В московских школах запустят систему распознавания лиц

Сервис Яндекс.Картинки

Программное обеспечение распознавания лиц стоит немало, и оно вряд ли подойдет обычному пользователю Интернета. Такое оборудование приобретают крупные компании, супермаркеты, государственные службы.

Вот несколько компаний, которые реализуют программы для распознавания лиц в видеонаблюдении:

• Findface;
• Hikvision;
• Verilook Standard SDK.

Средняя цена за стартовый пакет софта – от 450 долларов. Как видите, профессиональные продукты вряд ли заинтересуют стандартного пользователя.

Один из самых востребованных веб-сервисов, который отлично работает бесплатно – это Яндекс.Картинки. Программа выполняет не только распознавание лиц по фото, но и ищет похожие картинки.

• Зайдите на сайт https://yandex.kz/images/;
• Нажмите на значок фотоаппарата справа от поисковой строки;

• Добавьте исходную картинку;
• Нажмите «Поиск»;

Плюсы

• Анализирует не только базу данных Вконтакте, но, вообще, весь Рунет;
• Больше шансов разыскать нужного человека;

Минусы

• Яндекс выдаст все сайты, на которых загружено это или похожее фото;
• Очень много одинаковых картинок, что затруднит анализ результатов и займет гораздо больше времени;

Перечисленные выше сервисы позволяют распознавать лица как с компьютера, так и с телефона. Однако, с компа работать гораздо удобнее. Далее мы приведем программу для распознавания лиц по фото для Андроида, которую легко установить на смартфон.

Программа распознавания лиц – что это такое?

Сегодня технология распознавания лиц используется повсеместно. Facebook, где вас отмечают на фото с встречи одноклассников, свадьбы вашего кузена или летней вечеринки на работе. В программы Google, Microsoft, Apple и так далее встроены приложения для накопления информации.

Программа распознавания лиц используется в аэропортах, она есть в вашем телефоне – с ее помощью вы можете его разблокировать. И если вам нужно подтвердить свою личность для банковского перевода в £1,000, просто посмотрите в камеру.

Новые приложения появляются все время. Хотите знать, кто стоит за дверью? Видео-дверной звонок с программой распознавания лиц сообщит вам, если вы заранее загрузили фотографии ваших знакомых.

Многочисленные системы используются для обнаружения пропавших без вести и ловли прогульщиков, которые не приходят вовремя на работу. Рекламодатели, конечно, тоже не остаются в стороне. Благодаря программам распознавания лиц на рекламных щитах сегодня появляется тот товар, который интересен именно вам, исходя из оценки вашего пола, возраста и настроения.

Физиогномика по-научному

Цифровое распознавание лиц – идентификация или подтверждение личности по лицу с помощью нейронных сетей − становится новой реальностью, которая все прочнее входит в нашу жизнь. Смартфоны давно научились находить лица на фотографиях, соцсети предлагают отметить друзей на снимках, а камеры на улицах и в транспорте «выхватывают» преступников из толпы.

Известно, что новорожденные дети практически с момента своего появления на свет отличают человеческое лицо от других объектов, затем очень быстро запоминают лицо матери и учатся распознавать человеческие эмоции. В течение жизни этот навык сохраняется – мы легко отличаем лица знакомых, по одному выражению лица можем определить настроение человека. Логично предположить, что вслед за другими умениями и эту нашу способность со временем ученые должны были «оцифровать», чтобы наделить ей машины.

История изучения программного распознавания лиц тянется с 1960-х годов. Уже тогда было понятно, что лицо можно описать набором параметров, совокупность которых у каждого человека будет существенно отличаться. Если загрузить эти свойства в программу и сопоставить их с имеющейся базой фотографий, то можно найти соответствия с высокой точностью. Проблема заключалась в том, что на тот момент механизмы захвата лица по фото или видео, а также возможности компьютеров по скоростной обработке больших массивов информации находились на низком уровне. Но уже в то время потенциал разработки был ощутим.
 

Как это работает?

