Узнайте, как приложения распознавания лиц преобразуют розничную торговлю, безопасность и другие области. Получите представление об их преимуществах, ограничениях и этических проблемах.
Представьте, что вы приходите на работу. Когда вы входите в офис, камера быстро фотографирует ваше лицо. За кулисами начинают работать передовые методы компьютерного зрения. Сначала обнаружение объектов используется для определения того, что на изображении присутствует лицо. Затем он отображает ключевые точки на вашем лице - расстояние между глазами, форму носа и изгиб линии подбородка. Эти детали создают уникальный цифровой код, называемый "faceprint".
Затем ваш отпечаток лица сравнивается с базой данных лиц сотрудников для подтверждения вашей личности. Быстрый и плавный процесс позволяет вам регистрироваться без усилий, без необходимости в удостоверении личности или сканировании отпечатков пальцев. Но распознавание лиц используется не только для учета посещаемости на рабочем месте. Оно также используется во многих других сферах нашей жизни.
В этой статье мы рассмотрим приложения распознавания лиц в различных отраслях. Мы также обсудим преимущества и этические вопросы, которые ставит распознавание лиц.
Прежде чем мы углубимся в различные способы использования распознавания лиц, давайте поймем его преимущества. Традиционные методы идентификации и безопасности, такие как удостоверения личности, пароли и ручные проверки, часто связаны с задержками, рисками мошенничества и неудобствами. Технология распознавания лиц меняет это, используя передовое программное обеспечение для быстрой и точной идентификации людей. Она повышает безопасность и делает многие задачи быстрее и проще.
Вот некоторые ключевые преимущества:
Еще одно интересное преимущество заключается в том, что распознавание лиц может улучшить системы ИИ за счет автоматизации различных процессов. Если вы интегрируете ИИ в свои бизнес-операции, распознавание лиц — это приложение компьютерного зрения, которое может вывести вашу систему на новый уровень. Например, распознавание лиц может помочь контролировать соблюдение протоколов безопасности в производстве, например, проверять, носят ли определенные работники необходимые средства защиты, такие как шлемы, очки и другие средства индивидуальной защиты (СИЗ). Вместо простого подсчета количества работников, носящих и не носящих средства защиты, распознавание лиц помогает выделить, кто именно их носит.
В 1990-х годах технология распознавания лиц стала популярной благодаря таким методам, как Eigenface, который использовал простые математические методы для распознавания лиц. Однако эти ранние методы не были надежными в реальных условиях, поскольку испытывали трудности с изменениями освещения, выражений лица и углов.
В начале 2000-х годов были разработаны новые методы, использующие локальные признаки, такие как фильтры Габора и Local Binary Patterns (LBP). Эти методы лучше справлялись с вариациями во внешности лица, но у них все еще были ограничения, и они не всегда были достаточно точными.
.png)
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 подробных особенностей лиц. Методы глубокого обучения сделали системы распознавания лиц намного более точными и надежными, что делает их полезными для многих реальных приложений.
Технология распознавания лиц быстро развивается и, как ожидается, достигнет 13,4 миллиарда долларов во всем мире к 2028 году, с темпом роста 16,3% в год. Фактически, с 2017 по 2019 год 64 страны начали использовать AI-видеонаблюдение с распознаванием лиц. Одной из причин столь быстрого внедрения распознавания лиц является то, что его можно применять во многих отраслях, где идентификация человеческого лица имеет решающее значение. Давайте подробно рассмотрим несколько приложений.
.png)
В розничной торговле распознавание лиц меняет методы работы магазинов, делая покупки проще и персонализированнее. Теперь магазины могут узнавать вернувшихся клиентов и предлагать персональные рекомендации на основе их предыдущих покупок. Это делает покупки более приятными и побуждает клиентов возвращаться. Клиенты также могут использовать распознавание лиц для оплаты на кассе, избавляя от необходимости использовать наличные деньги или карты.
Отличным примером является крупнейшая российская группа розничной торговли продуктами питания X5. В марте 2021 года X5 начала использовать систему оплаты по распознаванию лиц с Visa и Сбербанком. Клиенты могут платить, просто посмотрев в 3D-камеру. Эта система облегчает управление очередями в магазинах, ускоряя процесс оплаты, сокращая время ожидания и делая кассы более быстрыми и эффективными.
Одним из самых больших преимуществ технологии распознавания лиц является то, что она повышает безопасность. В смартфонах и других персональных устройствах она обеспечивает быстрый и безопасный способ разблокировки экранов. Используя распознавание лиц, устройства могут убедиться, что только авторизованные пользователи могут получить доступ к конфиденциальной информации, что затрудняет несанкционированным лицам взлом. Это добавляет дополнительный уровень безопасности по сравнению с традиционными паролями или PIN-кодами, которые можно угадать или украсть.
