Технология распознавания лиц в смартфоне: как работает?

Чуть-чуть истории

Еще в 1960-х годах проводились специальные эксперименты, в ходе которых компьютер должен был научиться распознавать человеческое лицо. В то время это ни к чему не привело, поскольку любая эмоция вызвала бы крах. Кроме того, надуманная система боялась изменения условий освещения.

Только в конце 20-го века появились системы, которые научились распознавать лица людей по фотографиям, запоминая их. В то же время они перестали давать сбои при появлении усов, бород, очков и других «помех». Наиболее активно такие системы стали внедряться в цифровые камеры. Они также нашли свое место в секторе безопасности.

Системы распознавания лиц уже давно имеют один недостаток. Они во многом зависели от освещенности и ракурса. Однако в сканерах безопасности эта проблема не была заметна. Ваше лицо держали очень близко к ним, а затем освещали лампой. Введение стереоизображения помогло избавиться от вышеупомянутого недостатка. Две камеры понимают глубину сцены, поэтому показания в несколько раз точнее.

Как работают системы распознавания лиц?

Распознавание лиц — это одна из возможностей технологии компьютерного зрения, алгоритмы (нейронные сети), обученные искать, распознавать и различать изображения. Это могут быть человеческие лица, животные, предметы на дороге, виды огнестрельного оружия и многое другое. Для таких систем изображения представляют собой набор данных с характерными признаками. Для распознавания человека алгоритмы опираются на биометрические данные — черты лица, такие как твердая ткань, изгибы глаз, нос и подбородок.

Исследователи описали принципы, лежащие в основе этой технологии, в 2001 году. Самый популярный из них, метод Виолы-Джонса, находит человека по соотношению света и тени на изображении, фиксируя области, где их взаимное расположение напоминает лицо. До недавнего времени такую систему было легко обмануть, спрятав лицо под капюшоном, маской или специальным гримом, но видеокамеры с каждым годом становятся все более совершенными.

Первые системы распознавания лиц сравнивали только двухмерные изображения из базы данных с изображением, снятым камерой. Точность идентификации сильно зависела от внешних факторов, включая освещение и аббревиатуры, а человек должен был смотреть в камеру. Впоследствии они были заменены системами, основанными на трехмерном распознавании. В зависимости от программного обеспечения, алгоритмы учитывают различное количество уникальных черт лица, включая форму скул, длину носа, расстояние между глазами или от подбородка до лба и многое другое.

Система распознает человека по 80 узловым точкам, фиксируя основные и второстепенные черты лица. Затем программное обеспечение преобразует данные изображения в цифровой код, также известный как отпечаток лица. На последнем этапе система сверяет результат с полицейской базой данных, которая может содержать дополнительную информацию о гражданине: его имя, адрес, номер телефона и многое другое. Еще одна большая база данных — это социальные сети, в частности Facebook.

Однако 3D-моделирование имеет и недостатки, что подстегивает новые разработки. Например, компания Identix предложила технологию распознавания лиц, анализируя текстуру кожи, будь то морщины, поры, шрамы и другие характерные детали. Они считают, что их система сможет даже различать близнецов, и для этого ей не нужны очки или яркий макияж. Существуют также алгоритмы, которые могут идентифицировать людей даже в полной темноте или при слабом освещении. Инфракрасные камеры регистрируют тепловой след, который испускает человек.

Отпечаток лица вместо фотографии

В отличие от обычной фотографии, отпечаток лица обеспечивает большую безопасность и конфиденциальность, поскольку воспроизводит черты лица в математической модели. Подделать цифровое изображение практически невозможно.

На основе полученной фотографии система распознавания лиц генерирует уникальный отпечаток лица в виде оцифрованного набора данных: расстояние между глазами, длина линии подбородка, ширина носа и т.д. Система проверяет от 75 до 85 точек на лице, чтобы построить отпечаток пальца или «узор», который используется для поиска совпадений в биометрической базе данных.

Биометрическая система распознавания работает в двух режимах:

1. Верификация — установление соответствия между документом и человеком. На пограничном контроле вы предъявляете паспорт, система сравнивает изображение в документе с вашим лицом и определяет, ваш ли это документ. Система проверяет только один биометрический профиль, поэтому такое совпадение называется «один к одному» или 1:1.
2. Идентификация — определение личности человека. Система сравнивает ваше лицо со всеми изображениями в базе данных и находит совпадения, чтобы раскрыть вашу личность, поэтому проверка называется совпадением «один ко многим» или 1:N.