Во-первых, компьютер должен понять, что такое лицо. Научить его можно через алгоритм, обычно глубокой нейронной сети, на примере огромного количества фотографий в различных приложениях. Каждый раз, сталкиваясь с изображением, алгоритм оценивает, где находится лицо. Сначала будет много мусора, но постепенно алгоритм улучшается и в конечном итоге овладевает искусством определения лиц. Это шаг к функции распознавания лиц.

Искусственный интеллект интернета. Как нас заставляют лайкать, кликать и покупать

Следующая ступень – распознавание. Обычно используется вторая нейронная сеть. Она получает серию фотографий и учится отличать одно лицо от другого. Некоторые алгоритмы непосредственно отображают лицо, измеряя расстояния между глазами, носом и ртом и так далее. Другие отображают лицо, используя более абстрактные черты. В любом случае, сеть выводит вектор для каждого лица – строку чисел, которая однозначно идентифицирует человека среди других в обучающем блоке.

Программное обеспечение работает с видеоматериалами в режиме реального времени. Компьютер сканирует кадры видео, как правило в местах скопления людей, например на входе на футбольный стадион. И сначала он обнаруживает в кадре лица, а затем выдает векторы для каждого из них. Затем векторы лица сравниваются с векторами лиц людей в розыскном списке. Все совпадения, которые проходят предварительно установленный порог, затем ранжируются и отображаются.

Это не единственный способ, который использует полиция для распознавания лиц. Если подозреваемый замечен, офицеры могут загрузить снимки преступника из базы данных и искать записи с камер видеонаблюдения, чтобы проследить путь подозреваемого до места преступления.

Как насчет других биометрических данных?

Конечно, технология распознавания лиц в центре внимания, но полиция и другие организации внимательно изучают новые биометрические данные, которые идентифицируют людей, помимо отпечатков пальцев и ДНК.

Говорят, что анализы текстуры кожи компенсируют проблемы при попытке распознать частично закрытые или искаженные лица, анализируя расстояние между порами кожи. Этот метод не часто тестировался, но разработчики утверждают, что, возможно, он позволит различать близнецов.

Еще один биометрический анализ, который интересует полицию, так как он применим на расстоянии и без взаимодействия с человеком, – это анализ походки.

Алгоритмы идентифицируют людей по уникальному стилю их шага, отражая различия в анатомии, генетике, социальном происхождении, привычках и индивидуальности.

Алгоритмы идентифицируют людей по уникальному стилю их шага, отражая различия в анатомии, генетике, социальном происхождении, привычках и индивидуальности.

Есть еще распознавание вен, когда оптические сканеры составляют карту кровеносных сосудов на руке, пальце или в глазу. Считается, что сканеры трудно обмануть, так как наши вены находятся под кожей. Система PalmSecure Fujitsu использует карты вен для мониторинга сотрудников на различных предприятиях.

Идентификация голоса уже используется банками и Министерством по налогам и сборам для подтверждения личности. В отличие от распознавания речи, которое переводит звуки в слова, идентификация голоса обнаруживает уникальные акустические паттерны, созданные голосовым трактом человека и его речевыми привычками.

Как работает разблокировка по лицу в современном телефоне на примере Pixel 4?

Инфракрасная камера не видит привычный человеческому глазу свет, поэтому любые источники света для такой камеры не существуют. Свет для такой камеры исходит от специального мини-прожектора Flood Illuminator. Возле него в противоположных углах устройства располагаются две инфракрасные камеры. Рядом с ними располагается проектор точек, он проецирует точки на лицо пользователя.

Чтобы оценить работу проектора точек, автор видеоролика взял iPhone жены, так как Pixel 4 в момент съемки не может использовать разблокировку.

iPhone проецирует на лицо человека 30 тысяч точек. Сразу и не скажешь, однако можно заметить, что они спроцесировались даже на стену сзади, что говорит о широкой области действия такого проектора, что позволит разблокировать устройство на большом расстоянии и под большим углом.

