Выход опознавание лиц слежение автоматическое. Надежность работы системы распознавания лиц. Оборудование для систем контроля доступа со встроенным распознаванием лиц

Колонка

Она ставит под угрозу безопасность и гражданские права человека, поэтому частичное её регулирование должно быть заменено полным запретом. Пока весь мир увлечён преимуществами технологии распознавания лиц, некоторые специалисты по безопасности считают, что она таит в себе большое зло для человечества. Преподаватель права и информатики Вудроу Хартцог и преподаватель философии Эван Селинджер изложили свою точку зрения на методы контроля технологии в статье на Medium.

Жители Трои были бы в восторге

Очень легко поддаться внешне заманчивому, но в действительности ошибочному мнению о том, каким будет будущее человечества в мире, раскрывшем весь скрытый потенциал технологии распознавания лиц. Люди смогут мгновенно получать информацию о незнакомцах, им больше не придётся запоминать массу паролей или бояться забыть кошелёк. Можно будет запросто находить события с определённым человеком в архивах фотографий и видео, оперативно разыскивать пропавших людей или преступников, сделать безопасными общественные места.

Казалось бы, технология несёт одни только плюсы, в мире воцарится абсолютная справедливость, реализуются самые невероятные идеи человечества. Но ни один из изобретённых человечеством механизмов наблюдения не несёт в себе такой опасности, как технология распознавания лиц.

Соблазняясь этим утопическим видением, люди будут впускать технологию распознавания лиц в своё жилище и открывать доступ к своим устройствам, позволяя ей занять центральное место во всё новых аспектах жизни. Это будет означать, что ловушка захлопнулась, а после придёт неприятное осознание того, что технология была своего рода троянским конём. Этот идеальный инструмент притеснения слишком хорош, чтобы им не воспользовались правительства для установления авторитарного контроля и всеобъемлющих режимов, которые уничтожат понятие личной жизни.

Этот троянский конь не должен проникнуть в город.

Текущие обсуждения

Американский союз защиты гражданских свобод совместно с 70 другими правозащитными организациями потребовал от Amazon прекратить предоставлять технологию распознавания лиц правительству, а также призвал Конгресс ввести мораторий на её использование правительством. К ним подключились и СМИ, выразили свою обеспокоенность. Например, редколлегия Washington Post считает , что Конгресс обязан немедленно вмешаться в ситуацию. У парламентариев тоже есть веский повод задуматься: некоторых из них программа по распознаванию лиц Amazon с преступниками.

Не остались в стороне и редакторы The Guardian. Президент Microsoft Брэд Смит обратился в своём блоге к правительству США с просьбой ввести регулирование технологии распознавания лиц:

«Единственный надёжный способ контролировать использование технологии правительством - это чтобы оно самостоятельно и с учётом возможных обстоятельств контролировало её использование. Мы считаем, что сегодня существует острая необходимость в правительственной инициативе по контролю за правомерным применением технологии распознавания лиц, основанной на решении двухпартийной комиссии экспертов»

Мнение лидеров компаний имеет немаловажное значение, как и законодательные акты, ограничивающие использование технологии. Но лишь частичной поддержки и тщательно прописанных инструкций никогда не будет достаточно. Законы могли бы принести большую пользу, но их, скорее всего, начнут вводить тогда, когда технология станет в разы дешевле и проще в использовании. Смит подчёркивает, что Microsoft призывала к созданию национального закона в этой области ещё в 2005 году. Прошло более десяти лет, но подобный закон Конгресс так и не принял.

Если технологию распознавания лиц продолжат разрабатывать и внедрять в жизни, возникнет гигантская инфраструктура, которая поглотит человечество. Как показывает история, широкое внимание к успехам, страх не обеспечить должного уровня безопасности и пьянящее чувство власти могут приводить к обману, сдвигу корпоративных ценностей и в конечном счёте систематическом злоупотреблению технологией.

Благополучие человечества в будущем возможно только в том случае, если технология распознавания лиц будет запрещена, прежде чем слишком прочно укрепится в жизни человека.

Почему нужен запрет

Необходимость полного запрета систем распознавания лиц - чрезвычайна. Но некоторые талантливые учёные, вроде Джудит Донат , считают эту позицию неверной. Они предлагают более нейтральную с технологической точки зрения тактику: запрет на конкретные действия, а также обозначение ценностей и прав, которые нужно защитить. Этот подход вполне разумен почти для всех цифровых технологий.

Но ни один из изобретённых человечеством механизмов наблюдения не несёт в себе такой опасности, как технология распознавания лиц. Это недостающий элемент уже опасной инфраструктуры наблюдения за людьми, разработанный потому, что эта инфраструктура нужна правительствам и частному бизнесу. И если технологии становятся опасными в такой степени, а соотношение пользы и вреда - настолько искажённым, пришло время задуматься о категорических запретах. На законодательном уровне уже запрещены некоторые виды опасных цифровых технологий, например шпионского ПО . Технология распознавания лиц несёт в себе гораздо большие риски, и её не мешало бы удостоить особого юридического внимания. Нужен конкретный запрет на основе надежной, целостной, основанной на ценностях и в значительной степени нейтральной с точки зрения технологий нормативной базы. Такая система поможет избежать нормативных ситуаций, когда законодатели пытаются догонять технические тенденции.

