что такое система распознавания лиц
Как работает распознавание лиц? Разбор
Среднестатистический человек может идентифицировать знакомое лицо в толпе с точностью 97,53%. Вы скажете, это немало и будете правы. Но это ничто по сравнению с современными алгоритмами, которые добились точности 99,8% еще в 2014 году. А в последние несколько лет они достигли практически совершенства! Современный алгоритм, использующийся в камерах видеонаблюдения в Москве способен обрабатывать 1 миллиард изображений менее чем за полсекунды с точностью близкой к 100%. 
Этот алгоритм насколько крут, что уже в этом году в Московском Метро планируют ввести систему прохода по лицу — FacePay. При этом нам обещают, что система будет работать даже если человек в медицинской маске.
Как вы понимаете, жизнь уже не будет прежней. Поэтому давайте разберемся:
Причины
Этап 1. Обнаружение
В первую очередь, для того, чтобы лицо распознать, надо его сначала обнаружить. Задача на самом деле не тривиальная. Для этого мы бы могли использовать натренированные нейросети, но это слишком долго, дорого и ресурсоемко. Поэтому для обнаружения лица используется очень простой метод Виолы — Джонса, разработанный еще в 2001 году.
Как эта штука работает?
Этот алгоритм просто сканирует изображение при помощи вот таких прямоугольников, они называются примитивами Хаара:
И еще вот таких прямоугольников:
Задача этих объектов — находить более светлые и темные области на изображении, характерных конкретно для человеческих лиц.
Например, если усреднить значения яркости область глаз будет темнее щек или лба, а переносица будет светлее бровей.
В общем таких характерных признаков много и естественно не только у человеческих лиц могут быть подобные паттерны. Поэтому алгоритм работает в несколько этапов:
Сначала находится первый признак, система понимает: «В этой области может быть лицо». Тогда она начинает там же искать второй признак, а потом третий. И если в одной области найдено 3 признака, уже можно уверенно сказать — да, это лицо! После чего система получает область изображения, в котором есть только лицо.
Этап 2. Антропометрические точки
Получив область для анализа, дальше в дело вступает главный секрет каждой системы распознавания — биометрический алгоритм.
Он расставляет на лице антропометрические точки, по которым впоследствии и будут вычисляться индивидуальные характеристики человека: разрез глаз, форма носа, подбородка, расстояние между ними и прочее. Таких признаков может быть много, вплоть до нескольких тысяч. Но в целом, таких точек должно быть как минимум 68.
Этап 3. Исправление искажений
А дальше начинается настоящая магия. В идеале нам нужно лицо, которое смотрит анфас, то есть прямо в камеру. Но такая удача бывает редко, особенно если речь идет о распознавании человека в толпе.
Поэтому система производит дополнительное преобразование изображения: устранятся поворот и наклон головы. А также проводится 3D-реконструкция лица из 2D-изображения. Таким образом, даже если человек на изображении смотрел вбок, мы всё равно можем получить четкий фронтальный снимок, что существенно повышает качество распознавания.
Этап 4. Вектор лица
Ну а дальше происходит самое главное. В бой вступает нейросеть, которая присваивает каждому лицу вектор признаков. Что это такое?
По сути, это просто какое-то число, которое складывается из суммы характеристик лица: расстояний между опорными точками, текстуры определенных областей на лице и прочее. Таких характеристик может быть множество. Основное правило: они должны описывать лицо независимо от посторонних факторов: макияжа, прически, возрастных изменений.
Этап 5. Идентификация
Ну а дальше остаётся сравнить полученный вектор с базой других векторов. И готово. Система вас идентифицировала.
Где и как используется?
Помимо очевидных кейсов применения, помимо обнаружения правонарушителей в общественных пространствах и оплаты билетов в метро. Где и как могут применяться эти технологии?
Во-первых, системы могут быть настроены не на идентификацию а на анализ поведения или настроения. В такси можно можно быстро вычислять неадекватных водителей или пассажиров. В магазинах, можно находить грустных покупателей и повышать уровень сервиса. Ритейлеры одежды или продуктовые магазины используют камеры для анализа поведения покупателя, чтобы проанализировать настроение покупателя на кассе. Или например в школах, можно искать скучающих детей и корректировать программу обучения. Так, кстати уже делают в Китае. Вот такой мир будущего, и мы уже в нём живём не зная этого.
