Kasvojentunnistus: miten se toimii, sovellukset, liikeideat ja paljon muuta

Kasvojentunnistusteknologialla on monia sovelluksia ja liiketoimintamahdollisuuksia, mutta mitä ne tarkalleen ovat? Tässä on lähempi katsaus.

Facial Recognition Technology tai FRT on mikä tahansa järjestelmä, jonka avulla voit tunnistaa ihmisen kasvot kuva- tai videotiedostosta.

Ohjelmisto vertaa kasvot toimitettuun kuvatietokantaan – tavallaan tekemällä työtä, joka yleensä vaatisi ihmisen. Kasvojentunnistustekniikka on kuitenkin paljon nopeampaa kuin ihmisten käyttäminen.

Kasvojentunnistusratkaisuja otetaan käyttöön monissa sovelluksissa – henkilöllisyyden todentamisesta robotteihin, kotitalous-, kaupalliseen ja valtion käyttöön. Lisäksi trendi jatkaa kasvuaan.

Tämä blogikirjoitus käsittelee kehittyvää kasvojentunnistusteknologiaa ja -teollisuutta, mukaan lukien sen erilaiset sovellukset ja mahdolliset liikeideat yrittäjille.

Lyhyt historia

Kasvojentunnistusteknologioiden ja niihin liittyvien ohjelmistojen kehitys alkoi 1960-luvulla. Mutta vaikka nuo aikaisemmat versiot vaativat ihmisen panosta kasvojen koordinaattien määrittämiseen, nykyaikaiset järjestelmät voivat valita kasvot itsenäisesti kuvista ja jopa suorista videovirroista.

Kasvojentunnistusjärjestelmiä varten on monia tekniikoita, ja ne vaihtelevat perinteisistä menetelmistä kasvojen maamerkkien poimimiseen silmien välisen etäisyyden, nenän koon, korvien ja niin edelleen mittaamiseen. Sitten on tekoälyn hermoverkkoja, joita käytetään uusimmissa alustoissa vaikuttavien tulosten saavuttamiseen jopa 97 %:n tunnistustarkkuudella.

Kasvojentunnistusteknologiat kasvavat nopeasti. Esimerkiksi 69 maata otti käyttöön tekoälyn kasvojentunnistuksen vuosina 2017–2019, ja 70 prosentilla poliisivoimista oli jonkinlainen pääsy siihen, ja 5 miljardin dollarin markkina-arvo vuonna 2021.

Kuinka kasvojentunnistus toimii

Kasvojentunnistusteknologialla on niin monia erilaisia ​​sovelluksia, ja tämä tarkoittaa myös erilaisia ​​lähestymistapoja. Yksi FRT:n yleisimmistä käyttötavoista on kuitenkin ihmisten tunnistaminen kuvasta tai turvakamerasta.

Tällaisissa tilanteissa kasvojentunnistustekniikan käyttämiseen on kolme perusvaihetta, jotka ovat:

  1. Kuvattavan kohteen kasvot – Tämä vaihe voi sisältää kuvien ottamista valvontakamerasta tai verkkosivuston rekisteröintilomakkeesta. Tosiasia on, että sinulla on kuva henkilöstä, josta tarvitset lisätietoja.
  2. Kasvojäljen luominen – Kasvojentunnistusjärjestelmän täytyy nyt analysoida jopa 80 solmupistettä kohteen kasvoilla ja luoda niistä ainutlaatuinen tietojoukko, jota kutsutaan kasvojäljeksi.
  3. Haku ja haku – Lopuksi järjestelmä etsii kasvojälkitietokannastaan ​​lähimmän vastaavuuden, ja asetuksista riippuen niitä voi olla vain yksi tai muutama.

On syytä huomata, että yllä oleva 3-vaiheinen lähestymistapa keskittyi FRT-käyttäjään. Tämä tarkoittaa, että kehittäjä teki paljon enemmän työtä tehdäkseen asioista näin helppoa.