В iPhone используется обычная разблокировка, в Pixel 4 речь идёт о 3D-разблокировке именно благодаря наличию двух инфракрасных камер. За счёт разницы в расстоянии между ними устройство может создавать карту глубины, что делает разблокировку по лицу точнее.

Именно поэтому в Pixel 4 верхняя рамка расположилась на всю ширину экрана — им нужно было добиться максимальной точности в распознавании за счёт более точной карты глубины, а чем камеры дальше друг от друга, тем более точной и объемной окажется карта глубины.

Забавно, но инфракрасная камера не способна видеть краски картины. А вот с современными кухонными плитами всё иначе:

Вот так выглядит современная индукционная плитка, снятая на IR-камеру

Оценить, как видят привычные объекты инфракрасные камеры, можно в этом видео:

Самым интересным может показаться красное вино, которое в инфракрасной камере выглядит как вода.

Почему же именно IR-камеры? Дело в том, что они способны работать при любом видимом человеку освещении. Видимый свет не может ослепить такую камеру, а отсутствие света ей не помеха при наличии собственного невидимого человеческому глазу источника света. Простыми словами, IR-камеры могут видеть в полной темноте. IR-проектор в смартфонах излучает инфракрасный свет определённой длины волны. Чтобы он не был заметен человеческому глазу, используют длины волн 850 нм и 940 нм.

Вот так работает FaceID в iPhone. Принцип работы полностью схож с тем, как работает разблокировка лица в Pixel 4.

Как обмануть системы распознавания лиц

Чтобы не стать жертвой некорректной работы систем распознавания, некоторые люди стараются найти способы для их обмана.

В 2017 году директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов разработал специальную систему макияжа, якобы помогающего обмануть нейросети. Для этого он использовал алгоритм, подбирающий образ по принципу антисходства. Примерно в том же ключе действовали участники протестов в Лондоне в 2020 году: они пытались обмануть системы распознавания лиц с помощью цветных патчей на лице.

Пост из инстаграм the Dazzle Club

Исследователи также занимаются разработками, которые не позволяют ИИ учиться на личных данных, говорится в статье MIT Technology Review. Один из первых представленных инструментов — это программа Fawkes, которую разработала Эмили Венгер из Чикагского университета. «Мне не нравится, когда люди берут у меня то, что не должно им принадлежать», — объясняет она свою мотивацию.

Большинство подобных инструментов используют один и тот же алгоритм: они вносят в изображения небольшие изменения, которые незаметны для человеческого глаза, и заставляют ИИ неправильно определять лица на фотографиях. Этот метод очень близок к состязательной атаке, когда небольшие изменения данных могут привести модели глубокого обучения к ошибкам.

Благодаря такому подходу современные системы распознавания лиц перестанут работать. В отличие от предыдущих попыток запутать ИИ (например, нанесение краски на лица), новая технология оставляет изображения неизменными для зрительного восприятия человека. Программа Fawkes на сайте Чикагского университета для свободного скачивания и использования. С тех пор её загрузили свыше 500 тысяч раз.

Автор Fawkes Эмили Венгер и её коллеги протестировали свой инструмент на известных коммерческих системах распознавания лиц — Amazon AWS Rekognition, Microsoft Azure и Face++. В небольшом эксперименте с набором данных из 50 фотографий алгоритм был эффективен на 100 %. Позднее Fawkes не позволяла моделям, обученным на изменённых изображениях людей, распознавать эти же лица на свежих снимках. То есть небольшие изменения, внесённые в фотографии, помешали инструментам сформировать точное представление о лицах.

Видео: Emily Wenger / YouTube

Fawkes может помешать новой системе распознавания определять людей по фото. Но у программы не получится противодействовать существующим системам, которые уже были обучены на незащищённых изображениях. Впрочем, технология постоянно совершенствуется.

Создатель Fawkes считает, что инструмент LowKey, разработанный Валерией Черепановой и ее коллегами из Университета Мэриленда, может решить эту проблему. LowKey расширяет возможности Fawkes: он противодействует системам, основанным на более сильном виде состязательной атаки, а также обманывает предварительно обученные коммерческие модели. Как и Fawkes, LowKey доступен как веб-сервис.

