Распознавание лиц при помощи видеонаблюдения — автоматизированная безопасность. Анализ существующих подходов к распознаванию лиц

Открыл новую эпоху. Технология распознавания лиц - основная его «фишка». И никто не сомневается в том, что такой способ разблокировки будет внедряться и во многие другие смартфоны.

Ещё в 1960-ых годах проводились специальные опыты, в ходе которых компьютер должен был научиться распознавать лицо человека. Тогда это ни к чему не привело, так как любая эмоция приводила к сбою. Также изобретенная система боялась изменения условий освещения.

Лишь в самом конце XX века появились системы, которые научились определять лица людей по фотографиям, запоминая их. При этом они перестали сбоить при появлении усов, бороды, очков и прочих «помех». Активнее всего подобные системы начали внедряться в цифровые фотоаппараты. Также они нашли себе место в охранном секторе.

У систем распознавания лиц долгое время был один существенный недостаток. Они сильно зависели от освещения и ракурса. Впрочем, в охранных сканерах эта проблема не была заметна. К ним лицо прикладывалось почти вплотную, освещаясь затем лампами. Избавиться же от вышеупомянутого недостатка помогло внедрение стереосъемки. Две камеры понимают глубину сцены, в связи с чем точность показаний вырастает в несколько раз.

Как работает технология распознавания лиц?

Постепенно новая функция начала появляться в смартфонах. Здесь биометрическая идентификация пользователя внедряется для того, чтобы разблокировать устройство не мог посторонний человек. В идеале получить доступ к персональной информации может только близнец. Переживать по этому поводу не стоит. Вряд ли кто-то будет всерьез скрывать что-то от родного брата или сестры. Да и никто не мешает установить для чтения каких-то особо секретных данных дополнительный пароль.

Работу системы распознавания лиц в смартфонах можно условно разделить на четыре этапа:

Сканирование лица. Оно осуществляется при помощи фронтальной камеры или, как в случае с iPhone X, специального сенсора. Сканирование является трехмерным, поэтому фокус с показом фотографии срабатывать не будет.
Извлечение уникальных данных. Система ориентируется на набор особенностей сканируемого лица. Чаще всего это контуры глазниц, форма скул и ширина носа. В продвинутых системах также могут «замечаться» шрамы.
Извлечение из памяти шаблона с ранее полученными данными.
Поиск соответствий. Финальный этап, на котором система решает, разблокировать ли дисплей. Мощности современных процессоров позволяют тратить на «размышление» всего доли секунды.

Функция распознавания лиц может быть реализована даже при помощи фронтальной камеры - лишь бы она имела два объектива. Однако в таком случае работа данной функции окажется нестабильной. Дело в том, что лишь специальные датчики обеспечат сканирование лица даже в темноте, тогда как «фронталке» требуется яркое освещение. Также особые датчики виртуально выводят на лицо большее количество точек, поэтому они срабатывают даже при появлении бороды, очков и других помех. Словом, в каком-нибудь DOOGEE Mix 2 система точно будет работать заметно хуже, чем в iPhone X. Другое дело - юбилейный продукт Apple стоит гораздо дороже, чем все остальные смартфоны с функцией распознавания лица.

За технологией будущее?

Нужные для сканирования лица датчики требуют идеальной установки. Сдвиг на сотые доли миллиметра приведет к тому, что работа функции перестанет быть идеальной - поэтому при производстве смартфона может наблюдаться повышенный выход брака, а это приводит к росту его стоимости. Да и сами датчики стоят весьма дорого, неспроста их использует только компания Apple, хотя никаких патентов на них у неё нет.

Одним словом, пока функцию распознавания лиц производители «андроидов» будут реализовывать посредством фронтальной камеры. Уже сейчас её можно встретить в Samsung Galaxy S8 и Note 8. Но владельцы этих устройств подтвердят вам, что работает она не лучшим образом - легче использовать сканер отпечатков пальцев . Поэтому пока о будущем функции ничего сказать нельзя. Нужно ждать, будет ли Apple внедрять соответствующие датчики в более доступные смартфоны, а также появятся ли они в устройствах на базе Android.

Заключение

Переживать по поводу сохранения ваших идентификационных данных не стоит. Созданный при сканировании лица шаблон находится в отдельном разделе памяти - чтение этого сектора компьютером или сторонними программами невозможно. Впрочем, это касается и отпечатков пальцев. А каким видом идентификации пользоваться удобнее - это выбирать только вам.

Держали ли вы когда-нибудь в руках смартфон, умеющий распознавать лицо? И ждете ли вы массового внедрения данной функции? Поделитесь своим мнением в комментариях, мы будем этому рады!

обеспечение безопасности в местах большого скопления людей;
системы охраны, избежание незаконного проникновения на территорию объекта, поиск злоумышленников;
фейс-контроль в сегменте общепита и развлечений, поиск подозрительных и потенциально опасных посетителей;
верификация банковских карт;
онлайн-платежи;
контекстная реклама, цифровой маркетинг , Intelligent Signage и Digital Signage ;
фототехника;
криминалистика;
телеконференции;
мобильные приложения;
поиск фото в больших базах фотоснимков;
отметка людей на фото в социальных сетях и многие другие.

Panasonic установила в крупной сети супермаркетов камеры, распознающие лица и покупки

В начале апреля 2019 года крупная японская сеть супермаркетов FamilyMart сообщила о начале использования системы распознавания лиц, которая позволяет оплачивать покупки без привлечения кассиров. Подробнее .

Оплатить поездки в китайском метро теперь можно лицом

В британских тюрьмах появилась система распознавания лиц для борьбы с передачей «запрещенки»

В начале марта 2019 года стало известно о том, что в британских тюрьмах Халл, Хамбер и Линдхолм появилась система распознавания лиц, предназначенная для борьбы с передачей запрещенных предметов, таких как мобильные телефоны и наркотики.

В 2018 году сотрудники тюрем зафиксировали более 23 000 случаев запрещенных передач, что на 4 000 больше, чем в 2017 году. Согласно данным разведки , некоторые посетители поставляют контрабандные товары в несколько тюрем по всей стране. При этом использование отпечатков пальцев и проверка документов без электронного сообщения между тюрьмами не позволяют выявить таких нарушителей.

Опробованная в тюрьмах технология биометрии и распознавания лиц использует аппарат IDScan и программное обеспечение, разработанное лондонской компанией Facewatch. В тюрьмах также была использована технология сканирования радужной оболочки глаза, разработанная Tascent, американской компанией по биометрической идентификации и безопасности.

В тюрьме HMP Humber сотрудники сканировали лица 770 посетителей в течение шести недель, чтобы определить, кто использует поддельные удостоверения личности или посещает разных заключенных в разное время. Используя новые системы безопасности, сотрудники тюрьмы смогли выявить ряд подозрительных лиц, которым после расследования может быть отказано в посещении британских тюрем. Кроме того, собранные данные могут служить доказательствами при дальнейших расследованиях как в тюрьме, так и за ее пределами.

Тем не менее, подобное использование системы распознавания лиц вызвало возмущение в некоторых слоях общества. Британские борцы за гражданские свободы Big Brother Watch обратились в Европейский суд по правам человека с жалобой на использование правительством Великобритании технологии массового наблюдения.

