Deschis noua era. Tehnologia de recunoaștere facială este principala sa caracteristică. Și nimeni nu se îndoiește că această metodă de deblocare va fi implementată în multe alte smartphone-uri.

În anii 1960, au fost efectuate experimente speciale în care un computer trebuia să învețe să recunoască fața unei persoane. Apoi acest lucru nu a dus la nimic, deoarece orice emoție a dus la un eșec. De asemenea, sistemului inventat se temea de schimbarea condițiilor de iluminare.

Abia la sfârșitul secolului al XX-lea au apărut sisteme care au învățat să identifice fețele oamenilor din fotografii, amintindu-le. În același timp, nu mai dau greș când apar mustață, barbă, ochelari și alte „interferențe”. Astfel de sisteme au început să fie implementate cel mai activ în camere digitale. Și-au găsit un loc și în sectorul de securitate.

Pentru sistemele de recunoaștere facială pentru o lungă perioadă de timp a existat un dezavantaj semnificativ. Depindeau foarte mult de iluminare și unghi. Cu toate acestea, această problemă nu a fost observată în scanerele de securitate. Fața era lipită aproape aproape de ei, apoi luminată de lămpi. Introducerea fotografiei stereo a ajutat la eliminarea dezavantajului menționat mai sus. Două camere înțeleg adâncimea scenei și, prin urmare, acuratețea citirilor crește de câteva ori.

Cum funcționează tehnologia de recunoaștere facială?

Treptat caracteristică nouă a început să apară pe smartphone-uri. Aici, identificarea biometrică a utilizatorului este implementată, astfel încât dispozitivul să nu poată fi deblocat străin. Ideal, acces Informații personale poate doar un geamăn. Nu este nevoie să vă faceți griji pentru asta. Este puțin probabil ca cineva să ascundă serios ceva de la fratele sau de la sora lor. Și nimeni nu te deranjează să setezi o parolă suplimentară pentru a citi niște date deosebit de secrete.

Funcționarea sistemului de recunoaștere facială în smartphone-uri poate fi împărțită în patru etape:

1. Scanarea feței. Se realizează folosind camera frontala sau, ca și în cazul iPhone X, senzor special. Scanarea este 3D, așa că trucul foto nu va funcționa.
2. Extrageți date unice. Sistemul se concentrează pe un set de caracteristici ale feței scanate. Cel mai adesea acestea sunt contururile orbitelor, forma pomeților și lățimea nasului. În sistemele avansate, cicatricile pot fi și ele vizibile.
3. Preluarea unui șablon cu date primite anterior din memorie.
4. Căutați potriviri. Etapa finală, unde sistemul decide dacă să deblocheze afișajul. Putere procesoare moderne vă permit să petreceți doar o fracțiune de secundă „gândind”.

Funcția de recunoaștere a feței poate fi implementată chiar și folosind camera frontală - atâta timp cât are două lentile. Cu toate acestea, în acest caz, funcționarea acestei funcții va fi instabilă. Cert este că doar senzorii speciali vor asigura scanarea facială chiar și pe întuneric, în timp ce camera frontală necesită iluminare puternică. De asemenea, senzori speciali sunt afișați virtual pe față Mai mult puncte, astfel încât funcționează chiar și atunci când apar o barbă, ochelari și alte interferențe. Într-un cuvânt, în unele DOOGEE Mix 2 sistemul va funcționa cu siguranță mult mai rău decât în ​​iPhone X. Un alt lucru este că produsul aniversar Apple costă mult mai mult decât toate celelalte smartphone-uri cu funcție de recunoaștere facială.

Este tehnologia viitorul?

Senzorii necesari pentru scanarea facială necesită o instalare perfectă. O deplasare de sutimi de milimetru va duce la faptul că funcția nu va mai fi ideală - prin urmare, în timpul producției unui smartphone, poate exista randament crescut căsătorie, iar acest lucru duce la o creștere a costului acesteia. Și senzorii înșiși sunt foarte scumpi, nu fără motiv doar asta Compania Apple, deși nu are brevete pentru ele.

Într-un cuvânt, deocamdată, producătorii de Android vor implementa funcția de recunoaștere facială folosind camera frontală. Îl puteți găsi deja în Samsung Galaxy S8 și Note 8. Dar proprietarii acestor dispozitive vă vor confirma că nu funcționează în cel mai bun mod posibil- mai ușor de utilizat scanerul de amprente. Prin urmare, încă nu se poate spune nimic despre viitorul funcției. Trebuie să așteptăm să vedem dacă Apple va implementa senzorii corespunzători în mai multe smartphone-uri accesibileși dacă vor apărea pe dispozitivele Android.

Concluzie

Nu este nevoie să vă faceți griji cu privire la salvarea datelor dvs. de identificare. Șablonul creat la scanarea unei fețe se află într-o secțiune de memorie separată - acest sector este citit de un computer sau programe de la terți imposibil. Cu toate acestea, acest lucru este valabil și pentru amprentele digitale. Ce tip de identificare este mai convenabil de utilizat depinde de dvs. să decideți.

Ați ținut vreodată un smartphone care să vă recunoască fața? Și vă așteptați la adoptarea în masă a acestei funcții? Împărtășește-ți părerea în comentarii, ne vom bucura!

Sistemul biometric de recunoaștere facială este planificat să fie inclus în standardul „oraș inteligent” pentru orașele rusești, pe care Ministerul Construcțiilor a început să-l dezvolte. Despre acest lucru a povestit pentru Izvestia directorul adjunct al secției Andrei Chibiș. El a menționat că o astfel de tehnologie ar fi convenabilă de utilizat transport public: un pasager se urcă în autobuz, programul îl recunoaște și debitează bani pentru călătorie din contul său bancar. Ministerul intenționează să se familiarizeze cu experiența orașelor chineze și să difuzeze tehnologii similare în Rusia.

Ministerul plănuiește să atragă companii chineze, inclusiv Huawei, să implementeze, împreună cu Rostelecom, tehnologia biometrică și analiza evenimentelor în orașele rusești. Despre acest lucru a declarat pentru Izvestia viceministrul Construcțiilor și Locuințelor și Serviciilor Comunale Andrei Chibiș. Potrivit acestuia, dacă are succes, acest sistem va sta la baza standardului „oraș inteligent” - un set minim de soluții pentru îmbunătățirea confortului orașelor. Departamentul a început deja să dezvolte standardul.

