Программа face id что это

Face ID в смартфонах и биометрические системы распознавания лиц: ключевые отличия

Системы распознавания лиц сегодня окружают каждого из нас: с их помощью находят преступников, бесконтактно оплачивают покупки в супермаркетах и проходят через турникеты в метро. И речь не только о глобальном видеонаблюдении, но и о хорошо знакомом Face ID в смартфоне. Однако, несмотря на схожесть задач, принципы работы и методология у этих решений разные. Давайте разбираться.

Face ID: как это работает?

Функция распознавания лица в смартфоне – это способ идентификации и подтверждения личности. Алгоритм Face ID сопоставляет лицо, находящееся перед ним, с сохраненным ранее шаблоном и отвечает на запрос является ли данный пользователь владельцем аппарата.

Face ID применяется для разблокировки гаджета, входа в приложения и совершения покупок или денежных переводов. Система не предназначена для идентификации большого количества людей и, что важно, биометрические данные не отправляются в облако, а остаются на устройстве пользователя. Практически это означает следующее: когда FaceID применяется для подтверждения транзакции, например, в банковском мобильном приложении, банк не может быть абсолютно уверен, что операцию проводит непосредственно его Клиент, а не другой человек, имеющий доступ к телефону.

Как работает Face ID

Как смартфон узнает, что Я это Я?! Детали технологии немного различаются в зависимости от моделей устройств, но в целом работу системы распознавания лиц в смартфонах можно условно разделить на четыре этапа:

• сканирование лица при помощи сенсора или фронтальной камеры
• получение уникальных данных – система ориентируется на набор особенностей сканируемого лица: контуры глазниц, форма скул и ширина носа
• получение шаблона с ранее полученными данными о пользователе
• поиск соответствий или сравнение – этап, на котором система “отвечает” разрешить доступ или нет.

Весь этот процесс, учитывая мощности современных процессоров, занимает всего доли секунды.

А как работает видеоаналитика с распознавание лиц? И в чем различия?!

Обнаружение и распознавание лиц в видеонаблюдении (facial recognition technology) — это технология, способная сопоставить лицо человека из видео или фото с базой данных лиц на сервере. Интеллектуальная видеоаналитика распознавания лиц работает следующим образом:

Шаг 1 – камера фиксирует и определяет лицо человека отдельно или в толпе. Современные комплексы позволяют распознать человека, даже если он не смотрит в камеру, но находится в допустимых пределах поворота головы.

• Биометрический комплекс FaceNeuroVision, к примеру, гарантирует распознавание лица с поворотом до 35 градусов по горизонтали и вертикали. На практике – до 90.

Шаг 2 – подробный анализ изображения лица с помощью ИИ и машинного обучения в режиме реального времени. Алгоритм системы оценивает узловые точки лица, расположение которых уникально для каждого человека.

Инфо. Что такое Apple Face ID и зачем?

Шаг 3 – преобразование цифрового изображения в биометрические данные и получение так называемого “отпечатка лица”.

Шаг 4 – передача данных на сервер и сравнение полученного отпечатка лица с имеющимися в базе данных образцами.

В отличие от Face ID, которая используется в большей мере для биометрической аутентификации, видеоаналитические системы применяются для решения задач в самых разных отраслях – от безопасности до образования:

Безопасность. Правоохранительные органы и спецслужбы используют системы распознавания лиц для поиска преступников, доказательства правонарушений и их предотвращения. Биометрическую видеоаналитику применяют для обеспечения безопасности в аэропортах и метро, на спортивных мероприятиях, в торговых и образовательных центрах, а также на закрытых режимных объектах.

Розничная торговля, общепит и банки. Система распознавания лиц помогает узнавать клиентов в лицо, понимать портрет аудитории, предотвращать мошенничество и оптимизировать сервис так, чтобы продавать больше, а также гарантировать безопасность проводимых транзакций. Использование сервисов биометрической верификации в мобильном банкинге позволяет проводить сравнение цифрового отпечатка лица с эталонным профилем Клиента непосредственно на сервере банка, а не на устройстве Клиента. Это является надежной защитой от подлога личности и проведения транзакции другим пользователем.

• Совсем недавно на рынке появилисьсверхкомпактные коробочные решения для биометрического распознавания лиц,которые позволяют использовать видеоаналитику Facial recognition даже на объектах, где установка серверов или персональных компьютеров затруднительна или не представляется возможной (банкоматы, рестораны, кафе, мини магазины). FNV Appliance – самый простой и экономически выгодный способ внедрить нейросетевую систему биометрического распознавания лиц FaceNeuroVision на объектах малого бизнеса и ритейла. Несмотря на достаточно компактный размер он позволяет контролировать доступ в охраняемые зоны, вести учет рабочего времени сотрудников, минимизировать риски недобросовестных действий, идентифицировать нарушителей и сокращать потери от воровства, а также идентифицировать VIP-клиентов и отслеживать поведение покупателей для маркетинговых целей.

Здравоохранение и медицина. Распознавание лиц в клиниках, больницах и домах престарелых помогает идентифицировать пациентов для сокращения очередей, отслеживать прием лекарств и наблюдать за состоянием больных. Кроме того, нейросети уже научились быстро и точно устанавливать диагнозы и обнаруживать генетические заболевания по характерным признакам на лице.