NEC запустила банкоматы, позволяющие снимать деньги при помощи распознавания лица

В конце февраля 2019 года корпорация NEC объявила о запуске первых в мире банкоматов, позволяющих снимать наличные посредством распознавания лиц. Банкоматы были созданы в сотрудничестве с крупным тайваньским банком E.SUN Commercial Bank . Подробнее .

IBM выпустила базу из 1 млн фотографий лиц для обучения биометрических систем

2018

Распознавание лиц не работает в каждом втором смартфоне

В начале января 2019 года некоммерческая организация из Голландии провела тестирование 110 моделей смартфонов и обнаружила, что функция распознавания лиц, используемая для блокировки устройств, не работает должным образом более чем на каждом втором аппарате.

Исследование, проведенное Consumentenbond и его международными партнерами, показало, что для разблокировки 42 из протестированных смартфонов достаточно иметь фотографию владельца телефона. Подойдет любая фотография, например, полученная из социальных сетей, с камер видеонаблюдения или любым другим способом.

Результаты этого исследования вызывают беспокойство у пользователей и служб безопасности. Использование напечатанной фотографии лица владельца - это первая проверка функции распознавания лиц, которую используют обычные пользователи и тестеры. Но главное, это первая уловка, которой попробуют воспользоваться злоумышленники для взлома смартфона , защищенного идентификацией лица, прежде чем перейти к более сложным атакам, которые включают создание масок или 3D-печатных голов владельца телефона.

Любая система распознавания лиц, которая не проходит «фототест», обычно считается бесполезной. Согласно Consumentenbond, модели Asus , BlackBerry , Huawei , Lenovo , , Nokia , Samsung , Sony и Xiaomi не прошли подобные тесты. В случае с Sony провалили тест абсолютно все модели. Еще шесть моделей - Honor и шесть моделей LG - прошли тестирование только в «строгом» режиме. Хотя по результатам этого теста пользователи могут заключить, что включать распознавание лиц не стоит, 68 устройств, включая флагманские модели Apple iPhone XR и , выдержали эту простую атаку, как и многие другие высокопроизводительные модели на Android от Samsung, Huawei, OnePlus и Honor.

Полный список моделей, которые прошли фототест, можно найти на сайте Consumentenbond.

Самые популярные системы распознавания лиц в Китае

Одной из наиболее распространенных программ для распознавания лиц является Face++ , которая используется для управления доступом повсюду – от железнодорожных вокзалов Пекина до офисного здания Alibaba .

Сама Alibaba разработала собственные системы, которые будут применяться в шанхайском метро для идентификации пассажиров с помощью их лица и голоса.

Полицейские, следящие за безопасностью на одном из китайских железнодорожных вокзалов, носят специальные солнечные очки с функцией распознавания лиц. Устройство способно идентифицировать человека за 100 миллисекунд и уже не раз помогало правоохранительным органам в поимке преступников.

В китайском Шеньчжене впервые в мире заработала камера фиксации нарушений пешеходами. Она установлена на одном из напряженных переходов города и следит за людьми, перебегающими дорогу на запрещающий сигнал светофора. Для определения личности нарушителя камера использует технологию распознавания лиц.

На вступительных экзаменах в колледжи по всей стране используется распознавание лиц и отпечатков пальцев, чтобы гарантировать, что экзаменуемые являются настоящими студентами.

После ряда похищений детей некоторые детские сады открывают двери только тем людям, чьи лица зарегистрированы в системе. В одном из детских садов установили более 200 камер для обеспечения безопасности.

Даже в некоторых туалетах установили автоматы с распознаванием лиц. Аппарат выдает 60 см туалетной бумаги одному человеку не чаще чем раз в девять минут.

У Alibaba есть магазины с безналичной оплатой Hema, в которых пользователи сканируют лицо и вводят номер телефона для проведения платежей через систему Alipay .

Компания Alibaba совместно с производителем гостиничных информационных систем Shiji установила систему распознавания лиц для регистрации в 50 отелях. Китайские туристы, прибегающие к услугам онлайн-турагентства Fliggy (принадлежащего Alibaba), могут сначала забронировать в нем отель, а затем, используя «маску» своего лица быстро заселиться в отель и оформить депозит.

В Пекине решили бороться с незаконной арендой госжилья с помощью умных замков, распознающих хозяев по лицу

В конце декабря 2018 года стало известно, что в государственном жилье Пекина ускоренными темпами внедряются «умные» замки с технологией распознавания лиц. С их помощью местные власти усиливают меры против незаконной пересдачи в аренду государственного жилья, предоставляемого малообеспеченным семьям по льготным расценкам.

"Умный" замок с распознаванием лиц

Предполагается, что к концу июня 2019 года замки со встроенной системой сканирования лиц будут использоваться во всех программах предоставления льготного госжилья в Пекине с участием 120 тыс. квартиросъемщиков, сообщает The South China Morning Post со ссылкой на пекинское издание The Beijing News.

Сопоставляя информацию, полученную при сканировании лиц посетителей, с изображениями из сохраненной базы данных, система распознает хозяев и не открывает двери незнакомцам, рассказал в интервью Beijing News директор информцентра при Пекинском государственном жилищном центре Шан Чжэньюй (Shan Zhenyu).

Кроме того, система может использоваться для присмотра за одинокими пожилыми людьми. Если престарелый человек в течение определенного периода времени не выходит и не заходит в дом, управляющему по недвижимости будет отправлено уведомление о необходимости зайти с проверкой.

В таких крупных мегаполисах, как Пекин, аренда жилья очень дорогая. В среднем съемная квартира в столице Поднебесной обходится примерно в 5 тыс. юаней в месяц (около $730), тогда как арендная плата за госжилье может составлять менее 2 тыс. юаней в месяц ($290).

Власти Пекина надеются, что умные замки, узнающие хозяев по лицу, повысят безопасность, предотвратят незаконную передачу в субаренду и гарантируют, что льготой пользуются только действительно нуждающиеся люди.

По состоянию на конец 2018 года смарт-замки с распознаванием лиц задействованы в 47 программах предоставления льготного госжилья в Пекине. С их помощью получено порядка 100 тысяч скан-изображений лиц арендаторов и членов их семей.

Китайский Airbnb устанавливает в домах «умные» замки с распознаванием лиц

Провал в Лондоне. Система распознавания лиц в метро никого не узнает

В конце декабря 2018 года стало ясно, что развернутая в лондонском метро система распознавания лиц никого не узнает. Лондонских полицейских критикуют за использование немаркированных фургонов для проверки спорных и неточных технологий автоматического распознавания лиц у рождественских покупателей. Подробнее .

Туалеты с распознаванием лиц в Китае сокращают потребление туалетной бумаги

В конце 2018 года стало известно о растущем в Китае числе общественных туалетов с системой распознавания лиц, которая позволяет экономить туалетную бумагу.

В декабре такой туалет заработал в Baotu Spring Park в городе Цзинань (провинция Шаньдун), расположенный в 400 км к югу от Пекина. В этой уборной находится автомат, выдающий туалетную бумагу после сканирования лица. За один подход аппарат выдает примерно 70 см бумаги, а для получения дополнительной порции санитарно-гигиеническго изделия этому же человеку нужно подождать 9 минут и снова поднести голову к камере для идентификации.

