Распознавание лиц: как это работает, приложения, бизнес-идеи и многое другое

Технология распознавания лиц или FRT — это любая система, которую вы можете использовать для идентификации человеческого лица по изображению или видеофайлу.

Программное обеспечение сопоставляет лицо с предоставленной базой данных изображений — в некотором смысле, выполняя работу, которая обычно требует участия человека. Однако технология распознавания лиц намного быстрее, чем использование людей.

Решения по распознаванию лиц внедряются в различные приложения — от проверки личности до роботов, домашнего, коммерческого и государственного использования. Кроме того, тенденция продолжает расширяться.

В этом сообщении блога обсуждаются развивающиеся технологии и отрасль распознавания лиц, в том числе их различные приложения и потенциальные бизнес-идеи для предпринимателей.

Краткая история

Разработка технологий распознавания лиц и соответствующего программного обеспечения началась в 1960-х годах. Но в то время как в этих более ранних версиях для определения координат лица требовался человеческий ввод, современные системы могут автономно выбирать лица на изображениях и даже в видеопотоках в реальном времени.

Существует множество методов для систем распознавания лиц, и они варьируются от традиционных методов выделения ориентиров лица до измерения расстояния между глазами, размера носа, ушей и так далее. Затем есть нейронные сети ИИ, которые используются на самых современных платформах для достижения впечатляющих результатов с точностью обнаружения до 97%.

Технологии распознавания лиц стремительно развиваются. Например, в период с 2017 по 2019 год 69 стран внедрили распознавание лиц с помощью ИИ, при этом 70% полицейских имеют доступ в той или иной форме, а рыночная оценка в 2021 году составила 5 миллиардов долларов.

Как работает распознавание лиц

Существует так много разных применений технологии распознавания лиц, а это означает и разные подходы. Однако одним из наиболее распространенных применений FRT является идентификация людей по изображению или камере наблюдения.

В таких ситуациях есть 3 основных шага к использованию технологии распознавания лиц, а именно:

1. Захват лица субъекта. Этот шаг может включать захват изображений с камеры видеонаблюдения или регистрационной формы на веб-сайте. Дело в том, что у вас есть образ человека, о котором вам нужно больше информации.
   
2. Генерация отпечатка лица. Теперь система распознавания лиц должна анализировать до 80 узловых точек на лице субъекта и генерировать на их основе уникальный набор данных, называемый отпечатком лица.
   
3. Поиск и сопоставление . Наконец, система затем выполняет поиск в своей базе данных отпечатков лиц, чтобы найти наиболее близкое совпадение, и в зависимости от настроек может быть только одно совпадение или несколько.

Стоит отметить, что описанный выше трехэтапный подход ориентирован на пользователя FRT. Это означает, что разработчик проделал гораздо больше работы, чтобы все было так просто.

Например, разработчик сначала должен был разработать алгоритм в зависимости от типа приложения для распознавания лиц, которое ему было нужно. Во-вторых, он также должен был разработать базу данных, а также предварительно заполнить ее исходными фотографиями.

Наконец, если в системе использовался подход нейронной сети ИИ, то разработчику также придется сначала создать модель ИИ и обучить ее.

Ниже приведен список различных подходов, алгоритмов и методов, связанных с технологией распознавания лиц:

1. Традиционный метод – идентификация человека по чертам лица.
2. 3D-распознавание — использование датчиков для захвата формы человеческого лица.
3. Лицо Фишера — метод распознавания лиц, который распознает лица путем сопоставления результатов извлеченных признаков.
4. Собственные лица — метод распознавания лиц, который извлекает признаки и представляет их в виде линейной комбинации.
5. Тепловизионные камеры — они могут обнаруживать особенности, которые не видны стандартным камерам, например кровеносные сосуды.
6. Глубокое обучение — применение технологии нейронных сетей для создания алгоритмов, которые могут самостоятельно распознавать человеческие лица.
7. Распознавание эмоций по лицу — анализ человеческих лиц для извлечения информации об эмоциональном состоянии владельца, например о счастье, улыбке, гневе и т. д.
8. Распознавание лиц — процесс распознавания человеческого лица на изображении или видео.
9. Отслеживание лиц — возможность обнаруживать и отслеживать одно или несколько лиц на снимках или видео со стандартной камеры.

