Как эта технология используется государствами и бизнесом, можно ли обмануть камеру с системой идентификации лиц и получится ли найти человека в интернете по фото.
Заур Абуталимов
Директор по продуктам сервиса облачного видеонаблюдения и видеоаналитики для бизнеса Ivideon.
Елена Глазкова
Маркетолог Ivideon.
Для государства распознавание лиц — важная часть системы безопасности и внушительная статья бюджета. Для журналистов — либо панацея, либо орудие мирового заговора. Для бизнеса — инструмент или продукт. Чью сторону ни прими, базовые вопросы всё равно остаются.
Ответы на них пользователи привычно ищут в интернете (в среднем 28 704 запроса по тематике face recognition в месяц), но обнаруживают далеко не всегда. Исправляем ситуацию.
Что же такое распознавание лиц
Отделим мух от котлет. Пользователи чаще сталкиваются с распознаванием лиц в собственных смартфонах, где биометрическая идентификация применяется, чтобы разблокировать устройство и получить доступ к данным мог только его владелец. В процессе распознавания обязательно участвует 3D-камера, чтобы невозможно было обмануть гаджет фотографией.
Я не знал, что все они русские — Gradient
Ещё существует идентификация лиц в реальном времени и реальных же условиях: в этом случае она неразрывно связана с системами видеонаблюдения, где лица буквально «выхватываются» из снимаемого камерами видеопотока.
Представим себе качественную современную камеру видеонаблюдения, размещённую чуть выше среднего человеческого роста в хорошо освещённом месте. Перед ней каждый день проходит примерно одинаковое количество примерно одних и тех же людей. Двигаются они не очень быстро.
Снятое видео может храниться в облачном архиве. К камере подключается аналитический модуль: сложное сочетание алгоритмов (искусственный интеллект, нейросети, вот это всё) плюс пользовательский интерфейс. Модуль «выхватывает» лица из видеопотока, определяет пол и возраст и заносит данные в базу.
Постепенно изображений становится больше. Система запоминает все распознанные лица автоматически и заносит их в архив, а пользователь с допуском указывает дополнительные данные: имя, должность, статус, прочие отметки («VIP-гость» или «вор»). Можно загрузить фото нужной персоны, а модуль найдёт в архиве все детекции этого лица.
Как только человек с отметкой вновь проходит перед камерой, система фиксирует это как важное событие и отправляет push-уведомление заинтересованным пользователям.
Детекция в контексте распознавания лиц — это ситуация, когда алгоритм в принципе понял, что перед ним лицо, а не яблоко или русалка с кружки Starbucks. Вычислительные мощности ему сначала требуются для этого, и только затем он может сопоставить лицо с базой или запомнить.
Собственно, пример SearchFace наглядно отвечает на вопрос «Как социальные сети используют распознавание лиц?». Точнее было бы cформулировать его таким образом: «Как социальные сети используются для распознавания лиц?» Ответ прост: как база данных. Неисчислимое количество уникальных сочетаний цифр (а именно так для алгоритмов Facebook*, «ВКонтакте» и остальных выглядят лица на фото) формирует базу для обучения нейросетей, которые ложатся в основу того или иного решения face recognition.
Урок #1 Python / Распознавание лиц OpenCV
Решения все разные, и нейросети разные тоже, а детали и технические особенности заказчики и поставщики сервисов, как правило, не разглашают. В частности, пол и возраст модуль распознавания умеет определять благодаря тому, что может учиться на информации, содержащейся в «Одноклассниках», «ВКонтакте», Instagram* и Facebook*.
Как программируется распознавание лиц
Никогда не надо отвечать на вопросы разработчиков и для разработчиков, если ты не разработчик. Поэтому за помощью мы обратились к специалисту.
Дмитрий Сошников
Член Российской ассоциации искусственного интеллекта и старший эксперт по разработке систем ИИ и машинного обучения Microsoft.
Распознавание лиц (а также другие связанные операции) — это достаточно типовая задача. Поэтому многие компании предоставляют готовые сервисы в виде облачных API (программных посредников между приложениями) для качественного решения этих задач. Кроме IT-гигантов вроде Microsoft и Google, распознаванием лиц занимаются также специализированные компании, в том числе российские. Их продукты стремительно развиваются и предоставляют ещё более интересные функции, такие как идентификация лиц и силуэтов в толпе.
Самому с нуля натренировать нейронную сеть намного сложнее. Нужен большой и качественный набор исходных данных, то есть десятки и сотни тысяч (а лучше ещё больше!) фотографий людей. Кроме того, понадобятся существенные вычислительные ресурсы и знания в области ИИ и машинного обучения. Крупные компании располагают всеми этими средствами, поэтому решают задачу намного лучше.