Для разблокировки смартфона хакеры и полиция печатают голову владельца на 3D-принтере

В 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц

20 августа 2018 года в 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц. О ее эффективности рассказала Служба таможенного и пограничного контроля (U.S. Customs and Border Patrol, CBP).

Как сообщается на сайте ведомства, 22 августа 26-летний пассажир, прилетевший в Вашингтонский аэропорт имени Даллеса из Сан-Паулу (Бразилия), предъявил на пункте контроля паспорт гражданина Франции. Однако биометрическая система выявила, что лицо мужчины не совпадает с фотографией в документе.

Когда прибывшего в США отправили на дополнительный досмотр, он «явно нервничал» и, как выяснилось, не зря. В его туфле нашли удостоверение личности на имя гражданина республики Конго, которым на самом деле являлся задержанный. Теперь за попытку въехать в США под фальшивыми документами ему грозит тюремное заключение.

Системы распознавания лиц полиции Британии оказались бесполезными

В мае 2018 года стало известно о больших проблемах в системах распознавания лиц, которые используют британские полицейские. В результате может быть подано большое количество исков - этот вопрос стал «приоритетным» для Управления комиссара по информации (Information Commissioner"s Office), приводит BBC слова представителя регулятора Элизабет Денхем (Elizabeth Denham).

Британская правозащитная организация Big Brother Watch опубликовала результаты исследования, показавшие «ошеломляющее» количество невиновных людей, из которых технология распознавания лиц сделала потенциальных преступников.

Так, с мая 2017 года по март 2018-го система выдала для полиции Южного Уэльса 2685 совпадений людей с базой данных подозреваемых, однако 2451 из них оказались ложными.

Лондонские правоохранительные органы применяли технологию идентификации лиц на карнавале Ноттинг-Хилл в 2017 году. Показания системы оказались ошибочными в 98% случаев, когда срабатывал сигнал о том, что якобы замечен подозреваемый из полицейской базы данных. Решение устроено так, что при выявлении возможного нарушителя закона на пульт дежурного в ближайшее отделение полиции поступает сигнал.

Полиция начала винить выдающие некачественную картинку камеры и то, что систему использовали в первый раз, но и в последующих 15 мероприятиях (футбольные матчи, фестивали, парады), во время которых задействовали технологию, результат не улучшился. Только на трех система не ошиблась ни разу.

В полиции также рассказали, что за девять месяцев работы системы распознавания лиц она верно отметила более 2 тыс. человек, что привело к 450 арестам. При этом никто не попал в заключение ошибочно. Это объясняется тем, что помимо работы алгоритмов в работе задействованы люди, которые проверяют срабатывания и принимают окончательные решения.

Ученые изобрели новый способ обмана систем распознавания лиц

С каждым днем системы распознавания лиц становятся сложнее и все чаще используются в повсеместной жизни, к примеру, в минувшем году компания Apple выпустила смартфон iPhone X, оснащенный биометрической системой Face ID . Однако подобные системы можно обмануть, в частности, с помощью инфракрасных светодиодов. Инфракрасные лучи не видимы простому глазу, однако большинство камер могут улавливать инфракрасные сигналы .

Китайские исследователи создали бейсбольную кепку, оснащенную миниатюрными инфракрасными светодиодами, которые размещены таким образом, что инфракрасные лучи, падающие на лицо владельца головного убора, помогают не только скрыть его личность, но и «выдать себя за другого человека для прохождения основанной на распознавании лица аутентификации». Данная задача более сложная и требует использования глубокой нейронной сети для распознавания статичного изображения лица и правильного проецирования инфракрасных лучей на лицо самозванца.

Для проверки своей теории исследователи использовали фотографии четырех случайных людей, им удалось обмануть системы распознавания лиц в 70% случаев при условии наличия небольшого внешнего сходства между жертвой и самозванцем.

«На основании наших находок и атак, мы можем сделать вывод, что существующие на сегодняшний день технологии распознавания лиц сложно назвать безопасными и надежными в аспекте критических сценариев, таких как аутентификация и наблюдение», - заключили исследователи. Они также добавили, что инфракрасные светодиоды можно прятать не только в бейсбольных кепках, но также в зонтах, волосах или париках.

Российские близнецы требуют с Apple 20 млн за то, что iPhone X не видит между ними разницы

Братья-близнецы из Владимира - 26-летние Александр и Илья Тунчики - направили в российский офис компании Apple претензию в связи с тем, что система распознавания лиц Face ID на их смартфонах iPhone X одинаково идентифицирует обоих молодых людей, тем самым, по их мнению, нарушая защиту персональных данных .

Обиженные пользователи требуют от компании усовершенствовать технологию, а также компенсировать моральный ущерб в размере 20 млн руб., сообщил в январе 2018 год ТАСС представляющий интересы братьев юрист Роман Ардыкуца.

«Близнецы приобрели… iPhone X именно ради того, чтобы воспользоваться функцией разблокировки экрана при помощи лиц. К их разочарованию, каждый аппарат узнает обоих братьев, о чем они не были предупреждены при покупке, эта информация отсутствует в инструкции. Именно поэтому заявители просят компанию доработать технологию», - пояснил он.

2017

Распознавание лиц в ритейле

В ноябре 2017 года телеканал CNBC выпустил сюжет, рассказывающий о внедрении систем распознавания лиц в магазинах. Ритейлеры используют такие технологии для сбора данных о клиентах и подбора предложений на основе соответствующих данных.

В ритейле распознавание лиц применяется в основном для того, чтобы мотивировать покупателей. Например, если человека узнают на входе в магазин и видят его историю покупок, то сотрудники магазина лучше знают, что ему предложить. Так, если он покупал в магазине электроники телевизор, сотрудник его узнает, обратится по имени и предложит приобрести новый пульт.

По данным гонконгской ИТ-компании Jardine One Solution (JOS), многие розничные сети применяют возможности распознавания лиц для того, чтобы собирать данные о посетителях своих магазинов.

Сама JOS помогает розничным компаниям с распознаванием лиц клиентов с целью составления профиля покупателей и отслеживания их действий в торговой точке. Речь идет о таких данных, как количество посетителей, их возраст, пол, этническая принадлежность. Такие сведения помогают магазинам лучше знать о потоке клиентов и подбирать персонализированные предложения для них, отметил Лант.

К примеру, используя анализ данных, поступающих из систем распознавания лиц, можно подбирать музыку, играющую в торговом зале.

В JOS говорят, все полученные данные клиентов анонимны, однако вопрос конфиденциальности остается актуальным. Технологии не препятствуют внедрению таких систем, но есть опасения, связанные с личными данными и культурой, признает Марк Лант.

Он добавил, что ритейлеры тратят огромные средства на предотвращение утечек данных и защиту информации. Скандал, связанный с хищением данных миллионов клиентов Uber , показывает, что компании не могут чувствовать себя в безопасности, а пользователи должны проявлять осторожность, раскрывая персональную информацию, считает управляющий директор JOS.

Основатель и генеральный директор компании HeadCount (предлагает магазинам услуги по мониторингу и улучшению посещаемости) Марк Риски (Mark Ryski) говорит, что биометрические данные, в том числе те, которые генерируют системы распознавания лиц, относятся к категории деликатным и имеют большой потенциал - особенно в целях обеспечения безопасности и улучшения качества обслуживания клиентов.

По мнению старшего вице-президента по стратегии обслуживания клиентов компании InMoment Бреннана Уилки (Brennan Wilkie), у использования оборудования для распознавания лиц в торговых помещениях действительно есть большой потенциал. Например, такие устройства способны сопоставить выражение лица клиента в магазине с данными о нем, его лояльности бренду и других покупках. Для того, чтобы смягчить проблему конфиденциальности пользователей, магазинам нужно продемонстрировать клиентам, какие преимущества они получают, как это было в свое время с кассами самообслуживания или с банковскими картами с чипами, уверен он.

Согласно прогнозу аналитической компании MarketsandMarkets , объем мирового рынка систем распознавания лиц достигнет $6,8 млрд к 2021 году.

Авторизацию в iPhone X по лицу взломали маской за $150. Видео

Исследователям удалось выдать белого мужчину за Миллу Йовович почти в 90 процентах случаев. Женщину азиатской внешности в специальных очках компьютер в стольких же процентах случаев принимал за мужчину с Ближнего Востока.

Кроме того, они попробовали свой метод на коммерческой программе Face++, которая используется в Alibaba для авторизации платежей. В этом случае они не сажали человека в очках перед камерой, а сначала делали его фотографию в очках и потом загружали ее в программу. В итоге им удалось выдать одного человека за другого в 100 процентах случаев.

Общественные организации США против распознавания лиц

Коалиция из 52 общественных и правозащитных организаций направила в Министерство юстиции письмо с просьбой расследовать чрезмерное использование технологий распознавания лиц в работе органов правопорядка. Также коалицию беспокоит неодинаковая точность машинного распознавания лиц разной расовой принадлежности, которая может стать основой для проявления расизма со стороны сотрудников органов .

Особенно этими технологиями злоупотребляет местная полиция, полиция штатов и ФБР , гласит письмо. Коалиция просит Министерство юстиции в первую очередь заняться проверкой тех полицейских департаментов, которые уже находятся под следствием в связи с предвзятым отношением к гражданам с небелым цветом кожи.

Основанием для просьбы послужили результаты исследования Центра приватности и технологий Школы права университета Джорджтауна. Исследование показало, что лица половины взрослого населения США при разных обстоятельствах были отсканированы правительственным идентификационным ПО.

Исследователи отмечают, что в США на сегодняшний день не существует серьезных правил, регулирующих использование этого ПО. По словам Альваро Бедойи (Alvaro Bedoya), директора Центра и соавтора исследования, сфотографировавшись на водительские права, человек уже попадает в базу лиц полиции или ФБР. Это особенно существенно с учетом того, что распознавание лиц бывает неточным, и в этом случае может наносить вред невинным гражданам.

Примеры проектов в HSBC, MasterCard и Facebook

Услуга будет доступна для корпоративных клиентов НSBC. Через банковское мобильное приложение они смогут открывать счета по одному щелчку селфи. Банк же подтверждает личность клиента с помощью программы распознавания лиц. Фотография сличается со снимками, ранее загруженными в систему, например, с паспорта или водительских прав. Предполагается, что новый сервис избавит от необходимости запоминать цифровые коды и сократит время идентификации.

Чтобы воспользоваться данной опцией, пользователям необходимо будет скачать специальное приложение на свой компьютер, планшет или смартфон. Затем посмотреть в камеру или использовать сканер устройства для распознавания отпечатков пальцев (если он имеется на устройстве). Однако (по крайней мере, на данный момент), пользователям все еще потребуется дополнительно предоставлять данные своей банковской карты. Лишь в том случае, если потребуется дополнительная идентификация, то пользователи смогут воспользоваться вышеописанной опцией.

Благодаря такому новому подходу, MasterCard собирается защитить пользователей от поддельных онлайн-транзакций, которые осуществляются с помощью краденых паролей пользователей, а также предоставить пользователям более удобную систему авторизации. Компания сообщила, что 92% людей, которые тестировали эту новую систему, предпочли ее традиционным паролям.

Некоторые эксперты сомневаются в защите информации от того, чтобы кибер-преступники не смогли легко получить отпечатки пальцев пользователя или фотографию его лица в том случае, если транзакция осуществляется при небезопасном использовании публичной сети Wi-Fi .

Эксперты по кибер-безопасности утверждают, что система должна включать несколько уровней безопасности для предотвращения потенциальной кражи фотографий лица пользователей. Ведь онлайн-платежи представляют собой привлекательную мишень для кибер-преступников.

В конце 2015 года группа экспертов из Технического Университета Берлина продемонстрировала возможность извлечения PIN -кода любого смартфона при использовании сэлфи пользователя. Для этого они считывали данный код, который отображался в глазах пользователя, когда он вводил его на своем телефоне OPPO N1. Хакеру достаточно просто перехватить контроль над фронтальной камерой смартфона для выполнения этой элементарной атаки. Смог бы кибер-преступник перехватить контроль за устройством пользователя, сделать его сэлфи и после этого выполнить онлайн-платежи с помощью набранного пароля, который хакер увидел в глазах своей жертвы?

MasterCard настаивает на том, что ее механизмы обеспечения безопасности будут в состоянии обнаруживать подобное поведение. Например, пользователям необходимо будет мигать для приложения, чтобы продемонстрировать «живой» образ человека, а не его фотографию или предварительно снятое видео. Система сопоставляет изображение лица пользователя, конвертируя его в код и передавая его по безопасному протоколу через Интернет в MasterCard. Компания обещает, что эта информация будет безопасно храниться на ее серверах, при этом сама компания не сможет реконструировать лицо пользователя.

Летом 2016 года стало известно, что исследователи обошли систему биометрической аутентификации, используя фото из Facebook . Атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам .

Команда исследователей из Университета штата Северная Каролина продемонстрировали метод обхода систем безопасности, построенных на технологии распознавания лиц, при помощи доступных фотографий пользователей соцсетей. Как поясняется в докладе специалистов, атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам.

«Не удивительно, что личные фото, размещенные в социальных сетях, могут представлять угрозу конфиденциальности. Большинство крупных соцсетей рекомендуют пользователям установить настройки конфиденциальности при публикации фото на сайте, однако многие из этих снимков часто доступны широкой публике или могут быть просмотрены только друзьями. Кроме того, пользователи не могут самостоятельно контролировать доступность своих фото, размещенных другими подписчиками», - отмечают ученые.

В рамках эксперимента исследователи отобрали фотографии 20 добровольцев (пользователей Facebook, Google+ , LinkedIn и других социальных ресурсов). Затем они использовали данные снимки для создания трехмерных моделей лиц, «оживили» их с помощью ряда анимационных эффектов, наложили на модель текстуру кожи и откорректировали взгляд (при необходимости). Получившиеся модели исследователи протестировали на пяти системах безопасности, четыре из них удалось обмануть в 55-85% случаев.

Согласно отчету компании Technavo (зима 216 года) одной из ключевых тенденций, оказывающих положительное влияние на рынок технологий биометрической идентификации по лицу (facial recognition ), является внедрение мультимодальных биометрических систем в таких секторах, как здравоохранение , банковский, финансовый сектор, сектор ценных бумаг и страхования, сектор перевозок, автомобильный транспорт, а также в госсекторе.