Образование. Сервисы распознавания лиц помогают и в учебных заведениях: они могут отслеживать посещаемость, а также наблюдать за учащимися во время важных тестов или экзаменов, чтобы те не списывали и не использовали подсказки.

Резюме

Системы распознавания лиц позволяют решать широчайший спектр задач, поэтому интерес к ним стабильно высок, а спрос возрастает в геометрической прогрессии.

Face ID и видеоаналитические биометрические системы предназначены для разных целей и соответственно, механизмы их работы, инструменты и процессы передачи данных различаются. Важным отличием также является алгоритм сравнения лица с эталонными данными – производится он на устройстве пользователя или на сервере Заказчика.

Источник: habr.com

Сведения о передовой технологии Face ID

На iPhone и iPad хранятся многие составляющие нашей цифровой жизни, которые необходимо защищать. Технология Touch ID в свое время стала настоящим прорывом в области аутентификации по отпечатку пальца, а Face ID — это совершенно новый уровень распознавания пользователя по лицу.

Face ID представляет собой интуитивный и надежный метод аутентификации, в основе которого лежит создание структурной карты лица с помощью инновационной системы камер TrueDepth и передовых технологий. Достаточно одного взгляда, чтобы технология Face ID безопасно разблокировала iPhone или iPad Pro.

Ее также можно использовать для подтверждения покупок в iTunes Store, App Store и Магазине книг, совершения платежей при помощи службы Apple Pay и не только. Разработчики также могут разрешить авторизацию в своих приложениях с помощью Face ID. В приложениях с поддержкой функции Touch ID поддерживается и технология Face ID. Узнайте, какие модели iPhone и iPad поддерживают Face ID.

Передовые технологии

Face ID — это результат объединения самых передовых аппаратных и программных компонентов Apple. Камера TrueDepth захватывает данные лица, проецируя на него и анализируя несколько тысяч невидимых точек. Таким образом устройство составляет подробную структурную карту лица, а также его изображение в инфракрасном спектре.

Фрагмент системы Neural Engine микропроцессоров A11, A12 Bionic, A12X Bionic, A13 Bionic, A14 Bionic и A15 Bionic, защищенный модулем Secure Enclave, преобразует структурную карту и инфракрасное изображение в математическое представление, которое сравнивается с зарегистрированными данными лица. Технология Face ID автоматически адаптируется к таким изменениям внешности, как макияж или небритость.

При более значительных изменениях (например, сбривание бороды) система предложит ввести пароль, чтобы подтвердить вашу личность, и только после этого обновит данные о лице. Технология Face ID распознает лица даже при наличии шляпы, шарфа, контактных линз, корректирующих и солнцезащитных очков. Кроме того, она работает в помещениях, на улице и даже в полной темноте.

В iOS 15.4 и более поздних версиях и на iPhone 12 или более новых моделях функцию Face ID можно использовать даже не снимая маску. Чтобы начать использовать Face ID, необходимо сначала зарегистрировать лицо. Это можно сделать во время первоначальной настройки устройства или позже в меню «Настройки» > «Face ID и код-пароль».

Чтобы разблокировать устройство с помощью Face ID, просто посмотрите во фронтальную камеру. Лицо или глаза должны находиться в диапазоне обзора камеры TrueDepth. При этом неважно, лежит устройство на какой-нибудь поверхности или вы держите его в руках. Диапазон обзора камеры TrueDepth такой же, как при фотосъемке или видеозвонках FaceTime с использованием фронтальной камеры.

Технология Face ID лучше всего работает, когда устройство находится на расстоянии вытянутой руки от лица или меньше (25–50 см). Чтобы использовать Face ID не снимая маску, настройте эту функцию и убедитесь, что глаза находятся в диапазоне обзора камеры. Когда вы поднимаете iPhone или касаетесь его экрана, чтобы вывести его из режима сна, либо получаете входящее уведомление, камера TrueDepth активируется автоматически. Она распознает ваше лицо, считывая точные структурные данные и инфракрасное изображение, а затем разблокирует устройство. Аутентификация выполняется за счет сопоставления этих данных с сохраненными математическими представлениями.

Меры безопасности

• Устройство было только что включено или перезапущено.
• С момента последней разблокировки устройства прошло более 48 часов.
• Прошло шесть с половиной дней с момента последней разблокировки устройства при помощи пароля и 4 часа с момента последнего использования Face ID.
• На устройство поступила команда об удаленной блокировке.
• Было предпринято пять неудачных попыток распознать лицо.
• Был начат процесс выключения устройства или запуска функции «Экстренный вызов — SOS» (удерживание одной из кнопок регулировки громкости и боковой кнопки одновременно в течение 2 секунд).

В случае потери или кражи устройства можно предотвратить использование Face ID для его разблокировки, отметив устройство как пропавшее в приложении «Локатор».