Что будет в будущем?
Чего же нам ждать в будущем? Распознавание лиц для разблокировки iPhone, входа в Windows или во время конференций — это прекрасная, удобная технология, упрощающая жизнь и мы уже ей пользуемся. Но вот повсеместные камеры наблюдения в городах рисуют в воображении самые мрачные картины в духе Джорджа Оруэлла.
Отсюда возникает вопрос — можно ли защитить себя от систем видеонаблюдения? Конечно, с развитием технологий развиваются и средства обхода этих технологий.
Люди придумывают макияж и украшения, которые сбивают с толку алгоритм обнаружения лиц, тот самый из 2001 года, создают инфракрасные очки, засвечивающие сенсоры камер, а также делают всякую криповую одежду и маски.
Но по большому счету такой лук скорее больше привлечет внимания, а алгоритмы подстроятся под обманки. Поэтому единственный способ защиты — это закон. Бизнес активно не внедряет системы распознавания лиц только потому, что это несет большие юридические издержки. В ЕС активно разрабатывается новый закон, который уже прозвали GDPR 2: он будет строго регулировать системы распознавания лиц и прочие системы искусственного интеллекта, вызывающие законные опасения.
В России с этим пока что не так хорошо. Тем не менее отечественные компании, которые присутствуют на международном рынке также будут вынуждены соблюдать новые правила игры, как произошло с первым GDPR.
То есть, как вы поняли, есть светлая сторона технологии, которая упрощает нам жизнь и темная, что приближает нас к миру большого брата.
Как устроены системы распознавания лиц и надо ли их опасаться?
Рассказываем, что нужно знать о технологии распознавании лиц, как она проникает в оффлайн- и онлайн-быт и меняет сферы общественной жизни.
Никаких очередей в магазинах, паспортный контроль в прошлом, а для совершения онлайн-платежей достаточно посмотреть в камеру смартфона – это не очередной сюжет из «Чёрного зеркала», а реальность, которую формируют технологии распознавания лиц.
То, что начиналось с идентификации людей на фотографиях в социальных сетях, в 2020 году представляет собой востребованную технологию, которая с каждым месяцем, если не днём, глубже проникает в быт миллионов людей, накапливая о них персональные данные. И Казахстан не исключение.
Informburo.kz рассказывает, где активно используются системы распознавания лиц, как разные страны адаптируют законодательство под новые технологи и чего от них ожидать в ближайшее время.
Как работают системы распознавания лиц?
Принципы работы технологии исследователи описали в 2001 году. Наиболее востребованный, метод Виолы – Джонса, находит человека по соотношению ярких и тёмных участков на изображении, фиксируя области, где их взаимное расположение напоминает лицо. Совсем недавно такую систему было несложно обмануть, спрятав лицо под капюшон, маску или специальный макияж, но с каждым годом видеокамеры становятся совершеннее.
Первые системы распознавания лиц сравнивали только двумерные снимки из базы данных с изображением, зафиксированным камерой. Точность идентификации сильно зависела от внешних факторов, включая освещение и ракурс, при этом человеку нужно было обязательно смотреть в камеру. Потом на смену им пришли системы на основе 3D-распознавания. В зависимости от программного обеспечения алгоритмы учитывают разное количество уникальных характеристик лица, включая форму скул, длину носа, расстояние между глазами или от подбородка до лба и многое другое.
Система распознаёт человека по 80 узловым точкам, фиксируя ключевые и второстепенные характеристики лица. Затем программа переводит данные с изображения в числовой код, также называемый отпечатком лица (faceprint). На последнем этапе система сверяет результат с базой данных полиции, где может храниться дополнительная информация о гражданах: его Ф.И.О., адрес, телефон и не только. Другая крупная база данных – социальные сети, в частности Facebook.
Но и у 3D-моделирования есть недостатки, что стимулирует новые разработки. К примеру, компания Identix предложила технологию распознавания лиц по анализу текстуры кожи, будь то линии, поры, шрамы и другие характерные детали. Разработчики уверены, что их система сможет различить даже близнецов, и ей не помешают очки на лице или яркий макияж. Также существуют алгоритмы, способные определять личность даже в полной темноте или при плохом освещении. Инфракрасные камеры фиксируют тепловой след, который излучает человек.
