Prepoznavanje obraza: kako deluje, aplikacije, poslovne ideje in več

Tehnologija za prepoznavanje obraza ali FRT je vsak sistem, ki ga lahko uporabite za prepoznavanje človeškega obraza iz slikovne ali video datoteke.

Programska oprema primerja obraz s ponujeno bazo podatkov slik – v nekem smislu opravlja delo, ki bi običajno zahtevalo človeško bitje. Vendar pa je tehnologija prepoznavanja obraza veliko hitrejša od uporabe ljudi.

Rešitve za prepoznavanje obrazov se izvajajo v različnih aplikacijah – od preverjanja osebne izkaznice do robotov, domače, komercialne in državne uporabe. Poleg tega se trend še naprej širi.

Ta objava v spletnem dnevniku obravnava razvijajočo se tehnologijo in industrijo prepoznavanja obrazov, vključno z njenimi različnimi aplikacijami in potencialnimi poslovnimi idejami za podjetnike.

Kratka zgodovina

Razvoj tehnologij za prepoznavanje obrazov in povezane programske opreme se je začel v šestdesetih letih prejšnjega stoletja. Medtem ko so te prejšnje različice zahtevale človeški vnos za določitev koordinat obraza, lahko sodobni sistemi avtonomno izberejo obraze iz slik in celo video tokov v živo.

Obstaja veliko tehnik za sisteme za prepoznavanje obrazov in segajo od tradicionalnih metod pridobivanja obraznih mejnikov do merjenja razdalje med očmi, velikosti nosu, ušes itd. Potem so tu še nevronske mreže AI, ki se uporabljajo na najsodobnejših platformah za doseganje impresivnih rezultatov z do 97-odstotno natančnostjo zaznavanja.

Tehnologije za prepoznavanje obrazov hitro rastejo. Na primer, 69 držav je med letoma 2017 in 2019 sprejelo prepoznavanje obrazov z umetno inteligenco, pri čemer je imelo 70 % policijskih sil določeno obliko dostopa, tržna vrednost leta 5 pa je znašala 2021 milijard dolarjev.

Kako deluje prepoznavanje obraza

Obstaja toliko različnih aplikacij tehnologije za prepoznavanje obrazov, kar pomeni tudi različne pristope. Ena najpogostejših uporab FRT pa je prepoznavanje ljudi s slike ali varnostne kamere.

V takšnih situacijah obstajajo 3 osnovni koraki za uporabo tehnologije za prepoznavanje obraza, in sicer:

1. Zajemanje obraza subjekta – Ta korak lahko vključuje zajemanje slik iz varnostne kamere ali obrazca za registracijo na spletnem mestu. Dejstvo je, da imate podobo osebe, o kateri potrebujete več informacij.
   
2. Ustvarjanje odtisa obraza – Sistem za prepoznavanje obraza mora zdaj analizirati do 80 vozlišč na obrazu subjekta in iz tega ustvariti edinstven nabor podatkov, imenovan odtis obraza.
   
3. Iskanje in ujemanje – Nazadnje sistem nato preišče svojo zbirko obraznih odtisov, da bi našel najbližje ujemanje, in odvisno od nastavitev je lahko samo eno ujemanje ali več.

Omeniti velja, da se je zgornji tristopenjski pristop osredotočil na uporabnika FRT. To pomeni, da je razvijalec opravil veliko več dela, da je stvari naredil tako enostavne.

Na primer, razvijalec je moral najprej razviti algoritem, odvisno od vrste aplikacije za prepoznavanje obraza, ki jo je želel. Drugič, bazo podatkov je moral razviti in jo vnaprej napolniti z začetnimi fotografijami.

Nazadnje, če je sistem uporabljal pristop nevronske mreže AI, bo moral razvijalec prav tako ustvariti model AI in ga najprej usposobiti.

Sledi seznam različnih pristopov, algoritmov in metod, povezanih s tehnologijo prepoznavanja obraza:

1. Tradicionalna metoda – Identifikacija osebe z uporabo obraznih potez.
2. 3D prepoznavanje – Uporaba senzorjev za zajemanje oblike človeških obrazov.
3. Ribiški obraz – Metoda za prepoznavanje obrazov, ki prepozna obraze z ujemanjem rezultatov iz ekstrahiranih funkcij.
4. Lastne površine – Metoda prepoznavanja obraza, ki izloči značilnosti in jih predstavi v linearni kombinaciji.
5. Termične kamere – Te lahko zaznajo funkcije, ki niso vidne standardnim kameram, kot so krvne žile.
6. Globoko učenje – Uporaba tehnologije nevronske mreže za ustvarjanje algoritmov, ki lahko sami zaznajo človeške obraze.
7. Prepoznavanje obraznih čustev – Analiza človeških obrazov za pridobivanje informacij o čustvenem stanju lastnika, kot so sreča, nasmeh, jeza ipd.
8. Face Detection – Postopek prepoznavanja človeškega obraza na sliki ali videu.
9. Sledenje obrazu – Sposobnost zaznavanja in sledenja enemu ali več obrazom na slikah ali videoposnetkih s standardne kamere.