Большинство подобных инструментов, включая Fawkes, используют один и тот же базовый подход: в изображение вносятся микроизменения, которые трудно заметить человеческим глазом, но они нарушают работу ИИ. В частности, если дать Fawkes на ввод серию фотографий, он добавит к ним искажения на уровне пикселей, которые не позволят современным системам распознавания лиц определить, кто изображён на снимках.

Намеренное «загрязнение» данных может затруднить для компаний тренировку моделей машинного обучения, предположил директор по продуктам компании Ivideon Заур Абуталимов в разговоре со Skillbox Media.

«Однако отличием этих новых методов является то, что они работают с фотографиями одного человека. Такие инструменты, как Fawkes, могут помешать новой системе распознавания лиц распознать именно вас, но они не помешают существующим системам, которые уже обучались на ваших „незащищённых“ изображениях», — подчеркнул Заур Абуталимов.

Преподаватель Deep Learning School, автор блога об искусственном интеллекте и нейронных сетях Татьяна Гайнцева рассказала Skillbox Media, что инструменты Fawkes и LowKey могут быть перспективными, но не стоит ожидать от них абсолютной эффективности.

Алгоритмы OpenCV

У изображения лица есть свои характеристики:

1. Темные и светлые участки и зоны (темные — глаза, губы; светлые — лоб, щеки, подбородок).
2. Лица всех людей устроены по одному принципу (глаза — на одной линии, под глазами — нос, под носом — губы, под губами — подбородок).

Это значит, что можно подобрать такой набор масок и составить такой классификатор, который будет учитывать эти особенности.

Для этого можно использовать OpenCV — библиотеку алгоритмов компьютерного зрения и обработки изображений. Реализована она на C/C++, также разрабатывается для Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков.

Профессия

Fullstack-разработчик на Python

Научитесь программировать на Python и JavaScript, изучите фреймворки Django и React, SQL, а также познакомьтесь с DevOps-практиками и основами Linux.

Узнать больше

Использование распознавания лиц в смарт-устройствах и приложениях

Распознавание лиц является растущей частью нашей повседневной жизни с помощью устройств и приложений. Например, система распознавания лиц Facebook DeepFace может распознавать человеческие лица на цифровых фотографиях с точностью до 97 процентов.

Apple также добавила в iPhone X функцию распознавания лиц под названием Face ID. Ожидается, что Face ID заменит функцию сканирования отпечатков пальцев Apple Touch ID. Он хранит математическое представление вашего лица в безопасном месте на самом устройстве; информация не копируется и не сохраняется на серверах Apple.

Face ID использует восприятие глубины и инфракрасные датчики, чтобы гарантировать, что камера сканирует ваше фактическое лицо, а не фотографию или 3D-модель. Система также требует, чтобы ваши глаза были открыты, что не позволяет другому человеку разблокировать ваш телефон, когда вы спите или без сознания.

Apple предупреждает, что идентичные братья и сестры (близнецы, тройни) смогут разблокировать телефоны друг друга. Даже без идентичного родного брата, по оценкам Apple, существует приблизительно один шанс на миллион, что у лица совершенно незнакомого человека будет такое же математическое представление сканирования лица, как и у вас. Дети до 13 лет не являются хорошими кандидатами для использования этой технологии, потому что их лица растут и меняют форму.

Пользователи Android и ноутбуков могут загрузить несколько приложений, которые добавляют функции распознавания лиц на устройство, но ни одно из них не является настолько надежным, как Face ID. Варианты включают True Key от McAfee и Face Lock Screen.

По мере совершенствования технологии, ожидается появление большего количества устройств со встроенными функциями распознавания лиц.

