Системы распознавания лиц активно внедряют во всём мире. Ожидается, что рынок систем распознавания лиц вырастет с 4 миллиардов долларов в 2017 году до 7,7 миллиарда долларов в 2022. Это связано с тем, что полученные данные используются во многих сферах — от наблюдения до маркетинга.
Некоторые страны приняли эту технологию с большей готовностью, чем другие. Например, Китай использует систему распознавания лиц для расового профилирования. В Европе система нашла своё применение в магазинах — с её помощью разыскивают воров. Развивается технология и в России: за 2019 год в Москве число видеокамер, подключенных к системе распознавания лиц, увеличилось с 1,5 тысячи до 105 тысяч. С 1 сентября 2020 года такие камеры появятся в Московском метрополитене. Вот главное, что нужно знать о набирающей популярность технологии.
Как работает система распознавания лиц?
Процесс распознавания лица проходит в несколько шагов. Технологии постоянно совершенствуются, но, как правило, следующие четыре этапа остаются неизменными.
- Обнаружение лица
Прежде всего камера должна понять, что перед ней находится лицо. Быстрее всего это происходит, когда объект наблюдения смотрит прямо в объектив, но для устройств последних поколений это не является обязательным условием.
- Анализ изображения
На этом этапе камеры измеряют расстояние между ключевыми ориентирами на человеческом лице. Эти ориентиры включают в себя расстояние между глазами, от лба до подбородка, от глаз до ушей и размер носа. Также камеры обращают внимание на цвет и текстуру кожи.
- Преобразование изображения в код
Специальное программное обеспечение преобразует полученную с камер информацию в математическую формулу. Создаётся так называемый «отпечаток лица».
- Поиск совпадений
На финальном этапе система распознавания лиц сравнивает полученный «отпечаток» с другими изображениями в базе данных. Любые совпадения, которые проходят предварительно установленный порог, ранжируются и отображаются. Чем выше порог, тем ниже количество ложных срабатываний.
Как создаются базы данных?
Данные производят сами люди. Мы ежедневно выкладываем тысячи снимков в Instagram, Facebook и другие социальные сети. Эти изображения впоследствии объединяются в массивные базы данных. Они используются для обучения нейронных сетей — опоры современного искусственного интеллекта для обнаружения и распознавания лиц.
Насколько точны системы распознавания лиц?
Точность может различаться в зависимости от ряда факторов. Когда все фотографии (снимки с камеры и фотографии из базы данных) представлены в высоком качестве, вероятность ошибочного совпадения крайне мала. Но это идеальные условия, которых тяжело достичь в реальности. На практике большая часть изображений оказывается размытой или плохо освещенной, а люди на снимках часто отводят взгляд от камеры или, например, закрывают лицо шарфом. Всё это снижает точность совпадений, но технологические фирмы постоянно улучшают свои системы. Например, сейчас ведётся работа над алгоритмами, которые смогут идентифицировать людей в масках, капюшонах и других закрывающих лицо предметах.