Esimerkiksi kehittäjän oli ensin kehitettävä algoritmi sen mukaan, minkä tyyppistä kasvojentunnistussovellusta hän haki. Toiseksi hänen täytyi myös kehittää tietokanta sekä esitäytä se alkukuvilla.

Lopuksi, jos järjestelmä käytti tekoälyn hermoverkkolähestymistapaa, kehittäjän on myös luotava tekoälymalli ja koulutettava se ensin.

Seuraavassa on luettelo eri lähestymistavoista, algoritmeista ja menetelmistä, jotka liittyvät kasvojentunnistustekniikkaan:

  1. Perinteinen menetelmä – Kasvojen piirteitä käyttävän henkilön tunnistaminen.
  2. 3D-tunnistus – Antureiden käyttö ihmisten kasvojen muodon vangitsemiseen.
  3. Fisherin kasvot – Kasvojentunnistusmenetelmä, joka tunnistaa kasvot vertaamalla poimittujen ominaisuuksien tuloksia.
  4. Omakasvot – Kasvojentunnistusmenetelmä, joka poimii piirteitä ja esittää ne lineaarisessa yhdistelmässä.
  5. Lämpökamerat – Nämä voivat havaita ominaisuuksia, jotka eivät näy tavallisille kameroille, kuten verisuonet.
  6. Deep Learning – Neuraaliverkkoteknologian soveltaminen sellaisten algoritmien luomiseen, jotka voivat tunnistaa ihmisen kasvot yksinään.
  7. Kasvojen tunteiden tunnistus – Ihmiskasvojen analysointi, jotta saadaan tietoa omistajan tunnetilasta, kuten onnesta, hymystä, vihasta ja niin edelleen.
  8. Kasvontunnistus – Ihmiskasvojen tunnistaminen kuvasta tai videosta.
  9. Kasvojen seuranta – Mahdollisuus havaita ja seurata yhtä tai useampaa kasvot kuvissa tai videoissa tavallisella kameralla.

Kasvojentunnistusteknologian sovellukset

Mahdollisuus tunnistaa kasvot nopeasti ja helposti ohjelmistosovelluksen avulla avaa monia mahdollisuuksia, sillä sitä voidaan hyödyntää monien ongelmien ratkaisemisessa. Seuraavassa on joitain sen tärkeimmistä sovelluksista:

  • Biometrinen turvallisuus – Vaikka FRT on vähemmän tarkka kuin sormenjälki- ja silmäskannaus, se on paljon kätevämpi, koska se ei välttämättä vaadi läheistä vuorovaikutusta tietokoneiden kanssa.
  • Auttaa sokeita – FRT voi auttaa näkövammaisia ​​tai sokeita tunnistamaan ympärillään olevat ihmiset, tietämään, milloin heille hymyillään tai paheksutaan ja paljon muuta.
  • Kuvahaku – Hakukoneet ovat tarjonneet tätä palvelua jo jonkin aikaa.
  • Älykkäät asunnot – Tekoälyjärjestelmät voivat tarkkailla perheenjäseniä heidän tullessaan ja menemässä tai liikkua kotona päivittääkseen laitteen asetuksia ja mieltymyksiä, kuten heidän musiikkimakuaan, valaistustaan, huonelämpötilaansa ja niin edelleen.
  • Terveydenhuolto – Jotkut harvinaiset geneettiset sairaudet voidaan diagnosoida kasvojentunnistusalgoritmeilla. Nämä järjestelmät tarkastelevat nenässä, kulmakarvoissa tai poskissa olevia erityispiirteitä.
  • Varkauksien ehkäisy – Kasvojentunnistuksen avulla voidaan tunnistaa liikkeessä tunnetut myymälävarkaudet ja varoittaa asiasta vastaavaa turvapäällikköä. Se on otettu käyttöön myös Kiinassa wc-paperin jätteen vähentämiseksi vapauttamalla 2 jalkaa vessapaperia samalle henkilölle kahdesti yhdeksän minuutin välein.
  • Räätälöidyt mainokset – Jos tietokonekäyttöinen mainospalvelin voi nähdä katsojan kasvot ja yhdistää ne tietueisiin, se voi näyttää henkilölle erittäin personoituja mainoksia.
  • Seuraa opiskelijoita – Tekoälyä voidaan soveltaa opiskelijoiden seurantaan monin eri tavoin. Esimerkiksi oppilaan täytyy ilmestyä tunnille ja seisoa FRT-sovelluksella varustetun tabletin edessä rekisteröityäkseen osallistujaksi. Opettajat voivat myös käyttää FRT:tä ja tekoälyä verkkokameran kautta seuratakseen opiskelijoiden huomiota videoluentojen aikana. Tämä voi tarjota syvällisiä oivalluksia ja mahdollisuuksia henkilökohtaisempiin kursseihin ja tietokilpailuihin.
  • Julkinen valvonta – Monissa kaupungeissa ympäri maailmaa on jo tuhansia kameroita asennettuna kaikkiin mahdollisiin kulmiin, kaduille ja julkisiin tiloihin. Yksinkertaisesti liittämällä ne kasvojentunnistusjärjestelmään alustat voivat automaattisesti jäljittää rikollisia ja muita vaarallisia henkilöitä.
  • Kadonneet lemmikit ja lapset – Rikollisten ja vaarallisten ihmisten lisäksi FRT voi lisäksi auttaa viranomaisia ​​tunnistamaan kadonneita henkilöitä ja tietämään heidän sijaintinsa suoran videoseurannan avulla.
  • Pankin pankkiautomaatti – Useimmissa pankkiautomaateissa on jo videokamera, joka ottaa asiakkaasta kuvan ja vahvistaa sen tallessa oleville petosten estämiseksi ja turvallisuuden lisäämiseksi.
  • Itsemaksujärjestelmät – Monet nerokkaat kasvojentunnistusta hyödyntävät maksuratkaisut ovat kehittymässä. Skannaa kasvosi ja tilaus on valmis.
  • maahanmuutto – Myös lentokentät ja tullin tarkastuspisteet ympäri maailmaa käyttävät kasvojentunnistusta toiminnan tehostamiseksi.
  • Läsnäolojen seuranta - Sovelluksen kaltainen Churchix auttaa pastoreita tunnistamaan ja seuraamaan jäsenten läsnäoloa joko livenä tai videon kautta.

Tietosuojaongelmat ja tietoturvahakkerointi

On selvää, että kasvojentunnistusteknologiaan liittyy myös päänsärkyä, kuten kaikki tekniikat. Tässä ovat sen tärkeimmät ongelmat:

  • Tietojen omistajuus – Hallitukset ja kaupalliset intressit keräävät kuvia ja videoita kasvoista, mutta suuri kysymys on edelleen "kuka omistaa ne kasvotiedot"? Onko yhtiöllä oikeus omistaa miehen kasvot?
  • Väärä henkilöllisyys – FRT ei ole 100 % tehokas, joten virheelliseen identiteettiin tulee aina ongelmia. Ongelmana on kuitenkin se, miten viranomaiset päättävät käsitellä nämä väärän identiteetin ongelmat. Esimerkiksi, 35% kasvojentunnistusvirheistä esiintyy värikkäillä naisilla, kun taas valkoisilla miehillä vain 1 %.
  • Yksityisyyden suoja – Suurin osa video- ja verkkovalvonnasta tehdään ilman henkilön suostumusta, mikä johtaa vakaviin hallituksen politiikkaan ja yksityisyyden suojaa koskeviin keskusteluihin monilla lainkäyttöalueilla.
  • Hacks – Kasvojentunnistustekniikka ei ole immuuni hakkeroille. Kuvankäsittelyohjelmistot ja deepfake-sovellukset helpottavat kasvojentunnistussovellusten ohittamista, ja tämä herättää monia kysymyksiä.

