Je čas to zjistit. Jak vlastně rozpoznávání obličeje funguje? Problém s rozpoznáváním obličeje vyřešen? Vlastní realizace celého procesu

Co mohu říci, pokud jen v Moskvě již existuje síť více než 150 000 venkovních kamer pro sledování. Není se před nimi kam schovat, a to nutí lidi přemýšlet, ale rozsah „sledování“ není tak velký. Síť využívá výkonný systém rozpoznávání obličejů, ale její provoz vyžaduje hodně energie, takže v reálném čase pracuje pouze 2-4 tisíce kamer. Hromadné sledování populace je zatím jen děsivé, takže stojí za to zaměřit se na skutečné výhody této technologie. Ale nejdřív.

Jak funguje systém rozpoznávání obličeje?

Přemýšleli jste někdy o tom, jak vy sami poznáte obličej, rozpoznáte ho? Jak to dělá počítač? Lidské tváře mají samozřejmě určité vlastnosti, které lze snadno popsat. Vzdálenost mezi očima, poloha a šířka nosu, tvar obočí a brady - všechny tyto detaily si nevědomky všimnete, když se díváte na jinou osobu. Počítač na druhou stranu toto vše dělá s určitou účinností a přesností, protože kombinací všech těchto metrik získá matematický vzorec lidskou tvář.

Jak dobře tedy systém rozpoznávání obličeje v současnosti funguje? Docela dobře, ale někdy špatně. Pokud jste se někdy setkali se softwarem pro rozpoznávání obličeje na Facebooku nebo jakékoli jiné platformě, pravděpodobně jste si všimli, že existuje tolik vtipných výsledků, jako je přesných. A přesto, i když tato technologie nefunguje se 100% přesností, je dostatečně dobrá na to, aby byla široce používána. A dokonce vás znervózňuje.

Paul Howey z NEC říká, že jejich systém rozpoznávání obličeje skenuje obličeje a hledá jednotlivé identifikátory:

„Mnozí například považují vzdálenost mezi očima za jedinečnou vlastnost. Nebo to může být vzdálenost od brady k čelu a další komponenty. Zohledňujeme zejména 15-20 faktorů, které jsou považovány za důležité, a také další faktory, které již nejsou tak významné. Vytvoří se 3D obraz lidské hlavy, takže i když je částečně zakrytá, stále můžeme získat přesnou shodu. Systém poté vezme podpis obličeje a spustí jej přes databázi.“

Mám se obávat softwaru pro rozpoznávání obličeje?

Za prvé, rozpoznávání obličeje je data. Data lze shromažďovat a ukládat, často bez povolení. Jakmile jsou informace shromážděny a uloženy, je možné je hackovat. Platformy se softwarem pro rozpoznávání obličeje ještě nebyly vážně hacknuty, ale jak se technologie rozšiřuje, vaše biometrická data jsou v rukou každého. více lidí.



Existují také otázky vlastnictví. Většina lidí neví, že když se zaregistrují na platformě sociálních médií, jako je Facebook, jejich data od té chvíle patří tomuto Facebooku. Vzhledem k tomu, že počet společností využívajících rozpoznávání obličeje neustále roste, velmi brzy ani nebudete muset nahrávat své vlastní fotografie na internet, abyste byli kompromitováni. Jsou tam již uloženy a byly uloženy již dlouhou dobu.

Když už mluvíme o softwaru, všechny fungují jinak, ale v zásadě používají podobné metody a neuronové sítě. Každá tvář má mnoho charakteristických rysů (není možné na světě najít dvě stejné tváře a kolik jich bylo v celé historii lidstva!). Například software FaceIt definuje tyto funkce jako aktivní body. Každý obličej obsahuje asi 80 uzlových bodů, podobných těm, které jsme zmínili dříve: vzdálenost mezi očima, šířka nosu, hloubka očních důlků, tvar brady, délka čelisti. Tyto body se změří a vytvoří číselný kód – „face print“ – který se následně zanese do databáze.

V minulosti se rozpoznávání obličeje spoléhalo na 2D obrázky k porovnání nebo identifikaci jiných 2D obrázků v databázi. Kvůli účinnosti a přesnosti musel být obrazem obličej hledící přímo do kamery, s malým rozptylem světla a bez zvláštního výrazu obličeje. Samozřejmě to fungovalo zatraceně špatně.

Ve většině případů nebyly snímky pořízeny ve správném prostředí. Dokonce malá hra světlo by mohlo snížit účinnost systému, což by vedlo k vysoké poruchovosti.

2D bylo nahrazeno 3D rozpoznáváním. Tento nedávný trend v softwaru využívá 3D model, který poskytuje vysoce přesné rozpoznání obličeje. Zachycením 3D obrazu povrchu obličeje osoby v reálném čase software zvýrazní rozlišovací znaky – tam, kde nejvíce vyčnívají tvrdá tkáň a kost, jako jsou křivky očního důlku, nosu a brady – pro identifikaci subjektu. Tyto oblasti jsou jedinečné a v průběhu času se nemění.



