Как технология распознавания лиц меняет повседневную жизнь.
Биометрия используется для идентификации и аутентификации человека по цифровому изображению или видеокадру из видеоисточника.
Биометрия лица работает следующим образом: датчик 2D или 3D сканирует лицо человека. Затем он преобразует полученную информацию в цифровые данные. Затем специальный алгоритм сравнивает отсканированное изображение с тем, что хранится в базе данных системы.
Многие владельцы iPhone X уже знакомы с этой технологией, поскольку у них есть доступ к встроенной опции Face ID. Однако это далеко не единственный пример использования систем проверки.
Редакция предлагает вам возможность рассмотреть некоторые из наиболее значимых примеров использования технологии распознавания лиц, а также узнать, как эта технология развивается.
Развитие технологии
Тихоокеанский регион считается регионом с наиболее быстрым развитием этой технологии. Например, Соединенные Штаты в настоящее время предлагают самый большой рынок для использования этой системы идентификации. Индия и Китай также являются лидерами в этой отрасли.
Китай, в свою очередь, развивает и расширяет свои системы видеонаблюдения по всей стране. По состоянию на конец 2017 года было использовано 176 млн камер наблюдения. Ожидается, что к 2020 году количество этих устройств увеличится до 626 миллионов.
Индия известна Aadhaar, крупнейшей биометрической базой данных в мире, а количество пользователей составляет примерно 1,2 млрд (по состоянию на июль 2018 г.). Управление уникальной идентификации Индии (UIDAI) собиралось ввести новые 16-значные номера Aadhaar, но это решение еще не было реализовано.
Верховный федеральный суд Бразилии запустил общенациональный проект, целью которого является сбор биометрических данных жителей страны. Основная цель - собрать биометрическую базу данных о 140 млн граждан к 2020 году.
ИТ-гиганты и технологии
В 2014 году Facebook объявил о запуске DeepFace - сервиса, который может определить, принадлежат ли два лица на фотографии одному и тому же человеку, с точностью до 97,25%. Однако люди, участвовавшие в идентификационном тесте, имели точность 97,53%, что на 0,28% лучше результатов программы Facebook.
В июне 2015 года Google представила новую систему распознавания лиц под названием FaceNet. Этот сервис показал отличные результаты: точность до 99,63% в наборе данных Labeled Faces in the Wild (LFW) и 95,12% в базе данных YouTube Faces. Google использует FaceNet в сервисе Google Фото, так как программа может сортировать фотографии.
Исследование, проведенное экспертами Массачусетского технологического института в феврале 2018 года, показало, что системы распознавания лиц технологических гигантов, таких как Microsoft, IBM и Megvii, часто допускают ошибки. В частности, системы не могли правильно идентифицировать негроидных женщин.
В мае 2018 года сообщалось, что американский гигант электронной коммерции Amazon начал продвигать свой облачный сервис распознавания лиц под названием Rekognition для правоохранительных органов. Программа способна распознавать до 100 человек на одном изображении, сопоставляя их лица с десятками миллионов людей из разных баз данных.
Однако в июле 2018 года Американский союз гражданских свобод решил протестировать систему Amazon. Агентство загрузило в систему 25 000 различных фотографий, а затем загрузило официальные фотографии 535 членов Конгресса США. Программа предлагала сравнить фотографии официальных лиц с фотографиями злоумышленников. В результате Rekognition нашла 28 совпадений. Это означало, что система идентифицировала 28 членов Конгресса США как преступников.
Распознавание лиц в разных областях
Правоохранительные органы
В настоящее время правоохранительные органы активно борются с преступной деятельностью и терроризмом, поэтому технология распознавания лиц очень популярна в этой сфере. Цель №1 - выявление и предотвращение преступной деятельности.
Распознавание лиц используется в аэропортах при прохождении таможенного контроля путем сопоставления фотографии в паспорте с лицом его владельца. В 2017 году компания Gemalto, специализирующаяся на решениях для цифровой безопасности, представила новую систему таможенного контроля для аэропорта Шарль-де-Голль в Париже, основанную на технологии распознавания лиц.
Полиция часто использует биометрическую идентификацию лица, в то время как ее использование строго контролируется в Европе. В 2016 году «человек в шляпе», обвиненный в совершении серии терактов в Брюсселе, был пойман из-за программного обеспечения со встроенной системой распознавания лиц ФБР.
В 2017 году полиция Южного Уэльса также использовала эту технологию во время финала Лиги чемпионов УЕФА.
Китайские правоохранительные органы разработали специальные солнцезащитные очки на основе технологий дополненной реальности и распознавания лиц. Эти умные очки смогут идентифицировать преступников, сопоставив лицо человека с лицом из криминальной базы данных.
Дроны совместно с аэрофотоаппаратами предлагают интересное решение для использования распознавания лиц. Например, их можно использовать на больших площадях во время крупных массовых мероприятий. Согласно информации из научного журнала Keesing Journal of Documents and Identity, некоторые дроны могут нести камеры весом 10 кг, которые могут идентифицировать предполагаемого преступника на расстоянии 800 метров со 100-метровой высоты (по состоянию на июнь 2018 года).
Медицина
В этой области преобладают технологии. Благодаря тщательному изучению и анализу лица можно:
- сделать более точный контроль за потреблением фармацевтических препаратов пациентом;
- выявлять генетические нарушения, такие как синдром ДиДжорджи (точность до 96,6%);
- контролировать анестезию во время операции.
Horeca
В 2017 году популярная сеть ресторанов быстрого питания KFC совместно с финансовой компанией Ant Financial (подразделение Alibaba) запустили необычный платежный сервис Smile to Pay. Новинка прошла в одном из заведений быстрого питания Ханчжоу. Система была впервые представлена в 2015 году. Джек Ма, глава Alibaba, представил ее на международной выставке CEBIT.
