Применение распознавания лиц в ИИ

Представь, что ты приходишь на работу. Войдя в офис, ты попадаешь в объектив камеры. За кулисами начинают работать передовые методы компьютерного зрения. Сначала обнаружение объектов определяет, что на снимке есть лицо. Затем система отмечает ключевые точки лица — расстояние между глазами, форму носа и изгиб линии подбородка. Эти данные формируют уникальный цифровой код, который называют «отпечатком лица».

Затем цифровой слепок твоего лица сравнивается с базой данных лиц сотрудников, чтобы подтвердить твою личность. Быстрая и удобная процедура позволяет легко отмечать начало рабочего дня без пропуска или сканирования отпечатка пальца. Но распознавание лиц используется не только для учёта рабочего времени — оно применяется и во многих других сферах нашей жизни.

В этой статье мы рассмотрим применение распознавания лиц в разных отраслях. Также обсудим преимущества этой технологии и связанные с ней этические вопросы.

Преимущества распознавания лиц#

Прежде чем перейти к разным сферам применения распознавания лиц, давай разберемся в его преимуществах. Традиционные способы идентификации и защиты, такие как пропуска, пароли и проверки вручную, часто приводят к задержкам, создают риск мошенничества и доставляют неудобства. Технология распознавания лиц меняет ситуацию: современное программное обеспечение быстро и точно идентифицирует людей. Это повышает безопасность и ускоряет выполнение многих задач.

Рис. 1. Преимущества распознавания лиц.

Вот несколько ключевых преимуществ:

• Повышение безопасности: распознавание лиц помогает защитить объекты, точно идентифицируя людей и снижая вероятность несанкционированного доступа.
• Удобство: технология упрощает повседневные задачи — например, отметку прихода на работу, разблокировку телефона и оплату покупок — без физических документов или паролей.
• Ускорение процессов: эта технология ускоряет идентификацию и проверку личности, помогая быстрее обслуживать людей в аэропортах, на рабочих местах и в магазинах.
• Более удобные покупки: в розничной торговле распознавание лиц помогает персонализировать покупки, предлагая подходящие рекомендации и ускоряя расчёт, чтобы сделать процесс приятнее.

Ещё одно интересное преимущество — распознавание лиц может улучшать системы AI, автоматизируя различные процессы. Если ты интегрируешь AI в бизнес-процессы, приложение компьютерного зрения для распознавания лиц может расширить возможности системы. Например, распознавание лиц помогает контролировать соблюдение правил безопасности на производстве, проверяя, носят ли конкретные сотрудники обязательные средства защиты, например каски, очки и другие средства индивидуальной защиты (PPE). Вместо простого подсчёта сотрудников, которые носят или не носят защитное снаряжение, распознавание лиц позволяет определить, кто именно нарушает требования.

Краткий обзор истории распознавания лиц#

В 1990-х годах технология распознавания лиц стала популярной благодаря таким методам, как подход Eigenface, в котором для распознавания лиц использовались простые математические методы. Однако эти ранние методы оказались ненадежными в реальных условиях: они плохо справлялись с изменениями освещения, выражения лица и угла съемки.

В начале 2000-х появились новые методы, использующие локальные признаки, например фильтры Габора и локальные бинарные шаблоны (LBP). Они лучше справлялись с различиями во внешнем виде лиц, но все еще имели ограничения и не всегда обеспечивали достаточную точность.

Рис. 2. История распознавания лиц.

Важный прорыв произошёл в начале 2010-х годов с развитием глубокого обучения, особенно свёрточных нейронных сетей (CNNs). В продвинутых методах, таких как DeepFace и DeepID, использовалось несколько слоёв обработки для изучения подробных признаков лиц. Благодаря методам глубокого обучения системы распознавания лиц стали гораздо точнее и надёжнее, что сделало их полезными для многих практических задач.

Применение распознавания лиц в разных отраслях#

Технология распознавания лиц быстро развивается, и, по прогнозам, к 2028 году ее мировой рынок достигнет 13,4 млрд долларов, ежегодно увеличиваясь на 16,3%. Фактически с 2017 по 2019 год 64 страны начали применять видеонаблюдение на базе ИИ с распознаванием лиц. Одна из причин стремительного распространения технологии — ее применимость во многих отраслях, где важно идентифицировать человека по лицу. Рассмотрим несколько примеров.

Рис. 3. Различные области применения распознавания лиц.

Распознавание лиц в розничных магазинах#

В розничной торговле распознавание лиц меняет работу магазинов, делая покупки проще и персонализированнее. Теперь магазины могут узнавать постоянных покупателей и давать персональные рекомендации на основе их прошлых покупок. Это делает покупки приятнее и побуждает клиентов возвращаться. Покупатели также могут оплачивать покупки на кассе с помощью распознавания лиц, не используя наличные или карты.

Рис. 4. Оплата с помощью распознавания лиц.

Хороший пример — X5, крупнейшая российская продуктовая розничная сеть. В марте 2021 года X5 начала использовать систему оплаты с распознаванием лиц совместно с Visa и Сбербанком. Покупателям достаточно посмотреть в 3D-камеру, чтобы оплатить покупку. Эта система упрощает управление очередями в магазинах: ускоряет оплату, сокращает время ожидания и делает расчеты быстрее и эффективнее.

