Как развивается технология распознавания лиц и перспективы отрасли

Распознавание лиц – процедура, известная человечеству издавна. Еще в 19 столетии для поимки опасных преступников американские правоохранительные органы создавали и распространяли объявления о розыске. Тем, кто поможет следствию, обещали награды. Кроме того, в объявлении обязательным было наличие фотографий или нарисованного фоторобота. Такое действие со стороны правоохранителей действительно помогало в задержке преступников.

В 2021 году мы можем наблюдать пик развития информационных технологий. В эту сферу входит и распознавание лиц. Технология активно развивается на протяжении последних десятилетий, и процесс продолжается по сегодняшний день. Чем же могут быть полезны технологии по распознаванию лиц и как с этим связан искусственный интеллект?

На сегодняшний день большая роль этой сферы – в использовании современных технологий. Система распознавания лиц включает в себя использование и социальных сетей, и телевидения, и различных средств связи. Искусственный интеллект и элементы биометрической науки, куда входит и машинное обучение через использование датасетов, помогают сфере увеличивать точность работы и расширять доступ компьютерных технологий по распознаванию лица для того, чтобы масштабировать процессы и оптимизировать их для разных областей жизнедеятельности.

В данном обзоре мы детально проанализируем, какие достижения и успехи демонстрирует сфера, какая механика процесса распознавания лиц и перспективы технологий.

Как развивается технология распознавания лиц и перспективы отрасли

 

 

Описание понятия технологий распознавания лиц

С какой целью были созданы технологии распознавания лиц? Обратимся к истории становления отрасли. Если говорить о технологиях по распознаванию характерных особенностей людей с помощью компьютерных систем, первые наработки были показаны общественности в 1960-х годах. Разработчик Вудро Уилсон Бледсоу представил миру классификацию человеческих лиц, применяя линии сетки. Но использование способа Бледсоу все еще нуждалось в присутствии человека, поскольку исследователи должны были самостоятельно выделять отличительные черты лица, особенности внешности через фотографию, фиксируя проанализированные данные на персональном компьютере. В разработке системы создавались фотосессии разных людей. Этот метод давал возможность анализа примерно 43 лиц в течение часа (для каждого лица выделялось в среднем 90 секунд), и это было многообещающим результатом для всей сферы информационных технологий того времени. До конца указанного выше десятилетия технологии в распознавании лиц активно продвинулись благодаря исследованиям Научно-исследовательского института Стэнфорда. Эти исследования помогли создать платформу, которая в автоматическом режиме может распознавать лица. В конце 1990-х годов разработчики из Германии, а именно, из Рурского университета города Бохум значительно улучшили технологию. Разработка отличалась высокой точностью, и в результате она получила разрешение на применение в банковской сфере и в компаниях по обслуживанию воздушных перевозок. Данная разработка взята за основу для современных методов. Сейчас отрасль показывает высокоточные результаты во всех сферах ее применения. Американское государство провело исследования, согласно которым за период 1993-2010 годы количество осечек и оплошностей в автоматизированных системах по распознаванию лиц упало в 272 раза. За все время существования технологии по распознаванию лиц, еще не было применено одновременно такое количество методов, разработок, аналитических данных. При этом, у сферы большие перспективы развития и улучшения существующих разработок.

Теперь давайте проанализируем, каким образом устроена технология распознавания лиц и как это выглядит на практике. Алгоритм создан вокруг применения серверов на специальном программном обеспечении или при применении камер, у которых налажена функция по распознаванию лиц с целью распознания точек узлов на лице человека. Также система осуществляет замер расстояния между этими ключевыми точками. Машинное обучение, применяемое в распознавании лиц, использует датасет.

Специалисты сферы руководствуются такими понятиями как карта лица, отпечаток лица. Автоматизированная система распознает примерно 80 точек на лице человека, что и является уникальным кодом. Как выяснили специалисты, знание этого кода позволяет распознавать конкретного человека среди миллионов даже на расстоянии.

Когда с помощью системы был осуществлен отпечаток лица, база данных автоматически начинает искать информацию для того, чтобы соотнести лицо человека и получить полную расшифровку. Оперативность максимально высокая: скорость процедуры по распознаванию отпечатка лица и картотеки достигает долю секунды с минимальным риском ошибки. Статистика говорит о том, что из тысячи отпечатков лица примерно восемь единиц может постигнуть ошибка при идентификации. Такие результаты повышают перспективность технологии и возможности применения ее в разных сферах жизнедеятельности человека.

Современный человек и технология распознавания лиц

А теперь проанализируем, как развитые государства совершают применение таких важных технологий. Значительно продвинулся в этом плане Китай. Во многих наработках он лидирует на рынке, и сейчас в китайском государстве решили поставить цель – стать первой страной по числу установленных уличных камер, которые обладают системой распознавания лиц. На сегодняшний день, в государстве установлено больше 170 миллионов специализированных камер, помогающих распознавать людей.

Чем же поможет такое применение большого количества камер? Основная цель – снижение преступности. Правоохранительные органы активно используют камеры и умные очки для того чтобы идентифицировать по дислокации преступников. Причем, отслеживаются как крупные преступления, так и те, которые носят мелкий характер. К примеру, некоторые регионы применяют технологию по распознаванию лиц, чтобы идентифицировать и вынести соответствующее наказание пешеходам, которые переходят дорогу в неположенных для этого местах.

