Любой, кто видел ТВ-шоу «Лас - Вегас» видел лица программное обеспечение распознавания в действии. В каждом конкретном эпизоде отдел безопасности вымышленного отеля и казино Montecito использует свою систему видеонаблюдения, чтобы получить изображение счетчика карт, вора или человека, занесенного в черный список. Затем он запускает это изображение в базе данных, чтобы найти совпадение и идентифицировать человека. К концу часа всех плохих парней вывозят из казино или бросают в тюрьму. Но то, что так легко выглядит на телевидении, не всегда хорошо транслируется в реальном мире.
В 2001 году полицейское управление Тампы установило полицейские камеры, оснащенные технологией распознавания лиц, в районе ночной жизни Ибор-Сити, пытаясь снизить уровень преступности в этом районе. Система не справилась со своей задачей, и в 2003 году она была списана из-за неэффективности. Было замечено, что люди в этом районе были в масках и делали непристойные жесты, не позволяя камерам получить достаточно четкий снимок, чтобы опознать кого-либо.
Бостонский аэропорт Логан также провел два отдельных теста систем распознавания лиц на контрольно-пропускных пунктах с участием добровольцев. За трехмесячный период результаты были неутешительными. По данным Электронного информационного центра конфиденциальности, точность системы составила всего 61,4 процента, что побудило должностных лиц аэропорта искать другие варианты обеспечения безопасности.
Люди всегда обладали врожденной способностью распознавать и различать лица, но компьютеры только недавно продемонстрировали такую способность. В середине 1960-х годов ученые начали работу по использованию компьютера для распознавания человеческих лиц. С тех пор программное обеспечение для распознавания лиц прошло долгий путь.
В этой статье мы рассмотрим историю систем распознавания лиц, изменения, которые вносятся для расширения их возможностей, а также то, как правительства и частные компании используют (или планируют использовать) их.
СОДЕРЖАНИЕ
- Технология распознавания лиц
- Распознавание лиц в 3D
- Биометрическое распознавание лиц
- Использование систем распознавания лиц
Технология распознавания лиц
Программа FaceIt сравнивает отпечаток лица с другими изображениями в базе данных.
Компания Identix®, базирующаяся в Миннесоте, является одним из многих разработчиков технологии распознавания лиц. Его программное обеспечение FaceIt® может выделить чье-то лицо из толпы, выделить лицо из остальной части сцены и сравнить его с базой данных сохраненных изображений. Чтобы это программное обеспечение работало, оно должно уметь отличать основное лицо от остального фона. Программное обеспечение для распознавания лиц основано на способности распознавать лицо, а затем измерять различные черты лица.
На каждом лице есть множество отличительных ориентиров, разные вершины и впадины, составляющие черты лица. FaceIt определяет эти ориентиры как узловые точки. Каждое человеческое лицо имеет примерно 80 узловых точек. Вот некоторые из них, измеренные программным обеспечением:
- Расстояние между глазами
- Ширина носа
- Глубина глазниц
- Форма скул
- Длина линии челюсти
В прошлом программное обеспечение для распознавания лиц полагалось на 2D-изображение для сравнения или идентификации другого 2D-изображения из базы данных. Чтобы быть эффективным и точным, на снимке должно было быть лицо, которое смотрело почти прямо в камеру, с небольшим отклонением света или выражения лица от изображения в базе данных. Это создало настоящую проблему.
В большинстве случаев изображения не были сделаны в контролируемой среде. Даже самые незначительные изменения в освещении или ориентации могут снизить эффективность системы, поэтому они не могут быть сопоставлены ни с одним лицом в базе данных, что приводит к высокому уровню отказов. В следующем разделе мы рассмотрим способы решения проблемы.
Распознавание лиц в 3D
Камера Vision 3D + 2D ICAO используется для регистрации, проверки и идентификации 3D и 2D изображений лица.
Недавно появившаяся тенденция в программном обеспечении для распознавания лиц использует 3D-модель, которая утверждает, что обеспечивает большую точность. Для получения трехмерного изображения лица человека в режиме реального времени 3D- распознавание лица использует отличительные черты лица - там, где жесткие ткани и кости наиболее заметны, такие как изгибы глазницы, носа и подбородка, - чтобы идентифицировать предмет. Все эти области уникальны и не меняются со временем.
