На лице написано: как работает компьютерное распознавание лиц. Как это работает

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

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

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

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

Как работает система распознавания лиц?

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

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

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

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

Стоит ли переживать о программах, распознающих лица?

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

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

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

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

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

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

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

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

Где используются системы распознавания лиц?

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

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

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

Сен 6, 2018 Геннадий

Сложные пароли, двухфакторная аутентификация, сканеры отпечатков пальцев – все это способы защиты пользовательских данных. В последние несколько лет производители смартфонов начали активно продвигать новый тренд – системы автоматического распознавания человеческих лиц. Давайте разберемся, откуда они взялись, как работают и зачем нужны.

Немного истории

Первые закрытые эксперименты по распознаванию компьютером человеческих лиц начали проводить в 1960 годах. Основные проблемы ученых тогда – неспособность компьютеров улавливать разные выражения и возрастные изменения лица человека, а также низкая автоматизация процесса. На новый уровень исследования перешли в конце XX века – тогда компьютеры стали учить при анализе фотографий «узнавать» людей с нескольких ракурсов, не реагировать на бороды, усы, косметику и прочие «помехи». Этот процесс продолжается и по сегодняшний день – в мире нет системы, которая работает в 100% случаев и обеспечивает высокую точность распознавания. Тем не менее, в начале XXI века технологии шагнули вперед, и появился новый метод идентификации лиц, основанный на трехмерном сканировании. На нем мы и сделаем сегодня основной акцент.

Как работают системы распознавания лиц на смартфонах

Распознавание лиц на современных гаджетах, как и любой другой процесс биометрической идентификации пользователя, можно условно разделить на 4 этапа:

Исходное сканирование лица. С помощью специального сенсора или камеры система выполняет трехмерное сканирование лица и обрабатывает полученную информацию.
Извлечение уникальных данных и создание на их основе шаблона. На этом этапе система определяет набор особенностей конкретного лица: контуры глазницы, ширину носа и форму скул.
Сопоставление готового шаблона с новыми входными данными, например, лицом другого человека.
Поиск соответствий. Система решает, совпадает ли набор особенностей нового образца с готовым шаблоном и выполняет определенное действие. В нашем случае – разблокирует экран или оставляет его заблокированным.

Недостатки

На современных смартфонах сканирование занимает менее секунды. Тем не менее, 3D-сенсор пока не может полностью заменить другие методы идентификации пользователя, например, сканер отпечатков пальцев. Причин несколько:

система нестабильно работает в условиях слабого освещения;
она плохо справляется с разными выражениями человеческого лица, прическами, растительностью на лице и другими помехами;
система не всегда точно сравнивает шаблон с новыми входными данными, из-за чего устройство можно разблокировать с помощью фотографии владельца.

Где используют системы распознавания лиц

Раньше системы распознавания лиц и идентификации личности использовались исключительно правоохранительными органами, в аэропортах и на таможнях. В последнее годы фокус сместился в сторону персональных компьютеров, смартфонов и носимых устройств, где сканеры лица – это дополнительный инструмент аутентификации пользователей. Так, представленный в марте Galaxy S8 оснащен 3D-сенсором, который умеет разблокировать устройство. Примечательно, что для совершения платежей или работы с конфиденциальными папками пользователям приходится использовать более надежный метод биометрической верификации – отпечаток пальца.

Другая сфера применения технологии распознавания лиц – идентификация людей на фотографиях. Эта функция работает в альбомах Google Photos и приложении Фото на iPhone и Mac. В последнем система узнает людей на снимках, которые пользователь загружает в библиотеку, а затем позволяет добавлять имена и контактные данные, упрощая поиск фотографий.

Когда Apple «допилит» Siri, мы сможем не касаясь устройства открывать нужные фото и делиться ими в социальных сетях, звонить старым друзьям, которых увидели в альбоме с университетскими фотографиями или просить ассистента показать, как изменилась наша внешность за последние 5 лет. И это только то, что первым приходит в голову.