Конфиденциальность

Компания Apple заботится о конфиденциальности данных своих клиентов. Данные Face ID (в том числе математические представления лица) шифруются и защищаются с помощью модуля Secure Enclave. Эти данные будут уточняться и обновляться по мере использования Face ID, в том числе при успешной аутентификации. Кроме того, Face ID обновит данные, если обнаружит близкое совпадение, после которого устройство будет разблокировано с помощью пароля. Данные Face ID хранятся на устройстве и никогда не копируются в iCloud или куда-либо еще.

После регистрации лица в Face ID можно управлять использованием этой функции или отключить ее в любой момент. Например, чтобы запретить разблокировку устройства с помощью Face ID, перейдите в меню «Настройки» > «Face ID и код-пароль» > «Использовать Face ID» и отключите параметр «Разблокировка iPhone» или «Разблокировка iPad».

Вы также можете использовать Face ID без настройки режима на случай ношения маски. Чтобы полностью отключить Face ID, перейдите в меню «Настройки» > «Face ID и код-пароль» и нажмите «Сбросить Face ID». В результате хранящиеся на устройстве данные Face ID, включая математические представления лица, будут удалены. Если вы сотрете все данные с устройства или сбросите его настройки с помощью службы «Найти iPhone» либо выберите команду «Стереть контент и настройки», все данные Face ID будут удалены.

Камера TrueDepth будет автоматически активировать поддержку функций распознавания внимания, например затемнение дисплея, когда вы не смотрите на устройство, или уменьшение громкости оповещений, когда смотрите, даже без регистрации в Face ID. При использовании браузера Safari устройство определяет, смотрите ли вы на него, и если нет — выключает экран. Если вам не нужны эти функции, перейдите в меню «Настройки» > «Face ID и код-пароль» и отключите параметр «Распознавание внимания».

Технологию Face ID можно использовать для аутентификации в приложениях, которые ее поддерживают. Такие приложения получают только уведомления об успешной авторизации. У них нет доступа к данным Face ID, связанным с зарегистрированным лицом.

Безопасность

iPhone, iPad Pro и система камер TrueDepth были тщательно протестированы на соответствие международным стандартам безопасности. Система камер TrueDepth безопасна в обычных условиях использования. Ее излучаемая мощность очень мала, поэтому работа с ней не вредит глазам или коже.

Важно помнить, что лазерная система может быть отключена в целях безопасности, если устройство повреждено или неисправно. При получении на iPhone или iPad Pro уведомления о том, что функция Face ID отключена, обратитесь к техническому специалисту, который прошел обучение и может выполнить ремонт вашего устройства с использованием оригинальных запасных частей Apple. Ошибки, допущенные при выполнении ремонта, модификация или использование неоригинальных компонентов Apple в лазерных системах могут нарушить работу механизмов обеспечения безопасности и вызвать опасное воздействие, а также травмы глаз или кожи. Узнайте, что делать при появлении уведомления об отключении функции Face ID.

Если смотреть на экран через видоискатели камер определенного типа, можно заметить свечение, исходящее из камеры TrueDepth. Это нормальное явление, поскольку некоторые камеры регистрируют инфракрасное излучение. Кроме того, при использовании устройства в очень темном помещении можно увидеть слабый свет от камеры TrueDepth. Он становится заметен только при полном отсутствии других источников света.

Универсальный доступ

Возможности универсального доступа — это неотъемлемая часть продуктов Apple. Пользователи с ограниченными физическими возможностями могут во время регистрации выбрать вариант «Параметры Универсального доступа». При использовании этой настройки не требуется вращать головой для захвата лица под разными углами. Использовать Face ID будет по-прежнему безопасно, однако при взгляде на iPhone или iPad Pro голова должна будет каждый раз находиться примерно в одном и том же положении.

Face ID предусматривает еще одну возможность универсального доступа — для пользователей с нарушениями зрения. Чтобы разрешить работу Face ID без взгляда в камеру с открытыми глазами, перейдите в меню «Настройки» > «Универсальный доступ» > «Face ID и внимание» и отключите параметр «Требование внимания для Face ID». Если во время первоначальной настройки была выбрана функция VoiceOver, этот параметр будет отключен автоматически.

Дополнительная информация

• Узнайте, как настроить и использовать Face ID.
• Используйте Face ID в маске.
• Получите помощь по использованию Face ID.

Источник: support.apple.com

Что такое технологии Face ID и Liveness и как их используют в мобильных приложениях

Биометрия сегодня на подъеме. Особенно впечатляет скорость развития технологии распознавания лица в областях контроля доступа и бесконтактных платежей. Еще каких-нибудь 10-12 лет назад безконтактная оплата с помощью смартфона (NFC) казалась нам фантастикой, медленно становящейся реальностью. Сейчас для совершения покупки в некоторых оффлайн-магазинах не нужен даже смартфон, не говоря о пластиковой карте, достаточно посмотреть в камеру на кассе. Я говорю о селфи-биометрии — биометрическом распознавании лица во время проведения транзакции (Face Pay) или для получения доступа: к устройству, сервису, приложению.

