В NtechLab в мае этого года вложился фонд Impulse, связанный с Романом Абрамовичем. А в VisionLabs инвестировал в 2016 г. венчурный фонд АФК «Система» Sistema VC.

По данным исследовательской компании MarketsandMarkets, которые приводит Bloomberg, к 2021 г. объем рынка распознавания лиц достигнет $6,84 млрд. В 2016 г. он был вдвое меньше – $3,35 млрд.

Мошенники не пройдут

Григорий Бакунов, занимающий в «Яндексе» должность директора по распространению технологий, создал сервис, проектирующий уникальный случайный макияж, позволяющий избежать идентификации. Об этом он сообщал в своем telegram-канале. Проект команды основывался на алгоритме, который на основе оригинальной фотографии подбирал новый образ по принципу «антисходства». Затем на основе полученного результата визажист составлял план макияжа, после чего он наносился на лицо модели. Но затем разработчик решил свернуть проект. Объяснил он этот шаг соображениями совести: «Слишком уж велик шанс использовать продукт не для добра, а вовсе с другими целями». Алгоритмы, которые тестировали этот макияж, уже устарели, а современные алгоритмы распознают лицо даже с таким макияжем, уверяет представитель VisionLabs.

Самое масштабное внедрение технологии распознавания лиц среди российских банков произошло у «Почта банка» (создан ВТБ и «Почтой России»), рассказывает генеральный директор компании VisionLabs Александр Ханин. Сейчас 50 000 рабочих мест сотрудников банка оборудованы специальными камерами, которые умеют распознавать лицо, рассказывает советник предправления «Почта банка» Павел Гурин. В банке есть три базы изображений – фотографии сотрудников, клиентов банка и мошенников. Каждая фотография хранится в зашифрованном виде, как набор символов. Перед началом работы с клиентами сотрудник должен войти в систему банка. Для подтверждения личности он не только вводит пароль, но и фотографирует себя. После этого специальная программа преобразует фотографию в код и сравнивает его с кодом, хранящимся в базе. Если они совпадают, сотрудник начинает работу. Систему распознавания лиц используют и для внутренней аттестации, чтобы один не проходил тесты за другого и чтобы никто не мог зайти под чужим паролем и провести незаконную транзакцию.

Когда приходит клиент, камера верифицирует его аналогичным образом. Кроме того, программное обеспечение сравнивает изображение клиента с базой мошенников. Она пополняется и собственными усилиями банка, и с помощью межбанковского взаимодействия.

Деньги по фотографии

У «Тинькофф банка» нет отделений. Но по закону представитель банка обязан провести личную встречу с клиентом, поэтому работники «Тинькофф» фотографируют его с помощью специального мобильного приложения, которое преобразует изображение в обезличенный код, рассказывает директор по коммуникациям «Тинькофф банка» Дарья Ермолина. Дальше система сравнивает код с базой данных. Это позволяет убедиться, что перед представителем именно тот человек, который подавал документы, и что он не мошенник, а также сократить время обработки заявки.

«Открытие» внедрило денежные переводы по фотографии с помощью технологии распознавания лиц, рассказал директор по инновациям банка «Открытие» Алексей Благирев. Для этого достаточно сфотографировать получателя в мобильном приложении или загрузить его фотографию – система сама найдет данные человека в базе, чтобы отправить ему деньги.

Распознавание в цифрах

1,5 млрд руб.
общая сумма кредитов, которую «Почта банк» не выдал мошенникам благодаря использованию технологии распознавания лиц
70%
правонарушений (включая нарушения на дорогах) раскрывается с помощью систем видеонаблюдения в Москве
1 млрд фотографий из базы способен в режиме реального времени распознавать алгоритм российского стартапа NtechLab
117 млн человек – их фотографии есть в полицейской базе распознавания лиц США, это примерно половина взрослых американцев

Сбербанк в июле установил в Москве тестовый банкомат, где для совершения операций со счетом нужно только сфотографироваться, а не прикладывать пластиковую карту, рассказал представитель банка. Эксперимент продлится до конца 2017 г., после чего банк решит, внедрять ли технологию дальше. «Тинькофф банк» также сообщил о тестировании идентификации клиентов в банках.

Сбербанк использует технологию распознавания лиц при выдаче кредитов с 2014 г.

Прививка от очередей

В ритейле распознавание лиц используется, чтобы мотивировать покупателей, говорит генеральный директор компании NtechLab Михаил Иванов. Если человека узнают на входе в магазин и видят его историю покупок, то сотрудники магазина лучше знают, что ему предложить, объясняет Иванов. Например, если он покупал в магазине электроники телевизор, сотрудник его узнает, обратится по имени и предложит приобрести новый пульт.

В «Дикси» тестировали распознавание лиц клиентов для определения гендерного состава клиентов и для таргетированной рекламы в кассовой зоне и торговом зале, говорит директор IT-департамента ГК «Дикси» Владимир Муравьев. В X5 Retail Group технологию распознавания лиц используют пока в тестовом режиме – чтобы уменьшать длину очередей на кассах и для оптимизации торгового пространства. Система распознавания лиц может определить, сколько человек стоит в очереди, и отправить сигнал о том, что необходимо открыть дополнительную кассу. Видеоаналитика помогает проследить, где в магазине проходит больше людей, на что они обращают внимание, чтобы потом правильно расположить товары и промоматериалы.

Зона повышенной безопасности

Самый развитой мировой рынок технологии распознавания лиц – в сфере безопасности, говорит Иванов. В США лицевая биометрия широко внедрена на государственном уровне и используется сотрудниками полиции – в том числе и для проверки при выдаче водительских прав, рассказывает он. Кроме того, США и Европа используют идентификацию по лицу на паспортном контроле при пересечении границы.

Российские компании также предлагают использовать технологию распознавания лиц в сфере безопасности. Так, среди основных клиентов отечественной компании «Центр речевых технологий» – крупные стадионы. Когда болельщик приходит на стадион и прикладывает к валидатору именной абонемент, камера над валидатором подтверждает, что войти на стадион пытается именно владелец абонемента. Система не позволяет войти на спортивный объект людям из черного списка фанатов. Также «Центр речевых технологий» внедрил технологию распознавания лиц в аэропорту Южно-Сахалинска: когда туда заходят люди, которые находятся в розыске, система отправляет уведомление полиции и службе безопасности аэропорта.

Компания Magic Ашота Габрелянова запустила игру, в которой для управления используется мимика пользователя, рассказал сам Габрелянов на своей странице в Facebook. В первой версии игры пользователю нужно уничтожать злых персонажей четырех разных цветов с помощью оружия, которое управляется мимикой – она распознается с помощью нейросетей. Например, для использования желтой пушки нужно изобразить радость, для красной – сделать рассерженное лицо.

NtechLab также разрабатывает продукт в области безопасности, который нужен госструктурам и спецслужбам: это софт, который находит людей по доступным базам, работает с их документами.

Большое будущее

В ближайшие годы технологии анализа лиц будут развиваться в двух направлениях, считает Ханин. Первое – переход к пониманию поведения человека: сейчас уже мало понимать, кто изображен на фотографии, важно знать, как человек себя ведет в разных ситуациях, например на собеседовании или при посадке на рейс. Второе направление – это встраивание чипов с компьютерным зрением в устройства, чтобы они смогли не только идентифицировать пользователя, но и проанализировать потоковое видео. Например, показать, когда конкретный человек заходил в помещение, или построить 3D-аватар прямо в телефоне.