Reprezentanții ministerului plănuiesc să viziteze China pentru a evalua cum tehnologii moderne, inclusiv biometria, lucrează acolo.

Din câte știu, acum există o discuție despre introducerea unei astfel de tehnologii la Moscova. Evident, din cauza necesității utilizării cardurilor, timpul de îmbarcare pentru pasageri este întârziat. Iar algoritmul de recunoaștere facială funcționează așa: un pasager intră în metrou sau autobuz, programul îl recunoaște și debitează bani pentru călătorie din contul său bancar, a dat un exemplu Andrei Chibiș.

Un număr semnificativ de camere au fost deja instalate în multe orașe, adică infrastructura în ansamblu a fost creată, a subliniat oficialul. Întrebarea este despre reglementarea de reglementare și punerea în aplicare a proiectelor-pilot - dacă acestea au succes, procesul ulterioar va fi rapid: „Așa cum ne-am îndepărtat rapid de jetoane în metrou, ne putem îndepărta și de turnichete”.

Serviciul de presă Rostelecom a remarcat că identificarea pasagerilor în transportul public, inclusiv pentru plata călătoriei, este una dintre cele mai evidente oportunități de utilizare a sistemului.

Lumea are exemple reale, iar în Rusia se așteaptă crearea unor astfel de soluții în viitorul apropiat, a confirmat compania pentru Izvestia.

Proiectul Smart City, în cadrul căruia este planificat să se dezvolte tehnologie nouă, conceput pentru șase ani. Potrivit lui Andrei Chibis, nimeni nu spune că în această perioadă va apărea neapărat un sistem de recunoaștere facială peste tot, dar trebuie să ne mișcăm în această direcție. „Aceasta nu este doar o chestiune de siguranță, ci și de confort. Vom studia această tehnologie și în viitorul apropiat ne vom decide asupra posibilității de implementare – bineînțeles, în primul rând, în ceea ce privește costul ei”, a indicat acesta.

Alexander Khanin, CEO al VisionLabs, o companie specializată în viziune computerizată, observă că procesul de instalare a camerelor și serverelor este simplu din punct de vedere tehnic, astfel încât în ​​viitorul apropiat astfel de sisteme pot fi implementate peste tot. Ele pot fi folosite și pentru a căuta persoane dispărute, crede el. Costul conectării la fiecare cameră depinde de scenariul de utilizare și de tipul camerei: de la 200 de ruble la câteva mii.

Alexander Bakhtin, șeful departamentului de sisteme de telecomunicații de la Institutul de Tehnologie Electronică din Moscova, a menționat că rețelele orașelor sunt pregătite să transmită astfel de date. Cu toate acestea, pe stadiu inițial Există întotdeauna riscul încălcării confidențialității atunci când se introduc tehnologii noi. Există multe puncte în care informațiile pot fi interceptate. Dar după testare, sistemul este construit și funcționează eficient.

Un tomograf dintr-o clinică generează mult mai multe informații decât un flux video de la un autobuz. Întrebarea este cine îl analizează și în ce scopuri. Aș dori ca legislația să ne protejeze de acei angajați care folosesc date personale neautorizate”, a declarat Alexander Bakhtin pentru Izvestia.

Rostelecom admite că circulația unor astfel de date este un subiect foarte sensibil, prin urmare, ca și în alte țări, în Rusia există un singur sistem biometric creat sub controlul statului. În prima etapă, în cooperare cu Banca Centrală, acesta este implementat în interesul sectorului bancar. Au fost deja efectuate experimente privind recunoașterea facială pentru intrarea fără contact în muzee, iar sistemul va fi dezvoltat în viitor, este încrezătoare compania.

În septembrie 2017, autoritățile de la Moscova au anunțat introducerea unui sistem de supraveghere video cu funcție de recunoaștere facială. Sa raportat că rețeaua capitalei include 160 de mii de camere video și acoperă 95% din intrările clădirilor rezidențiale. Fețele de pe înregistrări sunt scanate astfel încât, dacă este necesar, datele să poată fi comparate cu informațiile din diverse baze de date- De exemplu, agențiile de aplicare a legii, Când despre care vorbim despre căutarea infractorului, indicată pe portalul primarului Moscovei. Sistemul este capabil să identifice persoana din videoclip, sexul și vârsta acesteia.

Rostec State Corporation a folosit tehnologia de recunoaștere facială în timpul Cupei Mondiale din 2018. Cu ajutorul acestuia, de exemplu, a fost posibil să se identifice un fan căruia, prin hotărâre judecătorească, i s-a interzis să participe la evenimente sportive. Algoritmul vă permite să recunoașteți fețele cu o precizie de până la 99%. Corporația de stat a remarcat că căutarea unei anumite persoane între un miliard de oameni durează mai puțin de jumătate de secundă.

Fața unei persoane este unică, tehnologiile biometrice de recunoaștere facială sunt precise și accesibile. Dacă adunăm aceste două fapte, putem face cu siguranță o predicție: identificarea unei persoane pe față are toate șansele să devină una dintre principalele metode de confirmare a identității.

Sergey Shcherbina, director de marketing al Vocord, folosește cinci exemple pentru a arăta în ce domenii funcționează deja această tehnologie.

Astăzi, există mai multe tipuri de astfel de sisteme pe piață și ele îndeplinesc sarcini de diferite niveluri de complexitate: de la recunoașterea de la distanță într-o mulțime până la înregistrarea orelor de lucru la birou. Soluțiile de recunoaștere facială sunt disponibile clienților la platforme diferite– aceasta este arhitectura serverului, soluții mobile și încorporate și servicii cloud.

Sistemele moderne funcționează pe algoritmi de rețele neuronale de învățare profundă, astfel încât acuratețea recunoașterii este maximă chiar și pentru imagini calitate scăzută, sunt rezistente la rotirea capului si au alte avantaje.