Díky použití hloubky a osy měření, které nejsou ovlivněny osvětlením, lze systém 3D rozpoznávání obličeje používat i ve tmě a rozpoznávat objekty z různých úhlů (i z profilu). Takový software prochází několika fázemi a identifikuje osobu:

• Detekce: Pořiďte snímek digitálním skenováním existující fotografie (2D) nebo videa a zachyťte živý obraz předmětu (3D).
• Centrování: Po identifikaci obličeje systém zaznamená polohu hlavy, velikost a držení těla.
• Měření: Systém změří křivky na obličeji s milimetrovou přesností a vytvoří šablonu.
• reprezentace: systém převede vzor do unikátní kód. Tento kód dává každému vzoru sadu čísel představujících rysy a rysy obličeje.
• Mapování: Pokud je obrázek ve 3D a databáze obsahuje 3D obrázky, porovnávání bude probíhat beze změny obrázku. Pokud se však databáze skládá z dvourozměrných obrázků, trojrozměrný obrázek se rozloží na různé složky (jakoby dvourozměrné obrázky stejných rysů obličeje pořízené z různých úhlů) a ty se převedou na 2D obrázky. A pak je v databázi shoda.
• Ověření nebo identifikace: během procesu ověřování je snímek porovnáván pouze s jedním snímkem v databázi (1:1). Pokud je cílem identifikace, snímek se porovná se všemi snímky v databázi, což vede k řadě možných shod (1:N). Podle potřeby se používá jedna nebo druhá metoda.

Kde se používají systémy rozpoznávání obličeje?

V minulosti našly systémy rozpoznávání obličejů využití především v oblasti vymáhání práva, protože je úřady využívaly k vyhledávání náhodných tváří v davu. Některé vládní agentury také používaly podobné systémy pro bezpečnost a pro eliminaci podvodů s voliči.

Existuje však mnoho dalších situací, ve kterých se takový software stává populárním. Systémy zlevňují, jejich distribuce roste. Nyní jsou kompatibilní s kamerami a počítači používanými bankami a letišti. Cestovní kanceláře pracují na programu „ostřílených cestovatelů“, který jim umožňuje provádět rychlé bezpečnostní kontroly cestujících, kteří dobrovolně poskytují informace. Fronty na letištích se budou pohybovat rychleji, pokud lidé projdou systémem rozpoznávání obličejů, který porovnává obličeje s interní databází.

Mezi další potenciální aplikace patří bankomaty a bankomaty. Software může rychle zkontrolovat tvář zákazníka. Po svolení zákazníka bankomat nebo terminál vyfotí obličej. Software vytvoří otisk obličeje, který zákazníka ochrání před krádeží identity a podvodnými transakcemi – člověku s jinou tváří bankomat prostě nevydá peníze. Nepotřebujete ani PIN.

Kouzlo? Technologie!

Zvláště důležitý a zajímavý může být vývoj technologie rozpoznávání obličeje v oblasti bankovních převodů. Nedávno představila ruská banka Otkritie své vlastní unikátní řešení vyvinuté pod technologickou značkou Open Garage: převod peněz pomocí fotografie. Místo zadávání karty nebo telefonního čísla stačí vyfotit osobu, která potřebuje provést převod. Systém rozpoznávání obličeje porovná fotografii s referenční (provádí se při vydání karty bankou) a navrhne jméno a příjmení. Zbývá pouze vybrat kartu a zadat částku. A co je nejdůležitější, zákazníci bank třetích stran mohou také použít tuto funkci k převodu peněz zákazníkům Otkritie - odesílatel převodů může použít kartu jakékoli ruské banky.

„Použití fotografie zákazníka místo čísla bankovní karta- toto je zásadně nový přístup k online převodům založený na použití systému rozpoznávání obličeje pomocí neuronové sítě, který vám umožňuje identifikovat klienta s vysokou mírou přesnosti podle jeho biometrických údajů, - říká Alexei Matveev, vedoucí oddělení rozvoje partnerských systémů v Otkritie Bank. - Služba otevírá uživatelům zcela nové životní scénáře převody peněz. V současné době žádný z účastníků finančního trhu na světě takovou službu svým klientům nenabízí.“

Mobilní aplikace"Otevírací. Překlady“ jsou možné.

Snad dnes neexistuje jiná technologie, kolem které by kolovalo tolik mýtů, lží a neschopnosti. Novináři, kteří mluví o technologiích, lžou, politici, kteří mluví o úspěšné implementaci, lže většina prodejců technologií. Každý měsíc vidím důsledky toho, že se lidé snaží dostat rozpoznávání obličeje do systémů, které s ním neumí pracovat.

Téma tohoto článku bylo ožehavé už dlouho, ale bylo nějak líné ho napsat. Spousta textu, který jsem již dvacetkrát opakoval různým lidem. Ale po přečtení dalšího balíku odpadků jsem se rozhodl, že je čas. Dám odkaz na tento článek.

Tak. V tomto článku odpovím na několik jednoduchých otázek:

Odkud si myslíte, že tvůrci algoritmů vzali tyto databáze?

Malá nápověda. První NTech produkt, který nyní mají, je Find Face. Myslím, že není potřeba žádné vysvětlení. VKontakte se samozřejmě potýká s roboty, kteří vše vypumpují otevřené profily. Ale jak jsem slyšel, lidé stále pumpují. A spolužáci. A instagram.

