Распознавание лиц (Face Recognition — англ.) — это одни из наиболее перспективных методов биометрической бесконтактной идентификации человека по лицу.

Первые системы распознавания лиц были реализованы как программы устанавливаемые на компьютер. В наше время технология распознавания лиц наиболее часто используется в системах видеонаблюдения, контроля доступа, на разнообразных мобильных и облачных платформах.

Как работает система распознавания лиц?

В принципе, система распознавания лиц может быть описана как процесс сопоставления лиц, попавших в объектив камеры с базой данных ранее сохраненных и идентифицированных изображений лиц эталонов.
По структурной реализации системы распознавания лиц можно выделить три распространенные схемы.

Анализ видеопотока на сервере

Наиболее распространенная схема реализации — IP-камера передает видеопоток на сервер, на сервере специализированное программное обеспечение для выполняет анализ видеопотока и сравнение полученных из видеопотока изображений лиц, с базой лиц эталонов.

Недостатками такой схемы будут, высокая нагрузка на сеть, высокая стоимость сервера, даже к самому мощному серверу можно подключить ограниченное количество IP-камер, т.е. чем больше система тем больше серверов.
Преимуществом является возможность использовать уже существующую систему видеонаблюдения. 

Анализ видеопотока на IP-камере

В данном случае анализ изображения будет производится на самой камере, а на сервер будут передаваться обработанные метаданные.

Недостатки — нужны специальные камеры, выбор которых в данный момент крайне мал, стоимость камер выше чем обычных. Также в системах разных производителей будет по разному решаться вопрос хранения и размера базы данных распознанных лиц эталонов, а также вопросов взаимодействия софта на камере и софта на сервере.
Преимущества — подключение практически неограниченного количества камер к одному серверу.

Анализ видеопотока на устройстве контроля доступа

В отличии от первых двух схем где используются IP-камеры, в данном случае камера встроена в устройство контроля доступа, которое кроме распознавания лица которое естественно происходит на устройстве, выполняет функции управления доступом как правило через турникет или электрозамок установленный на дверь. База данных лиц эталонов хранится на устройстве, и как правило уже не в виде фотоизображений.

Недостатки — как правило все такие устройства выпускаются для использования в помещениях.
Преимущества — низкая стоимость систем по сравнению с системами видеонаблюдения используемыми для распознавания лиц.

В любом случае успех реализации проектов по распознаванию лиц зависит от трех важных факторов:
• Алгоритм распознавания
• Базы данных распознанных лиц (эталонов)
• Быстродействие алгоритма

Область применения системы распознавания лиц делится на три основных категории:

  1. Обеспечение безопасности (предотвращение террористической угрозы, мошенничества и краж, контроль доступа на территорию).
  2. Маркетинг (улучшение качества обслуживания, анализ эффективности рекламных кампаний, сбор статистики по клиентам).
  3. Организация бизнеса (учет рабочего времени и занятости сотрудников, фиксация нарушений правил охраны труда, корпоративное взаимодействие).

Рассмотрим востребованные задачи в данных секторах.

Контроль управления доступом

Технология распознавания лиц интегрируется в систему безопасности, управляющую турникетами. Видеокамера с распознаванием лиц может использоваться в качестве основной или дублирующей. Автоматическая идентификация лиц сокращает влияние человеческого фактора, устраняет угрозу доступа посторонних на территорию охраняемого объекта, повышает трудовую дисциплину.

Противодействие кражам на торговых площадках

Распознавание лиц в видеонаблюдении сокращает риск краж и предоставляет доказательства уже произошедших. Фотографии установленных правонарушителей заносятся в отдельный список. Система подает тревожный сигнал при обнаружении потенциально опасных персон.

Учет рабочего времени

Идентификация сотрудников по лицам может вестись открыто или скрытно. Сбор статистики позволяет контролировать дисциплинарные нарушения и повышать эффективность работы персонала.

Определение пола и возраста клиентов

Информация о гендерном составе покупателей необходима для реализации и оценки результативности многих маркетинговых стратегий.

Подсчет уникальных посетителей

Графики изменений клиентского трафика по определенным временным периодам, полученные на основе данных видеоаналитики, помогают скорректировать работу персонала, способствуют устранению очередей и повышению продаж.

Все современные технологии распознавания лиц используют системы, обучающиеся с помощью тестовых изображений. Для обучения используются базы с изображениями, содержащими лица, и не содержащими лица. Каждый фрагмент исследуемого изображения характеризуется как вектор признаков, с помощью которого классификаторы (алгоритмы для определения объекта в кадре) определяют, является данная часть изображения лицом или нет.

