Amit az arcfelismerő technológiáról tudni kell

2024 Szerző: Malcolm Clapton | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-17 03:59

Hogyan használják ezt a technológiát a kormányok és a vállalkozások, be lehet-e csalni egy kamerát arcazonosító rendszerrel, és meg lehet-e találni egy személyt az interneten egy fénykép segítségével.

Elena Glazkova Ivideon marketingszakértő.

Az állam számára az arcfelismerés a biztonsági rendszer fontos része és lenyűgöző költségvetési tétel. Az újságírók számára ez vagy csodaszer, vagy egy világösszeesküvés eszköze. Vállalkozásnak, szerszámnak vagy terméknek. Bármelyik oldalon áll is, az alapvető kérdések továbbra is fennállnak. A felhasználók rendszerint az interneten keresnek rájuk választ (átlagosan 28 704 arcfelismerő lekérdezés havonta), de nem mindig találják meg. A helyzet korrigálása.

Mi az arcfelismerés

Válasszuk szét a legyeket a szeletektől. A felhasználók nagyobb valószínűséggel szembesülnek arcfelismeréssel a saját okostelefonjukban, ahol biometrikus azonosítás segítségével oldják fel az eszközt, és csak a tulajdonosa férhet hozzá az adatokhoz. A 3D-s kamera szükségszerűen részt vesz a felismerési folyamatban, így nem lehet fényképpel megtéveszteni a kütyüt.

Az arcok valós idejű és valós körülmények közötti azonosítása is létezik: ebben az esetben elválaszthatatlanul kapcsolódik a videó megfigyelőrendszerekhez, ahol az arcokat szó szerint "kiragadják" a kamerák által felvett videofolyamból.

Képzeljen el egy jó minőségű, modern CCTV kamerát, amely az átlagos emberi magasság fölé kerül, jól megvilágított helyen. Megközelítőleg ugyanannyi ember halad el előtte minden nap. Nem mozognak túl gyorsan.

A rögzített videó a felhőarchívumban tárolható. A kamerához egy elemző modul csatlakozik: algoritmusok komplex kombinációja (mesterséges intelligencia, neurális hálózatok, ennyi) plusz egy felhasználói felület. A modul "kiveszi" az arcokat a videofolyamból, meghatározza a nemet és az életkort, majd beviszi az adatokat az adatbázisba.

Fokozatosan több kép jelenik meg. A rendszer automatikusan megjegyzi az összes felismert arcot és rögzíti az archívumban, a belépéssel rendelkező felhasználó pedig további adatokat jelez: név, beosztás, státusz, egyéb jelzések ("VIP-vendég" vagy "tolvaj"). Feltöltheti a kívánt személy fényképét, és a modul megtalálja az archívumban az összes észlelést.

Amint egy jelzéssel rendelkező személy ismét a kamera elé lép, a rendszer ezt fontos eseményként rögzíti, és push értesítést küld az érdeklődő felhasználóknak.

Az arcfelismerés összefüggésében az észlelés olyan helyzet, amikor az algoritmus elvileg megértette, hogy arcról van szó, nem pedig almáról vagy sellőről egy Starbucks bögréből. Ehhez először számítási teljesítményre van szüksége, és csak ezután tudja az arcot az alaphoz igazítani vagy emlékezni.

Ha végigolvastad az előző néhány bekezdést, gratulálunk, most már tudod, hogyan működik az arcfelismerés ideális helyzetben. A leírás minden rendszerhez alkalmas: a moszkvai metróban használtaktól a kisvállalkozások számára készült megoldásokig.

A legfontosabb dolog, amit meg kell érteni, hogy nehéz ideális helyzetet teremteni a való életben, különösen, ha az egész városról van szó, és nem egy irodáról vagy üzletről. Például a metrón sokan vannak, mindenki más, gyorsan jár. Sok kamera kell, pénzbe kerül, hozzáértő szakemberek helyezzék el.

Lehetséges-e átverni az arcfelismerő algoritmust?