Основатель проекта Биньямин Леви (Benjamin Levy) рассказал, что благодаря высокому уровню защищенности IsItYou сможет распознать 99999 из 100 тысяч случаев обмана. Леви попытался убедить банки о необходимости внедрения его системы уже в следующем году. Она будет использоваться для проведения финансовых транзакций.

Google уже использует функцию распознавания лица в Android . Таким образом можно разблокировать устройство под управлением этой мобильной ОС . Тем не менее, разработчики неоднократно утверждали, что распознавание лица недостаточно защищено по сравнению с классическими способами. В связи с этим эксперты засомневались в утверждениях Биньямина Леви.

Мариос Саввидис (Marios Savvedes) из университета Карнеги-Меллон занимается исследованием функции распознавания лица. Он считает, что самостоятельно проведенное испытание на защищенность IsItYou не может быть надежным.

Такого же мнения придерживается мировой эксперт в области биометрии доктор Массимо Тистарелли (Massimo Tistarelli). Он сказал, что в Европе проводится полномасштабный научный проект Tabula Rasa, главная цель которого - разработка защиты от мошенничества для биометрических способов идентификации. По его словам, перед выходом на рынок следует провести ряд независимых исследований, подтверждающих эффективность продукта.

Одним из залогов качества жизни в современном социуме является правильный подход к обеспечению личной безопасности и сохранности имущества. Требования предъявляемые к системам видео-регистрации постоянно возрастают. Хорошая система наблюдения в наши дни должна не только уметь записывать происходящее на съемные носители, но и распознавать, и идентифицировать людей в кадре.

Места применения

Функция «распознавание лиц» нашла свое применение во многих аспектах человеческой жизни. С помощью систем видеонаблюдения данного типа можно:

организовать проходную на предприятии или других закрытых от посторонних объектов. Видеонаблюдение можно связать с турникетами и организовать автоматический пункт пропуска по принципу «свои-чужие»;
организовать систему противодействия хищениям в торговых точках и других частных владениях. Любые магазины, особенно большие, сталкиваются с проблемой пристрастия некоторых посетителей к воровству. Зачастую одни и те же люди, склонны осуществлять кражи в одних и тех же торговых точках. Установив камеры с системой распознавания лиц, можно более тщательно приглядываться к действиям уже попавшегося на воровстве человека. Сканер сообщит на пульт охраны как только он зайдет в магазин;
организовать систему противодействия проникновению на территорию домовладений и другие закрытые объекты. Порой человеку сложно на мониторе отличить затаившегося злоумышленника от куста, или другого предмета, тем более если камеры установлены на слабоосвещенном участке местности. Но ведь то что недоступно человеку, вполне может сделать компьютерный модуль;
фейс-контроль в ночных клубах — 100% защита от непрошеных гостей.

Принцип работы

Система видеонаблюдения с функцией «распознавание лиц» работает по принципу сравнения полученного изображения с имеющимся в базе. Среднестатистический комплекс умеет идентифицировать человеческое лицо на расстоянии не превышающем десяти метров от камеры. При этом посетитель будет узнан даже с учетом наличия изменений физических параметров лица: смена прически, борода, наличие очков и т. д. Анализ основывается на сравнении биометрических параметров строения головы, индивидуальных для каждого человека. При этом сканирование происходит на ходу, посетителю достаточно повернуть лицо к сканеру во время движения. Система видеонаблюдения может быть связана с турникетами и другими устройствами авторизированного входа и работать автоматически. Неопознанные посетители не получат доступа на охраняемую территорию, а их фото будет сохранено в базе для обработки службой охраны.

Обычно такие системы устанавливаются в больших корпорациях, где от безопасности зависит будущий успех компании, например, компании по разработке новых типов вооружения или микросхем, биологическая лаборатория. Система автоматически распознает всех сотрудников и сравнивает с базой данных. В случае несоответствия или отсутствия человека в системе, она активизирует протоколы безопасности, в комнате охраны загорается тревожный сигнал и красная световая индикация. Место обнаружения нарушителя точно указывается на электронной карте объекта и охрана за считаные секунды находит нарушителя.

Методы работы

Камеры систем распознавания лиц работают в двух режимах двухмерном и трехмерном. В случае с 2D системами, распознавание происходит на основе плоского изображения. Двухмерные камеры весьма чувствительны к уровню освещенности помещения, от этого параметра в значимой мере зависит качество конечной картинки. При плохом свете изображение будет трудноразличимым. 3D камеры для индикации воссоздают трехмерный образ на основе полученного изображения. Плохая освещённость для них особой помехой не является, обычно это может лишь незначительно исказить текстуру лица.

Виды

В зависимости от целей и задач, поставленных перед системой видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, они делятся на:

обнаружения (Камера от 1 Мп, фокусное расстояние от 1 мм). Действие этой охранной системы направлены на фиксирование проникновений на подконтрольные объекты. Сканер в состоянии отличить человека от кошки или белки, но не сможет идентифицировать его;
распознавания (Камера от 2 Мп, фокусное расстояние от 6 мм). В данном случае основной функцией сканера является распознавание лиц посетителей по принципу «свои-чужие». При просмотре видеоряда изображение будет достаточно смазанным, Вы узнаете на нем знакомые лица, но в случае если на объект проник вор, найти его по данным кадрам будет весьма затруднительно;
идентификации (Камера более 2 Мп, фокусное расстояние от 8 мм) Данные системы могут выполнять все функции предыдущих типов, при этом качества получаемого изображения будет вполне достаточно чтобы опознать злоумышленника. Такое фото вполне можно передать в судебные органы и органы правопорядка.

В скобках к описанию каждого типа систем видеонаблюдения мы обозначили минимальные требования к разрешению камеры и фокусному расстоянию объектива. При заказе оборудования необходимо учитывать, что этих характеристик достаточно при идеальных условиях для съемки. Естественно на практике такое встречается редко, поэтому выбирая сканеры лучше приобрести устройства с запасом, к примеру, для систем распознавания — разрешение в 2 Мп и фокусное расстояние в 8 мм, для систем индикации — разрешение в 5 МП и фокусное расстояние в 12 мм.

Естественно, конечный результат зависит не только от этих характеристик. Фокусное расстояние и разрешение весьма важны, но при монтаже камеры необходимо учесть освещенность, углы обзора и множество других параметров. Поэтому подбор и установку лучше доверить профессионалам.

Вы поднимаетесь по лестнице и заходите в лифт. Он знает, на какой этаж вам нужно. Двери в квартиру сами открываются перед вами. Компьютер и телефон «узнают» вас и не требуют ввода пароля. Автомобили, социальные сети, магазины - все приветствуют вас, едва завидев, обращаются к вам по имени и предугадывают каждый ваш шаг. Так работает распознавание лиц. Нравится? Пугает?

