Как работает система распознавания лиц?

Система распознавания лиц — это технология, способная сопоставлять человеческое лицо с цифрового изображения или видеокадра с базой данных лиц для подтверждения личности человека. Хотя она менее точна, чем распознавание отпечатков пальцев, ее часто предпочитают из-за ее бесконтактной природы. Это сложный способ проверки или установления личности человека с помощью алгоритма, который обрабатывает цифровое изображение или видеокадр. Она выделяет отличительные черты лица человека, показанного на изображении, и сопоставляет их с лицами, уже зарегистрированными в базе данных. Она становится все более популярной, и для нее постоянно разрабатываются новые способы применения. Цифровые изображения и видеокадры становятся более четкими и простыми для выделения отдельных людей и лиц, в то время как программное обеспечение и алгоритмы сопоставления выигрывают от увеличения источников данных и точности.  

Как работает распознавание лиц? 

Современная технология распознавания лиц основана на специальной нейронной сети, называемой сверточной нейронной сетью. Чтобы соответствовать шаблонам лица, нейронные сети обрабатывают каждое изображение в несколько этапов: 

• Первый шаг — система получает изображение лица с помощью камеры. Это может быть фотография, видеозапись или живое видео. Сначала система обнаруживает лицо в изображении, используя алгоритмы, которые ищут характерные черты лица, такие как глаза, нос и рот. На этом этапе важно отделить лицо от фона и других объектов. 
• Обнаруженное лицо выравнивается и нормализуется. Это включает в себя коррекцию наклона головы, изменение масштаба изображения и приведение изображения к стандартному формату, чтобы улучшить точность последующего анализа. 
• Извлечение признаков. В результате анализа извлекаются черты лица, которые используются для создания отпечатка или шаблона лица — цифровой карты геометрии лица. 
• Анализ лица. После обнаружения лица технология анализирует черты лица. Этот анализ обычно основан на геометрии лица, измеряя различные ключевые точки на лице, известные как ориентиры или узловые точки, которые могут включать расстояние между глазами, форму линии подбородка и контуры скул, губ и носа. 
• Сравнение. Этот шаблон лица затем сравнивается с базой данных известных лиц. Это делается с использованием сложных алгоритмов сопоставления, которые могут обрабатывать изменения в освещении, выражениях лица и углах. 
• Принятие решения. На основании сравнения система принимает решение о том, идентифицировано ли лицо и кому оно принадлежит. Если соответствие найдено, система может предоставить идентификационную информацию или выполнить предустановленные действия (например, открыть дверь, предоставить доступ к системе и т.д.). 

Нейронная сеть преобразует каждый шаблон лица в числовой код, при этом каждый шаблон выражается в виде числового вектора. Чем ближе два вектора друг к другу, тем больше вероятность совпадения лица между ними. Технология распознавания лиц работает путем захвата цифрового изображения или видеокадра, включающего лицо. Это изображение тщательно анализируется для определения конкретных ориентиров или особенностей на лице, известных как узловые точки. Эти узловые точки, которые являются важнейшими элементами геометрии лица человека, такими как расстояние между глазами или ширина носа, используются для создания шаблона лица — цифрового представления уникальных характеристик лица. 

Современные системы распознавания лиц используют сложные алгоритмы, которые могут оценивать и регистрировать более 80 таких узловых точек из шаблона лица. Информация из этого шаблона лица преобразуется в математическую формулу, в результате чего получается то, что называется подписью лица. Эта подпись представляет собой отличительный числовой код, который инкапсулирует черты лица, хранящиеся в базе данных. Когда технология распознавания лиц встречает новое изображение, она сравнивает новый шаблон лица с подписями лица в существующей базе данных известных лиц. Используя сложный массив алгоритмов искусственного интеллекта, система оценивает шаблон лица с впечатляющей скоростью и точностью, чтобы установить, есть ли совпадение с любой сохраненной подписью лица. 