Наблюдение с использованием систем распознавания лиц по своей сути деспотично. Существование таких систем, которые сами часто скрыты от глаз человека, - нарушение гражданских свобод, потому что люди ведут себя иначе, если подозревают, что за ними наблюдают. Даже законы, которые гарантируют строгие защитные меры, не предотвратят гнетущее ощущение того, что будут ущемлены возможности самовыражения человека.

Вот примеры злоупотребления и разрушительных действий технологии распознавания лиц:

• непропорциональное внимание к людям небелого цвета кожи , другим меньшинствам и незащищённым народам ;
• замена презумпции невиновности на принцип «люди, чья вина пока что не доказана»;
• распространение насилия и жестокости;
• отрицание фундаментальных прав и возможностей, например защиты от произвольного отслеживания правительствами передвижения, привычек, отношений, интересов и мыслей человека;
• беспрерывная «работа» закона - как постоянная мера пресечения;
• уничтожение концепции хранения информации «practically obscure », когда данные находятся в открытом доступе, но хранятся в различных источниках и найти их чрезвычайно сложно;
• распространение «капитализма надзора ».

Как отмечает исследователь технологии распознавания лиц Клэр Гарви, ошибки в ней могут иметь фатальные последствия:

«Что произойдёт, если подобная система даст сбой? В случае ошибки системы видеонаблюдения будут преследовать, допрашивать или могут даже арестовать и обвинить в преступлении невинного человека. Или портативные камеры с системой распознавания лиц у полицейских: если система укажет на человека, который якобы может представлять опасность для общества, полицейский должен будет мгновенно решить, применять ли ему оружие. В результате ложного оповещения могут пострадать невинные люди».

В числе прочих есть два доклада, которые подробно затрагивают многие из этих проблем: весьма ценная работа об использовании правоохранителями распознавания лиц, опубликованная старшим юристом Electronic Frontier Foundation Дженнифер Линч, а также исследование специалистов Center on Privacy & Technology университета Джорджтауна.

Несмотря на описанные в докладах проблемы, не все убеждены, что запрет действительно необходим. Ведь другие технологии представляют не меньшую угрозу: геолокационные данные, информация из профилей в соцсетях, результаты поисковых запросов и многие другие источники информации о пользователях можно использовать, чтобы составить их детальный портрет. Но распознавание лиц всё же несёт опасность иного характера и стоит особняком даже по сравнению с биометрическими данными: отпечатками пальцев, образцами ДНК или сканированием сетчатки глаза.

Системы, обрабатывающие изображения лиц, имеют пять отличительных особенностей, которые дают все основания для их запрета. Во-первых, лицо трудно скрыть или изменить. Лица нельзя зашифровать, как данные на цифровых носителях, в электронных или текстовых сообщениях. Их можно снимать с помощью удалённых камер, а стоимость самой технологии и хранения изображений в облаке постоянно снижается, что приводит к всё более широкому применению таких систем мониторинга.

Во-вторых, существуют базы данных имён и лиц, например для водительских удостоверений, или аккаунты в соцсетях, к которым можно очень легко получить доступ.

В-третьих, в отличие от типичных систем наблюдения, которые часто требуют дорогостоящее оборудование или новые источников данных, входные данные для распознавания лиц находятся повсюду и поступают непосредственно в момент съёмки камерами.

В-четвёртых, переломный момент. Любая база данных лиц для идентификации арестованных или попавших в поле зрения камер личностей с помощью нескольких строчек кода может «сравниваться» с любой другой базой в режиме реального времени, подключаясь к портативным камерам полицейских или системам видеонаблюдения. Губернатор штата Нью-Йорк Эндрю Куомо точно подметил причины распространения технологии распознавания лиц, утверждая, что простое сканирование номерных знаков автомобилей покажется мелочью по сравнению с возможностями применения камер со встроенной технологией: «Система считывает номерной знак, чтобы вычислить нарушителя, но штрафы - далеко не самая большая польза от этой аппаратуры. Мы переходим на технологию распознавания лиц, и теперь система сможет сканировать лицо водителя и проверять его по базам данных, что открывает абсолютно новые перспективы».

В-пятых, лицо, в отличие от отпечатков пальцев, походки или снимков сетчатки, - центральный элемент идентичности человека. Лицо - это посредник между виртуальной и реальной жизнью человека, связующее звено между действиями, которые человек выполняет анонимно, под своим или чужим именем. Может легко показаться, что обеспечивать конфиденциальность лиц, как любой другой частной информации, не нужно, потому что в жизни люди обычно не закрывают лица. За исключением стран, где женщины обязаны носить паранджу, люди со скрытым лицом вызывают подозрения.

