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: ничего нового
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.
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.
