Распознавание человека по фото: можно ли найти контакты человека по его фотографии

Содержание

можно ли найти контакты человека по его фотографии

Доброго дня!

Вот такой вот, казалось бы, простой вопрос на сегодняшней повестке дня…👀

Вообще, эта задачка может возникнуть, когда вы, например, увидели фото какой-нибудь знаменитости, но никак не можете вспомнить кто это (запамятовали… А любопытство-то не унимается…). Или, скажем, листали свой фотоальбом и наткнулись на фотографию со старым приятелем — загорелись желанием найти его, посидеть, вспомнить былые годы…

Вопрос этот решить с одной стороны — не сложно, с другой — результаты всегда разные (то сразу попадаешь в цель, то вообще никого не находишь). В этой заметке постараюсь подсказать почему так происходит и приведу наиболее простые способы поиска «лиц» по их фото…👇

 

*

Содержание статьи

Способы распознавания лиц в сети

Вариант 1

Поисковые системы (Яндекс, Гугл и др.) давно имеют функцию поиска не по какому-то словосочетанию (обороту слов), а по фото. Т.е. указанное вами изображение они могут сравнить с миллионами других картинок и фото в сети — и наиболее похожие из них представить вам. В общем, начать поиски очень рекомендую именно с этого способа!

Для своего примера я взял фото одной достаточно известной актрисы (см. ниже 👇).

Мария Миронова (фото — Getty Images)

После, чтобы произвести поиск по нему — нужно открыть, например, Яндекс-картинки, нажать по значку фотоаппарата справа от кнопки «Найти» и загрузить с жесткого диска сие фото.

Яндекс — поиск по картинке

Далее, если человек на фото относительно популярен (ну или хотя бы его фото попало в индекс поисковой машины) — в результатах выдачи вы увидите сайты, где оно встречается. В большинстве случаев, рядом с фото можно найти и ФИО… 👇

Скриншот выдачи поисковой системы Яндекс

Вот и все распознавание! 👌

 

 

Вариант 2

Поиск по ВК и ОК: https://search5faces.com/

Поиск по ВК: https://findclone.ru/

Приведенные сервисы позволяют произвести поиск по наиболее популярным соц. сетям (способ больше подходят для поиска обычных людей, которые не публикуются в различных журналах).

Отмечу, что удается найти не только конкретного человека (если он есть 👀), но и его двойников (людей, кто очень похож на него).

Пользоваться сервисами также, как поисковой системами (также загружаете фото, ждете 5-10 сек., и просматриваете результаты 👇).

Обратите внимание, сервис находит не только точное совпадение по фото, но и похожие лица / Find Clone

Кстати, сервис Find Clone предлагает бесплатно произвести поиск несколько раз, а после попросит внести на счет небольшую сумму средств…

 

 

Вариант 3

Поиск среди знаменитостей (двойники): http://www.pictriev.com/

Поиск среди огромного архива фото: https://tineye.com/

Распознавание лиц среди зарубежных соц. сетей, сайтов: https://www.betaface.com/demo.html

Эта группа сайтов подойдет вам, если вы ищите какую-нибудь знаменитость (особенно, зарубежных), либо хотите узнать на кого из них вы похожи.

Например, сайт www.pictriev.com определяет пол человека на фото, его возраст, а также показывает на кого он похож (под каждым результатом поиска стоит процент схожести, см. ниже 👇).

На кого из звезд вы похожи?! / www.pictriev.com

Вообще, для более-менее полноценного поиска — рекомендовал бы использовать все ресурсы и методы, приведенные в статье.

Кроме этого, если у вас кроме фото человека есть его имя, возможно e-mail или еще «что-то» — рекомендую ознакомиться с одной моей предыдущей заметкой (см. ссылку ниже 👇).

👉 В помощь!

Как найти человека в интернете. Поиск людей по имени и фамилии, телефону, E-mail и пр. — читать заметку —>

 

 

Важно! Почему не получается никого найти

Чтобы добиваться лучших результатов поиска — нужно учитывать ряд нижеприведенных особенностей:

  1. чем выше качество и разрешение исходного снимка лица (которое используете для поиска) — тем лучше будут результаты!
  2. крайне желательно иметь не отредактированное и не ретушированное фото (просто многие сейчас улучшают качество снимков с помощью фото-редакторов, и, разумеется, это мешает распознаванию…);
  3. если есть возможность взять фронтальную фотографию (т.е. с которой человек смотрит прямо на вас) — очень рекомендуется это сделать. Различные снимки сбоку, под углом и пр. — гораздо хуже в плане распознавания и поиска;
  4. если на фото у вас запечатлено кроме нужного лица множество других объектов и людей — крайне рекомендуется всё «лишнее» обрезать;
  5. если у вас есть несколько фото — лучше выбрать то, на котором человек не испытывает каких-то ярких эмоций (улыбка, слезы, крик, распускающиеся волосы по ветру и пр. — могут заметно снизить качество поиска);
  6. возможно, что ничего не получается найти из-за того, что человек не публичный (т.е. он не зарегистрирован в соц. сетях, и не выкладывает свои фото). Кстати, по статистике: различные знаменитости — гораздо проще и быстрее находятся ☝…

*

Дополнения по теме приветствуются!

Всего самого!

👌

Полезный софт:

  • Видео-Монтаж

  • Отличное ПО для создания своих первых видеороликов (все действия идут по шагам!).
    Видео сделает даже новичок!
  • Ускоритель компьютера

  • Программа для очистки Windows от «мусора» (удаляет временные файлы, ускоряет систему, оптимизирует реестр).

Другие записи:

Идентификация по фотографии: доступное ПО

Идентификация по фотографии: доступное ПО

Сегодня предлагаем разобрать небольшую тему, касающуюся распознавания лиц. Иногда бывает так, что у вас есть только фотография человека и больше ничего вы о нем не знаете. Допустим, вам необходимо идентифицировать его, чтобы проверить, действительно ли он был очевидцем событий или работал в определенном месте. В этом случае на помощь придут сервисы распознавания фотографий и поиска людей — комментирует основатель компании Интернет-Розыск Игорь Бедеров.

Три наиболее популярных сервисы фотоидентификации по социальным сетям:
https://findclone.ru/
https://vk.watch/
https://search5faces.com/
Поиск изображений в Google и Яндекс, хотя и не использует технологию распознавания лиц, однако достаточно точен, чтобы предоставить результаты, среди которых окажется и нужное изображение. То есть, поисковик просто ищет изображения, похожие на изображения человека с картинки, которую вы загрузили в качестве поискового запроса.
https://yandex.ru/images/
https://images.google.com/
http://www.pictriev.com/ это поисковый сервис с функцией распознания лиц, который предоставит вам основную информацию о человеке на фото, путем сканирования лица на фотографии. Кроме того, сервис покажет, кто из знаменитостей похож на человека, изображенного в поисковом запросе.
http://betaface.com/demo.html представляет собой профессиональное программное обеспечение для распознавания лиц, ориентированное на медиа-компании, позволяющее им автоматически распознавать лица и находить информацию о них. Чтобы изучить работу этого платного продукта, можно воспользоваться его демо-версией.
https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/cognitive-services/face/ Служба ИИ от MicroSoft для анализа лиц на изображениях. Доступны следующие функции: обнаружение лиц, при котором выявляются лица и их атрибуты на изображении; идентификация личности, позволяющая находить совпадение с определенным человеком в частном репозитории, где хранятся данные максимум 1 млн людей; распознавание эмоций, которое позволяет определять различные выражения лица, такие как радость, отвращение, безразличие или страх; распознавание и группировка на изображениях лиц, похожих друг на друга.
=================================================
Наш канал в Telegram: https://t.me/irozysk
Мы в ВКонтакте: https://vk.com/internet.rozysk
Мы в Facebook: https://www.facebook.com/internet.rozysk/


Один хакер может причинить столько же вреда, сколько 10 000 солдат!  Хакеры объявили кибервойну России! Подпишись на наш Телеграм канал    чтобы узнать первым, как выжить в цифровом кошмаре!
Поделиться новостью:

Обнаружение лиц и распознавание лиц


Обнаружение лиц

Обнаружение лиц — это метод, который используется, когда программное обеспечение определяет местоположение и размера человеческого лица на определенной фотографии или видео. Программное обеспечение на сегодняшний день достаточно умное, чтобы обнаружить черты лица, в то же время игнорируя другие объекты, такие как здания, тела и другие объекты. Лицо человека на самом деле является большим источником информации. Из такой информации можно сказать, является ли человек мужчиной или женщиной, примерный возраст, и их эмоции.

Люди могут анализировать лица очень быстро, для определения ключевых атрибутов достаточно доли секунд, однако в случае с компьютером это более сложный процесс. Проще говоря, компьютер, пытающийся определить лицо, начнется с изучения неподвижной фотографии или видеоизображения. Затем возникает задача определить, есть ли какие-либо грани, присутствующие в этом изображении, отличая эти лица от всего, что еще находится в фоновом режиме. Он должен делать это независимо от освещения, ориентации или расстояния камеры.

Существует несколько методов, которые компьютер может использовать для достижения этого.

Поиск лиц на изображениях с контролируемым фоном.

Существует простой метод, когда можно использовать изображение лица на простом фоне. В этом случае программное обеспечение может легко удалить фон, оставив границы лица. Если программное обеспечение использует такой подход, то возможны несколько разных классификаторов для обнаружения различных типов лицевых поверхностей, а также для профилей. Он будет пытаться обнаружить глаза, нос, рот, а в некоторых случаях все тело в фотографиях где оно есть.

Поиск лиц по цвету

Это упрощенный метод, который компьютер может использовать для поиска лиц. Для использования фотографий или видеоизображений требуется цвет, поэтому программное обеспечение сканирует изображение, которое ищет области, где имеется типичный цвет кожи, а затем ищет сегменты лица. Проблема с этим методом заключается в том, что цвет кожи может быть разным и такой метод не подходит для всех цветов кожи. Изменение освещения изменяет оттенок кожи человека на изображении, и это может также оказать существенное влияние на поиск лиц.

Поиск лиц по движению

При использовании видеоизображения, вы можете использовать движение. Лица людей движутся в режиме реального времени, поэтому один из вариантов — это программное обеспечение для захвата движущейся области. Другие части видео также перемещаются, поэтому программное обеспечение должно искать конкретные опорные точки, чтобы указать движущееся лицо.

Одна конкретная опорная точка, моргающие глаза. Если программное обеспечение может определить два глаза которые расположены симметрично и при этом моргают, то это признак того, что в этой области есть лицо. Далее программное обеспечение может определить область видеоизображения, которое на самом деле является лицом, используя одну из нескольких моделей лиц.

В программе будет несколько моделей лиц, содержащих вид, форму и движение лиц. На самом деле существует множество различных форм лиц, которые примерно подразделяются на овал, прямоугольник, круг, квадрат, треугольник и т.п.

Так же существуют другие точки опоры, которые указывают системе, что изображение может содержать лицо. К таким относятся брови, ноздри, лоб и рот.

Как только один из этих объектов будет обнаружен, программа передаст свои модели лиц по видеоизображению и попытается определить совпадение с моделями в базе.

Различия между распознаванием лиц и обнаружением лиц

Термины обнаружения лиц и распознавания лиц, как правило, используются неправильно, особенно средствами массовой информации, которые часто не проводят различия между этими двумя действиями. Реальность такова, что они разные, хотя для распознавания лиц необходимо сначала обнаружить лицо.

Как упоминалось выше, обнаружение лиц — это процесс, который необходимо пройти, чтобы определить, действительно ли на фото или видео есть одно или несколько лиц. Он не определяет, чьи лица находятся на картинке. Поэтому обнаружение лица само по себе не запоминает и не хранит детали лиц. Если программное обеспечение обнаружит лицо определенного человека на одном снимке, а затем обнаружит это же лицо на другом снимке, оно не определит, что это одно и тоже лицо — она только определит, что на каждом снимке есть лицо.

Программа может получить информацию о возрасте или определить пол человека на каждой картинке, но не больше. Программное обеспечение для обнаружения лиц не способно распознавать людей.

С другой стороны, распознавание лиц связано с установлением личности.

Цель программного обеспечения распознавания лиц – идентифицировать лица на фото или видеоизображении путем сравнения с ранее существовавшей базой лиц. Для успешного распознавания, лица должны быть занесены в базу данных программы. На данном этапе программное обеспечение определит уникальные элементы для идентификации лица, которые она сохранит в базе данных. Позже, когда программа будет распознавать изображения людей, будут сравниваться уникальные элементы и, если она найдет совпадение, при высокой вероятности, она распознает это лицо на картинке.

Преимущества определения лиц

Определение лиц используется для ряда целей.

Как указано выше, это первый необходимый шаг в любом приложении, использующем распознавание лиц. Без обнаружения не может быть никакого распознавания. Само распознавание лица оказалось очень полезным в таких областях, как автоматическое управление доступом и коммуникация компьютерного зрения.

Обнаружение лица использовалось для экономии энергии. Например, теперь есть смарт-телевизоры, которые могут определять, когда на них смотрят, и соответственно корректируют свою яркость.

Маркетологи нашли реальную выгоду от большей части аналитики в реальном времени в таких областях, как распознавание пола и возраста. Это позволило им изменить свои стенды, для привлечения людей, находящихся поблизости. Они также могут оценить интерес потребителей благодаря обнаружению выражений лица (счастливые, удивленные, сердитые или грустные выражения лица).

>>СМОТРЕТЬ ВИДЕО<<

Что такое распознавание лиц и как оно работает?

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц – это способ идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Систему распознавания лиц можно использовать для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени.

Распознавание лиц – это категория биометрических систем аутентификации. Другие виды биометрических систем аутентификации включают распознавание голоса, распознавание отпечатков пальцев и распознавание сетчатки или радужной оболочки глаза. Эти технологии в основном используются для обеспечения безопасности и соблюдения правопорядка, однако наблюдается рост интереса к другим областям использования.

Как работает распознавание лиц?

Многим знакома технология распознавания лиц FaceID, используемая для разблокировки iPhone (это только один из примеров применения технологи распознавания лиц). Как правило, технология распознавания лиц не использует огромную базу данных фотографий для определения личности человека. Она идентифицирует и распознает одного человека как единственного владельца устройства и ограничивает доступ для других людей.

В общем случае, технология распознавания лиц работает путем сопоставления лиц людей, проходящих мимо специальных камер, с изображениями людей в списке наблюдения. Списки наблюдения могут содержать фотографии кого угодно, в том числе людей, которые не подозреваются в каких-либо правонарушениях. Изображения могут поступать из любых источников, даже из учетных записей в социальных сетях. Существуют различные технологии распознавания лиц, но в целом они работают следующим образом:

Шаг 1. Обнаружение лица

Камера обнаруживает и фиксирует положение изображения лица, как одного, так и в толпе. На изображении может быть человек, смотрящий в анфас или в профиль.

Шаг 2. Анализ лица

Затем выполняется снимок и проводится анализ изображения лица. Большинство технологий распознавания лиц используют 2D, а не 3D-изображения, поскольку 2D-изображения удобнее сопоставлять с общедоступными фотографиями или фотографиями в базе данных. Программа считывает геометрию лица. Ключевые факторы включают расстояние между глазами, глубину глазниц, расстояние от лба до подбородка, форму скул и контуры губ, ушей и подбородка. Цель состоит в том, чтобы определить черты, отличающие данное конкретное лицо.

Шаг 3. Преобразование изображения в данные

В процессе анализа аналоговая информация (лицо) преобразуется в набор цифровой информации (данных) на основе черт лица человека. По сути, анализ лица представляет собой математическую формулу. Цифровой код называется «отпечатком лица». У каждого человека есть свой уникальный отпечаток лица, так же как и отпечатки пальцев.

Шаг 4. Поиск совпадения

Затем отпечаток лица сравнивается с данными в базе известных лиц. Например, у ФБР есть доступ к 650 миллионам фотографий, взятых из баз данных различных государств. В Facebook все фотографии, на которых отмечены люди, становятся частью базы данных Facebook, которая также может использоваться для распознавания лиц. Если отпечаток лица совпадает с изображением в базе данных для распознавания лиц, устанавливается, чье это лицо.

Из всех биометрических систем идентификации распознавание лиц считается наиболее естественным. Это интуитивно понятно, поскольку мы обычно узнаем себя и других по лицам, а не по отпечаткам пальцев и радужной оболочке глаз. По оценкам, более половины населения мира регулярно сталкивается с технологиями распознавания лиц.

Где используется распознавание лиц?

Технология распознавания лиц используется для самых разных целей. К ним относятся:

Разблокировка телефонов

Различные телефоны, включая последние модели iPhone, используют технологию распознавания лиц для разблокировки устройств. Эта технология обеспечивает мощный способ защиты личных данных и гарантирует недоступность конфиденциальных данных в случае кражи телефона. Apple утверждает, что шанс разблокировки телефона случайным лицом составляет примерно один из миллиона.

Соблюдение правопорядка

Технология распознавания лиц используется правоохранительными органами. Согласно отчету NBC, использование этой технологии распространено в правоохранительных органах США и других стран. Полиция собирает фотографии задержанных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. Фотографии задержанных добавляются в базы данных, по которым впоследствии полиция выполняет поиск преступников.

Кроме того, мобильное распознавание лиц позволяет полицейским использовать смартфоны, планшеты и другие портативные устройства, чтобы фотографировать водителей и пешеходов на месте и сразу же сравнивать их фотографии с базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться их идентифицировать.

Аэропорты и пограничный контроль

Распознавание лиц стало привычным явлением во многих аэропортах по всему миру. Все больше путешественников имеют биометрические паспорта. Это позволяют им не стоять в длинных очередях, а проходить автоматизированный контроль электронных паспортов и быстрее добираться до выхода на посадку. Распознавание лиц не только сокращает время ожидания, но и позволяет повысить безопасность в аэропортах. Министерство внутренней безопасности США прогнозирует, что к 2023 году распознавание лиц будет использоваться для 97% путешественников. Эта технология используется не только в аэропортах и на пограничном контроле, но и для повышения безопасности на крупных мероприятиях, таких как Олимпийские игры.

Поиск пропавших без вести

Распознавание лиц можно использовать для поиска пропавших без вести и жертв торговли людьми. Предположим, пропавшие люди добавлены в базу данных распознавания лиц. В этом случае правоохранительные органы могут получить уведомление, как только эти люди будут идентифицированы системой распознавания лиц в аэропорту, магазине или другом общественном месте.

Снижение уровня преступности в розничной торговле

Распознавание лиц используется для идентификации покупателей, ворующих товары, организованных преступников в сфере розничной торговли или людей, попадавшихся в прошлом на мошенничестве, при входе в магазин. Фотографии людей сопоставляются с крупными базами данных преступников, и, когда покупатели, представляющие потенциальную угрозу, входят в магазин, сотрудники службы предотвращения потерь и обеспечения безопасности розничной торговли получают уведомление.

Улучшение качества розничной торговли

Технология распознавания лиц предлагает возможности улучшения качества обслуживания клиентов в розничной торговле. Например, терминалы в торговых центрах могут распознавать покупателей, предлагать товары на основе их истории покупок и указывать им правильное направление. Технология Face Pay позволит покупателям избегать длинных очередей в кассы с более медленными способами оплаты.

Банки

Биометрический онлайн-банкинг – еще одно преимущество технологии распознавания лиц. Вместо использования одноразовых паролей станет возможно авторизовать транзакции, глядя на смартфон или компьютер. Благодаря технологии распознаванию лиц злоумышленники не смогут взламывать пароли. Если злоумышленники украдут базу данных фотографий, «оценка витальности» – метод, используемый для определения, является ли источник биометрического образца живым человеком или поддельным изображением – должна (теоретически) помешать им использовать фотографии из базы для имитации живого человека. Благодаря технологии распознавания лиц дебетовые карты и подписи могут уйти в прошлое.

Маркетинг и реклама

Маркетологи используют распознавание лиц для повышения качества обслуживания клиентов. Например, бренд замороженной пиццы DiGiorno использовал распознавание лиц в маркетинговой кампании 2017 года, в ходе которой проводился анализ выражений лиц на вечеринках, посвященных DiGiorno, и оценивалась эмоциональная реакция людей на пиццу. Медиа-компании также используют технологию распознавания лиц для проверки реакции аудитории на трейлеры к фильмам, персонажей пилотных серий телевизионных проектов и оптимального размещения рекламы на телевидении. Рекламные щиты с технологией распознавания лиц, такие как на площади Пикадилли в Лондоне, позволяют брендам запускать персонализированную рекламу

Здравоохранение

Больницы используют распознавание лиц для оказания помощи пациентам. Медицинские организации тестируют использование технологии распознавания лиц для доступа к картам пациентов, упрощения регистрации пациентов, выявления эмоций и боли у пациентов и даже для выявления определенных генетических заболеваний. Компания AiCure разработала приложение, использующее технологию распознавания лиц, чтобы пациенты принимали лекарства в соответствии с предписаниями. По мере того, как биометрические технологии становятся менее дорогими, ожидается рост их внедрения в секторе здравоохранения.

Отслеживание посещаемости студентами или работниками

Некоторые учебные заведения Китая используют технологию распознавания лиц, чтобы учащиеся не пропускали занятия. Для сканирования лиц учащихся и сопоставления их с фотографиями в базе данных для подтверждения личности используются специальные планшеты. В более широком смысле эту технологию можно использовать для регистрации работников на рабочих местах, чтобы работодатели могли отслеживать посещаемость.

Распознавание водителей

Согласно потребительским отчетам, автомобильные компании экспериментируют с технологией распознавания лиц, чтобы заменить ключи от машины. Эта технология заменит ключ для открытия и запуска автомобиля. Она также запоминает предпочтения водителей относительно положения сиденья и зеркал, а также настроек радиостанций.

Отслеживание игровой зависимости

Распознавание лиц может помочь игорным компаниям в большей степени защитить своих клиентов. Наблюдать за теми, кто входит в игровые залы и перемещается по ним, сложно для персонала, особенно в больших людных местах, таких как казино. Технология распознавания лиц позволяет игорным компаниям идентифицировать клиентов, являющихся заядлыми игроманами, и вести учет их игры, чтобы сотрудники могли посоветовать, когда пора остановиться. Казино могут столкнуться с серьезными штрафами, если игроки из списков добровольного исключения будут уличены в азартных играх.

Примеры технологии распознавания лиц

  1. Amazon ранее продвигал свой облачный сервис распознавания лиц Rekognition для правоохранительных органов. Однако в июне 2020 года в блоге компании было опубликовано, что она планирует ввести годичный мораторий на использование своей технологии полицией. Причина заключалась в том, что необходимо время для принятия федеральных законов США по защите прав и гражданских свобод человека.
  2. Apple использует распознавание лиц, чтобы пользователи могли быстро разблокировать телефоны, входить в приложения и совершать покупки.
  3. British Airways выполняет распознавание лиц пассажиров, вылетающих рейсами из США. Лица путешественников могут быть отсканированы камерой для подтверждения их личности при посадке в самолет без предъявления паспорта или посадочного талона. Авиакомпания использует эту технологию на внутренних рейсах по Великобритании, вылетающих из аэропорта Хитроу, и работает над посадкой с использованием биометрических данных на международные рейсы.
  4. Cigna, американская страховая компания в сфере здравоохранения, позволяет клиентам в Китае подавать заявки на медицинское страхование, подписанные с использованием фотографии, а не рукописной подписи, чтобы сократить количество случаев мошенничества.
  5. Coca-Cola по-разному использовала распознавание лиц в разных странах мира. Примеры включают вознаграждение клиентов за сдачу тары в переработку в торговых автоматах в Китае, размещение персонализированной рекламы на торговых автоматах в Австралии и маркетинговые мероприятия в Израиле.
  6. Facebook начал использовать распознавание лиц в США в 2010 году, когда он автоматически отмечал людей на фотографиях с помощью встроенного инструмента, предлагая соответствующие теги. Этот инструмент сканирует лицо пользователя и предлагает варианты, кто этот человек. С 2019 года Facebook сделал эту функцию опциональной, поскольку стремится стать более ориентированным на конфиденциальность. Здесь описано, как включить или отключить распознавание лиц в Facebook.
  7. Google включает эту технологию в приложение Google Фото и использует для сортировки изображений и автоматической отметки распознанных людей на фото.
  8. Косметическая фирма MAC использует технологию распознавания лиц в некоторых офлайн-магазинах, позволяя покупателям виртуально «примерить» макияж с помощью имеющихся в магазине зеркал с дополненной реальностью.
  9. McDonald’s использует распознавание лиц в своих японских ресторанах для оценки качества обслуживания клиентов, в том числе для анализа того, улыбаются ли сотрудники, помогая клиентам.
  10. Snapchat – один из пионеров в разработке программного обеспечения для распознавания лиц: он позволяет брендам и организациям создавать фильтры, повторяющие лицо пользователя. Отсюда и повсеместное увлечение масками с мордами щенков и цветочными коронами в социальных сетях.

Компании-разработчики технологий распознавания лиц включают:

  • Kairos
  • Noldus
  • Affectiva
  • Sightcorp
  • Nviso

Преимущества технологии распознавания лиц

Помимо разблокировки смартфона, распознавание лиц дает и другие преимущества:

Повышение безопасности

На государственном уровне распознавание лиц может помочь идентифицировать террористов или других преступников. На личном уровне распознавание лиц можно использовать как инструмент безопасности для блокировки устройств и в личных камерах видеонаблюдения.

Снижение уровня преступности

Распознавание лиц упрощает поиск грабителей, воров и правонарушителей. Одно только знание о присутствии системы распознавания лиц может служить сдерживающим фактором, особенно в отношении мелких преступлений. Помимо физической безопасности, имеются преимущества и в сфере кибербезопасности. Компании могут использовать технологию распознавания лиц вместо паролей для доступа к компьютерам. Теоретически эту технологию невозможно взломать, поскольку красть или менять, как в случае с паролем, нечего.

Устранение предвзятости при остановке и обысках

Обеспокоенность общественности по поводу необоснованных остановок и обысков является источником разногласий в полиции. Технология распознавания лиц может улучшить этот процесс. Выявление подозрительных личностей в толпе с помощью автоматизированного, а не управляемого человеком процесса, такого как технология распознавания лиц, может снизить потенциальную предвзятость и сократить количество остановок и обысков законопослушных граждан.

Удобство

По мере распространения технологии распознавания лиц, покупатели смогут расплачиваться в магазинах, используя собственное лицо, и не вынимать кредитные карты или наличные деньги. Это позволит сэкономить время в очереди к кассе. Поскольку для распознавания лиц не требуется никакого контакта, как при снятии отпечатков пальцев или выполнении других мер безопасности, эта технология особенно полезна во время эпидемии COVID. Распознавание лиц обеспечивает быструю, автоматическую и беспроблемную проверку.

Быстрая обработка

Процесс распознавания лица занимает всего секунду, что дает преимущества компаниям, использующим технологию распознавания лиц. В эпоху кибератак и продвинутых инструментов взлома компаниям нужны безопасные быстрые технологии. Распознавание лиц позволяет быстро и эффективно проверить личность человека.

Интеграция с другими технологиями

Большинство решений для распознавания лиц совместимы с программами обеспечения безопасности. Фактически, эта технология легко интегрируется. Это снижает объем дополнительных инвестиций, необходимых для ее внедрения.

Недостатки технологии распознавания лиц

Некоторые люди не возражают, когда их снимают, и не имеют ничего против использования распознавания лиц там, где от этого есть явная выгода или необходимость. Однако использование этой технологии может вызвать бурную реакцию у других людей. Некоторые из недостатков или проблем распознавания лиц:

Тотальная слежка

Некоторые опасаются, что использование технологии распознавания лиц, повсеместные видеокамеры, искусственный интеллект и анализ данных создадут предпосылки для массового наблюдения и могут ограничить свободу личности. Хотя технология распознавания лиц позволяет правительствам выслеживать преступников, она также может позволить им выслеживать обычных законопослушных людей.

Возможные ошибки

Результат распознавания лиц не исключает ошибок, а это может привести к обвинению людей в преступлениях, которых они не совершали. Например, к ошибке может привести небольшое изменение ракурса камеры или изменение внешнего вида, например прически. В 2018 году издание Newsweek сообщило, что технология распознавания лиц Amazon ложно идентифицировала 28 членов Конгресса США как лиц, арестованных за преступления.

Нарушение конфиденциальности

Вопрос этики и конфиденциальности – самый спорный. Известно, что правительства хранят фотографии граждан без их согласия. В 2020 году Европейская комиссия заявила, что рассматривает вопрос запрета использования технологии распознавания лиц в общественных местах на срок до пяти лет, чтобы дать время на разработку нормативной базы для предотвращения нарушений конфиденциальности и этических норм.

Огромное хранилище данных

Программное обеспечение для распознавания лиц основано на технологии машинного обучения, требующей огромных наборов данных для обучения и получения точных результатов. Такие огромные наборы данных требуют надежного хранилища. Малые и средние компании могут не располагать достаточными ресурсами для хранения необходимых данных.

Хотя биометрические данные обычно считаются одним из самых надежных методов аутентификации, их использование также сопряжено со значительным риском. Это связано с тем, что в случае взлома данных кредитной карты ее хозяин может заблокировать свой кредитный счет и принять меры для изменения украденной личной информации. А что делать, если вы потеряете свое «цифровое лицо»?

Во всем мире собираются, хранятся и анализируются растущие объемы биометрических данных. Часто это делается организациями и правительствами, имеющими неоднозначную репутацию в области кибербезопасности. Все чаще задается вопрос, насколько безопасна инфраструктура, в которой хранятся и обрабатываются эти данные?

