Системы распознавания лиц: биометрия для безопасности

Биометрия лица

Эксперты прогнозируют, что всего через несколько лет системы распознавания лиц перестанут восприниматься как угроза приватности и станут чем-то совершенно обыденным и привычным. Более того, они уже используются на бытовом уровне. Например, для оплаты проезда в метро, покупок в супермаркетах, разблокировки смартфона. Технология еще совершенствуется, но на сегодняшний день она довольно успешно применяется в сфере безопасности.

Как устроен алгоритм распознавания лиц

По-другому метод называется бесконтактной биометрической идентификацией по лицу. Простыми словами, «умная» программа анализирует фотографии или видео и автоматически определяет, кто на них изображен. Процесс занимает доли секунды, однако за это время она успевает обнаружить все лица на картинке, выделить их уникальные черты, сверить с базой данных и установить личность каждого человека. Погрешность при этом минимальная.

Как правило, в таких системах задействованы два основных компонента: IP-камеры и серверы со специальным программным обеспечением. Камеры фиксируют изображение, ПО его обрабатывает. Собственно в распознавании лиц участвуют две нейронные сети.

Первая: «читает» картинку, переданную камерой, и находит на ней все лица. Затем обводит контуры и расставляет антропометрические точки (лоб, переносица, углы глаз, зрачки, кончик носа, губы, подбородок и так далее). После этого исправляются искажения – поворот и наклон головы, направление взгляда, гримасы. В итоге получается четкое фронтальное фото.

Вторая: принимает обработанное изображение и преобразует его в набор чисел (или цифровой отпечаток). Полученный отпечаток сопоставляется с огромной базой данных. Как только обнаруживается совпадение, сканирование лица завершается. Система выдает всю доступную информацию о человеке: имя-фамилию, адрес проживания, место работы и т.п.

Пример такой базы данных – Единая биометрическая система, где хранятся миллионы снимков клиентов банков и страховых компаний. Другой пример – Фейсбук, где каждое фото профиля попадает в базу данных соцсети.

Где применяется распознавание лиц

Прежде всего – в криминалистике и правоохранительной деятельности. Автоматическая идентификация лиц помогает опознавать крупных и мелких преступников.

В системах контроля доступа: например, на секретных объектах. Этот способ считается самым надежным, поскольку «электронный ключ» нельзя потерять или украсть.

При охране массовых мероприятий: для поиска нарушителей общественного порядка и предупреждения террористических угроз.

В аэропортах, банках, государственных учреждениях, отелях, закрытых клубах: для фейс-контроля.

В торговых точках: оборудование помогает вычислить воров, даже если раньше они никогда не орудовали в этом магазине.

Для финансовой безопасности: при оформлении кредитов, открытии счетов, онлайн-платежах, снятии средств, в том числе в банкоматах.

При поиске пропавших: похищенных и потерянных детей, пожилых людей со специфическими расстройствами личности.

Кроме того, распознавание человека по лицу используется в областях, далеких от преступности и чрезвычайных происшествий:

  • в маркетинге – для анализа поведения потребителей и выстраивания стратегии продаж;
  • в медицине – для наблюдения за состоянием больничных пациентов и диагностики некоторых генетических заболеваний;
  • в образовании – для контроля посещаемости и поведения на уроках (лекциях) с целью корректировки учебной программы.

Распознавание лиц в охранных системах

Можно ли обмануть технологию

Поначалу к видео распознаванию относились скептически: качество очень зависело от освещения и ракурса, цвета кожи, расовых признаков. Системы неоднократно выдавали ошибочный результат, принимая за нарушителей ни в чем не повинных граждан.

Однако за последние пять лет процент погрешностей сократился до 0,8, а точность увеличилась более чем в 50 раз. В первую очередь это связано с появлением сверхмощных компьютеров и прорывными достижениями в области искусственного интеллекта. Отчасти в этом помогли пользователи социальных сетей, которые добровольно выкладывают свои фото в интернет.

Помимо двухмерного распознавания, появилась усовершенствованная технология 3D-сканирования, которая создает объемное лицо на основе обычной «плоской» фотографии и позволяет добиться практически идеальной точности.

Нейросети обучились на колоссальном количестве изображений и теперь способны распознавать даже те лица, которых нет в доступных базах данных. Кроме того, дополнительные, многофакторные способы идентификации личности:

  • по поведенческим признакам;
  • по тембру голоса;
  • по текстуре кожи;
  • по радужной оболочке глаз

позволяют свести вероятность ошибки к нулю.

Гипотетически можно попытаться сбить с толку видеокамеру: например, нанести грим, надеть инфракрасные очки или маску, полностью закрывающую лицо. Но такой образ скорее привлечет внимание, чем поможет скрыться от наблюдения. Как утверждают разработчики, современные системы могут «узнать» человека даже в гигиенической маске. Хорошо это или плохо – дискуссионный вопрос. Во всяком, случае в сфере безопасности они убедительно доказали свою эффективность и вряд ли исчезнут из обихода.