Обеспечивать конфиденциальность лица человека действительно необходимо, потому что в прошлом люди вырабатывали институты и ценности, связанные с защитой частной информации в те периоды, когда опознать незнакомых людей в основном было достаточно сложно. По причине биологических особенностей память человека ограничена, и без технологической надстройки он может запомнить лишь небольшое количество лиц. А с учётом численности и распределения населения за свою жизнь человек встретит не так уж много новых людей. Эти ограничения создают своего рода «белые пятна», благодаря чему у людей были хорошие шансы затеряться в толпе.

Недавние решения Верховного суда США касательно четвёртой поправки (которая запрещает необоснованные обыски и задержания, а также требует выдачи ордеров на обыск судом при наличии достаточных оснований) свидетельствуют о том, что борьба за защиту конфиденциальности в общественных местах по-прежнему актуальна. Этим летом в одном из процессов суд решил, что геолокационные данные с мобильных телефонов подпадают под действие Конституции, а информация, которую человек желает сохранить в тайне, даже если она оказывается доступна публично, может охраняться Конституцией.

Почему технология распознавания лиц не поддаётся правовому регулированию

В связи с тем, что технология распознавания лиц представляет огромную угрозу, общество не может пустить её регулирование на самотёк. Потенциальная прибыльность подтолкнёт к появлению идей по реализации максимальных возможностей технологии, и отдельные компании будут продвигать свои интересы в этом направлении.

Общество также не может ждать подъёма популистов. Технологию распознавания лиц продолжат «продавать» как часть самых новых и продвинутых приложений и устройств. Apple уже называет Face ID лучшей функцией последнего iPhone. То же самое касается новостных репортажей с идеологической подоплёкой, в которых технологию распознавания лиц провозглашают решением всех проблем.

Наконец, обществу не следует излишне рассчитывать на традиционные методы регулирования. Особенности технологии распознавания лиц не позволяют удержать её в рамках мер, которые определяют законные и незаконные способы применения и пытаются уместить в ней потенциальную полезность для общества и устрашающий фактор для злоумышленников. Это - один их немногих примеров, когда необходимо ввести полный запрет.

На данный момент существует очень немного проектов по контролю технологии распознавания лиц и ещё меньше - по её ограничению. Есть достойные законы о биометрических данных в штатах Иллинойс и Техас, но они придерживаются общепринятой стратегии регулирования, согласно которой субъекты, собирающие и использующие эти данные, должны выполнять ряд базовых информационных практик и протоколов конфиденциальности. Сюда относятся требование получать информированное согласие на сбор биометрических данных, их обязательная защита и ограничение на срок хранения, запрет на их использование с целью получения прибыли, ограничение прав передачи третьим лицам и частные основания для подачи иска в случае нарушения этих норм.

Предлагаемые законы в области распознавания лиц похожи на них. Федеральная комиссия по торговле США рекомендует ввести такой же механизм в отношении технологии: предупреждать человека о её применении, давать ему выбор и честно ограничивать использование его данных. Доклад Electronic Frontier Foundation, в котором упор сделан на проведение этих законов в жизнь, содержит аналогичные, хотя и более глубокие предложения. Например, создать чёткие правила использования, распространения и обеспечения безопасности данных; ввести ограничения на сбор и хранение данных; запрет на включение нескольких видов биометрических данных в одну базу; обязательное уведомление, проведение проверок и независимого надзора. В своём проекте закона о распознавании лиц Center on Privacy & Technology университета Джорджтауна предлагает значительно ограничить доступ правительства к базам лиц, а также использование технологии распознавания лиц в реальном времени.

К сожалению, большинство действующих и предлагаемых требований носят процедурный характер. И в конечном счёте не остановят распространение самой технологии и развитие соответствующей инфраструктуры. Прежде всего нужно отметить ложность некоторых исходных допущений относительно согласия, уведомления и выбора, которые присутствуют в существующих законах. Информированное согласие как механизм регулирования наблюдения и обработки данных полностью бесполезно. Даже если бы людям всецело принадлежало право контролировать свои данные, они бы всё равно не смогли им воспользоваться в полной мере.

И всё же законодатели и сама отрасль пытаются сдвинуться с мёртвой точки. Но в этих нормах, как и в большинстве норм конфиденциальности цифровой эры, есть много пробелов. Одни законы касаются только сбора или хранения данных и не затрагивают то, как они используются. Другие применимы лишь к компаниям или правительству и настолько неоднозначны, что позволяют избежать последствий за различные противоправные действия. И чтобы прочувствовать преимущества технологии распознавания лиц, которую так расхваливают, потребуется больше камер, лучшая инфраструктура и необъятные базы данных.