Vypadá to jako u Facebooku – tam je všechno složitější. Ale jsem si docela jistý, že na něco přišli.
Takže ano, pokud je váš profil veřejný, pak můžete být hrdí, byl použit k trénování algoritmů;)

O řešeních a firmách

Nyní jsou další lídři 1-2 čínské společnosti a 1 americká, Vocord v hodnocení něco ztratil.

V žebříčku itmo, 3divi, intellivision jsou i ruské. Synesis- běloruská společnost, ačkoli část byla kdysi v Moskvě, asi před 3 lety měli blog na Habré. O pár dalších řešeních vím, že patří zahraničním firmám, ale vývojové kanceláře jsou i v Rusku. Existuje také několik ruských společností, které nejsou v soutěži, ale zdá se, že mají dobrá řešení. Například existuje MDG. Je zřejmé, že Odnoklassniki a Vkontakte mají také své vlastní dobré, ale jsou pro interní použití.

Zkrátka ano, tváře posouváme hlavně my a Číňané.

NTech se ukázal jako první na světě dobré možnosti nová úroveň. Někde na konci roku 2015. VisionLabs dohnaly NTech až nyní. V roce 2015 byli lídry na trhu. Jejich řešení však bylo z minulé generace a NTech se začali pokoušet dohnat až na konci roku 2016.

Abych byl upřímný, nemám rád obě tyto společnosti. Velmi agresivní marketing. Viděl jsem lidi, kteří dostali zjevně nevhodné řešení, které neřešilo jejich problémy.

Z této strany se mi Vocord líbil mnohem víc. Jednou jsem poradil klukům, kterým Vocord velmi upřímně řekl: "Váš projekt nebude fungovat s takovými kamerami a instalačními body." NTech a VisionLabs se šťastně pokusily prodat. Ale ve Vocordu něco je Nedávno pryč.

závěry

Dnes nemůžete věřit všem pohádkám, že můžete chytit všechny zločince nebo sledovat všechny ve městě. Je ale důležité si uvědomit, že takové věci mohou pomoci dopadnout zločince. Například proto, aby v metru nezastavili všechny, ale jen ty, které systém považuje za podobné. Nainstalujte kamery, aby byly tváře lépe rozpoznávány, a vytvořte pro to vhodnou infrastrukturu. I když já jsem například proti tomuto. Za cenu chyby, pokud vás někdo pozná, může být příliš velký.

otevřel nová éra. Technologie rozpoznávání obličeje je jeho hlavní funkcí. A nikdo nepochybuje, že tento způsob odemykání bude implementován v mnoha dalších smartphonech.

Ještě v 60. letech se prováděly speciální experimenty, při kterých se počítač musel naučit rozpoznávat obličej člověka. Pak to k ničemu nevedlo, protože jakákoliv emoce vedla k selhání. Vynalezený systém se také bál měnících se světelných podmínek.

Teprve na samém konci 20. století se objevily systémy, které se naučily identifikovat tváře lidí z fotografií, zapamatovat si je. Zároveň přestali selhávat, když se objevil knír, vousy, brýle a další „zásahy“. Nejaktivněji se takové systémy začaly zavádět v digitální fotoaparáty. Našli si místo i v bezpečnostním sektoru.

Systémy rozpoznávání obličeje na dlouhou dobu Mělo to jednu zásadní nevýhodu. Hodně závisely na osvětlení a úhlu. U bezpečnostních skenerů však tento problém nebyl patrný. Tvář na ně byla přiložena téměř těsně, pak byla osvětlena lampami. Zavedení stereo natáčení pomohlo zbavit se zmíněného nedostatku. Dvě kamery rozumí hloubce scény, a proto se přesnost odečtů několikrát zvyšuje.

Jak funguje technologie rozpoznávání obličeje?

Postupně nová vlastnost se začaly objevovat v chytrých telefonech. Zde je implementována biometrická identifikace uživatele, aby odemknutí zařízení nebylo možné cizinec. V ideálním případě přístup k osobní informace možná jen dvojče. Nemá cenu se tím trápit. Je nepravděpodobné, že by někdo něco vážně skrýval před bratrem nebo sestrou. A nikdo se neobtěžuje nastavit další heslo pro čtení některých zvláště tajných dat.

Činnost systému rozpoznávání obličeje v chytrých telefonech lze rozdělit do čtyř fází:

1. Skenování obličeje. Provádí se pomocí přední kamera nebo, jako v případě iPhone X, speciální senzor. Skenování je 3D, takže ostření fotografie nebude fungovat.
2. Extrakce unikátních dat. Systém se soustředí na sadu funkcí skenovaného obličeje. Nejčastěji se jedná o obrysy očních důlků, tvar lícních kostí a šířku nosu. V pokročilých systémech mohou být „znatelné“ i jizvy.
3. Načíst z paměti šablonu s dříve přijatými daty.
4. Hledejte shody. Poslední fáze, kdy se systém rozhodne, zda odemknout displej. Napájení moderní procesory vám umožní strávit „přemýšlením“ jen zlomek sekundy.

Funkce rozpoznání obličeje může být implementována i s přední kamerou - pokud by měla dvě čočky. V tomto případě však bude funkce této funkce nestabilní. Skenování obličeje i ve tmě totiž zajistí pouze speciální senzory, zatímco přední kamera vyžaduje jasné osvětlení. Speciální senzory se také virtuálně zobrazují na obličeji velké množství body, takže fungují i ​​při vousech, brýlích a jiném rušení. Jedním slovem, v nějakém DOOGEE Mix 2 bude systém určitě fungovat znatelně hůř než v iPhonu X. Další věcí je výročí Produkt Apple stojí mnohem více než všechny ostatní smartphony s rozpoznáváním obličeje.