Также существует промежуточное решение — использовать уже натренированную нейросеть, например OpenFace. Такой вариант, скорее всего, будет работать чуть хуже, чем готовый облачный сервис, однако позволит иметь полный контроль над системой. При этом потребуется определённый уровень понимания работы нейросетей и нейросетевых фреймворков и, по всей видимости, некоторое знание языка Python, который завоевал популярность как основной язык программирования среди специалистов Data Science.
Действительно, на нём удобно проводить различные эксперименты, визуализировать данные и производить эффективные матричные вычисления благодаря прекрасному пакету NumPy. Это не самый лучший язык для промышленной разработки, поскольку он не содержит эффективных средств для создания больших безопасных программных систем, однако альтернатив ему в области обучения глубоких нейросетей пока нет.
Как работает распознавание лиц в бизнесе
Востребованность face recognition в финтехе, ретейле и других видах бизнеса напрямую связана с повышением доступности технологии. Механика проста: на всех предприятиях и во всех организациях стоят камеры видеонаблюдения, которые используются как инструменты для сбора данных и последующей аналитики. В мире системы наблюдения снимают за месяц терабайты видео в формате Full HD, то есть информации для обработки накапливается действительно много.
Необходимое ПО для анализа данных может «прошиваться» на устройство производителем. Камеры с видеоаналитикой «на борту» стоят обычно довольно дорого.
Альтернативный вариант — аналитика в облаке, то есть удалённом дата-центре, которая подключается к любой недорогой камере. Это на порядок дешевле плюс даёт гибкость — можно адаптировать решения под конкретный бизнес.
Популярность технологии распознавания лиц в разных сферах деятельности возрастает. К примеру, Сбербанк — один из лидеров в части анонсирования различных громких проектов face recognition, и поспорить с ним в этом плане может разве что «Тинькофф». В 2017 году Сбербанк приобрёл 25,07% компании VisionLabs, создающей софт для распознавания лиц. За 2018 год финансовое учреждение успело протестировать face recognition в московском метро и даже поймать 42 преступника, протестировать банкоматы с идентификацией лиц, чтобы злоумышленники не могли снимать деньги с чужих карт, а также объявить сбор биометрических данных (аудиозапись голоса, видеозапись лица) клиентов. В апреле этого года Сбербанк получил контроль над разработчиком систем распознавания голоса и лиц — «Центром речевых технологий» (ЦРТ).
Другое дело, что анонсировать, тестировать, пилотировать и покупать решения — не значит собственно внедрять. Что именно сейчас реально используется в Сбербанке (и используется ли), сказать с уверенностью на самом деле может только Герман Греф.
С розничной торговлей всё прозрачней. По сути, здесь есть три проблемы, которые распознавание лиц решает.
Во-первых, воровство. В магазинах орудуют мошенники, причём нередко одни и те же люди в одной и той же сети. Face recognition позволяет определять «дрейфующих воришек» и других людей, ранее нарушавших порядок. Как только однажды занесённый в базу нарушитель зайдёт в магазин, охрана получит уведомление в мессенджере или другим удобным способом.
Во-вторых, трудность работы с постоянными клиентами. Данных о покупках и днях рождения, чтобы персонализировать предложения для VIP-клиентов и фанатов бренда, попросту не хватает. Распознавание лиц можно интегрировать с CRM — то есть софтом, в который менеджеры заносят всю информацию по всем сделкам организации. В случаях с ворами и VIP распознавание лиц работает примерно одинаково: лицо заносится в чёрный или белый список, и при его повторном появлении система просигналит человеку с доступом. Пол и возраст определяются автоматически, а дополнительную информацию добавит ответственный сотрудник.
В-третьих, идентификация лиц в ретейле используется для таргетированной рекламы. К примеру, в некоторых магазинах X5 Retail Group установили камеры для распознавания выражения лица и возраста покупателей. Анализируя эти данные, система выводит на экран монитора в торговом зале товары, которые могут понравиться человеку. Ещё живая иллюстрация — кейс Lolli https://lifehacker.ru/face-recognition/» target=»_blank»]lifehacker.ru[/mask_link]
Топ 10 Лучших программ для распознавания
Программы для распознавания так плотно вошли в нашу повседневную жизнь, что уже сложно представить время, когда их не было. Буквально все – от младших школьников до офисных работников и солидных ученых – используют их регулярно: для поиска музыки, расшифровки текстов, считывания штрих-кодов. Мы предлагаем вашему вниманию топ 10 самых популярных программ.
1 Распознавание текста: ABBYY Fine Reader
Абсолютный чемпион в своем роде, лучший друг студентов и всех людей, чья деятельность так или иначе связана с печатным словом. Вы загружаете в нее графическое изображение текста – с ПК, сканера или даже телефонной камеры – и получаете электронный текст! Быстро, просто и удобно. Среди кириллических сервисов у FineReader нет конкурентов – он работает со всеми форматами и практически не допускает ошибок.
