выбираю густые кудри, скрывающие к тому же пол-лица, - LUNA все равно узнает меня.

Наигравшись с париками, мы открываем ICQ и начинаем развлекаться с масками для видеозвонков: на мое цифровое лицо в реальном времени накладываются маски - можно неузнанным общаться в видеочате.

Следующий номер нашей программы - Face.DJ. Это приложение строит 3D-модель лица по селфи, а потом "надевает" это лицо на виртуальную голову, чтобы вы могли примерять прически и аксессуары. Другое назначение приложения - анимировать пользователя, создать его мультяшную копию для игр и прочих онлайн-занятий.

Мы готовим такое же приложение для сервиса знакомств: люди при первом контакте часто не хотят раскрываться, - рассказывает Юля, пиарщик компании VisionLabs, разработавшей LUNA. - Некоторые надевают маски, чтобы добавить в романтическое общение элемент игры.

У кросс-платформенной системы LUNA тоже много масок. Есть приложение в мессенджере Telegram, которое распознает пол и возраст по лицу, есть LUNA в облаке и LUNA для браузера. Но главное - эту программу можно внедрять в самые разные технологические продукты, чтобы использовать для распознавания лиц.

Например, одному из наших клиентов нужно выбирать фотографии - так называемый bestshot из видеопотока. Так вот, наша программа справляется с этим сама. Другому клиенту нужно, чтобы система распознавала лицо не только при входе в интернет-банк, но и на протяжении всего сеанса, потому что вы можете отойти, а вашим доступом воспользуется злоумышленник. С этой задачей мы тоже справились.

Главные клиенты VisionLabs - банки. Например, в "Почта Банке" системой LUNA оборудованы 50 тысяч рабочих мест - это самое большое внедрение биометрии в мире. Важно распознавать и лица клиентов, чтобы сравнивать фотографии в паспортах с фото в базе данных. Ведь самое распространенное мошенничество в этой сфере - вклейка своего фото в чужой паспорт для получения кредита.

Как видят машины

К нам подходит Александр Ханин, директор VisionLabs.

Расскажите о компьютерном зрении?

Александр Ханин: Компьютерное зрение - это область прикладной математики, которая по сложности эквивалентна задаче создания искусственного интеллекта в целом. Визуальный канал основной для получения информации об окружающем мире. И доверяем мы увиденному своими глазами больше, чем другим источникам.

Наша задача - научить программу по фотографии или видео делать выводы и понимать картинку так же, как человек. Или даже лучше. Вот когда машина сравняется с человеком в этом умении, можно будет считать, что задача решена. Пока же она решена лишь для некоторых узких прикладных областей. Например, для распознавания дефектов оборудования или распознавания лиц.

Задача распознавания лиц решена?

Александр Ханин: Да, уже сейчас достоверно показано, что машина различает лица лучше нас. И точнее, и быстрее. Человек не очень хорошо определяет возраст, национальность. Тот, кто живет в Европе, хуже различает лица людей с азиатской внешностью, и наоборот. Еще мы забывчивы. В довершение всего машина делает это в десятки миллионов раз быстрее.

Зато человек анализирует не отдельные параметры, а лицо и даже ситуацию в целом. Мы понимаем контекст, в котором лицо собеседника принимает то или иное выражение. Как машина со всем этим справляется?

Александр Ханин: Сочетая лучшие методики компьютерного зрения и машинного обучения. Взять, например, метод глубокого обучения - его особенность в том, что человек не задает параметры лица для распознавания.

Нейросеть программирует сама себя?

Александр Ханин: Нейросети появились еще в 1970-х, а революция в этой области началась примерно в 2013-2014-м. Потому что только к этому времени удалось накопить достаточно большие объемы данных , чтобы учить нейросети, а вычислительные мощности стали относительно дешевыми. Продолжать разрабатывать детерминированные методы распознавания - указывать, какие части лица как сравнивать, - стало бессмысленно.