Будущее технологии распознавания лиц

Технология распознавания лиц открывает безграничные возможности отслеживать информацию о личности и перемещениях человека. А также практически мгновенно сохранять, распространять и анализировать её. Развитие этой технологии в будущем может привести к тому, что конфиденциальность частной информации человека будет постоянно нарушаться. Благополучие человечества возможно лишь в том случае, если будет введён запрет на технологии распознавания лиц, прежде чем эти системы слишком прочно войдут в повседневную жизнь. Иначе людям будет знаком только мир, в котором при каждом появлении в общественном месте их будут автоматически идентифицировать, заносить информацию в профиль и, возможно, использовать её. В таком мире те, кто выступает против технологии распознавания лиц, будут дискредитированы, вынуждены замолчать или устранены.

Современных интегрированных систем безопасности способны решать задачи любой сложности на всевозможных объектах промышленного, социального и бытового назначения. Очень важными инструментами охранных комплексов являются системы видеонаблюдения, и требования, предъявляемые к функциональным возможностям сегмента, неуклонно растут.

Комплексные системы безопасности

Единая платформа включает в себя модули охранно-пожарного оборудования, контроля и управления доступом, видеонаблюдения или охранного телевидения (СОТ). Функции последнего до недавнего времени ограничивались видеомониторингом и регистрацией ситуации на объекте и прилегающей территории, архивацией и хранением данных. Классические видеосистемы обладают целым рядом существенных недостатков:

• Человеческий фактор. Неэффективная работа оператора при трансляции большого объема информации.
• Невозможность оперативного вмешательства, несвоевременный анализ.
• Значительные временные затраты для поиска и идентификации события.

Развитие цифровых технологий привели к созданию "умных" автоматизированных систем.

Сила в интеллекте

Базовым принципом интеллектуальной является видеоаналитика - технология, базирующаяся на методах и алгоритмах распознавания образов и автоматизированного сбора данных в результате анализа видеопотока. Такое оборудование без участия человека способно обнаружить и отследить в реальном времени заданные цели (автомобиль, группа людей), потенциально опасные ситуации (задымление, возгорание, несанкционированное вмешательство в работу видеокамер), запрограммированные события и своевременно выдать тревожный сигнал. За счет фильтрации не представляющих интереса видеоданных значительно снижается нагрузка на коммуникационные каналы и архивную базу.

Наиболее востребованное средство видеоаналитики - система распознавания лиц. В зависимости от выполняемых функций и поставленных задач к оборудованию предъявляются определенные требования.

Программно-аппаратные средства

Для эффективной работы системы используют несколько типов IP-видеокамер с различными эксплуатационными характеристиками. Обнаружение объекта на подконтрольной территории фиксируют камеры панорамного обзора с разрешением от 1 Мп и фокусным расстоянием от 1 мм и наводят на него сканирующие устройства. Это более совершенные камеры (от 2Мп, от 2 мм), производящие распознавание по простым методикам (3-4 параметра). Для идентификации объекта используют камеры с хорошим качеством изображения, достаточным для применения сложных алгоритмов (от 5 Мп, 8-12 мм).

Наиболее популярные программные продукты для распознавания лиц "Face Интеллект" (разработчик - компания House Control), Face director (компания "Синезис) и VOCORD FaceControl (VOCORD) демонстрируют:

• Высокую вероятность идентификации объекта (до 99 %).
• Поддержку широкого диапазона углов поворота видеокамер.
• Возможность выделения лиц даже в плотной пешеходной массе.
• Вариативность составления аналитических отчетов.

Основы распознавания образов

Любые биометрические системы распознавания базируются на выявлении соответствия считываемых физиологических характеристик личности определенному заданному шаблону.

Сканирование происходит в режиме реального времени. IP-камера транслирует видеопоток на терминал, и система распознавания лиц определяет соответствие изображения хранящимся в базе данных фотографиям. Существует два основных метода. Первый основан на статических принципах: по результатам обработки биометрических параметров создается электронный образец в форме уникального числа, соответствующего конкретной личности. Второй метод моделирует "человеческий" подход и характеризуется самообучаемостью и робастностью. Идентификация личности по видеоизображению происходит с учетом возрастных изменений и других факторов (наличие головного убора, бороды или усов, очков). Такая технология позволяет работать даже со старыми фотографиями и, в случае необходимости, с рентгеновскими снимками.

Алгоритм поиска лиц

Самая распространенная методика детектирования лиц - с использованием каскадов Хаара (наборов масок).

Маска представляет собой прямоугольное окно с различной комбинацией белых и черных сегментов.

Механизм работы программы следующий: видеокадр покрывается набором масок, и по результатам свертки (подсчет пикселей, попавших в белые и черные секторы) подсчитывается разность, сравниваемая с некой пороговой величиной.

Для улучшения работы классификатора создаются положительные (кадры, где присутствуют лица людей) и отрицательные (без таковых) обучающие выборки. В первом случае результат свертки выше порогового значения, во втором - ниже. Детектор лиц с допустимой погрешностью определяет сумму сверток всех каскадов и при превышении порога сигнализирует о присутствии лиц в кадре.

