Розпізнавання облич: як це працює, програми, бізнес-ідеї та інше

Технологія розпізнавання обличчя або FRT — це будь-яка система, за допомогою якої можна ідентифікувати обличчя людини на зображенні чи відеофайлі.

Програмне забезпечення порівнює обличчя з наданою базою даних зображень – у певному сенсі, виконуючи роботу, яка зазвичай вимагає від людини. Однак технологія розпізнавання обличчя набагато швидша, ніж використання людей.

Рішення для розпізнавання облич впроваджуються в різноманітні додатки – від верифікації ідентифікатора до роботів, домашнього, комерційного та державного використання. Крім того, тенденція продовжує поширюватися.

У цій публікації в блозі обговорюється технологія розпізнавання облич, що розвивається, і галузь, включно з різними застосуваннями та потенційними бізнес-ідеями для підприємців.

Коротка історія

Розробка технологій розпізнавання облич і відповідного програмного забезпечення почалася в 1960-х роках. Але в той час як ті попередні версії вимагали людського введення, щоб визначити координати обличчя, сучасні системи можуть автономно вибирати обличчя з фотографій і навіть живих відеопотоків.

Існує багато методів для систем розпізнавання обличчя, і вони варіюються від традиційних методів вилучення орієнтирів обличчя до вимірювання відстані між очима, розміру носа, вух тощо. Крім того, є нейронні мережі ШІ, які використовуються на найсучасніших платформах для досягнення вражаючих результатів із точністю виявлення до 97%.

Технології розпізнавання облич стрімко розвиваються. Наприклад, 69 країн запровадили розпізнавання облич штучним інтелектом у період з 2017 по 2019 рік, при цьому 70% поліцейських сил мали певний доступ, а ринкова оцінка в 5 мільярдів доларів у 2021 році.

Як працює розпізнавання обличчя

Існує так багато різних застосувань технології розпізнавання обличчя, а це також означає різні підходи. Однак одним із найпоширеніших застосувань FRT є ідентифікація людей за зображенням або камерою спостереження.

У таких ситуаціях є 3 основні кроки для використання технології розпізнавання обличчя, а саме:

1. Зйомка обличчя об’єкта – Цей крок може передбачати захоплення зображень із камери безпеки або реєстраційної форми на веб-сайті. Справа в тому, що у вас є образ людини, про яку вам потрібно більше інформації.
   
2. Створення відбитка обличчя – Система розпізнавання обличчя тепер має аналізувати до 80 вузлових точок на обличчі суб’єкта та генерувати з них унікальний набір даних, який називається відбитком обличчя.
   
3. Пошук і зіставлення – Зрештою, система шукає свою базу даних відбитків обличчя, щоб знайти найбільш близький збіг, і залежно від налаштувань може бути тільки один збіг або декілька.

Варто зазначити, що наведений вище 3-етапний підхід зосереджений на користувачеві FRT. Це означає, що розробник зробив набагато більше роботи, щоб зробити все так легко.

Наприклад, розробник спочатку повинен був розробити алгоритм залежно від типу програми розпізнавання обличчя, яку він шукав. По-друге, він також повинен був розробити базу даних, а також попередньо заповнити її вихідними фотографіями.

Нарешті, якщо система використовує підхід нейронної мережі штучного інтелекту, то розробнику також доведеться створити модель штучного інтелекту та спочатку навчити її.

Нижче наведено список різних підходів, алгоритмів і методів, пов’язаних із технологією розпізнавання обличчя:

1. Традиційний метод – Ідентифікація особи за рисами обличчя.
2. Розпізнавання 3D – Використання датчиків для захоплення форми людських облич.
3. Особа Фішера – Метод розпізнавання облич, який розпізнає обличчя шляхом зіставлення результатів із виділених ознак.
4. Власні грані – Метод розпізнавання обличчя, який виділяє ознаки та представляє їх у лінійній комбінації.
5. Термокамери – Вони можуть виявляти елементи, які не видно стандартними камерами, наприклад кровоносні судини.
6. Глибоке навчання – Застосування технології нейронної мережі для створення алгоритмів, які можуть самостійно розпізнавати людські обличчя.
7. Розпізнавання емоцій на обличчі – Аналіз облич людей для отримання інформації про емоційний стан власника, наприклад, щастя, посмішка, гнів тощо.
8. розпізнавання облич – Процес ідентифікації людського обличчя на зображенні чи відео.
9. Відстеження обличчя – Можливість виявлення та відстеження одного або кількох облич на фотографіях або відео зі стандартної камери.

