Пару десятилетий назад систему распознавания лиц можно было увидеть разве что в шпионских боевиках. Сегодня это практически неотъемлемая часть смартфона и даже инфраструктуры крупных городов. Что это за технология, как она работает и где применяется?
Как зародились системы распознавания лиц
Первые исследования по идентификации лиц проводились еще в 1960 году. Вуди Бледсо, профессор Техасского университета, основал свою небольшую компанию Panoramic Research Incorporated, где тестировал всевозможные алгоритмы, в том числе по распознаванию символов, вместе с коллегами. Несмотря на то, что особых успехов компания не снискала, согласно неподтвержденным источником оставаться на плаву ей позволяло ЦРУ.
Вуди Бледсо мечтал создать «интеллектуальную машину», в возможности которой входило распознавание лиц. В 1963 году он представил проект, согласно которому его система должна была идентифицировать по фотографиям десять лиц. Сегодня это выглядит ничтожно, но в те годы вычислительная техника представляла собой массивные шкафы с магнитными лентами и перфокартами. Не существовало даже универсального метода для элементарной оцифровки фотографий.
Спустя четыре года проб и ошибок было решено распознавать лицо на основе нескольких ключевых точек: нос, губы, ширина рта и так далее. Созданная система в итоге смогла идентифицировать лица, опираясь на вводимые данные и предлагая правильный вариант фотографии. Однако оставалась проблема с улыбкой, разными ракурсами и возрастами для одного того же человека. Из-за таких изменений алгоритм мог идентифицировать одного и того же человека на фотографиях как разных людей.
В итоге к 1967 году была спроектирована более совершенная система, которая уже успешно идентифицировала лица на основе обычных вырезок из газет. Что самое важное, была доказана высокая эффективность. Человек справлялся с сопоставлением подгруппы из 100 человек за три часа. Машина — за три минуты, пусть и с некоторыми огрехами.
В 1973 году удалось создать автоматизированную систему, которая из цифровых фотографий была способна самостоятельно извлекать данные о чертах лица. Ранее эти параметры приходилось вводить вручную. Несмотря на все эти достижения, практическое применение системы распознавания лиц началось лишь с 2010-х годов.
Рост вычислительной мощности. Только в последние годы производительность компьютерной техники стала достаточной, чтобы обрабатывать такие большие объемы данных.
Сформированная база. Десятилетия назад у корпораций и государственных органов не было фотографий не то что обычных граждан, но и многих преступников. Сегодня эта проблема решена благодаря социальным сетям и цифровой базе документов.
Развитие камер. Лишь в последние годы появились относительно недорогие камеры с достаточным качеством съемки, что позволило применять их массово как в смартфонах, так и в системах наблюдения.
Как работает система распознавания лиц
Распознавание лица — многоэтапный процесс. В первую очередь задействуются системы считывания, именно они получают снимок лица человека и передают его в центр обработки данных.
Обнаружение — первый этап. В кадр камер обычно попадает не только лицо, но и множество других объектов окружения. Человек сразу же способен определить, где автомобиль, где задний план, а где находится и сам человек. Но для компьютера любая фотография — это всего лишь набор пикселей. Решением этой проблемы стал метод Виолы — Джонса, разработанный в 2001 году.
Он основан на использовании специальных паттернов (масок), чтобы определять светлые и темные зоны. По специальной формуле из темных и светлых пикселей выполняются вычисления, на основании которых выносится результат, соответствует ли маска обрабатываемому участку изображения. В человеческом лице можно выделить конкретные паттерны. Как только алгоритм находит определенное число совпадений, он выносит вердикт — вот в этой зоне расположено человеческое лицо. Предварительно алгоритм обучают на других лицах.
Однако в последние несколько лет все больше систем уже используют нейросети. Они точнее, менее чувствительны к ракурсу съемки, а при достаточном аппаратном обеспечении еще и быстрее.
Нормализация — второй этап после обнаружения лица. Чтобы в дальнейшем было проще определять ключевые параметры, система пытается выстроить «идеальный кадр» — лицо, которое смотрит строго прямо. Здесь могут выполняться различные преобразования вроде поворота, изменения масштаба и других деформаций.
Построение «отпечатка лица» — следующий шаг. Как именно оно выполняется — зависит от используемого алгоритма. Все разнообразие методов можно разделить на две большие группы: геометрические и машинные.
Геометрические методы анализируют отличительные признаки изображений лица и формируют определенный массив данных на их основе. Массив сравнивается с эталоном и, если совпадение выше определенного порога — лицо найдено.
Для анализа обычно используются ключевые точки, между которыми вычисляются расстояния. Количество требуемых точек также зависит от каждого конкретного алгоритма — может использоваться от 68 до 2000 маркеров.
К геометрическим алгоритмам относится метод гибкого сравнения на графах, скрытые Марковские модели, метод главных компонент и другие.
Машинные методы — это нейросети. Они обучаются на огромной базе изображений и, анализируя совокупность определенных признаков, в итоге определяют совпадения лиц. Если максимально упростить, то для каждого фото формируется определенный вектор. Например, для трех фото (Анджелины Джоли и два Бреда Питта) мы получим три разных вектора. Разница между фотографиями Питта будет минимальной, что позволяет сделать вывод — на фото один и тот же человек.