Технологии распознавания

После детектирования и локализации на предварительном этапе происходит яркостное и геометрическое выравнивание изображения. Дальнейшие действия - вычисление признаков и идентификация - могут осуществляться различными методами.

При сканировании лица анфас в помещении с отличной освещенностью хорошие результаты демонстрируют алгоритмы, работающие с двухмерными изображениями. Анализируя уникальные точки и расстояния между ними, система распознавания лиц определяет факт идентификации по коэффициентам различия между "живым" снимком и зарегистрированным шаблоном.

Трехмерные технологии устойчивы к изменению светового потока, допустимое отклонение от фронтального ракурса - до 45 градусов. Здесь анализу подвергаются не только точки и линии, но и свойства поверхностей (кривизна, профиль), метрика расстояний между ними. Для работы таких алгоритмов необходимо максимальное качество видеозаписи с частотой до 200 кадров/с. Основу системы составляют стереовидеокамеры с матрицей от 5 мегапикселей, высоким оптическим разрешением и сведенной до минимума погрешностью синхронизации. Дополнительно они соединяются специальным тактирующим кабелем для передачи синхроимпульсов.

Состояние современного рынка систем

Первые ввиду их высокой стоимости, разрабатывались только для государственных военных объектов и лишь в середине 90-х годов стали доступны коммерческим организациям. Стремительное развитие технологий и позволило увеличить точность систем и расширить сферу их применения. На рынке нашей страны ведущие позиции принадлежат американским и западноевропейским производителям охранных систем. Лидером продаж является оборудование корпораций ZN Vision Technologies и Visionics. Наиболее перспективными среди отечественных разработчиков выглядят исследования и продукты компаний "Вокорд", NTechLab, "Солинг", ООО "ВижнЛабс" и группы "ЦРТ", которые, кроме прочего, занимаются еще и адаптацией зарубежных комплексов к российским условиям.

Компьютерный фейсконтроль

Самая обширная область применения бесконтактной идентификации - борьба с терроризмом и криминалом. Изображение лица преступника хранится в базе данных. В местах массового скопления народа (аэропорты, вокзалы, ТРЦ, спортивные учреждения) ведется съемка людского потока в режиме реального времени на предмет выявления лиц, находящихся в розыске.

Следующая сфера - системы контроля управления доступом: образец фотоизображения на электронном пропуске сравнивается с моделью, полученной в результате обработки данных с видеокамер. Процедура происходит мгновенно, не требуя от проходящих каких-либо дополнительных действий (в отличие от сканирования сетчатки глаза или дактилоскопии).

Еще одна стремительно развивающаяся отрасль - маркетинг. Интерактивный рекламный щит, просканировав лицо человека, определяет его пол и возраст, визуализирует только ту рекламу, которая будет потенциально интересна клиенту.

Тенденции и перспективы развития

Очень востребованы системы распознавания лиц в банковском секторе.

По итогам прошлого года, руководству "Почта Банка", после установки в своих офисах 50000 интеллектуальных видеокамер, удалось сэкономить миллионы рублей за счет профилактики мошенничества в сегментах кредитования и платежей. Специалисты утверждают, что к 2021 году будет создана необходимая инфраструктурная сеть и любые операции в банкоматах станут возможными только после биометрической идентификации лица клиента.

В ближайшее десятилетие высокие технологии позволят открыть сеть магазинов полного самообслуживания: покупатель проходит перед витринами, выбирает понравившийся товар и уходит. Система распознавания лиц и образов определит личность покупателя, покупки и спишет с его счета необходимую сумму.

Ведутся работы по созданию систем распознаванию психоэмоционального состояния. Анализ человеческих эмоций будет востребован в мультимедийных сферах: анимации, кинематографе, индустрии создания компьютерных игр.

В NtechLab в мае этого года вложился фонд Impulse, связанный с Романом Абрамовичем. А в VisionLabs инвестировал в 2016 г. венчурный фонд АФК «Система» Sistema VC.

По данным исследовательской компании MarketsandMarkets, которые приводит Bloomberg, к 2021 г. объем рынка распознавания лиц достигнет $6,84 млрд. В 2016 г. он был вдвое меньше – $3,35 млрд.

Мошенники не пройдут

Григорий Бакунов, занимающий в «Яндексе» должность директора по распространению технологий, создал сервис, проектирующий уникальный случайный макияж, позволяющий избежать идентификации. Об этом он сообщал в своем telegram-канале. Проект команды основывался на алгоритме, который на основе оригинальной фотографии подбирал новый образ по принципу «антисходства». Затем на основе полученного результата визажист составлял план макияжа, после чего он наносился на лицо модели. Но затем разработчик решил свернуть проект. Объяснил он этот шаг соображениями совести: «Слишком уж велик шанс использовать продукт не для добра, а вовсе с другими целями». Алгоритмы, которые тестировали этот макияж, уже устарели, а современные алгоритмы распознают лицо даже с таким макияжем, уверяет представитель VisionLabs.