Взрывной рост этой технологии стал возможен благодаря достижениям в области искусственного интеллекта, направленным на борьбу с биометрическим мошенничеством — подделкой биометрических данных пользователей: изображения лица, отпечатков пальцев, голоса. Решения, позволяющие безошибочно идентифицировать реального пользователя и выявить мошенника, способствуют повышению доверия к доступу по биометрии лица. Сегодня я хочу рассказать о том, как работают в приложениях технологии распознавания лиц Face ID и Liveness. Думаю, вам уже пора знать это, ведь нас ждет беспарольное будущее, а селфи-биометрия очень скоро станет нашим верификационным стандартом, вытеснив даже отпечатки пальцев и сканирование радужки глаза, поскольку здесь отсутствует прямой контакт с пользователем.

Face ID: как работает, кейс и немного истории

Face ID — это биометрическая технология распознавания лица для его идентификации с целью подтверждения личности человека. Технология применяет методы трехмерного и двухмерного сканирования лица пользователя, анализа деталей изображения лица и их сопоставления с эталоном из базы данных. Проще говоря, каждый человек имеет уникальное строение лица. Специальное программное обеспечение способно анализировать его, сопоставляя с информацией в базе данных для последующей идентификации того, кто вы такой. Сравнение моделей лица происходит с помощью программ, основанных на искуственных сверточных нейронных сетях.

Facial recognition technology (FRT) еще до мобильных телефонов активно использовали и сейчас используют в правоохранительных органах как инструмент розыска преступников; в Physical Access Control System (PACS) — банки, офисы; в системах наблюдения аэропортов и других общественных мест; в медицине и генетике — для обнаружения генетических нарушений (например, фреймворки Face2Gene и DeepGestalt).

В мобильных телефонах технология используется для разблокировки аппарата, доступа пользователя к приложениям и совершения денежных транзакций (оплаты, перевода). В Android-смартфонах и планшетах распознавание лица применяется уже с десяток лет.

Однако способ, применяемый там для идентификации, не безопасен, поскольку использует алгоритм 2D-распознавания. то есть достаточно только фотографии, а не трехмерного изображения, чтобы разблокировать телефон, а это легко подделать. Качество передней камеры аппарата является здесь определяющим фактором, как и сложность алгоритма, используемого для извлечения деталей лица. Сегодня сверточные сети используют в дорогих смартфонах, но не в бюджетных (например, 360 Face Unlock от Huawei и технологии быстрой разблокировки OnePlus). А ведь именно они позволяют точно идентифицировать личность.

Трехмерное распознавание лица в мобильном телефоне впервые внедрила5 Apple Inc., презентовав функцию Face ID в 2017 году в рамках запуска iPhone X. Именно Apple озвучила такое название, которое сейчас стало нарицательным для технологии идентификации по лицу: разные компании используют термин «Face ID» в своих сервисных решениях для банковской сферы, ритейла, сферы доставки и логистики, в системах контроля доступа (например, Face ID Biometrics, Evergreen). Свои решения по распознаванию лиц сегодня имеют все гиганты программного обеспечения: Google (FaceNet); Facebook (DeepFace); Microsoft, IBM и Megvii (FACE ++); Amazon (Rekognition); Academia (GaussianFace).

Но, конечно, самый популярный кейс реального применения — это Apple Face ID. Для биометрического сканирования формы лица и ее распознавания при снятии блокировки в iPhone задействуется камера TrueDepth, оснащенная двумя инфракрасными проекторами, выделяющими лицевые точки и сохраняющими их в память в виде математического кода.

Комплекс из камеры и датчиков приближения и освещенности, системы подсветки Flood Illuminator (которую не видно в темноте) и проектор точек Dot Projector создает высокоточную трехмерную модель лица и сохраняет шаблон напрямую в процессор. За хранение ключа Face ID отвечает специально заблокированная часть ЦП смартфона.

По заверениям разработчиков, система способна самообучаться и подстраиваться под пользователя, не обращая внимания на одежду, очки и возрастные изменения лица. Функцию Face ID можно использовать для авторизации покупок с помощью платежной системы Apple Pay.

По утверждению Apple технология Face ID проверяет соответствие с использованием данных о структуре лица, которые невозможно считать с напечатанной или цифровой двухмерной фотографии. А сложные нейронные сети защищают от мошенничества с использованием масок или других приемов. Технология Face ID может даже определять ваше внимание.

Она распознает ваше лицо, только если ваши глаза открыты и вы смотрите на устройство. Это усложняет задачу разблокировать устройство без вашего ведома (например, когда вы спите). Вероятность того, что другой человек сможет разблокировать ваш iPhone или iPad Pro с помощью Face ID, составляет 1 из 1 000 000.

Liveness: как работает, кейс

Но как система определяет, реальный и живой ли человек перед ней? Для этого существует еще одна интересная технология — Liveness. Она «занимается» биометрическим определением живого лица. Liveness Detection не позволяет ботам и злоумышленникам использовать украденные фотографии, внедренные deepfake-видео, реалистичные маски или другие подделки для создания или доступа к онлайн-аккаунтам.

Liveness гарантирует, что только реальные люди могут создавать учетные записи и получать к ним доступ. Цель этапа подтверждения реального присутствия: помешать мошенникам, которые всё чаще прибегают к спуфинг-атакам, используя фотографию, видео или другую замену биометрических характеристик уполномоченного лица, чтобы получить чьи-то привилегии или права доступа. Внедренный в систему Liveness Detection должен соответствовать стандарту обнаружения атак ISO 30107-3.