Где применяется технологии распознавания лиц?
В 2020 году использование технологии распознавания лиц начинается с мобильных приложений и финансовых услуг и не заканчивается проектами безопасных городов, военными разработками и беспилотными автомобилями. И это не считая магазинов без продавцов в Китае и США, где камеры считывают, с какой продукцией покупатель идёт к выходу, а с его карточки автоматически списываются деньги за покупку.
По данным британской Comparitech, среди 50 стран, где правительство и частные структуры обширно и агрессивно собирают и хранят биометрические данные граждан, пятёрку возглавили Китай, Пакистан, Малайзия, США и Индия. По мнению исследователей, в топ-5 стран, где сбор данных наиболее эффективно регулируется правительством, вошли Ирландия, Португалия, Великобритания, Кипр и Румыния.
Согласно исследованию, в каждой стране биометрические данные используются в сфере банковских услуг (отпечатки пальцев). Во многих государствах их собирают у иностранных граждан, а также используют либо тестируют камеры видеонаблюдения с распознаванием лиц. Авторы исследования считают, что биометрические данные лучше защищены в европейских странах, на которые распространяется Общеевропейский регламент по защите данных в ЕС (GDRP).
В январе 2020 года Еврокомиссия и вовсе предложила временно запретить использование технологий распознавания лиц в общественных местах. Если ограничения вступят в силу, мораторий продлится от трёх до пяти лет. За это время европейским странам предстоит найти решения по предотвращению возможных злоупотреблений технологиями, нарушений прав граждан на частную жизнь и приватность персональных данных.
В США противники системы распознавания лиц пошли дальше. С начала 2020 года в Сан-Диего (штат Калифорния) вступил в силу трёхлетний мораторий на использование систем распознавания лиц. Временный запрет стал результатом длительной общественной кампании против использования в штате системы тактической идентификации (Tactical Identification System, TACIDS). В неё входит база данных для распознавания лиц, используемая местными, штатными и федеральными агентствами.
С 2016 по 2018 год полицейские провели через систему более 65 000 проверок с помощью смартфонов и планшетов. Главные аргументы правозащитников против технологии заключались в недопустимости вмешательства в частную жизнь граждан и предвзятости полиции к этническим меньшинствам.
А что насчёт стран, устанавливающих системы распознавания лиц?
В 2019 году Китай с крупнейшей в мире сетью видеонаблюдения обладал 200 миллионами камер по всей стране и собирался вдвое увеличить их количество к 2020 году. Система устанавливает личность граждан по ID-номеру, хранящемуся в базе данных, либо номеру машины, а также определяет национальность, возраст и пол. В случае обнаружения разыскиваемого гражданина или противозаконных действий полицейским достаточно несколько минут для задержания нарушителя.
Известен случай, когда система наблюдения и распознавания лиц помогла найти пропавшего ребёнка и установить личность похитительницы. Благодаря камерам полицейские отследили её передвижения по городу и задержали женщину с ребёнком на вокзале. Тем же способом камеры определяют, кто из граждан перешёл дорогу в неположенном месте или участвовал в акциях протеста и уличных беспорядках.
Только камерами китайская полиция не ограничивается. В 2018 году она начала тестировать портативные аналоги, встроенные в очки для полицейских наподобие Google Glass. Похожими технологиями с недавних пор могут похвастаться и российские полицейские. В 2019 году в России началось тестирование видеорегистратора с функцией распознавания лиц, подходящего для патрулирования. Устройство разработали Dahua Technology Rus и NtechLab, связав видеорегистратор с приложением FindFace Security Mobile.
В Москве установлено 3000 тысяч камер наблюдения, оснащённых функцией распознавания лиц. За два года устройства помогли задержать более 100 разыскиваемых преступников. По словам производителей камер, их устройства также пригодились на главных футбольных стадионах в период чемпионата мира по футболу. Разные углы обзора, слабая освещённость, всевозможные прикрытия в виде очков или бороды камерам не помешали.