Застосування технології розпізнавання обличчя

Можливість швидко та легко розпізнавати обличчя за допомогою програмного забезпечення відкриває багато можливостей, оскільки її можна використовувати для вирішення багатьох проблем. Нижче наведено деякі з його основних застосувань:

• Біометрична безпека – Хоча FRT менш точний, ніж сканування відбитків пальців і очей, він набагато зручніший, оскільки не обов’язково потребує тісної взаємодії з комп’ютерами.
  
• На допомогу сліпим – FRT може допомогти людям із вадами зору або незрячим людям розпізнавати людей навколо них, знати, коли їм посміхаються чи засмучуються, тощо.
  
• Пошук зображень – Пошукові системи вже деякий час пропонують цю послугу.
  
• Розумні будинки – Системи штучного інтелекту можуть стежити за членами сім’ї, коли вони приходять і йдуть, або переміщуються по дому, щоб оновлювати налаштування пристроїв і вподобання, наприклад їхній музичний смак, освітлення, кімнатну температуру тощо.
  
• Охорона здоров'я – Деякі рідкісні генетичні захворювання можна діагностувати за допомогою алгоритмів розпізнавання обличчя. Ці системи перевіряють певні риси носа, брів або щік.
  
• Запобігання крадіжкам – Розпізнавання обличчя можна використовувати для ідентифікації відомих крадіїв у магазині та сповіщення відповідального офіцера служби безпеки. Це також було впроваджено в Китаї, щоб зменшити відходи туалетного паперу, випустивши лише 2 фути туалетного паперу одній людині двічі з інтервалом у дев’ять хвилин.
  
• Персоналізовані оголошення – Якщо рекламний сервер, що працює на комп’ютері, може побачити обличчя глядача та зіставити його із записами, тоді він може показувати особі дуже персоналізовану рекламу.
  
• Контролювати учнів – ШІ можна застосовувати для моніторингу студентів різними способами. Наприклад, студент повинен з’явитися на уроці та стати перед планшетом із програмою FRT, щоб зареєструватися для відвідування. Викладачі також можуть використовувати FRT і AI через веб-камеру для відстеження уваги студентів під час відеолекцій. Це також може надати глибокі знання та можливості для більш персоналізованих курсів і тестів.
  
• Громадський нагляд – У багатьох містах світу вже є тисячі камер, встановлених на всіх можливих кутах, вулицях і громадських місцях. Просто підключивши їх до системи розпізнавання облич, платформи можуть автоматично відстежувати злочинців та інших небезпечних осіб.
  
• Зниклі домашні тварини та діти – Окрім злочинців і небезпечних людей, FRT може додатково допомогти владі ідентифікувати зниклих безвісти та дізнатися їх місцезнаходження за допомогою відеоспостереження в реальному часі.
  
• Банкомат банку – Більшість банкоматів уже включають відеокамеру, яка робить знімок клієнта та підтверджує його тим, хто зареєстрований, щоб запобігти шахрайству та підвищити безпеку.
  
• Системи самооплати – Розробляється багато оригінальних платіжних рішень, які використовують розпізнавання облич. Просто відскануйте своє обличчя, і замовлення готове.
  
• Імміграція – Аеропорти та митні пункти по всьому світу також використовують розпізнавання облич для оптимізації операцій.
  
• Відстеження відвідуваності – Як додаток Черчікс допомагає пасторам ідентифікувати та відстежувати присутність членів наживо або через відео.

Проблеми конфіденційності та хаки безпеки

Очевидно, що технологія розпізнавання облич, як і будь-яка інша технологія, викликає головний біль. Ось його основні проблеми:

• Право власності на дані – Уряди та комерційні організації збирають фотографії та відео облич, але головним питанням залишається «кому належать дані про обличчя»? Чи має корпорація право володіти обличчям людини?
  