Разные разработчики предоставляют обществу свои Liveness-решения (FaceTec, ID R микроизменения в мимике при движении и статике; скорость реакций. Как только будет доказано, что новая учетная запись принадлежит реальному человеку, его биометрические данные будут сохранены в качестве надежного эталона их цифровой личности для последующей авторизации.

Источник: vc.ru

Чем разблокировка на Android лучше, чем Face ID на Айфоне

В последнее время мы уже привыкли считать, что Face ID на iPhone — самая лучшая и безопасная система защиты смартфона. В принципе, так оно и есть — за долгие годы производители Android-устройств так и не научились делать хоть сколько-нибудь похожую технологию распознавания лиц. Однако здесь не все так однозначно. Если напрямую выбирать между Face ID на Айфоне и отпечатком пальцев вкупе со сканированием лица на Android, лично я выбрал бы второе. Человеку, который никогда не пользовался техникой Apple это может показаться детским лепетом, но, на самом деле, причины более чем существенные.

Разблокировка по лицу на Android лучше, чем Face ID. Сейчас мы вам это докажем.

ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ НА НАС В ЯНДЕКС.ДЗЕН! КАЖДЫЙ ДЕНЬ ТАМ ВЫХОДЯТ ЭКСКЛЮЗИВНЫЕ СТАТЬИ, КОТОРЫХ ВЫ НЕ НАЙДЕТЕ НА НАШЕМ САЙТЕ!

Недостатки Face ID

Многим владельцам Android-смартфонов может показаться, что Face ID — идеальная технология, к которой необходимо стремиться всем производителям мобильной техники. Чтобы убедиться в обратном, достаточно лишь спросить любого яблочника о минусах Face ID. Уверяю вас, список недочетов будет очень внушительным. Некоторое время я пользовался iPhone 11 в качестве основного телефона и крайне рад, что избавился от него.

Пользоваться iPhone в маске очень неудобно. Android с отпечатком в таких ситуациях спасал.

Вот лишь основные недостатки Face ID, которые мне удалось найти за пару месяцев использования:

• Случайные покупки в магазине приложений и на сайтах.
• После разблокировки Face ID приходится делать свайп. На Android можно воспользоваться отпечатком пальца.
• Face ID неудобно пользоваться в маске.
• На iPhone неудобно смотреть видео в горизонтальной ориентации.
• Челка в iPhone выглядит отвратительно.

Первый, и самый главный минус — случайные покупки. Наши коллеги постоянно рассказывают о сообщениях типа Списали деньги за подписку Apple, что делать? Суть в том, что покупая приложения в App Store на Айфоне люди часто нажимают не ту кнопку, потом в панике нажимают кнопку блокировки экрана и покупка автоматически оплачивается.

Во-вторых, Face ID — это долго. Каждый раз после разблокировки Айфона мне приходилось делать свайп, чтобы начать пользоваться телефоном. Опять же, крайне неудобно. На Android все просто: нажал на сканер, меню открылось. На Айфоне телодвижений приходится делать несколько больше: пока взял телефон, нажал на кнопку питания, дождался считывания, сделал свайп и только потом попал в сам телефон.

В остальном — все субъективно. В маске Айфоном 11 было пользоваться и правда неудобно, на на iPhone 12 и моделях поновее Apple уже решила этот вопрос программно. Плюс, смотреть видео на Android-телефонах мне нравится больше. Никаких тебе обрезанных краев из-за челки и прочих недостатков. Ну, а про эстетику челки я вообще молчу, тут каждый для себя пусть решает.

Безопасность Face ID

Справедливости ради, надо сказать, что на данный момент Face ID — самый безопасный способ разблокировки телефона. Такого результата яблочникам удалось добиться за счет объемно-пространственного сканера лица.

Его преимущество состоит в том, что он сканирует объемное изображение, а не плоский рисунок. Добиться этого удается благодаря специальному проектору, который умеет анализировать более 30к инфракрасных точек и специальной камеры, считывающей полученное изображение.

Пользоваться Face ID — безопасно. А вот сканером лица на Android — сомнительно.

Все эти новомодные датчики и сложные механизмы внутри Айфона позволяют ему без проблем определить, где реальный человек, а где картинка. В Android-смартфонах все гораздо проще. Там разблокировка осуществляется исключительно за счет ИК-датчиков внутри самой камеры.

А за отличие человека от плоской картинки отвечают программные алгоритмы, что делает невозможным оплачивать покупки с помощью сканера или выполнять другие важные процедуры. Посему нельзя говорить о сканере лица на Android, как об обособленной единице. Сканер надо всегда рассматривать вкупе с отпечатком. И тогда эти устройства заиграют новыми красками.

Мало того, на многих Android-смартфонах например, на Xiaomi, производитель сам предупреждает, что технология сканирования лица небезопасна и, когда дело касается конфиденциальных данных, лучше использовать сканер отпечатка или классический PIN.

Xiaomi предупреждает, что пользоваться PIN-кодом или отпечатком пальца безопаснее, чем сканером лица.