Используя глубину и ось измерения, на которые не влияет освещение, 3D-распознавание лиц можно использовать даже в темноте и имеет возможность распознавать объект под разными углами обзора с возможностью распознавания до 90 градусов (лицо в профиль).
Используя программное обеспечение 3D, система выполняет ряд шагов для проверки личности человека.
Обнаружение
Получение изображения может быть выполнено путем цифрового сканирования существующей фотографии (2D) или с помощью видеоизображения для получения живого изображения объекта (3D).
Выравнивание
После обнаружения лица система определяет положение, размер и позу головы. Как указывалось ранее, объект может быть распознан под углом до 90 градусов, в то время как в режиме 2D голова должна быть повернута к камере как минимум на 35 градусов .
Измерение
Затем система измеряет изгибы лица в субмиллиметровом (или микроволновом) масштабе и создает шаблон.
Представление
Система переводит шаблон в уникальный код. Это кодирование дает каждому шаблону набор чисел для обозначения черт лица объекта.
Соответствие
Если изображение является трехмерным, а база данных содержит трехмерные изображения, то сопоставление будет происходить без внесения каких-либо изменений в изображение. Однако в настоящее время существует проблема с базами данных, которые все еще представлены в виде 2D-изображений. 3D - это живой, движущийся изменчивый объект по сравнению с плоским стабильным изображением. Новые технологии решают эту проблему. Когда делается трехмерное изображение, идентифицируются разные точки (обычно три). Например, наружная часть глаза, внутренняя часть глаза и кончик носа будут вытянуты и измерены. Как только эти измерения будут выполнены, к изображению будет применен алгоритм (пошаговая процедура), чтобы преобразовать его в 2D-изображение. После преобразования программа сравнит изображение с 2D-изображениями в базе данных, чтобы найти возможное совпадение.
Проверка или идентификация
При проверке изображение сопоставляется только с одним изображением в базе данных (1: 1). Например, полученное изображение объекта можно сопоставить с изображением в базе данных Департамента транспортных средств, чтобы убедиться, что объект является тем, кем он себя называет. Если целью является идентификация, то изображение сравнивается со всеми изображениями в базе данных, в результате чего получается оценка для каждого потенциального совпадения (1: N). В этом случае вы можете взять изображение и сравнить его с базой данных снимков, чтобы определить, кто является объектом.
Далее мы рассмотрим, как биометрические данные кожи могут помочь в проверке совпадений.
Биометрическое распознавание лиц
Алгоритм анализа текстуры поверхности (STA) работает с верхним процентом результатов, определяемым анализом локальных особенностей. STA создает скин-отпечаток и выполняет сопоставление 1: 1 или 1: N в зависимости от того, ищете ли вы проверку или идентификацию.
Изображение не всегда можно проверить или идентифицировать только с помощью распознавания лиц. Компания Identix® создала новый продукт для повышения точности. При разработке FaceIt®Argus используются биометрические параметры кожи, уникальная текстура кожи, что позволяет получить еще более точные результаты.
Процесс, называемый анализом текстуры поверхности, работает так же, как и распознавание лиц. Делается снимок участка кожи, называемого отпечатком кожи. Затем этот патч разбивается на более мелкие блоки. Используя алгоритмы, превращающие пластырь в математически измеримое пространство, система затем распознает любые линии, поры и фактическую текстуру кожи. Он может идентифицировать различия между однояйцевыми близнецами, что пока невозможно с использованием только программного обеспечения для распознавания лиц. Согласно Identix, за счет объединения распознавания лиц с анализом текстуры поверхности точная идентификация может повыситься на 20-25 процентов.
В настоящее время FaceIt использует три различных шаблона для подтверждения или идентификации объекта: вектор, анализ локальных особенностей и анализ текстуры поверхности.
- Вектор шаблон очень мал и используется для быстрого поиска по всей базе данных , прежде всего , для одного ко многим поиска.
- Локальный анализ функции шаблон (МАФ) выполняет поиск вторичного упорядоченных матчей следующего шаблона вектора.
- Анализ текстуры поверхности (STA) - самый крупный из трех. Он выполняет последний проход после поиска по шаблону LFA, полагаясь на особенности скина на изображении, которое содержит наиболее подробную информацию.