Распознавание лиц для обеспечения безопасности#

Одно из главных преимуществ технологии распознавания лиц — повышение безопасности. На смартфонах и других личных устройствах она позволяет быстро и безопасно разблокировать экран. Благодаря распознаванию лиц устройства предоставляют доступ к конфиденциальной информации только авторизованным пользователям, затрудняя проникновение посторонних. Это дополнительный уровень защиты по сравнению с обычными паролями и PIN-кодами, которые можно угадать или украсть.

Рис. 5. Разблокировка телефона с помощью распознавания лиц.

Распознавание лиц также широко используется в системах видеонаблюдения для контроля общественных пространств. Камеры наблюдения с распознаванием лиц могут идентифицировать людей в реальном времени и помогать властям быстро обнаруживать потенциальные угрозы. Например, распознавание лиц позволяет находить известных преступников или пропавших людей на крупных мероприятиях, повышая безопасность. Предприятия и государственные учреждения также применяют распознавание лиц для контроля доступа в зоны ограниченного доступа. Это не только повышает безопасность, но и ускоряет и повышает надёжность проверки личности.

Распознавание лиц в аэропорту#

Аэропорты меняют порядок работы благодаря распознаванию лиц. При регистрации пассажиры могут быстро и безопасно подтвердить свою личность с помощью распознавания лиц. Лицо пассажира сравнивается с его изображением в проездных документах. Проверка безопасности и посадка на рейс также проходят проще: пассажирам не нужно предъявлять несколько документов, достаточно посмотреть в камеру. Это делает поездку в целом удобнее.

Эту же систему используют и при прохождении паспортного контроля в аэропортах. Она повышает точность проверки личности, ускоряет паспортный контроль и помогает уменьшить заторы. Таможенно-пограничная служба США (CBP) внедрила технологию распознавания лиц в 238 аэропортах. Крупные авиакомпании США, такие как Delta, American и United, интегрировали распознавание лиц на разных этапах обслуживания пассажиров — от регистрации до посадки на рейс. Ожидается, что к 2025 году более 53% аэропортов по всему миру будут использовать биометрические технологии в пунктах досмотра.

Рис. 6. Упрощение пограничного контроля в аэропортах с помощью распознавания лиц.

Когда мы говорим, что распознавание лиц ускоряет проверку безопасности, речь идет не просто о нескольких минутах. Согласно исследованию, после внедрения биометрии в аэропорту Дублина доля пассажиров, прошедших проверку за 30 минут, выросла с 65% до 87%. Многие пассажиры также ценят сокращение времени ожидания и удобство, связанное с тем, что не нужно предъявлять несколько документов. Согласно опросу, 73% пассажиров предпочитают биометрическую идентификацию традиционным методам.

Этические проблемы распознавания лиц#

По мере распространения технологии распознавания лиц возникают важные этические вопросы, которые необходимо решать. В первую очередь это конфиденциальность. Такие системы собирают и хранят большой объем личных данных, например подробные изображения лиц. Эти данные могут раскрыть личность человека и конфиденциальную информацию, такую как пол, возраст и даже состояние здоровья. Существует риск неправомерного использования этих данных — из-за несанкционированного доступа или передачи, — что создает серьезную угрозу личной жизни людей.

Еще одна серьезная проблема — предвзятость и справедливость. Многие системы распознавания лиц работают не одинаково хорошо со всеми людьми. Часто они хуже справляются с распознаванием лиц некоторых групп, например женщин и людей с цветной кожей. Данные, используемые для обучения этих систем, часто недостаточно разнообразны и смещены в сторону определенных групп населения. Например, исследования показали, что системы распознавания лиц чаще ошибаются при идентификации людей с более темной кожей, чем людей со светлой кожей. В таких областях, как правоохранительная деятельность и найм, это может привести к несправедливому обращению и дискриминации.

Рис. 7. Распознавание лиц поднимает множество этических вопросов.

Широкое использование распознавания лиц для видеонаблюдения вызывает вопросы о гражданских свободах. Чтобы решить эти этические проблемы, необходимы надёжные меры защиты конфиденциальности, например шифрование данных и строгий контроль доступа, которые обеспечивают безопасность личной информации. Также крайне важно обучать системы распознавания лиц на разнообразных датасетах, чтобы уменьшить предвзятость и повысить справедливость. Чёткие нормы и правила помогут регулировать использование распознавания лиц и обеспечить его ответственное и этичное применение с уважением прав и свобод людей.

Итоги: распознавание лиц#

Приложения для распознавания лиц стремительно входят в нашу повседневную жизнь и меняют многие отрасли благодаря своим передовым возможностям. Вскоре они могут стать привычной частью нашего опыта в магазинах, банках, аэропортах и других общественных местах. Хотя преимущества очевидны, необходимо учитывать и связанные с этой технологией этические проблемы. Продолжая использовать распознавание лиц, важно найти баланс между инновациями и соблюдением этических норм. Так мы сможем в полной мере использовать эту технологию, защищая права и свободы каждого человека.

Хочешь глубже погрузиться в AI? Загляни в наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к сообществу. Если ты хочешь узнать о других применениях AI, на страницах решений по AI в здравоохранении и производстве представлены интересные примеры использования.