Hva du trenger å vite om ansiktsgjenkjenning teknologi
Av Teknologi / / December 19, 2019
Zaur Abutalimov
Direktør for produktservice sky videoovervåkning og videoanalyse for business Ivideon.
Elena Glazkova
Markedsfører Ivideon.
For staten, ansiktsgjenkjenning - en viktig del av sikkerhetssystemet og en imponerende budsjettposten. For journalister - enten et universalmiddel eller et instrument for en verden konspirasjon. For business - et verktøy eller produkt. Hvem sin side heller ikke akseptere, de grunnleggende spørsmålene fortsatt. Svarene på disse brukerne rutinemessig søk på Internett (et gjennomsnitt på 28 704 en spørring om emnet av ansiktsgjenkjenning i en måned), men showet er ikke alltid. For å rette opp situasjonen.
Hva er ansiktsgjenkjenning
Separate fluer fra koteletter. Brukere stadig møtt med ansiktsgjenkjenning i sin egen smartphonesHvor biometrisk identifikasjons brukes for å låse enheten og få tilgang til bare eieren kunne dataene. Under gjenkjenningsprosessen nødvendigvis involvert 3D-kamera, var det umulig å lure et bilde gadget.
Likevel er det identifisering av enkeltpersoner i sanntid og reelle forhold, og da er det uløselig assosiert med videoovervåking systemer, der folk bokstavelig talt "snapper bort" av kompaktkameraer video stream.
Tenk deg en høy kvalitet og moderne videokamera, plassert like over den gjennomsnittlige høyden av en mann i et godt opplyst sted. Før henne hver dag det tar omtrent like mye om de samme menneskene. Flytt de er ikke veldig fort.
Fanget video kan lagres i skyen arkivet. Kameraet forbinder analysemodulen: en kompleks blanding av algoritmer (kunstig intelligens, Neural nettverk, det er alt) pluss brukergrensesnittet. Module "griper" ansiktet av videostrømmen, bestemmer kjønn og alder, og setter inn data i databasen.
Gradvis bildet blir større. Systemet lagrer alle ansikter automatisk og lagrer dem i en fil, og brukeren med en toleranse spesifiserer ytterligere informasjon: navn, stilling, status og andre merker ( «VIP-gjeste" eller 'tyv'). Du kan laste opp et bilde av den ønskede personen, og modulen finner arkivet i deteksjon av alle som person.
Når en person med et merke på nytt passerer foran kameraet, registrerer systemet det som en viktig begivenhet og sender en push-varsling til interesserte brukere.
Påvisning av ansiktsgjenkjenning i sammenheng - dette er situasjonen når algoritmen utgangspunktet innså at personen foran ham, i stedet for et eple eller en havfrue med Starbucks kopper. Den datakraft krevde ham første til å gjøre det, og bare da det kan sammenlignes med databasen eller personen til å huske.
Hvis du har lest de forrige par avsnitt til slutt, gratulerer, nå vet du hvordan ansiktsgjenkjenning i en ideell situasjon. Beskrivelse egnet for alle systemer, fra de som brukes i Moskva metro, for små forretningsløsninger.
Det viktigste å forstå: den ideelle situasjonen i det virkelige liv for å skape vanskelig, spesielt når det kommer til hele byen, ikke på kontoret eller butikk. For eksempel, i undergrunnen mange mennesker, alle forskjellige, de går fort. Kameraer trenger mye, de er verdt pengene, plasserer dem trenger kompetente eksperter.
Er det mulig å lure algoritmen ansiktsgjenkjenning
Til tross tilfelle av en glipp, har ofte bedre enn en som folk definerer ansiktet nøyaktigheten av maskin anerkjennelse. Kina vil snart væreKina skal bygge gigantisk ansiktsgjenkjenning database for å identifisere enhver borger i løpet av sekunder Systemet er i stand til Finn en bestemt person Blant de 1,3 milliarder andre innbyggere i 3 sekunder med en nøyaktighet på 90%.
Likevel klart dette spørsmålet er vanskelig å svare på fordi den eneste perfekte ansiktsgjenkjenning algoritmen ikke eksisterer. Store briller limt skjegg, en cap, høy hastighet bevegelse, den spesielle make-up (for eksempel malt i ansiktet grille"Black Swan", sel, sirkler og pinner. Hvordan flykte fra ansiktsgjenkjenningssystemer som bruker sminke) - alt dette er i stand til å forvirre algoritme. Spesielt i kombinasjon, fordi det er nok til å gjenkjenneHvordan jukse deteksjonssystem om 70% åpen flate. Forestill deg nå at du må bruke de ovennevnte endringer i den virkelige byen. Det høres ikke så enkelt, ikke sant?