Самое масштабное внедрение технологии распознавания лиц среди российских банков произошло у «Почта банка» (создан ВТБ и «Почтой России»), рассказывает генеральный директор компании VisionLabs Александр Ханин. Сейчас 50 000 рабочих мест сотрудников банка оборудованы специальными камерами, которые умеют распознавать лицо, рассказывает советник предправления «Почта банка» Павел Гурин. В банке есть три базы изображений – фотографии сотрудников, клиентов банка и мошенников. Каждая фотография хранится в зашифрованном виде, как набор символов. Перед началом работы с клиентами сотрудник должен войти в систему банка. Для подтверждения личности он не только вводит пароль, но и фотографирует себя. После этого специальная программа преобразует фотографию в код и сравнивает его с кодом, хранящимся в базе. Если они совпадают, сотрудник начинает работу. Систему распознавания лиц используют и для внутренней аттестации, чтобы один не проходил тесты за другого и чтобы никто не мог зайти под чужим паролем и провести незаконную транзакцию.

Когда приходит клиент, камера верифицирует его аналогичным образом. Кроме того, программное обеспечение сравнивает изображение клиента с базой мошенников. Она пополняется и собственными усилиями банка, и с помощью межбанковского взаимодействия.

Деньги по фотографии

У «Тинькофф банка» нет отделений. Но по закону представитель банка обязан провести личную встречу с клиентом, поэтому работники «Тинькофф» фотографируют его с помощью специального мобильного приложения, которое преобразует изображение в обезличенный код, рассказывает директор по коммуникациям «Тинькофф банка» Дарья Ермолина. Дальше система сравнивает код с базой данных. Это позволяет убедиться, что перед представителем именно тот человек, который подавал документы, и что он не мошенник, а также сократить время обработки заявки.

«Открытие» внедрило денежные переводы по фотографии с помощью технологии распознавания лиц, рассказал директор по инновациям банка «Открытие» Алексей Благирев. Для этого достаточно сфотографировать получателя в мобильном приложении или загрузить его фотографию – система сама найдет данные человека в базе, чтобы отправить ему деньги.

Распознавание в цифрах

1,5 млрд руб.
общая сумма кредитов, которую «Почта банк» не выдал мошенникам благодаря использованию технологии распознавания лиц
70%
правонарушений (включая нарушения на дорогах) раскрывается с помощью систем видеонаблюдения в Москве
1 млрд фотографий из базы способен в режиме реального времени распознавать алгоритм российского стартапа NtechLab
117 млн человек – их фотографии есть в полицейской базе распознавания лиц США, это примерно половина взрослых американцев

Сбербанк в июле установил в Москве тестовый банкомат, где для совершения операций со счетом нужно только сфотографироваться, а не прикладывать пластиковую карту, рассказал представитель банка. Эксперимент продлится до конца 2017 г., после чего банк решит, внедрять ли технологию дальше. «Тинькофф банк» также сообщил о тестировании идентификации клиентов в банках.

Сбербанк использует технологию распознавания лиц при выдаче кредитов с 2014 г.

Прививка от очередей

В ритейле распознавание лиц используется, чтобы мотивировать покупателей, говорит генеральный директор компании NtechLab Михаил Иванов. Если человека узнают на входе в магазин и видят его историю покупок, то сотрудники магазина лучше знают, что ему предложить, объясняет Иванов. Например, если он покупал в магазине электроники телевизор, сотрудник его узнает, обратится по имени и предложит приобрести новый пульт.

В «Дикси» тестировали распознавание лиц клиентов для определения гендерного состава клиентов и для таргетированной рекламы в кассовой зоне и торговом зале, говорит директор IT-департамента ГК «Дикси» Владимир Муравьев. В X5 Retail Group технологию распознавания лиц используют пока в тестовом режиме – чтобы уменьшать длину очередей на кассах и для оптимизации торгового пространства. Система распознавания лиц может определить, сколько человек стоит в очереди, и отправить сигнал о том, что необходимо открыть дополнительную кассу. Видеоаналитика помогает проследить, где в магазине проходит больше людей, на что они обращают внимание, чтобы потом правильно расположить товары и промоматериалы.

Зона повышенной безопасности

Самый развитой мировой рынок технологии распознавания лиц – в сфере безопасности, говорит Иванов. В США лицевая биометрия широко внедрена на государственном уровне и используется сотрудниками полиции – в том числе и для проверки при выдаче водительских прав, рассказывает он. Кроме того, США и Европа используют идентификацию по лицу на паспортном контроле при пересечении границы.

Российские компании также предлагают использовать технологию распознавания лиц в сфере безопасности. Так, среди основных клиентов отечественной компании «Центр речевых технологий» – крупные стадионы. Когда болельщик приходит на стадион и прикладывает к валидатору именной абонемент, камера над валидатором подтверждает, что войти на стадион пытается именно владелец абонемента. Система не позволяет войти на спортивный объект людям из черного списка фанатов. Также «Центр речевых технологий» внедрил технологию распознавания лиц в аэропорту Южно-Сахалинска: когда туда заходят люди, которые находятся в розыске, система отправляет уведомление полиции и службе безопасности аэропорта.