Прорыв произошел, когда отказались от заданных параметров, например от ключевых точек на лице. Вместо этого машине поставили задачу: "Смотри, вот десять тысяч пар фотографий, каждая пара - один человек. Проанализируй их, чтобы суметь определить на фото, которые ты пока не видишь, где один человек, а где разные". Машина сама находит параметры, которые важны для решения этой задачи.

Вы именно так обучали свою систему?

Александр Ханин: Ну да, это типичная задача идентификации - сравнить фотографию, сделанную сейчас, с фото в паспорте и подтвердить, что это один и тот же человек. Мы давали машине на вход большие данные - миллионы пар фотографий, а на выходе требовали правильного ответа для любых фотопортретов. И система училась - сама настраивала параметры так, чтобы минимизировать ошибки. То есть для глубокого обучения сначала надо найти обучающую выборку - много примеров правильных решений. Потом программа работает уже сама.

Где же вы взяли эти миллионы пар фотографий?

Александр Ханин: Есть доступные обучающие выборки для исследователей - сначала мы использовали их, а дальше уже работали с партнерами и клиентами, которые разрешили продолжить обучение на их данных.

Как преуспеть на рынке

Задача распознавания людей по лицу решена. А как обстоит дело с определением эмоций?

Александр Ханин: Как, например, в африканских странах люди миновали стадию телеграфа и сразу перешли на мобильную сеть, так и мы, не решая задачу распознавания эмоций, сразу перешли на более высокий уровень - к выводам о важных для наших клиентов характеристиках человека. Бизнес показывает: от того, что машина распознает, улыбается человек или нахмурен, пользы никакой. Нужны более серьезные умения.

Распознавать ложь, например?

Александр Ханин: Да. Или определять, соответствует кандидат вашим требованиям или нет. Удовлетворен клиент обслуживанием или нет - улыбка ведь может выражать не только радость, но и насмешку и скрытое недовольство. Поэтому само по себе распознавание эмоций - это подзадача. Мы изучаем лицо в динамике, последовательность реакций на вопросы, обслуживание, обстановку.

Есть ли в мире инновационные продукты, на которые вы ориентируетесь?

Александр Ханин: Мы сами на переднем фланге. Медицинский факт, что наш продукт - первая в мире комплексная система распознавания лиц для банков и ретейла, которая работает и в мобильном телефоне, и на сайте, и в отделениях, и в банкоматах, и в терминалах самообслуживания - везде. Мы не только первые, но пока, насколько я знаю, единственные.

В каких-то терминалах самообслуживания уже установлена система распознавания лиц?

Александр Ханин: Да, например, в банке "Открытие" - в терминалах электронной очереди. И это не пилотные проекты, а такие, которые работают и удовлетворяют заказчиков в реальных условиях.

Чувствуете, как конкуренты дышат в спину?

Александр Ханин: Пилотных проектов в близких к нам областях много. Компаний, которые занимаются распознаванием лиц, только в России десятки, в Китае - около сотни, в мире - больше тысячи. Поэтому я и говорю, что сама по себе задача распознавания лиц решена, - во всяком случае для большинства сегментов и практических задач.

Для успеха на рынке важны не технологии. Большинству клиентов плевать, какая у нас технология и как именно мы решаем задачу, допустим, по ускорению обслуживания в банке или магазине, - с помощью распознавания лиц, прогноза погоды или черной магии. Им важно, чтобы был результат.

Распознать всех!

Какие задачи еще не решены, но будут - в обозримой перспективе? Над чем работают специалисты?

Александр Ханин: Одна из важнейших нерешенных задач - распознавание лиц в полностью неконтролируемой обстановке, например в толпе. Многие говорят, что умеют это делать, но по факту ничего такого пока не внедрили. Видимо, напрасно говорят.

Разве узнавать случайных людей по лицам не запрещено законом? Это ведь использование персональных данных.