На первый взгляд может показаться, что любая организация, которая может себе такое позволить, следит за каждым вашим шагом, собирает на вас досье. Но вы даже не представляете, как широко технологии распознавания лиц распространились по миру и какие мощные перспективы обещают. Помимо выше приведенных примеров, системы распознавания лиц позволяют делать и такие простые и сложные вещи:

подтверждение личности студента во время онлайн-экзаменов;
определение людей из «черного списка» на входе на стадионы и ночные клубы;
оплата товаров;
сохранение вашего места в очереди при посещении парка аттракционов;
разблокировка телефона или компьютера.

Что говорить, если в одной только Москве уже работает сеть из более 150 000 камер наружного видеонаблюдения. От них никуда не скрыться, и это заставляет людей задумываться, но масштабы «слежки» не настолько велики. Сеть использует мощную систему распознавания лиц, но для ее работы необходимо много энергии, поэтому в режиме реального времени работают всего 2-4 тысячи камер. Массовым слежением за населением пока только пугают, поэтому стоит сосредоточиться на реальных плюсах работы данной технологии. Но обо всем по порядку.

Как работает система распознавания лиц?

Никогда не задумывались о том, как вы сами узнаете лицо, распознаете его? А как это делает компьютер? Конечно, у человеческих лиц есть определенные свойства, которые легко описать. Расстояние между глазами, положение и ширина носа, форма надбровных дуг и подбородка - все эти детали вы подмечаете бессознательно, когда смотрите на другого человека. Компьютер же делает все это с определенной эффективностью и точностью, потому что, совмещая все эти метрики, получает математическую формулу человеческого лица.

Итак, насколько хорошо работает система распознавания лиц в настоящее время? Вполне неплохо, но иногда ошибается. Если вы когда-нибудь сталкивались с ПО, распознающим лица на Facebook или на другой платформе, вы наверняка замечали, что забавных результатов бывает столько же, сколько и точных. И все же, хотя технология работает не со 100-процентной точностью, она достаточно хороша, чтобы найти широкое применение. И даже заставить понервничать.

Пол Хоуи из NEC говорит, что их система распознавания лиц сканирует лица на предмет индивидуальных идентификаторов:

«К примеру, многие считают расстояние между глазами уникальной характеристикой. Или же это может быть расстояние от подбородка до лба и другие компоненты. Мы, в частности, учитываем 15-20 факторов, которые считаются важными, а также другие факторы, уже не настолько значимые. Создается трехмерное изображение головы человека, поэтому даже если она частично будет закрыта, мы все равно сможем получить точное соответствие. Затем система берет сигнатуру лица и пропускает ее через базу данных».

Стоит ли переживать о программах, распознающих лица?

Прежде всего, распознавание лиц - это данные. Данные можно собирать и хранить, зачастую без разрешения. Как только информация собрана и сохранена, она открыта и для взлома. Платформы с ПО, распознающим лица, пока не подвергались серьезным взломам, но по мере распространения технологий ваши биометрические данные оказываются в руках все большего числа людей.

Существуют также вопросы владения. Большинство людей не знают, что когда они регистрируются в социальных медиаплатформах вроде Facebook, их данные с этого момента принадлежат этой самой Facebook. Поскольку число компаний, использующих распознавание лиц, постоянно растет, очень скоро даже не придется загружать собственные фотографии в Интернет, чтобы оказаться скомпрометированным. Они уже там хранятся, и хранятся давно.

Говоря о программном обеспечении, все они работают по-разному, но в основе своей используют похожие методы и нейросети. У каждого лица есть множество отличительных признаков (в мире невозможно найти два идентичных лица, а ведь сколько их было за всю историю человечества!). К примеру, программное обеспечение FaceIt определяет эти признаки как узловые точки. Каждое лицо содержит примерно 80 узловых точек, схожих с теми, что мы упоминали прежде: расстояние между глазами, ширина носа, глубина глазных впадин, форма подбородка, длина челюсти. Эти точки измеряются и создают числовой код - «отпечаток лица» - который затем попадает в базу данных.

В прошлом распознавание лиц опиралось на двумерные снимки для сравнения или идентификации других двумерных снимков из базы данных. Для пущей эффективности и точности изображение должно было быть лицом, прямо смотрящим в камеру, с небольшой дисперсией света и без особого выражения лица. Конечно, работало это чертовски плохо.

В большинстве случаев снимки не создавались в подходящей среде. Даже небольшая игра света могла снизить эффективность системы, что приводило к высоким показателям отказа.

На смену 2D пришло 3D-распознавание. Эта недавно появившаяся тенденция в программном обеспечении использует 3D-модель, обеспечивающую высокую точность распознавания лица. Запечатлевая трехмерное изображение поверхности лица человека в реальном времени, ПО выделяет отличительные черты - где больше всего выдаются жесткие ткани и кость, например, кривые глазного гнезда, носа и подбородка - для идентификации субъекта. Эти области уникальны и не меняются со временем.

Используя глубину и ось измерения, на которые не влияет освещение, система трехмерного распознавания лиц может даже использоваться в темноте и распознавать объекты под разными углами (даже в профиль). Подобное программное обеспечение проходит через несколько этапов, идентифицируя человека:

Обнаружение : получение снимка при помощи цифрового сканирования существующей фотографии (2D) или видео для получения живой картинки субъекта (3D).
Центровка : определив лицо, система отмечает положение головы, размер и позу.
Измерение : система измеряет кривые на лице с точностью до миллиметра и создает шаблон.
Репрезентация : система переводит шаблон в уникальный код. Этот код задает каждому шаблону набор чисел, представляющих особенности и черты лица.
Сопоставление : если снимок в 3D и база данных содержит трехмерные изображения, сопоставление пройдет без изменений снимка. Но если же база данных состоит из двумерных снимков, трехмерное изображение раскладывается на разные составляющие (словно сделанные под разными углами двумерные снимки одних и тех же черт лица), и они конвертируются в 2D-изображения. И затем находится соответствие в базе данных.
Верификация или идентификация : в процессе верификации снимок сравнивается только с одним снимков в базе данных (1:1). Если целью же стоит идентификация, снимок сравнивается со всеми снимками в базе данных, что приводит к ряду возможных совпадений (1:N). Применяется тот или иной другой метод по необходимости.

Где используются системы распознавания лиц?

В прошлом системы распознавания лиц находили применение в основном в сфере правоохранения, поскольку органы использовали их для поиска случайных лиц в толпе. Некоторые правительственные учреждения также использовали подобные системы для безопасности и для устранения мошенничества на выборах.

Однако есть много других ситуаций, в которых такое программное обеспечение становится популярным. Системы становятся дешевле, их распространение растет. Теперь они совместимы с камерами и компьютерами, которые используются банками и аэропортами. Туристические агентства работают над программой «бывалого путешественника»: с ее помощью они проводят быстрый скрининг безопасности для пассажиров, которые добровольно предоставляют информацию. Очереди в аэропортах будут продвигаться быстрее, если люди будут проходить через систему распознавания лиц, сопоставляющую лица с внутренней базой данных.

Другие потенциальные применения включают банкоматы и терминалы выдачи наличных денег. Программное обеспечение может быстро проверить лицо клиента. После разрешения клиента банкомат или терминал делает снимок лица. Программное обеспечение создает отпечаток лица, защищающий клиента от кражи личных данных и мошеннических транзакций, - банкомат просто не выдаст деньги человеку с другим лицом. Даже ПИН-код не потребуется.