В 2020 году московская мэрия объявила конкурс на закупку оборудования для систем распознавания лиц почти на два миллиарда рублей. Власти намерены создать сеть из 200 тысяч умных камер для улиц и общественного транспорта. Такие устройства автоматически проверяют людей, сравнивая их со списком розыска. В случае совпадения фотография отправляется полицейским, от которых зависят дальнейшие решения. По мнению разработчиков, такой алгоритм должен сократить этические риски, но сбор биометрических данных во время видеонаблюдения стал поводом для одного судебного дела.
В 2019 году активистка Алёна Попова, оштрафованная за одиночный пикет, судилась с московским департаментом информационных технологий и МВД. Она посчитала, что суд неправомерно использовал записи камер наблюдения с распознаванием лиц, рассматривая дело о проведении пикета у Госдумы годом ранее. По Закону «О персональных данных», использование биометрических сведений гражданина возможно только с его согласия в письменной форме. Суд активистка проиграла и собралась обжаловать его решение, в том числе в ЕСПЧ.
О необходимости регламентировать систему распознавания лиц в рамках российского законодательства говорят и правозащитники из движения «Роскомсвобода». Также они выступают за создание органов общественного контроля во избежание злоупотребления технологий со стороны силовых структур и защиту базы данных от утечек информации.
В Казахстане ситуация пока неоднозначная. В январе 2020 года казахстанские СМИ писали, что в одном из районов Алматы появятся камеры видеонаблюдения с распознаванием лиц Qamqor. Позже в полиции опровергли эту информацию, указав, что меморандум по установке камер ни с кем не заключали, хотя некая компания предложила установить камеры в одном из районов города для демонстрации возможностей системы.
Непонятно, получит ли эта история продолжение. Но если учитывать заинтересованность президента Касым-Жомарта Токаева перенимать китайский опыт в цифровизации персональных данных граждан, внедрение систем распознавания лиц – вполне реальная перспектива. В прошлогодний визит в Китай казахстанский лидер посетил завод крупнейшего мирового производителя систем видеонаблюдения Hikvision и оценил возможности «умных» камер.
Продукция китайского производителя также представлена в Казахстане и других странах Центральной Азии, но с недавних пор находится под американскими санкциями. Правительство США внесло компанию в список 28 государственных учреждений и частных фирм, причастных к нарушению прав этнических меньшинств в Синьцзяне.
Из ближайших соседей «умную» систему видеонаблюдения также внедряет Кыргызстан. С 2019 года в Бишкеке работают 60 камер, 20 из которых оснащены функцией распознавания лиц. Систему стоимостью более 5 миллионов долларов кыргызской полиции бесплатно предоставила китайская госкомпания CEIEC. Ранее она внедряла подобные технологии в странах Южной Америки и Африки.
Городские власти рассчитывают установить в столице 1000 камер видеонаблюдения, но местные правозащитники и активисты из Комитета гражданского контроля выступают за мораторий на систему распознавания лиц.
Тренды и риски
Опасения, что система распознавания лиц будет работать не только на поддержание безопасной городской среды, но и для вычисления участников несанкционированных митингов или слежки за оппозиционно настроенными активистами, могут быть оправданы. Авторы журналистского расследования The Wall Street Journal рассказывали о том, как специалисты Huawei помогали правительствам Уганды и Замбии следить за оппозицией. Но на повестке остаются и другие актуальные вопросы: например, как защитить базы данных от утечки информации, что делать, если система ошиблась, признав в невинном человеке разыскиваемого преступника, или как не стать жертвой кибербуллинга.
В 2018 году компания NtechLab закрыла проект FindFace.ru – первый в мире сервис для поиска людей по фотографии в российской социальной сети «ВКонтакте». Инструмент с алгоритмами машинного обучения, опередивший Google, позволял найти профиль незнакомого человека по его фотографиям в интернете. С одной стороны, сервис значительно упрощал поиск, с другой, стал инструментом для травли работников порноиндустрии. Инициаторы «облавы» рассылали компромат на порноактрис их друзьям и знакомым, а также публиковали находки в специальной группе в VK. Позже её заблокировала администрация VK.
Этот случай не столько про испорченную репутацию порномоделей (хотя и про это тоже), сколько про утрату приватности в интернете. Если раньше социальные сети продавали обезличенную информацию об аудитории компаниям для рекламы, то теперь алгоритмы умеют анализировать фотографии, узнавая о рядовом пользователе гораздо больше, чем следовало бы.
После закрытия популярного сервиса NtechLab сообщила, что займётся инновационными решениями для государства и бизнеса. Появление на рынке подобных сервисов может открыть новые возможности для создания персонализированной рекламы.
Зная, какие магазины и заведения посещают потенциальные клиенты, маркетологи смогут точнее определять целевую аудиторию и выбирать стратегию продаж. Выиграет ли от этого пользователь – другой вопрос. Хотя не исключено, что в каких-то случаях так будет проще и быстрее находить нужные товары и услуги. Так, например, крупнейший ритейлер Walmart с помощью распознавания лиц анализирует эмоции клиентов. Система сканирует мимику посетителей, определяя, кто ушёл довольным покупкой, а кто нет. Также записанные эмоции можно сопоставить с историей транзакций, чтобы проследить изменения в покупательских привычках клиента.
Технология распознавания лиц открывает как новые возможности, вроде оплаты покупок по фотографии или оформления кредита за три минуты, так и новые схемы киберпреступлений и ограничения прав. Учитывая, что законодательные нормы пока не поспевают за техническим прогрессом, новые решения ещё не раз заставят посмотреть на привычные ценности. И, возможно, что-то пересмотреть.
Что такое распознавание лиц – определение и описание
Что такое распознавание лиц?
Распознавание лиц – это способ идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Систему распознавания лиц можно использовать для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени.
Распознавание лиц – это категория биометрических систем аутентификации. Другие виды биометрических систем аутентификации включают распознавание голоса, распознавание отпечатков пальцев и распознавание сетчатки или радужной оболочки глаза. Эти технологии в основном используются для обеспечения безопасности и соблюдения правопорядка, однако наблюдается рост интереса к другим областям использования.
Как работает распознавание лиц?
Многим знакома технология распознавания лиц FaceID, используемая для разблокировки iPhone (это только один из примеров применения технологи распознавания лиц). Как правило, технология распознавания лиц не использует огромную базу данных фотографий для определения личности человека. Она идентифицирует и распознает одного человека как единственного владельца устройства и ограничивает доступ для других людей.
В общем случае, технология распознавания лиц работает путем сопоставления лиц людей, проходящих мимо специальных камер, с изображениями людей в списке наблюдения. Списки наблюдения могут содержать фотографии кого угодно, в том числе людей, которые не подозреваются в каких-либо правонарушениях. Изображения могут поступать из любых источников, даже из учетных записей в социальных сетях. Существуют различные технологии распознавания лиц, но в целом они работают следующим образом:
Шаг 1. Обнаружение лица
Камера обнаруживает и фиксирует положение изображения лица, как одного, так и в толпе. На изображении может быть человек, смотрящий в анфас или в профиль.
Шаг 2. Анализ лица
Затем выполняется снимок и проводится анализ изображения лица. Большинство технологий распознавания лиц используют 2D, а не 3D-изображения, поскольку 2D-изображения удобнее сопоставлять с общедоступными фотографиями или фотографиями в базе данных. Программа считывает геометрию лица. Ключевые факторы включают расстояние между глазами, глубину глазниц, расстояние от лба до подбородка, форму скул и контуры губ, ушей и подбородка. Цель состоит в том, чтобы определить черты, отличающие данное конкретное лицо.
Шаг 3. Преобразование изображения в данные
В процессе анализа аналоговая информация (лицо) преобразуется в набор цифровой информации (данных) на основе черт лица человека. По сути, анализ лица представляет собой математическую формулу. Цифровой код называется «отпечатком лица». У каждого человека есть свой уникальный отпечаток лица, так же как и отпечатки пальцев.
Шаг 4. Поиск совпадения
Затем отпечаток лица сравнивается с данными в базе известных лиц. Например, у ФБР есть доступ к 650 миллионам фотографий, взятых из баз данных различных государств. В Facebook все фотографии, на которых отмечены люди, становятся частью базы данных Facebook, которая также может использоваться для распознавания лиц. Если отпечаток лица совпадает с изображением в базе данных для распознавания лиц, устанавливается, чье это лицо.
