Prepoznavanje Obrazov: Kako Deluje In Kaj Se Zgodi? - Alternativni Pogled

Kazalo:

Prepoznavanje Obrazov: Kako Deluje In Kaj Se Zgodi? - Alternativni Pogled
Prepoznavanje Obrazov: Kako Deluje In Kaj Se Zgodi? - Alternativni Pogled

Video: Prepoznavanje Obrazov: Kako Deluje In Kaj Se Zgodi? - Alternativni Pogled

Video: Prepoznavanje Obrazov: Kako Deluje In Kaj Se Zgodi? - Alternativni Pogled
Video: Как из 3-х вещей создать 3 образа? | Ольга Чистова 2024, Marec
Anonim

Greš po stopnicah in vstopiš v dvigalo. Ve, v katero nadstropje morate iti. Vrata v stanovanje se odprejo pred vami. Računalnik in telefon vas "prepoznata" in ne potrebujete gesla. Avtomobili, družabna omrežja, trgovine - vsi vas pozdravljajo, komaj vas vidijo, vas pokličejo po imenu in pričakujejo vaš vsak korak. Tako deluje prepoznavanje obrazov. Kot? Strašljivo?

Na prvi pogled se morda zdi, da vsaka organizacija, ki si to lahko privošči, spremlja vsak vaš korak in zbira dokumentacijo o vas. Ne morete si niti predstavljati, kako široko so se tehnologije za prepoznavanje obraza razširile po vsem svetu in kakšne močne možnosti obljubljajo. Poleg zgornjih primerov vam sistemi za prepoznavanje obrazov omogočajo tako preproste in zapletene stvari:

- potrditev identitete študenta med spletnimi izpiti;

- identifikacija oseb s "črnega seznama" na vhodu na stadione in nočne klube;

- plačilo za blago;

- ohranjati svoje mesto v liniji, ko obiščete zabaviščni park;

- odklepanje telefona ali računalnika.

Kaj lahko rečem, če samo v Moskvi že obstaja mreža več kot 150.000 zunanjih videonadzornih kamer. Pred njimi se ni nikjer skriti, zato ljudje razmišljajo, vendar lestvica "nadzora" ni tako velika. Omrežje uporablja močan sistem prepoznavanja obrazov, vendar je za delo potrebno veliko moči, tako da v realnem času deluje le 2-4 tisoč kamer. Do zdaj je množični nadzor prebivalstva le zastrašujoč, zato se je vredno osredotočiti na resnične prednosti te tehnologije. Ampak najprej stvari.

Promocijski video:

Kako deluje sistem prepoznavanja obrazov?

Ste se kdaj vprašali, kako sami prepoznate obraz, ga prepoznate? Kako računalnik to naredi? Seveda imajo človeški obrazi določene lastnosti, ki jih je enostavno opisati. Razdalja med očmi, položaj in širina nosu, oblika obrvi in brade - vse te podrobnosti nezavedno opazite, ko pogledate drugo osebo. Računalnik vse to počne z določeno učinkovitostjo in natančnostjo, saj s kombiniranjem vseh teh meritev pridobi matematično formulo človeškega obraza.

Kako dobro torej sistem prepoznavanja obraza trenutno deluje? Ni slabo, včasih pa narobe. Če ste na Facebooku ali kakšni drugi platformi že kdaj naleteli na programsko opremo za prepoznavanje obrazov, ste verjetno opazili, da obstaja toliko zabavnih rezultatov kot natančnih. In čeprav tehnologija ni stoodstotno natančna, je dovolj dobra, da se lahko široko uporablja. In celo vas spravlja ob živce.