Je technologie budoucnost?

Senzory potřebné pro skenování obličeje vyžadují perfektní instalaci. Posun o setiny milimetru povede k tomu, že fungování funkce již nebude ideální - proto lze při výrobě smartphonu pozorovat zvýšenou výtěžnost vad, což vede ke zvýšení jeho nákladů. Ano, a samotné senzory jsou velmi drahé, z dobrého důvodu se používají pouze Apple společnost, ačkoli na ně nemá žádné patenty.

Stručně řečeno, zatímco funkce rozpoznávání obličeje, výrobci „androidů“ budou implementováni prostřednictvím přední kamery. Již nyní jej lze nalézt v Samsungu Galaxy S8 a Note 8. Majitelé těchto zařízení vám ale potvrdí, že nefunguje. tím nejlepším způsobem- Snadnější použití skeneru otisků prstů. O budoucnosti funkce tedy nelze nic říci. Zda Apple představí vhodné senzory ve více, se teprve uvidí cenově dostupné smartphony a zda se zobrazí na zařízeních Android.

Závěr

Nemusíte se starat o uložení identifikačních údajů. Šablona vytvořená při skenování obličeje je umístěna v samostatné části paměti – čtení tohoto sektoru počítačem resp programy třetích stran nemožné. To však platí i pro otisky prstů. A jaký typ identifikace je výhodnější použít – je jen na vás, který si vyberete.

Drželi jste někdy v ruce smartphone s rozpoznáváním obličeje? A čekáte na masové zavedení této funkce? Podělte se o svůj názor v komentářích, budeme za to rádi!

Vidět znamená rozumět tomu, co je vidět. Jsme slepí, pokud v našem mozku nefungují vizuální zóny neokortexu, jakési biopočítače odpovědné za rozpoznávání vzorů. Nyní se v umělých systémech objevují takové analyzátory schopné rozpoznávat tváře a porozumět jejich výrazu.

Takže věci dostanou zrak a zrak má vlastní mysl. Zpočátku se mi zdá, že je hloupý: nově zapnutý systém rozpoznávání obličeje LUNA nikam nespěchá, aby vstoupil do normálního režimu a zapamatoval si mě. Nakonec ale hlásí, že si vzpomněla, a ptá se na jméno. Pohlaví a věk může LUNA určit sama. S pohlavím je to snadné: mám vousy, ale systém nadhodnotil můj věk o pět let - zřejmě kvůli stejnému vousu.

Teď mě kamera pozná, i když si sundávám brýle nebo otočím hlavu. Musíme zkusit něco vážnějšího – míříme do skříně s parukami a umělými kníry. Volím husté lokny, které skryjí i polovinu mého obličeje – LUNA mě stále pozná.

Když už jsme si dost pohráli s parukami, otevřeme ICQ a začneme se bavit maskami pro videohovory: masky se aplikují na můj digitální obličej v reálném čase – můžete chatovat s neznámými ve videochatu.

Dalším číslem našeho programu je Face.DJ. Tato aplikace sestaví ze selfie 3D model obličeje a poté tento obličej „nasadí“ na virtuální hlavu, abyste si mohli vyzkoušet účesy a doplňky. Dalším účelem aplikace je animovat uživatele, vytvořit jeho kreslenou kopii pro hry a další online aktivity.

Připravujeme stejnou aplikaci pro seznamovací službu: lidé často nechtějí otevřít při prvním kontaktu, - říká Yulia, PR manažerka společnosti VisionLabs, která vyvinula LUNA. - Někteří nosí masky, aby dodali romantickým interakcím hravý prvek.

Multiplatformní systém LUNA má také mnoho masek. Je tam aplikace Telegramový posel, který rozpoznává pohlaví a věk podle obličeje, existuje LUNA v cloudu a LUNA pro prohlížeč. Ale hlavní věc je, že tento program lze implementovat do různých technologických produktů, aby mohl být použit pro rozpoznávání obličeje.

Jeden z našich klientů potřebuje například vybrat fotografie – tzv. bestshot z video streamu. Náš program si s tím tedy poradí sám. Jiný klient potřebuje, aby systém rozpoznal obličej nejen při vstupu do internetové banky, ale po celou dobu relace, protože můžete odstoupit a útočník využije váš přístup. I s tímto úkolem jsme si poradili.

Hlavními klienty VisionLabs jsou banky. Například v Poštovní bance je systémem LUNA vybaveno 50 tisíc pracovních míst – jde o největší zavedení biometrie na světě. Je také důležité rozpoznávat tváře zákazníků, aby bylo možné porovnávat fotografie v pasech s fotografiemi v databázi. Ostatně nejčastějším podvodem v této oblasti je vložení vaší fotografie do cizího pasu za účelem získání půjčky.

Jak vidí auta

Oslovuje nás Alexander Khanin, ředitel VisionLabs.

Řekněte nám o počítačovém vidění?

Alexander Khanin: Počítačové vidění je obor aplikované matematiky, který je svou složitostí ekvivalentní úkolu tvořit umělá inteligence obvykle. Vizuální kanál je hlavním kanálem pro získávání informací o okolním světě. A tomu, co vidíme na vlastní oči, věříme více než jiným zdrojům.