Az időnkénti baklövések ellenére a gépi felismerés pontossága már gyakran jobb, mint az, amellyel az emberek arcokat határoznak meg. Hamarosan megjelenik Kínában egy óriási arcfelismerő adatbázis, amely másodperceken belül azonosítja az állampolgárokat, egy olyan rendszer, amely 3 másodperc alatt 90%-os pontossággal képes megtalálni egy adott személyt 1,3 milliárd másik lakos között.

És mégis nehéz erre a kérdésre egyértelműen válaszolni, mert nincs egyetlen ideális algoritmus az arcfelismerésre. Nagy szemüveg, ragasztott szakáll, sapka, nagy mozgássebesség, speciális smink (például arcra festett "Fekete hattyú" rács, macskák, körök és pálcikák. Hogyan meneküljünk az arcfelismerő rendszerek elől smink segítségével) - mindez megzavarhatja az algoritmust. Főleg összességében, mert a felismeréshez elég Hogyan csaljunk felismerő rendszereket akár 70%-a nyitott arc. Most képzelje el, hogy a fenti trükköket egy igazi városban kell használni. Nem hangzik olyan egyszerűnek, igaz?

"Anti-Recognition" szemüveg Japánból, amely még 2015-ben

És itt van egy ilyen 3D-s maszk 2014-ben

Lehetséges az arcok online felismerése?

Az internet paradox hely: az itt élők egyszerre aggódhatnak amiatt, hogy az utcán minden második kamera észleli-e a személyiségüket, és őszintén akarják "felismerni mások arcát az online fényképeikről". Nézzük külön ezt az arcfelismerési trendet.

Az arcfelismerő program vagy a fent leírt elemző modul (CCTV kamera + szoftver + felhőtárhely), vagy a jól ismert (kissé botrányos) FindFace szolgáltatáshoz hasonló szoftver. Ma már persze az esetek túlnyomó többségében lehetetlen „ingyen és regisztráció nélkül” letölteni egy arcfelismerő programot.

2016. február 18-án alapították a FindFace.ru webszolgáltatást, amely segít megtalálni az embereket a VKontakte közösségi hálózaton fényképeik alapján. Többek között neki köszönhetően mindenki megtalálhatta a pornófilmekben szereplő lányok profilját. Nagyon hamar elkezdték használni a szolgáltatást számos flash mob számára arcok észlelésére, amelyeknek minden joga megvolt ahhoz, hogy soha senki ne észlelje őket. Botrány robbant ki, amely vírusreklámként működött: a szolgáltatás alapját képező technológia számos rangos elismerést kapott, és felkeltette az ügyfelek érdeklődését az állam és a vállalkozások részéről. A szolgáltatás 2018. szeptember 1-től már nem nyújtja a tüntetők felismerésére használt FindFace szolgáltatást, bejelentette a fotószolgáltatással történő emberkeresés lezárását, mivel azt az NtechLab különböző üzleti szektorok számára kínálta megoldások sorává alakította át.

A kérést beküldő felhasználó álma nyilvánvalóan így néz ki: felmész az oldalra, feltölt egy fényképet egy személyről, akit lopva készítettek a metróban, a program felismeri az arcot, és kiad egy linket a profilhoz. a közösségi háló. Igen, elkapták! Vagy így: letöltöd a programot a számítógépedre, csatlakoztatod a webkamerádat és felismered a macskád arcát. Siker - most minden alkalommal értesítést fog kapni, amikor a macska kolbászt lop.

A valóság kegyetlen. Az első webhely, amely ilyesmit kínál, nem hajlandó működni, a második pedig programozási ismereteket igényel Pythonban. A közelmúltban újraindított SearchFace nevű, többé-kevésbé álomszerű alkalmazást a Searchface a VKontakte engedélyével újraindította. De a közösségi hálózat bezárta ezt a FindClone nevű funkciót. Feltöltött egy fényképet, és az algoritmus megpróbálta felismerni ugyanazt az arcot a VKontakte közösségi hálózat adatbázisában. Az alkalmazás nem adott ki linket a profilhoz, csak magukat a képeket – és teljesen mindegy, hogy ki töltötte fel. Ha egy felhasználó hosszú ideje aktív egy közösségi oldalon, egy fénykép kiadása kísérteties "életrajzi" hatást keltett, de ha nem, akkor a felismert képek megnevettethetik.

Valójában a SearchFace példa egyértelműen megválaszolja a „Hogyan használják a közösségi hálózatok az arcfelismerést?” kérdésre. Helyesebb lenne így megfogalmazni: "Hogyan használják a közösségi hálózatokat arcfelismerésre?" A válasz egyszerű: mint egy adatbázis. Megszámlálhatatlan számú egyedi számkombináció (így néznek ki a képen látható arcok a Facebook, a VKontakte és mások algoritmusaira) képezik az alapját az egyik vagy másik arcfelismerő megoldás alapját képező neurális hálózatok betanításának.

A megoldások mind különbözőek, és a neurális hálózatok is mások, és az ügyfelek és a szolgáltatók általában nem hoznak nyilvánosságra részleteket és műszaki jellemzőket. A nem- és életkor-felismerő modul különösen annak a ténynek köszönhető, hogy képes tanulni az Odnoklassniki, a VKontakte, az Instagram és a Facebook információiból.

Hogyan programozható az arcfelismerés

Soha nem kell válaszolnia a fejlesztői és fejlesztői kérdésekre, ha Ön nem fejlesztő. Ezért szakemberhez fordultunk segítségért.

Dmitry Soshnikov Az Orosz Mesterséges Intelligencia Szövetség tagja, a Microsoft mesterséges intelligencia és gépi tanulási rendszerek fejlesztésének vezető szakértője.

Az arcfelismerés (valamint más kapcsolódó műveletek) meglehetősen gyakori feladat. Ezért sok vállalat kész szolgáltatásokat nyújt felhő API-k (alkalmazások közötti szoftverközvetítők) formájában e feladatok magas színvonalú megoldására. Az olyan IT-óriások mellett, mint a Microsoft és a Google, speciális cégek, köztük oroszok is foglalkoznak arcfelismeréssel. Termékeik gyorsan fejlődnek, és még izgalmasabb funkciókat kínálnak, mint például az arcok és a sziluettek azonosítása tömegben.

Sokkal nehezebb a nulláról betanítani egy neurális hálózatot. Nagy és jó minőségű kiindulási adathalmazra van szükségünk, vagyis több tíz- és százezer (vagy még több!) Fényképre emberekről. Emellett jelentős számítási erőforrásokra, valamint a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás ismeretére lesz szükség. A nagy cégeknek mindezen eszközök a rendelkezésükre állnak, így sokkal jobban megoldják a problémát.

Van egy köztes megoldás is - például egy már betanított neurális hálózat használata. Ez az opció valószínűleg egy kicsit rosszabbul fog működni, mint egy kész felhőszolgáltatás, de lehetővé teszi a rendszer teljes ellenőrzését. Ehhez bizonyos szintű ismerete szükséges a neurális hálózatok és a neurális hálózati keretrendszerek működéséhez, és nagy valószínűséggel a Python nyelv ismerete, amely az adattudományi szakemberek körében fő programozási nyelvként vált népszerűvé.

A kiváló NumPy csomagnak köszönhetően valóban kényelmes különféle kísérletek elvégzése, adatok megjelenítése és hatékony mátrixszámítások elvégzése. Ez nem a legjobb nyelv az ipari fejlesztéshez, mivel nem tartalmaz hatékony eszközöket nagy biztonságos szoftverrendszerek létrehozásához, de a mély neurális hálózatok képzésében még nincs alternatíva.

Hogyan működik az arcfelismerés az üzleti életben

Az arcfelismerés iránti kereslet a fintech, a kiskereskedelem és más típusú üzletágakban közvetlenül összefügg a technológia megnövekedett elérhetőségével. A mechanika egyszerű: minden vállalkozás és minden szervezet rendelkezik CCTV kamerával, amelyet az adatgyűjtés és az azt követő elemzés eszközeként használnak. A világban a megfigyelőrendszerek havonta terabájtnyi videót forgatnak Full HD-ben, vagyis valóban rengeteg információ jut a feldolgozásra.