Suosituimmat kasvojentunnistussovellukset

Löydät monia hyödyllisiä älypuhelinsovelluksia, jotka käyttävät kasvojentunnistustekniikkaa eri tasoilla. Tässä muutamia:

  • Snapchat – Tunnistaa ihmisen kasvot ja peittää ne niin sanotuilla suodattimillaan.
  • Facebook – Tunnistaa automaattisesti ladattujen kuvien ihmiset.
  • Face ID/Unlock – FRT älypuhelimien lukituksen avaamiseen. Sitä kutsutaan nimellä Face ID iPhonessa ja Face Unlock Androidissa.
  • Nestor – Verkko-oppimisjärjestelmä, joka valvoo opiskelijan huomiota.
  • SelfiePay – Suorita maksuja ottamalla selfie.
  • Faceapp – Pelaa kasvojen kanssa Androidilla tai iPhonella.
  • Face2Gene – Lääketieteellinen työkalu geneettiseen vastaavuuteen.
  • luxand – Kasvojentunnistusalusta Android- ja iOS-kehittäjille.
  • FaceDNATest – DNA-kasvojen täsmäys.
  • Kaide – Mobiililäsnäolo- ja vuoronhallintasovellus.
  • FaceFirst – Kasvojentunnistuksen turvajärjestelmä sairaaloihin, kasinoihin, jälleenmyyjiin, lentokentille ja muihin.
  • Mojipop - Animoidut sarjakuvatarrat ja avatarit kasvojasi käyttämällä.

Parhaat kasvojentunnistusteknologian toimittajat

Kasvojentunnistusteknologian toimittajat ovat yrityksiä, jotka tarjoavat FRT:hen liittyviä palveluita ja ohjelmistoja kehittäjille tai kaupallisille käyttäjille. Nämä ovat kypsiä yrityksiä, joilla on todistettuja tuotteita, ja suosituimmat ovat seuraavat:

  • BioID – Elävyyden tunnistus ja kasvojentunnistus palveluna.
  • Amazonin tunnistus – Esikoulutetut mallit poimimaan tietoja valokuvista ja videoista, mukaan lukien yksityiskohtaiset kasvotiedot, tunteet, vertailut, lasit jne.
  • luxand – Kasvojentunnistusalusta Android- ja iOS-kehittäjille.
  • Cognitec – Biometrisen teknologian toimittaja.
  • Paravisio – Erittäin tarkka näön tekoälyohjelmisto.
  • FaceFirst – Kasvojentunnistuksen turvajärjestelmä sairaaloihin, kasinoihin, jälleenmyyjiin, lentokentille ja muihin.
  • Taivaan biometria – Pilvipohjainen biometriikka palveluna.
  • Kairos – Kasvojentunnistuspilvisovellusliittymä.
  • Todellisuus – Nopea, tarkka ja joustava kasvojentunnistusäly.

Parhaat kasvojentunnistuksen aloittavat yritykset

Kasvojentunnistusteknologian startuppeja, joilla on jokin tavoite, on ymmärrettävästi tonnia. Monet epäonnistuvat ja uusia tulee joka vuosi, mutta ala kasvaa jatkuvasti.

Tässä muutamia mielenkiintoisia:

Yhteenveto

Olemme tulleet tämän kasvojentunnistuspostauksen loppuun, ja kuten olet nähnyt, ala on elinvoimainen, laajentuva ja täynnä lupauksia tulevaisuutta varten.

Olet myös nähnyt kaikki erilaiset tarjoukset kehittäjäalustoista yritystyökaluihin ja palveluihin, joita sinäkin voit hyödyntää päästäksesi kilpailijoidesi edelle.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke on tietokoneharrastaja, joka rakastaa lukea monenlaisia ​​kirjoja. Hän pitää Linuxista parempana kuin Windows/Mac ja on käyttänyt
Ubuntu alusta alkaen. Voit saada hänet kiinni Twitterissä bongotrax

Artikkelit: 191

Vastaanota teknisiä tavaroita

Tekniset trendit, startup-trendit, arvostelut, online-tulot, verkkotyökalut ja markkinointi kerran tai kahdesti kuukaudessa

Jätä vastaus

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *