Кошик
29 відгуків
+380 (97) 917-88-22
+380 (50) 789-30-79

Технології розпізнавання осіб досягли значного прогресу

Технології розпізнавання осіб досягли значного прогресу

Розпізнавання осіб вважалося революційним проривом, коли воно дебютувало як доказ концепції в середині 1960-х років. Хоча спочатку це була технологія «людина-машина» з надзвичайно обмеженим потенціалом в ті часи, вона дійсно захопила уяву футуристичними варіантами використання.

Перенесемося в сьогоднішній день - і еволюція цього методу біометричної ідентифікації проклала шлях до повної автоматизації, повсюдного поширення і приголомшливою точності. Він спрацьовує кожного разу, коли ви разблокируете електронний пристрій особою, перетинаєте кордон між деякими країнами або проходите мимо датчиків сучасної системи контролю відвідуваності співробітників. У світлі спалаху COVID-19 технологія замінює квитки як безконтактний спосіб потрапити на стадіони і насолодитися спортивними заходами в Нью-Йорку і Лос-Анджелесі.

Розпізнавання осіб також є потужним інструментом для правоохоронних органів для відстеження злочинців, а для урядів - для спостереження за своїми громадянами. Це оплот системи масового моніторингу Skynet, розгорнутої в Китаї, де по всій країні встановлено понад 600 мільйонів камер

Ця безсумнівно корисна технологія стикається з низкою проблем. Незважаючи на весь динамічний прогрес, його алгоритми схильні до помилок в складних ситуаціях ідентифікації. Той факт, що люди носять маски в громадських місцях із-за надзвичайної ситуації з коронавірусом, є одним з таких каменів спотикання.

Крім того, зловмисники активізують свої зусилля, щоб обдурити системи розпізнавання осіб і тим самим отримати несанкціонований доступ до пристроїв і об'єктів. Наприклад, так звані «дипфейки», побудовані на штучному інтелекті (ШІ), дозволяють злочинцям миттєво обходити системи розпізнавання осіб.

У відповідь на ці застереження експерти зайняті виведенням біометричних механізмів на новий рівень, і вони домоглися певного успіху.

Надіньте маску для обличчя і будьте впізнаваними, незважаючи ні на що

Якщо ви думаєте, що маска може перешкодити камерам спостереження ідентифікувати вас, деякі з сучасних систем розпізнавання осіб можуть довести, що ви помилялися. Вчені дали цим системам досить істотний імпульс, щоб розпізнавати людей з частково закритими обличчями. Точність ідентифікації досягає - а часто і перевищує - колосальних 90% в ситуаціях, коли видно тільки половина особи.

Як би дивно це не звучало, криза COVID-19 став рушійною силою цих поліпшень. Оскільки все більше людей носять хірургічні маски і респіратори на вулиці, системи відеоспостереження потребують капітального ремонту, щоб вирішити цю проблему.

Реальність, пов'язана з коронавірусом, спонукала китайських технологічних гігантів, таких як SenseTime і Minivision, кинутися з головою у комерційне розгортання механізмів розпізнавання осіб в таких сценаріях. Нові алгоритми можуть не тільки ідентифікувати людей з масками на обличчях, але і тих, хто носить шарфи, окуляри, кепки та штучні бороди.

Експериментальна основа розширеного розпізнавання осіб

Методи особового скринінгу, використовують обмежені набори даних, існують вже досить давно. Дослідження 2017 року, проведене групою дослідників Стенфордського університету, було однією з найбільш ранніх ініціатив у цій галузі. Постдокторант Амарджот Сінгх і його колеги зробили перший прорив в ідентифікації замаскованого особи (DFI). Традиційна логіка розпізнавання осіб обертається навколо визначення кількох ключових точок на людському обличчі. В поєднанні вони утворюють візуальний візерунок, який можна однозначно віднести до конкретної людини. Ці маркери в основному зосереджені навколо очей, носа та губ. Щоб забезпечити успішне розпізнавання, коли нижня частина обличчя прихована, вчені використовували більшу кількість ключових точок в областях, які залишаються видимими, а саме, очі і ніс.

Система DFI покладається на так звану «сверточную мережа просторового злиття», щоб визначити 14 ключових точок на фотографії особи. За словами Сінгха, точність цього підходу може значно коливатися в залежності від маскування і особливостей фону позаду людини

З часом у цій сфері з'явилися нові революційні дослідження, які дозволили підвищити ефективність розпізнавання осіб. У травні 2019 року аналітики з Університету Бредфорда на чолі з професором Хасаном Угейлом опублікували технічний документ, що відображає їх висновки з цього приводу. Вони змогли досягти 90% успішної ідентифікації, коли було видно тільки нижня половина особи.