Благодаря технологии распознавания многие удивительные вещи станут реальными: человек только посмотрит на чайник – и он автоматически нагреет воду, говорит Иванов.

Колонка

Она ставит под угрозу безопасность и гражданские права человека, поэтому частичное её регулирование должно быть заменено полным запретом. Пока весь мир увлечён преимуществами технологии распознавания лиц, некоторые специалисты по безопасности считают, что она таит в себе большое зло для человечества. Преподаватель права и информатики Вудроу Хартцог и преподаватель философии Эван Селинджер изложили свою точку зрения на методы контроля технологии в статье на Medium.

Жители Трои были бы в восторге

Очень легко поддаться внешне заманчивому, но в действительности ошибочному мнению о том, каким будет будущее человечества в мире, раскрывшем весь скрытый потенциал технологии распознавания лиц. Люди смогут мгновенно получать информацию о незнакомцах, им больше не придётся запоминать массу паролей или бояться забыть кошелёк. Можно будет запросто находить события с определённым человеком в архивах фотографий и видео, оперативно разыскивать пропавших людей или преступников, сделать безопасными общественные места.

Казалось бы, технология несёт одни только плюсы, в мире воцарится абсолютная справедливость, реализуются самые невероятные идеи человечества. Но ни один из изобретённых человечеством механизмов наблюдения не несёт в себе такой опасности, как технология распознавания лиц.

Соблазняясь этим утопическим видением, люди будут впускать технологию распознавания лиц в своё жилище и открывать доступ к своим устройствам, позволяя ей занять центральное место во всё новых аспектах жизни. Это будет означать, что ловушка захлопнулась, а после придёт неприятное осознание того, что технология была своего рода троянским конём. Этот идеальный инструмент притеснения слишком хорош, чтобы им не воспользовались правительства для установления авторитарного контроля и всеобъемлющих режимов, которые уничтожат понятие личной жизни.

Этот троянский конь не должен проникнуть в город.

Текущие обсуждения

Американский союз защиты гражданских свобод совместно с 70 другими правозащитными организациями потребовал от Amazon прекратить предоставлять технологию распознавания лиц правительству, а также призвал Конгресс ввести мораторий на её использование правительством. К ним подключились и СМИ, выразили свою обеспокоенность. Например, редколлегия Washington Post считает , что Конгресс обязан немедленно вмешаться в ситуацию. У парламентариев тоже есть веский повод задуматься: некоторых из них программа по распознаванию лиц Amazon с преступниками.

Не остались в стороне и редакторы The Guardian. Президент Microsoft Брэд Смит обратился в своём блоге к правительству США с просьбой ввести регулирование технологии распознавания лиц:

«Единственный надёжный способ контролировать использование технологии правительством - это чтобы оно самостоятельно и с учётом возможных обстоятельств контролировало её использование. Мы считаем, что сегодня существует острая необходимость в правительственной инициативе по контролю за правомерным применением технологии распознавания лиц, основанной на решении двухпартийной комиссии экспертов»

Мнение лидеров компаний имеет немаловажное значение, как и законодательные акты, ограничивающие использование технологии. Но лишь частичной поддержки и тщательно прописанных инструкций никогда не будет достаточно. Законы могли бы принести большую пользу, но их, скорее всего, начнут вводить тогда, когда технология станет в разы дешевле и проще в использовании. Смит подчёркивает, что Microsoft призывала к созданию национального закона в этой области ещё в 2005 году. Прошло более десяти лет, но подобный закон Конгресс так и не принял.

Если технологию распознавания лиц продолжат разрабатывать и внедрять в жизни, возникнет гигантская инфраструктура, которая поглотит человечество. Как показывает история, широкое внимание к успехам, страх не обеспечить должного уровня безопасности и пьянящее чувство власти могут приводить к обману, сдвигу корпоративных ценностей и в конечном счёте систематическом злоупотреблению технологией.

Благополучие человечества в будущем возможно только в том случае, если технология распознавания лиц будет запрещена, прежде чем слишком прочно укрепится в жизни человека.

Почему нужен запрет

Необходимость полного запрета систем распознавания лиц - чрезвычайна. Но некоторые талантливые учёные, вроде Джудит Донат , считают эту позицию неверной. Они предлагают более нейтральную с технологической точки зрения тактику: запрет на конкретные действия, а также обозначение ценностей и прав, которые нужно защитить. Этот подход вполне разумен почти для всех цифровых технологий.

Но ни один из изобретённых человечеством механизмов наблюдения не несёт в себе такой опасности, как технология распознавания лиц. Это недостающий элемент уже опасной инфраструктуры наблюдения за людьми, разработанный потому, что эта инфраструктура нужна правительствам и частному бизнесу. И если технологии становятся опасными в такой степени, а соотношение пользы и вреда - настолько искажённым, пришло время задуматься о категорических запретах. На законодательном уровне уже запрещены некоторые виды опасных цифровых технологий, например шпионского ПО . Технология распознавания лиц несёт в себе гораздо большие риски, и её не мешало бы удостоить особого юридического внимания. Нужен конкретный запрет на основе надежной, целостной, основанной на ценностях и в значительной степени нейтральной с точки зрения технологий нормативной базы. Такая система поможет избежать нормативных ситуаций, когда законодатели пытаются догонять технические тенденции.

Наблюдение с использованием систем распознавания лиц по своей сути деспотично. Существование таких систем, которые сами часто скрыты от глаз человека, - нарушение гражданских свобод, потому что люди ведут себя иначе, если подозревают, что за ними наблюдают. Даже законы, которые гарантируют строгие защитные меры, не предотвратят гнетущее ощущение того, что будут ущемлены возможности самовыражения человека.

Вот примеры злоупотребления и разрушительных действий технологии распознавания лиц:

• непропорциональное внимание к людям небелого цвета кожи , другим меньшинствам и незащищённым народам ;
• замена презумпции невиновности на принцип «люди, чья вина пока что не доказана»;
• распространение насилия и жестокости;
• отрицание фундаментальных прав и возможностей, например защиты от произвольного отслеживания правительствами передвижения, привычек, отношений, интересов и мыслей человека;
• беспрерывная «работа» закона - как постоянная мера пресечения;
• уничтожение концепции хранения информации «practically obscure », когда данные находятся в открытом доступе, но хранятся в различных источниках и найти их чрезвычайно сложно;
• распространение «капитализма надзора ».

Как отмечает исследователь технологии распознавания лиц Клэр Гарви, ошибки в ней могут иметь фатальные последствия:

«Что произойдёт, если подобная система даст сбой? В случае ошибки системы видеонаблюдения будут преследовать, допрашивать или могут даже арестовать и обвинить в преступлении невинного человека. Или портативные камеры с системой распознавания лиц у полицейских: если система укажет на человека, который якобы может представлять опасность для общества, полицейский должен будет мгновенно решить, применять ли ему оружие. В результате ложного оповещения могут пострадать невинные люди».

В числе прочих есть два доклада, которые подробно затрагивают многие из этих проблем: весьма ценная работа об использовании правоохранителями распознавания лиц, опубликованная старшим юристом Electronic Frontier Foundation Дженнифер Линч, а также исследование специалистов Center on Privacy & Technology университета Джорджтауна.

Несмотря на описанные в докладах проблемы, не все убеждены, что запрет действительно необходим. Ведь другие технологии представляют не меньшую угрозу: геолокационные данные, информация из профилей в соцсетях, результаты поисковых запросов и многие другие источники информации о пользователях можно использовать, чтобы составить их детальный портрет. Но распознавание лиц всё же несёт опасность иного характера и стоит особняком даже по сравнению с биометрическими данными: отпечатками пальцев, образцами ДНК или сканированием сетчатки глаза.

Системы, обрабатывающие изображения лиц, имеют пять отличительных особенностей, которые дают все основания для их запрета. Во-первых, лицо трудно скрыть или изменить. Лица нельзя зашифровать, как данные на цифровых носителях, в электронных или текстовых сообщениях. Их можно снимать с помощью удалённых камер, а стоимость самой технологии и хранения изображений в облаке постоянно снижается, что приводит к всё более широкому применению таких систем мониторинга.

Во-вторых, существуют базы данных имён и лиц, например для водительских удостоверений, или аккаунты в соцсетях, к которым можно очень легко получить доступ.

В-третьих, в отличие от типичных систем наблюдения, которые часто требуют дорогостоящее оборудование или новые источников данных, входные данные для распознавания лиц находятся повсюду и поступают непосредственно в момент съёмки камерами.

В-четвёртых, переломный момент. Любая база данных лиц для идентификации арестованных или попавших в поле зрения камер личностей с помощью нескольких строчек кода может «сравниваться» с любой другой базой в режиме реального времени, подключаясь к портативным камерам полицейских или системам видеонаблюдения. Губернатор штата Нью-Йорк Эндрю Куомо точно подметил причины распространения технологии распознавания лиц, утверждая, что простое сканирование номерных знаков автомобилей покажется мелочью по сравнению с возможностями применения камер со встроенной технологией: «Система считывает номерной знак, чтобы вычислить нарушителя, но штрафы - далеко не самая большая польза от этой аппаратуры. Мы переходим на технологию распознавания лиц, и теперь система сможет сканировать лицо водителя и проверять его по базам данных, что открывает абсолютно новые перспективы».

В-пятых, лицо, в отличие от отпечатков пальцев, походки или снимков сетчатки, - центральный элемент идентичности человека. Лицо - это посредник между виртуальной и реальной жизнью человека, связующее звено между действиями, которые человек выполняет анонимно, под своим или чужим именем. Может легко показаться, что обеспечивать конфиденциальность лиц, как любой другой частной информации, не нужно, потому что в жизни люди обычно не закрывают лица. За исключением стран, где женщины обязаны носить паранджу, люди со скрытым лицом вызывают подозрения.

Обеспечивать конфиденциальность лица человека действительно необходимо, потому что в прошлом люди вырабатывали институты и ценности, связанные с защитой частной информации в те периоды, когда опознать незнакомых людей в основном было достаточно сложно. По причине биологических особенностей память человека ограничена, и без технологической надстройки он может запомнить лишь небольшое количество лиц. А с учётом численности и распределения населения за свою жизнь человек встретит не так уж много новых людей. Эти ограничения создают своего рода «белые пятна», благодаря чему у людей были хорошие шансы затеряться в толпе.

Недавние решения Верховного суда США касательно четвёртой поправки (которая запрещает необоснованные обыски и задержания, а также требует выдачи ордеров на обыск судом при наличии достаточных оснований) свидетельствуют о том, что борьба за защиту конфиденциальности в общественных местах по-прежнему актуальна. Этим летом в одном из процессов суд решил, что геолокационные данные с мобильных телефонов подпадают под действие Конституции, а информация, которую человек желает сохранить в тайне, даже если она оказывается доступна публично, может охраняться Конституцией.

Почему технология распознавания лиц не поддаётся правовому регулированию

В связи с тем, что технология распознавания лиц представляет огромную угрозу, общество не может пустить её регулирование на самотёк. Потенциальная прибыльность подтолкнёт к появлению идей по реализации максимальных возможностей технологии, и отдельные компании будут продвигать свои интересы в этом направлении.

Общество также не может ждать подъёма популистов. Технологию распознавания лиц продолжат «продавать» как часть самых новых и продвинутых приложений и устройств. Apple уже называет Face ID лучшей функцией последнего iPhone. То же самое касается новостных репортажей с идеологической подоплёкой, в которых технологию распознавания лиц провозглашают решением всех проблем.

Наконец, обществу не следует излишне рассчитывать на традиционные методы регулирования. Особенности технологии распознавания лиц не позволяют удержать её в рамках мер, которые определяют законные и незаконные способы применения и пытаются уместить в ней потенциальную полезность для общества и устрашающий фактор для злоумышленников. Это - один их немногих примеров, когда необходимо ввести полный запрет.

На данный момент существует очень немного проектов по контролю технологии распознавания лиц и ещё меньше - по её ограничению. Есть достойные законы о биометрических данных в штатах Иллинойс и Техас, но они придерживаются общепринятой стратегии регулирования, согласно которой субъекты, собирающие и использующие эти данные, должны выполнять ряд базовых информационных практик и протоколов конфиденциальности. Сюда относятся требование получать информированное согласие на сбор биометрических данных, их обязательная защита и ограничение на срок хранения, запрет на их использование с целью получения прибыли, ограничение прав передачи третьим лицам и частные основания для подачи иска в случае нарушения этих норм.

Предлагаемые законы в области распознавания лиц похожи на них. Федеральная комиссия по торговле США рекомендует ввести такой же механизм в отношении технологии: предупреждать человека о её применении, давать ему выбор и честно ограничивать использование его данных. Доклад Electronic Frontier Foundation, в котором упор сделан на проведение этих законов в жизнь, содержит аналогичные, хотя и более глубокие предложения. Например, создать чёткие правила использования, распространения и обеспечения безопасности данных; ввести ограничения на сбор и хранение данных; запрет на включение нескольких видов биометрических данных в одну базу; обязательное уведомление, проведение проверок и независимого надзора. В своём проекте закона о распознавании лиц Center on Privacy & Technology университета Джорджтауна предлагает значительно ограничить доступ правительства к базам лиц, а также использование технологии распознавания лиц в реальном времени.

К сожалению, большинство действующих и предлагаемых требований носят процедурный характер. И в конечном счёте не остановят распространение самой технологии и развитие соответствующей инфраструктуры. Прежде всего нужно отметить ложность некоторых исходных допущений относительно согласия, уведомления и выбора, которые присутствуют в существующих законах. Информированное согласие как механизм регулирования наблюдения и обработки данных полностью бесполезно. Даже если бы людям всецело принадлежало право контролировать свои данные, они бы всё равно не смогли им воспользоваться в полной мере.

И всё же законодатели и сама отрасль пытаются сдвинуться с мёртвой точки. Но в этих нормах, как и в большинстве норм конфиденциальности цифровой эры, есть много пробелов. Одни законы касаются только сбора или хранения данных и не затрагивают то, как они используются. Другие применимы лишь к компаниям или правительству и настолько неоднозначны, что позволяют избежать последствий за различные противоправные действия. И чтобы прочувствовать преимущества технологии распознавания лиц, которую так расхваливают, потребуется больше камер, лучшая инфраструктура и необъятные базы данных.

Будущее технологии распознавания лиц

Технология распознавания лиц открывает безграничные возможности отслеживать информацию о личности и перемещениях человека. А также практически мгновенно сохранять, распространять и анализировать её. Развитие этой технологии в будущем может привести к тому, что конфиденциальность частной информации человека будет постоянно нарушаться. Благополучие человечества возможно лишь в том случае, если будет введён запрет на технологии распознавания лиц, прежде чем эти системы слишком прочно войдут в повседневную жизнь. Иначе людям будет знаком только мир, в котором при каждом появлении в общественном месте их будут автоматически идентифицировать, заносить информацию в профиль и, возможно, использовать её. В таком мире те, кто выступает против технологии распознавания лиц, будут дискредитированы, вынуждены замолчать или устранены.