Image
Image

Paul Howie iz NEC-a pravi, da njihov sistem prepoznavanja obraza pregleda posamezne identifikatorje:

"Mnogi na primer menijo, da je razdalja med očmi edinstvena lastnost. Lahko pa gre za razdaljo od brade do čela in drugih komponent. Zlasti upoštevamo 15–20 dejavnikov, ki se jim zdijo pomembni, in druge dejavnike, ki niso več tako pomembni. Tako se ustvari tridimenzionalna slika glave osebe, tako da tudi če je delno pokrita, lahko še vedno dobimo natančno ujemanje. Sistem nato prevzame obrazni podpis in ga posreduje skozi bazo podatkov."

Moram skrbeti za programsko opremo za prepoznavanje obrazov?

Najprej so prepoznavanje obrazov podatki. Podatke je mogoče zbirati in hraniti, pogosto brez dovoljenja. Ko se informacije zberejo in shranijo, bodo odprte za kramp. Platforme za prepoznavanje obraza še niso bile močno pokvarjene, toda ko se tehnologija širi, je vaša biometrija v rokah čedalje več ljudi.

Image
Image

Obstajajo tudi vprašanja lastništva. Večina ljudi ne ve, da ko se prijavijo na platforme družbenih medijev, kot je Facebook, njihovi podatki od tega trenutka pripadajo samemu Facebooku. Ker število podjetij, ki uporabljajo prepoznavanje obrazov, nenehno raste, zelo kmalu ne bo treba niti na spletu nalagati svojih fotografij, da bi bili ogroženi. Tam so že shranjeni in se že dolgo hranijo.

Ko že govorimo o programski opremi, vsi delujejo na različne načine, vendar v osnovi uporabljajo podobne tehnike in nevronske mreže. Vsak obraz ima številne značilne lastnosti (na svetu je nemogoče najti dva enaka obraza in bilo jih je toliko v celotni zgodovini človeštva!). Na primer, programska oprema FaceIt te funkcije definira kot sidrne točke. Vsak obraz vsebuje približno 80 vozliščih točk, podobnih tistim, ki smo jih omenili prej: razdalja med očmi, širina nosu, globina očesnih vtičnic, oblika brade, dolžina čeljusti. Te točke se merijo in ustvarijo številčno kodo - "obrazni tisk" - ki se nato vnese v bazo podatkov.

Prepoznavanje obrazov se je v preteklosti opiralo na 2D slike za primerjavo ali identifikacijo drugih 2D slik iz baze podatkov. Za učinkovitost in natančnost mora biti slika obraz, ki gleda naravnost v fotoaparat, z majhno disperzijo svetlobe in brez obraza. Seveda je delovalo precej slabo.

V večini primerov posnetki niso bili posneti v primernem okolju. Že majhna igra svetlobe lahko zmanjša učinkovitost sistema, kar vodi do visokih stopenj odpovedi.

2D je nadomestilo prepoznavanje 3D. Ta novonastali trend v programski opremi uporablja 3D model za zagotavljanje zelo natančnega prepoznavanja obraza. Programska oprema z zajemom 3D slike površine obraza osebe v realnem času izpostavlja značilnosti - kjer trdo tkivo in kosti štrlijo največ, na primer krivine očesne vtičnice, nosu in brade - za prepoznavanje predmeta. Ta območja so edinstvena in se sčasoma ne spreminjajo.

Image
Image

Z uporabo globine in osi merjenja, na katere ne vpliva osvetlitev, lahko 3D sistem prepoznavanja obrazov uporabimo celo v temi in prepoznamo predmete iz različnih zornih kotov (tudi v profilu). Takšna programska oprema poteka skozi več stopenj in identificira osebo:

Zaznavanje: naredite posnetek z digitalnim skeniranjem obstoječe fotografije (2D) ali videoposnetka, da dobite živo sliko predmeta (3D).

Centriranje: Ko je obraz zaznan, sistem označi položaj glave, velikost in držo.

Meritev: sistem z milimetrsko natančnostjo meri krivulje na obrazu in ustvari šablono.

Zastopanje: sistem prevede predlogo v edinstveno kodo. Ta koda daje vsakemu vzorcu nabor številk, ki predstavljajo lastnosti in poteze obraza.

