Kaj morate vedeti o tehnologiji prepoznavanja obrazov
Tehnologije / / December 19, 2019
Zaur Abutalimov
Direktor službe izdelek oblak video nadzor in video analitiko za podjetja Ivideon.
Elena Glazkova
Trženje Ivideon.
Za državo, prepoznavanje obrazov - pomemben del varnostnega sistema in impresivna proračunska postavka. Za novinarje - bodisi rešitev ali instrument svetovne zarote. Za podjetja - orodje ali izdelka. Na čigavi strani niti sprejeti, osnovna vprašanja še vedno ostajajo. Odgovori na teh uporabnikov rutinsko iskanje po internetu (v povprečju 28 704 poizvedbo na temo prepoznavanje obrazov v mesecu), vendar pa predstava ni vedno. Da bi popravili situacijo.
Kaj je prepoznavanje obrazov
Ločeni muhe iz zarebrnice. Uporabniki vse bolj soočajo s prepoznavanjem obrazov na lastne pametne telefoneKadar se uporablja biometrična identifikacija za odklepanje naprave in dostop pridobili samo lastniku podatkov bi. V postopku priznavanja nujno vključena 3D-kamero, je bilo mogoče prevarati foto pripomoček.
Vendar pa je identifikacija posameznikov v realnem času in realnih pogojih, v tem primeru pa je neločljivo povezana z video nadzornih sistemov, kjer ljudje dobesedno "iztrgal stran" od streljanja kamere video tok.
Predstavljajte si, visokokakovostne sodoben video kamero, ki se nahaja tik nad povprečno višino človeka v dobro osvetljenem mestu. Pred njenim vsak dan traja približno enak znesek približno istih ljudi. Premik niso zelo hitro.
Zajeti video lahko shranite v arhiv v oblaku. Kamera povezuje analitični modul: kompleksno kombinacijo algoritmov (umetna inteligenca, Nevronske mreže, to je vse), plus uporabniški vmesnik. Modul "zagrabi" obraz stream video, določa spol in starost, in podatkov postavlja v bazi podatkov.
Postopoma slika postane večji. Sistem si zapomni vse odkrite obraze samodejno in jih shrani v datoteko, in si s toleranco določa dodatne podatke: ime, položaj, status, in druge oznake ( "VIP-gost" ali "lopov"). Lahko naložite fotografijo želene osebe, in modul našli arhiv pri odkrivanju vse te osebe.
Ko oseba z oznako spet poteka pred kamero, sistem to zazna kot pomemben dogodek in pošlje potisni obvestilo zainteresiranim uporabnikom.
Zaznavanje obraza priznanje v kontekstu - to je stanje, ko je algoritem v bistvu ugotovil, da je oseba, ki je pred njim, namesto da jabolko ali sirena z Starbucks skodelic. Računalniško moč, potrebno ga je prvič, da to stori, in šele nato se lahko primerja z bazo podatkov ali osebe, da se spomnimo.
Če ste prebrali prejšnje nekaj odstavkov do konca, čestitke, zdaj veste, kako zaznavanje obrazov v idealnih razmerah. Opis primeren za vsak sistem, od tistih, ki se uporabljajo v moskovski metro, za manjše poslovne rešitve.
Glavna stvar razumeti: idealna situacija v resničnem življenju ustvariti težko, še posebej, ko gre za celotno mesto, ne v pisarni ali v trgovini. Na primer, v podzemni veliko ljudi, vsi različni, gredo hitro. Kamere potrebujejo veliko, da so vredni denarja, postavite jih potrebujejo usposobljene strokovnjake.
Ali je mogoče, da trik priznanje stranjo algoritem
Kljub primeru pogrešam, natančnost priznanja stroja je pogosto boljša od tistega, s katerim ljudje opredeljujejo obraz. Kitajska bo kmaluKitajska zgraditi ogromno bazo podatkov, prepoznavanje obrazov prepozna vsak državljan v nekaj sekundah Sistem lahko Najdi določeno osebo Med 1,3 milijarde drugih prebivalcev za 3 sekunde s točnostjo 90%.
Toda jasno je to vprašanje je težko odgovoriti, saj le popolna algoritem prepoznavanja obraza ne obstaja. Big očala lepljeni brado, gibanje za cap, visoke hitrosti, poseben make-up (na primer, naslikana na obrazu masko"Black Swan", tesnila, krogi in palice. Kako pobegniti iz sistemov za prepoznavanje obrazov, ki uporabljajo ličila) - vse to lahko zmedlo algoritem. Še posebej v kombinaciji, saj je dovolj, da prepoznaKako za goljufanje sistema za odkrivanje, ali 70% odprto obraz. Zdaj pa si predstavljajte, da morate uporabiti zgoraj navedene premike v pravem mestu. To ne zveni tako preprosto, kajne?