Автоматизированный пограничный контроль (АПК) с распознаванием лиц

Мы уже писали, что биометрический паспорт удобен и для пограничного контроля. Но как работает сама система автоматического распознавания лиц?

Считывающее устройство на автоматическом пункте пограничного контроля получает изображение вашего лица, сканирует его и затем сравнивает с фотографией в вашем паспорте, хранящейся на чипе. Это гарантирует, что любые физические недостатки на странице паспорта, такие как царапины или выцветшая бумага, не помешают системе распознать вашу личность. Кроме того, после автоматического анализа сотрудники службы безопасности могут убедиться, что документ не был изменен или создан мошенническим путем на пустом бланке.

Где используются системы распознавания лиц?

В прошлом системы распознавания лиц использовались в основном в правоохранительном секторе, так как агентства использовали их для поиска случайных лиц в толпе. Некоторые государственные учреждения также используют такие системы для обеспечения безопасности и исключения мошенничества во время выборов.

Однако существует множество других ситуаций, когда такое программное обеспечение становится популярным. Эти системы становятся все более дешевыми и широко распространенными. Теперь они совместимы с камерами и компьютерами, используемыми в банках и аэропортах. Турагентства работают над программой «опытный путешественник»: с ее помощью они проводят быструю проверку безопасности пассажиров, которые добровольно предоставляют информацию. Очереди в аэропортах будут двигаться быстрее, если люди будут проходить через систему распознавания лиц, которая сопоставляет лица с внутренней базой данных.

Другие потенциальные области применения — банкоматы и депозитные машины. Программное обеспечение может быстро проверить лицо клиента. После получения согласия клиента банкомат или терминал делает фотографию лица. Программное обеспечение создает отпечаток лица, который защищает клиента от кражи личности и мошеннических операций — банкомат просто не снимет деньги человеку с другим лицом. Не потребуется даже вводить PIN-код. Такие банкоматы уже тестируются по всему миру, в том числе в Москве и Санкт-Петербурге, где их испытывает Сбербанк.

Кроме того, технология FaceID от Apple уже прочно вошла в нашу жизнь, и люди, использующие ее, уже не могут представить себе использование смартфона без технологии распознавания лиц.

Как работает технология распознавания лиц?

В смартфонах постепенно начала появляться новая функция. Здесь вводится биометрическая идентификация пользователя, чтобы неавторизованный человек не смог разблокировать устройство. В идеале доступ к вашим личным данным может иметь только ваш близнец. Нет необходимости беспокоиться об этом. Немногие люди стали бы всерьез скрывать что-то от своих братьев и сестер. И никто не мешает установить дополнительный пароль для чтения особо важных данных.

Систему распознавания лиц в смартфонах можно разделить на четыре этапа:

1. Сканирование лица. Для этого используется фронтальная камера или, как в случае с iPhone X, специальный сенсор. Сканирование является трехмерным, поэтому фокус не будет срабатывать при показе фотографии.
2. Извлечение уникальных данных. Система ориентируется на набор признаков сканируемого лица. Наиболее распространенными являются контуры глазниц, форма скул и ширина носа. Современные системы также могут «заметить» шрамы.
3. Он извлекает из памяти шаблон с ранее полученными данными.
4. Поиск матчей. Последний этап, на котором система принимает решение о разблокировке дисплея. Мощность современных процессоров позволяет «думать» лишь доли секунды.

Функция распознавания лиц может быть реализована даже с помощью фронтальной камеры — при условии, что она имеет два объектива. Однако в этом случае функция будет нестабильной. Дело в том, что только специальные датчики обеспечат сканирование лица даже в темноте, в то время как «фара» требует яркого освещения.

Кроме того, специальные датчики виртуально размещают больше точек на лице, так что они срабатывают даже в случае подбородка, очков и других отвлекающих факторов. Короче говоря, в некоторых DOOGEE Mix 2 система будет работать заметно хуже, чем в iPhone X. Другое дело, что юбилейный продукт Apple стоит гораздо дороже, чем все остальные смартфоны с функцией распознавания лиц.

Как насчет других биометрических данных?

Конечно, технология распознавания лиц находится в центре внимания, но полиция и другие организации внимательно изучают новые биометрические данные, позволяющие идентифицировать людей не только по отпечаткам пальцев и ДНК.