Naším úkolem je naučit program z fotografie nebo videa vyvozovat závěry a chápat obrázek stejně jako člověk. Nebo ještě lépe. Až stroj dožene muže v této dovednosti, bude možné považovat problém za vyřešený. Dosud bylo řešeno pouze pro některé úzké aplikované oblasti. Například pro rozpoznání závad zařízení nebo rozpoznání obličeje.

Problém s rozpoznáváním obličeje vyřešen?

Alexander Khanin: Ano, už se spolehlivě ukázalo, že stroj rozlišuje obličeje lépe než my. A přesněji a rychleji. Člověk není moc dobrý v určování věku, národnosti. Ti, kteří žijí v Evropě, hůře rozlišují tváře lidí s asijským vzhledem a naopak. Jsme také zapomnětliví. Aby toho nebylo málo, stroj to dělá desítky milionůkrát rychleji.

Ale člověk neanalyzuje jednotlivé parametry, ale člověka a dokonce i situaci jako celek. Rozumíme kontextu, ve kterém tvář partnera přijímá ten či onen výraz. Jak se s tím vším stroj vypořádá?

Alexander Khanin: Kombinace osvědčených postupů počítačové vidění a strojové učení. Vezměte si například metodu hlubokého učení – její zvláštností je, že člověk nenastavuje parametry obličeje pro rozpoznávání.

Je samotné programování neuronové sítě?

Alexander Khanin: Neuronové sítě se objevily již v 70. letech minulého století a revoluce v této oblasti začala kolem let 2013-2014. Protože pouze do této doby bylo možné nashromáždit dostatečně velké množství dat pro výuku neuronových sítí a výpočetní výkon se stal relativně levným. Pokračovat ve vývoji deterministických metod rozpoznávání – specifikovat, které části obličeje jak porovnávat, se stalo nesmyslným.

Průlom nastal, když se upustilo od nastavených parametrů, například klíčových bodů na obličeji. Místo toho stroj dostal úkol: "Podívejte, tady je deset tisíc párů fotografií, každý pár je jedna osoba. Analyzujte je, abyste na fotkách dokázali určit, že stále nevidíte, kde je jeden člověk a kde jiný." Stroj si sám najde parametry, které jsou důležité pro řešení tohoto problému.

Takhle jsi trénoval svůj systém?

Alexander Khanin: No ano, to je typický identifikační úkol – porovnat nyní pořízenou fotografii s fotografií v pasu a potvrdit, že se jedná o stejnou osobu. Jako vstup jsme dali stroji velká data – miliony párů fotek a na výstupu jsme požadovali správnou odpověď pro jakékoli fotoportréty. A systém se poučil – sám upravoval parametry tak, aby chyby minimalizoval. To znamená, že pro hluboké učení musíte nejprve najít tréninkový vzorek - mnoho příkladů správných řešení. Poté program funguje sám.

Kde jste sehnali tyto miliony párů fotek?

Alexander Khanin: Pro výzkumníky jsou k dispozici školicí sady – nejprve jsme je používali a poté jsme spolupracovali s partnery a klienty, kteří nám umožnili pokračovat ve školení o jejich datech.

Jak uspět na trhu

Úkol rozpoznávat lidi podle obličeje byl vyřešen. Co takhle definovat emoce?

Alexander Khanin: Jak například v afrických zemích lidé obcházeli jeviště telegrafu a okamžitě přecházeli na mobilní síť, takže jsme, aniž bychom řešili problém s rozpoznáváním emocí, přešli hned na víc vysoká úroveň- k závěrům o vlastnostech člověka, které jsou důležité pro naše klienty. Byznys ukazuje, že fakt, že automat rozpozná, zda se člověk usmívá nebo mračí, je k ničemu. Jsou zapotřebí pokročilejší dovednosti.

Rozpoznat lži, například?

Alexander Khanin: Ano. Nebo určit, zda kandidát splňuje vaše požadavky či nikoli. Ať je klient se službou spokojen nebo ne – vždyť úsměv může vyjadřovat nejen radost, ale i posměch a skrytou nespokojenost. Proto je rozpoznání emocí samo o sobě dílčím úkolem. Studujeme obličej v dynamice, sled reakcí na otázky, obsluhu, prostředí.

Existují na světě inovativní produkty, na které se zaměřujete?

Alexander Khanin: Jsme v první linii. Lékařský fakt, že náš produkt je celosvětově prvním komplexním systémem rozpoznávání obličeje pro banky a maloobchod, který také funguje mobilní telefon, a na místě, v pobočkách, v bankomatech a v samoobslužných terminálech - všude. Jsme nejen první, ale zatím, pokud vím, jediní.

Mají již některé samoobslužné terminály nainstalovaný systém rozpoznávání obličeje?

Alexander Khanin: Ano, například v Otkritie bank - v terminálech elektronická fronta. A to nejsou pilotní projekty, ale takové, které fungují a uspokojují zákazníky v reálných podmínkách.

Máte pocit, že vám konkurenti dýchají na záda?