Більш того, результати були настільки ж багатообіцяючими при скануванні очей і носа. В експерименті три чверті особи можна було ідентифікувати з точністю, близькою до 100%. Однак окремі області обличчя, такі як щока, рот, ніс або лоб, показали набагато більш низькі показники розпізнавання.

Китай виходить за рамки теорії

У лютому 2020 року вищезазначена китайська компанія SenseTime, що займається штучним інтелектом, вперше застосувала в реальному житті запатентовану технологію, яка виявляє в цілому 240 контрольних точок на обличчі людини. Він може успішно знайти збіг на основі частин обличчя, які залишаються відкритими. По суті, одних ключових точок навколо очей може вистачити, щоб зафіксувати однозначно ідентифікується візерунок

Технологія, розроблена SenseTime, в даний час використовується для поліпшення систем відвідуваності співробітників в офісах. Те ж саме стосується програмного забезпечення FaceGo, створеного амбітним стартапом в області штучного інтелекту з Пекіна. При цьому моніторинг робочого місця може бути тестовим запуском перед широкомасштабним впровадженням цих рішень. Minivision, ще одна китайська технологічна компанія з пристойним досвідом надання послуг AI і IoT, пішла по стопах SenseTime, запустивши систему розпізнавання осіб, яка успішно ідентифікує людей в масках. Спочатку цей крок був відповіддю на сплеск зараження COVID-19 у деяких житлових районах по всій країні. Алгоритми Minivision в першу чергу зосереджені на перевірці та обробці ключових точок навколо очей. Технологія була впроваджена в автоматизовані системи блокування воріт, які контролюють пересування громадян в районах, які найбільше постраждали від пандемії. Однак є нюанс. За словами Ху Цзяньго, президента підрозділу досліджень ШІ компанії, цей механізм навряд чи дасть належні результати, якщо буде впроваджено у більш великих спільнотах. Причина в тому, що помилкові спрацьовування неминучі з-за того, що надалі буде зустрічатися більшу кількість схожих вічок.

 

Без маски, без входу

Ви не повірите, але розпізнавання осіб працює і навпаки. Він може визначити, не вистачає чогось на обличчі. Оскільки відмова від носіння маски в громадському місці тепер вважається шкідливим заняттям, відмітка людей, які не дотримують правила, є важливою мірою профілактики захворювань, застосовуваної владою.

Baidu, ще одна технологічна компанія зі штаб-квартирою в Пекіні, розробила модель особового скринінгу з відкритим вихідним кодом, яка використовує штучний інтелект для виявлення людей, що не використовують маски. Організації можуть адаптувати цю структуру для розробки інструментів, які підходять їх конкретним екосистемам і запускати сповіщення кожен раз, коли вони виявляють когось, чия недбалість наражає на небезпеку людей, що знаходяться поблизу.

Apple працює над технологією «субэпидермальной візуалізації»

Хірургічна маска - не єдина перешкода до розпізнавання людини. Феномен «злих близнюків» - ще одне давнє перешкода в цій області. Це дає про себе знати, коли біометрична система не може точно розрізнити схожі особи, як у випадку з близнюками та братами і сестрами.

Apple, схоже, нестандартно намагається вирішити цю проблему і поліпшити функцію Face ID. Повідомляється, що в липні 2020 року він отримав патент на безпрецедентну технологію, засновану на зіставленні вен для досягнення більш високого рівня успіху в «складних випадках біометричної аутентифікації».

Оскільки структура кровоносних судин під шкірою особи унікальна для кожної людини, цей тип візуалізації майже не залишає місця для помилок і, ймовірно, назавжди усуне проблему «злого близнюка». Цей підхід буде включати моделі машинного навчання для аналізу даних, отриманих з датчиків, вбудованих в пристрої Apple.

Час покаже, чи стане ця технологія мейнстрімом, але вона, безумовно, багатообіцяюча. Це не тільки величезний крок до аутентифікації без пароля, але також може стати великим еволюційним стрибком в розпізнаванні осіб в цілому.

Хоча розпізнавання осіб може мати негативні наслідки в таких контекстах, як неоднозначне спостереження і посягання на права людини в тоталітарних режимах, це, безсумнівно, корисна технологія, яка автоматизує багато аспектів життя людей. У майбутньому, безумовно, чекають нові цікаві відкриття. Хотілося б сподіватися, що такі, як китайський Скайнет, не доживуть до свого знаменитого прототипу фільму.

Наскільки вам зручно на сайті?

Розповісти Feedback form banner