Prepoznavanje lica: kako radi, aplikacije, poslovne ideje i više

Tehnologija prepoznavanja lica ili FRT svaki je sustav koji možete iskoristiti za prepoznavanje ljudskog lica iz slikovne ili videodatoteke.

Softver uspoređuje lice s dostavljenom bazom podataka slika – u određenom smislu obavljajući posao koji bi obično zahtijevao ljudsko biće. Međutim, tehnologija prepoznavanja lica puno je brža od korištenja ljudi.

Rješenja za prepoznavanje lica implementiraju se u razne aplikacije – od provjere osobnih iskaznica do robota, kućne, komercijalne i državne uporabe. Osim toga, trend se nastavlja širiti.

Ovaj post na blogu govori o razvoju tehnologije prepoznavanja lica i industriji, uključujući njene različite primjene i potencijalne poslovne ideje za poduzetnike.

Kratka povijest

Razvoj tehnologija prepoznavanja lica i povezanog softvera započeo je 1960-ih. Ali dok su te ranije verzije zahtijevale ljudski unos za definiranje koordinata lica, moderni sustavi mogu autonomno odabrati lica sa slika, pa čak i video prijenosa uživo.

Postoje mnoge tehnike za sustave prepoznavanja lica i one sežu od tradicionalnih metoda izdvajanja orijentira lica do mjerenja udaljenosti između očiju, veličine nosa, ušiju i tako dalje. Zatim, tu su AI neuronske mreže, koje se koriste na najsuvremenijim platformama za postizanje impresivnih rezultata s točnošću detekcije do 97%.

Tehnologije prepoznavanja lica brzo rastu. Na primjer, 69 zemalja usvojilo je AI prepoznavanje lica između 2017. i 2019., pri čemu je 70% policijskih snaga imalo neki oblik pristupa, a tržišna procjena 5. iznosila je 2021 milijardi dolara.

Kako funkcionira prepoznavanje lica

Postoji toliko mnogo različitih primjena tehnologije prepoznavanja lica, a to znači i različite pristupe. Međutim, jedna od najčešćih upotreba FRT-a je identificiranje ljudi sa slike ili sigurnosne kamere.

U takvim situacijama postoje 3 osnovna koraka za korištenje tehnologije prepoznavanja lica, a to su:

1. Snimanje lica subjekta – Ovaj korak može uključivati ​​snimanje slika sa sigurnosne kamere ili obrazac za registraciju na web stranici. Činjenica je da imate sliku osobe o kojoj trebate više informacija.
   
2. Generiranje otiska lica – Sustav za prepoznavanje lica sada mora analizirati do 80 čvornih točaka na licu subjekta i iz toga generirati jedinstveni skup podataka koji se naziva otisak lica.
   
3. Pretraživanje i podudaranje – Na kraju, sustav zatim pretražuje svoju bazu podataka otisaka lica kako bi pronašao najbliže podudaranje, a ovisno o postavkama, može postojati samo jedno podudaranje ili nekoliko njih.

Vrijedno je napomenuti da je gornji pristup u 3 koraka usredotočen na FRT korisnika. To znači da je razvojni programer obavio mnogo više posla kako bi stvari učinio ovako jednostavnima.

Na primjer, programer je prvo morao razviti algoritam, ovisno o vrsti aplikacije za prepoznavanje lica koju je tražio. Drugo, također je morao razviti bazu podataka, kao i unaprijed je popuniti početnim fotografijama.

Konačno, ako je sustav koristio pristup AI neuronske mreže, tada će programer također morati stvoriti AI model i prvo ga trenirati.

Slijedi popis različitih pristupa, algoritama i metoda povezanih s tehnologijom prepoznavanja lica:

1. Tradicionalna metoda – Identifikacija osobe pomoću crta lica.
2. 3D prepoznavanje – Korištenje senzora za hvatanje oblika ljudskih lica.
3. Fisherovo lice – Metoda prepoznavanja lica koja prepoznaje lica podudaranjem rezultata iz izdvojenih značajki.
4. Vlastita lica – Metoda prepoznavanja lica koja izdvaja značajke i predstavlja ih u linearnoj kombinaciji.
5. Toplinske kamere – Oni mogu otkriti značajke koje nisu vidljive standardnim kamerama, poput krvnih žila.
6. Duboko učenje – Primjena tehnologije neuronske mreže za stvaranje algoritama koji mogu sami detektirati ljudska lica.
7. Prepoznavanje emocija lica – Analiza ljudskih lica kako bi se izvukle informacije o emocionalnom stanju vlasnika, kao što su sreća, osmijeh, ljutnja i tako dalje.
8. Prepoznavanje lica – Proces identifikacije ljudskog lica na slici ili videu.
9. Praćenje lica – Mogućnost otkrivanja i praćenja jednog ili više lica na slikama ili videozapisima sa standardne kamere.

