Lo que hay que saber sobre la tecnología de reconocimiento facial
De La Tecnología / / December 19, 2019
zaur Abutalimov
Director de vigilancia para reparar el equipo nube de vídeo y análisis de vídeo para los negocios Ivideon.
Elena Glazkova
Comercializador Ivideon.
Para el Estado, de reconocimiento facial - una parte importante del sistema de seguridad y un elemento impresionante presupuesto. Para los periodistas - ya sea una panacea o un instrumento de una conspiración mundial. Para el negocio - una herramienta o producto. ¿De qué lado ni aceptará, las preguntas básicas siguen siendo. Las respuestas a estos usuarios buscar en Internet regularmente (un promedio de 28 704 una consulta sobre el tema de reconocimiento de rostros en un mes), pero el espectáculo no es siempre. Para corregir la situación.
¿Cuál es el reconocimiento de rostros
moscas separadas de las chuletas. Los usuarios enfrentan cada vez más con reconocimiento facial en su propia smartphonesCuando se utiliza la identificación biométrica para desbloquear el dispositivo y obtener acceso a sólo el propietario de la información podía. Durante el proceso de reconocimiento necesariamente involucrados 3D-cámara, que era imposible engañar a un aparato foto.
Sin embargo, no es la identificación de las personas en tiempo real y las condiciones reales, en cuyo caso es inseparablemente asociado a los sistemas de video vigilancia, donde la gente literalmente "arrebatamiento" de las cámaras del lanzamiento secuencia de vídeo.
Imagínese una cámara de vídeo moderna de alta calidad, situado justo por encima de la altura media de un hombre en un lugar bien iluminado. Antes de ella todos los días que tarda aproximadamente la misma cantidad de las mismas personas. Se mueven no son muy rápidos.
El vídeo capturado se puede almacenar en el archivo de la nube. La cámara se conecta módulo analítico: una compleja combinación de algoritmos (inteligencia artificial, Redes neuronales, eso es todo), además de la interfaz de usuario. Módulo "agarra" el rostro de la secuencia de vídeo, determina el sexo y la edad, y los datos pone en la base de datos.
Poco a poco la imagen se hace más grande. El sistema memoriza todas las caras detectadas automáticamente y los almacena en un archivo, y el usuario con una tolerancia especifica información adicional: nombre, posición, estatus, y otras marcas ( «VIP-huéspedes" o 'ladrón'). Puedes subir una foto de la persona deseada, y el módulo a encontrar el archivo en la detección de todos los de esa persona.
Una vez que una persona con una marca vuelve a pasar delante de la cámara, el sistema lo detecta como un evento importante y envía una flexión de notificación a los usuarios interesados.
La detección de reconocimiento de rostros en el contexto - esta es la situación cuando el algoritmo básicamente se dio cuenta de que la persona frente a él, en lugar de una manzana o una sirena con vasos de Starbucks. La potencia de cálculo necesaria él primero para hacerlo, y sólo entonces se puede comparar con la base de datos o la persona a recordar.
Si usted ha leído los anteriores párrafos al final, felicitaciones, ahora ya saben cómo la detección de rostros en una situación ideal. Descripción adecuado para cualquier sistema, de los utilizados en el metro de Moscú, de soluciones para pequeñas empresas.
Lo más importante a entender: la situación ideal en la vida real para crear difícil, especialmente cuando se trata de toda la ciudad, no la oficina o tienda. Por ejemplo, en el metro de una gran cantidad de gente, todos diferentes, que vaya rápido. Cámaras necesitan mucho, vale la pena el dinero, los colocan necesitan expertos competentes.
¿Es posible engañar al algoritmo de reconocimiento facial
A pesar del caso de un fallo, la precisión del reconocimiento máquina tiene a menudo superior a aquella con la que la gente define la cara. China pronto seráChina para construir la base de datos de reconocimiento facial gigante para identificar cualquier ciudadano en cuestión de segundos sistema de capaz Encontrar a una persona específica entre los otros 1,3 mil millones de habitantes para 3 segundos con una precisión de 90%.