Из всех биометрических систем идентификации распознавание лиц считается наиболее естественным. Это интуитивно понятно, поскольку мы обычно узнаем себя и других по лицам, а не по отпечаткам пальцев и радужной оболочке глаз. По оценкам, более половины населения мира регулярно сталкивается с технологиями распознавания лиц.
Где используется распознавание лиц?
Технология распознавания лиц используется для самых разных целей. К ним относятся:
Разблокировка телефонов
Различные телефоны, включая последние модели iPhone, используют технологию распознавания лиц для разблокировки устройств. Эта технология обеспечивает мощный способ защиты личных данных и гарантирует недоступность конфиденциальных данных в случае кражи телефона. Apple утверждает, что шанс разблокировки телефона случайным лицом составляет примерно один из миллиона.
Соблюдение правопорядка
Технология распознавания лиц используется правоохранительными органами. Согласно отчету NBC, использование этой технологии распространено в правоохранительных органах США и других стран. Полиция собирает фотографии задержанных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. Фотографии задержанных добавляются в базы данных, по которым впоследствии полиция выполняет поиск преступников.
Кроме того, мобильное распознавание лиц позволяет полицейским использовать смартфоны, планшеты и другие портативные устройства, чтобы фотографировать водителей и пешеходов на месте и сразу же сравнивать их фотографии с базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться их идентифицировать.
Аэропорты и пограничный контроль
Распознавание лиц стало привычным явлением во многих аэропортах по всему миру. Все больше путешественников имеют биометрические паспорта. Это позволяют им не стоять в длинных очередях, а проходить автоматизированный контроль электронных паспортов и быстрее добираться до выхода на посадку. Распознавание лиц не только сокращает время ожидания, но и позволяет повысить безопасность в аэропортах. Министерство внутренней безопасности США прогнозирует, что к 2023 году распознавание лиц будет использоваться для 97% путешественников. Эта технология используется не только в аэропортах и на пограничном контроле, но и для повышения безопасности на крупных мероприятиях, таких как Олимпийские игры.
Поиск пропавших без вести
Распознавание лиц можно использовать для поиска пропавших без вести и жертв торговли людьми. Предположим, пропавшие люди добавлены в базу данных распознавания лиц. В этом случае правоохранительные органы могут получить уведомление, как только эти люди будут идентифицированы системой распознавания лиц в аэропорту, магазине или другом общественном месте.
Снижение уровня преступности в розничной торговле
Распознавание лиц используется для идентификации покупателей, ворующих товары, организованных преступников в сфере розничной торговли или людей, попадавшихся в прошлом на мошенничестве, при входе в магазин. Фотографии людей сопоставляются с крупными базами данных преступников, и, когда покупатели, представляющие потенциальную угрозу, входят в магазин, сотрудники службы предотвращения потерь и обеспечения безопасности розничной торговли получают уведомление.
Улучшение качества розничной торговли
Технология распознавания лиц предлагает возможности улучшения качества обслуживания клиентов в розничной торговле. Например, терминалы в торговых центрах могут распознавать покупателей, предлагать товары на основе их истории покупок и указывать им правильное направление. Технология Face Pay позволит покупателям избегать длинных очередей в кассы с более медленными способами оплаты.
Банки
Биометрический онлайн-банкинг – еще одно преимущество технологии распознавания лиц. Вместо использования одноразовых паролей станет возможно авторизовать транзакции, глядя на смартфон или компьютер. Благодаря технологии распознаванию лиц злоумышленники не смогут взламывать пароли. Если злоумышленники украдут базу данных фотографий, «оценка витальности» – метод, используемый для определения, является ли источник биометрического образца живым человеком или поддельным изображением – должна (теоретически) помешать им использовать фотографии из базы для имитации живого человека. Благодаря технологии распознавания лиц дебетовые карты и подписи могут уйти в прошлое.