Er det mulig å gjenkjenne enkeltpersoner på nettet
Internett - et sted for paradoks: folk her kan samtidig bekymre seg for, ikke avgjøre om hver et annet kamera på gatene i deres personlighet, og virkelig ønsker å "gjenkjenne andres ansikter for bilder online. " Vurdere denne linjen av ansiktsgjenkjenning separat.
programvaren for ansiktsgjenkjenning - det er heller ovenfor analysemodul (CCTV kamera + programvare + sky lagring), eller myke, i likhet med den kjente (litt skandaløs) tjeneste FindFace. Dagens nedlasting anerkjennelse program enheter "for gratis og uten registrering," i de fleste tilfeller, selvfølgelig, umulig.
Drømmen om en bruker som går inn i en spørring, selvsagt, er som følger: Gå til nettstedet, laste opp bilder menneskelig filmet i smug på T-banen, programmet gjenkjenner ansiktet og gir en kobling til profilen i det sosiale nettverket. Aha, jeg fanget! Eller er det: å laste ned programmer til datamaskinen, koble til henne webcam og hennes katt raspoznaosh snute. Suksess - nå vil du motta et varsel hver gang en katt stjeler pølse.
Virkeligheten er grusom. Den første nettsted som tilbyr lignende, nekter å jobbe, og den andre - krever Python programmering. Mer eller mindre som en drøm app som heter SearchFaceSom nylig startSearchface startet med autorisasjon gjennom "VKontakte". Men det sosiale nettverket stengt denne funksjonen kalt FindClone. Du laster opp bildene dine, og algoritmen prøver å identifisere den samme personen i databasen av sosiale nettverk "VKontakte". Referanser til søknaden er ikke utstedt profilen, bare bildene - og det spiller ingen rolle hvem de ble lastet. Hvis brukeren har lenge vært aktiv i sosiale nettverk, foto problemet skapt uhyggelig "biografisk" effekt, men hvis ikke, kan den anerkjente bilde le.
Egentlig eksempelet SearchFace klart svar på spørsmålet "Hvordan du bruker sosiale nettverk ansiktsgjenkjenning?". Mer korrekt å cformulirovat det på denne måten: "Som sosiale nettverk brukes til å gjenkjenne ansikter" Svaret er enkelt: databasen. Et uendelig antall av unike kombinasjoner av tall (dette er for algoritmer Facebook"VKontakte" og den andre personen ser på bildet) danner grunnlaget for opplæring av nevrale nettverk, som er grunnlaget for en avgjørelse ansiktsgjenkjenning.
Løsninger er alle forskjellige, og det nevrale nettverk er også forskjellige, og detaljer og tekniske spesifikasjoner, kunder og leverandører av tjenester, som regel, ikke er beskrevet. Spesielt er kjønn og alder anerkjennelse modul i stand til å avgjøre på grunn av det faktum at det kan lære av den informasjonen som finnes i "Klassekamerater", "VKontakte", Instagram og Facebook.
Som programmert ansiktsgjenkjenning
Du bør aldri svare på spørsmål, og utviklere for utviklere, hvis du ikke er en utvikler. Derfor snudde vi for å få hjelp til en spesialist.
Dmitry Soshnikov
Medlem av den russiske foreningen for kunstig intelligens og senior ekspert på utvikling av AI systemer og maskinlæring Microsoft.
Ansiktsdeteksjon (så vel som andre beslektede operasjoner) - en ganske typisk problem. Derfor er det mange selskaper tilbyr komplette tjenester i form av en sky API (programmerings mellomledd mellom programmer) for høykvalitets løsninger på disse problemene. I tillegg til IT-giganter som Microsoft og Google, er ansiktsgjenkjenning også involvert i de spesialiserte selskaper, deriblant russisk. Deres produkter er i rask utvikling, og gi et enda mer interessant funksjoner som identifisering av personer og silhuetter i mengden.