Sin embargo, claramente esta pregunta es difícil de responder porque el algoritmo de reconocimiento facial única perfecta no existe. Grandes vasos pegados una barba, un movimiento casquillo, de alta velocidad, el maquillaje especial (por ejemplo, pintada en la rejilla de cara"Cisne Negro", los sellos, los círculos y palos. Cómo escapar de los sistemas de reconocimiento facial usando maquillaje) - todo esto es capaz de confundir algoritmo. Especialmente en combinación, ya que es suficiente para reconocerCómo hacer trampas sistema de detección de si 70% cara abierta. Ahora imagine que usted debe utilizar los cambios anteriores en la ciudad real. Eso no suena tan simple, ¿verdad?
¿Es posible reconocer a los individuos en línea
Internet - un lugar de la paradoja: la gente de aquí pueden simultáneamente preocuparse, no determina si cada uno una segunda cámara en las calles de su personalidad, y realmente quiere "reconocer las caras de otras personas para las fotos en línea ". Considere esta línea de reconocimiento de caras por separado.
software de reconocimiento facial - es ya sea por encima módulo de análisis (CCTV cámara + software + almacenamiento en la nube), o suave, similar a la conocida (ligeramente escandalosa) FindFace servicio. Programa de Reconocimiento de descarga actuales entidades "de forma gratuita y sin registro" en la mayoría de los casos, por supuesto, imposible.
El sueño de un usuario que introduce una consulta, obviamente, es el siguiente: Ir al sitio, subir fotos humana filmada clandestinamente en el metro, el programa reconoce la cara y le da un enlace al perfil en la red social. Aha, vi! O es: a descargar programas para el ordenador, conecte a su cámara web y su hocico raspoznaosh gato. Éxito - ahora usted recibirá una notificación cada vez que un gato roba la salchicha.
La realidad es cruel. El primer sitio que ofrece similares, se niega a trabajar, y el otro - requiere los conocimientos de programación Python. Más o menos como una aplicación de sueño llamado SearchFaceQue recientemente se reinicieSearchface reanudará con autorización a través de "VKontakte". Pero la red social cerrada esta función FindClone llamada. Subir tus fotos, y el algoritmo trata de identificar la misma persona en la base de datos de la red social "VKontakte". Las referencias a la aplicación no ha emitido el perfil, sólo las imágenes - y que no importa que se cargaron. Si el usuario trabaja desde hace tiempo en las redes sociales, edición de fotos creado inquietante efecto "biográfica", pero si no es así, la imagen reconocida puede reír.
En realidad, el ejemplo SearchFace claramente responde a la pregunta "¿Cómo utilizar el reconocimiento de rostros redes sociales?". Más exacto cformulirovat de esta manera: "? Como las redes sociales se utilizan para reconocer caras" La respuesta es sencilla: la base de datos. Un número infinito de combinaciones únicas de números (esto es para los algoritmos Facebook"VKontakte" y la otra persona se vea en la foto) es la base para la formación de redes neuronales, que son la base de una decisión de reconocimiento facial.
Las soluciones son todas diferentes, y la red neuronal es también diferente, y los detalles y especificaciones técnicas, clientes y proveedores de servicios, por regla general, no son revelados. En particular, el módulo de género y de reconocimiento de edad es capaz de determinar debido al hecho de que puede aprender de la información contenida en los "Compañeros de clase", "VKontakte", Instagram y Facebook.
Como reconocimiento de rostros programada
Nunca se debe responder a las preguntas, y los desarrolladores para los desarrolladores, si usted no es un desarrollador. Por lo tanto, pidió ayuda a un especialista.
Dmitry Soshnikov
Miembro de la Asociación Rusa para la Inteligencia Artificial y experto de alto nivel en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático Microsoft.
Detección de la cara (así como otras operaciones relacionadas) - que es un problema típico. Por lo tanto, muchas empresas ofrecen servicios completos en forma de una nube de API (programación intermediarios entre aplicaciones) para soluciones de alta calidad a estos problemas. Además de IT-gigantes como Microsoft y el Google, el reconocimiento de rostros también están involucrados en las empresas especializadas, incluido el ruso. Sus productos se están desarrollando rápidamente y proporcionan una características aún más interesantes, tales como la identificación de personas y siluetas en la multitud.
A sí mismo desde el suelo hasta formar una red neuronal es mucho más compleja. ¿Necesita un grande y de alta calidad de conjunto de datos de entrada, es decir, cientos de miles (o mejor aún más!) De las fotos de las personas. Además, necesitará recursos informáticos sustanciales y conocimientos en el campo de la IA y aprendizaje automático. Las grandes empresas tienen todas estas herramientas, por lo resuelven el problema mucho mejor.
