Yüz tanıma teknolojisi, video analitiği, video gözetimi ve erişim kontrol sistemlerinde yeni bir dönemdir. Yüzünüzü ölçmenin en güvenilir yolu. Yani FSB yapabilir ama sıradan insanlar yapamaz

Modern entegre güvenlik sistemleri, çeşitli endüstriyel, sosyal ve evsel tesislerde herhangi bir karmaşıklıktaki sorunları çözebilir. Video gözetim sistemleri, güvenlik komplekslerinin çok önemli araçlarıdır ve segmentin işlevselliğine yönelik gereksinimler giderek artmaktadır.

Entegre güvenlik sistemleri

Tek bir platform, güvenlik ve yangın ekipmanı, erişim kontrolü ve yönetimi, video izleme veya güvenlik televizyonu (SOT) için modüller içerir. Yakın zamana kadar, ikincisinin işlevleri, tesisteki ve bitişik bölgedeki durumun video izlemesi ve kaydı, verilerin arşivlenmesi ve depolanması ile sınırlıydı. Klasik video sistemlerinin bir dizi önemli dezavantajı vardır:

• İnsan faktörü. Büyük miktarda bilgi yayınlarken operatörün verimsiz çalışması.
• Cerrahi müdahalenin imkansızlığı, zamansız analiz.
• Bir olayı aramak ve tanımlamak için harcanan önemli zaman.

Dijital teknolojilerin gelişimi, "akıllı" otomatikleştirilmiş sistemlerin yaratılmasına yol açmıştır.

Zekadaki güç

Entellektüelin temel ilkesi video analitiğidir - video akışı analizinin bir sonucu olarak model tanıma ve otomatik veri toplama için yöntemlere ve algoritmalara dayalı bir teknoloji. Bu tür ekipmanlar, insan müdahalesi olmaksızın, belirtilen hedefleri (araba, bir grup insan), potansiyel olarak tehlikeli durumları (duman, yangın, video kameraların çalışmasına izinsiz müdahale), programlanmış olayları ve zamanında yayınlanmayı gerçek zamanlı olarak tespit edebilir ve izleyebilir. bir alarm sinyali. İlgilenilmeyen video verilerinin filtrelenmesiyle, iletişim kanallarındaki ve arşiv tabanındaki yük önemli ölçüde azaltılır.

En popüler video analiz aracı, bir yüz tanıma sistemidir. Gerçekleştirilen işlevlere ve ayarlanan görevlere bağlı olarak, ekipmana belirli gereksinimler uygulanır.

Bellenim ve donanım

Sistemin verimli çalışması için, farklı performans özelliklerine sahip çeşitli IP kamera türleri kullanılır. Kontrol edilen alandaki bir nesnenin algılanması, 1 megapiksel veya daha fazla çözünürlüğe ve 1 mm odak uzaklığına sahip panoramik kameralar tarafından kaydedilir ve tarama cihazları onu işaret eder. Bunlar daha gelişmiş kameralardır (2 megapikselden, 2 mm'den), basit teknikler(3-4 parametre). Bir nesneyi tanımlamak için, karmaşık algoritmaların uygulanması için yeterli olan (5 megapiksel, 8-12 mm) iyi görüntü kalitesine sahip kameralar kullanılır.

En popüler yazılım ürünleri yüz tanıma için "Face Intellect" (geliştirici - House Control şirketi), Face directörü (Synesis şirketi) ve VOCORD FaceControl (VOCORD) şunları gösterir:

• Yüksek nesne tanımlama olasılığı (%99'a kadar).
• Çok çeşitli kamera dönüş açıları için destek.
• Yoğun bir yaya kütlesinde bile yüzleri vurgulayabilme.
• Analitik raporların hazırlanmasındaki değişkenlik.

Örüntü tanımanın temelleri

Herhangi bir biyometrik tanıma sistemi, bir kişinin okunan fizyolojik özelliklerinin önceden belirlenmiş belirli bir şablona uygunluğunu belirlemeye dayanır.

Tarama gerçek zamanlı olarak gerçekleşir. IP kamera, video akışını terminale yayınlar ve yüz tanıma sistemi, görüntünün veri tabanında depolanan fotoğraflarla eşleşip eşleşmediğini belirler. İki ana yöntem vardır. İlki, statik ilkelere dayalıdır: biyometrik parametrelerin işlenmesinin sonuçlarına dayalı olarak, bir elektronik numune belirli bir kişiye karşılık gelen benzersiz bir sayı biçiminde. İkinci yöntem, "insan" yaklaşımını modeller ve kendi kendine öğrenme ve sağlamlık ile karakterize edilir. Bir kişinin bir video görüntüsüyle tanımlanması, yaşa bağlı değişiklikleri ve diğer faktörleri (başlık, sakal veya bıyık varlığı, gözlük varlığı) dikkate alır. Bu teknoloji, eski fotoğraflarla ve gerekirse röntgenlerle bile çalışmanıza olanak tanır.

Yüz arama algoritması

En yaygın yüz algılama tekniği, Haar basamaklarını (maske setleri) kullanmaktır.

Maske, çeşitli beyaz ve siyah segment kombinasyonlarına sahip dikdörtgen bir penceredir.

Programın mekanizması şu şekildedir: video çerçevesi bir dizi maske ile kaplanır ve evrişim sonuçlarına göre (beyaz ve siyah sektörlere düşen pikselleri sayarak), fark hesaplanır ve belirli bir değerle karşılaştırılır. eşik değeri.

Sınıflandırıcının performansını iyileştirmek için pozitif (insan yüzlerinin olduğu çerçeveler) ve negatif (onlar olmadan) eğitim örnekleri oluşturulur. İlk durumda, evrişimin sonucu eşik değerinin üzerinde, ikinci durumda - altında. Kabul edilebilir bir hatayla, yüz dedektörü tüm basamakların kıvrımlarının toplamını belirler ve eşik aşılırsa çerçevede yüzlerin varlığını bildirir.

Tanıma teknolojileri

Ön aşamada tespit ve lokalizasyonun ardından görüntünün parlaklığı ve geometrik hizalaması gerçekleşir. Diğer işlemler - işaretlerin hesaplanması ve tanımlama - çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir.

Mükemmel aydınlatmaya sahip bir odada tüm yüzü tararken, iki boyutlu görüntülerle çalışan algoritmalar iyi sonuçlar verir. Benzersiz noktaları ve aralarındaki mesafeleri analiz eden yüz tanıma sistemi, "canlı" görüntü ile kayıtlı şablon arasındaki fark katsayılarına göre tanımlama gerçeğini belirler.

3D teknolojileri değişime karşı dirençlidir ışık akısı, ön görünümden izin verilen sapma - 45 dereceye kadar. Burada sadece noktalar ve çizgiler değil, aynı zamanda yüzeylerin özellikleri (eğrilik, profil), aralarındaki mesafelerin metriği de analiz edilir. Bu tür algoritmaların çalışması için, 200 kare / sn'ye kadar frekansta maksimum video kayıt kalitesi gereklidir. Sistem, 5 megapiksel matrisli, yüksek optik çözünürlüklü ve senkronizasyon hatası en aza indirilmiş stereo video kameralara dayanmaktadır. Ek olarak, saat darbelerini iletmek için özel bir saat kablosuyla bağlanırlar.

Modern sistem pazarının durumu

İlki, yüksek maliyetleri nedeniyle, yalnızca devlet askeri tesisleri için geliştirildi ve yalnızca 90'ların ortalarında ticari kuruluşların kullanımına açıldı. Hızlı gelişim teknolojiler ve sistemlerin doğruluğunu arttırmaya ve uygulamalarının kapsamını genişletmeye izin verdi. Ülkemiz pazarında lider konumlar, Amerikan ve Batı Avrupalı ​​​​güvenlik sistemleri üreticilerine aittir. Satış lideri, ZN Vision Technologies ve Visionics şirketlerinin ekipmanlarıdır. Yerli geliştiriciler arasında en umut verici olanı, diğer şeylerin yanı sıra yabancı kompleksleri Rus koşullarına uyarlamakla da uğraşan Vocord, NTechLab, Soling, VisionLabs LLC ve STC grubunun araştırma ve ürünleridir.

bilgisayar yüz kontrolü

Temassız tanımlamanın en geniş uygulama alanı terör ve suçla mücadeledir. Suçlunun yüzünün görüntüsü veritabanında saklanır. Kalabalık yerlerde (havaalanları, tren istasyonları, alışveriş merkezleri, spor tesisleri), aranan kişileri tespit etmek için insanlar gerçek zamanlı olarak filme alınmaktadır.

Bir sonraki alan erişim kontrol sistemleridir: elektronik geçişteki bir fotoğraf görüntüsü örneği, video kameralardan alınan verilerin işlenmesi sonucunda elde edilen bir modelle karşılaştırılır. İşlem, geçirenlerden herhangi bir ek işlem gerektirmeden (retina taraması veya parmak izi almanın aksine) anında gerçekleşir.

Hızla büyüyen bir başka sektör de pazarlamadır. Bir kişinin yüzünü tarayan etkileşimli bir reklam panosu, cinsiyetini ve yaşını belirler, yalnızca müşteri için potansiyel olarak ilginç olabilecek reklamları görselleştirir.

Eğilimler ve gelişme beklentileri

Yüz tanıma sistemleri bankacılık sektöründe büyük rağbet görüyor.

Geçen yıl Post Bank yönetimi, ofislerine 50.000 akıllı video kamera kurduktan sonra, borç verme ve ödeme segmentlerinde dolandırıcılığı önleyerek milyonlarca ruble tasarruf etmeyi başardı. Uzmanlar, 2021 yılına kadar gerekli altyapı ağının oluşturulacağını ve ATM'lerde herhangi bir işlemin ancak müşterinin yüzünün biyometrik olarak tanımlanmasından sonra mümkün olacağını söylüyor.