Не вся общественность, специалисты и чиновники поддерживают настолько широкое применение технологии, считая это нарушением конфиденциальности человека, и возможностью ложных показаний. В кругах экспертов точатся острые обсуждения того, насколько нарушается приватность отдельного человека при попадании в камеры и как можно минимизировать их негативное влияние. Технология распознавания лиц имеет большие перспективы и практическую пользу для человечества. Тем не менее, разработка успела подвергнуться критике. Одним из факторов критики можно назвать то, что нейросети в основном применяют датасеты лиц европеоидного типа. Поэтому существуют проблемы с тем, чтобы идентифицировать лица азиатской расы или афроамериканской. Система не раз поддавалась дискриминации из-за идентификации темнокожих как лиц преступной наружности.

Тем не менее, как показывает практика, метод является действенным. Нельзя также не упомянуть применение камер на дорогах и автомагистралях мировых государств. Сейчас это повсеместная практика, помогающая предотвратить большое количество аварий, нарушений правил дорожного движения. Кроме того, камеры помогают в борьбе с нарушениями общественного правопорядка, мелких краж, уличных драк, негативных последствий алкоголизма.

Медицинская корпорация Tencent в результате применения такой деятельности как разработка ПО, предложила свой вариант использования технологии по распознаванию лиц в отрасли медицины. Компания создала роботизированные машины, которые могут анализировать различные симптомы у пациентов с помощью сканирования их лица. Собрав информацию, роботы выписывают рецепт, назначая персональное лечение. Еще один способ применения технологического процесса идентификации лиц – обнаружение редких болезней, связанных с генетической сферой. Китайское государство сейчас лидирует в сфере, задавая тренды всему миру. Другие государства только тестируют, разрабатывают информационные технологии, планируют способы их применения, в то время как на территории КНР методы идентификации лиц людей достаточно широко используются в разных отраслях и приносят обществу практическую пользу.

Как развивается технология распознавания лиц и перспективы отрасли

 

Другие форматы использования face id

Если говорить о соседней с Китаем Японии, эта активно развивающая технологии страна также демонстрирует впечатляющие результаты. Так, в стране технология распознавания лиц применяется в производственных процессах автомобильной сферы. Разработчики придумали способ предотвращения аварий на дорогах, работая на опережение. Распознавание лиц водителей помогает распознать на лице человека признаки усталости, сонливости. Такая разработка была представлена миру в рамках Олимпиады в 2020 году, которая проходила в Токио. Технология обнаружения признаков усталости на лицах людей помогает также отслеживать состояние работников в компаниях и на производстве, тем самым увеличивая продуктивность работы. Таким образом, технологии созданы, чтобы компания могла контролировать все рабочие процессы, эффективность рабочей силы, создавая заранее качественный конечный продукт.

На постсоветском пространстве пока что не так развито использование современных технологий по распознаванию лиц. При этом, это не значит, что о распознавании лиц тут не слышали. Помимо технологий, которые приходят к нам из западных стран через гаджеты (к примеру, новые функции от Facebook и Google), международные сервисы, отечественные компании, государство анализируют внедрение технологий в повседневность. К примеру, многие корпоративные компании применяют обнаружение идентификационного кода лица в своих системах безопасности. Это касается как систем по контролированию доступа к тем или иным объектам, что может применяться как в секретных государственных организациях, так и в публичных компаниях, так и налаживания системы по учету рабочего времени сотрудников. Через распознавание лиц можно увидеть, кто посещал объект, когда и сколько времени там пребывал. А посторонние не смогут обойти систему и попасть на частную территорию. Представители российских компаний указывают на удобство и повышенное качество безопасности в офисных и складских помещениях: фактов краж, незаконных проникновений стало значительно меньше.

Еще один формат применения технологии по распознаванию лиц – в банковской сфере. Банковские организации, мировые платежные системы через использование технологий deepface обеспечивают безопасное осуществление платежей. В будущем в крупных банках планируют значительно упростить совершение платежей, при этом сохраняя все правила безопасности и высокую защиту от мошенничества. Клиенты смогут оплачивать товары и услуги без использования наличных средств, пластиковых карт, смартфона, смарт-часов. Система будет идентифицировать владельца банковского счета через распознавание лиц. А крупнейшая мировая корпорация Amazon давно ввела систему оплаты за товары через сканирование лиц в своих физических точках продаж Amazon Go. Это часть реализации программы Smart retail.

Больше информации о практическом применении и внедрении распознавания лиц по всему миру можно узнать в блоге DevEducation.

Заключение

Если около пятидесяти лет назад использование технологии распознавания лиц казалось чем-то сложным и применяемым только секретными спецслужбами, правительством, то сейчас буквально каждый пользователь смартфона может ею воспользоваться. В качестве примера приведем современные технологии разблокировки мобильного телефона или планшета с помощью сканирования лица (так называемый метод face id), а также отметки человека на фотографии, метки на карте в социальной сети Facebook.

Изучение информационных технологий на сегодняшний день очень важно. Так вы сможете найти привлекательные вакансии, получить больше знаний и доход, работать в прибыльных отраслях. Изучение IT оптимально с курсами DevEducation.