Александр Ханин: Бизнесу запрещено, конечно. Это нарушение прав человека и вмешательство в частную жизнь. Вообще, технологии сейчас позволяют сделать гораздо больше, чем разрешает законодательство. Но мы работаем только в белой зоне - в полном соответствии с законом. Для нас важно не нарушать права людей. Мы не имеем права использовать без согласия человека его данные из соцсетей и поэтому не станем делать, например, для магазина систему, которая ищет информацию о клиенте по его фотографии. Но мы можем разработать программу, которая будет приблизительно оценивать пол и возраст покупателей по фото.

Наша компания работает только с бизнесом, а вот у служб национальной безопасности есть системы, которые ищут людей по фотографии.

То есть ФСБ можно, а обычным людям нельзя?

Александр Ханин: Да. Если спецслужба хочет найти террориста в толпе, ей нужно сканировать и распознать всех. А если человек зашел в магазин и программа по фотографии нашла его аккаунт в соцсети, узнала телефон и начала рассылать спам, это очень серьезное нарушение. На Западе за это предусмотрена уголовная ответственность.

В аэропортах уже есть системы распознавания лиц?

Александр Ханин: Да, в основном на паспортном контроле - они проверяют, ваш ли это паспорт, не поддельный ли и не числитесь ли вы в списке заблокированных или в федеральном розыске. За рубежом степень автоматизации значительно выше. В аэропортах Сингапура, Лондона, Парижа паспортный контроль можно проходить автоматически, без участия сотрудников. Вы сканируете свой паспорт, вас фотографируют, происходит сверка - и все, можно идти дальше.

Угадай, что на картинке

Как будет развиваться компьютерное зрение?

Александр Ханин: Есть большая группа задач, именуемых visual question answering: вы показываете компьютеру картинку, и он должен понять, что там изображено. Это очень сложно: если просто учить распознавать объекты по отдельности, ничего не получится - надо понимать контекст и взаимосвязь объектов.

Другая похожая задача - распознавание действий человека, они ведь тоже определяются во многом по контексту. Например, если человек поднял руку, что это значит? Он указывает дорогу или собирается кого-то ударить? Вот сидим, думаем.

То есть вы хотите научить машины распознавать образы, смысл которых зависит от контекста?

Александр Ханин: Научить интерпретировать контекст и таким образом распознавать картинки, действия, сцены.

Когда роботы прозреют

Александр Ханин: Хотелось бы, чтоб разработку компьютерного зрения довели до конца. Тогда у роботов появятся настоящие глаза, а значит, возможность понимать происходящее и адекватно реагировать. Иначе они не станут частью общества, а так и будут игрушками с пультами управления.

Как системы, распознающие лица, изменят нашу жизнь в ближайшие годы?

Александр Ханин: Вы совершенно точно заметите работу таких систем при авторизации - например, когда будете разблокировать телефон. Многие уже привыкли к Touch ID, но скоро самым распространенным способом станет вхождение в систему по лицу. Приходя домой, вы не будете искать ключи, на работе вам не понадобится пропуск. Ускорится обслуживание и самообслуживание в банках, магазинах, во всей сфере услуг: расчеты будут происходить без карточек.

На улицах станет безопаснее, потому что появится видеонаблюдение с функциями отслеживания. Города и страны получат дополнительную защиту, а возмездие за преступление станет неизбежным. Система будет фиксировать все: кто и где это сделал, куда потом пошел. На смену понятию "безопасный город" придет "умный город": одна и та же инфраструктура будет обеспечивать безопасность и, например, управление потоками людей и машин, а также много чего другого.

Одна и та же система установленных повсюду камер и компьютерного зрения?

Александр Ханин: Да, алгоритму без разницы, кого распознавать: вип-клиента или воришку. Лица у всех устроены одинаково: глаза, рот и нос. Но дело не только в лицах. Эта же система может заняться, скажем, регулированием освещения. Если в помещении нет людей, зачем жечь электричество? Машина вызовет коммунальные службы, если зафиксирует неполадки, и так далее.