Primjena tehnologije prepoznavanja lica

Mogućnost brzog i jednostavnog prepoznavanja lica pomoću softverske aplikacije otvara mnoge mogućnosti jer se može iskoristiti za rješavanje mnogih problema. Slijede neke od njegovih glavnih primjena:

• Biometrijska sigurnost – Iako je FRT manje točan od skeniranja otiska prsta i oka, puno je praktičniji jer ne zahtijeva nužno blisku interakciju s računalima.
  
• Za pomoć slijepima – FRT može pomoći slabovidnim ili slijepim osobama da prepoznaju ljude oko sebe, da znaju kada im se smiješe ili mršte i više.
  
• Pretraživanje slika – Tražilice već neko vrijeme nude ovu uslugu.
  
• Smart domovi – Sustavi umjetne inteligencije mogu nadzirati članove obitelji dok dolaze i odlaze, ili se kreću po kući kako bi ažurirali postavke i preferencije uređaja, kao što su njihov glazbeni ukus, osvjetljenje, sobna temperatura i tako dalje.
  
• Zdravstvo – Neke rijetke genetske bolesti mogu se dijagnosticirati pomoću algoritama za prepoznavanje lica. Ovi sustavi traže posebne značajke nosa, obrva ili obraza.
  
• Sprječavanje krađe – Prepoznavanje lica može se koristiti za identifikaciju poznatih kradljivaca u trgovini i upozoravanje odgovornog službenika sigurnosti. Također je primijenjen u Kini kako bi se smanjio otpad od toaletnog papira, tako što se istoj osobi dva puta pušta samo 2 stope toaletnog papira, nakon intervala od devet minuta.
  
• Personalizirani oglasi – Ako računalno pokretan oglasni poslužitelj može vidjeti lice gledatelja i uskladiti ga sa zapisima, tada može posluživati ​​visoko personalizirane oglase toj osobi.
  
• Pratite učenike – AI se može primijeniti za praćenje učenika na razne načine. Na primjer, učenik se mora pojaviti na nastavi i stajati ispred tableta s FRT aplikacijom kako bi se registrirao za pohađanje. Nastavnici također mogu koristiti FRT i AI putem web kamere za praćenje pažnje učenika tijekom videopredavanja. To dodatno može pružiti duboke uvide i prilike za personaliziranije tečajeve i kvizove.
  
• Javni nadzor – Mnogi gradovi diljem svijeta već imaju tisuće kamera postavljenih na svim mogućim uglovima, ulicama i javnim prostorima. Jednostavnim spajanjem na sustav za prepoznavanje lica, platforme mogu automatski pratiti kriminalce i druge opasne osobe.
  
• Nestali kućni ljubimci i djeca – Osim kriminalaca i opasnih ljudi, FRT može dodatno pomoći vlastima u identificiranju nestalih osoba i saznanju njihove lokacije putem video nadzora uživo.
  
• Bankomat banke – Većina automatiziranih bankomata već uključuje video kameru koja snima sliku kupca i potvrđuje to s onima koji su u evidenciji kako bi se spriječila prijevara i povećala sigurnost.
  
• Sustavi samoplaćanja – Razvijaju se mnoga genijalna rješenja plaćanja koja koriste prepoznavanje lica. Jednostavno skenirajte svoje lice i narudžba je gotova.
  
• Imigracija – Zračne luke i carinski prijelazi diljem svijeta također koriste prepoznavanje lica kako bi pojednostavili rad.
  
• Praćenje nazočnosti – Aplikacija poput Churchix pomaže pastorima da identificiraju i prate prisutnost članova, bilo uživo ili putem videa.

Pitanja privatnosti i sigurnosni hakovi

Očito je da i tehnologija prepoznavanja lica, kao i svaka tehnologija, nosi glavobolje. Evo njegovih glavnih problema:

• Vlasništvo podataka – Vlade i komercijalni interesi prikupljaju slike i videozapise lica, ali veliko pitanje ostaje “tko posjeduje te podatke o licima”? Ima li korporacija pravo posjedovati lice čovjeka?
  
