Приложения для распознавания лиц в сфере ИИ

Представь, что ты пришёл на работу. Когда ты заходишь в офис, камера делает быстрый снимок твоего лица. За кулисами начинают работать передовые computer vision techniques. Сначала object detection используется для определения того, что на изображении присутствует лицо. Затем система размечает ключевые точки на твоем лице — расстояние между глазами, форму носа и изгиб линии подбородка. Эти детали создают уникальный цифровой код, называемый «фирменным отпечатком лица» (faceprint).

Твой фейспринт затем сравнивается с базой данных лиц сотрудников для подтверждения твоей личности. Быстрый и отлаженный процесс позволяет тебе отмечаться на работе без необходимости использования ID-карты или сканирования отпечатков пальцев. Но распознавание лиц используется не только для контроля посещаемости на рабочем месте. Оно также применяется во многих других сферах нашей жизни.

В этой статье мы рассмотрим применение распознавания лиц в различных отраслях. Мы также обсудим преимущества и этические вопросы, которые ставит перед нами эта технология.

Преимущества распознавания лиц#

Прежде чем мы погрузимся в различные способы использования распознавания лиц, давай разберемся с его преимуществами. Традиционные методы идентификации и безопасности, такие как ID-карты, пароли и ручные проверки, часто связаны с задержками, риском мошенничества и неудобствами. Технология распознавания лиц меняет это, используя передовое программное обеспечение для быстрой и точной идентификации людей. Это повышает уровень безопасности и делает многие задачи быстрее и проще.

Fig 1. Преимущества распознавания лиц.

Вот некоторые ключевые преимущества:

• Повышенная безопасность: Распознавание лиц помогает обеспечивать безопасность мест за счет точной идентификации людей и снижения вероятности несанкционированного доступа.
• Удобство: Оно упрощает повседневные задачи, такие как регистрация на работе, разблокировка телефона или проведение платежей, без необходимости в физических ID или паролях.
• Ускорение процессов: Эта технология ускоряет идентификацию и верификацию, делая обслуживание в аэропортах, на рабочих местах и в магазинах быстрее.
• Лучший опыт покупок: В retail распознавание лиц может персонализировать твои покупки, предлагая индивидуальные рекомендации и более быстрый расчет на кассе, чтобы сделать процесс приятнее.

Еще одно интересное преимущество заключается в том, что распознавание лиц может улучшить системы ИИ за счет автоматизации различных процессов. Если ты интегрируешь ИИ в свои business operations, распознавание лиц — это computer vision application, которое может вывести твою систему на новый уровень. Например, распознавание лиц может помочь контролировать соблюдение правил безопасности в manufacturing, таких как проверка того, носят ли конкретные работники требуемое safety gear, например каски, защитные очки и другое personal protective equipment (PPE). Вместо простого подсчета количества работников, которые носят или не носят защитное снаряжение, распознавание лиц помогает точно определить, кто именно из работников нарушает правила.

Краткий экскурс в историю распознавания лиц#

В 1990-х годах технология распознавания лиц стала популярной благодаря таким методам, как подход «собственных лиц» (Eigenface), который использовал простые математические методы для распознавания лиц. Однако эти ранние методы не были надежными в реальных условиях, так как они с трудом справлялись с изменениями освещения, мимики и ракурсов.

В начале 2000-х годов были разработаны новые методы с использованием локальных признаков, таких как фильтры Габора и локальные бинарные шаблоны (LBP). Эти методы лучше справлялись с вариациями во внешнем виде, но все еще имели ограничения и не всегда были достаточно точными.

Fig 2. История распознавания лиц.

Большой прорыв произошел в начале 2010-х годов с развитием глубокого обучения, особенно сверточных нейронных сетей (CNN). Передовые методы, такие как DeepFace и DeepID, используют несколько слоев обработки для изучения детальных характеристик лиц. Методы глубокого обучения сделали системы распознавания лиц намного более точными и надежными, что сделало их полезными для многих реальных задач.

Использование распознавания лиц в различных отраслях#

Технология распознавания лиц быстро развивается и, как ожидается, к 2028 году достигнет 13.4 billion долларов по всему миру при ежегодном темпе роста 16,3%. Фактически, в период с 2017 по 2019 год 64 страны начали использовать AI surveillance с функцией распознавания лиц. Одна из причин столь быстрого внедрения распознавания лиц заключается в том, что его можно применять во многих отраслях, где идентификация человеческого лица имеет решающее значение. Давай рассмотрим несколько применений подробно.

Fig 3. Различные применения распознавания лиц.

Распознавание лиц в розничной торговле#

В retail распознавание лиц меняет подход к работе магазинов, делая покупки проще и персонализированнее. Магазины теперь могут узнавать постоянных покупателей и предлагать им индивидуальные рекомендации на основе их предыдущих покупок. Это делает шопинг более приятным и побуждает клиентов возвращаться. Клиенты также могут использовать распознавание лиц для оплаты на кассе, что исключает необходимость в наличных деньгах или картах.

Fig 4. Платежи с помощью распознавания лиц.

Отличным примером является крупнейшая продовольственная розничная группа России X5. В марте 2021 года X5 начала использовать систему оплаты по распознаванию лиц совместно с Visa и Сбербанком. Клиенты могут платить, просто посмотрев в 3D-камеру. Эта система упрощает managing queues в магазинах за счет ускорения процесса оплаты, сокращения времени ожидания и повышения эффективности кассового обслуживания.