Считается, что анализ текстуры кожи компенсирует проблемы при попытке распознать частично закрытые или искаженные лица, анализируя расстояние между порами кожи. Этот метод нечасто тестировался, но разработчики утверждают, что он может, возможно, различать близнецов.

Еще один биометрический анализ, в котором заинтересована полиция, поскольку он применим на расстоянии и без взаимодействия с человеком, — это анализ походки.

Алгоритмы идентифицируют людей на основе их уникального стиля шага, отражающего различия в анатомии, генетике, социальном происхождении, привычках и личности.

Алгоритмы идентифицируют людей на основе их уникального стиля шага, отражающего различия в анатомии, генетике, социальном происхождении, привычках и личности.

Существует также распознавание вен, когда оптические сканеры наносят на карту кровеносные сосуды на руке, пальце или глазу. Считается, что сканеры трудно обмануть, поскольку вены находятся под кожей. Система PalmSecure компании Fujitsu использует карты вен для наблюдения за сотрудниками различных компаний.

Голосовая идентификация уже используется банками и Министерством по налогам и сборам для подтверждения личности. В отличие от распознавания речи, которое переводит звуки в слова, идентификация голоса определяет уникальные акустические паттерны, создаваемые голосовым трактом человека и его речевыми привычками.

Читайте также: Как работают беспроводные наушники

Насколько опасны такие программы?

Несмотря на очевидные преимущества технологии распознавания лиц, огромное количество интернет-пользователей выразили серьезные опасения по поводу массового использования этой функции. Дело в том, что искусственный интеллект «собирает» наши личные данные.

Как вы думаете, почему?

С каждым новым сканированием фотографии или видео информация об уникальных метриках сохраняется в базе данных искусственного интеллекта для его обучения. Однако всегда существует риск, что хакер может проникнуть в систему и украсть информацию о миллионах людей.

Теоретики заговора создают целые форумы для обсуждения гипотезы о том, что распознавание лиц необходимо для создания тотального контроля над людьми. Чем популярнее становится технология, тем более неправдоподобными становятся эти теории заговора.

Главный вопрос о программном обеспечении для распознавания лиц: как оно обеспечивает безопасность и целостность собранной информации?

Это очень просто.

Сбор персональных данных без согласия человека является незаконным. Тем не менее, мы всегда нажимаем кнопку «Я согласен» перед использованием программного обеспечения или веб-сайта. Никто не читает эти соглашения и не принимает во внимание тот факт, что персональные данные предоставляются добровольно.

Большинство стран еще не придумали, как регулировать приложения для распознавания лиц, поэтому просто полагайтесь на надежных разработчиков, которые дорожат своей репутацией и никогда не продадут информацию о людях заинтересованным лицам.

Если вы обеспокоены незаконным сбором данных, есть несколько шагов, которые вы можете предпринять для обеспечения своей безопасности:

• Не пользуйтесь незнакомыми услугами и постарайтесь прочитать пользовательское соглашение. В Facebook, например, можно идентифицировать человека по его фотографии, и такая авторитетная компания вряд ли будет компрометировать себя, распространяя собранную информацию. Но неизвестное программное обеспечение из магазина приложений, без отзывов и с низким рейтингом, может оказаться простой фишинговой аферой;
• Если вы категорически возражаете против использования системы распознавания лиц, ее всегда можно отключить, а камеру заблокировать. Пользователи смартфонов могут отключить эту функцию в настройках;
• Нанесите специальный макияж. Сотрудники «Яндекса» придумали, как обмануть систему распознавания. Все, что вам нужно сделать, это разрисовать свое лицо хаотичными линиями и точками.

Единственное, от чего вы не можете скрыться, — это системы наблюдения в вашем городе, которых становится все больше и больше. Вряд ли кто-то будет ходить каждый день со специальным макияжем, поэтому велика вероятность, что такие камеры будут сканировать ваше лицо.

Как работает датчик распознавания лиц?

Датчики распознавания лиц используют компьютерные алгоритмы, которые улавливают определенные, характерные черты лица. Эти детали, такие как расстояние между глазами или форма подбородка, преобразуются в математическую форму и сравниваются с данными о других лицах, собранными в базе данных распознавания лиц. Данные о лице часто называют шаблоном, и они отличаются от фотографии тем, что в них учитываются только определенные детали, которые можно использовать для отличия одного лица от другого.