• Pogrešan identitet – FRT nije 100% učinkovit, tako da će uvijek biti problema s pogrešnim identitetom. Problem je, međutim, kako se vlasti odlučuju pozabaviti ovim problemima pogrešnog identiteta. Na primjer, 35% grešaka u prepoznavanju lica javljaju se kod obojenih žena, za razliku od samo 1% kod bijelih muškaraca.
  
• Prava na privatnost – Većina videonadzora i nadzora na internetu obavlja se bez pristanka pojedinca, što dovodi do ozbiljnih vladinih rasprava o politici i pravima na privatnost u mnogim jurisdikcijama.
  
• Hacks – Tehnologija prepoznavanja lica nije imuna na hakiranje. Softver za manipulaciju slikama i aplikacije deepfake olakšavaju zaobilaženje aplikacija za prepoznavanje lica, a to otvara mnoga pitanja.

Najpopularnije aplikacije za prepoznavanje lica

Naći ćete mnoge korisne aplikacije za pametne telefone koje koriste tehnologiju prepoznavanja lica na različitim razinama. Evo nekih:

• Snapchat – Otkriva ljudsko lice i prekriva ga svojim takozvanim filtrima.
• Facebook – Automatski prepoznaje ljude na učitanim slikama.
• Face ID/Unlock – FRT za otključavanje pametnih telefona. Na iPhoneu se zove Face ID, a na Androidu Face Unlock.
• Nestor – Sustav online učenja koji prati pozornost učenika.
• SelfiePay – Plaćajte jednostavnim snimanjem selfija.
• Aplikacija za lice – Igrajte se s licima na Androidu ili iPhoneu.
• Face2Gene – Medicinski alat za genetsko podudaranje.
• Luksand – Platforma za prepoznavanje lica za Android i iOS programere.
• FaceDNATest – DNK podudaranje lica.
• željeznički – Mobilna aplikacija za praćenje i upravljanje smjenama.
• FaceFirst – Sigurnosni sustav prepoznavanja lica za bolnice, kockarnice, trgovce, zračne luke i još mnogo toga.
• Mojipop – Naljepnice animiranih crtića i avatari koji koriste vaše lice.

Najbolji dobavljači tehnologije prepoznavanja lica

Dobavljači tehnologije prepoznavanja lica su korporacije koje programerima ili komercijalnim korisnicima nude usluge i softver povezane s FRT-om. To su zrele tvrtke s dokazanim proizvodima, a popularni su sljedeći:

• BioID – Detekcija živosti i prepoznavanje lica kao usluga.
• Amazonsko obnavljanje – Unaprijed obučeni modeli za izvlačenje informacija iz fotografija i videozapisa, uključujući detaljne informacije o licu, emocije, usporedbe, naočale itd.
• Luksand – Platforma za prepoznavanje lica za Android i iOS programere.
• Cognitec – Pružatelj biometrijske tehnologije.
• Paravizija – Iznimno precizan AI softver za vid.
• FaceFirst – Sigurnosni sustav prepoznavanja lica za bolnice, kockarnice, trgovce, zračne luke i još mnogo toga.
• Biometrija neba – Biometrija temeljena na oblaku kao usluga.
• Kairos – API oblaka za prepoznavanje lica.
• Trueface – Brza, precizna i otporna umjetna inteligencija za prepoznavanje lica.

Najbolji startupi za prepoznavanje lica

Razumljivo je da postoji mnoštvo startupa za tehnologiju prepoznavanja lica s jednim ili drugim ciljem. Mnogi propadnu i svake se godine pridruže novi, ali industrija nastavlja rasti.

Evo nekih od zanimljivih:

• Trgovački – Računalni vid za upravljanje maloprodajom.
• RefaceAI – AI zamjene lica.
• Kandu AI – Računalni vid za maloprodaju.
• Facesoft – Višenamjenska FRT baza podataka.
• Appolo AI – Inteligencija prodaje.
• FacePinPoint – Upravljanje internetskom reputacijom.
• Facenition – Maloprodajna analitika.

Zaključak

Došli smo do kraja ovog posta o prepoznavanju lica i kao što ste vidjeli, industrija je živahna, širi se i puna je obećanja za budućnost.

Također ste vidjeli sve različite ponude, od platformi za razvojne programere do poslovnih alata i usluga koje i vi možete koristiti kako biste bili ispred svoje konkurencije.