Всем хорошо известны сцены из фантастических фильмов: герой подходит к двери и дверь открывается, узнав его. Это одна из наглядных демонстраций удобства и надежности применения биометрических технологий для контроля доступа. Однако на практике не так все просто. Сегодня некоторые фирмы готовы предложить потребителям контроль доступа с применением биометрических технологий.

Традиционные методы идентификации личности, в основе которых находятся различные идентификационные карты, ключи или уникальные данные, такие как, например, пароль не являются надежными в той степени, которая требуется на сегодняшний день. Естественным шагом в повышении надежности идентификаторов стали попытки использования биометрических технологий для систем безопасности.

Диапазон проблем, решение которых может быть найдено с использованием новых технологий, чрезвычайно широк:

1. предотвратить проникновение злоумышленников на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;
2. ограничить доступ к информации и обеспечить персональную ответственность за ее сохранность;
3. обеспечить допуск к ответственным объектам только сертифицированных специалистов;
4. избежать накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);
5. исключить неудобства, связанные с утерей, порчей или элементарным забыванием ключей, карт, паролей;
6. организовать учет доступа и посещаемости сотрудников.

Разработкой технологий для распознавания образов по различным биометрическим характеристикам начали заниматься уже достаточно давно, начало было положено в 60-е годы. Значительных успехов в разработке теоретических основ этих технологий добились наши соотечественники. Однако практические результаты получены в основном на западе и только “вчера”. Мощность современных компьютеров и усовершенствованные алгоритмы позволили создать продукты, которые по своим характеристикам и соотношению стали доступны и интересны широкому кругу пользователей.

Идея использовать индивидуальные характеристики человека для его идентификации не нова. На сегодняшний день известен ряд технологий, которые могут быть задействованы в системах безопасности для идентификации личности по:

1. отпечаткам пальцев (как отдельных, так и руки в целом);
2. чертам лица (на основе оптического и инфракрасного изображений);
3. радужной оболочке глаз;
4. голосу;
5. другим характеристикам.

У всех биометрических технологий существуют общие подходы к решению задачи идентификации, хотя все методы отличаются удобством применения, точностью результатов.

Любая биометрическая технология применяется поэтапно:

1. сканирование объекта;
2. извлечение индивидуальной информации;
3. формирование шаблона;
4. сравнение текущего шаблона с базой данных.

Биометрическая система распознавания устанавливает соответствие конкретных физиологических или поведенческих характеристик пользователя некоторому заданному шаблону. Обычно биометрическая система состоит из двух модулей: модуль регистрации и модуль идентификации.

Модуль регистрации “обучает” систему идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации видеокамера или иные датчики сканируют человека для того, чтобы создать цифровое представление его облика. Сканирование лица длится около 20 - 30 секунд, в результате чего формируются несколько изображений. В идеальном случае, эти изображения будут иметь слегка различные ракурсы и выражения лица, что позволит получить более точные данные. Специальный программный модуль обрабатывает это представление и определяет характерные особенности личности, затем создает шаблон. Существуют некоторые части лица, которые практически не изменяются с течением времени, это, например, верхние очертания глазниц, области окружающие скулы, и края рта. Большинство алгоритмов, разработанных для биометрических технологий, позволяют учитывать возможные изменения в прическе человека, так как они не используют для анализа области лица выше границы роста волос. Шаблон изображения каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации получает от видеокамеры изображение человека и преобразует его в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон. Полученные данные сравниваются с хранимым в базе данных шаблоном для того, чтобы определить, соответствуют ли эти изображения друг другу. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собой некий порог, который может быть отрегулирован для различного типа персонала, мощности PC, времени суток и ряда иных факторов.

Идентификация может выполняться в виде верификации, аутентификации или распознавания. При верификации подтверждается идентичность полученных данных и шаблона, хранимого в базе данных. Аутентификация - подтверждает соответствие изображения, получаемого от видеокамеры одному из шаблонов, хранящихся в базе данных. При распознавании, если полученные характеристики и один из хранимых шаблонов оказываются одинаковыми, то система идентифицирует человека с соответствующим шаблоном.

При использовании биометрических систем, особенно системы распознавания по лицу, даже при введении корректных биометрических характеристик не всегда решение об аутентификации верно. Это связано с рядом особенностей и, в первую очередь, с тем, что многие биометрические характеристики могут изменяться. Существует определенная степень вероятности ошибки системы. Причем при использовании различных технологий ошибка может существенно различаться. Для систем контроля доступа при использовании биометрических технологий необходимо определить, что важнее не пропустить “чужого” или пропустить всех “своих”.

Важным фактором для пользователей биометрических технологий в системах безопасности является простота использования. Человек, характеристики которого сканируются, не должен при этом испытывать никаких неудобств. В этом плане наиболее интересным методом является, безусловно, технология распознавания по лицу. Правда, в этом случае возникают иные проблемы, связанные в первую очередь, с точностью работы системы.

Несмотря на очевидные преимущества, существует ряд негативных предубеждений против биометрии, которые часто вызывают вопросы о том, не будут ли биометрические данные использоваться для слежки за людьми и нарушения их права на частную жизнь. Из-за сенсационных заявлений и необоснованной шумихи восприятие биометрических технологий резко отличается от реального положения дел.

И все же, использование биометрических методов идентификации приобрело особую актуальность в последние годы. Особенно остро данная проблема проявилась после событий 11 сентября в США. Мировое сообщество осознало степень возрастания угрозы терроризма во всем мире и сложность организации надежной защиты традиционными методами. Именно эти трагические события послужили отправной точкой для усиления внимания к современным интегрированным системам безопасности. Общеизвестно мнение, что если бы контроль в аэропортах был строже, то несчастий можно было бы избежать. Да и сегодня поиск виновных в ряде других происшествий мог бы быть существенно облегчен при использовании современных систем видеонаблюдения в интеграции с системами распознавания лиц.

В настоящее время существует четыре основных метода распознавания лица:

1. "eigenfaces";
2. анализ "отличительных черт";
3. анализ на основе "нейронных сетей";
4. метод "автоматической обработки изображения лица".

Все эти методы различаются сложностью реализации и целью применения.

"Eigenface" можно перевести как "собственное лицо". Эта технология использует двумерные изображения в градациях серого, которые представляют отличительные характеристики изображения лица. Метод "eigenface" часто используются в качестве основы для других методов распознавания лица.

Комбинируя характеристики 100 - 120 "eigenface" можно восстановить большое количество лиц. В момент регистрации, "eigenface" каждого конкретного человека представляется в виде ряда коэффициентов. Для режима установления подлинности, в котором изображение используется для проверки идентичности, "живой" шаблон сравнивается с уже зарегистрированным шаблоном, с целью определения коэффициента различия. Степень различия между шаблонами и определяет факт идентификации. Технология "eigenface" оптимальна при использовании в хорошо освещенных помещениях, когда есть возможность сканирования лица в фас.