Как банки используют распознавание лиц

Особенно важным и интересным может быть развитие технологии распознавания лиц в сфере банковских переводов. На днях российский банк «Открытие» представил собственное уникальное решение, разработанное под технологическим брендом Open Garage: перевод денег по фотографии в мобильном приложении «Открытие.Переводы». Вместо того чтобы вбивать номер карты или телефона, достаточно просто сфотографировать человека, которому нужно сделать перевод. Система распознавания лиц сравнит фото с эталонным (делается, когда банк выдает карту) и подскажет имя и фамилию. Останется только выбрать карту и ввести сумму

Что особенно важно, клиенты сторонних банков также могут использовать эту функцию для переводов клиентам «Открытия» — отправитель переводов может пользоваться картой любого российского банка

Мобильное приложение «Открытие. Переводы» можно скачать здесь.

Что это за технология?

Давайте разберемся, что такое система распознавания лиц, как она работает, где функционирует, какая от нее польза и есть ли вред.

С поиском все понятно. Верификацией называют подтверждение соответствия одного образа оригиналу. К примеру, разблокировка смартфона по лицу и есть верификация. Идентификация – это нахождение одного образа из тысяч, присутствующих в базе данных. К примеру, — это поиск людей с помощью городских систем видеонаблюдения.

Всю работу выполняет уникальный искусственный интеллект, в базе данных которого сегодня находятся миллионы файлов. К слову, мы сами разрешили собирать о себе информацию! Точность и качество функционирования системы улучшается с каждым годом, и в ближайшем будущем скрыться от вездесущих камер будет невозможно.

Распознавание лиц по фото внедряется ненавязчиво, даже – незаметно.

1. Все мы при установке различного софта ставим галку в пункте согласия с условиями договора. Вы читаете многостраничный документ? Если это не кредит или расписка, мало кому интересно, о чем там идет речь. Именно так ваши фотографии, голос, и другие биометрические данные и перекочевали в цифровую память умного интерфейса.
2. А еще, во всех городах работает видеонаблюдение, которое официально осуществляет сбор информации о своих гражданах;
3. Социальные сети обладают грандиозным объемом данных о своих пользователях. А ведь вы сами ежедневно грузите туда свои фотки, видео, местоположение и даже графики приема пищи!
4. Ну и, конечно же, многие держатели современных смартфонов активно пользуются функцией Face ID. Конечно, компании-разработчики устройств гарантируют сохранность ваших данных, но вы-сами-то верите, что информация никогда в жизни не сольется в третьи руки? Например, по запросу специальных государственных служб или для проведения независимого маркетингового исследования? Да мало ли вероятностей! Одна грамотная хакерская атака – и ваши биометрические данные окажутся на сервере неизвестной организации.

Ну, не будем о страшном. Вернемся к этой теме, когда будем обсуждать недостатки системы.

Возможности технологии

Прямо сейчас по всему миру разработчики массово внедряют технологию распознавания лица в жизнь простых людей. К примеру, только в Москве такой метод верификации связан со 150 000 камер видеонаблюдения. Они установлены на улицах и являются частью государственной программы по борьбе с нарушителями ПДД и хулиганами.

В конце 2018 года в Китае заработал проект Smart Campus, который позволяет в онлайн-режиме наблюдать за присутствием детей на уроках. Если система определяет, что ребенка нет в кадре на протяжении 15 минут, на телефон учителя и родителей отправляется соответствующее сообщение.

Внедрение проекта Smart Campus

Возможности технологии практически безграничны. С её помощью можно улучшить систему безопасности пользователей банков, ловить опасных преступников, защищать свои гаджеты от любопытных друзей или воров и многое другое.

В каких сферах технология уже применяется?

Вы будете удивлены, но распознавание лиц в реальном времени используется не только владельцами смартфонов. Технология затрагивает все больше сфер нашей жизни:

• В Интернете люди давно уже успешно пользуются различными сервисами по поиску людей по фотографии. Например, программа Search Face – очень крутой интерфейс, который выполняет распознавание лиц Вконтакте, по фотографиям из профилей.
• В Китае успешно тестируется проект Smart Campus – программа анализирует время нахождения каждого ребенка на своем учебном месте. Как только искусственный интеллект понимает, что ребенок пропал с поля зрения более, чем на четверть часа, учитель и родитель получают на свое устройство соответствующее сообщение.