önümüzdeki on yılda yüksek teknoloji tam bir self-servis mağazalar zinciri açmaya izin verecek: alıcı pencerelerin önünden geçer, beğendiği ürünü seçer ve ayrılır. Yüz ve görüntü tanıma sistemi, alıcının kimliğini belirleyecek, satın alacak ve gerekli tutarı hesabından düşecektir.

Psiko-duygusal durumu tanımaya yönelik sistemler oluşturmak için çalışmalar devam etmektedir. İnsan duygularının analizi multimedya alanlarında talep görecek: animasyon, sinematografi, bilgisayar oyunları yaratma endüstrisi.

Yüz tanıma teknolojileri çok çeşitli alanlarda kullanılmaktadır:

• kalabalık yerlerde güvenliğin sağlanması;
• güvenlik sistemleri, tesis alanına yasa dışı girişin önlenmesi, davetsiz misafirleri arama;
• ikram ve eğlence segmentinde yüz kontrolü, şüpheli ve potansiyel olarak tehlikeli ziyaretçileri arayın;
• banka kartlarının doğrulanması;
• çevrimiçi ödemeler;
• bağlamsal reklamcılık, dijital pazarlama, Intelligent Signage ve Digital Signage;
• fotoğraf ekipmanı;
• kriminalistik;
• telekonferanslar;
• mobil uygulamalar;
• büyük fotoğraf veritabanlarında fotoğraf arayın;
• insanları sosyal ağlarda ve diğerlerinde fotoğraflarda etiketlemek.

IBM, biyometrik sistemleri eğitmek için 1 milyon yüz fotoğrafından oluşan bir veritabanı yayınladı

2018

Yüz tanıma her ikinci akıllı telefonda çalışmıyor

Ocak 2019'un başlarında, Hollandalı bir kar amacı gütmeyen kuruluş 110 akıllı telefon modelini test etti ve cihazları kilitlemek için kullanılan yüz tanıma işlevinin iki cihazdan birden fazlasında düzgün çalışmadığını tespit etti.

Consumentenbond ve uluslararası ortakları tarafından yapılan bir araştırma, test edilen akıllı telefonlardan 42'sinin kilidinin, telefon sahibinin bir fotoğrafıyla açıldığını ortaya çıkardı. Örneğin sosyal ağlardan, CCTV kameralarından veya başka bir şekilde elde edilen herhangi bir fotoğraf yeterli olacaktır.

Birçok Android akıllı telefonun sahiplerinin kullanımına sunulan yüz tanıma yazılım teknolojisi, artık sahibinin bir fotoğrafıyla kendinizi kandırmanıza izin vermeyecek bir gelişme düzeyine ulaştı.

Bu çalışmanın sonuçları, kullanıcıları ve güvenlik servislerini ilgilendirmektedir. Sahibinin yüzünün basılı bir fotoğrafının kullanılması, kullanılan yüz tanıma işlevinin ilk testidir. sıradan kullanıcılar ve test cihazları. Ancak en önemlisi, bu, saldırganların, telefon sahibinin maskelerini veya 3D baskılı kafalarını oluşturmayı içeren daha karmaşık saldırılara geçmeden önce, yüz tanıma ile korunan bir akıllı telefonu hacklemeye çalışacakları ilk numaradır.

"Fotoğraf testinde" başarısız olan herhangi bir yüz tanıma sistemi genellikle işe yaramaz olarak kabul edilir. Consumentenbond'a göre Asus, BlackBerry, Huawei, Lenovo, Nokia, Samsung, Sony ve Xiaomi bu testleri geçemedi. Sony söz konusu olduğunda, kesinlikle tüm modeller testi geçemedi. Diğer altı model - Honor ve altı LG modeli - yalnızca "katı" modda test edildi. Kullanıcılar bu testten yüz tanımanın açılmaması gerektiği sonucuna varabilirken, Apple'ın amiral gemisi iPhone XR ve 68 cihaz ve Samsung, Huawei, OnePlus ve Honor'un diğer birçok üst düzey Android modeli gibi bu basit saldırıdan sağ çıktı.

Fotoğraf testini geçen modellerin tam listesi Consumentenbond web sitesinde bulunabilir.

Çin'deki en popüler yüz tanıma sistemleri

En yaygın kullanılan yüz tanıma yazılımlarından biri, Pekin tren istasyonlarından Alibaba ofis binasına kadar her yerde erişim kontrolü için kullanılan Face++'tır.

Alibaba'nın kendisi geliştirdi kendi sistemleri, yolcuları yüzlerini ve seslerini kullanarak tanımlamak için Şangay metrosunda kullanılacak.

Çin tren istasyonlarından birinde güvenliği izleyen polisler, yüz tanıma özelliğine sahip özel güneş gözlüğü takıyor. Cihaz, bir kişiyi 100 milisaniyede tanımlayabiliyor ve kolluk kuvvetlerinin suçluları yakalamasına defalarca yardımcı oldu.

Çin'in Shenzhen kentinde dünyada ilk kez yayaların ihlallerini kaydeden bir kamera hizmete girdi. Şehrin işlek kavşaklarından birine kurulur ve yasak trafik ışıklarında yoldan geçen insanları izler. Kamera, davetsiz misafirin kimliğini belirlemek için yüz tanıma teknolojisini kullanır.

Ülke çapındaki üniversite giriş sınavlarında, sınava girenlerin gerçek öğrenciler olduğundan emin olmak için yüz tanıma ve parmak izi tanıma kullanılır.

Bir dizi çocuk kaçırma olayının ardından bazı kreşler kapılarını sadece yüzleri sisteme kayıtlı kişilere açıyor. Anaokullarından birine 200'den fazla güvenlik kamerası yerleştirildi.

Hatta bazı tuvaletlere yüz tanımalı makineler yerleştirildi. Cihaz, bir kişiye en fazla dokuz dakikada bir 60 cm tuvalet kağıdı veriyor.

Alibaba, kullanıcıların Alipay sistemi aracılığıyla ödeme yapmak için yüzlerini taradığı ve bir telefon numarası girdiği Hema nakitsiz mağazalara sahiptir.

Alibaba, otel üreticisi ile birlikte bilgi sistemi Shiji, 50 otelde check-in için bir yüz tanıma sistemi kurdu. Çevrimiçi seyahat acentesi Fliggy'yi (Alibaba'ya ait) kullanan Çinli turistler, önce burada bir otel rezervasyonu yapabilir ve ardından yüzlerine bir "maske" kullanarak hızlıca otele giriş yapabilir ve para yatırabilir.

Pekin'de, sahiplerini yüzlerinden tanıyan akıllı kilitlerin yardımıyla toplu konutların yasa dışı kiralanmasıyla mücadele etmeye karar verdiler.

Aralık 2018'in sonunda, yüz tanıma teknolojisine sahip "akıllı" kilitlerin Pekin'deki toplu konutlarda hızlandırılmış bir hızla tanıtıldığı öğrenildi. Yerel makamlar, onların yardımıyla, düşük gelirli ailelere ayrıcalıklı fiyatlarla sağlanan toplu konutların yasa dışı olarak serbest bırakılmasına karşı önlemleri güçlendiriyor.

Yüz tanıma özellikli "akıllı" kilit

South China Morning Post'un The Beijing News'e dayandırdığı habere göre, Haziran 2019'un sonuna kadar Pekin'de 120.000 kiracının katılımıyla tercihli toplu konut sağlanmasına yönelik tüm programlarda yüz tarama kilitlerinin kullanılması bekleniyor.

Pekin Toplu Konut Merkezi bilgi merkezi müdürü Shang Zhenyu Beijing News'e verdiği demeçte, ziyaretçilerin yüzlerini tarayarak elde edilen bilgileri kayıtlı bir veri tabanındaki görüntülerle karşılaştırarak sistemin ev sahiplerini tanıdığını ve yabancılara kapıyı açmadığını söyledi. .

Ayrıca sistem, yalnız yaşayan yaşlı insanlara bakmak için de kullanılabilir. Yaşlı bir kişinin belirli bir süre evden çıkmaması veya evden girmemesi durumunda, mülk yöneticisine teftişe gelmesi için ihtar gönderilecektir.

Pekin gibi büyük metropollerde konut kiralamak çok pahalı. Ortalama olarak, Çin'in başkentinde kiralık bir daire ayda yaklaşık 5.000 yuan (yaklaşık 730 $) tutarken, toplu konut kirası ayda 2.000 yuan'dan (290 $) az olabilir.

Pekin yetkilileri, yüz tanımalı akıllı kilitlerin güvenliği artıracağını, yasa dışı kiralamayı önleyeceğini ve yalnızca gerçekten ihtiyacı olanların yararlanmasını sağlayacağını umuyor.

2018 sonu itibarıyla Pekin'deki 47 uygun fiyatlı konut programında yüz tanımalı akıllı kilitler konuşlandırıldı. Onların yardımıyla kiracıların ve ailelerinin yüzlerinin taranmış yaklaşık 100 bin görüntüsü elde edildi.

Çinli Airbnb, evlerde yüz tanıma özellikli akıllı kilitler kuruyor

Londra'da başarısızlık. Metrodaki yüz tanıma sistemi kimseyi tanımıyor

Aralık 2018'in sonunda, Londra Metrosu'nda konuşlandırılan yüz tanıma sisteminin kimseyi tanımadığı anlaşıldı. Londra polisi, tartışmalı ve yanlış otomatik yüz tanıma teknolojisini Noel alışverişi yapanlar üzerinde test etmek için işaretsiz minibüsler kullanmakla eleştirildi. Devamını oku.