Методика анализа "отличительных черт" - наиболее широко используемая технология идентификации. Эта технология подобна методике "Eigenface", но в большей степени адаптирована к изменению внешности или мимики человека (улыбающееся или хмурящееся лицо). В технологии “отличительных черт” используются десятки характерных особенностей различных областей лица, причем с учетом их относительного местоположения. Индивидуальная комбинация этих параметров определяет особенности каждого конкретного лица. Лицо человека уникально, но достаточно динамично, т.к. человек может улыбаться, отпускать бороду и усы, надевать очки - все это увеличивает сложность процедуры идентификации. Таким образом, например, при улыбке наблюдается некоторое смещение частей лица, расположенных около рта, что в свою очередь будет вызывать подобное движение смежных частей. Учитывая такие смещения, можно однозначно идентифицировать человека и при различных мимических изменениях лица. Так как этот анализ рассматривает локальные участки лица, допустимые отклонения могут находиться в пределах до 25° в горизонтальной плоскости, и приблизительно до 15° в вертикальной плоскости и требует достаточно мощной и дорогой аппаратуры, что соответственно сокращает степень распространения данного метода.

В методе, основанном на нейронной сети, характерные особенности обоих лиц - зарегистрированного и проверяемого сравниваются на совпадение. "Нейронные сети" используют алгоритм, устанавливающий соответствие уникальных параметров лица проверяемого человека и параметров шаблона, находящегося в базе данных, при этом применяется максимально возможное число параметров. По мере сравнения определяются несоответствия между лицом проверяемого и шаблона из базы данных, затем запускается механизм, который с помощью соответствующих весовых коэффициентов определяет степень соответствия проверяемого лица шаблону из базы данных. Этот метод увеличивает качество идентификации лица в сложных условиях.

Метод "автоматической обработки изображения лица" - наиболее простая технология, использующая расстояния и отношение расстояний между легко определяемыми точками лица, такими как глаза, конец носа, уголки рта. Хотя данный метод не столь мощный как "eigenfaces" или "нейронная сеть", он может быть достаточно эффективно использован в условиях слабой освещенности.

Системы распознавания по лицу, присутствующие на рынке

На сегодняшний день разработан ряд коммерческих продуктов, предназначенных для распознавания лиц. Алгоритмы, используемые в этих продуктах, различны и пока еще сложно дать оценку, какая из технологий имеет преимущества. Лидерами в настоящий момент являются следующие системы: Visionic, Viisage и Miros.

• В основе приложения FaceIt компании Visionic лежит алгоритм анализа локальных признаков, разработанный в Университете Рокфеллера. Одна коммерческая компания в Великобритании интегрировала FaceIt в телевизионную антикриминальную систему под названием Mandrake. Эта система ищет преступников по видеоданным, которые поступают с 144 камер, объединенных в замкнутую сеть. Когда устанавливается идентичность, система сообщает об этом офицеру безопасности. В России представителем компании Visionic является компания “ДанКом”.
• Еще один лидер в этой области, компания Viisage, использует алгоритм, разработанный в Массачусетском технологическом институте. Коммерческие компании и государственные структуры во многих американских штатах и в ряде других стран используют систему компании Viisage вместе с идентификационными удостоверениями, например, водительскими правами.
• ZN Vision Technologies AG (Германия) предлагает на рынке ряд продуктов, в которых применяется технология распознавания лиц. Эти системы представляются на российском рынке компанией “Солинг”.
• В системе распознавания лиц TrueFace компании Miros используется технология нейронных сетей, а сама система применяется в комплексе выдачи наличных денег корпорации Mr.Payroll и установлена в казино и других увеселительных заведениях многих штатов США.

В США независимыми экспертами было проведено сравнительное тестирование различных технологий распознавания лиц. Результаты тестирования представлены ниже.

Рис. 1. Сравнительный анализ эффективности распознавания лиц в разных системах

На практике, при использовании систем распознавания лиц в составе стандартных электронных охранных систем, предполагается, что человек, которого следует идентифицировать, смотрит прямо в камеру. Таким образом, система работает с относительно простым двумерным изображением, что заметно упрощает алгоритмы и снижает интенсивность вычислений. Но даже в этом случае задача распознавания все же не тривиальна, поскольку алгоритмы должны учитывать возможность изменения уровня освещения, изменение выражения лица, наличие или отсутствие макияжа или очков.

Надежность работы системы распознавания лиц очень сильно зависит от нескольких факторов:

• Качество изображения. Заметно снижается вероятность безошибочной работы системы, если человек, которого мы пытаемся идентифицировать, смотрит не прямо в камеру или снят при плохом освещении.
• Актуальность фотографии, занесенной в базу данных.
• Величина базы данных.

Технологии распознавания лица хорошо работают со стандартными видеокамерами, которые передают данные и управляются персональным компьютером, и требуют разрешения 320x240 пикселов на дюйм при скорости видео потока, по крайней мере, 3 - 5 кадров в секунду. Для сравнения - приемлемое качество для видео конференции требует скорости видеопотока уже от 15 кадров в секунду. Более высокая скорость видеопотока при более высоком разрешении ведет к улучшению качества идентификации. При распознавании лиц с большого расстояния существует сильная зависимость между качеством видеокамеры и результатом идентификации.

Объем баз данных при использовании стандартных персональных компьютеров не превышает 10000 изображений.

Заключение

Предлагаемые сегодня методы распознавания лиц интересны и близки к широкому внедрению, однако пока не возможно как в кино доверять открытие двери только технологии распознавания по лицу. Она хороша как помощник для охранника или другой системы контроля доступа.

Именно этот метод используется во многих ситуациях, когда требуется убедиться, что предъявленный документ действительно принадлежит предъявившему его человеку. Это происходит, например, в международном аэропорте, когда пограничник сверяет фото на паспорте с лицом владельца паспорта и принимает решение, его это паспорт или нет. По аналогичному алгоритму действует и компьютерная система доступа. Отличие состоит только в том, что фотография сравнивается с уже хранимым в базе данных шаблоном.

Уже появились технологии, которые основаны на распознавании лиц в инфракрасном свете. Новая технология основана на том, что тепловая картинка, созданная излучением тепла кровеносными сосудами лица или, по-другому, термограмма лица человека, является уникальной для каждого и, следовательно, может быть использована в качестве биометрической характеристики для систем контроля доступа. Данная термограмма является более стабильным идентификатором, чем геометрия лица, поскольку почти не зависит от изменения внешности человека.

Взять кредит, оформить визу, да и просто запустить смартфон последней модели — сделать все это сегодня невозможно без участия алгоритмов распознавания лиц. Они помогают полицейским в расследованиях, музыкантам — на сцене, но понемногу превращаются во всевидящее око, следящее за всеми нашими действиями онлайн и офлайн.

Роман Фишман Александр Ершов

Алгоритмы (технологии)

Определить человека по фото с точки зрения компьютера означает две очень разные задачи: во‑первых, найти лицо на снимке (если оно там есть), во‑вторых, вычленить из изображения те особенности, которые отличают этого человека от других людей из базы данных.

1. Найти

Попытки научить компьютер находить лицо на фотографиях проводились еще с начала 1970-х годов. Было испробовано множество подходов, но важнейший прорыв произошел существенно позднее — с созданием в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом метода каскадного бустинга, то есть цепочки слабых классификаторов. Хотя сейчас есть и более хитрые алгоритмы, можно поспорить, что и в вашем сотовом телефоне, и в фотоаппарате работает именно старый добрый Виола — Джонс. Все дело в замечательной быстроте и надежности: даже в далеком 2001 году средний компьютер с помощью этого метода мог обрабатывать по 15 снимков в секунду. Сегодня эффективность алгоритма удовлетворяет всем разумным требованиям. Главное, что нужно знать об этом методе, — он устроен удивительно просто. Вы даже не поверите насколько.