Exemplul 1: Siguranța publică

Asigurarea securității este un fel de punct de plecare de la care a început implementarea sistemelor identificare biometrică. Sistemele de recunoaștere facială de la distanță sunt utilizate pentru a asigura securitatea unităților publice.

Cel mai mult sarcină dificilă– identificarea unei persoane într-o mulțime.

Așa-numita recunoaștere non-cooperativă, atunci când o persoană nu interacționează cu sistemul, nu privește în obiectivul camerei, se întoarce sau încearcă să-și ascundă fața. De exemplu, la nodurile de transport, la metrou și la evenimente internaționale majore.

Cazuri

Unul dintre cele mai semnificative proiecte ale anului 2017 pentru compania noastră a fost cea mai mare expoziție internațională EXPO-2017, organizată în Kazahstan în această vară. Sistemul biometric de recunoaștere facială de la distanță a folosit camere specializate.

Selectarea fețelor din cadru are loc în camera însăși și doar imaginea feței este transmisă serverului, acest lucru ușurează canalul și reduce semnificativ costul infrastructurii de rețea. Camerele au monitorizat patru grupuri de intrare, în diferite părți complex. Arhitectura sistemului a fost concepută în așa fel încât grupurile de intrare să lucreze separat sau toate împreună, în timp ce lucru corect Sistemul a fost prevăzut cu doar 4 servere și 48 de camere.

Cu ajutorul analizei video online, facilități mari distribuite geografic sunt folosite pentru a căuta suspecți și persoane dispărute, pentru a investiga accidente și incidente și pentru a analiza fluxurile de pasageri.

În unele aeroporturi, până la sfârșitul anului 2017, datele biometrice vor începe să fie utilizate pentru a înregistra pasagerii pentru zboruri. Potrivit portalului Tadviser, 12 țări europene (Spania, Franța, Țările de Jos, Germania, Finlanda, Suedia, Estonia, Ungaria, Grecia, Italia, România) plănuiesc să implementeze și sisteme de porți inteligente în aeroporturi.

O pasul următor ar trebui să fie introducerea sistemelor de recunoaștere facială pentru controlul la frontieră și migrație. La sprijinul statului introducerea identificării faciale poate deveni la fel de obișnuită ca și detectoarele de metale în următorii trei-cinci ani.

Exemplul 2. Cunoaște-ți cumpărătorul din vedere

Companiile se bazează, de asemenea, pe identificarea facială biometrică. În primul rând, acesta este comerțul cu amănuntul.

Sistemele recunosc sexul și vârsta clienților, frecvența și timpul vizitei punctelor de vânzare cu amănuntul și acumulează statistici pentru fiecare magazin individual din lanț.

După aceasta, pentru departamentul în modul automat Rapoartele detaliate sunt afișate atât pentru rețea în ansamblu, cât și defalcate pe puncte de vânzare cu amănuntul. Pe baza acestor rapoarte, este convenabil să creați un „portret al clientului” și să planificați campanii de marketing eficiente.

Din păcate, nu putem dezvălui clienții. Acestea includ cei mai mari retaileri și rețele DIY (Do It Youself), al căror sortiment include instrumente și componente scumpe.

Cum funcţionează asta

Mulți oameni se tem de scurgeri informații confidențiale, dar subliniem în mod special că nu sunt stocate în arhive date personale ale persoanelor identificate. Mai mult, nici măcar imaginea este stocată, ci șablonul biometric al acesteia, din care imaginea nu poate fi restaurată.

În timpul vizitelor repetate, șablonul facial biometric este „strâns”, astfel încât sistemul știe exact cine a fost în magazin și de câte ori. Puteți fi siguri că datele dumneavoastră personale sunt în siguranță.

Pentru magazine mici, dealeri auto, mecanism de colectare a farmaciilor analize de marketing implementat în serviciu cloud recunoaştere Pentru întreprinderile mici și mijlocii, această opțiune este mai de preferat, deoarece nu necesită costuri pentru echiparea serverului, angajarea de personal suplimentar, actualizarea software-ului etc. Aceasta, în primul rând, instrument la îndemână pentru evaluarea eficienței punctelor de vânzare cu amănuntul și, în al doilea rând, un asistent excelent pentru identificarea hoților. Adică, un sistem îndeplinește mai multe funcții simultan.

Exemplul 3. Sisteme de control și management al accesului

Pe lângă funcțiile de mai sus, sistemul de recunoaștere facială este convenabil de utilizat ca alternativă la cardurile de proximitate în sistemele de control și management al accesului (ACS).

Au o serie de avantaje: oferă o fiabilitate ridicată a recunoașterii, nu pot fi înșelați, copiați sau furați și sunt ușor de integrat cu echipamentele de securitate existente. Puteți folosi chiar și camerele de securitate existente. Sistemele biometrice de identificare facială funcționează de la distanță și foarte rapid, înregistrând evenimentele în arhivă.

Folosind un sistem biometric de control al accesului, este convenabil să țineți evidența orelor de lucru ale angajaților, în special în centrele mari de birouri.

Caz

Am implementat un astfel de sistem la o mare întreprindere indiană specializată în logistică anul trecut. Numărul angajaților permanenți este de peste 600 de persoane. În același timp, compania funcționează non-stop și practică un program de lucru „plutitor”. Cu ajutorul sistemului nostru de identificare biometrică de la distanță, clientul a primit o înregistrare completă și fiabilă a orelor de lucru ale angajaților, un instrument de securitate preventivă a instalației și un sistem de control al accesului.

Exemplul 4. Accesul fanilor la stadion

În momentul achiziționării unui bilet la casa de bilete, chipul fiecărui cumpărător este fotografiat automat și încărcat în sistem. Așa se formează baza vizitatorilor meciului. Dacă achiziția a fost făcută prin Internet sau o aplicație mobilă, atunci autorizarea este posibilă de la distanță folosind un „selfie”. În viitor, când o persoană vine pe stadion, sistemul o va recunoaște fără pașapoarte.

Identificarea vizitatorilor la competițiile sportive a devenit obligatorie conform Legii federale nr. 284-FZ „Cu privire la modificările la articolul 20 Legea federală"DESPRE cultura fizicași sport în Federația Rusă„și articolul 32.14 din Codul Federației Ruse privind contravențiile administrative.