Çin'deki yüz tanıma tuvaletleri tuvalet kağıdı tüketimini azaltıyor

2018'in sonunda, tuvalet kağıdı tasarrufu sağlayan bir yüz tanıma sistemi ile Çin'de sayısı artan umumi tuvaletler biliniyordu.

Aralık ayında, Pekin'in 400 kilometre güneyinde bulunan Shandong Eyaleti, Jinan'daki Baotu Spring Park'ta böyle bir tuvalet faaliyete geçirildi. Bu tuvalette yüz taramasından sonra tuvalet kağıdı dağıtan bir makine var. Bir yaklaşım için, cihaz yaklaşık 70 cm'lik bir kağıt dağıtır ve vitrinin ek bir bölümünü almak için aynı kişinin 9 dakika beklemesi ve kimlik tespiti için tekrar başını kameraya getirmesi gerekir.

Bir akıllı telefonun kilidini açmak için bilgisayar korsanları ve polis, sahibinin kafasını bir 3D yazıcıya yazdırır.

ABD'de 14 havalimanında yüz tanıma sistemi devreye alındı

20 Ağustos 2018'de 14 Amerikan havalimanında yüz tanıma sistemi devreye alındı. ABD Gümrük ve Sınır Devriyesi (CBP), etkinliği hakkında konuştu.

Ajansın internet sitesine göre, 22 Ağustos'ta Sao Paulo'dan (Brezilya) Washington Dulles Havalimanı'na gelen 26 yaşındaki bir yolcu, kontrol noktasında Fransız vatandaşı pasaportunu ibraz etti. Ancak biyometrik sistem, adamın yüzünün belgedeki fotoğrafla eşleşmediğini ortaya çıkardı.

Washington havaalanında yüz tanıma sistemi bir adamı yakaladı - Amerika Birleşik Devletleri'ne başka birinin pasaportuyla girmeye çalıştı

Amerika Birleşik Devletleri'ne vardığında ek tarama için gönderildiğinde, "açıkça gergindi" ve ortaya çıktığı gibi boşuna değil. Ayakkabısında, aslında tutuklu olan Kongo Cumhuriyeti vatandaşı adına bir kimlik kartı buldular. Şimdi, Amerika Birleşik Devletleri'ne sahte belgelerle girmeye çalıştığı için hapis cezasıyla karşı karşıya.

İngiliz polisinin yüz tanıma sistemlerinin işe yaramadığı ortaya çıktı

Mayıs 2018'de İngiliz polisinin kullandığı yüz tanıma sistemlerindeki büyük sorunlar biliniyordu. Sonuç olarak, olabilir çok sayıda davalar - bu konu Bilgi Komiserliği Ofisi için bir "öncelik" haline geldi, BBC düzenleyici Elizabeth Denham'ın (Elizabeth Denham) temsilcisinin sözlerinden alıntı yapıyor.

İngiliz insan hakları örgütü Big Brother Watch, yüz tanıma teknolojisinin potansiyel suçlular yaptığı "şaşırtıcı" sayıda masum insanı gösteren bir araştırmanın sonuçlarını yayınladı.

Böylece, Mayıs 2017'den Mart 2018'e kadar sistem, Güney Galler Polisine bir şüpheli veri tabanına sahip 2685 kişi verdi, ancak bunların 2451'inin yanlış olduğu ortaya çıktı.

Londra kolluk kuvvetleri, 2017 Notting Hill Karnavalı'nda yüz tanıma teknolojisini kullandı. Sistem, polis veri tabanından bir şüphelinin tespit edildiği uyarısının %98'inde hatalıydı. Çözüm, olası bir yasa ihlali tespit edildiğinde en yakın karakoldaki nöbetçi kontrol paneline sinyal gönderilecek şekilde tasarlanmıştır.

Polis, kötü kameraları suçlamaya başladı ve sistem ilk kez kullanıldı, ancak teknolojinin kullanıldığı sonraki 15 etkinlikte (futbol maçları, festivaller, geçit törenleri) gelişme olmadı. Sadece üçte sistem bir kez bile hata yapmadı.

Polis ayrıca, yüz tanıma sisteminin dokuz aylık çalışmasında 2 binden fazla kişiyi doğru bir şekilde kaydettiğini ve bunun 450 kişinin tutuklanmasına yol açtığını söyledi. Ancak hiç kimse haksız yere hapse atılmadı. Bunun nedeni, algoritmaların çalışmasına ek olarak, yanıtları kontrol eden ve nihai kararları veren kişilerin işin içinde yer almasıdır.

Bilim insanları yüz tanıma sistemlerini aldatmanın yeni bir yolunu buldu

Yüz tanıma sistemleri her gün daha karmaşık hale geliyor ve günlük yaşamda giderek daha fazla kullanılıyor, örneğin geçen yıl Apple, Face ID biyometrik sistemle donatılmış iPhone X akıllı telefonunu piyasaya sürdü. Ancak bu tür sistemler, özellikle kızılötesi LED'ler yardımıyla kandırılabilir. Kızılötesi ışınlar çıplak gözle görülemez, ancak çoğu kamera kızılötesi sinyalleri alabilir.

Çinli araştırmacılar, kullanıcının yüzüne düşen kızılötesi ışınların yalnızca kimliğini gizlemeye değil, aynı zamanda "yüz tabanlı kimlik doğrulama için başka bir kişinin kimliğine bürünmesine" yardımcı olacak şekilde yerleştirilmiş minyatür kızılötesi LED'lerle donatılmış bir beyzbol şapkası yarattılar. Bu görev daha karmaşıktır ve bir yüzün statik görüntüsünü tanımak ve kızılötesi ışınları sahtekarın yüzüne doğru bir şekilde yansıtmak için derin bir sinir ağının kullanılmasını gerektirir.

Araştırmacılar teorilerini test etmek için rastgele dört kişinin fotoğraflarını kullandılar, kurban ile sahtekar arasında küçük bir dış benzerlik olması koşuluyla vakaların% 70'inde yüz tanıma sistemlerini aldatabildiler.

Araştırmacılar, "Bulgularımıza ve saldırılarımıza dayanarak, şu anda var olan yüz tanıma teknolojilerinin, kimlik doğrulama ve gözetleme gibi kritik senaryolar açısından pek güvenli ve güvenilir olarak adlandırılamayacağı sonucuna varabiliriz." Kızılötesi LED'lerin sadece beyzbol şapkalarında değil, şemsiyelerde, saçlarda veya peruklarda da gizlenebileceğini de sözlerine eklediler.

Rus ikizleri, iPhone X aralarındaki farkı görmediği için Apple'dan 20 milyon talep ediyor

Vladimir'den ikiz kardeşler - 26 yaşındaki Alexander ve Ilya Tunchiki - iPhone X akıllı telefonlarındaki Face ID yüz tanıma sisteminin her iki genci de eşit şekilde tanımlaması nedeniyle Apple'ın Rusya ofisine bir talep gönderdiler. kişisel verilerin korunmasını ihlal eden görüş.

Kardeşlerin çıkarlarını temsil eden avukat Roman Ardykutsa, Ocak 2018'de TASS'a bildirdi.

“İkizler, özellikle yüz tanıma kilidini açmak için iPhone X aldı. Her cihaz, satın alırken uyarılmadıkları her iki kardeşi de hayal kırıklığına uğratarak tanır, bu bilgi talimatlarda yoktur. Bu nedenle başvuru sahipleri şirketten teknolojiyi iyileştirmesini istiyor” dedi.

2017

Perakendede yüz tanıma

Kasım 2017'de CNBC, mağazalarda yüz tanıma sistemlerinin tanıtılmasıyla ilgili bir haber yayınladı. Perakendeciler, müşteri verilerini toplamak ve bu verilere dayalı teklifleri uyarlamak için bu teknolojileri kullanır.

Perakendede, yüz tanıma esas olarak müşterileri motive etmek için kullanılır. Örneğin, bir mağazanın girişinde bir kişi tanınırsa ve satın alma geçmişi görülürse, mağaza çalışanları ona ne sunacağını daha iyi bilir. Bu nedenle, bir elektronik mağazasından bir TV satın aldıysa, çalışan onu tanıyacak, ona adıyla hitap edecek ve yeni bir uzaktan kumanda almayı teklif edecektir.

Hong Kong merkezli BT şirketi Jardine One Solution'a (JOS) göre, birçok perakende zinciri mağaza ziyaretçileri hakkında veri toplamak için yüz tanıma özelliklerini kullanıyor.

JOS'un kendisi, müşteri yüz tanıma özelliğiyle perakendecilere, alışveriş yapanların profilini çıkarma ve satış noktasındaki faaliyetlerini takip etme konusunda yardımcı oluyor. Ziyaretçi sayısı, yaşı, cinsiyeti, etnik kökeni gibi verilerden bahsediyoruz. Lant, bu tür verilerin mağazaların müşteri akışını daha iyi anlamasına ve onlar için kişiselleştirilmiş teklifler oluşturmasına yardımcı olduğunu söyledi.

Örneğin yüz tanıma sistemlerinden gelen verilerin analizini kullanarak ticaret katında çalan müziği seçebilirsiniz.

JOS, tüm müşteri verilerinin anonim olduğunu, ancak gizlilik konusunun önemini koruduğunu söylüyor. Mark Lant, teknolojinin bu tür sistemlerin uygulanmasını engellemediğini, ancak kişisel veriler ve kültürle ilgili endişeler olduğunu kabul ediyor.