У крупнейших компаний имеются авторские алгоритмы, которые постепенно модифицируются. Например, в 2018 году в тестировании NIST были представлены больше десяти алгоритмов от ведущих компаний в сфере распознавания лиц. Первое место заняла китайская компания Megvii, второе — российская VisionLabs, а замкнула тройку французская фирма OT-Morpho. К другим известным проектам также стоит отнести систему DeepFace (Meta**), FaceNet (Google) и Amazon Rekognition.
Помимо 2D-распознования лиц с коэффициентом ошибок в 0,1% существует технология 3D-распознования. Для нее коэффициент составляет всего 0,0005%. В таких системах используются лазерные сканеры с оценкой дальности или сканеры со структурированной подсветкой поверхности. Самая известная технология — FaceID от компании Apple, однако и у топовых Android-смартфонов также имеются системы распознавания с построением 3D-карты.
Применение систем распознавания лиц
Технология распознавания лиц используется в самых разнообразных сферах, как правило, в той или иной мере связанных с обеспечением безопасности.
Первая и одна из самых больших областей — городские системы видеонаблюдения. Практически во всех крупных развитых странах уже используется или одобрена биометрическая идентификация. Городские камеры в режиме реального времени распознают сотни тысяч лиц, сравнивая результаты с огромными базами данных. Это позволяет оперативно разыскивать преступников и нелегальных мигрантов. Аналогичные системы стоят практически во всех аэропортах, а также многих вокзалах.
Например, в 2018 году во время чемпионата мира по футболу в городах России камеры видеонаблюдения были подключены к системе Find Face Security, благодаря чему удалось выявить и задержать более 150 преступников. Система работает больше чем на десяти стадионах страны. В Китае алгоритмы получают данные со 170 миллионов камер. Если преступник попадется на одну из них, то, например, в Пекине его арестуют уже через семь минут!
Однако число камер — не абсолютный показатель. Например, площадь Пекина составляет 16 410 км², а это около 70 камер на квадратный километр . Площадь Парижа — всего 105 км², здесь плотность камер намного выше — 255 штук на квадратный километр! При этом следует учитывать и места расположения — многие проулки все равно останутся в «слепой зоне».
Одной из самых современных является система распознавания лиц в Москве. Используемые алгоритмы способны обрабатывать около одного миллиарда изображений всего за 0,5 секунды. При этом используется одновременно сразу четыре разных алгоритма распознавания от компаний NtechLab, TevianFaceSDK, VisionLabsLuna Platform и Kipod.
С 2018 года в России также начала работать ЕБС — единая биометрическая система, которая собирает «отпечатки» лиц и голоса пользователей. Благодаря этой разработке появилась возможность оформить какие-либо услуги в банках и других финансовых организациях без непосредственного посещения.
Второе по важности применение систем распознавания лиц — коммерческое. Сюда можно отнести:
Банковские услуги. Распознавание лиц позволяет не только идентифицировать мошенников и людей из черного списка, но и упрощает получение услуг. Например, в России уже проводились пилотные проекты по использованию банкоматов с идентификацией по лицу.
Системы контроля доступа. Обеспечить безопасность предприятия и даже офиса намного проще с развитой системой видеонаблюдения и распознаванием лиц. Это не только упрощает доступ, но и позволяет оперативно выявлять любых людей, которые несанкционированно проникли на территорию.
Сфера торговли. Интеллектуальные системы в магазинах могут предлагать вам, например, одежду подходящего размера, распознав вас по лицу. И это не говоря про быструю оплату по лицу.
Медицина. Продвинутые алгоритмы будут способны выявить отдельные эмоции, например, приступы эпилепсии или инсульты.
Мобильная техника. Идентификация по лицу уже стала таким же популярным методом авторизации, как и отпечаток пальца.
Чем грозит технология
Конечно, в теории быстрое обнаружение опасных преступников всего по паре снимков лица — отличная перспектива. Вот только на практике этика применения технологии нередко может выходить за рамки.
Например, у ФБР есть достаточно большая база под названием Next Generation Identification (NGI) — к 2014 году в ней было уже около 100 миллионов фотографий. Вот только оказалось, что в базе содержатся не только фото преступников, но и людей, которые никогда не привлекались. Более того, используемые алгоритмы гарантировали точность всего в 80-85%. Можно не только забыть про анонимность в глобальном масштабе — ошибки системы вполне могут превратить вас в преступника, если вы на него похожи или просто попали неудачно в кадр камеры.
Другая проблема — усиленная слежка со стороны корпораций. У многих из них и так уже имеется исчерпывающий цифровой портрет, включая ваши фотографии, геолокации и отпечатки пальцев. Однако благодаря данным систем распознавания лиц такие корпорации смогут отслеживать ваши передвижения буквально по минутам. Получается, даже если вы никогда и нигде не выкладывали свои фотографии в социальных сетях и даже на смартфоне, ваше лицо все равно может попасть в чьи-то базы данных.
Немаловажен и тот факт, что по лицу вас могут найти не только государственные органы, но и в принципе любой человек. После же недоброжелателям не составит труда отыскать и другие данные — адрес, телефон и так далее. Все это может вылиться в различные виды мошенничества, угроз и не только.
Во многих странах уже подаются иски на корпорации и государственные структуры, но в крупных городах работа систем распознавания лиц будет неизбежной. Остается только надеяться, что их использование будет максимально правомерным. Впрочем, защититься все еще можно. Алгоритмы несовершенные, поэтому кепка, маска и даже очки могут внести существенные погрешности, из-за которых будет проблематично считать ваш «отпечаток лица»