1. Шаг1. Убираем цвет и превращаем изображение в матрицу яркости.
2. Шаг 2. Накладываем на нее одну из квадратных масок — они называются признаками Хаара. Проходимся с ней по всему изображению, меняя положение и размер.
3. Шаг 3. Складываем цифровые значения яркости из тех ячеек матрицы, которые попали под белую часть маски, и вычитаем из них те значения, что попали под черную часть. Если хотя бы в одном из случаев разность белых и черных областей оказалась выше определенного порога, берем эту область изображения в дальнейшую работу. Если нет — забываем про нее, здесь лица нет.
4. Шаг 4. Повторяем с шага 2 уже с новой маской — но только в той области изображения, которая прошла первое испытание.

Почему это работает? Посмотрите на признак . Почти на всех фотографиях область глаз всегда немного темнее области непосредственно ниже. Посмотрите на признак : светлая область посередине соответствует переносице, расположенной между темными глазами. На первый взгляд черно-белые маски совсем не похожи на лица, но при всей своей примитивности они имеют высокую обобщающую силу.

Почему так быстро? В описанном алгоритме не отмечен один важный момент. Чтобы вычесть яркость одной части изображения из другой, понадобилось бы складывать яркость каждого пикселя, а их может быть много. Поэтому на самом деле перед наложением маски матрица переводится в интегральное представление: значения в матрице яркости заранее складываются таким образом, чтобы интегральную яркость прямоугольника можно было получить сложением всего четырех чисел.

Как собрать каскад? Хотя каждый этап наложения маски дает очень большую ошибку (реальная точность ненамного превышает 50%), сила алгоритма — в каскадной организации процесса. Это позволяет быстро выкидывать из анализа области, где лица точно нет, и тратить усилия только на те области, которые могут дать результат. Такой принцип сборки слабых классификаторов в последовательности называется бустингом (подробнее о нем можно прочитать в октябрьском номере «ПМ» или ). Общий принцип такой: даже большие ошибки, будучи перемножены друг на друга, станут невелики.

2. Упростить

Найти особенности лица, которые позволили бы идентифицировать его владельца, означает свести реальность к формуле. Речь идет об упрощении, причем весьма радикальном. Например, различных комбинаций пикселей даже на миниатюрном фото 64 x 64 пикселя может быть огромное количество — (2 8) 64 x 64 = 2 32768 штук. При этом для того, чтобы пронумеровать каждого из 7,6 млрд людей на Земле, хватило бы всего 33 бита. Переходя от одной цифры к другой, нужно выкинуть весь посторонний шум, но сохранить важнейшие индивидуальные особенности. Специалисты по статистике, хорошо знакомые с такими задачами, разработали множество инструментов упрощения данных. Например, метод главных компонент, который и заложил основу идентификации лиц. Впрочем, в последнее время сверточные нейросети оставили старые методы далеко позади. Их строение довольно своеобразно, но, по сути, это тоже метод упрощения: его задача — свести конкретное изображение к набору особенностей.

Накладываем на изображение маску фиксированного размера (правильно она называется ядром свертки), перемножаем яркость каждого пикселя изображения на значения яркости в маске. Находим среднее значение для всех пикселей в «окошке» и записываем его в одну ячейку следующего уровня.

Сдвигаем маску на фиксированный шаг, снова перемножаем и снова записываем среднее в карту признаков.

Пройдясь по всему изображению с одной маской, повторяем с другой — получаем новую карту признаков.

Уменьшаем размер наших карт: берем несколько соседних пикселей (например, квадрат 2x2 или 3x3) и переносим на следующий уровень только одно максимальное значение. То же самое проводим для карт, полученных со всеми другими масками.

В целях математической гигиены заменяем все отрицательные значения нулями. Повторяем с шага 2 столько раз, сколько мы хотим получить слоев в нейросети.

Из последней карты признаков собираем не сверточную, а полносвязную нейросеть: превращаем все ячейки последнего уровня в нейроны, которые с определенным весом влияют на нейроны следующего слоя. Последний шаг. В сетях, обученных классифицировать объекты (отличать на фото кошек от собак и пр.), здесь находится выходной слой, то есть список вероятностей обнаружения того или иного ответа. В случае с лицами вместо конкретного ответа мы получаем короткий набор самых важных особенностей лица. Например, в Google FaceNet это 128 абстрактных числовых параметров.

3. Опознать

Самый последний этап, собственно идентификация, — самый простой и даже тривиальный шаг. Он сводится к тому, чтобы оценить похожесть полученного списка признаков на те, что уже есть в базе данных. На математическом жаргоне это означает найти в пространстве признаков расстояние от данного вектора до ближайшей области известных лиц. Точно так же можно решить и другую задачу — найти похожих друг на друга людей.

Почему это работает? Сверточная нейросеть «заточена» на то, чтобы вытаскивать из изображения самые характерные черты, причем делать это автоматически и на разных уровнях абстракции. Если первые уровни обычно реагируют на простые паттерны вроде штриховки, градиента, четких границ и т. д. , то с каждым новым уровнем сложность признаков возрастает. Маски, которые нейросеть примеряет на высоких уровнях, часто действительно напоминают человеческие лица или их фрагменты. Кроме того, в отличие от метода главных компонент, нейросети комбинируют признаки нелинейным (и неожиданным) образом.

Откуда берутся маски? В отличие от тех масок, что используются в алгоритме Виолы — Джонса, нейросети обходятся без помощи человека и находят маски в процессе обучения. Для этого нужно иметь большую обучающую выборку, в которой имелись бы снимки самых разных лиц на самом разном фоне. Что касается того результирующего набора особенностей, которые выдает нейросеть, то он формируется по методу троек. Тройки — это наборы изображений, в которых первые два представляют собой фотографию одного и того же человека, а третье — снимок другого. Нейросеть учится находить такие признаки, которые максимально сближают первые изображения между собой и при этом исключают третье.

Чья нейросеть лучше? Идентификация лиц давно уже вышла из академии в большой бизнес. И здесь, как и в любом бизнесе, производители стремятся доказать, что именно их алгоритмы лучше, хотя не всегда приводят данные открытого тестирования. Например, по информации конкурса MegaFace, в настоящее время лучшую точность показывает российский алгоритм deepVo V3 компании «Вокорд» с результатом в 92%. Гугловский FaceNet v8 в этом же конкурсе показывает всего 70%, а DeepFace от Facebook с заявленной точностью в 97% в конкурсе вовсе не участвовал. Интерпретировать такие цифры нужно с осторожностью, но уже сейчас понятно, что лучшие алгоритмы почти достигли человеческой точности распознавания лиц.

Живой грим (искусство)

Зимой 2016 года на 58-й ежегодной церемонии вручения наград «Грэмми» Леди Гага исполнила трибьют умершему незадолго до того Дэвиду Боуи. Во время выступления по ее лицу растеклась живая лава, оставив на лбу и щеке узнаваемый всеми поклонниками Боуи знак — оранжевую молнию. Эффект движущегося грима создавала видеопроекция: компьютер отслеживал движения певицы в режиме реального времени и проецировал на лицо картины, учитывая его форму и положение. В Сети легко найти видеоролик, на котором заметно, что проекция еще несовершенна и при резких движениях слегка запаздывает.

Технологию видеомаппинга лиц Omote Нобумичи Асаи развивает с 2014 года и уже с 2015-го активно демонстрирует по всему миру, собрав приличный список наград. Основанная им компания WOW Inc. стала партнером Intel и получила хороший стимул для развития, а сотрудничество с Ишикавой Ватанабе из Токийского университета позволило ускорить проекцию. Впрочем, основное происходит в компьютере, и похожие решения используют многие разработчики приложений, позволяющих накладывать на лицо маски, будь то шлем солдата Империи или грим «под Дэвида Боуи».