Если вы хотите заказать блюдо из меню, вам необходимо проделать следующие действия:
1. введите номер мобильного телефона, который должен быть привязан к кошельку Alipay;
2. улыбнитесь камере, которая встроена в биометрический терминал.
Затем вам нужно будет подтвердить свою личность как владельца кошелька.
Улыбка - это не просто случайное требование. Система должна понимать, есть ли там живой человек или просто фотография. Процесс распознавания занимает не более 2–3 секунд.
В 2018 году технология распознавания лиц Alibaba была протестирована в двух отелях Marriott, в Ханчжоу и провинции Санья (остров Хайнань). Гость должен обратиться в специальный пункт самообслуживания, чтобы получить ключи от номера. Там гостя попросят отсканировать паспорт, указать контактные данные и сфотографироваться. Система сравнивает фотографию в паспорте с лицом гостя. Если система подтверждает, что это один и тот же человек, она выдает ключ-карту от номера.
Однако Marriott не единственный. Китайский сервис онлайн-аренды квартир Xiaozhu (аналог Airbnb) планирует внедрить в свой сервис технологию распознавания лиц. В частности, компания собирается заменить обычные замки на «умные», снабдив их системой распознавания лиц. Поэтому они считают, что процесс краткосрочной аренды станет более безопасным и комфортным. Технология распознавания лиц поможет владельцу квартиры сдавать дома в аренду удаленно. Таким образом, вам не придется встречать гостей, чтобы передавать им ключи каждый раз, когда кто-то бронирует вашу квартиру.
Розничная торговля
В 2017 году одна из крупнейших торговых сетей Walmart представила собственную систему распознавания лиц. Система способна определять настроение покупателя во время похода по магазинам, а также степень удовлетворенности покупателя после посещения супермаркета.
Поэтому, если система обнаружит покупателя с хмурым лицом, сотрудники магазина получат уведомление об этом. Walmart считает, что такие инновации могут помочь им улучшить качество обслуживания клиентов. Ведь сотрудник сможет оперативно отреагировать на недовольство покупателя.
Система также сможет анализировать поведение клиентов за определенный период времени. Эта новая опция позволяет сравнивать эмоции людей с типом товаров, которые они покупают, и тем, сколько они тратят. Это поможет отследить изменение покупательских привычек в зависимости от суммы денег, которые они потратили.
В 2015 году американские ритейлеры были готовы запустить в своих магазинах технологию распознавания лиц, чтобы предотвратить кражу. Однако Walmart первым отказался от этой идеи, потому что система была убыточной. Кроме того, многие правозащитники выступили против внедрения такой системы в супермаркетах, поскольку это нарушает частную жизнь человека.
Тем не менее, правительство Пекина считает, что технология распознавания лиц более безопасна, чем сканирование отпечатков пальцев, сетчатки глаза или обычных паролей. Поэтому в 2018 году супермаркеты страны приступили к тестированию данной технологии на кассовом аппарате.
Покупатели смогут совершать покупки товаров на кассе в режиме самообслуживания в два этапа:
1. Покупатель должен сканировать штрих-коды всех товаров. Камера, встроенная в панель специального терминала, распознает, совпадает ли лицо клиента с лицом его онлайн-аккаунта;
2. Покупатель вводит номер своего мобильного телефона, который привязан к его онлайн-аккаунту.
Эксперты также считают, что технология распознавания лиц сможет решить ситуации, связанные с продажей сигарет и алкоголя несовершеннолетним покупателям в супермаркетах. В ближайшее время специализированное программное обеспечение будет внедрено в кассах самообслуживания британских супермаркетов.
Американская компания NCR - производитель и поставщик специализированного оборудования для торговых сетей в Британии. Эти устройства самообслуживания оснащены камерами и программным обеспечением со встроенной технологией распознавания лиц. Эта система призвана сократить количество персонала, отвечающего за проверку возраста клиентов, покупающих сигареты и алкоголь.
Обыграть систему и спрятаться от слежки: миф или реальность?
Несмотря на множество преимуществ систем биометрической идентификации, у этих технологий есть противники. Некоторые из них пытаются доказать, что любой программный код легко взломать. Поэтому во всем мире возникло множество случаев взлома системы распознавания лиц. Это, в свою очередь, доказало, что даже самую передовую систему можно обмануть и взломать.
Немецкий художник Адам Харви показал, как обмануть систему распознавания лиц и камеры видеонаблюдения с помощью разных причесок и яркого макияжа. Речь идет о его проекте CV Dazzle. Харви утверждает, что алгоритмы распознавания лиц в основном ориентированы на распределение света и тени в определенных областях лица (в основном на скулах, носу и подбородке). Таким образом, CV Dazzle изменяет ожидаемые темные и светлые области лица (или объекта) в соответствии с уязвимостями конкретного алгоритма компьютерного зрения. Так что, если замаскировать их необычным макияжем и прической, можно запросто запутать камеру. Более того, Адам Харви планирует создавать одежду со специальными рисунками, которые также помогут избежать слежки.
В конце 2017 года специалисты по киберзащите из одной из вьетнамских компаний использовали маску, напечатанную на 3D-принтере, чтобы взломать Face ID нового iPhone X. Им удалось установить, что система использует только определенные части лица человека для его идентификации. , следовательно, его можно спутать.
Примерно в то же время специалисты по кибербезопасности из немецкой компании взломали функцию Windows Hello, которая позволяет входить в Windows 10 с помощью распознавания лиц. Они получили доступ к системе с помощью фотографии, напечатанной на обычном принтере.
Источник payspacemagazine.com