Ремонт сканера отпечатков пальцев

Как ни крути, а в смысле ремонта в Android-устройствах все намного проще. Буквально в каждом сервисном центре умеют менять сканеры отпечатков и камеры на всех популярных моделях. Нет, понятно, что с ремонтом бюджетных китайских устройств могут возникнуть проблемы, но с каким-нибудь Xiaomi или OnePlus все должно быть более, чем хорошо.

Вообще, долгое время Apple в принципе отказывалась разрешать пользователям ремонтировать Face ID. Если вдруг в iPhone попала вода или Face ID перестал работать после падения телефона, то все. Либо покупайте новый телефон, либо ходите с кирпичиком. Android-смартфоны в этом смысле на порядок круче.

Ремонт Face ID однозначно встанет дороже, чем ремонт сканеров на Android.

Буквально недавно в Купертино заявили о программе самостоятельного ремонта, согласно которой каждый пользователь может заказать у Apple нужные комплектующие и отремонтировать свое устройство самостоятельно. В теории, проблема с неработающим Face ID должна быть решена, но с учетом санкций и ограничения поставок, я бы так оптимистично не думал.

Какой способ разблокировки лучше

Однако для меня лично не кажется, что безопаснее — значит лучше. Надо сказать чуть-чуть иначе: удобнее — значит лучше. И здесь Android-телефоны однозначно выигрывают. Сами подумайте! Каждый раз, когда вам надо разблокировать смартфон, достаточно лишь приложить палец.

Если надо оплатить покупки или открыть менеджер паролей — вседга есть отпечаток. Ну, а если уж хочется сканер лица — он всегда с вами. Но не в качестве основной фичи, а лишь в дополнение к отпечатку.

Полностью отказываться от сканеров отпечатка все же не стоит. Лучше иметь и то, и другое.

Вся беда Айфона в том, что, по факту, пользователю не предоставляют никакого выбора. Все, что у вас есть — сканер лица и не более того. Ну, а если вы захотите разблокировать телефон или оплатить покупки через PIN-код, придется дождаться пока сканер вас не узнает и только потом вводить нужные цифры.

Xiaomi уходит из России? Рассказываем, что происходит на самом деле.

А вы как считаете? Пользовались когда-нибудь iPhone? Какая система разблокировки вам нравится больше? Дайте обратную связь в нашем Телеграм-чате или в комментариях ниже, будет интересно прочесть.

• Apple против Android
• Камера смартфона
• Мобильные технологии
• Новичкам в Android

Источник: androidinsider.ru

Как работает Face ID и распознавание лица на Android смартфонах?

Интернет буквально переполнен статьями на тему того, как работает разблокировка по лицу (Face ID) на iPhone. Если вы хотя бы немножко интересовались этим вопросом, то сразу же вспомните все эти, набившие оскомину, термины: лазерный проектор, ИК-излучатель, 30 тысяч точек и т.п.

Все популярные ресурсы (The Verge, Wired, Engadget) как под копирку пишут одно и то же, повторяя слова, сказанные еще на презентации первого iPhone с технологией Face ID.

Если ваше любопытство полностью удовлетворяется этими общими фразами, порой искаженными и далекими от реальности, тогда эта статья не для вас. Здесь же я расскажу о том, что в действительности происходит, когда вы пытаетесь разблокировать свой смартфон при помощи распознавания лица.

Надеюсь, эта статья ответит на многие вопросы!

Нейросети, искусственный интеллект, самообучение…

Эти слова, как мантру, повторяют блогеры, пытаясь объяснить работу Face ID. Но давайте задумаемся на минуточку, что это значит.

Чтобы смартфон научился классифицировать объекты (в нашем случае — лица), он должен пройти долгий и нелегкий процесс обучения. К примеру, если мы хотим, чтобы нейросеть отличала кошек от собак, мы должны «скормить» ей тысячи (а лучше десятки и сотни тысяч) фотографий различных собачек и котиков. Причем, каждая фотография должна иметь пометку о том, что конкретно на ней изображено.

В процессе обучения, нейросеть начнет выставлять веса таким образом, чтобы на выходе всегда активировался один нейрон, отвечающий за конкретное животное.

А теперь представьте себе такой процесс обучения на iPhone или Android. Вам нужно показать телефону тысячи своих фотографий с разной прической и макияжем, разной мимикой и аксессуарами. Ведь, как иначе смартфон будет вас узнавать? А затем нужно показать еще сотню тысяч других лиц, уточнив при этом, что это не вы и не следует этих людей пропускать.

Приятно, конечно, тешить себя мыслью, что ваш смартфон такой умный и сам обучается в процессе использования, но в реальности он проходит обучение еще до того, как попадет на прилавки магазинов. И ваше лицо, естественно, не имеет к этому процессу никакого отношения.

Для обучения нейросетей нужны очень мощные графические процессоры и много времени. Поэтому, на телефон загружают уже обученную нейросеть. Которая способна лишь незначительно адаптироваться в процессе своей работы.

Но как же тогда Android-смартфоны и iPhone за пару секунд запоминают лицо пользователя и в дальнейшем распознают его мгновенно, вне зависимости от выражения лица, освещения и даже макияжа? Где же тысячи фотографий и длительное обучение?