Perakendecilerin veri sızıntılarını önlemek ve bilgileri korumak için çok para harcadığını sözlerine ekledi. JOS'un genel müdürü, milyonlarca Uber müşterisinin veri hırsızlığı skandalı, şirketlerin kendilerini güvende hissedemediklerini ve kullanıcıların kişisel bilgileri ifşa ederken dikkatli olmaları gerektiğini gösterdiğini söylüyor.

Kurucu ve CEO HeadCount'tan (mağazalara trafik izleme ve iyileştirme hizmetleri sunuyor) Mark Ryski, yüz tanıma sistemleri tarafından üretilenler de dahil olmak üzere biyometrinin hassas olduğunu ve özellikle güvenlik ve müşteri hizmetlerinin kalitesini iyileştirme açısından büyük bir potansiyele sahip olduğunu söylüyor.

Mağazalarda yüz tanıma sistemi kullanımına bir örnek

InMoment'te müşteri hizmetleri stratejisinden sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Brennan Wilkie, perakende ortamlarında yüz tanıma ekipmanı kullanma konusunda çok fazla potansiyel olduğunu söylüyor. Örneğin, bu tür cihazlar, bir mağazadaki bir müşterinin yüz ifadesini kendisi, marka sadakati ve diğer satın alımları hakkındaki verilerle eşleştirebilir. Kullanıcı mahremiyeti sorununu azaltmak için mağazaların, bir zamanlar otomatik ödemelerde veya çipli banka kartlarında olduğu gibi, müşterilere ne gibi avantajlar elde ettiklerini göstermeleri gerektiğini söyledi.

MarketsandMarkets, küresel yüz tanıma pazarının 2021 yılına kadar 6,8 milyar dolara ulaşacağını tahmin ediyor.

Yüzündeki iPhone X'teki yetkilendirme, 150 dolarlık bir maske ile hacklendi. Video

Samsung Galaxy Note 8'de Yüz Tarayıcı Nasıl Atlanır

Web tasarımcısı Mel Tahon, Twitter'ında yüz tarayıcıyı kolayca nasıl atlayacağına dair bir video yayınladı. Galaksi Notu 8. Tahon deneyinde birinde kendi fotoğrafı, diğerinde yüz tarama sistemi açık iki Note 8'i karşılıklı tutuyor.

Samsung Galaxy S8 biyometrik güvenlik dolandırıcılığı

Araştırmacılar, zamanın neredeyse yüzde 90'ında beyaz bir erkeği Milla Jovovich olarak göstermeyi başardılar. Aynı vaka yüzdesinde özel gözlük takan Asyalı bir kadın, Orta Doğulu bir erkekle karıştırıldı.

Ayrıca Alibaba'nın ödemeleri yetkilendirmek için kullandığı ticari bir program olan Face++ üzerinde de yöntemlerini denediler. Bu durumda gözlüklü kişiyi kamera önüne koymamışlar, önce gözlüklü fotoğrafını çekip programa yüklemişler. Sonuç olarak, zamanın yüzde 100'ünü bir kişiyi başka bir kişiye devretmeyi başardılar.

ABD kamu kuruluşları yüz tanımaya karşı

52 sivil toplum ve insan hakları örgütünden oluşan bir koalisyon, Adalet Bakanlığı'na yüz tanıma teknolojisinin kolluk kuvvetlerinde aşırı kullanımını soruşturmasını isteyen bir mektup gönderdi. Koalisyon ayrıca, kolluk kuvvetleri tarafında ırkçılığın tezahürünün temeli haline gelebilecek, farklı ırkların yüzlerinin makine tarafından tanınmasının eşit olmayan doğruluğundan endişe duyuyor.

Mektupta, bu teknolojilerin özellikle yerel, eyalet ve FBI polisi tarafından kötüye kullanıldığı belirtiliyor. Koalisyon, Adalet Bakanlığı'ndan, birinci öncelik olarak beyaz olmayan insanlara karşı önyargı nedeniyle halihazırda soruşturma altında olan polis departmanlarını incelemesini istiyor.

Talep, Georgetown Üniversitesi Hukuk Fakültesi Gizlilik ve Teknoloji Merkezi tarafından yapılan bir araştırmaya dayanıyordu. Çalışma, ABD yetişkin nüfusunun yarısının yüzlerinin çeşitli koşullar altında devlet kimlik belirleme yazılımı tarafından tarandığını buldu.

Araştırmacılar, bugün Amerika Birleşik Devletleri'nde bu yazılımın kullanımını yöneten ciddi kuralların bulunmadığına dikkat çekiyor. Merkezin yöneticisi ve çalışmanın ortak yazarı Alvaro Bedoya'ya göre, bir kişi ehliyette fotoğraf çekerek polis veya FBI görevlilerinin üssüne giriyor. Yüz tanımanın yanlış olabileceği ve bu durumda masum vatandaşlara zarar verebileceği göz önüne alındığında bu özellikle önemlidir.

HSBC, MasterCard ve Facebook'ta örnek projeler

Hizmet için kullanılabilir olacak kurumsal müşteriler HSBC. bankacılık yoluyla mobil uygulama tek bir selfie tıklamasıyla hesap açabilecekler. Banka ayrıca bir yüz tanıma programı kullanarak müşterinin kimliğini doğrular. Fotoğraf, daha önce sisteme yüklenen, örneğin pasaport veya ehliyetten alınan resimlerle karşılaştırılır. varsayılır ki yeni hizmet hatırlama ihtiyacını ortadan kaldırır dijital kodlar ve tanımlama süresini azaltın.

Bu seçeneği kullanmak için kullanıcıların indirmesi gerekir. özel uygulama bilgisayarınızda, tabletinizde veya akıllı telefonunuzda. Ardından kameraya bakın veya cihazın parmak izi okuyucusunu kullanın (cihazınızda varsa). Ancak (en azından şimdilik), kullanıcıların hesaplarına ek veriler sağlamaları gerekecektir. banka kartı. Yalnızca ek tanımlamanın gerekli olması durumunda, kullanıcılar yukarıdaki seçeneği kullanabilecektir.

Bu yeni yaklaşımla MasterCard, kullanıcıları çalıntı kullanıcı şifreleri kullanılarak gerçekleştirilen sahte çevrimiçi işlemlerden koruyacak ve kullanıcılara daha uygun bir yetkilendirme sistemi sağlayacaktır. Şirket, bu yeni sistemi test eden kişilerin %92'sinin onu geleneksel şifreler yerine tercih ettiğini söyledi.

Bazı uzmanlar, işlem halka açık bir Wi-Fi ağının güvenli olmayan kullanımı üzerinden gerçekleştirilirse, siber suçluların kullanıcının parmak izini veya yüzünün fotoğrafını kolayca elde edememesi için bilgilerin korunmasını sorguluyor.

Siber güvenlik uzmanları, kullanıcıların yüzlerinin olası fotoğraf hırsızlığını önlemek için sistemin birden fazla güvenlik katmanı içermesi gerektiğini savunuyor. Sonuçta, çevrimiçi ödemeler siber suçlular için çekici bir hedeftir.

2015'in sonunda, Berlin Teknik Üniversitesi'nden bir grup uzman, kullanıcının özçekimini kullanırken herhangi bir akıllı telefonun PIN kodunu çıkarma yeteneğini gösterdi. Bunu yapmak için, kullanıcının OPPO N1 telefonuna girdiğinde gözlerinde görüntülenen bu kodu okurlar. Bir bilgisayar korsanının yalnızca kontrolü ele geçirmesi yeterlidir. ön kamera Bu temel saldırıyı gerçekleştirmek için akıllı telefon. Bir siber suçlu, bir kullanıcının cihazının kontrolünü ele geçirebilir, bir selfie çekebilir ve ardından, bilgisayar korsanının kurbanının gözlerinde gördüğü yazılı şifreyi kullanarak çevrimiçi ödeme yapabilir mi?

MasterCard, güvenlik mekanizmalarının bu tür davranışları tespit edebileceği konusunda ısrar ediyor. Örneğin, bir uygulamanın kişinin fotoğrafı veya önceden çekilmiş videosu yerine kişinin "canlı" bir görüntüsünü göstermesi için kullanıcıların gözlerini kırpması gerekir. Sistem, kullanıcının yüz görüntüsünü eşleştirerek bir koda dönüştürür ve internet üzerinden güvenli bir protokol aracılığıyla MasterCard'a aktarır. Şirket, bu bilgilerin kendi sunucularında güvenli bir şekilde saklanacağını taahhüt ederken, şirketin kendisi kullanıcının yüzünü yeniden oluşturamayacak.

2016 yazında, biliniyordu ki Araştırmacılar, Facebook'tan bir fotoğraf kullanarak biyometrik kimlik doğrulama sistemini atladılar. Saldırı, sosyal kaynakların doğasında bulunan potansiyel güvenlik açıkları sayesinde mümkün oldu..

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir araştırma ekibi, sosyal medya kullanıcılarının herkese açık fotoğraflarını kullanarak yüz tanıma güvenlik sistemlerini atlatmanın bir yolunu gösterdi. Uzmanların raporunda açıklandığı üzere saldırı, sosyal kaynakların doğasında bulunan potansiyel güvenlik açıkları nedeniyle gerçekleştirilmiştir.

“Sosyal medyada yayınlanan kişisel fotoğrafların mahremiyet riski oluşturması şaşırtıcı değil. Büyük sosyal ağların çoğu, kullanıcıları siteye fotoğraf gönderirken gizlilik ayarlarını belirlemeye teşvik eder, ancak bu fotoğrafların birçoğu genellikle genel halkla paylaşılır veya yalnızca arkadaşlar tarafından görüntülenebilir. Ayrıca kullanıcılar, diğer aboneler tarafından yayınlanan fotoğraflarının kullanılabilirliğini bağımsız olarak kontrol edemez.