También hay una solución intermedia - ya utilizado para entrenar la red neuronal, por ejemplo, openface. Esta opción es probable que sea para trabajar un poco peor que el servicio lista para la nube, sin embargo, permitirá tener un control total sobre el sistema. Esto requerirá un cierto nivel de comprensión de la obra redes neuronales y los marcos de redes neuronales y, al parecer, un cierto conocimiento de Python, que ha ganado popularidad como el lenguaje de programación principal entre los profesionales de las Ciencias de datos.
De hecho, es conveniente llevar a cabo varios experimentos para visualizar los datos y producir cálculos matriciales eficaces gracias a la excelente paquete NumPy. Este no es el mejor lenguaje para el desarrollo comercial, ya que no contiene ningún medio eficaz para crear más sistemas de software de seguridad, sin embargo, alternativas en el campo de entrenamiento de las redes neuronales profunda aún no.
¿Cómo funciona el reconocimiento facial en los negocios
La demanda de reconocimiento de rostros en fintehe, tipos comerciales y de otro tipo de negocio relacionado directamente con el aumento de la disponibilidad de la tecnología. La mecánica es simple: todas las empresas y en todas las organizaciones hay cámaras de vigilancia, que se utilizan como herramientas para la recolección de datos y analistas posteriores. En el mundo del sistema de vigilancia se elimina en las últimas terabytes mes de vídeo en Full HD, es decir, procesamiento de la información se almacena es realmente mucho.
software necesario para el análisis de datos se puede "cosido" al fabricante del dispositivo. Las cámaras con análisis de video "a bordo" suelen ser bastante caros.
Alternativas - análisis en la nube, es decir, centro de datos remoto, que está conectado a cualquier cámara de bajo costo. Es mucho más barato, además proporciona flexibilidad - Puede soluciones a medida para la específica negocios.
reconocimiento de popularidad tecnología de personas en diferentes campos de actividad aumenta. Por ejemplo, la Caja de Ahorros - uno de los líderes en términos de la convocatoria de reconocimiento de caras diferentes proyectos de alto perfil, y argumentanSe reconoce que entre mil ATM determinar los ojos del cliente con él en este sentido tal vez puede que "Tinkoff". En 2017, adquirió SberbankAhorro invertido en tecnología de reconocimiento facial 25,07% de los VisionLabs empresa, la creación de software para el reconocimiento facial. Para la institución financiera 2018 ha logrado poner a prueba el reconocimiento de rostros en el metro de Moscú, y la captura inclusoGracias al sistema de reconocimiento de Sberbank de personas atrapó 42 criminales 42 prueba penalSe reconoce que entre mil ATM determinar los ojos del cliente Cajeros automáticos con la identificación de las personas que los atacantes no pueden retirar dinero de tarjetas de otras personas, así como para anunciar la recogida de datos biométricos (audio de voz, cara de vídeo) de los clientes. En abril de este año, Sberbank tiene una El control de las desarrollador de sistemas de reconocimiento de voz y la gente - "Centro de Tecnología del Habla" (ODM).
Otra cosa es que la vista previa, prueba, piloto y de las decisiones de compra - por no aplican realmente. Que en este momento es realmente utilizada en la Caja de Ahorros (y si se usa) es seguro decir que puede en realidad sólo German Gref.
Con los minoristas toda transparencia. De hecho, hay tres problemas que se enfrentan resuelve de detección.
En primer lugar, el robo. Las tiendas están operando defraudadores, A menudo con las mismas personas en la misma red. El reconocimiento de rostros hace que sea posible determinar los "ladrones" a la deriva y otros, previamente violado la orden. Tan pronto como uno que aparece en la base del delincuente será ir a la tienda, la protección será notificado por el mensajero o de otra manera conveniente.
En segundo lugar, la dificultad de trabajar con nuestros clientes habituales. Los datos sobre las compras y cumpleaños para personalizar las ofertas para los clientes VIP y fanáticos de la marca, simplemente no es suficiente. La detección de caras puede ser integrado con CRM - es decir, el software en el que se introducen los administradores de toda la información de todas las operaciones de la organización. En los casos con los ladrones y los trabajos de reconocimiento facial VIP sobre el mismo: una persona inscrita en la lista de negro o blanco, y cuando vuelve a aparecer, el sistema emitirá un pitido persona que tenga acceso. El género y la edad son detectados automáticamente, así como información adicional para añadir el oficial responsable.