Alexander Khanin: V oblastech, které jsou nám blízké, existuje mnoho pilotních projektů. Jen v Rusku existují desítky společností, které se zabývají rozpoznáváním obličejů, v Číně asi sto a ve světě více než tisíc. Proto říkám, že problém samotného rozpoznávání obličeje byl vyřešen, alespoň u většiny segmentů a praktických úkolů.

Technologie není pro úspěch na trhu důležitá. Většinu zákazníků nezajímá, jakou máme technologii a jak přesně řešíme problém, například zrychlíme obsluhu v bance nebo v obchodě – pomocí rozpoznávání obličeje, předpovědí počasí nebo černé magie. Záleží jim na výsledcích.

Poznejte všechny!

Jaké úkoly zatím nebyly vyřešeny, ale budou - v dohledné době? Na čem pracují profesionálové?

Alexander Khanin: Jedním z nejdůležitějších nevyřešených problémů je rozpoznávání obličeje ve zcela nekontrolovaném prostředí, například v davu. Mnozí říkají, že vědí, jak na to, ale ve skutečnosti nic takového ještě nebylo implementováno. Zřejmě se marně říká.

Není nelegální poznávat náhodné lidi podle obličeje? Jde o použití osobních údajů.

Alexander Khanin: Podnikání je samozřejmě zakázáno. Jedná se o porušení lidských práv a narušení soukromí. Obecně nám technologie nyní umožňují mnohem více, než umožňuje zákon. Ale pracujeme pouze v bílé zóně - plně v souladu se zákonem. Je pro nás důležité, abychom neporušovali práva lidí. Nemáme právo bez souhlasu osoby používat její údaje ze sociálních sítí, a proto nevytvoříme např. systém pro obchod, který vyhledává informace o klientovi podle jeho fotografie. Můžeme ale vyvinout program, který z fotografie zhruba odhadne pohlaví a věk kupujících.

Naše společnost spolupracuje pouze s podniky, ale národní bezpečnostní služby mají systémy, které hledají lidi podle fotografie.

To znamená, že FSB může, ale obyčejní lidé je to zakázané?

Alexander Khanin: Ano. Pokud chce zpravodajská služba najít teroristu v davu, musí všechny naskenovat a rozpoznat. A pokud člověk šel do obchodu a fotoprogram našel jeho účet na sociální síti, poznal telefon a začal rozesílat spam, jde o velmi závažné porušení. Na Západě je to kriminalizováno.

Mají již letiště systémy rozpoznávání obličejů?

Alexander Khanin: Ano, většinou při pasové kontrole – kontrolují, jestli je to váš pas, jestli to není padělek a jestli jste na seznamu blokovaných nebo na federálním seznamu hledaných osob. V zahraničí je stupeň automatizace mnohem vyšší. Na letištích Singapur, Londýn, Paříž může pasová kontrola projít automaticky, bez účasti zaměstnanců. Naskenujete pas, vyfotíte se, proběhne ověření – a je to, můžete jít dál.

Hádejte, co je na obrázku

Jak se bude počítačové vidění vyvíjet?

Alexander Khanin: Jíst velká skupinaúkoly zvané vizuální odpovídání na otázky: ukážete počítači obrázek a on musí rozumět tomu, co je na něm zobrazeno. To je velmi obtížné: pokud se jen naučíte poznávat objekty odděleně, nic nebude fungovat – musíte pochopit kontext a vztah objektů.

Dalším podobným úkolem je rozpoznávání lidských činů, protože je také do značné míry určuje kontext. Pokud například někdo zvedne ruku, co to znamená? Ukazuje cestu nebo se chystá někoho udeřit? Tady sedíme a přemýšlíme.

Takže chcete naučit stroje rozpoznávat obrázky, jejichž význam závisí na kontextu?

Alexander Khanin: Naučit interpretovat kontext a tak rozpoznávat obrazy, akce, scény.

Když se roboti probudí

Alexander Khanin: Přál bych si, aby byl ukončen vývoj počítačového vidění. Pak budou mít roboti skutečné oči, což znamená schopnost porozumět tomu, co se děje, a vhodně reagovat. Jinak se nestanou součástí společnosti, ale zůstanou hračkami na dálkové ovládání.

Jak změní systémy rozpoznávání obličeje naše životy v příštích letech?

Alexander Khanin: Fungování takových systémů si určitě všimnete při autorizaci – například při odemykání telefonu. Mnozí jsou již na Touch ID zvyklí, ale brzy bude nejčastějším způsobem vstup do systému obličejem. Když se vrátíte domů, nebudete hledat klíče, v práci nebudete potřebovat propustku. Zrychlí se obsluha a samoobsluha v bankách, obchodech, v celém sektoru služeb: platby budou probíhat bez karet.

Ulice se stanou bezpečnějšími, protože zde bude video dohled se sledovacími funkcemi. Města a země obdrží dodatečná ochrana a odplata za zločin bude nevyhnutelná. Systém zaznamená vše: kdo to udělal a kde, kam šel později. Koncept „bezpečného města“ bude nahrazen „chytrým městem“: stejná infrastruktura bude zajišťovat bezpečnost a například kontrolovat tok lidí a aut a mnoho dalších věcí.

Všude stejný systém kamer a počítačového vidění?