 Поскольку программное обеспечение для распознавания лиц все еще находится в зачаточном состоянии, законы, регулирующие эту область, только разрабатываются (а иногда и полностью отсутствуют). Обычные граждане, данные которых скомпрометированы, имеют относительно немного законных возможностей для действия. Киберпреступники часто ускользают от властей или получают обвинительные приговоры спустя годы после преступлений, а их жертвы не получают компенсаций и вынуждены сами заботиться о себе.

По мере распространения технологии распознавания лиц, возрастают и возможности злоумышленников красть данные о лицах для совершения мошеннических действий.

Комплексный пакет кибербезопасности – необходимая часть защиты конфиденциальных данных и обеспечения безопасности в интернете. Рекомендуется использовать решение Kaspersky Security Cloud, обеспечивающее защиту всех устройств и включающее антивирус, защиту от программ-вымогателей, защиту мобильных устройств, управление паролями, VPN и родительский контроль.

Биометрические технологии являются интересными решениями в области безопасности. Несмотря на риски, эти решения весьма удобны и их сложно дублировать. Они будут развиваться и в будущем, а задача будет заключаться в усилении их преимуществ и минимизации рисков.

Статьи по теме:

Как работает распознавание лиц? Разбор / Хабр

Среднестатистический человек может идентифицировать знакомое лицо в толпе с точностью 97,53%. Вы скажете, это немало и будете правы. Но это ничто по сравнению с современными алгоритмами, которые добились точности 99,8% еще в 2014 году. А в последние несколько лет они достигли практически совершенства! Современный алгоритм, использующийся в камерах видеонаблюдения в Москве способен обрабатывать 1 миллиард изображений менее чем за полсекунды с точностью близкой к 100%.


Этот алгоритм насколько крут, что уже в этом году в Московском Метро планируют ввести систему прохода по лицу — FacePay. При этом нам обещают, что система будет работать даже если человек в медицинской маске.

Как вы понимаете, жизнь уже не будет прежней. Поэтому давайте разберемся:

  • Как работают алгоритмы распознавания лиц?
  • Страшны ли эти алгоритмы на самом деле и где их применяют во благо?
  • А также поговорим какого будущего нам ждать.

Причины

Технологии машинного зрения и распознавания лиц развивались очень активно с середины прошлого века. Но только сейчас стали по-настоящему хорошо работать. Причин тому три штуки:


  1. Появились действительно мощные компьютеры, способные справиться с задачей. За это спасибо закону Мура.
  2. Появились базы данных с нашими с вами фотографиями. За что спасибо социальным сетям.
  3. Ну и конечно, произошел прорыв в области нейросетей.

Все эти события позволили создать практически идеальные алгоритмы распознавания лиц. Так давайте же разберемся, как они работают.

Этап 1. Обнаружение

В первую очередь, для того, чтобы лицо распознать, надо его сначала обнаружить. Задача на самом деле не тривиальная. Для этого мы бы могли использовать натренированные нейросети, но это слишком долго, дорого и ресурсоемко. Поэтому для обнаружения лица используется очень простой метод Виолы — Джонса, разработанный еще в 2001 году.

Как эта штука работает?

Этот алгоритм просто сканирует изображение при помощи вот таких прямоугольников, они называются примитивами Хаара:

И еще вот таких прямоугольников:

Задача этих объектов — находить более светлые и темные области на изображении, характерных конкретно для человеческих лиц.

Например, если усреднить значения яркости область глаз будет темнее щек или лба, а переносица будет светлее бровей.

В общем таких характерных признаков много и естественно не только у человеческих лиц могут быть подобные паттерны. Поэтому алгоритм работает в несколько этапов:

Сначала находится первый признак, система понимает: «В этой области может быть лицо». Тогда она начинает там же искать второй признак, а потом третий. И если в одной области найдено 3 признака, уже можно уверенно сказать — да, это лицо! После чего система получает область изображения, в котором есть только лицо.

Этап 2. Антропометрические точки

Получив область для анализа, дальше в дело вступает главный секрет каждой системы распознавания — биометрический алгоритм.

Он расставляет на лице антропометрические точки, по которым впоследствии и будут вычисляться индивидуальные характеристики человека: разрез глаз, форма носа, подбородка, расстояние между ними и прочее. Таких признаков может быть много, вплоть до нескольких тысяч. Но в целом, таких точек должно быть как минимум 68.

Этап 3. Исправление искажений

А дальше начинается настоящая магия. В идеале нам нужно лицо, которое смотрит анфас, то есть прямо в камеру. Но такая удача бывает редко, особенно если речь идет о распознавании человека в толпе.

Поэтому система производит дополнительное преобразование изображения: устранятся поворот и наклон головы. А также проводится 3D-реконструкция лица из 2D-изображения. Таким образом, даже если человек на изображении смотрел вбок, мы всё равно можем получить четкий фронтальный снимок, что существенно повышает качество распознавания.

Этап 4. Вектор лица

Ну а дальше происходит самое главное. В бой вступает нейросеть, которая присваивает каждому лицу вектор признаков. Что это такое?

По сути, это просто какое-то число, которое складывается из суммы характеристик лица: расстояний между опорными точками, текстуры определенных областей на лице и прочее. Таких характеристик может быть множество. Основное правило: они должны описывать лицо независимо от посторонних факторов: макияжа, прически, возрастных изменений.

Этап 5. Идентификация

Ну а дальше остаётся сравнить полученный вектор с базой других векторов. И готово. Система вас идентифицировала.

Где и как используется?

Помимо очевидных кейсов применения, помимо обнаружения правонарушителей в общественных пространствах и оплаты билетов в метро. Где и как могут применяться эти технологии?

Во-первых, системы могут быть настроены не на идентификацию а на анализ поведения или настроения. В такси можно можно быстро вычислять неадекватных водителей или пассажиров. В магазинах, можно находить грустных покупателей и повышать уровень сервиса. Ритейлеры одежды или продуктовые магазины используют камеры для анализа поведения покупателя, чтобы проанализировать настроение покупателя на кассе. Или например в школах, можно искать скучающих детей и корректировать программу обучения. Так, кстати уже делают в Китае. Вот такой мир будущего, и мы уже в нём живём не зная этого.

Что будет в будущем?

Чего же нам ждать в будущем? Распознавание лиц для разблокировки iPhone, входа в Windows или во время конференций — это прекрасная, удобная технология, упрощающая жизнь и мы уже ей пользуемся. Но вот повсеместные камеры наблюдения в городах рисуют в воображении самые мрачные картины в духе Джорджа Оруэлла.

Отсюда возникает вопрос — можно ли защитить себя от систем видеонаблюдения? Конечно, с развитием технологий развиваются и средства обхода этих технологий.

Люди придумывают макияж и украшения, которые сбивают с толку алгоритм обнаружения лиц, тот самый из 2001 года, создают инфракрасные очки, засвечивающие сенсоры камер, а также делают всякую криповую одежду и маски.

Но по большому счету такой лук скорее больше привлечет внимания, а алгоритмы подстроятся под обманки. Поэтому единственный способ защиты — это закон. Бизнес активно не внедряет системы распознавания лиц только потому, что это несет большие юридические издержки. В ЕС активно разрабатывается новый закон, который уже прозвали GDPR 2: он будет строго регулировать системы распознавания лиц и прочие системы искусственного интеллекта, вызывающие законные опасения.

В России с этим пока что не так хорошо. Тем не менее отечественные компании, которые присутствуют на международном рынке также будут вынуждены соблюдать новые правила игры, как произошло с первым GDPR.

То есть, как вы поняли, есть светлая сторона технологии, которая упрощает нам жизнь и темная, что приближает нас к миру большого брата.

Как распознать человека на фото за 15 минут — Разработка на vc.ru

Рассказываем, как пользоваться готовыми нейронными сетями из интернета на примере RetinaNet.

{«id»:157992,»type»:»num»,»link»:»https:\/\/vc.ru\/dev\/157992-kak-raspoznat-cheloveka-na-foto-za-15-minut»,»gtm»:»»,»prevCount»:null,»count»:3}

{«id»:157992,»type»:1,»typeStr»:»content»,»showTitle»:false,»initialState»:{«isActive»:false},»gtm»:»»}

{«id»:157992,»gtm»:null}

1537 просмотров

Тайная вечеря Леонардо да Винчи после анализа RetinaNet

Любой ребенок уже через несколько часов после рождения хорошо отличает лицо матери. Разве не удивительно?

Предлагаю вам погрузиться в далекое детство и снова попробовать научиться распознавать людей. Но теперь придется пользоваться не глазами, а моделями компьютерного зрения и библиотеками машинного обучения.

В конце вы поймете, что эти слова не так уж и страшны и, возможно, заинтересуетесь изучением искусственного интеллекта.

Всё необходимое будет прямо в браузере. Достаточно иметь аккаунт Google и 15 минут свободного времени.

Шаг 1

Переходим по ссылке в Google Colab и создает новый блокнот: File – New notebook.

Шаг 2

Чтобы приступить к обнаружению объектов, необходимо загрузить какую-нибудь уже обученную модель обнаружения объектов. Воспользуемся RetinaNet. Вставляем код:

!wget https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/1.0/resnet50_coco_best_v2.0.1.h5

Чтобы выполнить код необходимо нажать Run слева от данной строки. И так будем делать после каждого блока кода.

Шаг 3

Еще немного придется попрограммировать. Новый блок кода добавляется кнопкой +Code:

Установим библиотеку компьютерного зрения — OpenCV, библиотеку ImageAI, которая позволяет выполнить обнаружение объектов на изображениях, а также библиотеку машинного обучения TensorFlow и нейросетевую библиотеку Keras конкретных версий. Это все нужно, чтобы заработало 🙂

!pip install —upgrade pip !pip install opencv-python !pip install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.2/imageai-2.0.2-py3-none-any.whl !pip install tensorflow==1.12 !pip install keras==2.2.4

Шаг 4

Немного кода на языке Python. Все таки библиотеки надо не только установить, но и подключить:

from imageai.Detection import ObjectDetection from IPython.display import Image import os

Шаг 5

Подгружаем обученную модель RetinaNet. Потерпите, еще немного.

detector = ObjectDetection() detector.setModelTypeAsRetinaNet() detector.setModelPath(‘resnet50_coco_best_v2.0.1.h5’) detector.loadModel()

Шаг 6

Теперь интереснее. Пора загрузить файлы изображений. Это делается в боковом меню блокнота с помощью кнопки Upload.

Возьмем для примера вот такое изображение с именем 0.jpg:

0.jpg

Шаг 7

Выполняем распознавание объектов для изображения с именем 0.jpg и сохраняем результат в файл 0_out.jpg. Разумеется, имя вашего изображения может быть какое-угодно:

detector.loadModel() list = detector.detectObjectsFromImage( input_image = ‘0.jpg’, # Задание имени входного файла output_image_path = ‘0_out.jpg’, # Задание имени выходного файла minimum_percentage_probability = 50 # Задание порога отсечения )

Шаг 8

Изображение можно посмотреть в папке проекта, либо вывести на экран в самом блокноте:

Image(filename=’0_out.jpg’)

Результат

Наша нейросеть легко определила людей, а вот смартфон с вероятностью 53% посчитала стулом 🙂

0_out.jpg

Данная инструкция иллюстрирует основной алгоритм работы с большинством библиотек и теперь вы сможете сами находить интересующие вас нейросети в интернете (например, в телеграм-канале NeuralShit) и пользоваться ими.

Делитесь в комментариях сколько времени у вас ушло на всю работу. Если возникнут сложности, обязательно подскажу.

Рекомендации по настройке распознавания лиц. Крупнейшая система распознавания…

В зависимости от выбранной зоны контроля: коридор, проходная с турникетом, контролируемый вход в дверь и т.д., осуществляется выбор, установка и настройка камеры для распознавания лиц. Для каждой камеры производится индивидуальная настройка модуля распознавания лиц. В VideoNet PSIM существуют три группы настроек. 

Параметры потока:

 

Разрешение. При настройке указывается разрешение кадра, которое будет подаваться на вход модуля распознавания —  стандартное, высокое или максимальное. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания. 

Частота кадров. Выбирается частота кадров, поступающих на обработку. Значение подбирается в зависимости от производительности системы. Значение данного параметра влияет на загрузку процессора.

 

Параметры детекции лиц:

 

Порог достоверности. При детектировании лица в видеопотоке — т.е. определении, что в кадре есть лицо, используется параметр порог достоверности. Этот параметр определяет уверенность модуля распознавания в том, что обнаруженный в кадре объект является лицом. Чем выше порог достоверности, тем меньше количество ложных срабатываний, но при этом повышаются шансы пропустить настоящее лицо.

Выбор настройки порога достоверности определяется индивидуально для каждой решаемой задачи. Когда в настойках задает высокое значение порога достоверности, система не пропустит постороннего, но при этом даст большое количество ложных срабатываний, c которыми придется разбираться. Когда порог достоверности понижается, шансы пропустить лицо малы, но при этом возрастает ошибка пропуска постороннего на объект. Поэтому выбор значения порога достоверности в каждом случае индивидуален.

Частота детекции. Данный параметр регламентирует обнаружение лиц не чаще, чем на указанном количестве кадров в секунду. Значение выбирается в зависимости от производительности  системы. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания.

Алгоритм детектора. В VideoNet PSIM существуют два варианта алгоритмов поиска и обнаружения лиц на изображении — качественный или быстрый. Быстрый алгоритм рекомендуется использовать в случае очень ограниченных вычислительных ресурсов. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания.

 

Параметры распознавания лиц:

 

Игнорировать повторное распознавание. Задается время по истечении которого одно и тоже лицо повторно появившееся в зоне распознавания следует считать новым. Настройка данного параметра  необходима, т.к. в процессе нахождения в кадре человек может кратковременно отвернуться и может быть перекрыт другим человеком.

Сохранять лица.  Сохранение лиц в базу данных.

Подсчитывать лица Подсчет количества распознанных лиц. 

 

Определение пола, возраста, эмоций человека по изображению лица:

 

По изображению лица можно определять характеристики человека: пол, возраст, эмоции (радость, гнев, печаль и т.д.). Этот функционал входит в состав модуля распознавания лиц в VideoNet PSIM.

 

 

 

Определение характеристик человека пол, возраст, эмоции называется классификацией. Классификацию человека по изображению лица применяют во многих областях для анализа возрастного состава аудитории, например, магазина или ресторан, анализа гендерного состава аудитории, анализа качества обслуживания покупателей, поиск людей в видеоархиве по фотографии, полу, возрасту, эмоциям.

 

Подмена лица фотографией:

 

Функционал «подмена лица фотографией» используется в случаях, когда злоумышленник использует фотографию, чтобы скрыть своё лицо или же пытается проникнуть на объект, используя фотографию одного из сотрудников данного объекта. Подобный контроль потребует дополнительных ресурсов компьютера. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания. В настройках задается процент вероятности того, что прошедший человек закрыл лицо фотографией, при превышении заданного значения лицо человека должно считаться подменённым.