Ujemanje: če je slika v 3D in baza podatkov vsebuje 3D slike, bo ujemanje potekalo brez spreminjanja slike. Če pa podatkovna zbirka sestavlja dvodimenzionalne slike, se tridimenzionalna slika razgradi na različne komponente (kot dvodimenzionalne slike enakih lastnosti obraza, posnete z različnih zornih kotov) in se pretvorijo v dvodimenzionalne slike. In potem se ujemanje najde v bazi podatkov.

Preverjanje ali identifikacija: med postopkom preverjanja se posnetek primerja le z enim posnetkom v bazi podatkov (1: 1). Če je cilj identifikacija, se posnetek primerja z vsemi posnetki v bazi podatkov, kar ima za posledico več možnih tekem (1: N). Po potrebi se uporablja ena ali druga metoda.

Kje se uporabljajo sistemi za prepoznavanje obrazov?

V preteklosti so sistemi prepoznavanja obrazov našli uporabo predvsem v organih pregona, saj so jih organi uporabljali za iskanje naključnih obrazov v množici ljudi. Nekatere vladne agencije so uporabile tudi podobne sisteme za varnost in za odpravo volilnih goljufij.

Vendar pa obstaja veliko drugih situacij, v katerih takšna programska oprema postane priljubljena. Sistemi postajajo cenejši, njihova distribucija raste. Zdaj so združljivi s kamerami in računalniki, ki jih uporabljajo banke in letališča. Potovalne agencije delajo na programu "sezonskih potnikov" za hitro varnostno pregledovanje potnikov, ki prostovoljno posredujejo informacije. Čakalne vrste na letališču se bodo hitreje premikale, če bodo ljudje prehajali skozi sistem prepoznavanja obrazov, ki se ujema z interno bazo podatkov.

Image
Image

Druge možne uporabe vključujejo bankomati in točilni avtomati. Programska oprema lahko hitro preveri strankin obraz. Po dovoljenju stranke bankomat ali terminal fotografira obraz. Programska oprema ustvarja odtis obraza, ki ščiti kupca pred krajo identitete in goljufivimi transakcijami - bankomat preprosto ne bo dal denarju osebi z drugim obrazom. Tudi koda PIN ni potrebna.

Magija? Tehnologija

Razvoj tehnologije prepoznavanja obrazov na področju bančnih nakazil je lahko še posebej pomemben in zanimiv. Pred kratkim je ruska banka Otkrytie predstavila svojo edinstveno rešitev, razvito pod blagovno znamko tehnologije Open Garage: prenos denarja s fotografije v mobilni aplikaciji Otkritie. Transfers. Namesto da vtipkate številko kartice ali telefonske številke, morate samo fotografirati osebo, ki mora opraviti prenos. Sistem za prepoznavanje obrazov bo fotografijo primerjal z referenčno (naredi jo, ko banka izda kartico) in opozoril na ime in priimek. Vse, kar ostane, je, da izberete kartico in vnesete znesek. Najpomembneje je, da lahko stranke tretjih bank to funkcijo uporabljajo tudi za nakazila strankam Otkritie - pošiljatelj nakazila lahko uporablja kartico katere koli ruske banke.

Image
Image
Image
Image

"Uporaba fotografije stranke namesto številke bančne kartice je bistveno nov pristop k spletnim prenosom, ki temelji na uporabi sistema za prepoznavanje obrazov nevronskih omrežij, ki omogoča, da se stranka z visoko stopnjo natančnosti prepozna po svojih biometričnih podatkih," pravi vodja oddelka za razvoj partnerskih sistemov banke Otkritie Aleksej Matvejev. - Storitev uporabnikom odpira popolnoma nove življenjske scenarije za izvajanje denarnih nakazil. Trenutno noben od svetovnih udeležencev na finančnem trgu ne ponuja takšnih storitev svojim strankam."

Ilya Khel