Alexander Khanin: Ano, algoritmu je jedno, koho pozná: VIP klienta nebo zloděje. Tváře všech jsou stejné: oči, ústa a nos. Ale nejde jen o obličeje. Stejný systém může převzít, řekněme, regulaci osvětlení. Pokud v místnosti nejsou žádní lidé, proč spalovat elektřinu? Pokud zařízení zjistí problémy a tak dále, zavolá servisní služby.

Žít ve světě, kde je vše na očích, je děsivé. Technicky je čím dál snazší vybudovat dystopii, kde jsou všichni pod úplným dohledem…

Alexander Khanin: Myslím, že svět bude nakonec lepší a mnohem bezpečnější místo. Ale bude těžší lhát. Nedávno jsme například s mými partnery vyvinuli produkt, který nejenže umožňuje přístup do pracovny, ale také zohledňuje čas tam strávený: přišli v ten a ten čas, odešli v takovou dobu. Vynechaný, pozdě, nevrátil se z oběda - vše bude zaznamenáno.

A nejde se před tím nějak schovat? Určitě se najdou masky s tváří někoho jiného.

Alexander Khanin: Samozřejmě existuje mnoho způsobů, jak systém ošidit a v této oblasti „závody ve zbrojení“ teprve začínají. Bylo tam video, kde učili, jak udělat make-up, který brání rozpoznání. Ale to bylo asi před třemi lety - současné algoritmy není tak snadné provést.

Co když místo obličeje ukážete fotku?

Alexander Khanin: K odhalení podvodníků je v systémech rozpoznávání obličejů naprogramován speciální „detektor života“, který určuje, zda jde o osobu před ním nebo fotografii. Existuje několik ukazatelů vitality. Nejjednodušší, který je považován za světový standard, je blikání. Jiný systém může člověka požádat, aby se usmál, otočil hlavu, přiblížil se ke kameře, aby se ujistil, že je skutečný. Pokud je však fotoaparát vybaven snímačem hloubky, není to nutné: stroj okamžitě pochopí, že v záběru je trojrozměrný objekt, nikoli fotografie.

Kdo další je ve vedení

Rozpoznávání obličeje není jen věda a technologie, ale také velký byznys, který ve vyspělých zemích roste obrovským tempem. Výzkumná společnost Allied Market Research předpovídá, že do roku 2022 bude její obrat činit téměř deset miliard dolarů. Mezi předními hráči jsou i Rusové. Z desítek startupů a výzkumných projektů jsme vytipovali tři nejúspěšnější.

NTechLab. Absolvent Moskevské státní univerzity Artem Kukharenko začal s aplikací, která určovala plemeno psů z fotografie. Ale již v roce 2015 algoritmus FaceN, který vytvořil on a jeho partneři v projektu NTechLab, získal dvě ze čtyř nominací v hlavní světové soutěži o rozpoznání obličeje MegaFace, čímž porazil tým Google. Skutečná sláva však přišla společnosti až po vývoji nejpopulárnějšího Aplikace FindFace, určený k vyhledávání fotografií lidí v sociální síti "VKontakte". Dnes se počet aplikací pro integraci technologie FindFace blíží tisícovce.

Vocord. Společnost Vocord lze bezpečně považovat za mistra světa v rozpoznávání tváří: na webu soutěže MegaFace zaujímá první místo a vede se solidním náskokem. Tým Vocord je veteránem na trhu systémů počítačového vidění: již v roce 2008 uvedl na trh program vzdáleného biometrického rozpoznávání obličeje Vocord FaceControl, dnes více než dva tisíce komerčních a vládní organizace. Společnost se specializuje na identifikaci obličeje, tedy hledání osoby v davu.

VisionLabs. Jejich produkty patří mezi tři nejlepší komerční systémy rozpoznávání obličeje na světě. Více o této společnosti se dočtete v hlavním textu.

Hlavní typy biometrie

Mezinárodní klasifikace metod lidské identifikace

Tvář. Program pro foto nebo video obraz obličeje analyzuje velikost a tvar očí, nosu, lícních kostí, jejich vzájemnou polohu a na základě těchto údajů vytvoří jedinečnou kombinaci, která se následně porovnává se stávajícími.

Otisky prstů. Metoda otisků prstů je založena na jedinečnosti papilárního vzoru kůže a je široce používána ve forenzní vědě.

Mluvený projev. Metoda rozpoznávání založená na převodu znějící řeči na digitální informaci.

Oči. K uznání dochází jako výsledek srovnání digitální obraz iris s těmi dostupnými v databázi.

Vídeň. Identifikační metoda založená na žilním vzoru ruky nebo prstů.

Jednou ze záruk kvality života v moderní společnosti je správný přístup k zajištění osobní bezpečnosti a ochrany majetku. Požadavky na systémy pro záznam videa se neustále zvyšují. Dobrý systém pozorování v naší době by nemělo být pouze schopné zaznamenat, co se děje vyměnitelné médium, ale také rozpoznat a identifikovat lidi v záběru.