 

 

Посмотреть работу установки «Подмена лица фотографией»

 

 

Какие данные попадают в журнал лиц

 

Все события, связанные с результатами работы модуля распознавания лиц, записываются в Журнал Лиц. Существуют четыре вида событий: распознано лицо, совпадение с базой данных лиц, нет совпадения с базой лиц, подмена лица фотографией. События журнала распознавания лиц содержат следующие данные, которые можно использовать для построения отчетов и статистики:

 

  • Тип события;
  • Дата/Время;
  • Лицо с камеры;
  • Фотография из базы данных лиц;
  • Камера;
  • Компьютер;
  • Ф.И.О.;
  • Подразделение;
  • Должность;
  • Возраст;
  • Имя базы данных лиц;
  • Комментарий;
  • Пол;
  • Уровень сходства;
  • Эмоция

В журнале Лиц для удобной работы с данными реализован механизм фильтрации. Можно задать временной диапазон для выборки, и выбрать необходимые данные для фильтрации по журналу. Построенный отчет можно сохранить в формате xlsx. Например, можно задать выборку по возрасту, указав нужный возрастной диапазон или сделать выборку по полу. Доступны любые варианты фильтрации. Из журнала лиц можно посмотреть видео по любому события из журнала.

 

Фактор #2. Внешние факторы

 

От правильного выбора видеокамеры, ее настройки и выбора места установки зависит точность распознавания и соответственно эффективность работы всей системы. Мы собрали основные рекомендации, следуя которым, вы повысите качество системы распознавания. 

 

Рекомендации по организации зоны распознавания лиц

 

  • Рекомендуется использовать отдельную камеру для распознавания лиц.
  • Устанавливать камеру желательно на уровне головы человека среднего роста, чтобы обеспечить значение угла отклонения лица по вертикали не более 15 градусов
  • Направление движения людей в зоне контроля должно осуществляться к камере
  • Организуйте ровное освещение лиц в зоне распознавания
  • Избегайте сложного фона за людьми. Наилучшие результаты распознавания получаются на фоне светлой и однородной стены или пола
  • Время нахождения человека в зоне контроля должно составлять 1 секунду. Остановка человека в зоне контроля, например, при помощи турникета, повысит качество распознавания.

 

Алгоритм в своей работе ориентируется на характерные особенности лица, глаза, уголки губ, нос и т.п. Для успешного распознавания лица требуется, чтобы лицо было представлено не менее 160 пикселями приходящимися на овал лица, и в идеале не менее 60 пикселей —  на расстояние между глазами. Как бы тщательно вы не выбирали месторасположение камеры, чтобы добиться этих значений ее придется подстраивать по месту. Чаще для возможности настройки на месте выбирают камеру с вариофокальным объективом.

 

Технический вебинар «Рекомендации по настройке распознавания лиц в VideoNet»

 

 

Для обеспечения наилучшего результата распознавания соблюдайте рекомендации

 

  • Изображение лица в кадре должно быть четким, не смазанным и равномерно освещенным 
  • Наличие на лице отдельных теней или бликов значительно снизит вероятность корректной идентификации человека
  • Фон, на котором расположено лицо, должен быть однородным и светлым
  • Угол поворота лица в кадре не должен превышать 15 градусов по вертикали и горизонтали
  • Рекомендуемое расстояние между зрачками на изображении лица — не менее 60 пикселей

 

На качество идентификации человека наличие усов, бороды, очков, моргание и эмоции не оказывают существенное влияние. Для качественной идентификации личности человек не обязательно должен смотреть в камеру, модуль распознавания лиц показывает хороший процент сходства вплоть до 30 градусов отклонения оси наблюдения от фронтальной плоскости лица при соблюдении рекомендаций к распознаваемому изображению и требований по организации зоны распознавания лиц.

 

 

Фактор#3. Качественная база фотографий для распознавания

Вероятность распознавания лица повышается при добавлении нескольких фотографий человека в базу. Чем более разнообразные фотографии одного человека (разные ракурсы) добавлены в базу, тем больше вероятность его идентификации. 

Посмотреть видео о создании эталона для идентификации в VideoNet PSIM.

14 лучших бесплатных наборов данных изображений для распознавания лиц

Распознавание лиц — это ведущая отрасль компьютерного зрения, которая может похвастаться множеством практических приложений для защиты персональных устройств, уголовного правосудия и даже дополненной реальности. Если вы работаете над проектом компьютерного зрения, вам может потребоваться разнообразный набор изображений при разном освещении и погодных условиях. Каждое из лиц может также нуждаться в выражении различных эмоций.

Создайте свой собственный набор данных для распознавания лиц.Получите расценки на комплексное решение для обработки данных в соответствии с вашими конкретными требованиями.

Поговорите с экспертом

Вот почему мы в iMerit составили эту базу данных лиц, которая содержит аннотированные видеокадры ключевых точек лица, поддельные лица в сочетании с реальными и многое другое.

Топ 14 бесплатных наборов изображений для распознавания лиц

  • Набор данных CelebA: этот набор данных от MMLAB был разработан для некоммерческих исследовательских целей. Он содержит более 200 000 изображений знаменитостей.
  • Flickr Faces: этот высококачественный набор данных изображений включает 70 000 высококачественных изображений PNG с разрешением 1024×1024 со значительными различиями/разнообразием с точки зрения возраста, расы, происхождения, этнической принадлежности и многого другого.
  • Изображения лиц с отмеченными ориентирами. Этот бесплатный набор данных изображений для распознавания лиц содержит 7049 изображений с 15 ключевыми точками, обозначающими каждое из них. Хотя количество ключевых точек на изображение варьируется, максимальное количество ключевых точек составляет 15 на одном изображении. Все данные ключевых точек будут включены в файл CSV.
  • Обнаружение реальных и поддельных лиц: этот набор данных, скомпилированный для обучения моделей распознавания лиц, чтобы лучше отличать настоящие лица от поддельных, содержит более 1000 реальных лиц и еще 900 поддельных лиц, различающихся по сложности распознавания.
  • Labeled Faces in the Wild: эта база данных фотографий лиц изначально была разработана, чтобы помочь понять проблемы, связанные с неограниченным распознаванием лиц. Он содержит более 13 000 изображений почти 6 000 человек.
  • Сравнение выражений лица Google: прямо из Google AI, набор данных сравнения выражений лица Google содержит 156 000 изображений лиц. Набор данных содержит изображения лиц тройняшек, которые сочетаются с человеческими аннотациями, указывающими, какие лица двух или тройняшек наиболее похожи с точки зрения выражения лица.Каждое изображение тщательно аннотируется шестью аннотаторами.
  • База данных лиц Tufts: База данных лиц Tufts, которую обычно называют наиболее полным набором данных о лицах благодаря более чем 10 000 изображений мужчин и женщин в возрасте от 4 до 70 лет в 15 странах, содержит широкий спектр модальностей изображений, включая видимые, близкие. -инфракрасный, тепловой, компьютеризированный эскиз, LYTRO, записанное видео и 3D-изображения. В общем и целом, база данных Tufts Face содержит 100 000 изображений 112 разных участников.
  • Лица Симпсонов: Ой! Этот набор данных, взятый из сезонов с 25 по 28 самого продолжительного телешоу в истории, содержит почти 10 000 обрезанных изображений лиц персонажей Симпсонов.
  • UMDFaces: Самый большой набор данных в этом списке, UMDFaces содержит более 367 000 аннотаций лиц по 8 200 уникальным темам. Набор данных также может похвастаться 3,7 миллионами видеокадров, аннотированных с использованием ключевых точек лиц более 3100 человек. Пожалуйста, имейте в виду, что этот набор данных был скомпилирован и создан только для некоммерческих целей.
  • Широкое лицо. Этот набор данных, содержащий более 10 000 изображений как нескольких, так и отдельных людей, разделен на множество сцен, включая дорожное движение, парады, встречи, вечеринки и многое другое.
  • UTKFace: Фантастический набор данных UTK Face для всех, кому нужна выборка, содержащая людей всех возрастов, включает 20 000 изображений лиц, которые уже были аннотированы в зависимости от возраста, этнической принадлежности и пола.
  • Йельская база данных лиц: Йельская база данных лиц, содержащая 165 изображений 15 уникальных объектов в различных условиях освещения, является часто цитируемым набором данных для своего применения.Все предметы и изображения демонстрируют различные выражения, относящиеся к уникальным эмоциям.
  • Youtube с ключевыми точками на лицах: в общей сложности 155 560 неподвижных кадров, этот набор данных состоит в основном из знаменитостей, которые были сняты широкой публикой и размещены на YouTube. Каждое видео было обрезано, чтобы сосредоточиться на знаменитостях, а каждое лицо снабжено ключевыми точками в каждом кадре каждого видео.

Распознавание лиц (обновлено примерами)

Общей чертой всех этих прорывных технологий является искусственный интеллект (ИИ) и, точнее, глубокое обучение, при котором система может учиться на данных.

Это центральный компонент алгоритмов последнего поколения, разработанных Thales и другими ключевыми игроками. Он хранит секрет распознавания лиц, отслеживания лиц, сопоставления лиц и перевода разговоров в реальном времени.  

Согласно недавнему отчету NIST, за последние пять лет (2013–2018 гг.) был достигнут значительный рост точности распознавания, который превышает период 2010–2013 гг.

Большинство алгоритмов распознавания лиц в 2018 году превосходят самый точный алгоритм конца 2013 года.

В ходе тестирования, проведенного в 2018 году, NIST обнаружил, что 0,2 % поисковых запросов в базе данных из 26,6 миллионов фотографий не привели к правильному изображению по сравнению с 4 % ошибок в 2014 году. 

И это еще не все.

В тестах NIST 2020 лучший алгоритм идентификации лиц имеет коэффициент ошибок 0,08% — это менее одной ошибки на 1000 изображений. (источник: Насколько точны системы распознавания лиц, CSIS)

Да, вы правильно поняли.

Это улучшение в 50 раз за шесть лет.

Алгоритмы искусственной нейронной сети помогают повысить точность алгоритмов распознавания лиц.

Исследование, опубликованное в июне 2019 года, предполагает, что к 2024 году мировой рынок распознавания лиц будет приносить доход в размере 7 миллиардов долларов США при совокупном годовом темпе роста (CAGR) на уровне 16% в период с 2019 по 2024 год.

На 2019 год рынок оценивался в 3,2 миллиарда долларов.

Двумя наиболее важными факторами этого роста являются наблюдение в государственном секторе и множество других приложений в различных сегментах рынка.

Accenture, Aware, BioID, Certibio, Fujitsu, Fulcrum Biometrics, Thales, HYPR, Idemia, Leidos, M2SYS, NEC, Nuance, Phonexia и Smilepass.

Основные приложения для распознавания лиц можно разделить на три основные категории.

Вот три основные категории приложений, в которых используется распознавание лиц.

Специалисты-криминалисты могут использовать автоматизированные системы биометрической идентификации (ABIS) для сравнения нескольких типов биометрических данных.

Этот рынок во главе с возросшей активностью по борьбе с преступностью и терроризмом.

Преимущества систем распознавания лиц для полиции очевидны: обнаружение и предотвращение преступлений.

2. Здоровье

В этой области достигнуты значительные успехи.

Благодаря глубокому обучению и анализу лица уже можно:

  • более точно отслеживать прием лекарств пациентом
  • выявляют генетические заболевания, такие как синдром Ди Джорджи, с вероятностью успеха 96,6%
  • поддерживают процедуры обезболивания.

3. Банковское дело и розничная торговля

В этой области, несомненно, меньше всего ожидали использования распознавания лиц. И все же, вполне возможно, он обещает больше всего.

Знай своего клиента (KYC) с онлайн-распознаванием лиц наверняка станет горячей темой в 2021 году.

Почему?

Потому что 64% ​​первичных расчетных счетов были открыты онлайн во втором квартале 2020 года (и 36% в отделениях) только в Соединенных Штатах.

Пандемия ускорила эту зарождающуюся динамику, и многие филиалы временно закрыты.

Кроме того, более широкое использование мобильных устройств побуждает компании уделять первоочередное внимание мобильным устройствам и разрабатывать полностью мобильные пользовательские интерфейсы .

Во время процесса селфи, чтобы избежать мошенничества с использованием статического изображения, технология должна обеспечивать определение живости.

Обнаружение живости доказывает, что сделанное селфи сделано живым человеком.

Результат?

Приспосабливаясь к текущим предпочтениям клиентов, финансовые учреждения (ФО) инвестируют в цифровую адаптацию через онлайн и мобильные каналы.

Распознавание лиц с определением живости упрощает онлайн-регистрацию и процедуры KYC. Thales является крупным поставщиком решений для проверки личности, включая эту функцию.

 

По данным Forbes, открытие цифровых счетов (DAO) стало самой популярной технологией в банковской сфере третий год подряд. Около 80% всех финансовых учреждений добавляют новые системы DAO или улучшают существующие в 2020 и 2021 годах.

Эта важная тенденция сочетается с последними маркетинговыми достижениями в области клиентского опыта.

Размещая камеры в торговых точках, теперь можно анализировать поведение покупателей и улучшать процесс совершения покупок.

Как именно?

Подобно системе, недавно разработанной Facebook , продавцы получают информацию о клиентах, взятую из их профилей в социальных сетях, для предоставления экспертно настроенных ответов.

Такую систему уже использует американский универмаг Saks Fifth Avenue. Сообщается, что магазины Amazon Go используют его.

Сколько осталось до оплаты селфи?

С 2017 года KFC, американский король жареных цыплят, и китайский розничный и технологический гигант Alibaba тестируют платежное решение с распознаванием лиц в Ханчжоу, Китай.

В марте 2021 года 52 магазина «Перекресток»  (Перекрёсток)  розничной группы Х5 запустили бесконтактную оплату наличными для касс самообслуживания с платежной системой Visa и Сбербанком.

По данным Yahoo!, к концу года платежная система с распознаванием лиц будет использоваться в 3000 магазинах.

Есть еще.

По данным Интерфакса, к концу 2021 года

москвичей смогут оплачивать проезд в метро.

 

#4 Сопоставление новых пользователей

В то время как Соединенные Штаты в настоящее время предлагают самый большой рынок возможностей распознавания лиц, Азиатско-Тихоокеанский регион показывает самый быстрый рост в этом секторе. Лидируют Китай и Индия.

Распознавание лиц в Китае

Технология распознавания лиц — новая горячая тема в Китае, от банков и аэропортов до полиции.

Теперь власти расширяют программу солнцезащитных очков с функцией распознавания лиц , поскольку полиция начинает использовать их на окраинах Пекина.

Китай также создает и совершенствует сеть видеонаблюдения по всей стране.

По данным CNBC, в 2018 году использовалось более 200 миллионов камер наблюдения, а к 2021 году ожидается более 500 миллионов.

башен распознавания лиц в китайских городах символизируют этот шаг.

Это связано с системой социального кредита , которую разрабатывает правительство Китая.

В ТОП-10 городов с наибольшим количеством уличных камер на человека лидируют Чунцин, Шэньчжэнь, Шанхай, Тяньцзинь и Цзинань.

Лондон занимает 6-е место, а Атланта — 10-е, по данным Guardian от 2 декабря 2019 года.

Есть еще.