Seg fra bakken for å trene et nettverk er mye mer kompleks. Trenger du en stor og høy kvalitet sett med inngangsdata, det vil si hundretusener (eller bedre enda mer!) Bilder av mennesker. I tillegg vil det trenge betydelige dataressurser og kunnskap innen AI og maskinlæring. Store selskaper har alle disse verktøyene, så løse problemet mye bedre.
Det er også en mellomløsning - som allerede er brukt til å trene det neurale nettverk, for eksempel, OpenFace. Dette alternativet vil trolig være å jobbe litt verre enn klar skytjeneste, men vil tillate å ha full kontroll over systemet. Dette vil kreve en viss grad av forståelse av arbeidet nevrale nettverk og nevrale nettverk rammer og, tilsynelatende, litt kjennskap til Python, som har vunnet popularitet som hovedprogrammeringsspråk blant de data Science fagfolk.
Faktisk er det funnet hensiktsmessig å utføre forskjellige forsøk for å visualisere dataene og fremstille matriseberegninger takket være utmerket NumPy pakken effektive. Dette er ikke det beste språket for kommersiell utvikling fordi den ikke inneholder noen effektive virkemidler for å skape mer trygghet programvaresystemer, men alternativer til ham innen trening dyp nevrale nettverk ennå no.
Hvordan ansiktsgjenkjenning i virksomheten
Etterspørselen etter ansiktsgjenkjenning i fintehe, detaljhandel og andre typer virksomhet direkte relatert til økt tilgjengelighet av teknologi. Mekanikken er enkel: alle bedrifter og i alle organisasjoner er det overvåkingskameraer, som brukes som verktøy for datainnsamling og påfølgende analytikere. I en verden av overvåkingssystemet er fjernet i den siste måneden terabyte med video i Full HD, det vil si, informasjonsbehandling er lagret er virkelig mye.
Nødvendig programvare for dataanalyse kan "sydd" til produsenten av enheten. Kameraer med videoanalyse "om bord" er som regel ganske dyrt.
Alternative - analyse i skyen, det vil si ekstern datasenteret, som er koblet til et hvilket som helst billig kamera. Det er mye billigere, pluss gir fleksibilitet - du kan skreddersy løsninger for spesifikke virksomhet.
anerkjennelse teknologi popularitet personer i ulike felt av aktivitet øker. For eksempel Savings Bank - en av lederne i form av kunngjøringen av en rekke høyt profilerte prosjekter ansiktsgjenkjenning, og argumentereHan gjenkjenner deg fra tusen ATM bestemme kundens øyne med ham i denne forbindelse kan kanskje at "Tinkoff". I 2017 kjøpte SberbankSavings investert i ansiktsgjenkjenning teknologi 25,07% av selskapets VisionLabs, lage programvare for ansiktsgjenkjenning. For 2018 finansinstitusjon har klart å teste ansiktsgjenkjenning i Moskvas metro, og til og med fangstTakket være systemet for godkjenning av Sberbank personer fanget 42 kriminelle 42 kriminelle testHan gjenkjenner deg fra tusen ATM bestemme kundens øyne Minibanker med identifisering av personer som angripere ikke kan ta ut penger fra andres kort, samt å kunngjøre innsamling av biometriske data (stemme lyd, video ansikt) kunder. I april i år, Sberbank fikk en kontroll av utvikleren av stemmegjenkjenning systemer og mennesker - "Speech Technology Center" (MDG).
En annen ting er at forhåndsvisningen, test, pilot og kjøpsbeslutninger - for ikke å faktisk gjennomføre. At akkurat nå er det virkelig brukes i Savings Bank (og hvis brukt) er trygt å si kan faktisk bare tysk Gref.
Med forhandlere åpenhet. Faktisk er det tre problemer som ansiktsgjenkjenning løser.
For det første, tyveri. Butikkene opererer svindlere, Ofte med de samme personene i det samme nettverket. Ansiktsgjenkjenning gjør det mulig å bestemme "drivende tyver" og andre, tidligere brutt bestillingen. Så snart en oppført i bunnen av lovbryteren vil gå til butikken, vil beskyttelsen bli varslet i messenger eller annen praktisk måte.
For det andre, det er vanskelig å jobbe med våre faste kunder. Data om kjøp og bursdager å tilpasse tilbud for VIP-kunder og fans av merkevaren, er rett og slett ikke nok. Ansiktsgjenkjenning kan integreres med CRM - dvs. programvare hvor ledere føres all informasjon om alle transaksjoner i organisasjonen. I tilfeller med tyver og VIP ansiktsgjenkjenning fungerer omtrent det samme: en person kom inn i svart eller hvit liste, og når den dukker opp igjen, vil systemet pipe person med tilgang. Kjønn og alder registreres automatisk, og ytterligere informasjon for å legge den ansvarlige offiser.