Жить в мире, где все на виду, страшновато. Технически все проще становится построить антиутопию, где за всеми ведется тотальная слежка…

Александр Ханин: Я думаю, в итоге мир станет лучше и намного безопаснее. Но обманывать будет труднее. Например, мы с партнерами недавно разработали продукт, который не только дает доступ в рабочее помещение, но и учитывает проведенное там время: пришли во столько-то, ушли во столько. Прогуляли, опоздали, не вернулись с обеда - все будет зафиксировано.

И никак нельзя будет от этого спрятаться? Наверняка появятся маски с чужим лицом.

Александр Ханин: Безусловно, есть масса способов обмануть систему, и в этой области "гонка вооружений" только начинается. Был такой видеоролик, где учили делать макияж, препятствующий распознаванию. Но то было года три назад - нынешние алгоритмы так просто не проведешь.

А если вместо лица показывать фотографию?

Александр Ханин: Чтобы вычислить мошенников, в системах распознавания лиц программируют специальный "детектор живости" (lifeness detector), который определяет, человек перед ним или фотография. Показателей живости несколько. Самый простой, который считается мировым стандартом, - это моргание. Еще система может попросить человека улыбнуться, повернуть голову, приблизиться к камере, чтобы убедиться, что он реальный. Но если камера оснащена сенсором глубины, это не требуется: машина сразу понимает, что в кадре объемный объект, а не фото.

Кто еще в лидерах

Распознавание лиц - это не только наука и технология, но и большой бизнес, который в развитых странах растет огромными темпами. Исследовательская компания Allied Market Research прогнозирует, что к 2022 году его оборот составит почти десять миллиардов долларов. Среди ведущих игроков есть и российские. Из десятков стартапов и исследовательских проектов мы выделили три самых успешных.

NTechLab. Выпускник МГУ Артем Кухаренко начинал с приложения, определявшего породу собак по фотографии. Но уже в 2015 году созданный им с партнерами по проекту NTechLab алгоритм FaceN одержал победу в двух из четырех номинаций главного мирового конкурса по распознаванию лиц MegaFace, обойдя команду Google. Однако настоящая слава пришла к компании после разработки популярнейшего приложения FindFace, предназначенного для поиска по фото людей в соцсети "ВКонтакте". Сегодня число заявок на интеграцию технологии FindFace приближается к тысяче.

Vocord. Компанию "Вокорд" можно смело считать чемпионом мира по распознаванию лиц: на сайте конкурса MegaFace она занимает первое место, лидируя с солидным отрывом. Команда "Вокорд" - ветераны на рынке систем компьютерного зрения: программу дистанционного биометрического распознавания лиц Vocord FaceControl они выпустили еще в 2008 году, сегодня их продуктами пользуются больше двух тысяч коммерческих и государственных организаций. Специализация компании - идентификация лиц, то есть поиск человека в толпе.

VisionLabs. Их продукты входят в тройку лучших мировых коммерческих систем распознавания лиц. Подробнее об этой компании читайте в основном тексте.

Основные виды биометрии

Международная классификация способов идентификации человека

Лицо. Программа по фото или видеоизображению лица анализирует размер и форму глаз, носа, скул, их взаиморасположение и на основе этих данных создает уникальную комбинацию, которую затем сравнивает с имеющимися на предмет совпадения.

Отпечатки пальцев. Дактилоскопический метод основан на неповторимости папиллярного рисунка кожи, широко применяется в криминалистике.

Речь. Способ распознавания, основанный на преобразовании звучащей речи в цифровую информацию.

Глаза. Распознавание происходит в результате сравнения цифрового изображения радужной оболочки глаза с имеющимися в базе.

Вены. Способ идентификации на основе венозного рисунка руки или пальцев.

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.