Ali je mogoče prepoznati posameznike spletu
Internet - kraj paradoks: ljudje tukaj lahko hkrati skrbeti, ne ugotovi, ali je vsak drugo kamero na ulicah njihove osebnosti, in resnično želijo "prepozna obraze drugih ljudi za fotografije na spletu. " Razmislite o tem linijo prepoznavanje obrazov ločeno.
programska oprema za prepoznavanje obraza - je bodisi nad modul analize (CCTV Camera + software + oblak skladiščenja), ali mehko, podobno znane (rahlo škandalozno) storitev FindFace. Danes subjekti programa priznanje prenosa "za brezplačno in brez registracije," v večini primerov, seveda nemogoče.
Sanje o uporabniku, ki vstopa poizvedbo, seveda, je, kot sledi: Pojdite na spletno stran, naložite fotografije človek posnet prikrito na podzemni, program prepozna obraz in omogoča povezavo do profila v socialnem omrežju. Aha, sem ujel! Ali pa je to: da prenos programov na računalnik, connect na njeno spletno kamero in njenega mačka raspoznaosh gobec. Uspeh - zdaj boste prejeli obvestilo, vsakič, ko mačka ukrade klobaso.
Realnost je kruta. Prva stran, ki ponuja podobne, noče na delo, in drugi - zahteva znanja programiranja Python. Bolj ali manj kot sanje aplikacijo, imenovano SearchFaceKi je pred kratkim ponovno zagnatiSearchface ponovno z dovoljenjem skozi "VKontakte". Toda socialna mreža zaprta to funkcijo imenuje FindClone. Naložite svoje fotografije in algoritem poskuša ugotoviti isto osebo v bazi socialne mreže "VKontakte". Sklicevanje na prijavo ni izdala profila, samo slike - in ni važno, ki so bili naloženi. Če je uporabnik že dolgo aktiven v socialnih omrežjih, foto vprašanje ustvaril srhljivo "biografski" učinek, če pa ne, se lahko prizna slike smeh.
Pravzaprav je primer SearchFace jasno odgovarja na vprašanje "Kako uporabljati priznanje socialne mreže obraz?". Bolj natančno, da ga cformulirovat na ta način: "Ker so socialna omrežja uporablja za prepoznavanje obrazov" Odgovor je preprost: baza podatkov. Neskončno število unikatnih kombinacij številk (to je za algoritme Facebook"VKontakte" in druge osebe, pogled na fotografiji) je osnova za usposabljanje nevronskih mrež, ki so podlaga za priznanje sklepa obraza.
Rešitve so vsi različni, in nevronska mreža je tudi drugačna, ter podrobnosti in tehnične specifikacije, kupci in dobavitelji storitev, praviloma niso razkriti. Še posebej, modul spol in priznanje starost je sposoben ugotoviti, zaradi dejstva, da se lahko učijo iz podatkov v "sošolci", "VKontakte", Instagram in Facebook.
Kot je programirana prepoznavanje obrazov
Nikoli ne bi smeli odgovoriti na vprašanja, in razvijalcev za razvijalce, če niste razvijalec. Zato smo se obrnili po pomoč k specialistu.
Dmitry Soshnikov
Član ruskega združenja za umetno inteligenco in višji strokovnjak za razvoj AI sistemov in strojnega učenja Microsoft.
Zaznavanje obraza (kot tudi druga dejavnost) - to je tipičen problem. Zato je veliko podjetij, ki zagotavljajo celovite storitve v obliki API oblaku (programiranje posrednike med aplikacijami) za visoko kakovostne rešitve za te probleme. Poleg tega, da IT-velikanov, kot sta Microsoft in Google, so prepoznavanje obrazov vključeni tudi v specializiranih podjetij, vključno z rusko. Njihovi izdelki se hitro razvijajo in zagotavljajo še bolj zanimive funkcije, kot so prepoznavanje oseb in silhuet v množici.
Sam od tal usposobiti nevronska mreža je veliko bolj zapleten. Potrebujejo veliko in kakovostno nabor vhodnih podatkov, da je več sto tisoč (ali bolje celo več!) Fotografij ljudi. Poleg tega se bo morala bistveno računalniških virov in znanja na področju umetne inteligence in strojnega učenja. Velika podjetja imajo vsa ta orodja, tako rešiti problem veliko bolje.