Маркетинг и реклама
Маркетологи используют распознавание лиц для повышения качества обслуживания клиентов. Например, бренд замороженной пиццы DiGiorno использовал распознавание лиц в маркетинговой кампании 2017 года, в ходе которой проводился анализ выражений лиц на вечеринках, посвященных DiGiorno, и оценивалась эмоциональная реакция людей на пиццу. Медиа-компании также используют технологию распознавания лиц для проверки реакции аудитории на трейлеры к фильмам, персонажей пилотных серий телевизионных проектов и оптимального размещения рекламы на телевидении. Рекламные щиты с технологией распознавания лиц, такие как на площади Пикадилли в Лондоне, позволяют брендам запускать персонализированную рекламу.
Здравоохранение
Больницы используют распознавание лиц для оказания помощи пациентам. Медицинские организации тестируют использование технологии распознавания лиц для доступа к картам пациентов, упрощения регистрации пациентов, выявления эмоций и боли у пациентов и даже для выявления определенных генетических заболеваний. Компания AiCure разработала приложение, использующее технологию распознавания лиц, чтобы пациенты принимали лекарства в соответствии с предписаниями. По мере того, как биометрические технологии становятся менее дорогими, ожидается рост их внедрения в секторе здравоохранения.
Отслеживание посещаемости студентами или работниками
Некоторые учебные заведения Китая используют технологию распознавания лиц, чтобы учащиеся не пропускали занятия. Для сканирования лиц учащихся и сопоставления их с фотографиями в базе данных для подтверждения личности используются специальные планшеты. В более широком смысле эту технологию можно использовать для регистрации работников на рабочих местах, чтобы работодатели могли отслеживать посещаемость.
Распознавание водителей
Согласно потребительским отчетам, автомобильные компании экспериментируют с технологией распознавания лиц, чтобы заменить ключи от машины. Эта технология заменит ключ для открытия и запуска автомобиля. Она также запоминает предпочтения водителей относительно положения сиденья и зеркал, а также настроек радиостанций.
Отслеживание игровой зависимости
Распознавание лиц может помочь игорным компаниям в большей степени защитить своих клиентов. Наблюдать за теми, кто входит в игровые залы и перемещается по ним, сложно для персонала, особенно в больших людных местах, таких как казино. Технология распознавания лиц позволяет игорным компаниям идентифицировать клиентов, являющихся заядлыми игроманами, и вести учет их игры, чтобы сотрудники могли посоветовать, когда пора остановиться. Казино могут столкнуться с серьезными штрафами, если игроки из списков добровольного исключения будут уличены в азартных играх.
Примеры технологии распознавания лиц
Компании-разработчики технологий распознавания лиц включают:
Преимущества технологии распознавания лиц
Помимо разблокировки смартфона, распознавание лиц дает и другие преимущества:
Повышение безопасности
На государственном уровне распознавание лиц может помочь идентифицировать террористов или других преступников. На личном уровне распознавание лиц можно использовать как инструмент безопасности для блокировки устройств и в личных камерах видеонаблюдения.
Снижение уровня преступности
Распознавание лиц упрощает поиск грабителей, воров и правонарушителей. Одно только знание о присутствии системы распознавания лиц может служить сдерживающим фактором, особенно в отношении мелких преступлений. Помимо физической безопасности, имеются преимущества и в сфере кибербезопасности. Компании могут использовать технологию распознавания лиц вместо паролей для доступа к компьютерам. Теоретически эту технологию невозможно взломать, поскольку красть или менять, как в случае с паролем, нечего.
Устранение предвзятости при остановке и обысках
Обеспокоенность общественности по поводу необоснованных остановок и обысков является источником разногласий в полиции. Технология распознавания лиц может улучшить этот процесс. Выявление подозрительных личностей в толпе с помощью автоматизированного, а не управляемого человеком процесса, такого как технология распознавания лиц, может снизить потенциальную предвзятость и сократить количество остановок и обысков законопослушных граждан.
Удобство
По мере распространения технологии распознавания лиц, покупатели смогут расплачиваться в магазинах, используя собственное лицо, и не вынимать кредитные карты или наличные деньги. Это позволит сэкономить время в очереди к кассе. Поскольку для распознавания лиц не требуется никакого контакта, как при снятии отпечатков пальцев или выполнении других мер безопасности, эта технология особенно полезна во время эпидемии COVID. Распознавание лиц обеспечивает быструю, автоматическую и беспроблемную проверку.