Плохое освещение может затруднить программному обеспечению распознавания лиц проверку или идентификацию кого-либо.
Однако это не идеальная система. Есть несколько факторов, которые могут помешать признанию, в том числе:
- Значительные блики на очках или в темных очках
- Длинные волосы, закрывающие центральную часть лица
- Плохое освещение, из-за которого лицо будет недоэкспонировано или переэкспонировано.
- Отсутствие разрешения (изображение снято слишком далеко)
Благодаря этим технологическим достижениям системы распознавания лиц и кожи получили более широкое распространение, чем всего несколько лет назад. В следующем разделе мы рассмотрим, где и как они используются, и что их ждет в будущем.
Использование систем распознавания лиц
Джим Уильямс, глава US-VISIT, бывший секретарь Том Ридж и бывший комиссар Роберт Боннер запускают US-VISIT в Атланте, штат Джорджия.
В прошлом основными пользователями программного обеспечения для распознавания лиц были правоохранительные органы, которые использовали систему для захвата случайных лиц в толпе. Некоторые правительственные агентства также использовали эти системы для обеспечения безопасности и предотвращения мошенничества с избирателями. Правительство США недавно начало программу под названием US-VISIT. (Технология индикатора статуса посетителя и иммигранта США), предназначенная для иностранных путешественников, получающих въезд в Соединенные Штаты. Когда иностранный путешественник получает визу, он сдает отпечатки пальцев и фотографируется. Отпечатки пальцев и фотографии проверяются по базе данных известных преступников и подозреваемых в терроризме. Когда путешественник прибывает в Соединенные Штаты в порт въезда, те же отпечатки пальцев и фотографии будут использоваться для подтверждения того, что лицо, получившее визу, является тем же лицом, которое пытается получить въезд.
Однако сейчас гораздо больше ситуаций, когда программное обеспечение становится популярным. По мере того, как системы становятся менее дорогими, их использование становится более распространенным. Теперь они совместимы с камерами и компьютерами, которые уже используются в банках и аэропортах. TSA в настоящее время работает над своей программой Registered Traveler и тестирует ее. Программа обеспечит быструю проверку безопасности пассажиров, добровольно предоставляющих информацию, и выполнит оценку угроз безопасности. В аэропорту зарегистрированным путешественникам будут проходить специальные очереди, которые будут двигаться быстрее, проверяя путешественника по чертам лица.
Другие потенциальные приложения включают в себя безопасность банкоматов и обналичивания чеков. Программа способна быстро проверить лицо клиента. После согласия клиента банкомат или киоск по обналичиванию чеков делает его цифровое изображение. Затем программное обеспечение FaceIt создает отпечаток лица фотографии, чтобы защитить клиентов от кражи личных данных и мошеннических транзакций. Используя программное обеспечение для распознавания лиц, нет необходимости в удостоверении личности с фотографией, банковской карте или личном идентификационном номере (ПИН) для подтверждения личности клиента. Таким образом предприятия могут предотвратить мошенничество.
Хотя все приведенные выше примеры работают с разрешения человека, не все системы используются с вашего ведома. В первом разделе мы упоминали, что системы использовались во время Суперкубка полицией Тампы и в Ибор-Сити. Эти системы фотографировали всех посетителей без их ведома и разрешения. Противники систем отмечают, что, хотя в некоторых случаях они действительно обеспечивают безопасность, этого недостаточно, чтобы преодолеть чувство свободы и свободы. Многие считают, что использование этих систем является слишком серьезным нарушением конфиденциальности, но на этом их опасения не заканчиваются. Они также указывают на риск, связанный с кражей личных данных. Даже корпорации по распознаванию лиц признают, что чем шире используется технология, тем выше вероятность кражи личных данных или мошенничества.
Как и во многих развивающихся технологиях, невероятный потенциал распознавания лиц имеет некоторые недостатки, но производители стремятся повысить удобство использования и точность систем.
Отслеживание времени
A4Vision, создатель программного обеспечения для распознавания лиц, в настоящее время продает систему, которая будет отслеживать время и посещаемость сотрудников. На их веб-сайте указано, что это запретит «напарничество», что снизит риски безопасности и снизит производительность.
