Ce que vous devez savoir sur la technologie de reconnaissance faciale

Zaur Abutalimov

Directeur de la surveillance vidéo nuage de service de produits et d'analyse vidéo pour les entreprises Ivideon.

Elena Glazkova

Marketer Ivideon.

Pour l'état, la reconnaissance faciale - une partie importante du système de sécurité et un poste budgétaire impressionnant. Pour les journalistes - soit une panacée ou un instrument d'une conspiration mondiale. Pour les entreprises - un outil ou un produit. De quel côté ni accepter, les questions fondamentales demeurent. Les réponses à ces utilisateurs recherchent régulièrement Internet (en moyenne 28 704 une requête au sujet de la reconnaissance faciale dans un mois), mais le spectacle est pas toujours. Pour corriger la situation.

Quelle est la reconnaissance faciale

Séparer les mouches escalopes. Les utilisateurs de plus en plus confrontés à la reconnaissance des visages dans leur propre smartphonesLorsque l'identification biométrique est utilisée pour déverrouiller l'appareil et l'accès de gain que le propriétaire peut produire des données. Au cours du processus de reconnaissance nécessairement impliqué caméra 3D, il était impossible de tromper un gadget photo.

Pourtant, il y a identification des personnes en temps réel et des conditions réelles, dans ce cas, il est inséparablement associés à des systèmes de surveillance vidéo, où les gens littéralement « arrachant » des caméras shoot flux vidéo.

Imaginez un appareil photo vidéo de haute qualité moderne, placé juste au-dessus de la hauteur moyenne d'un homme dans un endroit bien éclairé. Avant elle tous les jours, il faut environ la même quantité sur les mêmes personnes. Déplacer ils ne sont pas très rapides.

La vidéo capturée peut être stocké dans l'archive des nuages. La caméra se connecte module analytique: une combinaison complexe d'algorithmes (intelligence artificielle, Les réseaux de neurones, c'est tout) ainsi que l'interface utilisateur. Module « saisit » la face du flux vidéo, détermine le sexe et l'âge, et met les données dans la base de données.

Peu à peu, l'image devient plus grande. Le système mémorise tous les magasins et automatiquement les visages détectés dans un fichier eux, et l'utilisateur avec une tolérance spécifie des informations supplémentaires: le nom, la position, l'état et d'autres marques ( «VIP invités » ou « voleur »). Vous pouvez télécharger une photo de la personne désirée, et le module se trouve l'archive dans la détection de tous de cette personne.

Une fois qu'une personne avec une marque passe à nouveau devant la caméra, le système détecte comme un événement important et envoie un push-notification aux utilisateurs intéressés.

La détection de la reconnaissance des visages dans le contexte - c'est la situation lorsque l'algorithme essentiellement rendu compte que la personne en face de lui, au lieu d'une pomme ou une sirène avec des tasses Starbucks. La puissance de calcul lui d'abord nécessaire de le faire, et seulement alors il peut être comparé à la base de données ou la personne à retenir.

Si vous avez lu les quelques paragraphes précédents à la fin, félicitations, vous savez maintenant comment la détection de visage dans une situation idéale. Description adapté à tout système, de ceux utilisés dans le métro de Moscou, pour les petites solutions d'affaires.

La principale chose à comprendre: la situation idéale dans la vie réelle pour créer difficile, surtout en ce qui concerne toute la ville, pas le bureau ou magasin. Par exemple, dans le métro beaucoup de gens, tous différents, ils vont vite. Caméras ont besoin de beaucoup, ils valent de l'argent, placez-les ont besoin d'experts compétents.

Est-il possible de tromper l'algorithme de reconnaissance de visage

Malgré le cas d'un échec, la précision de la reconnaissance de la machine a souvent supérieure à celle avec laquelle les gens définissent le visage. La Chine va bientôtChine pour construire la base de données de reconnaissance faciale géant pour identifier tout citoyen en quelques secondes système capable de Trouver une personne spécifique parmi les 1,3 milliard d'autres habitants pendant 3 secondes avec une précision de 90%.

Et pourtant clairement cette question est difficile de répondre parce que le seul algorithme parfait de reconnaissance faciale n'existe pas. verres collés Big une barbe, un chapeau, un mouvement à grande vitesse, le maquillage spécial (par exemple, peint sur la grille de visage"Black Swan", des phoques, des cercles et des bâtons. Comment échapper aux systèmes de reconnaissance de visage à l'aide de maquillage) - tout cela est en mesure d'algorithme embrouiller. Surtout en combinaison, car il suffit de reconnaîtreComment tricher système de détection si 70% de la face ouverte. Maintenant, imaginez que vous devez utiliser les changements ci-dessus dans la ville réelle. Cela ne semble pas si simple, non?