Системы распознавания лиц различаются по способности идентифицировать людей в сложных условиях, таких как плохое освещение, низкое качество изображения и неоптимальный угол обзора (например, на фотографии, сделанной сверху, когда смотришь вниз на неизвестного человека).

Что касается ошибок, то существует два ключевых понятия:

• «ложное отрицание», когда система распознавания лиц не может сопоставить лицо человека с изображением, которое действительно есть в базе данных. Другими словами, в ответ на запрос система ошибочно выдаст нулевой результат.
• «Ложные срабатывания», когда система распознавания лиц сопоставляет лицо человека с изображением в базе данных, но на самом деле это совпадение неверно.

Устройства, поддерживающие данную технологию

Система «умный дом» больше не кажется чем-то непостижимым из области фантастики. Сейчас это необходимость для большинства людей в развитых странах.

В последнее время особого внимания заслуживает технология распознавания лиц в системе «умный дом», которая активно используется в таких устройствах:

• Камеры наблюдения. Они способны отличать незнакомых людей от членов семьи. В результате устройство способно запереть дверь для незваных гостей или открыть ее для соседей по комнате.
• Смартфоны. Современные смартфоны также оснащены технологией распознавания лиц. В 2018 году журналисты Forbes провели эксперимент, какой смартфон (Android или iPhone) может распознавать лица. В результате выжил только iPhone.

Но эта технология нашла свое применение не только в «умном доме». Она начинает внедряться в устройства, о которых мы даже не подозревали:

• Банкоматы. Японская компания NEC производит банкоматы, которые выдают банкноты только благодаря распознаванию лиц.
• Специальные машины для международных и внутренних рейсов. В амстердамском аэропорту Схипхол такие машины используются для проверки личности.
• Устройства, сканирующие радужную оболочку глаза. Такие устройства широко используются в британских тюрьмах. Они помогают бороться с передачей незаконных предметов, таких как мобильные телефоны и наркотики.

Стоит ли переживать о программах, распознающих лица?

Во-первых, распознавание лиц — это все о данных. Данные могут собираться и храниться, часто без согласия. Когда информация собрана и сохранена, она также открыта для взлома. Платформы с программами распознавания лиц еще не подвергались серьезным взломам, но по мере распространения этой технологии ваши биометрические данные попадают в руки все большего числа людей.

Существуют также вопросы собственности. Большинство людей не знают, что когда они регистрируются на платформах социальных сетей, таких как Facebook, Facebook владеет их данными с этого момента. С ростом числа компаний, использующих систему распознавания лиц, очень скоро вам не нужно будет даже загружать свои собственные фотографии в Интернет, чтобы оказаться в компрометирующей ситуации. Они уже хранятся там и хранятся уже долгое время.

Если говорить о программном обеспечении, то все они работают по-разному, но по сути используют схожие методы и нейронные сети. Каждое лицо имеет множество отличительных черт (в мире невозможно найти два одинаковых лица, а сколько их было за всю историю человечества!) Например, программное обеспечение FaceIt идентифицирует эти особенности как узловые точки.

Каждое лицо содержит около 80 узловых точек, аналогичных тем, о которых мы говорили ранее: расстояние между глазами, ширина носа, глубина глазниц, форма подбородка, длина челюсти. Эти точки измеряются и образуют цифровой код — «отпечаток лица», который затем вводится в базу данных.

В прошлом при распознавании лиц использовались двухмерные изображения для сравнения или идентификации других двухмерных изображений из базы данных. Для достижения наилучшей производительности и точности изображение должно было представлять собой лицо, смотрящее прямо в камеру, с небольшим рассеиванием света и без определенного выражения лица. Конечно, это сработало чертовски плохо.

В большинстве случаев изображения были созданы не в подходящей среде. Даже небольшая игра света может снизить производительность системы, что приведет к высокой частоте отказов.

На смену 2D пришло 3D-распознавание. Эта последняя тенденция в области программного обеспечения использует 3D-модель, которая обеспечивает высокоточное распознавание лиц. Получая в режиме реального времени трехмерное изображение поверхности лица человека, программное обеспечение выделяет характерные особенности — где наиболее ярко выражены твердые и костные ткани, например, изгибы глазниц, носа и подбородка — для идентификации человека. Эти зоны уникальны и не меняются с течением времени.