Prav tako je vmesna rešitev - že uporabljena za učenje nevronske mreže, na primer, OpenFace. Ta možnost je verjetno, da bo delo malo slabši od pripravljenosti storitev v oblaku, pa bo omogočila popoln nadzor nad sistemom. To bo zahtevalo določeno stopnjo razumevanja dela nevronske mreže in nevronskih omrežij okvire in, očitno, nekaj poznavanje Python, ki je pridobil popularnost kot glavni programski jezik med strokovnjaki podatkov znanosti.
Res, da je primeren za opravljanje različnih poskusov za vizualizacijo podatkov in pripravi učinkovite izračuni matriko zahvaljujoč odličnemu NumPy paketu. To ni najboljši jezik za komercialni razvoj, saj ne vsebuje nobenih učinkovitih načinov za ustvarjanje več sistemov varnostne programske opreme, pa alternative za njim na področju usposabljanja globoko nevronskih mrež še št.
Kako prepoznavanje obraza v poslovanju
Povpraševanje za prepoznavanje obrazov v fintehe, trgovina na drobno in druge vrste poslovanja neposredno povezani z večjo razpoložljivost tehnologije. Mehanika je preprost: vsa podjetja in v vseh organizacijah so nadzorne kamere, ki se uporabljajo kot orodje za zbiranje podatkov in poznejših analitiki. V svetu sistema nadzora se odstrani v zadnjem mesecu terabajtov videa v polni visoki ločljivosti, ki je, obdelava podatkov je shranjenih res veliko.
Potrebna programska oprema za analizo podatkov, se lahko "žico" na proizvajalca naprave. Kamere z video analitiko "na krovu" so ponavadi precej drage.
Alternativna - analitika v oblaku, ki je, oddaljenem podatkovnem centru, ki je povezan s katero koli poceni kamero. To je veliko ceneje, plus zagotavlja fleksibilnost - lahko prilagojene rešitve za specifične poslovni.
prepoznavanje tehnologija priljubljenost osebe na različnih področjih aktivnosti naraste. Na primer, hranilnica - eden izmed voditeljev glede na napovedi različnih odmevnih projektov prepoznavanje obrazov, in trdijo,On vas prepozna iz tisoč ATM ugotoviti strankine oči z njim v zvezi s tem lahko morda, da je "Tinkoff". Leta 2017, Sberbank pridobilaPrihranki vlagala v tehnologijo prepoznavanja obrazov 25,07% od VisionLabs podjetja, ustvarjanje programske opreme za prepoznavanje obraza. Za je finančna institucija 2018 uspelo preizkusiti prepoznavanje obrazov v Moskvi podzemne železnice, in celo ulovZahvaljujoč sistemu priznavanja Sberbank oseb, ujetih 42 kriminalci 42 kazenskih preizkusOn vas prepozna iz tisoč ATM ugotoviti strankine oči Bankomatov z identifikacijo oseb, ki so napadalci ne morejo umaknejo denarja kartic drugih ljudi, kakor tudi, da prijavijo zbiranja biometričnih podatkov (glasovno avdio, video obraza) kupcev. Aprila letos, Sberbank dobil nadzor razvijalec sistemov za prepoznavanje glasu in ljudi - »Speech Technology Center" (MDG).
Druga stvar je, da predogled, test, pilotne in nakup odločitve - ne za dejansko izvajanje. To zdaj je dejansko uporablja v hranilnici (če se uporablja), je varno reči, lahko dejansko le nemško Gref.
S trgovci na drobno vse preglednost. Dejstvo je, da so trije problemi, ki se srečujejo rešuje odkrivanje.
Prvič, krajo. Trgovin delujejo goljufi, S pogosto isti ljudje v istem omrežju. prepoznavanje obrazov omogoča določitev "viseče tatovi" in druge, že kršila red. Takoj, ko je naveden na dnu strani storilca bo šel v trgovino, se bo zaščita obveščena v messenger ali drugi primeren način.
Drugič, težave pri delu z našimi rednimi strankami. Podatki o nakupih in rojstne dneve za prilagoditev ponudbe za VIP-stranke in ljubitelje znamke, preprosto ni dovolj. Zaznavanje obraza lahko povezano z CRM - to je programsko opremo, v kateri so managerji vnesli vse podatke o vseh transakcijah organizacije. V primerih, s tatovi in priznanje VIP obraz dela približno enako: oseba, vpisana v črni ali beli seznam, in ko se ponovno pojavi, bo sistem zapiska oseba z dostopom. Spol in starost samodejno zazna, in dodatne informacije, da dodate odgovorno osebo.