Сен 6, 2018 Геннадий

Взять кредит, оформить визу, да и просто запустить смартфон последней модели — сделать все это сегодня невозможно без участия алгоритмов распознавания лиц. Они помогают полицейским в расследованиях, музыкантам — на сцене, но понемногу превращаются во всевидящее око, следящее за всеми нашими действиями онлайн и офлайн.

Алгоритмы (технологии)

Определить человека по фото с точки зрения компьютера означает две очень разные задачи: во‑первых, найти лицо на снимке (если оно там есть), во‑вторых, вычленить из изображения те особенности, которые отличают этого человека от других людей из базы данных.

1. Найти

Попытки научить компьютер находить лицо на фотографиях проводились еще с начала 1970-х годов. Было испробовано множество подходов, но важнейший прорыв произошел существенно позднее — с созданием в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом метода каскадного бустинга, то есть цепочки слабых классификаторов. Хотя сейчас есть и более хитрые алгоритмы, можно поспорить, что и в вашем сотовом телефоне, и в фотоаппарате работает именно старый добрый Виола — Джонс. Все дело в замечательной быстроте и надежности: даже в далеком 2001 году средний компьютер с помощью этого метода мог обрабатывать по 15 снимков в секунду. Сегодня эффективность алгоритма удовлетворяет всем разумным требованиям. Главное, что нужно знать об этом методе, — он устроен удивительно просто. Вы даже не поверите насколько.

Шаг1. Убираем цвет и превращаем изображение в матрицу яркости.
Шаг 2. Накладываем на нее одну из квадратных масок — они называются признаками Хаара. Проходимся с ней по всему изображению, меняя положение и размер.
Шаг 3. Складываем цифровые значения яркости из тех ячеек матрицы, которые попали под белую часть маски, и вычитаем из них те значения, что попали под черную часть. Если хотя бы в одном из случаев разность белых и черных областей оказалась выше определенного порога, берем эту область изображения в дальнейшую работу. Если нет — забываем про нее, здесь лица нет.
Шаг 4. Повторяем с шага 2 уже с новой маской — но только в той области изображения, которая прошла первое испытание.

Почему это работает? Посмотрите на признак . Почти на всех фотографиях область глаз всегда немного темнее области непосредственно ниже. Посмотрите на признак : светлая область посередине соответствует переносице, расположенной между темными глазами. На первый взгляд черно-белые маски совсем не похожи на лица, но при всей своей примитивности они имеют высокую обобщающую силу.

Почему так быстро? В описанном алгоритме не отмечен один важный момент. Чтобы вычесть яркость одной части изображения из другой, понадобилось бы складывать яркость каждого пикселя, а их может быть много. Поэтому на самом деле перед наложением маски матрица переводится в интегральное представление: значения в матрице яркости заранее складываются таким образом, чтобы интегральную яркость прямоугольника можно было получить сложением всего четырех чисел.

Как собрать каскад? Хотя каждый этап наложения маски дает очень большую ошибку (реальная точность ненамного превышает 50%), сила алгоритма — в каскадной организации процесса. Это позволяет быстро выкидывать из анализа области, где лица точно нет, и тратить усилия только на те области, которые могут дать результат. Такой принцип сборки слабых классификаторов в последовательности называется бустингом (подробнее о нем можно прочитать в октябрьском номере «ПМ» или ). Общий принцип такой: даже большие ошибки, будучи перемножены друг на друга, станут невелики.

2. Упростить

Найти особенности лица, которые позволили бы идентифицировать его владельца, означает свести реальность к формуле. Речь идет об упрощении, причем весьма радикальном. Например, различных комбинаций пикселей даже на миниатюрном фото 64 x 64 пикселя может быть огромное количество — (2 8) 64 x 64 = 2 32768 штук. При этом для того, чтобы пронумеровать каждого из 7,6 млрд людей на Земле, хватило бы всего 33 бита. Переходя от одной цифры к другой, нужно выкинуть весь посторонний шум, но сохранить важнейшие индивидуальные особенности. Специалисты по статистике, хорошо знакомые с такими задачами, разработали множество инструментов упрощения данных. Например, метод главных компонент, который и заложил основу идентификации лиц. Впрочем, в последнее время сверточные нейросети оставили старые методы далеко позади. Их строение довольно своеобразно, но, по сути, это тоже метод упрощения: его задача — свести конкретное изображение к набору особенностей.

Накладываем на изображение маску фиксированного размера (правильно она называется ядром свертки), перемножаем яркость каждого пикселя изображения на значения яркости в маске. Находим среднее значение для всех пикселей в «окошке» и записываем его в одну ячейку следующего уровня.

Сдвигаем маску на фиксированный шаг, снова перемножаем и снова записываем среднее в карту признаков.

Пройдясь по всему изображению с одной маской, повторяем с другой — получаем новую карту признаков.

Уменьшаем размер наших карт: берем несколько соседних пикселей (например, квадрат 2x2 или 3x3) и переносим на следующий уровень только одно максимальное значение. То же самое проводим для карт, полученных со всеми другими масками.

В целях математической гигиены заменяем все отрицательные значения нулями. Повторяем с шага 2 столько раз, сколько мы хотим получить слоев в нейросети.

Из последней карты признаков собираем не сверточную, а полносвязную нейросеть: превращаем все ячейки последнего уровня в нейроны, которые с определенным весом влияют на нейроны следующего слоя. Последний шаг. В сетях, обученных классифицировать объекты (отличать на фото кошек от собак и пр.), здесь находится выходной слой, то есть список вероятностей обнаружения того или иного ответа. В случае с лицами вместо конкретного ответа мы получаем короткий набор самых важных особенностей лица. Например, в Google FaceNet это 128 абстрактных числовых параметров.

3. Опознать

Самый последний этап, собственно идентификация, — самый простой и даже тривиальный шаг. Он сводится к тому, чтобы оценить похожесть полученного списка признаков на те, что уже есть в базе данных. На математическом жаргоне это означает найти в пространстве признаков расстояние от данного вектора до ближайшей области известных лиц. Точно так же можно решить и другую задачу — найти похожих друг на друга людей.

Почему это работает? Сверточная нейросеть «заточена» на то, чтобы вытаскивать из изображения самые характерные черты, причем делать это автоматически и на разных уровнях абстракции. Если первые уровни обычно реагируют на простые паттерны вроде штриховки, градиента, четких границ и т. д. , то с каждым новым уровнем сложность признаков возрастает. Маски, которые нейросеть примеряет на высоких уровнях, часто действительно напоминают человеческие лица или их фрагменты. Кроме того, в отличие от метода главных компонент, нейросети комбинируют признаки нелинейным (и неожиданным) образом.

Откуда берутся маски? В отличие от тех масок, что используются в алгоритме Виолы — Джонса, нейросети обходятся без помощи человека и находят маски в процессе обучения. Для этого нужно иметь большую обучающую выборку, в которой имелись бы снимки самых разных лиц на самом разном фоне. Что касается того результирующего набора особенностей, которые выдает нейросеть, то он формируется по методу троек. Тройки — это наборы изображений, в которых первые два представляют собой фотографию одного и того же человека, а третье — снимок другого. Нейросеть учится находить такие признаки, которые максимально сближают первые изображения между собой и при этом исключают третье.