Deneyin bir parçası olarak, araştırmacılar 20 gönüllünün fotoğraflarını seçtiler ( Facebook kullanıcıları, Google+ , LinkedIn ve diğer sosyal kaynaklar). Daha sonra bu görüntüleri oluşturmak için kullandılar. 3 boyutlu modeller yüzleri bir dizi animasyon efekti kullanarak "canlandırdı", modele bir cilt dokusu uyguladı ve (gerekirse) görünümü düzeltti. Araştırmacılar ortaya çıkan modelleri beş güvenlik sisteminde test ettiler, bunlardan dördü vakaların %55-85'inde aldatmayı başardı.

Şirket raporuna göre Teknavo(kış 216), yüze göre biyometrik tanımlama teknolojileri pazarında olumlu etkisi olan temel trendlerden biri ( yüz tanıma), kamu sektörünün yanı sıra sağlık, bankacılık, finans sektörü, menkul kıymetler ve sigorta sektörü, ulaşım sektörü, karayolu taşımacılığı gibi sektörlerde multimodal biyometrik sistemlerin tanıtılmasıdır.

Proje kurucusu Benjamin Levy sayesinde söyledi yüksek seviye güvenlik IsItYou, 100 bin dolandırıcılık vakasından 99999'unu tanıyabilecek. Levy, bankaları sistemini gelecek yıl uygulamaya koymaya ikna etmeye çalıştı. Finansal işlemler için kullanılacaktır.

Google zaten Android'de yüz tanıma kullanıyor. Böylece, bu mobil işletim sistemini çalıştıran cihazın kilidini açabilirsiniz. Ancak geliştiriciler, yüz tanımanın klasik yöntemlere kıyasla yeterince güvenli olmadığını defalarca savundu. Bu bağlamda uzmanlar, Benjamin Levy'nin ifadelerinden şüphe duymaktadır.

Carnegie Mellon Üniversitesi'nden Marios Savvedes, yüz tanımayı araştırıyor. IsItYou'nun kendi kendini test eden güvenliğinin güvenilir olamayacağına inanıyor.

Aynı görüş, biyometri alanında dünya uzmanı Dr. Massimo Tistarelli (Massimo Tistarelli) tarafından paylaşılmaktadır. Avrupa'da, asıl amacı biyometrik tanımlama yöntemleri için sahtekarlığa karşı koruma geliştirmek olan tam ölçekli bir bilimsel proje olan Tabula Rasa'nın yürütüldüğünü söyledi. Ona göre, pazara girmeden önce, ürünün etkinliğini doğrulayan bir dizi bağımsız çalışma yapılmalıdır.

Kolon

Bir kişinin güvenliğini ve medeni haklarını tehlikeye atıyor, bu nedenle kısmi düzenlemesi tam bir yasakla değiştirilmelidir. Yüz tanıma teknolojisinin faydaları tüm dünyayı büyülerken, bazı güvenlik uzmanları bunun insanlık için büyük kötülüklerle dolu olduğuna inanıyor. Hukuk ve bilgisayar bilimleri eğitimcisi Woodrow Hartzog ve felsefe eğitimcisi Evan Selinger, bir Medium makalesinde teknoloji kontrol yöntemleri hakkındaki görüşlerini ortaya koyuyor.

Truva halkı sevinirdi

Yüz tanıma teknolojisinin tüm potansiyelini açığa çıkaran bir dünyada insanlığın geleceğinin nasıl olacağına dair görünüşte cazip ama aslında yanlış yönlendirilmiş bir fikre yenik düşmek çok kolaydır. İnsanlar yabancılar hakkında anında bilgi alabilecekler, artık çok fazla şifreyi hatırlamak zorunda kalmayacaklar veya cüzdanlarını unutmaktan korkmayacaklar. ile etkinlikleri kolayca bulmak mümkün olacaktır. belirli kişi fotoğraf ve video arşivleri, kayıp kişileri veya suçluları hızla arayın ve halka açık yerleri güvenli hale getirin.

Görünüşe göre teknoloji sadece avantajlar getiriyor, dünyada mutlak adalet hüküm sürecek, insanlığın en inanılmaz fikirleri gerçekleştiriliyor. Ancak insanoğlunun icat ettiği gözetleme mekanizmalarının hiçbiri yüz tanıma teknolojisi kadar tehlike taşımamaktadır.

Bu ütopik vizyonun cazibesine kapılan insanlar, yüz tanıma teknolojisinin evlerine girmesine ve cihazlarına erişmesine izin vererek, hayatın giderek daha fazla alanında merkez sahneye çıkmasına izin verecek. Bu, tuzağın kurulduğu anlamına gelir ve ardından teknolojinin bir tür Truva atı olduğunun nahoş farkına varılır. Bu ideal baskı aracı, hükümetler tarafından mahremiyet kavramını yok edecek otoriter kontroller ve her şeyi kapsayan rejimler kurmak için kullanılmamak için çok iyidir.

Bu Truva atı şehre girmemeli.

Güncel Tartışmalar

Amerikan Sivil Haklar Birliği, diğer 70 insan hakları örgütüyle birlikte, Amazon'un hükümete yüz tanıma teknolojisi sağlamayı durdurmasını talep etti ve ayrıca Kongre'yi, bunun hükümet tarafından kullanımına bir moratoryum uygulamaya çağırdı. Medya onlara katıldı ve endişelerini dile getirdi. Örneğin, Washington Post'un yayın kurulu, Kongre'nin derhal müdahale etme yükümlülüğü olduğuna inanıyor. Parlamenterlerin de düşünmek için iyi nedenleri var: Bazılarının Amazon'da suçlularla yüz tanıma programı var.

The Guardian'ın editörleri de kenarda durmadı. Microsoft Başkanı Brad Smith, blogunda ABD hükümetine yüz tanıma teknolojisinin düzenlenmesini talep eden bir yazı yazdı:

"Tek bir güvenilir yol devletin teknoloji kullanımını kontrol etmesi, bağımsız olarak ve olası koşulları dikkate alarak kullanımını kontrol etmesidir. Bugün, iki partiden oluşan bir uzmanlar panelinin kararına dayalı olarak, yüz tanıma teknolojisinin meşru kullanımını izlemek için bir hükümet girişimine acil ihtiyaç olduğuna inanıyoruz."

Teknoloji kullanımını kısıtlayan mevzuat gibi şirket liderlerinin görüşleri de küçük bir önem taşır. Ancak yalnızca kısmi destek ve dikkatlice yazılmış talimatlar asla yeterli olmayacaktır. Kanunlar büyük fayda sağlayabilir, ancak teknoloji kat kat ucuzlayıp kullanımı kolaylaştığında kanunların getirilmesi muhtemeldir. Smith, Microsoft'un 2005 gibi erken bir tarihte bu alanda bir ulusal yasa için çağrıda bulunduğuna dikkat çekiyor. On yıldan fazla zaman geçti, ancak Kongre böyle bir yasa çıkarmadı.

Yüz tanıma teknolojisi geliştirilmeye ve hayata uygulanmaya devam edilirse insanlığı yutacak devasa bir altyapı ortaya çıkacaktır. Tarihin gösterdiği gibi, başarıya yönelik yaygın ilgi, doğru düzeyde güvenlik sağlamama korkusu ve ani bir güç duygusu, aldatmaya, kurumsal değerlerin değişmesine ve nihayetinde teknolojinin sistematik olarak kötüye kullanılmasına yol açabilir.

Gelecekte insan refahı, ancak yüz tanıma teknolojisi insan yaşamına çok sağlam bir şekilde yerleşmeden önce yasaklanırsa mümkündür.

Yasak neden gerekli?

Yüz tanıma sistemlerinin tamamen yasaklanması ihtiyacı acildir. Ancak Judith Donat gibi bazı yetenekli bilim adamları bu pozisyonun yanlış olduğunu düşünüyor. Teknolojik olarak daha tarafsız bir taktik sunarlar: belirli eylemlerin yasaklanmasının yanı sıra korunması gereken değerlerin ve hakların belirlenmesi. Bu yaklaşım neredeyse tüm dijital teknolojiler için oldukça makul.

Ancak insanoğlunun icat ettiği gözetleme mekanizmalarının hiçbiri yüz tanıma teknolojisi kadar tehlike taşımamaktadır. Hükümetler ve özel işletmelerin bu altyapıya ihtiyacı olduğu için tasarlanan, zaten tehlikeli olan insan gözetim altyapısının eksik parçası. Ve teknolojiler bu kadar tehlikeli hale gelirse ve fayda ve zarar oranı bu kadar bozulursa, kategorik yasakları düşünmenin zamanı gelmiştir. Casus yazılımlar gibi bazı tehlikeli dijital teknoloji türleri zaten yasama düzeyinde yasaklanmıştır. Yüz tanıma teknolojisi çok daha büyük riskler taşır ve özel yasal ilgi görmek iyi olur. Güvenilir, bütünsel, değerlere dayalı ve büyük ölçüde teknolojiden bağımsız bir yaklaşıma dayalı olarak belirli bir yasağa ihtiyaç vardır. düzenleyici yapı. Böyle bir sistem, yasa koyucuların teknik trendleri yakalamaya çalıştıkları düzenleyici durumların önlenmesine yardımcı olacaktır.

Yüz tanıma sistemlerini kullanarak gözetleme doğası gereği keyfidir. Çoğu zaman insan gözünden saklanan bu tür sistemlerin varlığı, sivil özgürlüklerin ihlalidir, çünkü insanlar izlendiklerinden şüphelenirlerse farklı davranırlar. Katı koruyucu önlemleri garanti eden yasalar bile, bir kişinin kendini ifade etme fırsatlarının kısıtlanacağına dair baskıcı duyguyu engelleyemez.

