АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Распознавание лиц

Распознавание лиц — практическое приложение теории распознавания образов, в задачу которого входит автоматическая локализация лица на фотографии и, в случае необходимости, идентификация персоны по лицу. Функцию идентификации людей на фотографиях уже активно используют в программном обеспечении для управления фотоальбомами (Picasa, iPhoto и др.).

В основу работы биометрической системы распознавания лиц заложен принцип построения и сравнения математических моделей лица, что позволяет с высокой точностью идентифицировать или верифицировать личность.

Технология

Методы автоматического распознавания лиц

Задача идентификации и распознавания лиц — это одна из первых практических задач, которая стимулировала становление и развитие теории распознавания и идентификации объектов.

Интерес к процедурам, лежащим в основе процесса узнавания и распознавания лиц, всегда был значительным, особенно в связи с возрастающими практическими потребностями: охранные системы, верификация, криминалистическая экспертиза, телеконференции и т. д. Несмотря на ясность того житейского факта, что человек хорошо идентифицирует лица людей, совсем не очевидно, как научить ЭВМ проводить эту процедуру, в том числе как декодировать и хранить цифровые изображения лиц. Ещё менее ясными являются оценки схожести лиц, включая их комплексную обработку. Можно выделить несколько направлений исследований проблемы распознавания лиц:

  • нейропсихологические модели;
  • нейрофизиологические модели;
  • информационно — процессуальные модели;
  • компьютерные модели распознавания.

Проблема распознавания лиц рассматривалась ещё на ранних стадиях компьютерного зрения. Ряд компаний на протяжении более 40 лет активно разрабатывают автоматизированные, а сейчас и автоматические системы распознавания человеческих лиц: Smith & Wesson (система ASID — Automated Suspect Identification System); ImageWare (система FaceID); Imagis, Epic Solutions, Spillman, Miros (система Trueface); Vissage Technology (система Vissage Gallery); Visionics (система FaceIt).

Технологии распознавания лиц позволяют производить автоматический поиск и распознавание лиц в графических файлах и видеопотоке.

История

В первых исследованиях по компьютерному зрению осуществлялось построение модели простых геометрических тел по нескольким изображениям проекций[1]. Результаты этого исследования применялись в роботах, которые собирали конструкции из разбросанных по столу деталей. Большинство ранних исследований по распознанию лиц не были публично представлены, что затрудняет исторический анализ. Первые системы распознания лиц были полуавтоматическими и требовали, чтобы оператор вручную осуществлял локализацию признаков на изображении (такие как глаза, уши, нос и рот). После чего система вычисляла расстояния до опорной точки, которые в дальнейшем и использовались для сравнения моделей.

Первые эксперименты в области машинного распознавания лиц представил в 1960-х годах Вуди Бледсо — профессор Техасского университета в Остине, исследователь искусственного интеллекта. Его рабочая группа создала базу из 800 снимков людей в разных ракурсах. Далее ученые размечали лица 46 точками-координатами с помощью прототипа современного планшета. Посредством специального алгоритма система разворачивала лица под разными углами, работали с масштабом. На втором этапе алгоритм использовал 22 измерения, действуя согласно байесовской теории принятия решений — чтобы общий вывод был максимально точным. В итоге система, разработанная Бледсо, справлялась в 100 раз быстрее[2].

В 1971 году была опубликована работа[3] , представляющая использующие 21 признак (такие как цвет волос, толщина губ и др.) для полуавтоматического распознавания.

Eigenface - одна из ранних полностью автоматических систем. Она была представлена в 1991 году [4]. Метод, положенный в ее основу, заключается в нахождении главных компонент из нормализованных изображений обучающей выборки.

Опасность для свободы

По мнению некоторых специалистов, развитие технологии распознавания лиц представляет потенциальную опасность для свободы личности[5].[6]

Применение

Концепция умного города

Одной из опций "Умного города" является оплата какой-либо услуги, используя свои лица. В китайском городе Инчуань, столица провинции Нинся - это концепция реализовано полностью, эьл единственный смартгород в мире, где необязательно иметь с собой деньги, банковскую карту или же проездные[7].

Идентификация погибших

В ходе военных действий на Украине используется программное обеспечение американской компании Clearview AI[8].Clearview используется не только для идентификации погибших в Украине. Компания подтвердила, что ее технология применяется для проверок на украинских контрольно-пропускных пунктах, чтобы определить врага и подозрительных лиц.

Ошибки распознавания

Известный американский специалист в области ИИ Гэри Маркус указывает на опасность ошибок при использовании распознавания лиц полицией и спецслужбами:[9]:

[Ошибочное распознавание] совершенно неприемлемо, если на карту ставится человеческая жизнь и безопасность. Автоматическое распознавание людей на фотографиях может иметь надежность 90 %, и если речь идет только о личном использовании этой технологии, то этого будет вполне достаточно. Но если её применяет полиция для поиска подозреваемых на записях камер наблюдения, то 10 % ошибок — это катастрофически много.

Кроме того, известен эффект кросс-расы, в ходе которого страдает способность человека распознавать лица людей, не относящихся к его расе.

См. также

Примечания

  1. ↑ Исаев Андрей Львович, Газаров Денис Андреевич, Евсеев Сергей Дмитриевич. Распознавание лиц по изображениям // Символ науки. — 2017. — № 4.
  2. ↑ Айткенова М.К., Кусаинова Улжан Болатовна, Нуран Шарапат Кайраткызы. ТЕХНОЛОГИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ // Наука и реальность/Science & Reality. — 2022. — № 2 (10).
  3. ↑ A.J. Goldstein, L.D. Harmon, A.B.Lesk, "Identification of Human Faces", Proc. IEEE, May 1971, Vol. 59, No. 5, 748-760.
  4. ↑ M.A. Turk and A.P. Pentland, "Face Recognizing Using Eigenfaces", Proc. IEEE, 1991, 586-591.
  5. ↑ Смит, Браун, 2021, Глава 12, с. 217.
  6. ↑ Абдуллаев А.И. РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ ЛИЦА // Мировая наука. — 2021. — № 4 (49).
  7. ↑ Бекболов Абылай Асқарұлы, Самойлов Константин Иванович. Международный опыт формирования смартгородов // Наука и образование сегодня. — 2020. — № 3 (50).
  8. ↑ Ukraine uses facial recognition to identify dead Russian soldiers, minister says Архивная копия от 16 мая 2022 на Wayback Machine, Reuters, March 24, 2022
  9. ↑ Маркус, Дэвис, 2021, с. 221.

Литература

  • Айткенова М.К., Кусаинова Улжан Болатовна, Нуран Шарапат Кайраткызы. ТЕХНОЛОГИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ // Наука и реальность/Science & Reality. — 2022. — № 2 (10).
  • Друки А. А. Система поиска, выделения и распознавания лиц на изображениях // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. — 2011. — Т. 318, № 5. — С. 64—70.
  • Брэд Смит, Кэрол Браун. IT как оружие. Какие опасности таит в себе развитие высоких технологий = Brad Smith, Caroll Ann Browne. Tools and Weapons: The Promise and the Peril of the Digital Age. — М.: Альпина Паблишер, 2021. — 352 с. — ISBN 978-5-9614-4017-1..
  • Гэри Маркус, Эрнест Дэвис. Искусственный интеллект: Перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять = Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust. — М.: Интеллектуальная Литература, 2021. — 304 с. — ISBN 978-5-907394-93-3.

Ссылки

Категории