Распознавание лиц также широко используется в системах наблюдения для мониторинга общественных мест. Камеры видеонаблюдения с распознаванием лиц могут идентифицировать людей в режиме реального времени и помогать властям быстро выявлять потенциальные угрозы. Например, распознавание лиц может находить известных преступников или пропавших без вести на крупных мероприятиях, делая эти места более безопасными. Предприятия и правительственные здания также используют распознавание лиц для контроля доступа к зонам с ограниченным доступом. Помимо повышения безопасности, это также делает проверки личности более быстрыми и надежными.
Аэропорты меняют способы своей работы, используя распознавание лиц. При регистрации пассажиры могут использовать распознавание лиц для быстрой и безопасной проверки своей личности. Лицо пассажира сравнивается с его лицом в проездных документах. Проверка безопасности и посадка также становятся более плавными. Пассажирам не нужно предъявлять несколько форм удостоверения личности. Вместо этого они могут просто посмотреть в камеру. Это делает все путешествие более удобным.
Эта же система используется в иммиграционных процессах в аэропортах. Она повышает точность проверки личности, ускоряет процесс иммиграции и уменьшает заторы. Таможенная и пограничная служба США (CBP) развернула технологию распознавания лиц в 238 аэропортах. Крупные американские авиакомпании, такие как Delta, American и United, интегрировали распознавание лиц в различные этапы путешествия пассажиров, от регистрации до посадки. Ожидается, что к 2025 году более 53% аэропортов по всему миру будут использовать биометрию в пунктах контроля безопасности.
Когда мы говорим, что распознавание лиц ускоряет процесс проверки безопасности, это не просто на несколько минут. Исследование показало, что процент пассажиров, прошедших обработку в течение 30 минут, увеличился с 65% до 87%, когда в аэропорту Дублина была введена биометрия. Многие пассажиры также ценят сокращение времени ожидания и удобство отсутствия необходимости предъявлять несколько форм удостоверения личности. Согласно опросу, 73% пассажиров предпочитают использовать биометрическую идентификацию традиционным методам.
По мере того как технология распознавания лиц становится все более распространенной, она поднимает важные этические вопросы, которые необходимо решить. Конфиденциальность находится на переднем плане. Эти системы собирают и хранят большой объем личных данных, таких как подробные 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, либо посредством несанкционированного доступа или обмена, что представляет серьезную угрозу для конфиденциальности личности.
Еще одна серьезная проблема — предвзятость и справедливость. Многие системы распознавания лиц работают не одинаково хорошо для всех. Часто они хуже работают для определенных групп, таких как женщины и цветные люди. Наборы данных, используемые для обучения этих систем, часто не отличаются разнообразием и смещены в сторону определенных групп населения. Например, исследования показали, что системы распознавания лиц допускают больше ошибок при идентификации людей с более темной кожей по сравнению с людьми со светлой кожей. В таких областях, как правоохранительные органы и прием на работу, это может привести к несправедливому обращению и дискриминации.
С 2017 по 2019 год 64 страны начали использовать системы распознавания лиц для целей наблюдения. Такое широкое распространение поднимает вопросы о гражданских свободах. Для решения этих этических проблем необходимы надежные меры защиты конфиденциальности, такие как шифрование данных и строгий контроль доступа, для защиты личной информации. Также крайне важно обучать системы распознавания лиц на разнообразных наборах данных, чтобы уменьшить предвзятость и повысить справедливость. Четкие правила и политики могут помочь регулировать использование распознавания лиц и обеспечить его ответственное и этичное использование при уважении прав и свобод людей.
Приложения для распознавания лиц быстро становятся частью нашей повседневной жизни, меняя многие отрасли благодаря своим расширенным функциям. Вскоре это может стать обычной частью нашего опыта в магазинах, банках, аэропортах и других общественных местах. Хотя мы можем ясно видеть преимущества, нам также необходимо учитывать этические проблемы, которые возникают вместе с этим. Поскольку мы продолжаем использовать распознавание лиц, ключевым моментом является поиск правильного баланса между инновациями и уважением этических норм поведения. Таким образом, мы можем в полной мере воспользоваться этой технологией, защищая при этом индивидуальные права и свободы.
Хотите глубже погрузиться в ИИ? Посетите наш репозиторий GitHub 📚 и присоединяйтесь к нашему сообществу 🤝. Если вы хотите узнать больше о приложениях ИИ, на нашей странице решений для ИИ в здравоохранении и производстве представлены различные интересные варианты использования.