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

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

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

Оплатить поездки в китайском метро теперь можно лицом

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

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

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

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

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

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

NEC запустила банкоматы, позволяющие снимать деньги при помощи распознавания лица

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

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

2018

Распознавание лиц не работает в каждом втором смартфоне

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

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

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

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

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

Самые популярные системы распознавания лиц в Китае

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

"Умный" замок с распознаванием лиц

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Туалеты с распознаванием лиц в Китае сокращают потребление туалетной бумаги

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

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

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

В 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц

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

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

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

Системы распознавания лиц полиции Британии оказались бесполезными

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

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

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

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

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

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

Ученые изобрели новый способ обмана систем распознавания лиц

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

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

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

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

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

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

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

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

2017

Распознавание лиц в ритейле

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Общественные организации США против распознавания лиц

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

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

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

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

Примеры проектов в HSBC, MasterCard и Facebook

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Распознавание лиц в России

Где и зачем это хотят применять

Массовые мероприятия

Компания NtechLab разработала систему камер, которые . Она распознает нарушителей и отправляет их фотографии полицейским. Еще у полиции появятся ручные камеры, чтобы фотографировать подозрительных людей, распознавать их лица и узнавать по базам данных, кто они такие.

В московском метро тестируют камеры с распознаванием лиц. Они просматривают лица 20 человек в секунду и сверяют их с базами данных людей в розыске. Если есть совпадение, камеры отправляют данные полицейским. За 2,5 месяца система , которые были в розыске. Известно, что такие камеры есть , но, возможно, их установили и на других станциях.

Банк «Открытие» в начале 2017 года запустил систему распознавания лиц . Она сравнивает лицо посетителя с фотографией в базе данных. Система нужна, чтобы обслуживать клиентов быстрее, как именно - не уточняется. В будущем «Открытие» хочет использовать систему для удаленной идентификации. В 2018 году подобная система, но разработки «Ростелекома» должна появится .

Главное - алгоритм

Какая технология позволяет машинам узнавать лица

Сергей Миляев

Компьютерное зрение - это алгоритмы, позволяющие получить высокоуровневую информацию из изображений и видео, тем самым автоматизируя некоторые аспекты зрительного восприятия человека. Компьютерное зрение для машины, так же как и обычное зрение для человека, это средство измерения и получения семантической информации о наблюдаемой сцене. С его помощью машина получает информацию о том, какого размера объект, какой он формы и что из себя представляет.

Камера с алгоритмом компьютерного зрения OpenCV следит за детьми на игровой площадке

Все работает на основе нейросетей

Как именно устроено распознавание лиц, с примером

Сергей Миляев: Наиболее эффективно машины делают это на основе машинного обучения, то есть когда они принимают решение на основе некоторой параметрической модели без явного описания всех необходимых правил принятия решения программным кодом. Например, для распознавания лиц нейронная сеть извлекает признаки из изображения и получает уникальное представления о лице каждого человека, на которое не влияет ориентация его головы в пространстве, наличие или отсутствие бороды или макияжа, освещение, возрастные изменения и так далее.

Компьютерное зрение не воспроизводит зрительную систему человека, а только выполняет моделирование некоторых аспектов для решения различных задач

Сергей Миляев

Ведущий исследователь компании VisionLabs

Наиболее распространены сейчас алгоритмы компьютерного зрения на основе нейронных сетей, которые с ростом производительности процессоров и объема данных продемонстрировали высокий потенциал для решения широкого круга задач. Каждый фрагмент картинки анализируется с помощью фильтров с параметрами, которые нейросеть применяет для поиска характерных признаков изображения.

Пример

Слои нейронной сети последовательно обрабатывают изображение, причем на каждом последующем слое вычисляются все более абстрактные признаки, а фильтры на последних слоях могут видеть все изображение целиком. При распознавании лиц на первых слоях нейросеть определяет простые признаки вроде границ и черт лица, затем на более глубоких слоях фильтры могут выявлять более сложные признаки - например, два кружка рядом, скорее всего, будут означать, что это глаза и так далее.

Алгоритм компьютерного зрения OpenCV определяет, сколько пальцев ему показывают

Компьютер знает, когда его обманывают

Может ли человек обмануть очень умный компьютер, три примера

Олег Гринчук

Ведущий исследователь VisionLabs

Мошенники могут попытаться либо выдать себя за другого человека, чтобы получить доступ к его аккаунтам и данным, либо обмануть систему, чтобы она не смогла распознать их в принципе. Рассмотрим оба варианта.