Распознавание лиц для обеспечения безопасности#

Одно из главных преимуществ технологии распознавания лиц заключается в том, что она повышает уровень security. В смартфонах и других персональных устройствах она обеспечивает быстрый и надежный способ разблокировки экрана. Используя распознавание лиц, устройства гарантируют, что только авторизованные пользователи могут получить доступ к конфиденциальной информации, что усложняет взлом для злоумышленников. Это добавляет дополнительный уровень безопасности по сравнению с традиционными паролями или ПИН-кодами, которые можно угадать или украсть.

Fig 5. Использование распознавания лиц для разблокировки твоего телефона.

Распознавание лиц также широко используется в surveillance systems для мониторинга общественных мест. Камеры видеонаблюдения с функцией распознавания лиц могут идентифицировать людей в реальном времени и помогать властям быстро выявлять потенциальные угрозы. Например, распознавание лиц может найти известных преступников или пропавших без вести людей на крупных мероприятиях, делая эти места безопаснее. Предприятия и правительственные здания также используют распознавание лиц для контроля доступа в зоны с ограниченным доступом. Повышая security, это также делает проверки личности более быстрыми и надежными.

Распознавание лиц в аэропорту#

Airports меняют свою работу с помощью распознавания лиц. При регистрации пассажиры могут использовать распознавание лиц для быстрой и безопасной проверки своей личности. Лицо пассажира сравнивается с его лицом в проездных документах. Проверки безопасности и посадка на рейс также становятся более плавными. Пассажирам не нужно предъявлять несколько удостоверений личности. Вместо этого они могут просто посмотреть в камеру. Это делает весь процесс путешествия более бесшовным.

Та же система используется и в иммиграционных процедурах в airports. Она делает проверку личности более точной, ускоряет процесс прохождения иммиграционного контроля и уменьшает задержки. Таможенно-пограничная служба США (CBP) внедрила технологию распознавания лиц в 238 аэропортах. Крупные американские авиакомпании, такие как Delta, American и United, интегрировали распознавание лиц на различных этапах путешествия пассажира — от регистрации до посадки. Ожидается, что к 2025 году более 53% аэропортов по всему миру будут использовать биометрию на пунктах досмотра.

Fig 6. Упрощение иммиграционного контроля с помощью распознавания лиц в аэропортах.

Когда мы говорим, что распознавание лиц ускоряет процесс проверок безопасности, речь идет не о каких-то считанных минутах. Исследование показало, что процент пассажиров, прошедших обработку в течение 30 минут, увеличился с 65% до 87% после внедрения биометрии в аэропорту Дублина. Многим пассажирам также нравится сокращение времени ожидания и удобство отсутствия необходимости предъявлять несколько документов, удостоверяющих личность. Согласно опросу, 73% пассажиров предпочитают использовать биометрическую идентификацию традиционным методам.

Этические вопросы распознавания лиц#

По мере того как технология распознавания лиц становится более распространенной, она вызывает важные этические вопросы, которые необходимо решать. На первом месте стоит конфиденциальность. Эти системы собирают и хранят много персональных данных, например, детализированные изображения лиц людей. Эти данные могут раскрыть личность человека и конфиденциальную информацию, такую как пол, возраст и даже состояние здоровья. Существует риск того, что эти данные могут быть использованы не по назначению из-за несанкционированного доступа или распространения, что представляет серьезную угрозу для конфиденциальности частных лиц.

Еще одна серьезная проблема — предвзятость и справедливость. Многие системы распознавания лиц работают неодинаково хорошо для всех. Часто они показывают худшие результаты для определенных групп, таких как женщины и люди с темным цветом кожи. Наборы данных, используемые для обучения этих систем, часто лишены разнообразия и предвзяты по отношению к определенным группам населения. Например, исследования показали, что системы распознавания лиц допускают больше ошибок при идентификации темнокожих людей по сравнению со светлокожими. В таких сферах, как правоохранительные органы и наем персонала, это может привести к несправедливому обращению и дискриминации.

Fig 7. Распознавание лиц поднимает множество этических вопросов.

С 2017 по 2019 год 64 страны начали использовать системы распознавания лиц в целях наблюдения. Такое широкое применение вызывает вопросы о гражданских свободах. Для решения этих этических проблем необходимы надежные средства защиты конфиденциальности, такие как шифрование данных и строгий контроль доступа, чтобы гарантировать безопасность личной информации. Также крайне важно обучать системы распознавания лиц на разнообразных наборах данных, чтобы снизить предвзятость и повысить справедливость. Четкие правила и регламенты могут помочь регулировать использование распознавания лиц и обеспечить его ответственное и этичное применение при соблюдении прав и свобод граждан.

Заключительный взгляд на распознавание лиц#

Приложения для распознавания лиц быстро становятся частью нашей повседневной жизни, меняя многие отрасли благодаря своим продвинутым функциям. Скоро это может стать обычным элементом нашего опыта в магазинах, банках, аэропортах и других общественных местах. Хотя мы отчетливо видим преимущества, нам также необходимо принимать во внимание этические проблемы, которые сопровождают эту технологию. По мере того как мы продолжаем использовать распознавание лиц, поиск правильного баланса между инновациями и соблюдением этических норм поведения становится ключевым. Таким образом, мы сможем использовать преимущества технологии в полной мере, защищая при этом личные права и свободы.

Хочешь глубже погрузиться в ИИ? Загляни в наш GitHub repository 📚 и присоединяйся к нашему сообществу 🤝. Если ты хочешь почитать о других применениях ИИ, наша страница решений для ИИ в сфере healthcare и manufacturing демонстрирует различные интересные варианты использования.