Místa aplikace

Funkce „rozpoznávání tváře“ našla své uplatnění v mnoha aspektech lidského života. S pomocí video monitorovacích systémů tohoto typu Umět:

• organizovat kontrolní stanoviště v podniku nebo jiné objekty uzavřené před cizími předměty. Video dohled může být připojen k turniketům a může být organizován automatický kontrolní bod na principu „přítel nebo nepřítel“;
• organizovat systém proti krádežím v maloobchodních prodejnách a dalších soukromých nemovitostech. Jakékoli obchody, zejména ty velké, se potýkají s problémem závislosti některých návštěvníků na krádežích. Často stejní lidé mají tendenci provádět krádeže ve stejných prodejnách. Instalací kamer se systémem rozpoznávání obličejů se můžete pečlivěji podívat na jednání osoby, která již byla při krádeži přistižena. Skener se ohlásí bezpečnostní konzoli, jakmile vstoupí do obchodu;
• organizovat systém proti pronikání na území domácností a jiných uzavřených objektů. Někdy je pro člověka obtížné rozeznat skrytého vetřelce od keře nebo jiného předmětu na monitoru, zvláště pokud jsou kamery instalovány ve slabě osvětleném prostoru. Ale konec konců, to, co je člověku nepřístupné, může klidně vyrobit počítačový modul;
• ovládání obličeje v nočních klubech - 100% ochrana před nezvanými hosty.

Princip činnosti

Video monitorovací systém s funkcí „rozpoznání tváře“ funguje na principu porovnávání přijatého obrazu s tím v databázi. Průměrný komplex je schopen identifikovat lidskou tvář na vzdálenost nepřesahující deset metrů od kamery. V tomto případě bude návštěvník rozpoznán i s ohledem na přítomnost změn fyzických parametrů obličeje: změna účesu, vousů, přítomnost brýlí atd. Analýza je založena na porovnání biometrických parametrů struktury hlavy, individuálních pro každého člověka. Skenování přitom probíhá za pochodu, návštěvníkovi stačí při pohybu otočit obličej ke skeneru. Video monitorovací systém lze propojit s turnikety a dalšími zařízeními autorizovaný přihlásit se a pracovat automaticky. Neznámí návštěvníci se do chráněného prostoru nedostanou a jejich fotografie bude uložena v databázi ke zpracování bezpečnostní službou.

Typicky jsou takové systémy instalovány ve velkých korporacích, kde budoucí úspěch společnosti závisí na bezpečnosti, například společnosti vyvíjející nové typy zbraní nebo mikročipů, biologická laboratoř. Systém automaticky rozpozná všechny zaměstnance a porovná je s databází. V případě nedodržení nebo nepřítomnosti osoby v systému aktivuje bezpečnostní protokoly, v bezpečnostní místnosti se rozsvítí poplachový signál a červená světelná indikace. Místo detekce narušitele je přesně vyznačeno na elektronická mapa objekt a zabezpečení během několika sekund najde vetřelce.

Pracovní metody

Kamery systémů rozpoznávání obličejů pracují ve dvou režimech – dvourozměrném a trojrozměrném. V případě 2D systémů je rozpoznávání založeno na plochém obrazu. Dvourozměrné kamery jsou velmi citlivé na úroveň osvětlení místnosti, na tomto parametru do značné míry závisí kvalita výsledného obrazu. Na špatné světlo obraz bude špatně vidět. 3D zobrazovací kamery znovu vytvářejí trojrozměrný obraz na základě přijatého obrazu. Špatné osvětlení pro ně není zvláštní překážkou, obvykle může jen mírně narušit texturu obličeje.

Druhy

V závislosti na cílech a záměrech stanovených pro systém videodohledu s funkcí rozpoznávání obličeje se dělí na:

• detekce (fotoaparát od 1 MP, ohnisková vzdálenost od 1 mm). Činnost tohoto zabezpečovacího systému je zaměřena na zafixování průniků do kontrolovaných objektů. Skener je schopen rozlišit osobu od kočky nebo veverky, ale nebude ji schopen identifikovat;
• rozpoznávání (fotoaparát od 2 MP, ohnisková vzdálenost od 6 mm). V tento případ Hlavní funkcí skeneru je rozpoznávání tváří návštěvníků na základě principu „přítel nebo nepřítel“. Při sledování videosekvence bude obraz značně rozmazaný, poznáte na něm známé tváře, ale pokud se do objektu dostal zloděj, bude ho z těchto snímků velmi těžké najít;
• identifikace (fotoaparát nad 2 megapixely, ohnisková vzdálenost od 8 mm) Tyto systémy dokážou plnit všechny funkce předchozích typů, přičemž kvalita výsledného snímku bude k identifikaci narušitele zcela postačovat. Takovou fotografii je docela možné přenést do soudnictví a donucovacích orgánů.

V závorkách k popisu každého typu video monitorovacích systémů jsme uvedli minimální požadavky rozlišení fotoaparátu a ohniskové vzdálenosti objektivu. Při objednávce vybavení je třeba vzít v úvahu, že tyto vlastnosti jsou dostatečné za ideálních podmínek pro střelbu. V praxi je to samozřejmě vzácné, proto je při výběru skenerů lepší kupovat zařízení s rezervou, například pro rozpoznávací systémy - rozlišení 2 MP a ohniskovou vzdálenost 8 mm, pro zobrazovací systémy - rozlišení 5 MP a ohniskovou vzdálenost 12 mm.

Konečný výsledek samozřejmě závisí nejen na těchto vlastnostech. Ohnisková vzdálenost a rozlišení jsou velmi důležité, ale při montáži kamery je třeba zvážit osvětlení, pozorovací úhly a mnoho dalších parametrů. Výběr a montáž je proto lepší svěřit profesionálům.