Tretjič, identifikacija oseb v reteyle, ki se uporabljajo za ciljano oglaševanje. Na primer, v nekaterih trgovinah s sedežem X5 Skupina drobnoX5 vključuje računalniški vid fotoaparat prepozna obrazno mimiko in starost kupcev. Z analizo teh podatkov, sistem prikaže na zaslonu na proizvode talnih trgovanja, ki lahko zadovolji moškega. Bolj živa slika - Zadeva Lolli in Pops, velik slaščičarna v Združenih državah Amerike. Sistem prepoznavanja obraza določaVaš program zvestobe prihodnost v trgovini se bodo vnašali prepoznavanja obrazov stalne stranke in pošlje svoje pametne telefone obvestilo z izdelki, ki jih lahko Prosimo (ob upoštevanju individualnih želja in celo alergije na živila).
Še en očiten primer uporabe tehnologije v reteyle - trgovine, ne da bi trgovci in banke. Na primer, Alibaba Tao CafeAmazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Trgovina Showdown - kavarna in supermarket, ki se nahaja v Hangzhou. Prodaja pijače, prigrizke, hrano, igrače, nahrbtnike in podobno. Tao Cafe je na voljo le za uporabnike spletne strani Taobao.
Ko nakup pije sistem fotoaparata s podporo za prepoznavanje obrazov samodejno prepozna stranko, povezane s svojega računa v spletni trgovini in obdelavo plačila. Kupci gredo skozi prostor, ki je opremljen z več senzorjev, ki prepoznajo tako stranko in izdelkov. Skeniranje dela, tudi če ljudje dajo nakup v žepu ali torbi.
Kot razvija tehnologijo za prepoznavanje obraza
video nadzorni sistemi z identifikacijo posameznikov je res prevzel svetu. V Moskvi se je število kamer v letu 2019, da bi dosegliVisoka tehnologija in varnost: Koliko kamere bo pojavil v tem letu 174.000. To ne pomeni, da lahko vse te privzeto napravo prepozna osebnost: najpogosteje poročaliSistem za prepoznavanje kriminalci so želeli s kamkorderja bo deloval v Moskvi leta 2019 okoli 160 tisoč kamer s to funkcijo. Kljub temu pa ob koncu leta 2018 v Moskvi Mestni hiši napovedal, da nameravaOblasti v Moskvi v letu 2019 se bo za zamenjavo videokamero in zagon sistema obraza priznanje zamenjati vse naprave za nadzor in so povsem inovativen sistem v naslednjem letu.
Paradoks je, da je 160.000 - to ni toliko. Kitajska - zlasti v primerjavi z drugimi vodilnih iskalnikov vprašanj na temo prepoznavanje obrazov. Tam, ob koncu leta 2017 je biloIn Your Face: Kitajska je vse videnje stanje več kot 170 milijonov video nadzorne kamere in v naslednjih treh letih načrtujeTehnologija nadzor Kitajske "Big Brother" še zdaleč ni tako vse vidi, saj vlada želi, da razmišljajo povezavo z omrežjem ima okoli 400 milijonov.
Pravilno in pravilna uporaba prepoznavanje obrazov deluje v prvi vrsti za izboljšanje varnosti in udobja. Ljudje običajno penetrira hitro zaupanja v tehnologije, ki jih izločijo iz čakalne vrste na nogometni tekmi (nasmejan komora - opravili), da bi preprečili krajo in huliganstvu, ali pomoč manj porabiti za nakupe (program zvestobe). Vse to pa seveda zahteva določeno ureditev - posebej za to varstvo so narejeni zakoni osebni podatki.
V prihodnosti verjetno, obseg prepoznavanje obrazov v video nadzornih sistemov bo urejena podobno kot sedanji praksi dela z identifikacijo posameznikov na internetu. Želijo ljudje zasebnosti pač ne obremenitev presega omrežju - Delna odpoved službe SearchFace dokazuje, da je ta strategija učinkovita.
Seveda, eden ne more v nedogled omejila pri hoji po ulicah, kjer so kamere nameščene na vsaki križišče, ampak možnost, da ostane anonimen se oblikuje, če je z zahteval družba.
glej tudi🧐
- Kaj je kraja digitalno identiteto in kako zaščititi svoje podatke na internetu
- World of Big Brother: kaj lahko komora z umetno inteligenco
- V Rusiji, lahko sedaj potrditi plačila obrazu