Применение технологии распознавания лиц

Возможность быстро и легко распознавать лицо с помощью программного приложения открывает множество возможностей, поскольку ее можно использовать для решения многих задач. Ниже приведены некоторые из его основных приложений:

• Биометрическая безопасность . Хотя FRT менее точен, чем сканирование отпечатков пальцев и глаз, оно намного удобнее, поскольку не обязательно требует тесного взаимодействия с компьютерами.
  
• В помощь слепым — FRT может помочь слабовидящим или слепым людям узнавать окружающих, узнавать, когда им улыбаются или осуждают, и многое другое.
  
• Поиск изображений . Поисковые системы уже некоторое время предлагают эту услугу.
  
• Умные дома — системы искусственного интеллекта могут отслеживать членов семьи, когда они приходят и уходят, или перемещаются по дому, чтобы обновлять настройки и предпочтения устройств, такие как их музыкальные вкусы, освещение, комнатная температура и т. д.
  
• Здравоохранение . Некоторые редкие генетические заболевания можно диагностировать с помощью алгоритмов распознавания лиц. Эти системы проверяют особенности носа, бровей или щек.
  
• Предотвращение краж — распознавание лиц можно использовать для выявления известных магазинных воров в магазине и оповещения ответственного сотрудника службы безопасности. Это также было реализовано в Китае для сокращения отходов туалетной бумаги, поскольку два фута туалетной бумаги выдавались одному и тому же человеку дважды после девятиминутного интервала.
  
• Персонализированная реклама . Если компьютерный рекламный сервер может видеть лицо зрителя и сопоставлять его с записями, то он может показывать человеку персонализированную рекламу.
  
• Наблюдение за учащимися . ИИ можно применять для наблюдения за учащимися различными способами. Например, ученик должен появиться в классе и встать перед планшетом с приложением FRT, чтобы зарегистрироваться для посещения. Учителя также могут использовать FRT и AI через веб-камеру, чтобы отслеживать внимание студентов во время видеолекций. Это может дополнительно обеспечить глубокое понимание и возможности для более персонализированных курсов и викторин.
  
• Общественное наблюдение . Во многих городах по всему миру уже установлены тысячи камер во всех возможных углах, улицах и общественных местах. Просто подключив их к системе распознавания лиц, платформы могут автоматически отслеживать преступников и других опасных лиц.
  
• Пропавшие домашние животные и дети . Помимо преступников и опасных людей, FRT может дополнительно помочь властям идентифицировать пропавших без вести и узнать их местонахождение с помощью видеомониторинга в реальном времени.
  
• Банкомат банка . Большинство банкоматов уже оснащены видеокамерой, которая делает снимок клиента и подтверждает его с теми, кто находится в файле, чтобы предотвратить мошенничество и повысить безопасность.
  
• Системы самостоятельных платежей . Появляется множество оригинальных платежных решений, использующих распознавание лиц. Просто отсканируйте свое лицо, и заказ выполнен.
  
• Иммиграция . Аэропорты и таможенные контрольно-пропускные пункты по всему миру также используют распознавание лиц для упрощения операций.
  
• Отслеживание посещаемости — такое приложение, как Churchix, помогает пасторам определять и отслеживать посещаемость членов церкви, лично или с помощью видео.

Проблемы с конфиденциальностью и взломы безопасности

Очевидно, что технология распознавания лиц, как и любая другая технология, сопряжена с определенными проблемами. Вот его основные проблемы:

• Право собственности на данные . Правительства и коммерческие организации собирают фотографии и видео лиц, но остается большой вопрос: «Кому принадлежат эти данные о лицах»? Имеет ли корпорация право владеть лицом мужчины?
  