Быстрая обработка
Процесс распознавания лица занимает всего секунду, что дает преимущества компаниям, использующим технологию распознавания лиц. В эпоху кибератак и продвинутых инструментов взлома компаниям нужны безопасные быстрые технологии. Распознавание лиц позволяет быстро и эффективно проверить личность человека.
Интеграция с другими технологиями
Большинство решений для распознавания лиц совместимы с программами обеспечения безопасности. Фактически, эта технология легко интегрируется. Это снижает объем дополнительных инвестиций, необходимых для ее внедрения.
Недостатки технологии распознавания лиц
Некоторые люди не возражают, когда их снимают, и не имеют ничего против использования распознавания лиц там, где от этого есть явная выгода или необходимость. Однако использование этой технологии может вызвать бурную реакцию у других людей. Некоторые из недостатков или проблем распознавания лиц:
Тотальная слежка
Некоторые опасаются, что использование технологии распознавания лиц, повсеместные видеокамеры, искусственный интеллект и анализ данных создадут предпосылки для массового наблюдения и могут ограничить свободу личности. Хотя технология распознавания лиц позволяет правительствам выслеживать преступников, она также может позволить им выслеживать обычных законопослушных людей.
Возможные ошибки
Результат распознавания лиц не исключает ошибок, а это может привести к обвинению людей в преступлениях, которых они не совершали. Например, к ошибке может привести небольшое изменение ракурса камеры или изменение внешнего вида, например прически. В 2018 году издание Newsweek сообщило, что технология распознавания лиц Amazon ложно идентифицировала 28 членов Конгресса США как лиц, арестованных за преступления.
Нарушение конфиденциальности
Вопрос этики и конфиденциальности – самый спорный. Известно, что правительства хранят фотографии граждан без их согласия. В 2020 году Европейская комиссия заявила, что рассматривает вопрос запрета использования технологии распознавания лиц в общественных местах на срок до пяти лет, чтобы дать время на разработку нормативной базы для предотвращения нарушений конфиденциальности и этических норм.
Огромное хранилище данных
Программное обеспечение для распознавания лиц основано на технологии машинного обучения, требующей огромных наборов данных для обучения и получения точных результатов. Такие огромные наборы данных требуют надежного хранилища. Малые и средние компании могут не располагать достаточными ресурсами для хранения необходимых данных.
Безопасность распознавания лиц: как защититься
Хотя биометрические данные обычно считаются одним из самых надежных методов аутентификации, их использование также сопряжено со значительным риском. Это связано с тем, что в случае взлома данных кредитной карты ее хозяин может заблокировать свой кредитный счет и принять меры для изменения украденной личной информации. А что делать, если вы потеряете свое «цифровое лицо»?
Во всем мире собираются, хранятся и анализируются растущие объемы биометрических данных. Часто это делается организациями и правительствами, имеющими неоднозначную репутацию в области кибербезопасности. Все чаще задается вопрос, насколько безопасна инфраструктура, в которой хранятся и обрабатываются эти данные?
Поскольку программное обеспечение для распознавания лиц все еще находится в зачаточном состоянии, законы, регулирующие эту область, только разрабатываются (а иногда и полностью отсутствуют). Обычные граждане, данные которых скомпрометированы, имеют относительно немного законных возможностей для действия. Киберпреступники часто ускользают от властей или получают обвинительные приговоры спустя годы после преступлений, а их жертвы не получают компенсаций и вынуждены сами заботиться о себе.
По мере распространения технологии распознавания лиц, возрастают и возможности злоумышленников красть данные о лицах для совершения мошеннических действий.
Комплексный пакет кибербезопасности – необходимая часть защиты конфиденциальных данных и обеспечения безопасности в интернете. Рекомендуется использовать решение Kaspersky Security Cloud, обеспечивающее защиту всех устройств и включающее антивирус, защиту от программ-вымогателей, защиту мобильных устройств, управление паролями, VPN и родительский контроль.
Биометрические технологии являются интересными решениями в области безопасности. Несмотря на риски, эти решения весьма удобны и их сложно дублировать. Они будут развиваться и в будущем, а задача будет заключаться в усилении их преимуществ и минимизации рисков.