Китайская полиция сотрудничает с такими компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, как Yitu, Megvii (в партнерстве с Huawei), SenseTime и CloudWalk, сообщает The New York Times от 14 апреля 2019 года. 

Амбиции Китая в области искусственного интеллекта (и технологии распознавания лиц) высоки.К 2030 году страна стремится стать мировым лидером в области искусственного интеллекта. 

Удивительно, но Китай обеспечивает надежную защиту биометрических данных от частных лиц И расширяет доступ правительства к личной информации.

Об этом парадоксе свидетельствует эксперт по конфиденциальности Эммануэль Перно-Леплей в своем отчете от 2 ноября 2020 года.

Распознавание лиц в Азии

Распознавание лиц станет важной темой Олимпийских игр 2020 года в Токио (перенесено на сентябрь 2021 года).

Эта технология будет использоваться для идентификации уполномоченных лиц и автоматического предоставления им доступа, повышая их удобство и безопасность. Он также используется в Японии для упрощения доступа к мобильному банкингу.

В аэропортах Сиднея проходят испытания системы распознавания лиц, которая поможет людям быстрее и безопаснее проходить через контрольно-пропускной пункт.

В Индии проект Aadhaar является крупнейшей биометрической базой данных в мире. По состоянию на конец марта 2021 года он уже предоставляет уникальный цифровой идентификационный номер 1,29 миллиардам жителей.

UIDAI, ответственный орган, объявил, что аутентификация по лицу будет запущена поэтапно.

В настоящее время тестируется для финансовых услуг (октябрь 2020 г.)

Аутентификация по лицу будет доступна как дополнительная услуга в режиме слияния и еще один фактор аутентификации, такой как отпечаток пальца, Iris или TOTP.

Индия также может развернуть самую обширную в мире систему распознавания лиц   в 2021 году.

Национальное бюро регистрации преступлений (NCRB) выпустило запрос предложений, приглашая заявки на разработку общенациональной системы распознавания лиц.

Согласно 160-страничному документу, система будет представлять собой централизованное веб-приложение, размещенное в центре обработки данных NCRB в Дели. Он будет доступен для доступа ко всем полицейским участкам.

Автоматически идентифицирует людей по видео и изображениям с камер видеонаблюдения. Бюро заявляет, что оно поможет полиции ловить преступников, находить пропавших без вести и опознавать трупы.

Прочие крупные проекты

Высший избирательный суд ( Высший избирательный суд ) участвует в общенациональном проекте по сбору биометрических данных в Бразилии. Цель состоит в том, чтобы создать биометрическую базу данных и уникальные удостоверения личности, фиксирующие информацию о 140 миллионах граждан.

В Африке Габон, Камерун и Буркина-Фасо выбрали Thales для решения задач биометрической идентификации для уникальной идентификации избирателей.

Центральный банк России с 2017 года развертывает общенациональную программу, предназначенную для сбора лиц, голосов, сканов радужной оболочки глаза и отпечатков пальцев.

Но процесс продвигается очень медленно, согласно веб-сайту Biometricupdate от 13 марта 2019 года.

Москва заявляет, что к концу 2019 года будет создана одна из крупнейших в мире сетей, состоящая из 160 000 камер наблюдения и оснащенная технологией распознавания лиц для обеспечения общественной безопасности.

Внедрение началось в январе 2020 года.

Российское законодательство не регулирует обнаружение и анализ лиц без согласия.

#5 Когда распознавание лиц укрепляет правовую систему

Этические и социальные проблемы, связанные с защитой данных, радикально затрагиваются технологиями распознавания лиц.

Действительно ли эти технологические подвиги, достойные научно-фантастических романов, угрожают нашей свободе?

И при чем тут наша анонимность?

Защита биометрических данных ЕС и Великобритании

В Европе и Великобритании Общий регламент по защите данных (GDPR) обеспечивает строгую основу для этих практик.

О любых расследованиях частной жизни гражданина или деловых поездках не может быть и речи, и любое такое вторжение в частную жизнь влечет за собой суровые наказания.

Применяется с мая 2018 года. GDPR поддерживает принцип гармонизированной европейской структуры, в частности защищая право на забвение и давая согласие посредством явных позитивных действий.

Да, вы хорошо прочитали. Теперь один закон на 500 миллионов человек .

Эта директива обязательно будет иметь международные последствия.

Ландшафт защиты биометрических данных США

В отсутствие федерального закона города и штаты заполняют пробел.

Штат Вашингтон стал третьим штатом США (после Иллинойса и Техаса), официально защитившим биометрические данные в соответствии с новым законом, принятым в июне 2017 года. 

Калифорния была четвертым штатом по состоянию на январь 2020 года.

Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), принятый в июне 2018 г. и вступающий в силу 1 января 2020 г., серьезно повлияет на права на неприкосновенность частной жизни и защиту прав потребителей  не только для жителей Калифорнии, но и для всей страны.

Закон часто представляют как модель федерального закона о конфиденциальности данных.

В этом смысле CCPA может стать столь же важным, как GDPR .

В июле 2018 года Брэдфорд Л. Смит, президент Microsoft, сравнил технологию распознавания лиц с такими продуктами, как строго регулируемые лекарства, и призвал Конгресс изучить ее и контролировать ее использование.

В мае 2019 года член палаты представителей США Александрия Окасио-Кортез выразила свою «абсолютную» обеспокоенность на недавнем слушании Комитета по технологии распознавания лиц (Влияние на наши гражданские права и свободы).

Закон штата Нью-Йорк под названием «Остановить взломы и повысить безопасность электронных данных» (SHIELD) вступил в силу 21 марта 2020 года. Он требует реализации программы кибербезопасности и защитных мер для жителей штата Нью-Йорк.

Закон распространяется на предприятия, которые собирают личную информацию жителей Нью-Йорка.

Благодаря акту Нью-Йорк теперь стоит рядом с Калифорнией.

Запреты на распознавание лиц (Сан-Франциско, Сомервилль, Окленд, Сан-Диего, Бостон, Портленд)

Проблемы с конфиденциальностью и гражданскими правами обострились в стране, поскольку распознавание лиц набирает обороты в качестве инструмента правоохранительных органов, и 6 мая 2019 года Сан-Франциско проголосовали за запретить распознавание лиц .

Это первый в своем роде запрет на использование распознавания лиц.

Постановление о борьбе с слежкой, подписанное Наблюдательным советом Сан-Франциско, запрещает городским агентствам, включая полицию Сан-Франциско, использовать эту технологию с июня 2019 года. 

Да, включая правоохранительные органы.

Есть еще.

Как сообщает Boston Globe 27 июня 2019 года, городской совет Сомервилля (Массачусетс) проголосовал за запрет распознавания лиц, что сделало город вторым сообществом, принявшим такое решение.

Вспенить, промыть, повторить.

  • 16 июля 2019 года Окленд (Калифорния) принял такое же решение и стал третьим городом в США, запретившим технологию распознавания лиц. Интересно отметить, что полицейское управление Окленда не использует эту технологию и не планирует ее использовать.
  • Сан-Диего принял такое же решение в конце декабря 2019 года до принятия нового калифорнийского закона. Этот новый закон (Законопроект 215 Ассамблеи) о распознавании лиц и другом биометрическом наблюдении прямо запрещает использование полицейскими нательных камер в Калифорнии.Запрет действует в течение трех лет с 1 января 2020 года.
  • 24 июня 2020 года Бостон проголосовали за запрет полиции технологии наблюдения за лицами, как сообщает Boston Herald.
  • Портленд (Орегон) принял решение о запрете 9 сентября 2020 г. (вступает в силу с 1 января 2021 г.). Город стал первым городом, распространившим его на «частные лица в местах общественного пользования», например, частные магазины. (Си-Эн-Эн).
  • Массачусетс в декабре 2020 года принял закон о реформе, ограничивающий использование распознавания лиц.Он применяется с мая 2021 года.
  • Законодательный орган штата Вирджиния принял (в апреле 2021 г.) новый законопроект (HB 2031), запрещающий правоохранительным органам продолжать использовать программное обеспечение для распознавания лиц после 1 июля 2021 г.

После принятия решений в Сан-Франциско, Соммервилле, Окленде, а теперь и в Сан-Диего, Бостоне и Портленде дебаты становятся громче во многих городах и штатах, а не только в США

В Европе в конце августа 2019 года Управление по защите данных Швеции приняло решение запретить технологию распознавания лиц в школах и оштрафовало местную среднюю школу (первое наказание GDPR в стране).

Как лучше регулировать новые технологии?

Итак,

  • Должны ли другие города или страны последовать этому примеру?
  • Является ли бан просто «кнопкой паузы», чтобы лучше оценить риски?
  • Является ли это шагом назад для общественной безопасности?
  • Существует ли политический вакуум? На каком уровне?

Следите за результатами всех этих дискуссий, поскольку Конгресс США испытывает давление со стороны активистов с целью запретить технологию и поставщиков) с целью регулирования .

Но по состоянию на май 2021 года федеральная правовая база для решения этой проблемы все еще отсутствует.

Комиссия ЕС планирует действовать в отношении неизбирательного использования технологии распознавания лиц. Президент Европейской комиссии Урсула фон дер Ляйен хочет скоординированного подхода к человеческим и этическим последствиям искусственного интеллекта. Она пообещала очень скоро опубликовать проект закона об искусственном интеллекте.

Окончательная версия технического документа Европейской комиссии доступна в Интернете.Жесткий проект правил был представлен Европейской комиссией в апреле 2021 года. Но, по данным Reuters, могут пройти годы, прежде чем правила вступят в силу.

Аналогичным образом, в июне 2021 года два органа ЕС по надзору за конфиденциальностью (EDPB и  EDPS) призвали запретить распознавание лиц в общедоступных местах.

Опять же, вопросы конфиденциальности, согласия и расползания функций (данные, собранные для одной цели, используются для другой) занимают центральное место в дебатах.

Узнайте больше о законах о защите биометрических данных (с точки зрения ЕС, Великобритании и США) в нашем досье о биометрических данных.

Индия и ее национальная схема биометрической идентификации, Aadhaar

В Индии благодаря решению суда по делу Путтасвами, вынесенному 27 августа 2017 года, Верховный суд закрепил право на неприкосновенность частной жизни в конституции страны. Это решение сбалансировало отношения между гражданином и государством и поставило перед расширением проекта Aadhaar новую задачу.

Однако 28 февраля 2019 года правительство Индии одобрило использование биометрической программы EID в стране частными лицами.

Эффект отскока: правовая система и ее профессии становятся еще сильнее.

В качестве послов и защитников правил защиты данных офицеры по защите данных стали необходимыми для бизнеса и очень востребованной ролью.

 

#6 Повстанцы – хакеры распознавания лиц

Несмотря на этот технический и юридический арсенал, предназначенный для защиты данных, граждан и их анонимности , критические голоса все еще раздаются.

Некоторые стороны обеспокоены и встревожены этими событиями.Некоторые приняли меры.

Но можно ли обмануть распознавание лиц?

  • Григорий Бакунов в России изобрел решение, позволяющее обойти правильное распознавание лиц и сбить с толку устройства распознавания лиц . Он разработал алгоритм, который создает специальный макияж, чтобы обмануть программное обеспечение. Однако он решил не выводить свой продукт на рынок, поняв, как легко его могут использовать преступники.
  • В Германии берлинский художник Адам Харви придумал похожее устройство, известное как CV Dazzle.Сейчас он работает над одеждой с рисунком  , чтобы предотвратить обнаружение . Камуфляж Hyperface включает в себя узоры на ткани, такие как глаза и рты, чтобы обмануть систему распознавания лиц.
  • В конце 2017 года вьетнамская компания успешно использовала маску для взлома функции распознавания лиц Face ID в iPhone X от Apple. Однако этот взлом слишком сложен для крупномасштабной эксплуатации.
  • Примерно в то же время исследователи из немецкой компании раскрыли хак, который позволил им обойти аутентификацию по лицу Windows 10 Hello, распечатав изображение f acial в инфракрасном .
  • Forbes объявил в статье от мая 2018 года, что исследователи из Университета Торонто разработали алгоритм для нарушения работы программного обеспечения распознавания лиц (также известного как фильтр конфиденциальности).
  • В августе 2020 года Verge подробно описала «маскирующее» приложение под названием Fawkes. Программное обеспечение незаметно искажает ваши селфи и другие фотографии, которые вы можете оставить в социальных сетях. Инструмент поступает из Sand Lab Чикагского университета.

Короче говоря, пользователь может применить фильтр, который изменяет определенные пиксели изображения, прежде чем размещать его в Интернете.Эти изменения незаметны для человеческого глаза, но сбивают с толку алгоритмы распознавания лиц.

  • В ноябре 2020 года компания Generated Media предоставила инструмент Anonymizer. Программное обеспечение создает серию из синтетических портретов из изображения, которое вы можете загрузить. Изображения математически похожи на ваше лицо и выглядят так же, как вы, но, согласно веб-сайту tnw, они могут обмануть программное обеспечение для распознавания лиц. Это может быть интересным решением для обмана таких систем, как Clearview AI, которые удаляют миллионы лиц из социальных сетей (узнайте больше о полемике вокруг Clearview AI).

Мы протестировали Анонимайзер 27 ноября 2020 года. Но 40+ двойников, которые мы получили, были, однако, , далеко не похожими на исходный портрет, загруженный .

Интересный эксперимент Томаса Смита, опубликованный 28 января 2021 года, показал простую технику, позволяющую сделать вас невидимым.

Согласно его тестам, в одноразовой маске и непрозрачных солнцезащитных очках является мощной комбинацией, позволяющей сделать вас невидимым.

Почему?

В этом случае системам FR отказывают в слишком большом количестве ценной информации (рот, нос, глаза, брови) для точного сравнения лица.

 

Промышленность работает над механизмами защиты от спуфинга , и группы по стандартизации специально определили две темы:

  1. Убедитесь, что захваченное изображение было сделано с человека, а не с фотографии (2D), видеоэкрана (2D) или маски (3D) (проверка живости или обнаружение живости)
  2. Убедитесь, что изображения лиц ( трансформированные портреты ) двух или более лиц не объединены в справочный документ, например паспорт.

#7 Вместе идем дальше – к гибридным решениям

Решения по идентификации и аутентификации будущего будут заимствованы из всех аспектов биометрии.

Это приведет к биометрической комбинации , способной гарантировать полную безопасность и конфиденциальность для всех заинтересованных сторон в экосистеме.

Это во многом соответствует духу Thales Gemalto IdCloud Fraud Prevention, программного обеспечения для оценки рисков и обнаружения мошенничества при платежах.

В этом решении  геолокация , IP-адреса (используемое устройство) и ключевой шаблон ns могут создать надежную комбинацию для безопасной аутентификации пользователей для онлайн-банкинга или электронных государственных услуг.

Это седьмое направление принадлежит нам.

Наша работа заключается в том, чтобы предусмотреть это вместе и воплотить в жизнь с помощью биометрических проектов с высокой добавленной стоимостью.