Фотография, видео другого человека или распечатанная маска

С этими способами обмана платформа VisionLabs борется с помощью проверки на liveness, то есть она проверяет, что объект, находящийся перед камерой, живой. Это может быть, например, интерактивный liveness, когда система просит человека улыбнуться, моргнуть или поднести камеру или смартфон ближе к лицу.

Набор проверок невозможно предсказать, так как платформа составляет случайную последовательность с десятками тысяч комбинаций - нереально записать тысячи видеороликов с нужными комбинациями улыбок и других эмоций. А если камера оснащена сенсорами ближнего инфракрасного диапазона или сенсором глубины, то они передают системе дополнительную информацию, которая помогает по одному кадру определить, реальный ли человек перед ней.

Помимо этого, система анализирует отражение света от разных текстур, а также окружение объекта. Так что таким способом обмануть систему почти невозможно.

В этом случае мошеннику для воспроизведения достаточной для получения доступа копии нужно иметь доступ к исходному коду и на основе реакций системы на изменения внешности с макияжем постепенно менять его, чтобы стать точной копией другого человека.

Злоумышленнику необходимо взломать именно логику и принцип проверки. Но для стороннего пользователя это просто камера, черный ящик, глядя на который невозможно понять, какой именно вариант проверки внутри. Более того, от кейса к кейсу факторы для проверки отличаются, поэтому нельзя использовать для взлома какой-то универсальный алгоритм.

При нескольких ошибках распознавания система отправляет сигнал с предупреждением на сервер, после чего злоумышленнику блокируют доступ. Так что даже при маловероятном условии наличия доступа к коду взломать систему сложно, так как злоумышленник не может бесконечно менять свой облик, пока не произойдет распознавание.

Большие темные очки, кепка, шарф, закрыть лицо рукой

Система не сможет узнать человека, если большая часть его лица скрыта, даже несмотря на то, что нейросеть распознает лица гораздо лучше, чем человек. Но чтобы полностью скрыться от системы распознавания лиц, человек должен закрывать свое лицо от камер всегда, а это довольно сложно реализовать на практике.

Зрение компьютеров превосходит зрение людей

В чем именно и почему, с примером

Юрий Минкин

Системы компьютерного зрения по основным принципам работы похожи на человеческое зрение. Как у человека, у них есть устройства, которые отвечают за сбор информации, это видеокамеры, аналог глаз, и ее обработку - вычислитель, аналог мозга. Но у компьютерного зрения есть существенное преимущество над человеческим.

У человека есть определенный порог того, что он может увидеть и какую информацию извлечь из изображения. Превзойти этот порог нельзя чисто по физиологическим причинам. А алгоритмы компьютерного зрения будут только совершенствоваться. У них безграничные возможности для обучения

Юрий Минкин

Руководитель департамента Cognitive Technologies

Хороший пример - технологии компьютерного зрения в беспилотных автомобилях. Если один человек может обучить своим знаниям о дорожной ситуации лишь небольшое, значительно ограниченное количество людей, то машины весь существующий опыт детекции тех или иных объектов могут передать сразу всем новым системам, которые будут установлены на многотысячный или даже миллионный парк автомобилей.

Пример

В конце прошлого года специалисты Cognitive Technologies проводили эксперименты по сравнению возможностей человека и искусственного интеллекта в задачах детекции объектов дорожной сцены. И уже сейчас ИИ в отдельных случаях не только не уступал, но и превосходил человеческие возможности. Например, он лучше распознавал дорожные знаки, когда они были частично заслонены листвой деревьев.

Может ли компьютер свидетельствовать против человека

Сергей Израйлит: Сейчас в законодательстве использование данных, «полученных от компьютеров», для использования в качестве доказательства каких-то существенных обстоятельств, в том числе правонарушений, специально урегулировано только для некоторых случаев. Например, регламентировано использование камер, распознающих номера автомобилей, нарушающих скоростной режим движения.