Чья нейросеть лучше? Идентификация лиц давно уже вышла из академии в большой бизнес. И здесь, как и в любом бизнесе, производители стремятся доказать, что именно их алгоритмы лучше, хотя не всегда приводят данные открытого тестирования. Например, по информации конкурса MegaFace, в настоящее время лучшую точность показывает российский алгоритм deepVo V3 компании «Вокорд» с результатом в 92%. Гугловский FaceNet v8 в этом же конкурсе показывает всего 70%, а DeepFace от Facebook с заявленной точностью в 97% в конкурсе вовсе не участвовал. Интерпретировать такие цифры нужно с осторожностью, но уже сейчас понятно, что лучшие алгоритмы почти достигли человеческой точности распознавания лиц.

Живой грим (искусство)

Зимой 2016 года на 58-й ежегодной церемонии вручения наград «Грэмми» Леди Гага исполнила трибьют умершему незадолго до того Дэвиду Боуи. Во время выступления по ее лицу растеклась живая лава, оставив на лбу и щеке узнаваемый всеми поклонниками Боуи знак — оранжевую молнию. Эффект движущегося грима создавала видеопроекция: компьютер отслеживал движения певицы в режиме реального времени и проецировал на лицо картины, учитывая его форму и положение. В Сети легко найти видеоролик, на котором заметно, что проекция еще несовершенна и при резких движениях слегка запаздывает.

Технологию видеомаппинга лиц Omote Нобумичи Асаи развивает с 2014 года и уже с 2015-го активно демонстрирует по всему миру, собрав приличный список наград. Основанная им компания WOW Inc. стала партнером Intel и получила хороший стимул для развития, а сотрудничество с Ишикавой Ватанабе из Токийского университета позволило ускорить проекцию. Впрочем, основное происходит в компьютере, и похожие решения используют многие разработчики приложений, позволяющих накладывать на лицо маски, будь то шлем солдата Империи или грим «под Дэвида Боуи».

Александр Ханин, основатель и генеральный директор VisionLabs

«Подобной системе не нужен мощный компьютер, наложение масок может производиться даже на мобильных устройствах. Система способна работать прямо на смартфоне, без отправки данных в облако или на сервер».

«Эта задача называется трекингом точек на лице. Есть много подобных решений и в открытом доступе, но профессиональные проекты отличаются скоростью и фотореалистичностью, — рассказал нам глава компании VisionLabs Александр Ханин. — Самое сложное при этом состоит в определении положения точек с учетом мимики и индивидуальной формы лица или в экстремальных условиях: при сильных поворотах головы, недостаточной освещенности и большой засветке». Чтобы научить систему находить точки, нейронную сеть обучают — сначала вручную, скрупулезно размечая фотографию за фотографией. «На входе это картинка, а на выходе — размеченный набор точек, — поясняет Александр. — Дальше уже запускается детектор, определяется лицо, строится его трехмерная модель, на которую накладывается маска. Нанесение маркеров осуществляется на каждый кадр потока в режиме реального времени».

Примерно так и работает изобретение Нобумичи Асаи. Предварительно японский инженер сканирует головы своих моделей, получая точные трехмерные прототипы и готовя видеоряд с учетом формы лица. Задачу облегчают и небольшие маркеры-отражатели, которые клеят на исполнителя перед выходом на сцену. Пять инфракрасных камер следят за их движениями, передавая данные трекинга на компьютер. Дальше все происходит так, как нам рассказали в VisionLabs: лицо детектируется, строится трехмерная модель, и в дело вступает проектор Ишикавы Ватанабе.

Устройство DynaFlash было представлено им в 2015 году: это высокоскоростной проектор, способный отслеживать и компенсировать движения плоскости, на которой отображается картинка. Экран можно наклонить, но изображение не исказится и будет транслироваться с частотой до тысячи 8-битных кадров в секунду: запаздывание не превышает незаметных глазу трех миллисекунд. Для Асаи такой проектор оказался находкой, живой грим стал работать действительно в режиме реального времени. На ролике, записанном в 2017 году для популярного в Японии дуэта Inori, отставания уже совсем не видно. Лица танцовщиц превращаются то в живые черепа, то в плачущие маски. Это смотрится свежо и привлекает внимание — но технология уже быстро входит в моду. Скоро бабочка, севшая на щеку ведущей прогноза погоды, или исполнители, каждый раз на сцене меняющие внешность, наверняка станут самым обычным делом.

Фейс-хакинг (активизм)

Механика учит, что каждое действие создает противодействие, и быстрое развитие систем наблюдения и идентификации личности не исключение. Сегодня нейросети позволяют сопоставить случайную смазанную фотографию с улицы со снимками, загруженными в аккаунты социальных сетей и за секунды выяснить личность прохожего. В то же время художники, активисты и специалисты по машинному зрению создают средства, способные вернуть людям приватность, личное пространство, которое сокращается с такой головокружительной скоростью.

Помешать идентификации можно на разных этапах работы алгоритмов. Как правило, атакам подвергаются первые шаги процесса распознавания — обнаружение фигур и лиц на изображении. Как военный камуфляж обманывает наше зрение, скрывая объект, нарушая его геометрические пропорции и силуэт, так и машинное зрение стараются запутать цветными контрастными пятнами, которые искажают важные для него параметры: овал лица, расположение глаз, рта и т. д. По счастью, компьютерное зрение пока не столь совершенно, как наше, что оставляет большую свободу в выборе расцветок и форм такого «камуфляжа».

Розовые и фиолетовые, желтые и синие тона доминируют в линейке одежды HyperFace, первые образцы которой дизайнер Адам Харви и стартап Hyphen Labs представили в январе 2017 года. Пиксельные паттерны предоставляют машинному зрению идеальную — с ее точки зрения — картинку человеческого лица, на которую компьютер ловится, как на ложную цель. Несколько месяцев спустя московский программист Григорий Бакунов и его коллеги даже разработали специальное приложение, которое генерирует варианты макияжа, мешающего работе систем идентификации. И хотя авторы, подумав, решили не выкладывать программу в открытый доступ, тот же Адам Харви предлагает несколько готовых вариантов.

Человек в маске или со странным гримом на лице, может, и будет незаметен для компьютерных систем, но другие люди наверняка обратят на него внимание. Однако появляются способы сделать и наоборот. Ведь с точки зрения нейросети изображение не содержит образов в обычном для нас понимании; для нее картинка — это набор чисел и коэффициентов. Поэтому совершенно различные предметы могут выглядеть для нее чем-то вполне сходным. Зная эти нюансы работы ИИ, можно вести более тонкую атаку и подправлять изображение лишь слегка — так, что человеку перемены будут почти незаметны, зато машинное зрение обманется полностью. В ноябре 2017 года исследователи показали, как небольшие изменения в окраске черепахи или бейсбольного мяча заставляют систему Google InceptionV3 уверенно видеть вместо них ружье или чашку эспрессо. А Махмуд Шариф и его коллеги из Университета Карнеги — Меллон спроектировали пятнистый узор для оправы очков: на восприятие лица окружающими он почти не влияет, а вот компьютерная идентификация средствами Face++ уверенно путает его с лицом человека, «под которого» спроектирован паттерн на оправе.