Как роботы распознают лицо человека – технологии идентификации

Россия+7 (910) 990-43-11
Обновлено: 2020-06-25

То, что безопасность наших устройств – и данных, содержащихся в них – стала сильно зависеть от биометрии, вовсе не новость. В течение многих лет производители смартфонов создают устройства, оснащенные датчиком отпечатков пальцев: просто прикоснитесь к кнопке пальцем, чтобы разблокировать телефон или авторизовать платежи со смартфона.

Однако, будущее не за этой технологией. Возможность обмануть сканер отпечатка пальца заставили производителей сосредоточиться на альтернативных технологиях и стратегиях. Наиболее популярной на данный момент является распознавание лица, которое позволяет защитить данные и устройство с помощью сканирования нашего лица.

Первым, кто решился на это (оставаясь в потоке информационной безопасности), была Microsoft, которая благодаря своему Windows Hello предоставила пользователям возможность простого доступа к компьютеру с веб-камерой с помощью инновационного программного обеспечения распознавания лиц.

Распознавание лица – не такое новое

Следует признать, что распознавание лица не совсем новая и инновационная технология. Первые эксперименты могут быть датированы началом 1960-х годов, но с тех пор был достигнут значительный прогресс. Сегодня программное обеспечение для распознавания лица базируется на алгоритмах искусственного интеллекта, которые сделали весь процесс распознавания автоматическим и почти мгновенным.

Иллюстрация на тему распознавания лица смартфоном

Тем не менее, это область, которая только начала своё развитие. Программное обеспечение нового поколения для распознавания лиц, на самом деле, всё ещё находится на очень ранних стадиях разработки, и невозможно предсказать, какая точность и скорость будет доступна на смартфонах, планшетах и компьютерах ближайших лет.

Типы систем распознавания лиц

В настоящее время распознавание лиц, используемое в самых разных областях – от безопасности дорожного движения до разблокировки электронных устройств – обусловлено двумя крупными макро-стратегиями, соответствующими, в широком смысле, двум различным технологическим поколениям.

Первую, в свою очередь, можно разделить на две стратегии: распознавание лица может осуществляться путем сравнения расстояний между зрачками, размером носа, губ и других «лицевых маркеров»; или посредством «изучения» того, как пиксели группируются вместе, чтобы сформировать различные элементы лица и сравнить их с другими изображениями, присутствующими в общей базе данных. Оба этих метода напоминают работу датчика распознавания отпечатков пальцев.

Второе поколение программного обеспечения для распознавания лиц, с другой стороны, использует гораздо более продвинутые методы и технологии. Используемое Facebook, Google и Windows, оно непрерывно совершенствуется, базируется на машинном обучении и «учится» распознавать лица, анализируя десятки тысяч различных изображений. То есть IT-системы сами распознают, что является отличительными элементами лица, и полагаются на эти «открытия» для выполнения своих задач.

Как работает программное обеспечение для распознавания лиц

Распознавание людей по чертам их лиц происходит в несколько этапов:

  • Обнаружение. Используя датчики приближения, компьютерная система активирует камеры и делает фото или видео объекта.
  • Выравнивание. После того, как «обнаружено», что человек находится перед объективом, компьютер или смартфон определяет положение и наклон головы и её размер.
  • Измерение. Система обрабатывает собранное изображение с помощью расширенных алгоритмов, которые помогают определять различные кривые и точки, формирующие модель лица.
  • Компиляция. Другие алгоритмы «переводят» кривые и другие данные в код, используемый для распознавания лица и, следовательно, человека.
  • Сравнение. Полученный таким образом код используется системой для сравнения лица с уже присутствующими в базе данными.
  • Идентификация. Это приводит к последней фазе идентификации, когда обнаруживается соответствие между двумя кодами.

5.0/1