Распознавание лиц – это тип биометрического программного обеспечения, которое математически отображает черты лица и сохраняет данные в виде отпечатка лица. Программное обеспечение использует алгоритмы глубокого обучения для сравнения живых фотографий или цифровых изображений с сохраненными отпечатками лиц для проверки личности человека.
Как работает приложение для распознавания лиц?
Программное обеспечение идентифицирует 80 узловых точек на лице человека. Узловые точки используются для измерения переменных на лице человека, таких как длина или ширина носа, глубина глазниц и форма скулы. Система работает, собирая данные для узлов на цифровом изображении лица и сохраняя полученные данные как отпечаток лица. Затем отпечаток лица используется в качестве основы для сравнения с данными, полученными от лиц на изображении или видео.
Хотя система распознавания лиц как правило использует только 80 узлов, она может быстро и точно идентифицировать цели при соответствующих условиях. Однако, если лицо субъекта частично скрыто, этот тип программного обеспечения становится менее надежным. По данным Национального института стандартов и технологий (NIST), с 1993 года частота неточного обнаружения в системах распознавания лиц снижается вдвое каждые два года.
Пример распознавания лица
Высококачественные камеры в мобильных устройствах сделали функцию распознавания лиц жизнеспособной опцией для аутентификации и идентификации. Например, Apple iPhone X и Xs, включая технологию Face ID, позволяют пользователям разблокировать телефон с помощью отпечатка лица, отображаемого камерой телефона.
Программное обеспечение телефона, разработанное с помощью 3D-рендеринга для защиты от подделки фотографий или маски, будет фиксировать и сравнивать более 30 000 переменных. Face ID можно использовать для аутентификации покупок в Apple Pay, а также в iTunes Store, App Store и iBooks Store. Apple шифрует и хранит данные отпечатков пальцев в облаке, но аутентификация происходит непосредственно на устройстве.
Интеллектуальная реклама в аэропортах теперь может определять пол, этническую принадлежность и приблизительный возраст прохожих, а затем ориентировать рекламу на эту аудиторию.
Facebook использует программное обеспечение для распознавания лиц, чтобы отмечать людей на фотографиях. Каждый раз, когда человек отмечен на фотографии, программное обеспечение хранит картографическую информацию о чертах лица этого человека. После сбора достаточного количества данных программное обеспечение может использовать эту информацию для идентификации лица конкретного человека, когда этот человек появляется на новой фотографии.
Другие примеры распознавания лиц используют Amazon, MasterCard и Alibaba, которые внедрили методы оплаты по распознаванию лиц, широко известные как Selfie Pay.
Разработчики могут использовать Amazon Rekognition, сервис анализа изображений, чтобы добавить в приложение функции распознавания и анализа лиц. Google предоставляет аналогичные возможности с API Google Cloud Vision.
Технология, которая использует машинное обучение для обнаружения, сопоставления и распознавания лиц, используется различными способами, включая развлечения и маркетинг. Например, игровая система движения Kinect использует распознавание лиц, чтобы различать игроков.
Распознавание лиц может использоваться для бесчисленных приложений, от обеспечения безопасности до рекламы. Вот некоторые из них:
- Производители мобильных телефонов, такие как Apple.
- Социальные сети, такие как Facebook, помечают людей на фотографиях.
- Безопасный бизнес, может использовать распознавание лиц для входа в здания.
- Маркетинг. Маркетологи могут использовать распознавание лиц, чтобы определить возраст, пол и этническую принадлежность для целевой аудитории.
Преимущества технологии распознавания лиц
Использование распознавания лиц предлагает ряд потенциальных преимуществ, в том числе:
- Нет необходимости напрямую связываться с устройством для проверки подлинности (другие методы биометрической проверки подлинности на основе контактов, такие как сканеры отпечатков пальцев, могут работать неправильно, если на руке есть пятно. ).
- Повысить уровень безопасности.
- Требует меньше обработки, чем другие методы биометрической аутентификации.
- Простая интеграция с существующими функциями безопасности.
- Точность улучшается со временем.
- Может использоваться для автоматизации проверки подлинности.
Безопасность и конфиденциальность
Системы распознавания лиц в настоящее время разрабатываются или внедряются для обеспечения безопасности в аэропортах. Данные из системы распознавания лиц могут быть собраны и сохранены без ведома объекта. Информация может быть получена хакерами или злоумышленниками.