Yüz tanıma teknolojisinin kötüye kullanılmasına ve bozulmasına ilişkin örnekler aşağıda verilmiştir:

• beyaz olmayan insanlara, diğer azınlıklara ve savunmasız insanlara orantısız ilgi;
• masumiyet karinesinin yerine “suçları henüz ispatlanmamış kişiler” ilkesinin getirilmesi;
• şiddet ve zulmün yayılması;
• insan hareketlerinin, alışkanlıklarının, tutumlarının, ilgilerinin ve düşüncelerinin keyfi olarak izlenmesinden korunma gibi temel hak ve fırsatların reddi;
• yasanın sürekli "çalışması" - kalıcı bir kısıtlama önlemi olarak;
• Veriler içindeyken "neredeyse belirsiz" bilgi depolama kavramının yok edilmesi açık Erişim, ancak çeşitli kaynaklarda saklanır ve bulunması son derece zordur;
• "gözetleme kapitalizminin" yayılması.

Yüz tanıma teknolojisi araştırmacısı Claire Garvey, hataların ölümcül olabileceğine dikkat çekiyor:

“Böyle bir sistem başarısız olursa ne olur? Bir CCTV hatası durumunda, masum bir kişi taciz edilecek, sorguya çekilecek ve hatta tutuklanıp bir suçla itham edilebilecektir. Ya da polis memurları için yüz tanıma sistemli taşınabilir kameralar: Sistem, toplum için tehlike oluşturabileceği iddia edilen bir kişiyi gösteriyorsa, polis memuru silah kullanıp kullanmamaya anında karar vermek zorunda kalacak. Masum insanlar, yanlış bir uyarı sonucu zarar görebilir.”

Diğerlerinin yanı sıra, bu konuların birçoğunu ayrıntılı olarak ele alan iki rapor vardır: Electronic Frontier Foundation Kıdemli Üyesi Jennifer Lynch tarafından yayınlanan, kolluk kuvvetleri tarafından yüz tanımanın kullanımına ilişkin çok değerli bir makale ve Georgetown Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırma. Gizlilik ve Teknoloji Merkezi.

Raporlarda açıklanan sorunlara rağmen, herkes bir yasağa gerçekten ihtiyaç duyulduğuna ikna olmuyor. Ne de olsa, diğer teknolojiler daha az tehdit oluşturmaz: coğrafi konum verileri, sosyal ağlardaki profillerden gelen bilgiler, sonuçlar arama sorguları ve kullanıcılar hakkında diğer birçok bilgi kaynağı, onların ayrıntılı bir portresini oluşturmak için kullanılabilir. Ancak yüz tanıma hala farklı bir tehlike taşıyor ve biyometrik verilerle karşılaştırıldığında bile ayrı duruyor: parmak izleri, DNA örnekleri veya retina taramaları.

Yüz görüntüleme sistemlerinin, onları yasaklamak için her türlü nedeni veren beş ayırt edici özelliği vardır. İlk olarak, yüzün saklanması veya değiştirilmesi zordur. Yüzler, dijital ortamdaki veriler, e-posta veya metin mesajları gibi şifrelenemez. Uzak kameralar kullanılarak yakalanabilirler ve teknolojinin kendisinin maliyeti ve görüntülerin bulutta depolanması sürekli olarak azalmakta, bu da bu tür izleme sistemlerinin kullanımının artmasına yol açmaktadır.

İkinci olarak, örneğin sürücü belgesi veya sosyal medya hesapları için çok kolay erişilebilen isim ve yüz veritabanları var.

Üçüncüsü, genellikle pahalı ekipman veya yeni veri kaynakları gerektiren tipik gözetim sistemlerinin aksine, yüz tanıma girdileri her yerdedir ve tam da kameraların yakalandığı anda gelir.

Dördüncüsü, bir dönüm noktası. Tutuklanan veya yakalanan kişileri birkaç satır kodla tanımlayan herhangi bir veri tabanı, taşınabilir polis kameralarına veya video gözetim sistemlerine bağlanarak gerçek zamanlı olarak başka herhangi bir veri tabanıyla "karşılaştırılabilir". New York Eyalet Valisi Andrew Cuomo, yüz tanıma teknolojisinin yayılmasının nedenlerini saptadı ve yalnızca araba plakalarını taramanın, yerleşik teknolojiye sahip kameraların yetenekleriyle karşılaştırıldığında küçük olacağını savundu: "Sistem, ihlal edeni belirlemek için plakayı okur, ancak para cezaları bu aracın en büyük yararı olmaktan uzaktır. Yüz tanıma teknolojisine geçiyoruz ve artık sistem, sürücünün yüzünü tarayabilecek ve veritabanlarında kontrol edebilecek, bu da tamamen yeni bakış açıları açacak.”

Beşincisi, parmak izlerinin, yürüyüşün veya retinal görüntülerin aksine yüz, bir kişinin kimliğinin merkezi bir unsurudur. Yüz, sanal ve sanal arasında bir aracıdır. gerçek hayat insan, bağlantı bağlantısı bir kişinin anonim olarak, kendi veya başkasının adı altında gerçekleştirdiği eylemler arasında. Kolayca diğer özel bilgiler gibi yüzlerin mahremiyetini korumanıza gerek yokmuş gibi görünebilir, çünkü gerçek hayatta insanlar genellikle yüzlerini örtmezler. Kadınların başörtüsü takmasının zorunlu olduğu ülkeler dışında, yüzünü gizleyen kişiler şüphelidir.

Yüz mahremiyeti gerçekten gerekli çünkü geçmişte insanlar, genellikle yabancıları tespit etmenin zor olduğu dönemlerde özel bilgilerin korunmasına ilişkin kurumlar ve değerler geliştirdiler. Biyolojik özelliklerden dolayı kişinin hafızası sınırlıdır ve teknolojik bir eklenti olmadan çok az sayıda yüzü hatırlayabilir. Ve nüfusun büyüklüğü ve dağılımı göz önüne alındığında, bir kişi hayatında çok fazla yeni insanla tanışmayacaktır. Bu kısıtlamalar, insanların kalabalığın içinde kaybolma şansının yüksek olduğu bir tür "boş nokta" yaratır.

ABD Yüksek Mahkemesi'nin Dördüncü Değişiklik (mantıksız aramaları ve tutuklamaları yasaklayan ve garanti edildiğinde bir mahkemenin arama emri çıkarmasını gerektiren) hakkındaki son kararları, halka açık yerlerde mahremiyeti koruma mücadelesinin hala geçerli olduğunu gösteriyor. Bu yaz, davalardan birinde mahkeme, coğrafi konum verilerinin cep telefonları Anayasa'ya tabidir ve bir kişinin gizli tutmak istediği bilgiler, kamuya açıklanmış olsa bile, Anayasa ile korunabilir.

Yüz Tanıma Teknolojisi Neden Düzenleyici Değil?

Yüz tanıma teknolojisinin büyük bir tehdit oluşturması nedeniyle toplum, düzenlemesinin kendi yolunda gitmesine izin veremez. Potansiyel kârlılık, teknolojinin maksimum potansiyelini gerçekleştirmek için fikirleri zorlayacak ve bireysel şirketler çıkarlarını bu yönde ilerletecektir.

Toplum da popülistlerin yükselişini bekleyemez. Yüz tanıma teknolojisi, en yeni ve en gelişmiş uygulama ve cihazların bir parçası olarak "satılmaya" devam edecektir. Apple, Face ID'yi zaten en yeni iPhone'un en iyi özelliği olarak adlandırıyor. Aynı şey, yüz tanıma teknolojisini tüm sorunlara çözüm olarak ilan eden ideolojik yüklü haberler için de geçerli.

Son olarak, toplum geleneksel düzenleme yöntemlerine çok fazla güvenmemelidir. Yüz tanıma teknolojisinin özellikleri, onu yasal ve yasadışı kullanımları tanımlayan önlemler çerçevesinde tutmaya ve toplum için potansiyel faydayı ve davetsiz misafirler için caydırıcı unsuru sığdırmaya izin vermez. Bu, tam bir yasağın getirilmesi gereken birkaç örnekten biridir.

Şu anda, yüz tanıma teknolojisini kontrol edecek çok az proje var ve onu sınırlayacak daha da az proje var. Illinois ve Teksas'ta uygun biyometrik veri yasaları vardır, ancak bunlar, bu verileri toplayan ve kullanan kişilerin bir dizi temel bilgi gizliliği uygulamalarına ve protokollerine uyması gerektiğini belirten genel kabul görmüş bir düzenleyici strateji izler. Bu, biyometrik verilerin toplanması için bilgilendirilmiş onay alma gerekliliğini, zorunlu koruma ve saklama sürelerini, bunların kar amaçlı kullanımının yasaklanmasını, üçüncü taraflara devir haklarının kısıtlanmasını ve ihlal durumunda dava açmak için özel gerekçeleri içerir. bu kurallardan

Önerilen yüz tanıma yasaları benzerdir. ABD Federal Ticaret Komisyonu, teknoloji için aynı mekanizmanın getirilmesini tavsiye ediyor: kişiyi kullanımı konusunda uyarın, ona bir seçenek verin ve verilerinin kullanımını adil bir şekilde kısıtlayın. Electronic Frontier Foundation'ın bu yasaların uygulanmasına odaklanan raporu, daha derin de olsa benzer önerilerde bulunuyor. Örneğin, verilerin kullanımı, dağıtımı ve güvenliği için net kurallar oluşturun; verilerin toplanması ve saklanmasına kısıtlamalar getirmek; birkaç tür biyometrik verinin bir veritabanına dahil edilmesinin yasaklanması; zorunlu bildirim, teftişler ve bağımsız gözetim. Georgetown Üniversitesi'nin Gizlilik ve Teknoloji Merkezi, Yüz Tanıma Yasa Tasarısında hükümetin yüz veritabanlarına erişimini ve gerçek zamanlı yüz tanıma teknolojisinin kullanımını önemli ölçüde kısıtlamayı teklif ediyor.