Александр Ханин, основатель и генеральный директор VisionLabs

«Подобной системе не нужен мощный компьютер, наложение масок может производиться даже на мобильных устройствах. Система способна работать прямо на смартфоне, без отправки данных в облако или на сервер».

«Эта задача называется трекингом точек на лице. Есть много подобных решений и в открытом доступе, но профессиональные проекты отличаются скоростью и фотореалистичностью, — рассказал нам глава компании VisionLabs Александр Ханин. — Самое сложное при этом состоит в определении положения точек с учетом мимики и индивидуальной формы лица или в экстремальных условиях: при сильных поворотах головы, недостаточной освещенности и большой засветке». Чтобы научить систему находить точки, нейронную сеть обучают — сначала вручную, скрупулезно размечая фотографию за фотографией. «На входе это картинка, а на выходе — размеченный набор точек, — поясняет Александр. — Дальше уже запускается детектор, определяется лицо, строится его трехмерная модель, на которую накладывается маска. Нанесение маркеров осуществляется на каждый кадр потока в режиме реального времени».

Примерно так и работает изобретение Нобумичи Асаи. Предварительно японский инженер сканирует головы своих моделей, получая точные трехмерные прототипы и готовя видеоряд с учетом формы лица. Задачу облегчают и небольшие маркеры-отражатели, которые клеят на исполнителя перед выходом на сцену. Пять инфракрасных камер следят за их движениями, передавая данные трекинга на компьютер. Дальше все происходит так, как нам рассказали в VisionLabs: лицо детектируется, строится трехмерная модель, и в дело вступает проектор Ишикавы Ватанабе.

Устройство DynaFlash было представлено им в 2015 году: это высокоскоростной проектор, способный отслеживать и компенсировать движения плоскости, на которой отображается картинка. Экран можно наклонить, но изображение не исказится и будет транслироваться с частотой до тысячи 8-битных кадров в секунду: запаздывание не превышает незаметных глазу трех миллисекунд. Для Асаи такой проектор оказался находкой, живой грим стал работать действительно в режиме реального времени. На ролике, записанном в 2017 году для популярного в Японии дуэта Inori, отставания уже совсем не видно. Лица танцовщиц превращаются то в живые черепа, то в плачущие маски. Это смотрится свежо и привлекает внимание — но технология уже быстро входит в моду. Скоро бабочка, севшая на щеку ведущей прогноза погоды, или исполнители, каждый раз на сцене меняющие внешность, наверняка станут самым обычным делом.

Фейс-хакинг (активизм)

Механика учит, что каждое действие создает противодействие, и быстрое развитие систем наблюдения и идентификации личности не исключение. Сегодня нейросети позволяют сопоставить случайную смазанную фотографию с улицы со снимками, загруженными в аккаунты социальных сетей и за секунды выяснить личность прохожего. В то же время художники, активисты и специалисты по машинному зрению создают средства, способные вернуть людям приватность, личное пространство, которое сокращается с такой головокружительной скоростью.

Помешать идентификации можно на разных этапах работы алгоритмов. Как правило, атакам подвергаются первые шаги процесса распознавания — обнаружение фигур и лиц на изображении. Как военный камуфляж обманывает наше зрение, скрывая объект, нарушая его геометрические пропорции и силуэт, так и машинное зрение стараются запутать цветными контрастными пятнами, которые искажают важные для него параметры: овал лица, расположение глаз, рта и т. д. По счастью, компьютерное зрение пока не столь совершенно, как наше, что оставляет большую свободу в выборе расцветок и форм такого «камуфляжа».

Розовые и фиолетовые, желтые и синие тона доминируют в линейке одежды HyperFace, первые образцы которой дизайнер Адам Харви и стартап Hyphen Labs представили в январе 2017 года. Пиксельные паттерны предоставляют машинному зрению идеальную — с ее точки зрения — картинку человеческого лица, на которую компьютер ловится, как на ложную цель. Несколько месяцев спустя московский программист Григорий Бакунов и его коллеги даже разработали специальное приложение, которое генерирует варианты макияжа, мешающего работе систем идентификации. И хотя авторы, подумав, решили не выкладывать программу в открытый доступ, тот же Адам Харви предлагает несколько готовых вариантов.

Человек в маске или со странным гримом на лице, может, и будет незаметен для компьютерных систем, но другие люди наверняка обратят на него внимание. Однако появляются способы сделать и наоборот. Ведь с точки зрения нейросети изображение не содержит образов в обычном для нас понимании; для нее картинка — это набор чисел и коэффициентов. Поэтому совершенно различные предметы могут выглядеть для нее чем-то вполне сходным. Зная эти нюансы работы ИИ, можно вести более тонкую атаку и подправлять изображение лишь слегка — так, что человеку перемены будут почти незаметны, зато машинное зрение обманется полностью. В ноябре 2017 года исследователи показали, как небольшие изменения в окраске черепахи или бейсбольного мяча заставляют систему Google InceptionV3 уверенно видеть вместо них ружье или чашку эспрессо. А Махмуд Шариф и его коллеги из Университета Карнеги — Меллон спроектировали пятнистый узор для оправы очков: на восприятие лица окружающими он почти не влияет, а вот компьютерная идентификация средствами Face++ уверенно путает его с лицом человека, «под которого» спроектирован паттерн на оправе.

Юбилейный iPhone X получил одну из самых неординарных фишек среди конкурентов. Флагман умеет распознавать лицо владельца, а вместо Touch ID и кнопки «Домой» инженеры интегрировали камеру TrueDepth и функцию Face ID.

Быстро, моментально и без необходимости вводить пароли. Так можно разблокировать iPhone X уже сегодня.

Apple известна тем, что всегда смотрит в технологическое будущее намного раньше, чем очередная функция становится стандартом. В случае с iPhone X и сканером лица компания уверена, что за распознаванием лиц будущее.

Разберемся, заблуждается ли Apple или наши лица – это верный пропуск в цифровое будущее.

😎 Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store .

Так как работает распознавание лиц?

Для работы технологии распознавания лиц нужно несколько составляющих. Во-первых, сам сервер, на котором будет храниться и база данных, и подготовленный алгоритм сравнения.

Во-вторых, продуманная и натренированная нейросеть, которой скормили миллионы снимков с пометками. Обучают такие сети просто. Загружают снимок и представляют его системе: «Это Виктор Иванов», затем следующий.

Нейронная сеть самостоятельно распределяет векторы признаков и находит геометрические закономерности лица таким образом, чтобы затем самостоятельно узнать Виктора из тысяч других фотографий.

В той же технологии FaceN, о которой мы поговорим ниже, используется около 80 различных числовых признаков-характеристик.

Почему про распознавание лиц внезапно заговорили?

В середине 2016 года интернет буквально взорвало приложение и одноименный . Используя нейронные сети, разработчики сумели воплотить в жизнь самую смелую мечту пользователей социальных сетей.

Увидев человека на улице, вы могли сфотографировать его на смартфон, отправить фото в FindFace, и через несколько секунд найти его страничку во «ВКонтакте». Алгоритм совершенствовался, допиливался и все лучше и лучше распознавал лица.

А начиналось все с распознавания пород собак по фотографии. Автор технологии распознавания FaceN и приложения Magic Dog, Артем Кухаренко. Парень быстро смекнул, что за этой технологией будущее и приступил к разработке.