Как работает Face ID и распознавание лица?

Понятное дело, что учить смартфон запоминать ваше лицо, а также лица других людей — бессмысленная и ресурсоемкая задача. Он не будет классифицировать лица в том смысле, как делает это для различных видов животных или растений (в приложении Камера). Вместо этого телефон обучают делать кое-что другое.

Вначале (еще «на заводе») нейросеть учат просто различать лица, то есть, выделять какие-то конкретные признаки лица (формы, размеры, расстояния) и отличать одни от других. Делается это при помощи так называемой сверточной нейронной сети (CNN) и специальных фильтров или сверток (в рамках этой статьи понимание данного процесса совершенно не важно).

Вся нейросеть состоит из слоев: на первый слой подается изображение с лицом, на втором слое применяются свертки, дальше идет выделение отдельных признаков, после чего на последнем (выходном) слое определяется конкретный человек.

К примеру, если бы наша нейросеть определяла расу человека и на предпоследнем слое собрались бы такие признаки, как «темная кожа», «толстые губы», «широкий нос» и «крупные зубы», тогда на выходе активировался бы нейрон, отвечающий за негроидную расу.

Но нам не нужен последний слой. То есть, нейросеть не будет пытаться узнать конкретного человека или расу, а всё должно заканчиваться сбором признаков. Другими словами, Apple или любой другой Android-разработчик обучает нейросеть лишь собирать признаки лиц:

Однако же, само по себе умение собирать признаки еще не позволяет нам реализовать идентификацию пользователя по лицу.

Давайте на секундочку отвлечемся. Как мы понимаем, внутри нейросети нет ничего, кроме чисел. Вся нейросеть — это просто математическая модель, в которой одни числа, «проходя» по связям от нейрона к нейрону, умножаются и суммируются (подробно об этом я рассказывал в этой статье).

В итоге, каждый признак — это не изображение глаза или носа, а определенное число, которое ассоциируется с конкретным глазом, носом или расстоянием между глазами (для каждого лица эти числа будут разными). Набор всех признаков называется вектором. К примеру, на картинке выше у нас есть 7 признаков на выходе из нейросети, то есть, наш вектор признаков — это 7 определенных чисел, уникальных для конкретного лица.

А теперь следите за мыслью, так как это самая важная часть в понимании Face ID или распознавания лица на любом другом смартфоне. Как мы знаем, вектор можно изобразить в пространстве. Для удобства представим, что у нас на выходе из нейросети только два числа: первое отвечает за цвет глаз, а второе — за цвет кожи.

Мы подаем в нейросеть фото человека с голубыми глазами и светлой кожей, а на выходе получаем два числа, например, 5 и 4. Затем мы подаем фото другого человека с темной кожей и зелеными глазами, соответственно, получаем на выходе другие числа, к примеру, 3 и 2. Всё это — двумерные вектора (с двумя координатами), которые можно легко отобразить на плоскости:

Если признаков будет 3, то получим трехмерный вектор, который также очень легко изобразить в пространстве (добавится третья координата глубины).

Нейросеть на смартфоне собирает гораздо больше признаков, соответственно и размерность вектора также намного выше. Вообразить себе точку в таком пространстве невозможно, так как наш мозг ограничен только тремя измерениями. Но это не суть важно, главное, что искусственный интеллект работает с этим без малейших проблем.

Когда сверточная нейросеть научилась выделять признаки, мы собираем несколько одинаковых нейросетей (с одинаковыми весами) в один блок и продолжаем обучение. Только теперь задание посложнее. Мы должны подавать уже 3 фотографии на вход: на первых двух снимках (А и Б) изображено лицо одного и того же человека, но с небольшими отличиями (макияж, другая прическа, другое выражение), а на третьем снимке (В) — лицо совершенно другого человека:

Задача нашей новой нейросети — не просто выделять какие-то признаки каждого лица, но подбирать их так, чтобы когда мы отобразим эти вектора в пространстве, расстояние между А и Б (слегка отличающимися лицами одного и того же человека) было минимальным, а вектор В (лицо совершенно другого человека) находился как можно дальше:

Мы продолжаем «скармливать» нейросети тысячи примеров до тех пор, пока она не научится выделять правильные признаки, чтобы расстояние между векторами одного и того же лица было минимальным, а между разными лицами — максимальным. И весь этот процесс обучения, повторюсь, происходит еще до того, как смартфон попадет на прилавки.

Когда нейросеть научилась это делать, ее можно загружать на iPhone или Android-смартфон.

Теперь пользователь включает функцию распознавания лица (или Face ID) и происходит первоначальная настройка. Обученная нейросеть уже знает, какие именно нужно выделить признаки и создает, образно говоря, их вектор в пространстве. Телефону уже не нужны тысячи ваших фотографий или десятки тысяч снимков других людей, чтобы научиться различать лица (делать классификацию). Вектор признаков вашего лица всегда будет находиться примерно в одном и том же месте скрытого пространства.

Когда вы попытаетесь разблокировать устройство в очередной раз, нейросеть снова создаст вектор признаков того лица, которое видит перед собой. И этот вектор с огромной вероятностью разместится в пространстве очень близко к первому — тому, что был сохранен при начальной настройке Face ID.