Persoana care a cumpărat biletul va intra pe stadion este imposibil să transfere biletul unei alte persoane sau să intre cu un bilet contrafăcut. Recunoașterea facială de la distanță pe stadioane funcționează pe același principiu ca și la marile unități de transport distribuite geografic: dacă o persoană este inclusă pe lista persoanelor cărora accesul pe stadion este interzis, sistemul nu o va lăsa să treacă.

Caz

În martie 2016, ca parte a unui proiect comun între Vocord și filiala Khanty-Mansiysk a PJSC Rostelecom, a fost utilizat un sistem de recunoaștere facială de la distanță pentru a asigura securitatea Cupei Mondiale de biatlon desfășurate la Khanty-Mansiysk. Din 2015, același sistem funcționează cu succes într-un mod multifuncțional complex sportiv„Arena Omsk”. Este una dintre cele mai mari șase facilități sportive din Rusia, este cea mai mare unitate de sport și divertisment din Siberia și baza clubului de hochei Avangard.

Exemplul 5. Internet banking și bancomate

O altă nișă în care s-a instalat recunoașterea facială este sectorul bancar. Aici, introducerea noilor tehnologii este intensivă, deoarece sectorul financiar este mai interesat de fiabilitatea și siguranța informațiilor personalizate decât altele.

Astăzi, biometria începe treptat, dacă nu înlocuiește documentele „de hârtie” obișnuite și consacrate, apoi merge la egalitate cu acestea. În același timp, gradul de protecție la efectuarea plăților crește semnificativ: pentru a confirma o tranzacție, trebuie doar să te uiți în camera smartphone-ului tău. În același timp, datele biometrice în sine nu sunt transmise nicăieri, deci este imposibil să le interceptăm.

Introducerea tehnologiilor de identificare biometrică este direct legată de utilizarea în masă a servicii electroniceși dispozitive, dezvoltarea comerțului online și răspândirea cardurilor de plastic în locul numerarului.

Odată cu apariția înaltei performanțe GPU-uri(GPU-uri) și platforme hardware ultra-compacte bazate pe acestea - precum NVIDIA Jetson - recunoașterea facială a început să fie implementată în bancomate. Acum doar deținătorul cardului poate retrage numerar sau poate efectua tranzacții în cont, de exemplu, prin ATM-urile Tinkoff Bank. Și PIN-ul poate fi retras în curând.

În luna mai a acestui an, fondul Impulse, asociat cu Roman Abramovici, a investit în NtechLab. Și în 2016, fondul de risc al Sistema AFK Sistema VC a investit în VisionLabs.

Potrivit companiei de cercetare MarketsandMarkets, citată de Bloomberg, până în 2021 volumul pieței de recunoaștere facială va ajunge la 6,84 miliarde de dolari. În 2016, a fost jumătate din această sumă – 3,35 miliarde de dolari.

Escrocii nu vor trece

Grigory Bakunov, care deține funcția de director de distribuție de tehnologie la Yandex, a creat un serviciu care proiectează machiaj unic aleatoriu pentru a evita identificarea. El a raportat acest lucru pe canalul său de telegramă. Designul echipei s-a bazat pe un algoritm care poza originala ridicat noua imagine conform principiului „antiasemănării”. Apoi, pe baza rezultatului obtinut, makeup artistul a intocmit un plan de machiaj, dupa care a fost aplicat pe fata modelului. Dar apoi dezvoltatorul a decis să anuleze proiectul. El a explicat acest pas cu considerente de conștiință: „Există o șansă prea mare de a folosi produsul nu pentru bine, ci în alte scopuri.” Algoritmii care au testat acest machiaj sunt deja depășiți și algoritmi moderni recunoașteți o față chiar și cu un astfel de machiaj, spune un reprezentant VisionLabs.

Cea mai mare implementare a tehnologiei de recunoaștere facială în rândul băncilor ruse a avut loc la Pochta Bank (creată de VTB și Russian Post), spune Alexander Khanin, CEO al VisionLabs. În prezent, 50.000 de locuri de muncă ale angajaților băncii sunt echipate camere speciale care poate recunoaște fețele, spune Pavel Gurin, consilier al Consiliului de Administrație al Pochta Bank. Banca are trei baze de date cu imagini - fotografii ale angajaților, clienților băncii și fraudătorilor. Fiecare fotografie este stocată în formă criptată, ca un set de caractere. Înainte de a lucra cu clienții, un angajat trebuie să se conecteze la sistemul băncii. Pentru a-și confirma identitatea, el nu numai că introduce o parolă, dar își face și o fotografie. După care program special convertește fotografia în cod și o compară cu codul stocat în baza de date. Dacă se potrivesc, angajatul începe lucrul. Sistemul de recunoaștere facială este folosit și pentru certificarea internă, astfel încât cineva să nu treacă teste pentru altul și să nu se poată conecta cu parola altcuiva și să efectueze o tranzacție ilegală.

Când sosește un client, camera îl verifică în același mod. In plus, software compară imaginea clientului cu baza de date a fraudătorilor. Acesta este completat atât prin eforturile proprii ale băncii, cât și prin interacțiunea interbancară.

Bani dintr-o fotografie

Tinkoff Bank nu are sucursale. Însă, prin lege, un reprezentant al băncii este obligat să țină o întâlnire personală cu un client, așa că angajații Tinkoff îl fotografiază folosind o aplicație specială pentru mobil care transformă imaginea într-un cod impersonal, spune directorul de comunicare Tinkoff Bank, Daria Ermolina. Apoi, sistemul compară codul cu baza de date. Acest lucru vă permite să vă asigurați că reprezentantul este persoana care a depus documentele și că nu este un fraudator și, de asemenea, reduce timpul de procesare a cererii.

Otkritie a introdus transferuri de bani din fotografii care utilizează tehnologia de recunoaștere facială, a declarat Alexey Blagirev, director de inovare la Otkrytie Bank. Pentru a face acest lucru, trebuie doar să faceți o fotografie a destinatarului aplicație mobilă sau încărcați-i fotografia - sistemul însuși va găsi datele persoanei în baza de date pentru a-i trimite bani.