Компания Magic Ашота Габрелянова запустила игру, в которой для управления используется мимика пользователя, рассказал сам Габрелянов на своей странице в Facebook. В первой версии игры пользователю нужно уничтожать злых персонажей четырех разных цветов с помощью оружия, которое управляется мимикой – она распознается с помощью нейросетей. Например, для использования желтой пушки нужно изобразить радость, для красной – сделать рассерженное лицо.

NtechLab также разрабатывает продукт в области безопасности, который нужен госструктурам и спецслужбам: это софт, который находит людей по доступным базам, работает с их документами.

Большое будущее

В ближайшие годы технологии анализа лиц будут развиваться в двух направлениях, считает Ханин. Первое – переход к пониманию поведения человека: сейчас уже мало понимать, кто изображен на фотографии, важно знать, как человек себя ведет в разных ситуациях, например на собеседовании или при посадке на рейс. Второе направление – это встраивание чипов с компьютерным зрением в устройства, чтобы они смогли не только идентифицировать пользователя, но и проанализировать потоковое видео. Например, показать, когда конкретный человек заходил в помещение, или построить 3D-аватар прямо в телефоне.

Благодаря технологии распознавания многие удивительные вещи станут реальными: человек только посмотрит на чайник – и он автоматически нагреет воду, говорит Иванов.

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

Лицо человека уникально, технологии биометрического распознавания лиц точны и доступны. Если сложить два этих факта, можно смело делать прогноз: идентификация человека по лицу имеет все шансы стать одним из основных способов подтверждения личности.

Сергей Щербина, директор по маркетингу компании «Вокорд», на пяти примерах показывает, в каких областях эта технология уже работает.

Сегодня на рынке представлены сразу несколько типов подобных систем и выполняют они разные по уровню сложности задачи: от дистанционного распознавания в толпе до учета рабочего времени в офисе. Решения для распознавания лиц доступны заказчикам на разных платформах – это серверная архитектура, мобильные и встраиваемые решения и облачные сервисы.

Современные системы работают на нейросетевых алгоритмах глубокого обучения, поэтому точность распознавания максимальная даже для изображений низкого качества, они устойчивы к поворотам головы и обладают другими преимуществами.

Пример 1. Общественная безопасность

Обеспечение безопасности – это своего рода отправная точка, с которой началось внедрение систем биометрической идентификации. Системы дистанционного распознавания лиц применяются для обеспечения безопасности объектов массового нахождения людей.

Самая сложная задача – идентификация человека в толпе.

Так называемое некооперативное распознавание, когда человек не взаимодействует с системой, не смотрит в объектив камеры, отворачивается или пытается скрыть лицо. Например, на транспортно-пересадочных узлах, метро, крупных международных мероприятиях.

Кейсы

Одним из самых значимых проектов 2017 для нашей компании стала крупнейшая международная выставка EXPO-2017, проходившая в Казахстане этим летом. В системе дистанционного биометрического распознавания лиц применялись специализированные камеры.

Выделение лиц в кадре происходит в самой камере и на сервер передается только изображение лица, это разгружает канал и существенно снижает затраты на сетевую инфраструктуру. Камеры контролировали четыре входные группы, в разных частях комплекса. Архитектура системы была разработана таким образом, что входные группы работали по отдельности или все вместе, при этом корректная работа системы обеспечивалась всего 4 серверами и 48 камерами.

С помощью видеоаналитики в режиме онлайн на крупных территориально-распределенных объектах ищут подозреваемых, пропавших людей, расследуют происшествия и инциденты, ведут анализ пассажиропотоков.

В некоторых аэропортах до конца 2017 года биометрия начнет применяться и для регистрации пассажиров на рейс. По данным портала Tadviser , системы «умных гейтов» в аэропортах планируют также внедрить 12 европейских стран (Испания, Франция, Нидерланды, Германия, Финляндия, Швеция, Эстония, Венгрия, Греция, Италия, Румыния).

А следующим шагом должно стать внедрение систем распознавания лиц для прохождения пограничного и миграционного контроля. При государственной поддержке внедрение идентификации по лицу может стать такой же обыденностью, как рамки металлодетекторов в перспективе ближайших трех-пяти лет.

Пример 2. Знать своего покупателя в лицо

Бизнес тоже делает ставку на биометрическую идентификацию по лицу. В первую очередь, это розничная торговля.

Системы распознают пол и возраст покупателей, частоту и время посещения торговых точек, аккумулируют статистику по каждому отдельному магазину сети.

После этого для отдела в автоматическом режиме выводятся подробные отчеты как в целом по сети, так и с разбивкой по торговым точкам. На основе этих отчетов удобно составлять «портрет клиента», планировать эффективные маркетинговые кампании.