Если же другой человек попытается разблокировать ваш телефон, нейросеть создаст новые признаки, вектор которых будет находиться гораздо дальше от сохраненного. Соответственно, аппарат не разблокируется.

Подведем небольшие итоги

Смартфон не умеет классифицировать лица, как например, его камера определяет сцену (цветок, собака, кошка и пр.):

Он не понимает, что какое-то лицо принадлежит конкретному человеку, а другое лицо — другому конкретному человеку. Его нейросеть просто умеет так выделять признаки лица, чтобы их вектора всегда занимали определенное положение в пространстве.

Как вы уже догадались, смартфон не хранит фотографии своего владельца, так как в этом нет никакого смысла. Сохраняются лишь вектора (наборы чисел), расстояния между которыми и сравниваются при каждой разблокировке.

Может ли iPhone или Android-смартфон «обучаться» в процессе использования? Если мы говорим именно о тренировке нейросети, тогда ответ однозначный — нет.

Сеть обучена производителем и дополнительные «тренировки» невозможны, так как это потребовало бы переобучения всей нейросети. Но когда смартфон создает вектор признаков и он находится дальше, чем нужно для разблокировки, и в то же время вы вводите верный пин-код (то есть, подтверждаете, что это ваш вектор признаков), тогда устройство может (но не факт) запомнить его и в дальнейшем пропускать.

В чем разница между Face ID на iPhone и Распознаванием лица на Android?

Обе технологии используют один и тот же принцип работы, о котором я рассказал чуть выше. Наличие одной лишь селфи-камеры на Android-смартфонах и целый набор датчиков на iPhone могут ввести в заблуждение пользователей касательно самого процесса распознавания лица.

На самом деле, все дополнительные датчики на iPhone нужны только для обнаружения витальности (или жизненности). Помимо распознавания признаков лица, еще более сложной задачей является определение того, находится ли перед камерой смартфона живое (настоящее) лицо или же это фотография/видео/маска.

Android-смартфоны с одной селфи-камерой определяют жизненность лица при помощи определенных алгоритмов. Скорее всего, вам не удастся обмануть современную разблокировку по лицу простой фотографией или даже видео с экрана. Особенно, если камера видит очертание телефона или фотографии/бумаги в ваших руках. Подобные примитивные методы моментально обнаруживаются нейросетью.

Смартфон пытается определить характерные для стекла или бумаги блики, которых не может быть на реальном лице. Также в расчет берется текстура области лица или предмета, которым вы пытаетесь заменить лицо. Анализируется муар, расфокусировка и дисторсия на снимке.

Может даже использоваться анализ микромимики, когда смартфон делает несколько снимков подряд, а затем попиксельно ищет различия.

С другой стороны, iPhone использует гораздо более эффективный метод защиты. При помощи дополнительных датчиков он строит карту глубины, то есть, видит ваше лицо в трехмерном пространстве. Соответственно, все обманные методы, связанные с использованием 2D подделок (фотографии, снимки с экрана, видео), отпадают сразу же. Остается лишь использование масок. Но и здесь нейросеть пытается обнаружить подделку.

Метод 3D-сканирования однозначно безопаснее 2D-сканирования, но не стоит полагать, что распознавание лица на Android-смартфонах очень легко обмануть. Особенно, когда речь идет о флагманах, вычислительной мощности которых достаточно для работы глубоких нейросетей.

Основные технологии распознавания лиц

В завершение хотелось бы просто перечислить самые популярные методы распознавания лиц:

• Распознавание только при помощи селфи-камеры. Это наиболее распространенный метод разблокировки на Android-смартфонах (бюджетных, средне-бюджетных и практически всех флагманах). Здесь используется предварительно обученная нейросеть, сравнивающая расстояние между векторами признаков. Главный недостаток этого метода — зависимость от освещения. В темноте разблокировка по лицу работает крайне плохо.
• Использование дополнительной ИК-подсветки. Подобная технология применяется, например, на смартфоне Huawei P40. Разница с первым методом только в том, что для распознавания совершенно нет нужды во внешнем освещении.
• Построение карты глубины. Этот метод использует те же нейросети, но анализируется трехмерный снимок лица вместо плоского. На Android-смартфонах встречается крайне редко. Например, Google Pixel 4 вместо модного Soli-радара использует ровно ту же технологию, что и Face ID на iPhone (проецируется шаблон из тысячи точек). Также некоторые флагманы Huawei используют проектор точек (Huawei Mate 20 Pro и Mate 30 Pro).

Алексей, главный редактор Deep-Review

P.S. Не забудьте подписаться в Telegram на наш научно-популярный сайт о мобильных технологиях, чтобы не пропустить самое интересное!

Если вам понравилась эта статья, присоединяйтесь к нам на Patreon — там еще интересней!

Как бы вы оценили эту статью?

Нажмите на звездочку для оценки

Внизу страницы есть комментарии.

Напишите свое мнение там, чтобы его увидели все читатели!

Если Вы хотите только поставить оценку, укажите, что именно не так?

Источник: deep-review.com