Recunoașterea după numere

1,5 miliarde RUB
valoare totalăîmprumuturi pe care Pochta Bank nu le-a acordat fraudătorilor datorită utilizării tehnologiei de recunoaștere facială
70%
infracțiunile (inclusiv încălcările rutiere) sunt dezvăluite folosind sisteme de supraveghere video la Moscova
1 miliard fotografiile din baza de date pot fi recunoscute în timp real de algoritmul startup-ului rus NtechLab
117 milioane oameni - fotografiile lor se află în baza de date de recunoaștere facială a poliției din SUA, aceasta este aproximativ jumătate din adulții americani

În iulie, Sberbank a instalat un bancomat de test la Moscova, unde pentru a face tranzacții cu un cont trebuie doar să faceți o fotografie și să nu atingeți card de plastic, a spus un reprezentant al băncii. Experimentul va dura până la sfârșitul anului 2017, după care banca va decide dacă va implementa în continuare tehnologia. Tinkoff Bank a anunțat, de asemenea, testarea identificării clienților în bănci.

Sberbank folosește tehnologia de recunoaștere facială la emiterea de împrumuturi din 2014.

Vaccinarea împotriva cozilor

În retail, recunoașterea facială este folosită pentru a motiva clienții, spune CEO-ul NtechLab, Mikhail Ivanov. Dacă o persoană este recunoscută la intrarea într-un magazin și se vede istoricul achizițiilor sale, atunci angajații magazinului știu mai bine ce să-i ofere, explică Ivanov. De exemplu, dacă și-a cumpărat un televizor de la un magazin de electronice, un angajat îl va recunoaște, îl va suna pe nume și va oferi să cumpere o nouă telecomandă.

Dixy a testat recunoașterea facială a clienților pentru a determina compoziția de gen a clienților și pentru publicitate direcționată în zona de casă și zona de vânzări, spune Vladimir Muravyov, directorul departamentului IT al Dixy Group of Companies. La X5 Retail Group, tehnologia de recunoaștere facială este utilizată în prezent în modul de testare pentru a reduce lungimea cozilor la casă și pentru a optimiza spațiul comercial. Un sistem de recunoaștere facială poate determina câți oameni sunt la coadă și poate trimite un semnal pentru a deschide un registru suplimentar. Analiza video vă ajută să urmăriți unde trec mai mulți oameni în magazin, la ce acordă atenție, astfel încât apoi să puteți aranja corect produsele și materialele promoționale.

Zona de inalta securitate

Cea mai dezvoltată piață globală pentru tehnologia de recunoaștere facială este sectorul securității, spune Ivanov. În Statele Unite, biometria facială este implementată pe scară largă la nivel de stat și este folosită de ofițerii de poliție, inclusiv pentru verificare la eliberarea permiselor de conducere, spune el. În plus, Statele Unite și Europa folosesc identificarea facială la controlul pașapoartelor atunci când trec granițele.

companiile rusești De asemenea, ei propun utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială în securitate. Deci, printre principalii clienți companie internă„Centrul pentru tehnologii de vorbire” – stadioane mari. Când un suporter vine pe stadion și plasează un abonament personalizat pe validator, camera de deasupra validatorului confirmă că proprietarul abonamentului este cel care încearcă să intre pe stadion. Sistemul nu permite persoanelor de pe lista neagră a fanilor să intre în instalația sportivă. Centrul pentru tehnologii de vorbire a introdus și tehnologia de recunoaștere facială pe aeroportul Yuzhno-Sakhalinsk: atunci când oamenii căutați intră în aeroport, sistemul trimite o notificare poliției și serviciului de securitate al aeroportului.

Compania Magic a lui Ashot Gabrelyanov a lansat un joc în care expresiile faciale ale utilizatorului sunt folosite pentru control, a spus însuși Gabrelyanov pe pagina sa de Facebook. În prima versiune a jocului, utilizatorul trebuie să distrugă personaje malefice de patru culori diferite folosind arme care sunt controlate de expresiile faciale - acestea sunt recunoscute folosind rețele neuronale. De exemplu, pentru a folosi un pistol galben trebuie să arăți bucurie, pentru un pistol roșu trebuie să faci o față supărată.

NtechLab dezvoltă, de asemenea, un produs de securitate de care au nevoie agențiile guvernamentale și agențiile de informații: acesta este un software care găsește oameni care folosesc bazele de date disponibile și lucrează cu documentele lor.

Mare viitor

În următorii ani, tehnologiile de analiză facială se vor dezvolta în două direcții, crede Khanin. Prima este trecerea la înțelegerea comportamentului uman: acum nu este suficient să înțelegeți cine este prezentat în fotografie, este important să știți cum se comportă o persoană în diferite situații, de exemplu, la un interviu sau la îmbarcarea unui zbor. A doua direcție este integrarea cipurilor de viziune computerizată în dispozitive, astfel încât acestea să poată nu numai să identifice utilizatorul, ci și să analizeze fluxul video. De exemplu, arată când persoană anume a intrat într-o cameră sau a creat un avatar 3D direct pe telefonul tău.

Datorită tehnologiei de recunoaștere, multe lucruri uimitoare vor deveni reale: o persoană se uită doar la fierbător și va încălzi automat apa, spune Ivanov.

A vedea înseamnă a înțelege ceea ce se vede. Suntem orbi dacă zonele vizuale ale neocortexului, un fel de biocomputer responsabil cu recunoașterea imaginilor, nu funcționează în creierul nostru. Acum, în sisteme artificiale, apar analizoare similare, capabile să recunoască fețele și să le înțeleagă expresiile.

Deci lucrurile capătă vedere, iar vederea are o minte proprie. La început mi se pare că este plictisitor: nou pornit sistemul de recunoaștere facială LUNA nu se grăbește să intre în modul normal și să-mi amintească de mine. Dar în cele din urmă raportează că își amintește și cere să introducă numele. LUNA poate determina sexul și vârsta în sine. Genul este ușor: am barbă, dar sistemul mi-a crescut vârsta cu cinci ani - se pare că din cauza aceleiași barbi.

Acum camera mă recunoaște chiar dacă îmi scot ochelarii sau întorc capul. Trebuie să încercăm ceva mai serios – ne îndreptăm spre dulap cu peruci și mustăți false. Aleg bucle groase care îmi ascund și jumătate din față – LUNA încă mă recunoaște.