Tredje, identifisering av personer i reteyle brukes for målrettet reklame. For eksempel, i noen butikker X5 Retail Group etablertX5 omfatte datamaskinen visjon kamera for å gjenkjenne ansiktsuttrykk og kunde alder. Ved å analysere disse dataene, systemet vises på skjermen på trading gulvet produkter som kan behage mannen. Mer levende illustrasjon - Case Lolli & Pops, stort konditori i USA. Ansiktsgjenkjennelsessystemet bestemmerDin fremtid i butikken lojalitetsprogram vil bli matet av ansiktsgjenkjenning faste kunder og sender sine smarttelefoner varsel med produkter som kan glede dem (tar hensyn til individuelle preferanser og selv allergi mot mat).
Et annet slående eksempel på bruk av teknologi i reteyle - butikker uten kjøpmenn og banker. For eksempel, Alibaba Tao CafeAmazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown - en kafé og supermarked, ligger i Hangzhou. Det selger drikke, snacks, mat, leker, ryggsekker og lignende. Tao Cafe er kun åpen for brukere av nettstedet Taobao.
Når du kjøper drinker kamerasystem med støtte for ansiktsgjenkjenning identifiserer automatisk klienten knyttet til deres konto i nettbutikken og behandle betalingen. Kjøpere gå gjennom rommet, som er utstyrt med flere sensorer, som identifiserer både klienten og produkter. Skanning fungerer selv om folk legger kjøpet i lommen eller vesken.
Som utvikler teknologi for ansiktsgjenkjenning
video overvåkingssystemer med identifisering av enkeltpersoner er egentlig å ta over verden. I Moskva, til antall kameraer i 2019 nåHøy teknologi og sikkerhet: Hvor mange kameraer vises i år 174000. Dette betyr ikke at alle disse standardenhet kan gjenkjenne personlighet: den hyppigst rapporterteRecognition System kriminelle er ønsket av videokameraet vil fungere i Moskva i 2019 om 160 tusenvis av kameraer med denne funksjonen. Likevel, på slutten av 2018 av Moscow City Hall annonserte sin intensjonMyndighetene i Moskva i 2019 kommer til å erstatte videokameraet og kjør ansiktsgjenkjenning system erstatte alle overvåking enheter og danner en helt innovativt system i neste år.
Paradokset er at 160 000 - det er ikke så mye. Kina - særlig når sammenlignet med andre ledende søkemotorer spørsmål om emnet av ansiktsgjenkjenning. Der på slutten av 2017 varIn Your Face: Kina er altseende state mer enn 170 millioner video overvåkingskameraer og for de neste tre årene planlagtKinas 'Big Brother' overvåkningsteknologi er ikke på langt nær så altseende som regjeringen ønsker deg til å tenke Koble til nettverket har ca 400 millioner.
Riktig og riktig bruk av ansiktsgjenkjenning arbeider primært for å øke sikkerhet og komfort. Folk vanligvis trenger hurtig inn tillit til teknologi som eliminerer dem fra køen til en fotballkamp (smilende kammer - passert), for å hindre tyveri og hooliganisme, eller hjelpe mindre å bruke på innkjøp (lojalitetsprogram). Alt dette, selvfølgelig, krever en viss regulering - spesielt for denne beskyttelsen lover blir laget personopplysninger.
I fremtiden, sannsynligvis, omfanget av ansiktsgjenkjenning i videoovervåking systemer vil bli regulert på samme måte som dagens praksis med å jobbe med identifisering av enkeltpersoner på internett. Søker personvern mennesker bare ikke laste i overkant Network - Delvis svikt i tjenesten SearchFace beviser at denne strategien er effektiv.
Selvfølgelig kan man ikke på ubestemt tid begrense seg i gang i gatene, hvor kameraene er montert på hver kryss, men muligheten til å være anonym er dannet, hvis det er forespurt av samfunnet.
se også🧐
- Hva er tyveri av digitale identitet og hvordan du kan beskytte dataene på Internett
- World of Big Brother: hva kan kammeret med kunstig intelligens
- I Russland kan du nå bekrefte betalinger til ansiktet