Uporaba tehnologije za prepoznavanje obraza

Zmožnost hitrega in enostavnega prepoznavanja obraza s programsko aplikacijo odpira številne priložnosti, saj jo je mogoče uporabiti za reševanje številnih težav. Sledi nekaj njegovih glavnih aplikacij:

• Biometrična varnost – Čeprav je FRT manj natančen kot skeniranje prstnih odtisov in oči, je veliko bolj priročen, ker ne zahteva nujno tesne interakcije z računalniki.
  
• Za pomoč slepim – FRT lahko pomaga slabovidnim ali slepim ljudem, da prepoznajo ljudi okoli sebe, vedo, kdaj se jim nasmehnejo ali namrščijo in še več.
  
• Iskanje slik – Iskalniki to storitev ponujajo že nekaj časa.
  
• Pametni domovi – Sistemi AI lahko spremljajo družinske člane, ko prihajajo in odhajajo, ali se premikajo po domu, da posodobijo nastavitve in preference naprave, kot so njihov glasbeni okus, osvetlitev, sobna temperatura itd.
  
• Zdravstveno varstvo – Nekatere redke genetske bolezni je mogoče diagnosticirati z uporabo algoritmov za prepoznavanje obraza. Ti sistemi pregledajo posebne poteze na nosu, obrveh ali licih.
  
• Preprečevanje kraje – Prepoznavanje obraza se lahko uporablja za identifikacijo znanih tatvin v trgovini in opozarjanje odgovornega varnostnika. Na Kitajskem so ga uvedli tudi za zmanjšanje odpadkov toaletnega papirja, in sicer tako, da isti osebi dvakrat izpustijo 2 čevlje toaletnega papirja po devetminutnem intervalu.
  
• Prilagojeni oglasi – Če lahko računalniško poganjani oglasni strežnik vidi obraz gledalca in ga poveže z zapisi, potem lahko osebi prikazuje visoko prilagojene oglase.
  
• Spremljajte študente – AI se lahko uporablja za spremljanje študentov na različne načine. Študent se mora na primer pojaviti v razredu in stati pred tablico z aplikacijo FRT, da se prijavi za prisotnost. Učitelji lahko prek spletne kamere uporabljajo tudi FRT in AI za spremljanje pozornosti študentov med video predavanji. To lahko dodatno zagotovi globoke vpoglede in priložnosti za bolj prilagojene tečaje in kvize.
  
• Javni nadzor – Številna mesta po svetu imajo že na tisoče kamer nameščenih na vseh mogočih vogalih, ulicah in javnih mestih. Če jih preprosto povežete s sistemom za prepoznavanje obrazov, lahko platforme samodejno sledijo kriminalcem in drugim nevarnim osebam.
  
• Pogrešani hišni ljubljenčki in otroci – Poleg kriminalcev in nevarnih ljudi lahko FRT dodatno pomaga oblastem pri identifikaciji pogrešanih oseb in poznavanju njihovih lokacij prek videonadzora v živo.
  
• Bankomat banke – Večina avtomatskih bankomatov že vključuje videokamero, ki posname sliko stranke in jo potrdi s tistimi v evidenci, da prepreči goljufije in poveča varnost.
  
• Samoplačniški sistemi – Razvija se veliko domiselnih plačilnih rešitev, ki uporabljajo prepoznavanje obraza. Preprosto skenirajte svoj obraz in naročilo je zaključeno.
  
• Priseljevanje – Letališča in carinske kontrolne točke po vsem svetu prav tako uporabljajo prepoznavanje obraza za racionalizacijo delovanja.
  
• Sledenje prisotnosti – Podobna aplikacija Churchix pomaga pastorjem prepoznati in slediti prisotnosti članov, bodisi v živo bodisi prek videa.

Težave z zasebnostjo in varnostni vdori

Očitno je, da tehnologija prepoznavanja obrazov povzroča tudi nekaj preglavic, tako kot vsaka tehnologija. Tu so glavne težave:

• Lastništvo podatkov – Vlade in komercialni interesi zbirajo slike in videe obrazov, a veliko vprašanje ostaja, kdo je lastnik teh podatkov o obrazih? Ali ima korporacija pravico imeti obraz moškega?
  