După ce ne-am jucat suficient cu perucile, deschidem ICQ și începem să ne distrăm cu măști pentru apeluri video: măștile sunt aplicate pe fața mea digitală în timp real - pot chat video fără a fi recunoscut.

Următorul număr al programului nostru este Face.DJ. Această aplicație creează un model 3D al unei fețe dintr-un selfie, apoi pune acea față pe un cap virtual, astfel încât să puteți încerca coafuri și accesorii. Un alt scop al aplicației este de a anima utilizatorul, de a crea o copie de desene animate a acestuia pentru jocuri și alte activități online.

Pregătim aceeași aplicație pentru un serviciu de întâlniri: oamenii de multe ori nu vor să se deschidă la primul contact”, spune Yulia, specialist PR la VisionLabs, compania care a dezvoltat LUNA. - Unii oameni poartă măști pentru a adăuga un element de joc la interacțiunile lor romantice.

Sistemul multi-platformă LUNA are și multe măști. Există o aplicație în Telegram messenger, care recunoaște sexul și vârsta după față, există LUNA în cloud și LUNA pentru browser. Dar principalul lucru este că acest program poate fi implementat într-o varietate de produse tehnologice pentru a fi utilizate pentru recunoașterea facială.

De exemplu, unul dintre clienții noștri trebuie să selecteze fotografii - așa-numita bestshot dintr-un flux video. Deci, programul nostru se descurcă singur cu acest lucru. Un alt client are nevoie ca sistemul să recunoască o față nu numai când intră în banca online, ci pe parcursul întregii sesiuni, pentru că poți să pleci și un atacator îți va folosi accesul. Ne-am descurcat și cu această sarcină.

Principalii clienți ai VisionLabs sunt băncile. De exemplu, la Pochta Bank, 50 de mii de locuri de muncă sunt echipate cu sistemul LUNA - aceasta este cea mai mare implementare a biometriei din lume. De asemenea, este important să recunoașteți fețele clienților pentru a compara fotografiile din pașaport cu fotografiile din baza de date. La urma urmei, cea mai comună fraudă în acest domeniu este să lipiți fotografia dvs. în pașaportul altcuiva pentru a obține un împrumut.

Cum văd mașinile

Alexander Khanin, directorul VisionLabs, ne abordează.

Spune-ne despre viziunea computerizată?

Alexander Khanin: Viziunea computerizată este o ramură a matematicii aplicate care este echivalentă ca complexitate cu problema creării inteligenţă artificialăîn general. Canalul vizual este principalul pentru primirea de informații despre lumea înconjurătoare. Și avem încredere în ceea ce vedem cu ochii noștri mai mult decât în ​​alte surse.

Sarcina noastră este să predăm un program de fotografie sau video pentru a trage concluzii și a înțelege imaginea la fel ca o persoană. Sau chiar mai bine. Când mașina se potrivește cu umanul în această abilitate, putem considera problema rezolvată. Până acum, s-a rezolvat doar pentru unele zone de aplicare înguste. De exemplu, pentru a recunoaște defectele echipamentului sau recunoașterea feței.

S-a rezolvat problema recunoașterii faciale?

Alexander Khanin: Da, s-a demonstrat deja în mod fiabil că aparatul distinge fețele mai bine decât noi. Și mai precis și mai rapid. O persoană nu se pricepe foarte bine să determine vârsta și naționalitatea. Cei care locuiesc în Europa sunt mai puțin capabili să distingă fețele oamenilor cu aspect asiatic și invers. Suntem și uituci. În plus, aparatul o face de zeci de milioane de ori mai repede.

Dar o persoană analizează nu parametrii individuali, ci o persoană și chiar situația în ansamblu. Înțelegem contextul în care fața interlocutorului capătă o anumită expresie. Cum face față mașina la toate acestea?

Alexander Khanin: Combinând cele mai bune tehnici viziune computerizatăŞi învățarea automată. Luați, de exemplu, metoda de învățare profundă - particularitatea sa este că o persoană nu specifică parametrii faciali pentru recunoaștere.

Rețeaua neuronală se programează în sine?

Alexander Khanin: Rețelele neuronale au apărut în anii 1970, iar revoluția în acest domeniu a început în jurul anilor 2013-2014. Pentru că abia până atunci a fost posibil să se acumuleze cantități suficient de mari de date pentru a preda rețelele neuronale și putere de calcul au devenit relativ ieftine. Continuarea dezvoltării metodelor de recunoaștere deterministă - specificarea părților feței pentru a compara cum - a devenit inutilă.

Descoperirea a venit când au abandonat parametrii dați, de exemplu din punctele cheie ale feței. În schimb, mașinii i s-a dat o sarcină: „Uite, aici sunt zece mii de perechi de fotografii, fiecare pereche este o persoană Analizează-le pentru a putea determina în fotografii că nu vezi încă care este aceeași persoană și care sunt diferite.” Mașina în sine găsește parametrii importanți pentru rezolvarea acestei probleme.

Așa v-ați antrenat sistemul?

Alexander Khanin: Ei bine, da, aceasta este o sarcină tipică de identificare - comparați fotografia făcută acum cu fotografia din pașaport și confirmați că aceasta este aceeași persoană. Am dat mașinii date mari ca intrare - milioane de perechi de fotografii, iar la ieșire am cerut răspunsul corect pentru orice portrete fotografice. Și sistemul a învățat - a ajustat singur parametrii pentru a minimiza erorile. Adică, pentru învățare profundă trebuie mai întâi să găsiți un eșantion de antrenament - există multe exemple decizii corecte. Apoi programul funcționează singur.

De unde ai luat aceste milioane de perechi de fotografii?

Alexander Khanin: Există mostre de instruire disponibile pentru cercetători - le-am folosit mai întâi și apoi am lucrat cu parteneri și clienți care ne-au permis să continuăm instruirea cu privire la datele lor.

Cum să reușești pe piață

Problema recunoașterii oamenilor după chip a fost rezolvată. Dar definiția emoțiilor?