Технологически системы иногда могут сильно отличаться в плане распознавания лиц, но все они имеют примерно общие принципы работы.

Шаг 1: Обнаружение лица
Для начала камера обнаружит лицо человека, будь он один или находясь в толпе. Лицо лучше всего обнаруживается в тот момент, когда человек смотрит прямо в камеру, однако современные технологические достижения позволяют также обнаруживать лицо и в тех ситуациях, когда человек не смотрит прямо в камеру (конечно, в определенных пределах).

Шаг 2: Анализ лица
Затем снимается фотография лица и начинается его анализ. Большинство решений для распознавания лиц использует 2D-изображения вместо объемных 3D-изображений, поскольку они могут более просто сопоставлять 2D-фото с общедоступными фотографиями или фотографиями, имеющимися в базе данных. Каждое лицо составлено из различимых ориентиров или узловых точек. Каждое человеческое лицо имеет 80 узловых точек. Программы для распознавания лиц анализируют узловые точки, такие как расстояние между вашими глазами или форма ваших скул.

Шаг 3: Конвертация изображения в данные
После этого анализ вашего лица превращается в математическую формулу. Ваши черты лица становятся числовым кодом. Такой числовой код называется отпечатком лица (faceprint). Подобно уникальной структуре отпечатка большого пальца, каждый человек имеет свой собственный отпечаток лица.

Шаг 4: Поиск совпадений
Далее ваш код сравнивается с базой данных отпечатков лиц. В этой базе данных имеются фотографии с идентификаторами, которые можно сравнивать.

Хотя технологии распознавания лиц могут показаться чем-то футуристическим, тем не менее, они уже активно используются в самых разных направлениях. Вот несколько удивительных применений этой технологии.

Безопасность устройства
Некоторые приложения используют распознавание лиц для защиты ваших данных. Даже безопасный пароль не может защитить ваши аккаунты и информацию от опытных хакеров, поэтому люди решили прибегнуть к технологиям распознавания лиц. Эти приложения требуют показать им ваше лицо, чтобы разблокировать ваш смартфон или получить доступ к личным данным.

Выявление генетических нарушений
Существуют специальные медицинские приложения, которые используют распознавание лиц для обнаружения генетических нарушений. Они анализируют лица и сравнивают их с базой данных лиц тех людей, у которых имеются различные нарушения.

Магазинная кража
Многие магазины оснащены системами распознавания лиц, которые выделяют людей в качестве угрозы, если они что-то крали в магазинах. Такая система может идентифицировать магазинного воришку и уведомить владельца магазина о его прошлых проделках, даже если такой вор никогда не бывал в данном магазине ранее. Хотя такая система может предоставлять значительные выгоды для владельцев магазинов, но часто эффективность таких систем ставится под сомнение. Если невиновный человек будет помечен в качестве вора, то это может повлиять на его жизнь.

Покупка алкоголя
Некоторые продуктовые магазин и бары в Великобритании используют распознавание лиц, чтобы определить, достаточно ли лет покупателю, чтобы иметь право покупки алкоголя. Продуктовые магазины разрешают покупателям использовать систему самопроверки без необходимости в дополнительном сотруднике, проверяющим паспорта. Если система посчитает, что клиенту менее 25 лет, то он должен будет предъявить паспорт для проверки.

Безопасность в школах
Распознавание лиц начинают внедрять в школах. Одна школа в Швеции использует FRT для проверки посещаемости на уроках. Школы в США, особенно в Нью-Йорке, начинают тестировать использование технологий распознавания лиц в качестве «системы раннего оповещения» против угроз со стороны таких лиц, как сексуальные маньяки. Технология также может распознавать 10 видов оружия для предотвращения актов насилия в школах.

Использование в авиакомпаниях
Такие авиакомпании как Delta и JetBlue используют распознавание лиц для идентификации пассажиров. Биометрическое сканирование лица является необязательным, но позволяет пассажирам использовать свои лица в качестве билета, экономя время и сокращая затраты на проверку билетов.

Приложения, которые вас старят
Была ли ваша лента новостей в соцсестях заполнена пожилыми лицами людей? Возрастной фильтр FaceApp, который использует распознавание лиц для старения вашего лица, набрал обороты в мире соцсетей. К сожалению, существуют опасения, что собираемые им данные о лицах не защищены на должном уровне.