Thales специализируется на биометрических технологиях почти 30 лет. Компания всегда сотрудничала с лучшими игроками в области исследований, этики и биометрических приложений.

Распознавание лиц и вы.

Теперь твоя очередь.

Предстоящие месяцы приготовили много перемен.

Действительно, мы не можем претендовать на то, чтобы предсказать все основные темы, которые возникнут в ближайшем будущем.

Можете ли вы заполнить некоторые пробелы?

Если вам есть что сказать о распознавании лиц, технологиях, тенденциях, задать вопрос или просто найти эту статью полезной, оставьте комментарий в поле ниже.

Мы также приветствуем любые предложения по улучшению или предложения для будущих статей.

Мы с нетерпением ждем вашего ответа.

Расовая дискриминация в технологии распознавания лиц

Алекс Наджиби

Мы разблокируем наши айфоны одним взглядом и удивляемся, как Facebook смог отметить нас на этой фотографии.Но распознавание лиц, технология, лежащая в основе этих функций, — это больше, чем просто уловка. Он используется для наблюдения правоохранительных органов, досмотра пассажиров в аэропортах, а также для принятия решений о трудоустройстве и жилье. Несмотря на широкое распространение, распознавание лиц недавно было запрещено для использования полицией и местными агентствами в нескольких городах, включая Бостон и Сан-Франциско. Почему? Из основных используемых биометрических данных (отпечаток пальца, радужная оболочка глаза, ладонь, голос и лицо) распознавание лиц является наименее точным и сопряжено с проблемами конфиденциальности.

Полиция использует распознавание лиц, чтобы сравнивать фотографии подозреваемых с фотоснимками и изображениями на водительских правах; по оценкам, почти половина взрослых американцев — более 117 миллионов человек по состоянию на 2016 год — имеют фотографии в сети распознавания лиц, используемой правоохранительными органами. Это участие происходит без согласия или даже осознания, и поддерживается отсутствием законодательного надзора. Однако еще более тревожным является то, что нынешнее внедрение этих технологий сопряжено со значительными расовыми предубеждениями, особенно в отношении чернокожих американцев.Даже если распознавание лиц является точным, оно расширяет возможности правоохранительной системы с долгой историей расистской и антиактивистской слежки и может увеличить ранее существовавшее неравенство.

Неравенство алгоритмов распознавания лиц

Алгоритмы распознавания лиц могут похвастаться высокой точностью классификации (более 90%), но эти результаты не универсальны. Растущее количество исследований выявляет различные показатели ошибок в демографических группах, при этом наименьшая точность постоянно обнаруживается у женщин, чернокожих и в возрасте 18–30 лет.В знаковом проекте 2018 года «Гендерные оттенки» межсекционный подход был применен для оценки трех алгоритмов гендерной классификации, в том числе разработанных IBM и Microsoft. Испытуемых разделили на четыре категории: темнокожие женщины, темнокожие мужчины, светлокожие женщины и светлокожие мужчины. Все три алгоритма показали наихудшие результаты на темнокожих женщинах, с частотой ошибок до 34% выше, чем у светлокожих мужчин (рис. 1) . Независимая оценка Национального института стандартов и технологий (NIST) подтвердила эти исследования, обнаружив, что технологии распознавания лиц по 189 алгоритмам наименее точны для цветных женщин.

Рисунок 1 : Аудит пяти технологий распознавания лиц . Проект «Гендерные оттенки» выявил расхождения в точности классификации технологий распознавания лиц для разных оттенков кожи и полов. Эти алгоритмы последовательно демонстрировали самую низкую точность для темнокожих женщин и самую высокую для светлокожих мужчин.

Эти убедительные результаты вызвали немедленную реакцию, сформировав непрерывный дискурс о справедливости в распознавании лиц.IBM и Microsoft объявили о мерах по снижению предвзятости путем изменения групп тестирования и улучшения сбора данных по конкретным демографическим показателям. Повторный аудит Gender Shades подтвердил снижение частоты ошибок для чернокожих женщин и исследовал больше алгоритмов, включая Rekognition от Amazon, который также показал расовую предвзятость в отношении темнокожих женщин (ошибка 31% в гендерной классификации). Этот результат подтвердил более раннюю оценку возможностей Rekognition по сопоставлению лиц, проведенную Американским союзом гражданских свобод (ACLU), в которой 28 членов Конгресса, непропорционально цветных людей, были неправильно сопоставлены с фотографиями.Однако ответы Amazon носили оборонительный характер, заявляя о проблемах с методологией аудиторов, а не о расовой предвзятости. Поскольку Amazon продала свою технологию правоохранительным органам, эти несоответствия вызывают обеспокоенность. Компании, которые предоставляют эти услуги, несут ответственность за то, чтобы они были справедливыми — как в своих технологиях, так и в своих приложениях.

Распознавание лиц при расовой дискриминации правоохранительными органами

Еще один ключевой источник расовой дискриминации при распознавании лиц заключается в его использовании.В 18 -м веке в Нью-Йорке «законы о фонарях» требовали, чтобы порабощенные люди носили фонари после наступления темноты, чтобы быть на виду у публики. Сторонники опасаются, что даже если алгоритмы распознавания лиц станут справедливыми, технологии могут применяться в том же духе, нанося несоразмерный вред чернокожему сообществу в соответствии с существующими расистскими моделями правоохранительных органов. Кроме того, распознавание лиц потенциально может быть нацелено на другие маргинализированные группы населения, такие как иммигранты без документов, согласно ICE, или граждане-мусульмане, согласно NYPD.

После убийства Джорджа Флойда полицией Миннеаполиса были отмечены дискриминационные действия правоохранительных органов. У чернокожих американцев больше шансов быть арестованными и заключенными в тюрьму за мелкие преступления, чем у белых. Следовательно, чернокожие чрезмерно представлены в данных фотоснимков, которые распознавание лиц использует для прогнозирования. Присутствие чернокожих в таких системах создает петлю обратной связи, в результате которой расистские полицейские стратегии приводят к непропорциональным арестам чернокожих, за которыми затем ведется наблюдение.Например, полиция Нью-Йорка ведет базу данных о 42 000 «аффилированных с бандами» — 99% чернокожих и латиноамериканцев — без требований доказывать предполагаемую принадлежность к банде. Фактически, некоторые полицейские управления используют идентификацию члена банды как меру производительности, поощряя ложные сообщения. Для участников включение в эти базы данных мониторинга может привести к более суровому приговору и увеличению размера залога или полному отказу в освобождении под залог.

Но как конкретно несправедливые приложения распознавания лиц и слежки вредят чернокожим американцам? Как заявила Алгоритмическая Лига Справедливости, «наблюдение за лицом угрожает правам, включая неприкосновенность частной жизни, свободу выражения мнений, свободу ассоциаций и надлежащую правовую процедуру.«Слежка связана с изменениями в поведении, включая самоцензуру и избегание активности из страха возмездия; например, распознавание лиц использовалось для отслеживания и идентификации протестующих Black Lives Matter. ФБР имеет долгую историю слежки за известными чернокожими активистами и лидерами, чтобы отслеживать и пресекать их усилия. Кроме того, постоянное наблюдение вызывает страх и психологический вред, делая субъектов уязвимыми для целенаправленных злоупотреблений, а также физического вреда за счет расширения систем государственного надзора, используемых для отказа в доступе к здравоохранению и социальному обеспечению.В системе уголовного правосудия технологии распознавания лиц, точность которых по своей природе необъективна, могут ошибочно идентифицировать подозреваемых и заключать в тюрьму невиновных чернокожих американцев.

В качестве яркого примера можно привести модельную программу наблюдения Project Green Light (PGL), которая была введена в действие в 2016 году и предусматривала установку камер высокой четкости по всему городу Детройт. Данные, которые передаются непосредственно в Детройтское управление полиции, могут быть проверены на распознавание лиц по криминальным базам данных, водительским правам и фотографиям, удостоверяющим личность; почти каждый житель Мичигана состоит в этой системе.Но станции PGL распределены неравномерно: наблюдение коррелирует с районами с преобладанием чернокожих, избегая белых и азиатских анклавов (рис. 2) . При опросе жителей критический анализ PGL сообщил в 2019 году, что «наблюдение и сбор данных были тесно связаны с перенаправлением общественных пособий, небезопасным жильем, потерей возможностей трудоустройства, а также охраной и последующей криминализацией членов сообщества, которые вступают в контакт с эти системы наблюдения.” PGL иллюстрирует, как системы мониторинга лиц могут увековечить расовое неравенство, если их применение не регулируется.

Рисунок 2: Расовая предвзятость в применении технологии распознавания лиц. Расположение партнеров проекта Green Light в Детройте (слева) совпадает с преимущественно чернокожими общинами по данным переписи населения США (справа). В этой общегородской программе основная тяжесть слежки ложится на чернокожих жителей Детройта.

Создание более справедливой системы распознавания лиц

Для устранения этого неравенства используются несколько способов.Некоторые нацелены на техническую алгоритмическую производительность. Во-первых, алгоритмы могут обучаться на разнообразных и репрезентативных наборах данных, поскольку стандартные обучающие базы данных в основном состоят из белых и мужчин. Включение в эти наборы данных должно требовать согласия каждого человека. Во-вторых, источники данных (фотографии) можно сделать более объективными. Настройки камеры по умолчанию часто не оптимизированы для захвата более темных тонов кожи, что приводит к более низкому качеству изображений чернокожих американцев из базы данных. Установление стандартов качества изображения для распознавания лиц и настроек для фотографирования черных объектов может уменьшить этот эффект.В-третьих, для оценки эффективности регулярный и этический аудит, особенно с учетом пересекающихся идентичностей (например, молодых, темнокожих и женщин), проводимый NIST или другими независимыми источниками, может привлечь компании, занимающиеся распознаванием лиц, к ответственности за оставшиеся методологические предубеждения.

Другие подходы нацелены на настройку приложения. Законодательство может контролировать использование технологии распознавания лиц, так как даже если алгоритмы распознавания лиц будут абсолютно точными, их вклад в массовую слежку и выборочное применение против расовых меньшинств должен быть ограничен.Несколько групп защиты взаимодействуют с законодателями, обучая расовой грамотности распознаванию лиц и требуя от производителей подотчетности и прозрачности. Например, Safe Face Pledge призывает организации устранить предвзятость в своих технологиях и оценить их применение. Такие усилия уже достигли определенного прогресса. Закон об алгоритмической ответственности 2019 года уполномочил Федеральную торговую комиссию регулировать компании, введя обязательства по оценке алгоритмического обучения, точности и конфиденциальности данных.Кроме того, на нескольких слушаниях в Конгрессе специально рассматривалась дискриминация чернокожих при распознавании лиц. Мощные протесты после убийства Джорджа Флойда также привели к значительным изменениям. Демократы Конгресса представили законопроект о реформе полиции, содержащий положения, ограничивающие использование технологий распознавания лиц. Еще более удивительным был ответ со стороны технических специалистов: IBM прекратила выпуск своей системы, Amazon объявила о приостановке на один год использования полицией Rekognition, а Microsoft приостановила продажу своей технологии распознавания лиц полиции до тех пор, пока не будут приняты федеральные правила.Эти достижения поддержали призывы к более прогрессивному законодательству, например, движения за реформирование или упразднение полиции. На данный момент движение за справедливое распознавание лиц переплетается с движением за справедливую систему уголовного правосудия.

Распознавание лиц остается мощной технологией, имеющей большое значение как в уголовном правосудии, так и в повседневной жизни. Существуют менее спорные приложения распознавания лиц, например вспомогательные технологии, поддерживающие людей с нарушениями зрения.Хотя в этой статье мы уделяем особое внимание распознаванию лиц, обсуждаемые проблемы и решения являются частью более широких усилий по выявлению и устранению неравенства в областях искусственного интеллекта и машинного обучения. Поэтому в следующий раз, когда мы разблокируем наш телефон, давайте вспомним, что устранение расовой предвзятости в распознавании лиц и его приложениях необходимо, чтобы сделать эти алгоритмы справедливыми и еще более эффективными.


Алекс Наджиби — доктор философии 5-го года обучения. кандидат биоинженерии в Школе инженерии и прикладных наук Гарвардского университета .

Для получения дополнительной информации:
  • Узнайте больше о распознавании лиц в системе уголовного правосудия здесь. Взгляните на исследование несоответствий в точности распознавания лиц в рамках проекта Gender Shades 

Эта статья является частью нашего специального выпуска, посвященного научной политике и социальной справедливости.

Системы распознавания лиц | IDPhotoCapture

Система распознавания лиц — это компьютерное приложение для автоматической идентификации или верификации человека по цифровому изображению или видеокадру с видеоисточника. Один из способов сделать это — сравнить выбранные черты лица на изображении и в базе данных лиц.
Иногда достаточно просто проверить наличие лица на цифровом изображении. В этом случае программное обеспечение не работает с базой данных. Он обрабатывает изображение и обнаруживает на нем лицо (или лица).
Некоторые алгоритмы распознавания лиц идентифицируют лица, извлекая ориентиры или особенности из изображения лица субъекта. Например, алгоритм может анализировать относительное положение, размер и/или форму глаз, носа, скул и челюсти.
Области, в которых этот подход наиболее часто применяется: безопасность, управление идентификацией (идентификацией), регистрация посетителей, дизайн пластиковых карт/бейджей, управление фотографиями и другие.


Система распознавания лиц сильно зависит от системы захвата лица.Более качественный снимок дает более точные результаты. Для получения достаточного уровня функциональности лицо должно быть захвачено как можно лучше, особенно если изображения отправляются в базу данных системы распознавания. Цифровая камера широко используется в системах распознавания лиц для получения изображения лица.

Для получения наиболее качественных результатов распознавания лиц фотография должна соответствовать таким требованиям, как:

  • Включает анфас, вид спереди и открытые глаза
  • На фото представлена ​​полная голова от макушки до плеч
  • Фотография сделана на простом белом или почти белом фоне
  • Избегайте теней на лице или фоне
  • Лицо на фотографии должно иметь естественное выражение (закрытый рот)
  • На фотографиях не должно быть солнцезащитных очков или головных уборов
  • Контрастность и освещение на фото должны быть в норме

Большинство требований должны быть представлены во время фотосъемки.Дистанционное управление и запись непосредственно в компьютерную систему для камеры могут значительно повысить скорость и качество процесса идентификационных фотографий.
Для большинства значений система должна иметь такие функции:

  • предварительный просмотр изображения в реальном времени с камеры для управления положением и выражением лица
  • автоматическое и точное распознавание лиц при предварительном просмотре для управления тем, что фотография включает полное лицо
  • полное управление настройками камеры для лучшей контрастности и цветов
  • прямая передача снимков на ваш ПК
  • Возможность TWAIN очень полезна, если вам нужно передать полученное изображение в другое приложение для печати

Решения IDPhotoCapture обеспечивают возможность быстрого, простого захвата изображений с высочайшим фотографическим качеством и соответствуют всем требованиям для идентификации по фотографиям.Фотограф имеет полный контроль над всеми настройками камеры со своего рабочего места. Приложение IDPhotoCapture полностью совместимо с любым решением для печати документов/карт.