Alexander Khanin: Ca, de exemplu, în țările africane, oamenii au ocolit etapa telegrafică și au trecut imediat la rețeaua mobilă, așa că noi, fără a rezolva problema recunoașterii emoțiilor, am trecut imediat la mai multe nivel înalt- la concluzii despre caracteristicile umane care sunt importante pentru clienții noștri. Afacerile arată: nu există niciun beneficiu din faptul că o mașină recunoaște dacă o persoană zâmbește sau se încruntă. Sunt necesare abilități mai serioase.

Recunoașteți minciunile, de exemplu?

Alexander Khanin: Da. Sau stabiliți dacă candidatul vă îndeplinește sau nu cerințele. Indiferent dacă clientul este mulțumit de serviciu sau nu, un zâmbet poate exprima nu numai bucurie, ci și ridicol și nemulțumire ascunsă. Prin urmare, recunoașterea emoțiilor în sine este o sarcină secundară. Studiem fața în dinamică, succesiunea reacțiilor la întrebări, serviciu și mediu.

Există produse inovatoare pe care le vizați?

Alexander Khanin: Noi înșine suntem pe partea din față. Este un fapt medical că produsul nostru este primul din lume sistem complex recunoașterea facială pentru bănci și retail, care funcționează și în telefon mobil, și pe site, și în sucursale, și în bancomate și în terminale cu autoservire - peste tot. Nu suntem doar primii, ci până acum, din câte știu eu, singurii.

Unele terminale cu autoservire au deja instalat un sistem de recunoaștere facială?

Alexander Khanin: Da, de exemplu, la Otkritie Bank - în terminale coadă electronică. Și acestea nu sunt proiecte pilot, ci cele care funcționează și satisfac clienții în condiții reale.

Simți că concurenții tăi îți respiră pe gât?

Alexander Khanin: Există multe proiecte pilot în zonele apropiate de noi. Există zeci de companii care se ocupă de recunoașterea facială doar în Rusia, aproximativ o sută în China și peste o mie în lume. De aceea spun că problema recunoașterii feței în sine a fost rezolvată, cel puțin pentru majoritatea segmentelor și sarcinilor practice.

Tehnologia nu este ceea ce este important pentru succesul pe piață. Majoritatea clienților nu le pasă ce tehnologie avem sau cum rezolvăm exact o problemă, să zicem, grăbirea serviciilor într-o bancă sau magazin - folosind recunoașterea facială, prognozele meteo sau magia neagră. Pentru ei este important să existe un rezultat.

Recunoaște-i pe toți!

Ce sarcini nu au fost încă rezolvate, dar vor fi în viitorul apropiat? La ce lucrează specialiștii?

Alexander Khanin: Una dintre cele mai importante probleme nerezolvate este recunoașterea feței într-un mediu complet necontrolat, cum ar fi o mulțime. Mulți oameni spun că știu să facă asta, dar de fapt nu au implementat încă așa ceva. Se pare că vorbesc degeaba.

Nu este ilegal să recunoști oameni la întâmplare după chipul lor? Aceasta este utilizarea datelor personale.

Alexander Khanin: Afacerile sunt interzise, ​​desigur. Aceasta este o încălcare a drepturilor omului și o interferență cu intimitate. În general, tehnologia ne permite acum să facem mult mai mult decât permite legea. Dar lucrăm doar în zona albă - în deplină conformitate cu legea. Este important pentru noi să nu încălcăm drepturile oamenilor. Nu avem dreptul de a folosi datele sale din rețelele sociale fără acordul unei persoane și, prin urmare, nu vom crea, de exemplu, un sistem pentru un magazin care caută informații despre un client pe baza fotografiei sale. Dar putem dezvolta un program care va estima aproximativ sexul și vârsta cumpărătorilor pe baza fotografiilor.

Compania noastră lucrează doar cu afaceri, dar serviciile de securitate națională au sisteme care caută persoane pe baza fotografiilor.

Adică FSB poate, dar oameni obișnuiți este interzis?

Alexander Khanin: Da. Dacă o agenție de informații dorește să găsească un terorist într-o mulțime, trebuie să scaneze și să identifice pe toți. Și dacă o persoană a intrat într-un magazin și un program foto și-a găsit contul de rețea socială, i-a recunoscut numărul de telefon și a început să trimită spam, aceasta este o încălcare foarte gravă. În Occident există răspundere penală pentru asta.

Au aeroporturile deja sisteme de recunoaștere facială?

Alexander Khanin: Da, în principal la controlul pașapoartelor - ei verifică dacă este pașaportul dvs., dacă este fals și dacă sunteți pe lista blocate sau pe lista federală căutată. În străinătate, gradul de automatizare este mult mai mare. La aeroporturile din Singapore, Londra și Paris, controlul pașapoartelor poate fi finalizat automat, fără participarea angajaților. Îți scanezi pașaportul, ești fotografiat, are loc o reconciliere - și gata, poți merge mai departe.

Ghici ce e în poză

Cum se va dezvolta vederea computerizată?

Alexander Khanin: Mânca grup mare sarcini numite răspuns vizual la întrebări: îi arăți computerului o imagine și trebuie să înțeleagă ce este afișat acolo. Acest lucru este foarte dificil: dacă pur și simplu înveți să recunoști obiectele separat, nimic nu va funcționa - trebuie să înțelegi contextul și interconectarea obiectelor.

O altă sarcină similară este recunoașterea acțiunilor umane, de asemenea, acestea sunt determinate în mare măsură de context; De exemplu, dacă o persoană a ridicat mâna, ce înseamnă asta? Este el în frunte sau o să lovească pe cineva? Aici stăm și ne gândim.

Deci vrei să înveți mașinile să recunoască imagini al căror sens depinde de context?

Alexander Khanin:Învață să interpretezi contextul și astfel să recunoști imagini, acțiuni, scene.

Când roboții vor vedea lumina

Alexander Khanin: Aș dori să văd finalizată dezvoltarea viziunii computerizate. Atunci roboții vor avea ochi adevărați, ceea ce înseamnă că vor putea înțelege ce se întâmplă și vor reacționa corespunzător. În caz contrar, nu vor intra în societate, ci vor rămâne jucării cu telecomenzi.

Cum ne vor schimba sistemele de recunoaștere facială viața în următorii ani?

Alexander Khanin: Cu siguranță veți observa funcționarea unor astfel de sisteme în timpul autorizării - de exemplu, atunci când vă deblocați telefonul. Mulți sunt deja obișnuiți cu Touch ID, dar în curând cea mai obișnuită metodă va fi conectarea folosind fața ta. Când vii acasă, nu va trebui să-ți cauți cheile și nu vei avea nevoie de permis la serviciu. Serviciul și autoservirea în bănci, magazine și în întreg sectorul serviciilor vor fi accelerate: plățile vor avea loc fără carduri.

Străzile vor deveni mai sigure pentru că va exista supraveghere video cu funcții de urmărire. Orașele și țările vor primi protectie suplimentara, iar pedeapsa pentru crimă va deveni inevitabilă. Sistemul va înregistra totul: cine a făcut-o și unde, unde a mers mai târziu. Conceptul de „oraș sigur” va fi înlocuit cu un „oraș inteligent”: aceeași infrastructură va oferi securitate și, de exemplu, va controla fluxul de oameni și mașini, precum și multe altele.

Același sistem de camere și computer vision instalat peste tot?

Alexander Khanin: Da, algoritmului nu îi pasă pe cine să recunoască: un client VIP sau un hoț. Fața tuturor este structurată la fel: ochii, gura și nasul. Dar nu este vorba doar despre chipuri. Același sistem se poate ocupa, să zicem, de controlul luminii. Dacă nu sunt oameni în cameră, de ce arzi electricitatea? Aparatul va apela serviciile de utilitate dacă detectează probleme și așa mai departe.

A trăi într-o lume în care totul este vizibil este înfricoșător. Din punct de vedere tehnic, devine din ce în ce mai ușor să construiești o distopie în care toată lumea este sub supraveghere totală...

Alexander Khanin: Cred că lumea va ajunge să fie un loc mai bun și un loc mult mai sigur. Dar va fi mai greu să minți. De exemplu, eu și partenerii mei am dezvoltat recent un produs care nu numai că oferă acces la spațiul de lucru, dar ia în considerare și timpul petrecut acolo: sosit în acest moment, plecat în acest moment. Ai sărit peste o plimbare, ai întârziat, nu te-ai întors de la prânz - totul va fi înregistrat.

Și nu va fi nicio modalitate de a te ascunde de asta? Probabil că vor fi măști cu fața altcuiva pe ele.

Alexander Khanin: Desigur, există multe modalități de a înșela sistemul, iar în acest domeniu „cursa înarmărilor” abia începe. A existat un videoclip în care au învățat cum să se machieze care a împiedicat recunoașterea. Dar asta a fost acum trei ani - algoritmii actuali nu pot fi păcăliți atât de ușor.

Ce se întâmplă dacă arăți o fotografie în loc de o față?

Alexander Khanin: Pentru a identifica escrocii, un „detector de viață” special este programat în sistemele de recunoaștere facială, care determină dacă persoana din fața lui sau o fotografie. Există mai mulți indicatori ai vioicității. Cel mai simplu, care este considerat standardul mondial, clipește. De asemenea, sistemul poate cere persoanei să zâmbească, să întoarcă capul sau să se apropie de cameră pentru a se asigura că sunt reale. Dar dacă camera este echipată cu un senzor de adâncime, acest lucru nu este necesar: mașina înțelege imediat că există un obiect tridimensional în cadru și nu o fotografie.

Cine altcineva este în frunte?

Recunoașterea facială nu este doar știință și tehnologie, ci și afaceri mari, care se dezvoltă într-un ritm extraordinar în țările dezvoltate. Compania de cercetare Allied Market Research prezice că până în 2022 cifra de afaceri va fi de aproape zece miliarde de dolari. Printre jucătorii de frunte se numără și ruși. Din zeci de startup-uri și proiecte de cercetare, am identificat trei dintre cele mai de succes.

NTechLab. Absolventul Universității de Stat din Moscova Artem Kukharenko a început cu o aplicație care a determinat rasa de câini dintr-o fotografie. Dar deja în 2015, algoritmul FaceN pe care l-a creat împreună cu partenerii săi în proiectul NTechLab a câștigat în două dintre cele patru categorii ale principalei competiții mondiale de recunoaștere facială MegaFace, învingând Echipa Google. Cu toate acestea, adevărata faimă a venit companiei după dezvoltare cea mai populară aplicație FindFace, conceput pentru a căuta după fotografii ale oamenilor de pe rețeaua socială VKontakte. Astăzi, numărul de aplicații pentru integrarea tehnologiei FindFace se apropie de o mie.

Vocord. Compania Vocord poate fi considerată în siguranță campioana mondială la recunoașterea facială: pe site-ul competiției MegaFace ocupă primul loc, conducând cu o marjă semnificativă. Echipa Vocord este veterană pe piața sistemelor de viziune computerizată: au lansat programul de recunoaștere facială biometrică de la distanță Vocord FaceControl încă din 2008, astăzi produsele lor sunt folosite de peste două mii comerciale și organizatii guvernamentale. Compania este specializată în identificarea facială, adică în căutarea unei persoane într-o mulțime.

VisionLabs. Produsele lor sunt printre primele trei din lume sisteme comerciale recunoașterea feței. Citiți mai multe despre această companie în textul principal.

Principalele tipuri de biometrie

Clasificarea internațională a metodelor de identificare a unei persoane

Faţă. Un program care utilizează o imagine foto sau video a unei fețe analizează dimensiunea și forma ochilor, nasului, pomeților, poziția relativă a acestora și, pe baza acestor date, creează o combinație unică, pe care apoi o compară cu cele existente pentru un meci.

Amprentele digitale. Metoda amprentei se bazează pe unicitatea modelului papilar al pielii și este utilizată pe scară largă în criminalistică.

Vorbire. O metodă de recunoaștere bazată pe conversia vorbirii vorbite în informații digitale.

Ochi. Recunoașterea apare ca rezultat al comparației imagine digitală iris cu cele disponibile în baza de date.

Viena. Metodă de identificare bazată pe modelul venos al mâinii sau degetelor.