Ne yazık ki, mevcut ve önerilen gereksinimlerin çoğu doğası gereği usule ilişkindir. Ve nihayetinde, teknolojinin kendisinin yayılmasını ve ilgili altyapının gelişimini durduramayacaklar. Öncelikle belirtmek gerekir ki, mevcut yasalarda yer alan rıza, bildirim ve seçime ilişkin temel varsayımların bir kısmı yanlıştır. Gözetim ve veri işlemeyi düzenleyen bir mekanizma olarak bilgilendirilmiş rıza tamamen işe yaramaz. İnsanlar verilerini kontrol etme hakkına sahip olsalar bile, yine de onu sonuna kadar kullanamazlardı.

Yine de milletvekilleri ve endüstrinin kendisi işleri yoluna koymaya çalışıyor. Ancak çoğu dijital çağ mahremiyet normunda olduğu gibi bu normlarda da birçok boşluk vardır. Bazı yasalar yalnızca verilerin toplanması veya saklanması ile ilgilenir ve bunların nasıl kullanılacağını etkilemez. Diğerleri yalnızca şirketler veya devlet için geçerlidir ve o kadar belirsizdir ki, çeşitli yasa dışı eylemlerin sonuçlarından kaçınmanıza izin verir. Ve çok lanse edilen yüz tanıma teknolojisinin faydalarını deneyimlemek için daha fazla kamera, daha iyi altyapı ve geniş veritabanları gerekir.

Yüz Tanıma Teknolojisinin Geleceği

Yüz tanıma teknolojisi, bir kişinin kişiliği ve hareketleri hakkındaki bilgileri izlemek için sonsuz olanaklar sunar. Ayrıca neredeyse anında kaydedin, dağıtın ve analiz edin. Gelecekte bu teknolojinin gelişmesi, bir kişinin özel bilgilerinin gizliliğinin sürekli olarak ihlal edilmesine yol açabilir. İnsanlığın esenliği, ancak yüz tanıma teknolojilerinin, bu sistemler günlük yaşama çok sıkı bir şekilde girmeden önce yasaklanmasıyla mümkündür. Aksi takdirde, insanlar yalnızca halka açık bir yerde göründüklerinde otomatik olarak tanımlanacakları, bilgileri bir profile girecekleri ve muhtemelen kullanacakları dünyaya aşina olacaklardır. Böyle bir dünyada yüz tanıma teknolojisine karşı çıkanlar itibarsızlaştırılacak, susturulacak veya ortadan kaldırılacaktır.

Yıldönümü iPhone X, rakipleri arasında en sıra dışı özelliklerden birini aldı. Amiral gemisi, sahibinin yüzünü tanıyabilir ve mühendisler, Touch ID ve Ana Sayfa düğmesi yerine TrueDepth kamera ve Face ID işlevini entegre ettiler.

Hızlı, anında ve şifre girmeye gerek kalmadan. Böylece iPhone X'in kilidini bugün açabilirsiniz.

Apple, bir sonraki özellik bir standart haline gelmeden çok önce daima teknolojik geleceğe bakmasıyla bilinir. iPhone X ve yüz tarayıcı söz konusu olduğunda, şirket yüz tanımanın geleceğinden emin.

Bakalım Apple mı yoksa bizim yüzlerimiz mi yanılıyor - bu dijital geleceğe kesin bir geçiş.

😎 Teknoloji bölümü re:Store desteği ile her hafta yayınlanmaktadır.

Peki yüz tanıma nasıl çalışıyor?

Yüz tanıma teknolojisinin çalışması için birkaç bileşen gerekir. İlk olarak, hem veritabanının hem de hazırlanan karşılaştırma algoritmasının depolanacağı sunucunun kendisi.

İkincisi, milyonlarca fotoğrafı işaretlerle besleyen, iyi düşünülmüş ve eğitilmiş bir sinir ağı. Bu tür ağların eğitilmesi kolaydır. Bir anlık görüntü yüklenir ve sisteme sunulur: "Bu Viktor Ivanov", ardından bir sonraki.

Sinir ağı, öznitelik vektörlerini bağımsız olarak dağıtır ve yüzün geometrik desenlerini öyle bir şekilde bulur ki, Victor'u diğer binlerce fotoğraftan bağımsız olarak tanıyabilir.

Aşağıda ele alacağımız aynı FaceN teknolojisinde yaklaşık 80 farklı sayısal özellik kullanılmaktadır.

Neden birdenbire yüz tanıma hakkında konuşmaya başladılar?

2016 yılının ortalarında, İnternet, uygulamayı ve aynı adlı uygulamayı kelimenin tam anlamıyla havaya uçurdu. kullanma nöral ağlar, geliştiriciler, sosyal ağ kullanıcılarının en çılgın hayalini gerçekleştirmeyi başardılar.

Sokakta bir kişiyi gördüğünüzde, akıllı telefonunuzda onun bir fotoğrafını çekebilir, fotoğrafı FindFace'e gönderebilir ve birkaç saniye içinde sayfasını VKontakte'de bulabilirsiniz. Algoritma iyileştirildi, tamamlandı ve yüzleri tanımada giderek daha iyi hale geldi.

Ve her şey köpek ırklarının fotoğraflardan tanınmasıyla başladı. FaceN tanıma teknolojisinin ve Magic Dog uygulamasının yazarı Artem Kukharenko. Adam, bu teknolojinin geleceği olduğunu çabucak anladı ve onu geliştirmeye başladı.

başarıdan sonra FindFace uygulamaları N-Tech.Lab geliştirme şirketi Kukharenko'nun kurucusu, yüz tanımanın neredeyse her sektörde ilgi çekici olduğundan bir kez daha emin oldu:

Mayıs 2016'da N-Tech.Lab, Moskova hükümeti ile birlikte hizmeti test etmeye başladı. Başkentin her yerine, yoldan geçenleri gerçek zamanlı olarak tanımlayan on binlerce kamera yerleştirildi.

Gerçek hikaye. Benzer bir kameranın kurulu olduğu bahçede dolaşıyorsunuz. Suçluların ve kayıp kişilerin veri tabanı ona bağlı. Algoritma, şüpheliye benzediğinizi belirlerse, polis memuru hemen bir uyarı alır.

Tabii ki, bir kişi tam orada bulunabilir sosyal ağ ve herhangi bir üssü kırın. Şimdi, bu tür kameraların tüm şehrin çevresine kurulduğunu hayal edin. Saldırgan kaçamayacak. Her yerde kameralar var: bahçelerde, girişlerde, otoyollarda.

Peki ya Rusya'da yüz tanıma

Şaşıracaksınız, ancak 2016'nın ortasından beri Moskova belediye başkanları aktif olarak şehrin her yerinde bir yüz tanıma sistemi uyguluyor.

Bugüne kadar, Moskova'daki yüksek binaların girişlerine yüzleri tanıyabilen 100.000'den fazla kamera yerleştirildi. Avlulara 25 binden fazla kurulur. Elbette kesin rakamlar gizlidir, ancak bundan şüphe duyabilirsiniz - aktif kontrol tahmin edebileceğinizden daha hızlı yayılıyor.

Başkentte yüz tanıma sistemleri meydanlardan ve kalabalık yerlerden toplu taşıma araçlarına kadar her yere kuruluyor. Sistemlerin kurulmasından bu yana ondan fazla suçlu gözaltına alındı, ancak bu sadece resmi verilere göre.

Tüm kameralar, Unified ile sürekli olarak bilgi alışverişinde bulunur. bilgisayar Merkezi Bilgi Teknolojileri Bölümü. Şüpheli uyarılar kolluk kuvvetleri tarafından derhal kontrol edilir.

Ve bu sadece başlangıç. Geçen yılın sonunda, benzer bir kontrol sistemi St. Petersburg sokaklarında test edilmeye başlandı. FindN tarafından önerilen teknolojinin rahatlığı, herhangi bir özel kamera kurmanın hiç gerekli olmamasıdır.

Standart CCTV kameralarından gelen görüntü "akıllı" bir algoritma tarafından işlenir ve gerçek sihir burada gerçekleşir. Güncel verilere göre bugün FindFace tanıma doğruluğu %73 - %75 arasında değişmektedir. Geliştiriciler, yakın gelecekte %100'lük bir sonuç elde edebileceklerinden eminler.

Yüz tanıma nasıl ortaya çıktı?

Başlangıçta, her türlü biyometrik kimlik yalnızca içeride kullanıldı. kolluk kuvvetleri ve güvenliğin öncelikli olduğu hizmetler. Sadece birkaç yıl içinde, kişisel tanımlama için anatomik ve fizyolojik özelliklerin ölçümü neredeyse tüm tüketici araçlarında standart haline geldi.

Birçok biyometrik kimlik doğrulama türü vardır:

Ve aynı anda diğerlerine göre birçok avantajı olduğu için özellikle ilginç olan ikinci teknolojidir.

19. yüzyılda yüz tanıma teknolojisinin prototipi, önce "tanıma göre portreler" ve daha sonra - fotoğraflardı. Böylece polis failleri tespit edebilirdi. 1965 yılında, ABD hükümeti için özel olarak yarı otomatik bir yüz tanıma sistemi geliştirildi. 1971'de, yüz tanıma için gerekli olan ana belirteçleri belirten teknoloji geri dönecek, ancak bu uzun sürmeyecek.