• Mistaken identiteta – FRT ni 100-odstotno učinkovit, zato bo vedno prišlo do težav z napačno identiteto. Težava pa je v tem, kako se oblasti odločijo obravnavati ta vprašanja napačne identitete. Na primer, 35 % napak pri prepoznavanju obraza pojavijo pri temnopoltih ženskah, v nasprotju s samo 1 % pri belih moških.
  
• Pravice do zasebnosti – Večina video in spletnega nadzora poteka brez posameznikovega soglasja, kar vodi v resne vladne politike in razprave o pravicah do zasebnosti v številnih jurisdikcijah.
  
• hacks – Tehnologija za prepoznavanje obraza ni imuna na vdore. Programska oprema za obdelavo slik in aplikacije deepfake olajšajo izogibanje aplikacijam za prepoznavanje obrazov, kar odpira številna vprašanja.

Najbolj priljubljene aplikacije za prepoznavanje obraza

Našli boste veliko uporabnih aplikacij za pametne telefone, ki uporabljajo tehnologijo prepoznavanja obrazov na različnih ravneh. Tukaj je nekaj:

• Snapchat – Zazna človeški obraz in ga prekrije s tako imenovanimi filtri.
• Facebook – Samodejno prepozna osebe na naloženih slikah.
• Face ID/Unlock – FRT za odklepanje pametnih telefonov. V iPhonih se imenuje Face ID, v Androidu pa Face Unlock.
• Nestor – Spletni učni sistem, ki spremlja učenčevo pozornost.
• SelfiePay – Izvedite plačila tako, da preprosto posnamete selfi.
• facebook – Igrajte se z obrazi v sistemu Android ali iPhone.
• Face2Gene – Medicinsko orodje za genetsko ujemanje.
• luxand – Platforma za prepoznavanje obraza za razvijalce Android in iOS.
• FaceDNATest – DNK ujemanje obraza.
• tirnica – Aplikacija za mobilno spremljanje in upravljanje izmene.
• FaceFirst – Varnostni sistem za prepoznavanje obraza za bolnišnice, igralnice, trgovce na drobno, letališča itd.
• Mojipop – Animirane risane nalepke in avatarji z vašim obrazom.

Najboljši ponudniki tehnologije za prepoznavanje obraza

Prodajalci tehnologije za prepoznavanje obraza so korporacije, ki razvijalcem ali komercialnim uporabnikom ponujajo storitve in programsko opremo, povezane s FRT. To so zrela podjetja s preizkušenimi izdelki, priljubljeni pa so naslednji:

• BioID – Zaznavanje živosti in prepoznavanje obraza kot storitev.
• Amazonsko ponovno vžiganje – Vnaprej usposobljeni modeli za pridobivanje informacij iz fotografij in videoposnetkov, vključno s podrobnimi podatki o obrazu, čustvih, primerjavah, očalih itd.
• luxand – Platforma za prepoznavanje obraza za razvijalce Android in iOS.
• Cognitec – Ponudnik biometrične tehnologije.
• Paravision – Zelo natančna programska oprema AI za vid.
• FaceFirst – Varnostni sistem za prepoznavanje obraza za bolnišnice, igralnice, trgovce na drobno, letališča itd.
• Biometrija neba – Biometrija v oblaku kot storitev.
• Kairos – API za oblak za prepoznavanje obrazov.
• Trueface – Hiter, natančen in odporen AI za prepoznavanje obrazov.

Najboljša nova podjetja za prepoznavanje obrazov

Razumljivo je, da obstaja ogromno novih podjetij za tehnologijo prepoznavanja obrazov z enim ali drugim ciljem. Številnim spodleti in vsako leto se pridružijo novi, vendar industrija še naprej raste.

Tukaj je nekaj zanimivih:

• Komercialni – Računalniški vid za vodenje maloprodaje.
• RefaceAI – AI za zamenjavo obraza.
• Kandu AI – Računalniški vid za maloprodajo.
• Facesoft – Večnamenska zbirka podatkov FRT.
• Appolo AI – Prodajna inteligenca.
• FacePinPoint – Upravljanje spletnega ugleda.
• Facenition – Maloprodajna analitika.

zaključek

Prišli smo do konca te objave o prepoznavanju obraza in kot ste videli, je industrija živahna, se širi in polna obljub za prihodnost.

Videli ste tudi vse različne ponudbe, od platform za razvijalce do poslovnih orodij in storitev, ki jih lahko uporabite tudi vi, da prehitite svojo konkurenco.