К сожалению, мы не можем разглашать заказчиков. В их числе крупнейшие ритейлеры и DIY (Do It Youself) сети, в ассортименте которых присутствует дорогой инструмент и комплектующие.

Как это работает

Многие опасаются утечек конфиденциальной информации, но мы особо подчеркиваем, что никакие личные данные распознанных людей не хранятся в архивах. Более того, хранится даже не изображение, а его биометрический шаблон, по которому изображение не восстановить.

При повторных визитах «подтягивается» биометрический шаблон лица, поэтому система точно знает, кто и сколько раз был в магазине. За сохранность личных данных можно быть спокойным.

Для небольших магазинов, автосалонов, аптек механизм сбора маркетинговой аналитики реализован в облачном сервисе распознавания. Для предприятий малого и среднего бизнеса такой вариант является более предпочтительным, поскольку не требует затрат на серверное оборудование, найм дополнительного персонала, обновление софта и так далее Это, во-первых, удобный инструмент для оценки эффективности торговых точек, а во-вторых, отличный помощник для выявления воров. То есть одна система выполняет сразу несколько функций.

Пример 3. Системы контроля и управления доступом

Помимо вышеперечисленных функций, систему распознавания лиц удобно применять как альтернативу Proximity-картам в системах контроля и управления доступом (СКУД).

Они имеют ряд преимуществ: обеспечивают высокую достоверность распознавания, их невозможно обмануть, скопировать или украсть идентификатор, их легко интегрировать с существующим охранным оборудованием. Можно даже использовать уже имеющиеся камеры наблюдения. Системы биометрической идентификации лиц работают дистанционно и очень быстро с фиксированием событий в архиве.

На базе биометрической СКУД удобно вести учет рабочего времени сотрудников, особенно в крупных офисных центрах.

Кейс

Мы внедрили такую систему на крупном индийском предприятии, которое специализируется в сфере логистики в прошлом году. Число постоянных сотрудников – более 600 человек. При этом компания работает в круглосуточном режиме и практикует «плавающий» трудовой график. С помощью нашей системы дистанционной биометрической идентификации заказчик получил полный и достоверный учет рабочего времени сотрудников, инструмент превентивной безопасности объекта и СКУД.

Пример 4. Пропуск болельщика на стадион

В момент покупки билета в кассах лицо каждого покупателя автоматически фотографируется и подгружается в систему. Так формируется база посетителей матча. Если покупка была через интернет или мобильное приложение, то авторизация возможна удаленно с помощью «селфи». В дальнейшем, когда человек придет на стадион, система его распознает без всяких паспортов.

Идентификация посетителей спортивных соревнований стала обязательной согласно Федеральному закону № 284-ФЗ «О внесении изменений в статью 20 Федерального закона «О физической культуре и спорте в Российской Федерации» и статьи 32.14 Кодекса Российской Федерации об административных правонарушениях.

На стадион пройдет именно тот, кто купил билет, передать билет другому лицу или пройти по поддельному билету невозможно. Дистанционное распознавание лиц на стадионах работает по такому же принципу, как на крупных территориально-распределенных транспортных объектах: если человек внесен в списки лиц, которым доступ на стадион запрещен, система его не пропустит.

Кейс

В марте 2016 года в рамках совместного проекта Вокорда и Ханты-Мансийского филиала ПАО «Ростелеком» система дистанционного распознавания лиц применялась для обеспечения безопасности Кубка мира по биатлону, проходившего в Ханты-Мансийске. С 2015 года такая же система успешно работает в многофункциональном спортивном комплексе «Арена Омск». Он входит в шестерку самых больших спортивных сооружений России, является крупнейшим спортивно-развлекательным объектом Сибири и базой хоккейного клуба «Авангард».

Пример 5. Интернет-банкинг и банкоматы

Еще одной нишей, в которой обосновалось распознавание лиц, является банковская сфера. Здесь внедрение новых технологий проходит интенсивно, поскольку финансовый сектор больше других заинтересован в достоверности и сохранности персонифицированной информации.

Сегодня биометрия постепенно начинает, если не вытеснять привычные и устоявшиеся «бумажные» документы, то идти с ними вровень. При этом существенно повышается степень защиты при проведении платежей: для подтверждения транзакции достаточно посмотреть в камеру своего смартфона. При этом сами биометрические данные никуда не передаются, соответственно, перехватить их невозможно.

Внедрение технологий биометрической идентификации напрямую связано с массовым использованием электронных сервисов и устройств, развитием интернет-торговли и распространением пластиковых карт взамен наличных денег.

С появлением высокопроизводительных графических процессоров (GPU) и сверхкомпактных аппаратных платформ на их базе – таким как NVIDIA Jetson – распознавание лиц начало внедряться в банкоматы. Теперь снять наличные или провести операции по счету может только владелец карты, например, через банкоматы Тинькофф-банка . А PIN-код скоро может уйти на пенсию.