После успеха приложения FindFace, основатель компании-разработчика N-Tech.Lab Кухаренко в очередной раз убедился в том, что распознавание лиц интересно практически в любой отрасли:

пограничные службы

казино

аэропорты

любые места скопления людей

маркеты

парки развлечений

спецслужбы

В мае 2016 года N-Tech.Lab приступило к тестированию сервиса совместно с правительством Москвы. По всей территории столицы разместили десятки тысяч камер, которые в режиме реального времени опознавали прохожих.

Трустори. Вы просто проходите по двору, в котором установлена подобная камера. К ней подключена база преступников и пропавших людей. В случае, если алгоритм определяет, что вы схожи с подозреваемым, сотрудник полиции тут же получает предупреждение.

Разумеется, человека тут же можно найти в социальной сети и пробить по любым базам. А теперь представьте, что такие камеры установлены по периметру всего города. Скрыться злоумышленнику не удастся. Камеры есть везде: во дворах, на подъездах, на трассах.

А как дела с распознаванием лиц в России

Вы удивитесь, но с середины 2016 года градоначальники Москвы активно внедряют систему распознавания лиц по всей территории города.

На сегодняшний день только на подъездах московских многоэтажек установлено более 100 тысяч камер , умеющих распознавать лица. Более 25 тысяч установлены во дворах. Разумеется, точные цифры засекречены, но можете сомневаться – активный контроль распространяется быстрее, чем вы можете себе представить.

В столице системы распознавания лиц устанавливаются повсеместно: от площадей и мест большого скопления людей, до общественного транспорта. Со дня установки систем удалось задержать более десяти преступников, но это только по официальным данным.

Все камеры постоянно обмениваются информацией с Единым вычислительным центром Департамента информационных технологий. Подозрительные оповещения тут же проверяются правоохранительными органами.

И это только начало. В конце прошлого года аналогичную систему контроля стали тестировать и на улицах Санкт-Петербурга. Удобство предложенной FindN технологии в том, что вовсе необязательно устанавливать какие-то специальные камеры.

Изображение со стандартных камер видеонаблюдения поступает на обработку «умному» алгоритму и настоящая магия происходит уже там. По актуальным данным точность распознавания FindFace сегодня варьируется в пределах 73% – 75%. Разработчики уверены, что смогут добиться результата в 100% уже в ближайшее время.

Как вообще появилось распознавание лиц?

Изначально любой тип биометрической идентификации использовался исключительно внутри правоохранительных органов и служб, где безопасность в приоритете. Буквально за несколько лет измерение анатомических и физиологических характеристик для идентификации личности стало стандартом практически во всех потребительских гаджетах.

Типов биометрической аутентификации масса:

по ДНК

по радужной оболочке глаза

по ладони

по голосу

по отпечатку пальца

по лицу

И именно последняя технология особенно интересна, поскольку имеет сразу несколько преимуществ перед другими.

Прообразом технологии распознавания лиц в XIX веке служили сперва «портреты по описанию», а позже – фотографии. Так полиция могла идентифицировать преступников. В 1965 году специально для правительства США была разработана полуавтоматическая система распознавания лиц. В 1971 к технологии вернутся, обозначив основные маркеры, необходимые для распознавания лиц, но ненадолго.

С тех пор в качестве главного биометрического идентификатора спецслужбы все же предподчитают проверенную технологию снятия отпечатков пальцев.

А все потому, что технологии не позволяли как-либо взаимодействовать с чертами лица человека. Ультраточных лазеров, инфракрасных датчиков и мощных процессоров, как и самих систем распознавания, на тот момент не было.

С появлением мощных компьютеров, практически все ведомства возвращаются к идентификации посредством сканирования лица. Бум на технологию в ведомствах и спецучреждениях приходится на середину 2000-х годов, а в прошлом году технология стала впервые использоваться и в потребительских устройствах.

Где сегодня используют технологию распознавания лиц

В смартфонах

Популяризация технологии распознавания лиц началась с флагмана Apple. iPhone X задал тренд на последующие годы и OEM-производители активно приступили к интеграции аналогов Face ID в свои устройства.

В банках

Биометрическое распознавание лиц уже не первый год используется в США. Теперь же технология добралась и до России. Только за 2017 год благодаря внедрению данной системы удалось предотвратить более 10 тысяч мошеннических сделок и сохранить сумму в размере 1,5 млрд рублей.

Распознавание лиц используется для идентификации клиента и принятия решения по возможности выдачи кредита.

В магазинах

Сегмент ритейла используют технологию по-своему. Так, если вы покупали какую-либо бытовую технику в магазине, а спустя какое-то время вернулись в него за очередными покупками, система распознавания лиц тут же идентифицирует вас еще на входе. Продавец тут же получит информацию из базы и узнает не только ваше имя, но и историю покупок. Дальнейшее поведение продавца предугадать несложно.

В жизни городов

Это именно то, ради чего разрабатывается и развивается технология. От стадионов до кинотеатров – везде, где огромное количество людей, идентификация особо важна. Сегодня технология распознавания лиц позволяет предотвратить массовые беспорядки и террористические акты.

Какие компании интересуются распознаванием лиц

Google, Facebook, Apple и прочие IT-гиганты сейчас занимаются активной скупкой проектов от разработчиков, занимающихся распознаванием лиц. Все они видят в технологии огромный потенциал.

Это лишь часть официально анонсированных сделок. На деле их намного больше. Помимо интеграции Face ID и аналогов технологии в смартфоны, у ведущих IT-компаний намного большие виды на использование распознавания лиц.

Как будет выглядеть будущее с распознаванием лиц

С тем, какие преимущества открывает технология сканирования лица в смартфонах и электронных устройствах, мы уже разобрались, то давайте заглянем в недалекое будущее и представим один день из жизни человека, который попал в город, где повсеместно установлены камера распознавания лиц.

Доброе утро! Улыбочку, на вас смотрит система «умный» дом. Мда, хозяин, выпито вчера было немало – по лицу вижу, с трудом опознала. Так, рядом супруга, в прихожей доедает вечерний корм Барсик. Посторонних нет. Замечательно.

Один взгляд на кофеварку на расстоянии «чуть ближе обычного» и ваш американо средней крепости со слегка теплым молоком готовится. Оп, кто-то у дверей! Ах, это же любимая теща. Проходите, для вас дверь открыта – ваше лицо не забудет ни одна система распознавания в мире.

Вы собрались и подходите к лифту. Нет-нет, это система распознавания уже в курсе, что вы предпочитаете садится в крайний лифт, поэтому он уже вызван.

Завидев вас издалека, 500-сильный электрокар автоматически подстроил вылет руля и подкорректировал положение кресла. Дверь открыта – присаживайтесь.

Пока производители систем автопилота безуспешно пытаются убедить законодательство в необходимости внедрения беспилотных автомобилей, старайтесь не нарушать ПДД. Камеры наблюдения повсюду, а оплата штрафа неизбежна. Ведь за рулем точно вы, и, как только вы вдавите педаль акселератора в пол, с вашей банковской карты спишется штраф за превышение скорости.

Наконец, мы у здания офиса той самой компании, которая занимается внедрением технологии распознавания лиц в инфраструктуру городов России. Да, это ваша работа. Контроль жесткий, но вам не стоит переживать – пока вы парковали машину, камеры уже узнали вас.

Работать стало сложнее: по всему периметру офиса камеры распознавания, которые «видят» кто и чем занимается, а заодно умеют читать эмоции. Короче, валять дурака на рабочем месте не выйдет.