• Помилкова особа – FRT не є ефективним на 100%, тому завжди будуть проблеми з помилковою ідентифікацією. Проблема, однак, полягає в тому, як влада вирішує вирішити ці проблеми помилкової ідентифікації. Наприклад, 35% помилок розпізнавання обличчя зустрічаються у кольорових жінок, на відміну від лише 1% у білих чоловіків.
  
• Права на конфіденційність – Більшість відео та онлайн-спостереження здійснюються без згоди особи, що призводить до серйозних дебатів щодо державної політики та прав на конфіденційність у багатьох юрисдикціях.
  
• Хакі – Технологія розпізнавання обличчя не захищена від злому. Програмне забезпечення для обробки зображень і програми deepfake дозволяють легко обійти програми розпізнавання обличчя, і це викликає багато питань.

Найпопулярніші програми для розпізнавання облич

Ви знайдете багато корисних програм для смартфонів, які використовують технологію розпізнавання обличчя на різних рівнях. Ось деякі з них:

• Snapchat – Виявляє обличчя людини та накладає на нього свої так звані фільтри.
• Facebook – Автоматично розпізнає людей на завантажених фотографіях.
• Face ID/Unlock – FRT для розблокування смартфонів. Це називається Face ID на iPhone і Face Unlock на Android.
• Nestor – Система онлайн-навчання, яка контролює увагу студента.
• SelfiePay – Здійснюйте платежі, просто зробивши селфі.
• FaceApp – Грайте обличчями на Android або iPhone.
• Face2Gene – Медичний інструмент для генетичної відповідності.
• Луксанд – Платформа розпізнавання облич для розробників Android та iOS.
• FaceDNATest – Збіг обличчя ДНК.
• Рейлер – Мобільний додаток для відвідування та керування змінами.
• FaceFirst – Система безпеки розпізнавання облич для лікарень, казино, роздрібних торговців, аеропортів тощо.
• Мохіпоп – Анімовані мультяшні наклейки та аватари з використанням вашого обличчя.

Найкращі постачальники технологій розпізнавання облич

Постачальники технологій розпізнавання облич – це корпорації, які пропонують пов’язані з FRT послуги та програмне забезпечення для розробників або комерційних користувачів. Це зрілі компанії з перевіреними продуктами, і популярні такі:

• BioID – Виявлення живості та розпізнавання обличчя як послуга.
• Amazon Rekognition – Попередньо навчені моделі для отримання інформації з фотографій і відео, включаючи детальну інформацію про обличчя, емоції, порівняння, окуляри тощо.
• Луксанд – Платформа розпізнавання облич для розробників Android та iOS.
• Cognitec – Постачальник біометричних технологій.
• паравізія – Високоточне програмне забезпечення для бачення AI.
• FaceFirst – Система безпеки розпізнавання облич для лікарень, казино, роздрібних торговців, аеропортів тощо.
• Біометрія неба – Хмарна біометрія як послуга.
• Кайрос – Хмарний API розпізнавання облич.
• Trueface – Швидкий, точний і надійний ШІ розпізнавання облич.

Кращі стартапи з розпізнавання облич

Зрозуміло, що існує безліч стартапів із технологіями розпізнавання облич з тією чи іншою метою. Багато зазнають невдачі, і щороку з’являються нові, але галузь продовжує розвиватися.

Ось кілька цікавих:

• Spot – Комп’ютерний зір для управління роздрібною торгівлею.
• RefaceAI – Face Swapping AI.
• Канду А.І – Комп’ютерний зір для роздрібної торгівлі.
• Фейссофт – Багатофункціональна база даних FRT.
• Апполо А.І – Розвідка продажів.
• FacePinPoint – Управління онлайн-репутацією.
• Фаценіція – Роздрібна аналітика.

Висновок

Ми підійшли до кінця цієї публікації про розпізнавання облич, і, як ви бачили, галузь є жвавою, розширюється та сповнена обіцянок на майбутнє.

Ви також бачили всі різноманітні пропозиції, від платформ для розробників до бізнес-інструментів і послуг, якими ви теж можете скористатися, щоб випередити своїх конкурентів.