• Ошибочная идентификация — FRT не эффективен на 100%, поэтому всегда будут проблемы с ошибочной идентификацией. Проблема, однако, заключается в том, как власти решают эти проблемы с ошибочной идентификацией. Например, 35% ошибок распознавания лиц происходят с цветными женщинами, в отличие от только 1% для белых мужчин.
  
• Права на неприкосновенность частной жизни . Большинство видео- и онлайн-наблюдений осуществляются без согласия человека, что приводит к серьезным дебатам о государственной политике и правам на неприкосновенность частной жизни во многих юрисдикциях.
  
• Взломы . Технология распознавания лиц не защищена от взлома. Программное обеспечение для обработки изображений и приложения для дипфейков позволяют легко обходить приложения для распознавания лиц, и это вызывает много вопросов.

Лучшие приложения для распознавания лиц

Вы найдете много полезных приложений для смартфонов, которые используют технологию распознавания лиц на разных уровнях. Вот некоторые:

• Snapchat — Обнаруживает человеческое лицо и накладывает на него свои так называемые фильтры.
• Facebook — автоматически распознает людей на загруженных фотографиях.
• Face ID/Unlock — FRT для разблокировки смартфонов. Это называется Face ID на iPhone и Face Unlock на Android.
• Nestor — система онлайн-обучения, которая следит за вниманием ученика.
• SelfiePay — совершайте платежи, просто делая селфи.
• Faceapp — играйте с лицами на Android или iPhone.
• Face2Gene — медицинский инструмент для генетического сопоставления.
• Luxand — платформа распознавания лиц для разработчиков Android и iOS.
• FaceDNATest — ДНК-совпадение лиц.
• Railer — мобильное приложение для учета посещаемости и управления сменами.
• FaceFirst — система безопасности с распознаванием лиц для больниц, казино, магазинов, аэропортов и т. д.
• Mojipop — мультипликационные стикеры и аватары с вашим лицом.

Ведущие поставщики технологий распознавания лиц

Поставщики технологий распознавания лиц — это корпорации, которые предлагают услуги и программное обеспечение, связанные с FRT, разработчикам или коммерческим пользователям. Это зрелые компании с проверенными продуктами, и самые популярные из них:

• BioID — обнаружение живости и распознавание лиц как услуга.
• Amazon Rekognition — предварительно обученные модели для извлечения информации из фотографий и видео, включая подробную информацию о лице, эмоциях, сравнении, очках и т. д.
• Luxand — платформа распознавания лиц для разработчиков Android и iOS.
• Cognitec — поставщик биометрических технологий.
• Paravision — высокоточное программное обеспечение для искусственного интеллекта.
• FaceFirst — система безопасности с распознаванием лиц для больниц, казино, магазинов, аэропортов и т. д.
• Sky Biometry — облачная биометрия как услуга.
• Kairos — облачный API для распознавания лиц.
• Trueface — быстрый, точный и надежный ИИ для распознавания лиц.

Лучшие стартапы по распознаванию лиц

Понятно, что существует множество стартапов в области технологий распознавания лиц, преследующих ту или иную цель. Многие терпят неудачу, и каждый год появляются новые, но отрасль продолжает расти.

Вот некоторые из интересных:

• Spot — Компьютерное зрение для управления розничной торговлей.
• RefaceAI — ИИ для смены лиц.
• Kandu AI — Компьютерное зрение для розничной торговли.
• Facesoft — многофункциональная база данных FRT.
• Appolo AI — аналитика продаж.
• FacePinPoint — управление репутацией в сети.
• Facenition — розничная аналитика.

Вывод

Мы подошли к концу этого поста о распознавании лиц, и, как вы видели, отрасль динамична, расширяется и полна обещаний на будущее.

Вы также видели все различные предложения, от платформ для разработчиков до бизнес-инструментов и услуг, которые вы тоже можете использовать, чтобы опередить своих конкурентов.