Est-il possible de reconnaître les individus en ligne

Internet - un lieu de paradoxe: les gens ici peuvent en même temps craindre, ne détermine pas si chaque une seconde caméra dans les rues de leur personnalité, et veulent véritablement « reconnaître les visages d'autres personnes pour les photos en ligne ". Considérez cette ligne de reconnaissance faciale séparément.

logiciel de reconnaissance faciale - il est soit au-dessus module d'analyse (caméra CCTV + logiciel + nuage de stockage) ou doux, semblable au bien connu (un peu scandaleux) FindFace de service. Aujourd'hui, les entités du programme téléchargement de reconnaissance « gratuitement et sans inscription, » dans la plupart des cas, bien sûr, impossible.

Le rêve d'un utilisateur qui saisit une requête, de toute évidence, est la suivante: Allez sur le site, télécharger des photos humaine filmé subrepticement dans le métro, le programme reconnaît le visage et donne un lien vers le profil dans le réseau social. Aha, j'ai attrapé! Ou est-il: télécharger des programmes sur votre ordinateur, se connecter à sa webcam et son museau raspoznaosh chat. Le succès - maintenant, vous recevrez une notification chaque fois qu'un chat vole des saucisses.

La réalité est cruelle. Le premier site que des offres similaires, refuse de travailler, et l'autre - nécessite des compétences de programmation Python. Plus ou moins comme une application de rêve appelé SearchFaceQui a récemment redémarrerSearchface redémarrée avec autorisation par « VKontakte ». Mais le réseau social fermé cette fonction appelé FindClone. Vous téléchargez vos photos, et l'algorithme tente d'identifier la même personne dans la base de données du réseau social « VKontakte ». Les références à l'application n'a pas émis le profil, seules les images - et peu importe qui ils ont été chargés. Si l'utilisateur est actif depuis longtemps dans les réseaux sociaux, l'émission de photos créée effet étrange « biographique », mais sinon, l'image reconnue peut rire.

En fait, l'exemple SearchFace répond clairement à la question « Comment utiliser la reconnaissance faciale des réseaux sociaux? ». Plus précis à cformulirovat cette façon: « Les réseaux sociaux sont utilisés pour reconnaître les visages » La réponse est simple: la base de données. Un nombre infini de combinaisons uniques de nombres (ce qui est pour les algorithmes Facebook« VKontakte » et l'autre personne à regarder la photo) constitue la base de la formation des réseaux de neurones, qui sont la base d'une reconnaissance décision du visage.

Les solutions sont toutes différentes, et le réseau de neurones est également différent, et les détails et les spécifications techniques, les clients et les fournisseurs de services, en règle générale, ne sont pas divulgués. En particulier, le module de genre et la reconnaissance de l'âge est en mesure de déterminer en raison du fait qu'il peut apprendre à partir des informations contenues dans les « Camarades de classe », « VKontakte », Instagram et Facebook.

Comme reconnaissance faciale programmée

Vous ne devriez jamais répondre aux questions et aux développeurs pour les développeurs, si vous n'êtes pas un développeur. Par conséquent, nous avons demandé de l'aide à un spécialiste.

Dmitry Soshnikov

Membre de l'Association russe pour l'intelligence artificielle et expert principal sur le développement des systèmes d'IA et de l'apprentissage de la machine Microsoft.

La détection des visages (ainsi que d'autres opérations connexes) - il est un problème typique. Par conséquent, de nombreuses entreprises offrent des services complets sous la forme d'une API cloud (programmation des intermédiaires entre les applications) pour des solutions de haute qualité à ces problèmes. En plus de IT géants comme Microsoft et Google, la reconnaissance du visage sont également impliqués dans des sociétés spécialisées, dont le russe. Leurs produits se développent rapidement et offrent une des caractéristiques encore plus intéressants tels que l'identification des personnes et des silhouettes dans la foule.