Ключ к растущему успеху технологии распознавания лиц заключается в достижениях в области машинного обучения, которые совершенствуют процесс создания и сравнения шаблонов лиц. По мере того, как система учится на каждом обрабатываемом ею лице, она постепенно повышает свою точность, усиливая ключевую роль технологии в таких областях, как безопасность, личная аутентификация и различные приложения в цифровой экосистеме. 

Основные технологии систем распознавания лиц 

• Искусственный интеллект. ИИ, в частности алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения, лежит в основе современных систем распознавания лиц. Эти алгоритмы позволяют системе обучаться на огромных объемах данных и совершенствоваться с течением времени. 
• Компьютерное зрение. Эта область ИИ занимается тем, как компьютеры могут получать высокоуровневое понимание из цифровых изображений или видео. Она включает в себя автоматическое извлечение, анализ и понимание полезной информации из одного изображения или последовательности изображений. 
• Биометрический анализ. Биометрия относится к статистическому анализу биологических данных, которые в случае распознавания лиц представляют собой уникальные черты лица. 
• Нейронные сети. В частности, сверточные нейронные сети (CNN) используются для задач распознавания изображений и имеют решающее значение на этапе извлечения признаков в системах распознавания лиц. 

В совокупности эти технологии составляют основу систем распознавания лиц, позволяя им функционировать со все большей точностью и надежностью. 

Точность систем распознавания лиц 

Алгоритмы распознавания лиц не так точны, как алгоритмы отпечатков пальцев или радужной оболочки глаза. Однако, учитывая развитие нейронных сетей, точность алгоритмов распознавания лиц резко возросла. Точность каждого алгоритма измеряется двумя классами ошибок: 

1. Ложная положительность 
2. Ложная негативность 

Ложная позитивность возникает, когда программное обеспечение ошибочно считает фотографии двух разных людей одним и тем же человеком. С другой стороны, ложная негативность означает, что программное обеспечение не смогло распознать одного и того же человека. Всегда существует компромисс между ложной позитивностью и ложной негативностью, поэтому иногда бывает сложно установить пороговые значения в биометрии. 
Точность распознавания лиц стремительно растет. Ведущие мировые алгоритмы распознавания лиц снизили частоту ошибок на порядки (с 10% до менее 1%) всего за 3 года. В период с 2014 по 2018 год точность технологии распознавания лиц выросла в 20 раз. Эти постоянные улучшения в течение следующих нескольких лет, вероятно, принесут множество новых вариантов использования. 

Преимущества систем для распознавания лиц 

Программное обеспечение для распознавания лиц имеет множество преимуществ. Ключевой областью является повышение безопасности как в общественных местах, так и для компаний и организаций, таких как банки, школы, тюрьмы и аэропорты. Оно может помочь правоохранительным органам быстрее идентифицировать людей, представляющих интерес, и определять их перемещения, чтобы отслеживать их и не допускать причинения ими вреда. 

Оно также может ускорить проверку личности в аэропортах, на границах и для личных административных задач, таких как банковские операции или вход и выход из рабочих мест и других зданий. Оно также очень хорошо работает с социальными сетями, предоставляя альтернативный, неинвазивный метод доступа к учетным записям вместо ввода паролей или кодов. Розничные торговцы и специалисты по маркетингу также могут использовать эту технологию для более точной адаптации рекламы и коммерческих сообщений для клиентов. 

Варианты использования систем распознавания лиц

В настоящее время технология распознавания лиц имеет широкий спектр применения по всему миру — от индивидуальной адаптации и личной безопасности до идентификации людей в толпе и собраниях. Наиболее распространенные варианты использования этой технологии включают: 

• Уголовная идентификация подозреваемых 
• Цифровая адаптация клиентов 
• Контроль доступа 
• Безопасность и наблюдение 
• Предотвращение мошенничества с персональными данными 
• Регистрация на мероприятия 
• Операции в аэропорту 
• Проверка финансовых услуг 
• Разблокировка смартфона 
• Аналитика розничной торговли 

Системы распознавания лиц становятся все более распространенными и находят применение в различных сферах, обеспечивая высокую точность и надежность идентификации.