Решения IDPhotoCapture поддерживают любые камеры и подходят для любых систем съемки:

  • Веб-камера inPhoto ID поддерживает веб-камеры: самые простые и быстрые решения для съемки, но со средним качеством
  • inPhoto ID PS поддерживает компактные цифровые камеры Canon PowerShot: чаще всего используется для идентификации фотографий, лучшее соотношение качества съемки и цены камеры
  • SLR inPhoto ID поддерживает цифровые зеркальные фотокамеры Canon SLR EOS: лучшее решение для обеспечения качества съемки

принцип работы и безопасность

Что такое распознавание лиц ? Как работает распознавание лиц? Какое практическое применение он может иметь? Биометрическое распознавание лиц — одно из самых востребованных идентификационных решений для онлайн-проверки личности.

Узнайте в этой статье все пункты, упомянутые выше.

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц — это технология , способная идентифицировать или подтверждать личность субъекта по изображению, видео или любому аудиовизуальному элементу его лица . Как правило, эта идентификация используется для доступа к приложению, системе или службе.

Это метод биометрической идентификации , в котором используются измерения тела, в данном случае лица и головы, для проверки личности человека с помощью биометрического шаблона лица и данных .Технология собирает набор уникальных биометрических данных каждого человека, связанных с их лицом и выражением лица, для идентификации, проверки и/или аутентификации человека.

Если вы хотите получить дополнительную информацию об идентификации клиентов, загрузите это руководство, чтобы узнать все подробности .

Система распознавания лиц

Процедура распознавания лиц просто требует, чтобы любое устройство с цифровой фотографической технологией генерировало и получало изображения и данные, необходимые для создания и записи биометрического шаблона лица человека, которого необходимо идентифицировать.

В отличие от других решений для идентификации, таких как пароли, проверка по электронной почте, селфи или изображения или идентификация по отпечатку пальца , биометрическое распознавание лиц использует уникальные математические и динамические шаблоны , которые делают эту систему одной из самых безопасных и эффективных.

Целью распознавания лиц является поиск по входящему изображению серии данных одного и того же лица в наборе обучающих изображений в базе данных. Большая трудность заключается в обеспечении того, чтобы этот процесс выполнялся в режиме реального времени, что доступно не всем поставщикам программного обеспечения для биометрического распознавания лиц.

Процесс распознавания лиц может выполнять два варианта в зависимости от того, когда он выполняется:

  • Тот, в котором впервые система распознавания лиц обращается к лицу, чтобы зарегистрировать его и связать с личностью таким образом, чтобы оно было записано в системе. Этот процесс также известен как цифровая адаптация с распознаванием лиц.
  • Вариант, в котором пользователь аутентифицирован до регистрации.В этом процессе поступающие данные с камеры скрещиваются с существующими данными в базе данных. Если лицо совпадает с уже зарегистрированной личностью, пользователю предоставляется доступ в систему со своими учетными данными.

Назначьте встречу здесь и получите доступ к 508 миллионам пользователей благодаря европейской стандартизации регистрации клиентов.

Как работает распознавание лиц?

Системы распознавания лиц работают путем захвата входящего изображения с камеры устройства в двухмерном или трехмерном виде в зависимости от характеристик устройства.

Они сравнивают соответствующую информацию о входящем сигнале изображения в режиме реального времени на фото или видео в базе данных, будучи намного более надежными и безопасными, чем информация, полученная в статическом изображении. Эта процедура биометрического распознавания лиц требует подключения к Интернету, поскольку база данных не может быть расположена на устройстве захвата, поскольку она размещена на серверах.

При этом сравнении лиц он математически анализирует входящее изображение без какой-либо погрешности и проверяет соответствие биометрических данных лицу, которое должно использовать службу или запрашивает доступ к приложению, системе или даже зданию.

Благодаря использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения системы распознавания лиц могут работать с самыми высокими стандартами безопасности и надежности . Точно так же, благодаря интеграции этих алгоритмов и вычислительных методов, процесс может выполняться в режиме реального времени.

Использование биометрического распознавания лиц Чехлы

Распознавание лиц использует фокус на проверке или аутентификации. Эта технология используется, например, в таких ситуациях, как:

  • Второй фактор аутентификации для дополнительной безопасности при любом входе в систему.
  • Доступ к мобильным приложениям без пароля.
  • Доступ к ранее заключенным договорам онлайн-сервисов (например, вход на онлайн-платформы).
  • Доступ в здания (офисы, мероприятия, помещения любого рода…).
  • Способ оплаты , как в физических, так и в интернет-магазинах.
  • Доступ к заблокированному устройству .
  • Регистрация в туристических службах (аэропорты, гостиницы…).

SmileID, стандартное биометрическое решение для распознавания лиц

В Electronic IDentification (eID) мы разработали SmileID, решение для биометрического распознавания лиц, основанное на технологии распознавания лиц.

SmileID , в отличие от других небезопасных и ненадежных решений для распознавания лиц, использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинное обучение, чтобы обеспечить полную надежность, соблюдая при этом самые высокие стандарты безопасности и самые строгие правила.Кроме того, это универсальное и универсальное решение, которое адаптируется к любому устройству и каналу.

Если вы хотите попробовать самую передовую систему распознавания лиц, запросите демонстрацию здесь .

Clearview AI прогнозирует, что 100 миллиардов фотографий обеспечат ей возможность распознавания лиц по всему миру мир будет идентифицируем», — говорится в декабрьской финансовой презентации, полученной The Washington Post.

Эти изображения — эквивалентные 14 фотографиям на каждого из 7 миллиардов человек на Земле — помогут системе наблюдения, которая используется для арестов и уголовных расследований тысячами правоохранительных органов и правительственных учреждений по всему миру.

И компания хочет выйти за рамки сканирования лиц для полиции, заявив в презентации, что она может отслеживать работников «гиг-экономики» и исследует ряд новых технологий, которые могут идентифицировать кого-то на основе того, как он ходит, определять его местоположение из фотографию или отсканировать отпечатки пальцев издалека.

55-страничная «презентация», о содержании которой ранее не сообщалось, раскрывает удивительные подробности о том, как компания, чья работа уже вызвала споры, готовится к масштабному расширению, которое в значительной степени финансируется за счет государственных контрактов. и налогоплательщиков, за которыми система будет следить.

Документ был создан для сбора средств, и неясно, насколько реалистичными могут быть его цели. Компания заявила, что ее «индекс лиц» вырос с 3 миллиардов изображений до более чем 10 миллиардов с начала 2020 года и что ее система сбора данных теперь принимает 1.5 миллиардов изображений в месяц.

Компания заявила, что получив от инвесторов 50 миллионов долларов, она может увеличить свои возможности по сбору данных до 100 миллиардов фотографий, создать новые продукты, расширить свой международный отдел продаж и больше платить за лоббирование государственных политиков с целью «разработки благоприятного регулирования».

Никакой федеральный закон не регулирует, как следует использовать распознавание лиц, хотя в некоторых городах и штатах были приняты запреты или ограничения. Крупнейшие технологические гиганты, в том числе Amazon, Google, IBM и Microsoft, ограничили или прекратили продажи технологии, заявив, что они обеспокоены ее рисками или не хотят продавать ее населению до того, как Конгресс установит правила.

В презентации Clearview утверждает, что осторожность в масштабах всей отрасли открывает огромные возможности для бизнеса. Компания включила логотипы своих конкурентов, чтобы отметить, что у нее небольшая внутренняя конкуренция, и что ее продукт даже более всеобъемлющий, чем системы, используемые в Китае, потому что ее «база данных лиц» связана с «метаданными из общедоступных источников» и «социальной связью». Информация.

Помимо сканирования лица, ID.me собирает много данных, включая местоположение. Мошенники все же нашли способ обойти это.

Презентация, которой получатель поделился с The Post, проливает свет на стремление компании стать одним из ведущих мировых продавцов технологий наблюдения, даже несмотря на то, что некоторые законодатели опасаются, что компания представляет опасную угрозу гражданским свободам и правам на неприкосновенность частной жизни.

Clearview создала свою базу данных, взяв изображения из социальных сетей и других онлайн-источников без согласия веб-сайтов или людей, которые были сфотографированы. Facebook, Google, Twitter и YouTube потребовали, чтобы компания прекратила делать фотографии со своих сайтов и удалила все, что было сделано ранее.Clearview утверждает, что сбор данных защищен Первой поправкой.

Facebook, который запрещает автоматическое копирование или «очистку» данных со своей платформы и имеет команду по неправомерному использованию внешних данных, запретил основателю Clearview, Хоану Тон-Тату, доступ к своему сайту и отправил компании прекращение и -отказаться от приказа, но Clearview отказалась предоставить какую-либо информацию о том, в какой степени фотографии пользователей Facebook и Instagram остаются в базе данных Clearview, сообщил The Post представитель материнской компании Facebook, Meta.Чиновник отказался комментировать какие-либо шаги, которые Meta может рассмотреть в ответ.

Бесцеремонный подход Clearview к сбору данных встревожил защитников конфиденциальности, ее коллег в индустрии распознавания лиц и некоторых членов Конгресса, которые в этом месяце призвали федеральные агентства прекратить сотрудничество с компанией, потому что ее «технология может устранить общественную анонимность в Соединенных Штатах». Состояния.» Сенаторы Рон Уайден (штат Орегон) и Рэнд Пол (республиканец, штат Кентукки) в прошлом году представили законопроект, запрещающий поступление государственных денег в Clearview на том основании, что его данные были «получены незаконным путем».

Clearview борется с волной судебных исков в государственных и федеральных судах, включая судебные процессы в Калифорнии, Иллинойсе, Нью-Йорке, Вермонте и Вирджинии. Генеральный прокурор Нью-Джерси приказал полиции не использовать его. В Швеции власти оштрафовали местное полицейское управление за его использование в прошлом году. Компания также столкнулась с коллективным иском в федеральном суде Канады, правительственными расследованиями в Канаде, Швеции и Великобритании и жалобами от групп конфиденциальности на нарушения защиты данных во Франции, Греции, Италии и США.K.

Правительства Австралии и Франции приказали Clearview удалить данные своих граждан, при этом Австралия заявила, что компания тайно монетизировала лица людей с целью, «выходящей за рамки разумных ожиданий». «Беспорядочное извлечение изображений лиц людей, лишь небольшая часть которых когда-либо будет связана с расследованиями правоохранительных органов, может негативно сказаться на личных свободах всех австралийцев, которые считают себя находящимися под наблюдением», — заявила комиссар Австралии по вопросам информации и конфиденциальности Анджелин Фальк. сказал в ноябре.

Сенаторы добиваются ограничения использования полицией системы распознавания лиц, активизируя дебаты о технологиях наблюдения. По его словам, в нем были предложения не только для основной поисковой системы по лицам, но и для других направлений бизнеса, в которых распознавание лиц может быть полезным, таких как проверка личности или безопасный доступ к зданиям.

Он сказал, что фотографии Clearview «были собраны законным образом» с «миллионов различных веб-сайтов» в общедоступном Интернете.Он добавил, что «метаданные из общедоступных источников» и «информацию о социальных связях» человека можно найти на веб-сайтах, которые Clearview связал с их фотографиями лица.

Компании, занимающиеся распознаванием лиц, традиционно создают алгоритмы, которые можно использовать для поиска в базах данных фотографий своих клиентов, таких как изображения водительских прав или тюремные фотографии. Но Ton-That утверждала в показаниях перед государственными чиновниками, что кражи фотографий из Интернета позволили компании создать мощный инструмент борьбы с преступностью.«Каждая фотография в наборе данных — это потенциальная подсказка, которая может спасти жизнь, обеспечить справедливость невинной жертве, предотвратить неправомерную идентификацию или оправдать невиновного человека», — сказал он в среду в заявлении для The Post. утверждения, которые он сделал на публичных форумах.

Clearview, сказал он The Post, не намерен «запускать потребительскую версию» системы поиска лиц, которая сейчас используется полицией, добавив, что официальные лица компании «еще не решили», продавать ли услугу коммерческим покупателям.

Если Clearview действительно решит продать какую-либо технологию негосударственному покупателю, сказал Тон-Тэт, компания сначала сообщит об этом в федеральный суд в Иллинойсе, где Clearview защищает себя от групповых исков о том, что она нарушила закон штата, требующий от компаний получить согласие людей, прежде чем собирать данные об их лицах.

В судебном заседании в понедельник окружной судья США Шэрон Джонсон Коулман, председательствующая в деле, поддержала большинство доводов истцов, оспаривающих работу Clearview.

Компания Clearview отвергла критику своей работы по сбору данных и наблюдению, заявив, что она создана исключительно для правоохранительных органов и общественного блага. В онлайн-обязательстве «принципы» компания заявила, что работает только с государственными учреждениями и ограничивает свои технологии «законными следственными процессами, направленными на выявление преступного поведения или на предотвращение конкретных, существенных и неизбежных угроз жизни людей или физической безопасности». ».

Но презентация показывает, что компания построила свой «план расширения продукта» на повышении корпоративных продаж, от финансовых услуг и гиг-экономики до коммерческой недвижимости.На слайде, посвященном «общему адресуемому рынку», государственные и оборонные контракты показаны как небольшая часть потенциального дохода с другими возможными источниками, включая банковское дело, розничную торговлю и электронную коммерцию.

Есть что-нибудь, за что не продадут эту массовую слежку? — спросил Джек Поулсон, бывший научный сотрудник Google, который сейчас руководит исследовательской группой Tech Inquiry. «Если они продают его только для обычного коммерческого использования, это просто массовая слежка в больших масштабах.Он не предназначен для самых крайних случаев, как они обещали в прошлом».

Clearview заявила в 2020 году, что прекратит работу с частными предприятиями после сообщения BuzzFeed News, в котором говорилось, что компания предлагала свой инструмент магазинам, банкам и другим компаниям, в том числе в рамках 30-дневных бесплатных пробных версий.

В своем заявлении для The Post Тон-Тэт сказал: «Наши принципы отражают текущее использование нашей технологии. Если это использование изменится, принципы будут обновлены по мере необходимости.

Клиенты Clearview могут загружать фотографии для поиска совпадений в базе данных лиц компании, при этом результаты часто связаны с другими учетными записями человека в Интернете. Компания заявила, что ее «индекс лиц» теперь в 11 раз больше, чем база данных лиц «любого государственного или неправительственного учреждения сегодня». (Многие утверждения компании в документе, включая это, не могли быть проверены независимо.)

Как американские сети наблюдения помогли ФБР найти бунтовщиков Капитолия

Clearview был малоизвестным стартапом, пока не появился отчет New York Times в начале 2020 года на основе внутренних электронных писем и общедоступных записей, обнаруженных исследователями, было показано, в какой степени местные полицейские управления начали использовать его для поиска потенциальных подозреваемых.

Компания заявила, что с тех пор ее список клиентов увеличился до более чем 3100 правоохранительных органов в Соединенных Штатах. У него есть контракты с Министерством внутренней безопасности, ФБР и армией.