В общем случае такие данные можно использовать наравне с любыми другими доказательствами, которые следствие или суд может как принять во внимание, так и отклонить. При этом процессуальное законодательство устанавливает общий порядок работы с уликами - экспертиза, в рамках которой устанавливается, действительно ли представленная запись подтверждает какие-то факты или информация была тем или иным образом искажена.

Пожалуй нет ни одной другой технологии сегодня, вокруг которой было бы столько мифов, лжи и некомпетентности. Врут журналисты, рассказывающие о технологии, врут политики которые говорят о успешном внедрении, врут большинство продавцов технологий. Каждый месяц я вижу последствия того как люди пробуют внедрить распознавание лиц в системы которые не смогут с ним работать.

Тема этой статьи давным-давно наболела, но было всё как-то лень её писать. Много текста, который я уже раз двадцать повторял разным людям. Но, прочитав очередную пачку треша всё же решил что пора. Буду давать ссылку на эту статью.

Итак. В статье я отвечу на несколько простых вопросов:

Как вы думаете, откуда создатели алгоритмов взяли эти базы?

Маленькая подсказка. Первый продукт NTech, который они сейчас - Find Face, поиск людей по вконтакту. Думаю пояснения не нужны. Конечно, вконтакт борется с ботами, которые выкачивают все открытые профили. Но, насколько я слышал, народ до сих пор качает. И одноклассников. И инстаграмм.

Вроде как с Facebook - там всё сложнее. Но почти уверен, что что-то тоже придумали.
Так что да, если ваш профиль открыт - то можете гордиться, он использовался для обучения алгоритмов;)

Про решения и про компании

Тут можно гордиться. Из 5 компаний-лидеров в мире сейчас два - Российские. Это N-Tech и VisionLabs. Пол года назад лидерами был NTech и Vocord, первые сильно лучше работали по повёрнутым лицам, вторые по фронтальным.

Сейчас остальные лидеры - 1-2 китайских компании и 1 американская, Vocord что-то сдал в рейтингах.

Еще российские в рейтинге itmo, 3divi, intellivision. Synesis - белорусская компания, хотя часть когда-то была в Москве, года 3 назад у них был блог на Хабре. Ещё про несколько решений знаю, что они принадлежат зарубежным компаниям, но офисы разработки тоже в России. Ещё есть несколько российских компаний которых нет в конкурсе, но у которых вроде неплохие решения. Например есть у ЦРТ. Очевидно, что у Одноклассников и Вконтакте тоже есть свои хорошие, но они для внутреннего пользования.

Короче да, на лицах сдвинуты в основном мы и китайцы.

NTech вообще первым в миру показал хорошие параметры нового уровня. Где-то в конце 2015 года . VisionLabs догнал NTech только только. В 2015 году они были лидерами рынка. Но их решение было прошлого поколения, а пробовать догнать NTech они стали лишь в конце 2016 года.

Если честно, то мне не нравятся обе этих компании. Очень агрессивный маркетинг. Я видел людей которым было впарено явно неподходящее решение, которое не решало их проблем.

С этой стороны Vocord мне нравился сильно больше. Консультировал как-то ребят кому Вокорд очень честно сказал «у вас проект не получится с такими камерами и точками установки». NTech и VisionLabs радостно попробовали продать. Но что-то Вокорд в последнее время пропал.

Выводы

В выводах хочется сказать следующее. Распознавание лиц это очень хороший и сильный инструмент. Он реально позволяет находить преступников сегодня. Но его внедрение требует очень точного анализа всех параметров. Есть где достаточно OpenSource решения. Есть применения (распознавание на стадионах в толпе), где надо ставить только VisionLabs|Ntech, а ещё держать команду обслуживания, анализа и принятия решения. И OpenSource вам тут не поможет.

На сегодняшний день нельзя верить всем сказкам о том, что можно ловить всех преступников, или наблюдать всех в городе. Но важно помнить, что такие вещи могут помогать ловить преступников. Например чтобы в метро останавливать не всех подряд, а только тех кого система считает похожими. Ставить камеры так, чтобы лица лучше распознавались и создавать под это соответствующую инфраструктуру. Хотя, например я - против такого. Ибо цена ошибки если вас распознает как кого-то другого может быть слишком велика.

Добавить метки