O zamandan beri istihbarat teşkilatları, ana biyometrik tanımlayıcı olarak kanıtlanmış parmak izi teknolojisini tercih etti.

Ve hepsi, teknolojinin insan yüz özellikleriyle herhangi bir etkileşime izin vermemesi nedeniyle. Ultra hassas lazerler, kızılötesi sensörler ve güçlü işlemciler, tanıma sistemlerinin kendileri de o zamanlar yoktu.

Güçlü bilgisayarların ortaya çıkmasıyla, neredeyse tüm departmanlar yüz taraması yoluyla kimlik belirlemeye geri dönüyor. Bölümlerde ve özel kurumlarda teknoloji patlaması 2000'li yılların ortalarında gerçekleşir ve geçen yıl teknoloji ilk kez tüketici cihazlarında kullanılmaya başlandı.

Yüz tanıma teknolojisi bugün nerelerde kullanılıyor?

akıllı telefonlarda

Yüz tanıma teknolojisinin yaygınlaşması Apple'ın amiral gemisi ile başladı. iPhone X, önümüzdeki yıllarda trendi belirledi ve OEM'ler, Face ID analoglarını aktif olarak cihazlarına entegre ediyor.

bankalarda

Biyometrik yüz tanıma, Amerika Birleşik Devletleri'nde birkaç yıldır kullanılmaktadır. Şimdi teknoloji Rusya'ya ulaştı. Sadece 2017 yılında bu sistemin devreye alınması sayesinde 10 binden fazla hileli işlem engellendi ve 1,5 milyar ruble tasarruf sağlandı.

Yüz tanıma, müşteriyi tanımlamak ve kredi verme olasılığına karar vermek için kullanılır.

mağazalarda

Perakende segmenti teknolojiyi kendine göre kullanıyor. Yani herhangi bir satın alırsanız Ev aletleri mağazada ve bir süre normal alımlar için geri döndükten sonra, yüz tanıma sistemi sizi girişte hemen tanımlar. Satıcı, veritabanından hemen bilgi alacak ve yalnızca adınızı değil, aynı zamanda satın alma geçmişini de öğrenecektir. Satıcının daha fazla davranışını tahmin etmek kolaydır.

Şehirlerin hayatında

Teknoloji tam olarak bunun için tasarlandı ve geliştirildi. Stadyumlardan sinemalara, çok sayıda insanın olduğu her yerde kimlik tespiti özellikle önemlidir. Bugün, yüz tanıma teknolojisi isyanları ve terörist saldırıları önlemeye yardımcı oluyor.

Hangi şirketler yüz tanıma ile ilgileniyor?

Google, Facebook, Apple ve diğer BT devleri artık aktif olarak yüz tanıma ile ilgili geliştiricilerin projelerini satın alıyor. Hepsi teknolojide büyük bir potansiyel görüyor.

Bunlar resmi olarak duyurulan anlaşmalardan sadece birkaçı. Aslında çok daha fazlası var. Önde gelen BT şirketlerinin, Face ID ve teknoloji analoglarını akıllı telefonlara entegre etmenin yanı sıra, yüz tanımayı kullanmak için çok daha büyük planları var.

Yüz tanıma ile gelecek nasıl olacak?

Akıllı telefonlarda yüz tarama teknolojisinin faydaları nelerdir ve elektronik aletler, biz zaten anladık, yakın geleceğe bakalım ve kendini her yere yüz tanıma kamerasının kurulu olduğu bir şehre düşen bir insanın hayatında bir gün hayal edelim.

Günaydın! Gülümseyin, akıllı ev sistemi size bakıyor. Hmm usta, dün çok içtim - yüzümde görebiliyorum, zar zor tanıdım. Barsik koridorda karısının yanında akşam yemeğini bitiriyor. Yabancı yok. İnanılmaz.

Kahve makinesine "her zamankinden biraz daha yakın" bir bakış ve ılık sütlü orta sertlikte americano'nuz hazır. Ah, kapıda biri var! Ah, bu benim en sevdiğim kayınvalidem. İçeri gelin, kapı size açık - dünyadaki hiçbir tanıma sistemi yüzünüzü unutamaz.

Hazırsınız ve asansöre gidin. Hayır, hayır, bu tanıma sistemi son asansöre binmeyi tercih ettiğinizi zaten biliyor, bu yüzden zaten çağrıldı.

Sizi uzaktan gören 500 beygir gücündeki elektrikli otomobil, direksiyon simidinin erişimini otomatik olarak ayarladı ve koltuğun konumunu düzeltti. Kapı açık - oturun.

Otopilot sistemleri üreticileri, mevzuatı insansız araçlara ihtiyaç olduğuna ikna etmeye çalışırken, trafik kurallarını ihlal etmemeye çalışın. Güvenlik kameraları her yerde ve para cezası ödemek kaçınılmaz. Sonuçta, kesinlikle araba kullanıyorsunuz ve gaz pedalına basar basmaz, banka kartınızdan hız cezası kesilecek.

Son olarak, Rus şehirlerinin altyapısında yüz tanıma teknolojisi uygulayan aynı şirketin ofis binasındayız. Evet, bu senin işin. Kontrol sıkı ama endişelenmenize gerek yok - arabayı park ederken kameralar sizi zaten tanıdı.

Çalışmak daha zor hale geldi: ofisin tüm çevresinde, kimin ne yaptığını "gören" ve aynı zamanda duyguları okuyabilen tanıma kameraları var. Kısacası işyerinde oyalanmak işe yaramayacaktır.

Belki de bugün etrafında bu kadar çok mit, yalan ve beceriksizliğin olduğu başka bir teknoloji yoktur. Teknolojiden bahseden gazeteciler yalan söyler, başarılı uygulamalardan bahseden politikacılar yalan söyler, çoğu teknoloji satıcısı yalan söyler. Her ay insanların yüz tanımayı onunla çalışamayan sistemlere sokmaya çalışmasının sonuçlarını görüyorum.

Bu makalenin konusu uzun zamandır ağrıyor, ancak bir şekilde yazmak için çok tembeldi. Farklı insanlara yirmi kez tekrar ettiğim birçok metin. Ancak, bir paket daha çöp okuduktan sonra, zamanın geldiğine karar verdim. Bu makaleye bağlantı vereceğim.

Bu yüzden. Bu yazıda birkaç basit soruyu cevaplayacağım:

Algoritmaların yaratıcılarının bu veritabanlarını nereden aldığını düşünüyorsunuz?

Küçük ipucu. Şu anda sahip oldukları ilk NTech ürünü Find Face. Bence açıklamaya gerek yok. Elbette VKontakte, her şeyi dışarı pompalayan botlarla mücadele ediyor açık profiller. Ama duyduğum kadarıyla insanlar hala pompalıyor. Ve sınıf arkadaşları. Ve instagram.

Görünüşe göre Facebook'ta - orada her şey daha karmaşık. Ama bir şey bulduklarından eminim.
Yani evet, profiliniz herkese açıksa gurur duyabilirsiniz, algoritmaları eğitmek için kullanılıyordu;)

Çözümler ve şirketler hakkında

Şimdi diğer liderler 1-2 Çinli şirket ve 1 Amerikalı, Vocord reytinglerde bir şeyler kaybetti.

itmo, 3divi, Intellivision sıralamasında Ruslar da var. Sözdizimi hatası- Belarus şirketi, bir zamanlar Moskova'da olmasına rağmen, yaklaşık 3 yıl önce Habré'de bir blogları vardı. Yabancı şirketlere ait birkaç çözüm daha biliyorum ama geliştirme ofisleri de Rusya'da. Rekabette yer almayan ancak iyi çözümlere sahip gibi görünen birkaç Rus şirketi de var. Örneğin, Binyıl Kalkınma Hedefi var. Açıkçası, Odnoklassniki ve Vkontakte'nin de kendi iyileri var, ancak bunlar dahili kullanım içindir.

Kısacası, evet, yüzler esas olarak biz ve Çinliler tarafından kaydırılıyor.

NTech, dünyada ilk gösteren oldu iyi parametreler yeni seviye. 2015'in sonunda bir yerde. VisionLabs, NTech'e ancak şimdi yetişti. 2015'te pazar lideriydiler. Ancak çözümleri eski nesildi ve NTech'e ancak 2016'nın sonunda yetişmeye çalıştılar.

Dürüst olmak gerekirse, bu iki şirketi de sevmiyorum. Çok agresif pazarlama. Sorunlarını çözmeyen, açıkça uygunsuz bir çözüm verilen insanlar gördüm.

Bu açıdan Vocord'u daha çok beğendim. Bir keresinde Vocord'un çok dürüst bir şekilde söylediği adamlara “Projeniz bu tür kameralar ve kurulum noktaları ile çalışmaz” tavsiyesinde bulundum. NTech ve VisionLabs mutlu bir şekilde satmaya çalıştı. Ancak Vocord'un yakın zamanda ortadan kaybolduğu bir şey var.

sonuçlar

Bugün, tüm suçluları yakalayabileceğiniz veya şehirdeki herkesi izleyebileceğiniz tüm peri masallarına inanamazsınız. Ancak bu tür şeylerin suçluları yakalamaya yardımcı olabileceğini unutmamak önemlidir. Örneğin metrodaki herkesi durdurmak için değil, sadece sistemin benzer gördüğü kişileri durdurmak için. Yüzlerin daha iyi tanınması için kameralar kurun ve buna uygun bir altyapı oluşturun. Örneğin, buna karşıyım. Bir başkası olarak tanınmanız durumunda bir hatanın bedeli çok büyük olabilir.