В крупных мегаполисах давно работают системы типа «умный город», которые помогают снижать уровень преступности, разыскивать хулиганов и нарушителей дорожных правил. Система распознавания лиц «Умный город» в Москве работает, опираясь на почти 200 тысяч камер, установленных повсеместно. Цифровой охват поля зрения составляет почти всю площадь нашей столицы.

• Все последние модели смартфонов сегодня включают функцию разблокировки по распознаванию лиц, особенно в этом преуспели яблочные устройства.
• Банки также активно внедряют технологию. В настоящее время Сбербанк вводит распознавание по лицу, которое позволит клиентам учреждения снимать деньги в банкоматах без карточки. К слову, один аппарат уже был запущен и работает в тестовом режиме.
• В России устройство для распознавания лиц внедрили в метро в марте 2018 года, для повышения мер безопасности в период проведения Чемпионата мира по футболу. И, буквально месяц назад, 6 апреля 2019 года, на станции «Октябрьское поле» заработал метод оплаты метрополитена через камеру с распознаванием лиц. Функционирует пока не везде, и не всегда срабатывает. В Европе же, опция работает лучше, так как была запущена значительно раньше.

В скором будущем, люди смогут при помощи такой технологии оплачивать покупки, искать преступников, подтверждать свое присутствие на работе и в университете, и даже сохранять очередь в различных учреждениях.

Планируется, что система будет сортировать клиентов банков, пассажиров аэропортов, вносить «положительных» граждан в различные группы сортировки. Таким образом повысится скорость и качество обслуживания людей по всему миру. Снизится уровень преступности, станет меньше неплательщиков алиментов и должников по кредитам. Студенты будут ответственно посещать пары, и сдавать экзамены лично, без подлога.

Глобальность и размах технологии поражают и пугают одновременно. Всем известно, что в наше время главное оружие – это информация. Так представьте себе, какой мощной бомбой обладает владелец такой базы данных?! Каким разрушительным потенциалом он может ударить по своим недоброжелателям в один прекрасный момент! Кажется, мы снова отвлеклись на страшилки и теории заговора. Вернемся к настоящему времени!

Какие устройства уже умеют распознавать лица?

Давайте перечислим, какая техника сегодня «дружит» с распознаванием лиц:

• Смартфоны, ноутбуки и планшеты с камерами. Технология распознавания лиц в смартфоне – это новая фишка, которую стремится внедрить в свое детище каждый разработчик. Также, распознавание лица работает в Windows 10 – установите нужное ПО и входите в систему без паролей, через визуальную верификацию;
• Системы безопасности – в банках, аэропортах, городских департаментах внутренних дел (полиция), в государственных специальных службах. Даже на стадионах и в некоторых крутых ночных клубах технология используется для вычисления людей из «черного» списка – потенциальных буянов и дебоширов;

• В крупных мировых парках-аттракционах. Например, в аквапарке Юрмалы Līvu Akvaparks пользователи запросто могут получить все фотографии со своим участием. Это и быстро, и неожиданно и очень ново;
• Банки тоже оптимизируют свою деятельность, внедряя технологию распознавания лиц не только в работу банкоматов, но даже в операционную деятельность. Например, банк Открытие в своем мобильном приложении позволяет совершать перевод не по номеру карты, а по фотографии получателя.
• Массовое использование опции началось чуть больше двух лет назад, а сегодня уже даже веб-сервисы успешно ее применяют. Например, в Яндекс распознавание лиц задействовано службой Яндекс.Фотки. Этот сервис теперь сам подсказывает кого можно отметить на фотографии. Прямо с именем, фамилией и ссылкой на профиль человека!
• А вы можете продолжить список, какие еще устройства для распознавания лиц мы забыли упомянуть? Ок, мы продолжим сами: помимо вышеперечисленного оборудования, система присутствует в видеорегистраторах, камерах видеонаблюдения, в устройствах по контролю рабочего времени, в терминалах доступа, в домофонах, очках и т.д.