Az adatelemzéshez szükséges szoftvert a gyártó „felvillanthatja” a készülékre. A fedélzeti videóelemző kamerák általában meglehetősen drágák.

Alternatív lehetőség az analitika a felhőben, vagyis egy távoli adatközpont, amely bármilyen olcsó kamerához csatlakozik. Ez egy nagyságrenddel olcsóbb, ráadásul rugalmasságot biztosít – a megoldásokat egy adott vállalkozáshoz igazíthatja.

Az arcfelismerő technológia népszerűsége a különböző tevékenységi területeken növekszik. Például a Sberbank az egyik vezető a különböző nagy horderejű arcfelismerő projektek meghirdetésében, és vitatkozhat azzal, hogy Önt ezer közül felismeri: az ATM ebben a tekintetben szemből azonosítja az ügyfelet, talán csak Tinkoff. 2017-ben a Sberbank felvásárolta a Sberbankot, és a VisionLabs 25,07%-át fektette be az arcfelismerő technológiába, amely arcfelismerő szoftvert hoz létre. 2018-ban egy pénzintézetnek sikerült kipróbálnia az arcfelismerést a moszkvai metróban, és még 42 bűnözőt is elkaptak, a Sberbank arcfelismerő rendszerének köszönhetően 42 bűnözőt fogtak el, hogy teszteljék az Ezerből felismer: az ATM azonosítja az ügyfelet a ATM-ek szeme arcazonosítóval, hogy a támadók ne vegyenek fel pénzt mások kártyáiról, valamint biometrikus adatok gyűjtését (hangfelvétel, hangfelvétel,videó az ügyfelek arcáról). Ez év áprilisában a Sberbank irányította a hang- és arcfelismerő rendszerek fejlesztőjét - a "Beszédtechnológiák Központját" (MDT).

A másik dolog, hogy a megoldások bejelentése, tesztelése, tesztelése és megvásárlása nem jelenti a tényleges megvalósítást. Hogy pontosan mit használnak most a Sberbankban (és hogy használják-e), azt valójában csak German Gref tudja biztosan megmondani.

A kiskereskedelemben minden átláthatóbb. Alapvetően három olyan probléma van, amelyeket az arcfelismerés old meg.

Először is a lopás. Az üzleteket csalók vezetik, és gyakran ugyanazok az emberek ugyanabban a hálózatban. Az arcfelismerés lehetővé teszi a "sodródó tolvajok" és más személyek azonosítását, akik korábban megszegték a parancsot. Amint a behatoló belépett az adatbázisba, miután belép az üzletbe, a biztonság értesítést kap a messengerben vagy más kényelmes módon.

Másodszor, a rendszeres ügyfelekkel való munka nehézségei. Egyszerűen nincs elegendő adat a vásárlásokról és a születésnapokról ahhoz, hogy személyre szabhassuk az ajánlatokat a VIP-tagoknak és a márkarajongóknak. Az arcfelismerés integrálható a CRM-mel - vagyis olyan szoftverrel, amelyben a vezetők megadják a szervezet összes tranzakciójával kapcsolatos összes információt. A tolvajok és a VIP-ek esetében az arcfelismerés nagyjából ugyanúgy működik: az arc felkerül egy fekete vagy fehér listára, és ha újra megjelenik, a rendszer sípol a hozzáféréssel rendelkező személynek. A nem és az életkor meghatározása automatikusan történik, és további információkat a felelős alkalmazott ad hozzá.

Harmadszor, a kiskereskedelmi azonosítást célzott reklámozáshoz használják. Például egyes üzletekben az X5 Retail Group telepített X5 számítógépes kamerákat tartalmaz majd, amelyek felismerik a vásárlók arckifejezését és életkorát. Ezen adatok elemzésével a rendszer megjeleníti a kereskedési tér monitor képernyőjén azokat az árukat, amelyek az adott személynek tetszhetnek. Egy másik szemléletes példa a Lolli & Pops, egy nagy cukrászda esete az Egyesült Államokban. Az arcfelismerő rendszer meghatározza, hogy leendő bolti hűségprogramját a törzsvásárlók arcfelismerése táplálja, és az okostelefonjukra értesítést küld a számukra tetsző termékekről (figyelembe véve az egyéni preferenciákat, sőt az ételallergiát is).