Lui-même à partir du sol pour former un réseau de neurones est beaucoup plus complexe. Besoin d'un grand ensemble de haute qualité des données d'entrée, qui est, des centaines de milliers (ou mieux encore plus!) Des photos de personnes. De plus, il aura besoin de ressources informatiques et des connaissances approfondies dans le domaine de l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine. Les grandes entreprises ont tous ces outils, afin de résoudre beaucoup mieux le problème.

Il y a aussi une solution intermédiaire - déjà utilisé pour former le réseau de neurones, par exemple, Openface. Toutefois, cette option est susceptible de travailler un peu moins bien que le service prêt nuage, permettra d'avoir un contrôle total sur le système. Cela nécessitera un certain niveau de compréhension du travail les réseaux de neurones et les cadres du réseau de neurones et, apparemment, une certaine connaissance de Python, qui a gagné en popularité comme la principale langue de programmation parmi les professionnels des sciences de données.

En effet, il est commode de réaliser diverses expériences pour visualiser les données et produire des calculs de matrice efficace grâce à l'excellent package NumPy. Ce n'est pas la meilleure langue pour le développement commercial, car il ne contient aucun moyen efficace pour créer plus de systèmes logiciels de sécurité, cependant, des alternatives à lui dans le domaine encore de la formation des réseaux de neurones profonds pas.

Comment la reconnaissance faciale dans les affaires

La demande de reconnaissance faciale dans fintehe, commerce de détail et d'autres types d'activité directement liée à la disponibilité accrue de la technologie. La mécanique est simple: toutes les entreprises et dans toutes les organisations, il y a des caméras de surveillance, qui sont utilisés comme outils de collecte de données et les analystes ultérieurs. Dans le monde du système de surveillance est supprimé dans les téraoctets mois passés de la vidéo en Full HD, qui est, le traitement de l'information est stockée est vraiment beaucoup.

logiciel requis pour l'analyse des données peut être « cousue » au fabricant de l'appareil. Les caméras avec l'analyse vidéo « à bord » sont en général assez chers.

Autres - analyse dans le nuage, qui est, le centre de données à distance, qui est relié à tout appareil peu coûteux. Il est beaucoup moins cher, plus offre une flexibilité - vous pouvez des solutions sur mesure pour spécifiques affaires.

reconnaissance des personnes de popularité de la technologie dans différents domaines de l'activité augmente. Par exemple, la Caisse d'épargne - l'un des leaders en termes de l'annonce de divers projets de grande envergure reconnaissance faciale, et argumenterIl vous reconnaît de mille ATM déterminer les yeux du client avec lui à cet égard peut-être que « Tinkoff ». En 2017, Sberbank a acquisL'épargne investie dans la technologie de reconnaissance faciale 25,07% de la société VisionLabs, la création de logiciels pour la reconnaissance faciale. Pour l'institution financière 2018 a réussi à tester la reconnaissance des visages dans le métro de Moscou, et même attraperMerci au système de reconnaissance de la Sberbank de personnes a attrapé 42 criminels 42 essai criminelIl vous reconnaît de mille ATM déterminer les yeux du client Distributeurs automatiques de billets avec l'identification des personnes que les attaquants ne peuvent pas retirer de l'argent à partir des cartes d'autres personnes, ainsi que pour annoncer la collecte de données biométriques (audio voix, le visage vidéo) clients. En Avril de cette année, la Sberbank a obtenu un contrôle du développeur de systèmes de reconnaissance vocale et de personnes - « Discours Centre de technologie » (OMD).

Une autre chose est que l'aperçu, test, pilotes et décisions d'achat - pour ne pas mettre en œuvre effectivement. Ce moment il est vraiment utilisé dans la Caisse d'épargne (et le cas échéant) est sûr de dire peut en fait que German Gref.

Avec les détaillants toute transparence. En fait, il y a trois problèmes qui font face à résoud de détection.

Tout d'abord, le vol. Les magasins fonctionnent fraudeurs, Avec souvent les mêmes personnes dans le même réseau. La reconnaissance faciale permet de déterminer les « voleurs » et d'autres dérivants, précédemment violé l'ordre. Dès que celui indiqué dans la base du délinquant ira au magasin, la protection sera notifiée dans le messager ou d'une autre façon pratique.