2 Распознавание музыки: Shazam
Как часто, сидя в баре, вы слышали отличную песню и страстно мечтали узнать ее название, чтобы потом слушать снова и снова? Что ж, у этой проблемы есть гениально простое решение – «Шазам». Просто установите его на свой андроид, и он с легкостью распознает любую музыкальную композицию. Программа интегрирована с магазинами музыкального контента Google Play и Amazon, что делает ее лидером среди сервисов такого рода.
3 Распознавание речи: Dragon Naturally Speaking
Англоязычная утилита, которую, к сожалению, невозможно «обучить» великому и могучему. Однако в том, что касается английского, она настоящий ас: распознает до 95% слов, запоминает тембр и темп вашей речи и с легкостью расшифровывает самые длинные и сложные фразы. Кстати, с ее помощью можно неплохо подтянуть произношение: чтобы программа вас поняла, говорить следует предельно четко.
4 Распознавание лиц: VeriLook Standard SDK
Основана на надежных технологиях, гарантирует 100%-ное определение лица со скоростью 100 000 лиц в секунду. Функционирует в режимах 1:1 и 1:N, может работать с большинством камер на Windows, Linux и Mac OS X.
5 Распознавание эмоций: FaceReader
Настоящая находка для тех, кто хочет «читать» своего собеседника в Интернете, как открытую книгу. С легкостью интерпретирует огромное количество выражений лица – от недовольного и испуганного до радостного и нейтрального. Средний процент распознавания – около 98%, что, согласитесь, немало. Также способна распознавать пол и этническую принадлежность.
6 Распознавание возраста: How-Old.net
Кстати о лицах: существуют утилиты, определяющие не только эмоции человека, но и его возраст. Сервис How-Old.net был запущен компанией Microsoft относительно недавно и сразу завоевал всеобщую любовь. Ведь это так просто и в то же время интересно: загружаете на сайт свое фото и узнаете, на сколько лет, по мнению компьютера, вы выглядите.
7 Распознавание изображений: Google Goggles
Служит для визуального поиска и определения объектов. Как и большинство утилит в списке, может похвастаться величиной базы и простотой в обращении. Распознает буквально все – от уже упоминавшихся QR-кодов до картин, памятников архитектуры, обложек книг и дисков. Вы просто наводите камеру мобильного устройства на объект и моментально получаете информацию о нем.
8 Распознавание шрифтов: What The Font
Дизайнеры и веб-мастера любят ее за удобство и скорость работы. WTF позволяет моментально идентифицировать понравившийся вам шрифт. Вы делаете скриншот и загружаете его на сервис либо вставляете ссылку в строку поиска. Уже через пару секунд система предлагает вам несколько вариантов шрифтов, максимально похожих на запрошенный.
9 Распознавание штрих-кодов: i-Nigma
QR-код – маленькая картинка, содержащая закодированную текстовую и графическую информацию. Это приложение позволяет отсканировать телефоном код и моментально перейти по ссылке, не вводя адрес вручную. Кроме того, оно считывает электронные визитки в форматах vCard и meCard. Работает с большинством платформ – Apple iPhone, BlackBerry, Android, Windows Mobile, Java и т.д.
10 Распознавание пароля, скрытого под «звездочками»: Eureka!
Наверняка вы не раз сталкивались с необходимостью узнать скрытый пароль. Что ж, сделать это очень просто – достаточно воспользоваться системным информером Eureka! Его функционал достаточно широк – по большому счету он необходим для того, чтобы определять, из каких компонентов состоит аппаратное и программное обеспечение компьютера.
Вот как далеко зашел технический прогресс…
Источник: dekatop.com
Распознавание лиц по фото программа для айфона
ТОП-5 программ распознавания лиц по фото: сравнение и обзор!
Первая программа распознавания лиц по фото, которая была доступна для обычных пользователей Рунета, называлась Findface. Она появилась в 2016 году и моментально стала дико популярной. Сервис опирался на фотобанк соцсети Вконтакте, и умел находить людей по фото с очень высокой точностью.
В сентябре 2018 года программа перестала работать в прежнем режиме, сервис перешел в сферу обслуживания государственных заказов, а также крупных коммерческих организаций. Успех данной программы распознавания лиц по фото онлайн не мог не заинтересовать других разработчиков. Сегодня в сети действует множество аналогов Findface, которые распознают людей не менее умело. В этой статье мы сделаем обзор 5 альтернативных программ распознавания по фото, которые легко устанавливаются на компьютер или телефон. Дополнительно рассмотрим их преимущества и недостатки.
1. Search Face
- Зайдите на сайт https://findclone.ru/;
- Введите свой номер телефона и нажмите клавишу «Регистрация» – «Позвонить мне»;
- Вам поступит телефонный звонок. Запомните последние 5 цифр входящего номера;
- Введите эти числа в поле «Пинкод»;
- Укажите свой пароль;
- Таким образом, вы зарегистрировались в системе. Теперь жмите клавишу «Войти»;
- Загрузите исходное фото(или перетащите его на экран);
- Сервис сразу приступит к поиску и уже через пару секунд вы увидите результаты.