В прошлом году компания Clearview пополнила свои руководящие должности и консультативный совет бывшими высокопоставленными полицейскими и государственными чиновниками. Компания также отстаивала свою работу по выявлению разыскиваемых преступников, в том числе предполагаемых участников беспорядков в Капитолии США 6 января 2021 года.

Но большая часть его нового предложения инвесторам сосредоточена на стремлении к «безграничному будущему применению» неправительственной работы, в том числе в банковском деле, здравоохранении, страховании и розничной торговле. «Все в будущем, в цифровом виде и в реальной жизни, будет доступно через ваше лицо», — говорится в презентации.

В презентации компания сообщает, что надеется привлечь 50 миллионов долларов в рамках третьего раунда инвестиций, известного как «Серия С». Прошлым летом компания привлекла 30 миллионов долларов в рамках аналогичного раунда финансирования, который оценил компанию в 130 миллионов долларов.

Относительно скромная оценка компании, как предполагают технические эксперты, может быть отражением насыщенного рынка алгоритмов распознавания лиц, неустойчивой правовой ситуации компании или того факта, что ее главное преимущество — обширный кэш данных о лицах — был назван «незаконно полученный.»

В презентации компания заявила, что она может «революционно изменить» методы проверки работников гиг-экономики и что ее технология может быть использована для оценки людей в приложениях, используемых для знакомств или поиска нянь, уборщиков или подрядчиков по ремонту.

Презентация включает логотипы ряда компаний, включая Airbnb, Lyft и Uber. Тон-Тат сказал, что это «примеры тех фирм, которые проявили интерес к технологии распознавания лиц Clearview для целей проверки личности на основе согласия, поскольку на их платформах возникает много проблем с преступлениями».

Представители этих трех компаний сообщили The Post, что не планируют работать с Clearview и никогда не выражали заинтересованности в партнерстве.

Несколько других компаний, чьи логотипы Clearview использовала в качестве примеров потенциальных деловых партнеров, в том числе служба няни Sittercity, также заявили, что не планируют поддерживать какие-либо отношения с компанией.

Жюстин Сакко, пресс-секретарь Tinder и материнской компании OkCupid Match Group, заявила, что компании «никогда не работали с Clearview AI и не ведут с ними никаких дискуссий» и что «Clearview неправильно использует наш логотип и не имеет разрешения на использовать его в своих материалах.Официальный представитель другой компании выразил гнев по поводу того, что она была включена в презентацию Clearview, и сказал, что рассматривает юридические варианты.

Разыскивается: «идеальная няня». Должна пройти сканирование ИИ на уважение и отношение.

В презентации Clearview также говорится, что ее системы могут быть использованы для решения «сложных проблем физической безопасности» на рынках розничной торговли и коммерческой недвижимости, и на ней были размещены логотипы компаний розничных супермаркетов, таких как Target и Walmart. Эти компании не сразу ответили на запросы о комментариях.

В презентации компания сообщает, что она разработала другие системы помимо распознавания лиц, в том числе для распознавания номерных знаков и «отслеживания движения», а также что она разрабатывает или исследует ряд других методов наблюдения: программное обеспечение камеры для обнаружения оружия и наркотиков ; системы «распознавания походки» для идентификации человека по тому, как он ходит; системы «изображение для определения местоположения» для точного определения местонахождения человека на основе фона фотографии; и системы распознавания «бесконтактных отпечатков пальцев» для сканирования личности человека издалека.

В документе нет подробностей о том, как эти системы работают, если вообще работают. Тон-Тат сказал, что все технологии «предназначены для общественной безопасности, находятся на различных стадиях исследований и разработок и никоим образом не были коммерциализированы или развернуты».

В открытом письме в прошлом месяце Тон-Тат сказал, что компания может «показать пример использования технологии, не в режиме реального времени , а таким образом, который защищает права человека, надлежащую правовую процедуру и наши свободы». ».

Но презентация прямо противоречит ему, говоря, что компания создает системы для наблюдения в реальном времени.Чиновники работают над системой «оповещения в режиме реального времени», которую компании могли бы использовать для уведомления агентов службы безопасности, если она обнаружит «лиц с высоким уровнем риска», отмечается на одном слайде.

Крупные правительственные учреждения конфликтуют из-за системы распознавания лиц

Компания также продолжает работу над очками дополненной реальности, которые американские военные могли бы использовать в «опасных ситуациях», говорится на одном из слайдов. В ноябре ВВС выделили компании 50 000 долларов на исследование технологии, как показывают федеральные отчеты о расходах.Официальный представитель Исследовательской лаборатории ВВС сказал, что работа представляет собой краткосрочный контракт, чтобы проверить, насколько хорошо будет работать такая технология.

В сентябрьском письме в офис Комиссара по камерам наблюдения Великобритании Тон-Тат защищал использование списков наблюдения с распознаванием лиц в режиме реального времени для «лиц, представляющих интерес, пропавших без вести, лиц с невыполненными ордерами на серьезные преступления или для конкретной безопасности». связанная с этим цель известна заранее».

В презентации Clearview говорится, что ее планы по расширению включают дополнительные расходы на покупку данных и инженеров, специализирующихся на сборе данных, на миллионы долларов, а также создание команд, специализирующихся на коммерческих, федеральных и международных продажах.Компания также хочет создать «экосистему разработчиков», которая позволила бы другим компаниям создавать приложения с использованием ее данных.

Компания заявила, что рассчитывает увеличить свой годовой федеральный доход до 6 миллионов долларов в этом году благодаря активному расширению с DHS и ФБР и «неизбежному» расширению со стороны Управления по борьбе с наркотиками, и что она надеется «увеличить общее использование ” государственными и местными органами полиции на 300 процентов.

Иммиграционная и таможенная служба США, агентство DHS, в сентябре подписало с Clearview годовой контракт, который может быть продлен до трех лет на общую сумму 1 доллар США.5 миллионов, федеральные отчеты показывают. В декабре ФБР подписало годовой контракт на 18 000 долларов; в презентации говорится, что в этом году он вырастет до 2,4 миллиона долларов. DEA отказалось от комментариев, а ФБР и ICE не ответили на запросы о комментариях.

Сканеры номерных знаков должны были приносить душевное спокойствие. Вместо этого они разорвали район на части.

В презентации также говорится, что Clearview «достигает быстрой международной экспансии», в том числе заключает сделки в Панаме и Коста-Рике и занимается другим бизнесом в Мексике, Колумбии и Бразилии.Компания отказалась предоставить дополнительную информацию, и эти сделки не могут быть подтверждены.

Документ Clearview содержит открытые призывы к американскому патриотизму, и компания, как это принято среди некоторых технологических компаний, утверждала, что ее успех необходим для того, чтобы помешать иностранным державам занять лидирующие позиции в разработке технологий наблюдения. Компания называет себя «Сделано в США» и на нескольких слайдах сравнивает себя с компаниями из Китая, России и Израиля, прикрепляя свой логотип рядом с американским флагом.

Но эти аргументы, по словам Поулсона, не должны отвлекать внимание от расширенных амбиций компании или ее аппетита к бизнесу, выходящему далеко за рамки интересов правительства США.

«Они явно пытаются использовать полемику вокруг своей компании, чтобы заявить о своей известности», — сказал Поулсон. «И они сочетают это с националистической риторикой — что США должны превзойти Китай, чтобы защитить гражданские свободы. Это не имеет никакого смысла.»

Аарон Шаффер участвовал в подготовке этого отчета.

Распознавание лиц — Документация по распознаванию лиц 1.4.0

Особенности

Поиск лиц на картинках

Найти все лица, которые появляются на картинке:

 импортировать face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(изображение)
 

Поиск и изменение черт лица на фотографиях

Получить расположение и очертания глаз, носа, рта и подбородок.

 импортировать face_recognition
image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(изображение)
 

Поиск черт лица очень полезен для многих важных вещей. Но вы также можете использовать для действительно глупых вещей

Идентифицировать лица на картинках

Узнай, кто изображен на каждой фотографии.

 импортировать face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")

biden_encoding = face_recognition.face_encodings(известное_изображение)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

результаты = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)
 

Вы даже можете использовать эту библиотеку с другими библиотеками Python для выполнения распознавание лиц в реальном времени:

Посмотреть это пример для кода.

Установка

Требования

  • Питон 3.3+ или Python 2.7
  • macOS или Linux (Windows официально не поддерживается, но может работать)

Установка на Mac или Linux

Во-первых, убедитесь, что у вас уже установлен dlib с привязками Python:

Затем установите этот модуль из pypi, используя pip3 (или pip2 для Питон 2):

 pip3 установить face_recognition
 

Если у вас возникли проблемы с установкой, вы также можете попробовать

Установка на Raspberry Pi 2+

Установка в Windows

Хотя Windows официально не поддерживается, полезные пользователи опубликовали инструкции по установке этой библиотеки:

Установка предварительно настроенного образа виртуальной машины

Использование

Интерфейс командной строки

При установке face_recognition вы получаете простую командную строку программа

называется face_recognition , который можно использовать для распознавания лиц в

фотография или папка, полная фотографий.

Во-первых, вам нужно предоставить папку с одной фотографией каждого человека ты

уже знаю. Должен быть один файл изображения для каждого человека с

файла, названные в соответствии с тем, кто на картинке:

Далее вам понадобится вторая папка с файлами, которые вы хотите идентифицировать:

Затем вы просто запускаете команду face_recognition , передавая

папка известных людей и папка (или отдельное изображение) с неизвестно

человека, и он говорит вам, кто на каждом изображении:

 $ распознавание_лиц ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

/unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,неизвестный_человек
 

В выводе есть одна строка для каждого лица. Данные через запятую

с именем файла и именем найденного человека.

unknown_person — это лицо на изображении, которое никому не соответствует в

ваша папка известных людей.

Настройка допуска/чувствительности

Если вы получаете несколько совпадений для одного и того же человека, это может быть что

люди на ваших фотографиях очень похожи и более низкая терпимость значение

нужен для более строгого сравнения лиц.

Это можно сделать с помощью параметра --tolerance . По умолчанию допуск

Значение

равно 0,6, а более низкие числа делают сравнение лиц более строгим:

 $ face_recognition --tolerance 0,54 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

/unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,неизвестный_человек
 

Если вы хотите увидеть расстояние до лица, рассчитанное для каждого матча в заказ

, чтобы настроить параметр допуска, вы можете использовать --show-distance true :

 $ face_recognition --show-distance true ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

/unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама, 0,378542298956785
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person,нет
 
Дополнительные примеры

Если вы просто хотите узнать имена людей на каждой фотографии но не

заботитесь об именах файлов, вы можете сделать это:

 $ Распознавание лиц ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ | вырезать -d ',' -f2

Барак Обама
неизвестный человек
 
Ускорение распознавания лиц

Распознавание лиц можно делать параллельно, если у вас есть компьютер с

несколько ядер процессора.Например, если ваша система имеет 4 ядра процессора, вы может

обрабатывают примерно в 4 раза больше изображений за то же время. используя

все ядра процессора параллельно.

Если вы используете Python 3.4 или новее, передайте --cpus параметр:

 $ face_recognition --cpus 4 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/
 

Вы также можете указать --cpus -1 , чтобы использовать все ядра ЦП в вашей системе.

Модуль Python

Вы можете импортировать модуль face_recognition , а затем легко манипулировать

лиц всего за пару строк кода. Это очень просто!

Документы API

: https://face-recognition.readthedocs.io.

Автоматический поиск всех лиц на изображении
 импортировать face_recognition

изображение = face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(изображение)

# face_locations теперь представляет собой массив, в котором перечислены координаты каждого лица!
 

Вы также можете выбрать несколько более точное лицо, основанное на глубоком обучении. модель обнаружения.

Примечание. Ускорение графического процессора (через библиотеку nvidia CUDA) требуется для хорошо

Производительность

с этой моделью. Вы также захотите включить поддержку CUDA

.

при компиляции dlib .

 импортировать face_recognition

изображение = face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations (изображение, модель = "cnn")

# face_locations теперь представляет собой массив, в котором перечислены координаты каждого лица!
 

Если у вас много изображений и GPU, вы также можете

Автоматическое определение черт лица человека на изображении
 импортировать face_recognition

изображение = распознавание лиц.load_image_file("my_picture.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(изображение)

# face_landmarks_list теперь представляет собой массив с расположением каждой черты лица на каждом лице.
# face_landmarks_list[0]['left_eye'] будет расположением и контуром левого глаза первого человека.
 
Распознавать лица на изображениях и определять, кто они
 импортировать face_recognition

picture_of_me = face_recognition.load_image_file("me.jpg")
my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_me)[0]

# my_face_encoding теперь содержит универсальную «кодировку» моих черт лица, которую можно сравнить с любым другим изображением лица!

unknown_picture = распознавание_лиц.load_image_file("неизвестный.jpg")
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_picture)[0]

# Теперь мы можем видеть, что две кодировки лица принадлежат одному и тому же человеку с помощью `compare_faces`!

результаты = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding)

если результаты[0] == Истина:
    print("Это моя фотография!")
еще:
    print("Это не моя фотография!")
 

Развертывание на облачных хостах (Heroku, AWS и т. д.)

Так как face_recognition зависит от dlib который прописан в C++, может быть сложно развернуть приложение

, используя его для провайдера облачного хостинга, такого как Heroku или AWS.

Чтобы упростить задачу, в этом репозитории есть пример Dockerfile, который показывает, как запустить приложение, созданное с помощью

face_recognition в докере контейнер. При этом вы сможете развернуть

в любую службу, которая поддерживает образы Docker.

Общие вопросы

Проблема: Недопустимая инструкция (дамп ядра) при использовании face_recognition или запущенные примеры.

Решение: dlib скомпилирован с поддержкой SSE4 или AVX, но ваш процессор слишком стар и не поддерживает это.

Выпуск: RuntimeError: неподдерживаемый тип изображения, должен быть 8-битным серым или RGB-изображением. при запуске примеров веб-камеры.

Решение. Вероятно, ваша веб-камера неправильно настроена для работы с OpenCV. Смотреть здесь для более.

Проблема: MemoryError при запуске pip2 install face_recognition

Решение. Файл face_recognition_models слишком велик для вашего доступная кеш-память пипсов. Вместо этого

попробуйте pip2 --no-cache-dir install face_recognition , чтобы избежать проблема.

Выпуск: AttributeError: объект «модуль» не имеет атрибута «face_recognition_model_v1»

Решение. Установленная вами версия dlib слишком старая. Ты нужна версия 19.7 или новее. Обновление dlib .

Выпуск: Ошибка атрибута: объект «Модуль» не имеет атрибута «cnn_face_detection_model_v1»

Решение. Установленная вами версия dlib слишком старая. Ты нужна версия 19.7 или новее. Обновление dlib .

Проблема: TypeError: imread() получил неожиданный аргумент ключевого слова «режим»

Решение. Версия scipy , которую вы установили, слишком старая. Ты нужна версия 0.17 или новее. Обновите scipy .

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Закрыть
Menu