En tercer lugar, la identificación de las personas en reteyle utilizados para la publicidad dirigida. Por ejemplo, en algunas tiendas X5 Retail Group establecióX5 incluye la visión por ordenador cámara para reconocer expresiones faciales y la edad del cliente. Mediante el análisis de estos datos, el sistema muestra en la pantalla en los productos piso de negociación que puede complacer al hombre. Más vívida ilustración - Caso Lolli y Pops, pastelería grande en los Estados Unidos. sistema de reconocimiento facial determinaSu programa de fidelización futuro en la tienda será alimentado por el reconocimiento facial clientes habituales y envía sus teléfonos inteligentes aviso con productos que pueden complacer a ellos (teniendo en cuenta las preferencias individuales y las alergias a los alimentos, incluso).
Otro ejemplo notable de la utilización de la tecnología en reteyle - tiendas sin comerciantes y bancos. Por ejemplo, Alibaba Tao CafeAmazon Go vs Alibaba Tao Cafe: staffless Tienda Enfrentamiento - una cafetería y supermercado, ubicado en Hangzhou. Se vende bebidas, aperitivos, alimentos, juguetes, mochilas y similares. Tao Cafe está abierto sólo a los usuarios del sitio Taobao.
Cuando comprar bebidas sistema de cámara con soporte para el reconocimiento facial identifica automáticamente el cliente asociado a su cuenta en la tienda en línea y procesar el pago. Los compradores pasan por la sala, equipado con varios sensores, que identifican el cliente y productos. Escaneado de trabajos, incluso si la gente pone la compra en su bolsillo o bolso.
A medida que la tecnología de reconocimiento facial en desarrollo
sistemas de videovigilancia con la identificación de los individuos es realmente tomar el mundo. En Moscú, el número de cámaras en el año 2019 para alcanzarAlta tecnología y seguridad: ¿Cuántas cámaras aparecerán en este año 174 mil. Esto no quiere decir que todos estos dispositivos por defecto puede reconocer la personalidad: el más comúnmente reportadosSistema de reconocimiento de los delincuentes son buscados por la videocámara funcionará en Moscú en 2019 Alrededor de 160 miles de cámaras con esta característica. Sin embargo, a finales de 2018 del Ayuntamiento de Moscú anunciado su intenciónLas autoridades de Moscú en 2019 van a sustituir a la videocámara y ejecutar el sistema de reconocimiento facial reemplazar todos los dispositivos de vigilancia y formar un sistema totalmente innovador en el próximo año.
La paradoja es que el de 160 mil - no es tanto. China - sobre todo si se compara con otras consultas de los motores de búsqueda sobre el tema de reconocimiento de rostros. Allí, al final de 2017 eraEn su cara: la China de que todo lo ve estado más de 170 millones de cámaras de video vigilancia y para los próximos tres años previsto'Gran Hermano' tecnología de vigilancia de China no es tan todo lo ve como el gobierno quiere que pienses conexión a la red tiene alrededor de 400 millones de dólares.
El uso adecuado y correcto de reconocimiento de rostros funciona principalmente para mejorar la seguridad y comodidad. La gente por lo general penetra rápidamente la confianza en las tecnologías que les eliminan de la cola a un partido de fútbol (sonriendo cámara - pasado), para evitar robos y vandalismo, o ayuda menos para gastar en compras (programa de fidelización). Todo esto, por supuesto, requiere una cierta regulación - específicamente para esta protección se hacen las leyes datos personales.
En el futuro, probablemente, el alcance del reconocimiento facial en los sistemas de videovigilancia se regulará de manera similar a la práctica actual de trabajar con la identificación de las personas en Internet. Busco personas de privacidad simplemente no se cargan en exceso de la red - el fracaso parcial de SearchFace servicio demuestra que esta estrategia es efectiva.
Por supuesto, uno no puede limitarse de forma indefinida para caminar en las calles, donde las cámaras están montadas en cada intersección, pero la posibilidad de permanecer en el anonimato se forma, si es solicitada por el la sociedad.
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