A technológia kiskereskedelemben való alkalmazásának másik szembetűnő példája az eladók és pénztárgépek nélküli üzletek. Például az Alibaba Tao Cafe Amazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown egy Hangzhou városában található kávézó és önkiszolgáló üzlet. Italokat, harapnivalókat, élelmiszereket, játékokat, hátizsákokat és hasonlókat árul. A Tao Cafe csak a Taobao webhely felhasználói számára nyitva áll.

Italvásárláskor egy arcfelismerő támogatással rendelkező kamerarendszer automatikusan azonosítja a vásárlót, csatlakozik a webáruházban lévő fiókjához és feldolgozza a fizetést. A vásárlók a vásárlót és az árut egyaránt azonosító több érzékelővel felszerelt téren keresztül lépnek ki. A szkennelés akkor is működik, ha az ember zsebbe vagy táskába teszi a vásárolt terméket.

Hogyan fejlődik az arcfelismerő technológia?

Face ID CCTV rendszerek valóban átveszik a világot. Moszkvában a kamerák száma 2019-ben eléri a csúcstechnológiát és a biztonságot: hány CCTV kamera jelenik meg idén 174 ezer. Ez nem jelenti azt, hogy ezek az eszközök alapértelmezés szerint felismerhetnek egy személyt: leggyakrabban arról számolnak be, hogy a keresett bűnözők videokamerákon keresztüli felismerésére szolgáló rendszer 2019-ben Moszkvában körülbelül 160 ezer ilyen funkcióval rendelkező kamera kezd működni. Ennek ellenére 2018 végén a moszkvai polgármesteri hivatal bejelentette a moszkvai hatóságok 2019-es szándékát, hogy videokamerákat cserélnek, és jövőre arcfelismerő rendszert indítanak az összes videó megfigyelő eszköz cseréjével és egy teljesen innovatív rendszer kialakításával.

Az a paradoxon, hogy 160 ezer nem olyan sok. Különösen, ha összehasonlítjuk az arcfelismeréssel kapcsolatos keresőmotor-lekérdezések másik vezetőjével - Kínával.2017 végén megjelent az In Your Face: Kína mindent látó állama több mint 170 millió CCTV kamerával, és a következő három évben a kínai „Big Brother” megfigyelési technológiája közel sem lesz olyan mindent látó, mint ahogy azt a kormány szeretné, hogy gondolja. csatlakozni a hálózathoz még mindig körülbelül 400 millió.

Az arcfelismerés hozzáértő és helyes használata elsősorban a biztonság és a kényelem javítását szolgálja. Az emberek általában gyorsan elbizonytalanodnak a technológiában, amely megkíméli őket attól, hogy sorban álljanak a futballmérkőzésen (mosolyog a kamerába – átment), megakadályozza a lopást és a huliganizmust, vagy segít kevesebbet költeni vásárlásra (hűségprogramok). Mindez természetesen bizonyos szabályozást igényel – ezért születnek a személyes adatok védelméről szóló törvények.

A jövőben valószínűleg az arcfelismerés területét a videó megfigyelő rendszerekben az internetes arcazonosítóval való munka jelenlegi gyakorlatához hasonlóan szabályozzák majd. Az adatvédelemre törekvő emberek egyszerűen nem töltenek fel túl sokat az internetre – a SearchFace részleges kudarca bizonyítja, hogy egy ilyen stratégia hatékony.

Természetesen nem korlátozódhatunk a végtelenségig arra, hogy végigsétáljunk az utcákon, ahol minden kereszteződésben kamerák vannak felszerelve, de az anonimitás megőrzésének lehetősége kialakul, ha a társadalom erre igényt tart.