En second lieu, la difficulté de travailler avec nos clients réguliers. Les données sur les achats et les anniversaires de personnaliser des offres pour clients VIP et les fans de la marque, est tout simplement pas assez. La détection des visages peut être intégré avec CRM - à savoir les logiciels dont les gestionnaires sont entrées toutes les informations sur toutes les opérations de l'organisation. Dans les cas avec des voleurs et des œuvres de reconnaissance faciale VIP sur le même: une personne inscrite sur la liste noire ou blanche, et quand il réapparaît, le système émet un signal sonore personne ayant accès. Sexe et l'âge sont automatiquement détectés, et des informations supplémentaires à ajouter l'agent responsable.

En troisième lieu, l'identification des personnes reteyle utilisés pour la publicité ciblée. Par exemple, dans certains magasins X5 Retail Group établiX5 inclut la vision par ordinateur appareil photo à reconnaître les expressions du visage et de l'âge des clients. En analysant ces données, le système affiche à l'écran sur les produits de plancher commerciaux qui peuvent plaire à l'homme. illustration plus vives - cas Lolli & Pops, grand magasin de pâtisserie aux États-Unis. Système de reconnaissance de visage détermineVotre avenir en magasin programme de fidélisation sera alimenté par la reconnaissance faciale clients réguliers et envoie leurs smartphones avis avec des produits qui peuvent leur faire plaisir (en tenant compte des préférences individuelles et même des allergies aux aliments).

Un autre exemple frappant de l'utilisation de la technologie dans reteyle - magasins sans les commerçants et les banques. Par exemple, Alibaba Tao CaféAmazon Go vs Alibaba Tao Café: Staffless Boutique Showdown - un café et d'un supermarché, situé à Hangzhou. Il vend des boissons, des collations, de la nourriture, des jouets, des sacs à dos et autres. Tao Café est ouvert uniquement aux utilisateurs du site Taobao.

Lorsque l'achat boit système de caméra avec le soutien pour la reconnaissance des visages identifie automatiquement le client associé à son compte dans la boutique en ligne et effectuer le paiement. Les acheteurs passent par la salle, équipée de plusieurs capteurs qui identifient le client et les produits. Le balayage même si les gens mettent l'achat dans votre poche ou votre sac.

Comme le développement de la technologie de reconnaissance faciale

systèmes de surveillance vidéo avec l'identification des individus prend vraiment dans le monde entier. A Moscou, le nombre de caméras en 2019 pour atteindreHaute technologie et de la sécurité: Combien de caméras apparaissent dans cette année 174000. Cela ne signifie pas que tous ces périphériques par défaut peut reconnaître la personnalité: les plus fréquemment rapportéscriminels reconnaissance du système sont recherchés par le caméscope fonctionnera à Moscou en 2019 environ 160 milliers de caméras avec cette fonction. Néanmoins, à la fin de 2018 de la Mairie de Moscou a annoncé son intentionLes autorités de Moscou en 2019 vont remplacer votre caméscope et faire fonctionner le système de reconnaissance faciale remplacer tous les dispositifs de surveillance et de former un système totalement innovant de l'année prochaine.

Le paradoxe est que les 160 mille - ce n'est pas tellement. Chine - en particulier en comparaison avec d'autres grands moteurs de recherche des requêtes sur le sujet de la reconnaissance faciale. Là-bas, à la fin de 2017 étaitIn Your Face: La Chine est omniscient état plus de 170 millions de caméras de surveillance vidéo et pour les trois prochaines années prévuLa technologie de surveillance « Big Brother » de la Chine est loin d'être aussi omniscient que le gouvernement veut que vous pensez connexion au réseau a environ 400 millions.

Une utilisation et correcte de la reconnaissance faciale travaille principalement pour améliorer la sécurité et le confort. Habituellement, les gens Pénètre rapidement la confiance dans les technologies qui les éliminer de la file d'attente à un match de football (sourire chambre - passé), pour prévenir le vol et le hooliganisme, ou de l'aide à moins dépenser sur les achats (programme de fidélisation). Tout cela, bien sûr, exige une certaine réglementation - spécifiquement pour cette protection des lois sont faites données personnelles.

À l'avenir, sans doute, la portée de la reconnaissance des visages dans les systèmes de surveillance vidéo sera réglementée de façon similaire à la pratique actuelle de travailler avec l'identification des individus sur Internet. A la recherche de personnes de la vie privée juste ne se chargent pas au-delà du réseau - défaillance partielle de SearchFace de service prouve que cette stratégie est efficace.

Bien sûr, on ne peut pas se limiter indéfiniment à marcher dans les rues, où les caméras sont montées sur chaque intersection, mais la possibilité de rester anonyme est formé, si elle est demandée par le la société.