Ювілейний iPhone X отримав одну з найнеординарніших фішок серед конкурентів. Флагман вміє розпізнавати обличчя власника, а замість Touch ID та кнопки «Додому» інженери інтегрували камеру TrueDepth та функцію Face ID.

Швидко, моментально та без необхідності вводити паролі. Тож можна розблокувати iPhone X вже сьогодні.

Apple відома тим, що завжди дивиться в технологічне майбутнє набагато раніше ніж чергова функція стає стандартом. У випадку з iPhone X та сканером обличчя компанія впевнена, що за розпізнаванням осіб майбутнє.

Розберемося, чи помиляється Apple чи наші особи – це правильна перепустка в цифрове майбутнє.

😎 Рубрика «Технології» виходить щотижня за підтримки re:Store.

Бо як працює розпізнавання осіб?

Для роботи технології розпізнавання облич потрібно кілька складових. По-перше, сам сервер, на якому зберігатиметься і база даних, і підготовлений алгоритм порівняння.

По-друге, продумана та натренована нейромережа, якій згодували мільйони знімків із позначками. Навчають такі мережі просто. Завантажують знімок і репрезентують його системі: «Це Віктор Іванов», потім наступний.

Нейронна мережа самостійно розподіляє вектори ознак і знаходить геометричні закономірності обличчя таким чином, щоб самостійно дізнатися Віктора з тисяч інших фотографій.

У тій же технології FaceN, про яку ми поговоримо нижче, використовують близько 80 різних числових ознак-характеристик.

Чому про розпізнавання облич раптово заговорили?

У середині 2016 року інтернет буквально підірвав додаток і однойменний. Використовуючи нейронні мережі, розробники зуміли втілити в життя найсміливішу мрію користувачів соціальних мереж.

Побачивши людину на вулиці, ви могли сфотографувати її на смартфон, відправити фото до FindFace, і за кілька секунд знайти його сторінку у «ВКонтакті». Алгоритм удосконалювався, допилювався і дедалі краще розпізнавав обличчя.

А починалося все з розпізнавання порід собак за фотографією. Автор технології розпізнавання FaceN та програми Magic Dog, Артем Кухаренко. Хлопець швидко збагнув, що за цією технологією майбутнє і приступив до розробки.

Після успіху програми FindFace, засновник компанії-розробника N-Tech.Lab Кухаренко вкотре переконався в тому, що розпізнавання осіб цікаве практично в будь-якій галузі:

прикордонні служби

казино

аеропорти

будь-які місця скупчення людей

маркети

парки розваг

спецслужби

У травні 2016 року N-Tech.Lab розпочало тестування сервісу спільно з урядом Москви. На всій території столиці розмістили десятки тисяч камер, які в режимі реального часу впізнавали перехожих.

Трустори.Ви просто проходите подвір'ям, в якому встановлена ​​подібна камера. До неї підключено базу злочинців та зниклих людей. У випадку, якщо алгоритм визначає, що ви схожі на підозрюваного, співробітник поліції відразу отримує попередження.

Зрозуміло, людину відразу можна знайти в соціальній мережі та пробити по будь-яких базах. А тепер уявіть, що такі камери встановлені на периметрі всього міста. Втекти зловмиснику не вдасться. Камери є скрізь: у дворах, під'їздах, на трасах.

А як справи з розпізнаванням осіб у Росії

Ви здивуєтеся, але з середини 2016 року градоначальники Москви активно впроваджують систему розпізнавання облич по всій території міста.

На сьогодні лише на під'їздах московських багатоповерхівок встановлено понад 100 тисяч камер, які вміють розпізнавати обличчя. Понад 25 тисяч встановлено у дворах. Зрозуміло, точні цифри засекречені, але можете сумніватися – активний контроль поширюється швидше, ніж ви можете собі уявити.

У столиці системи розпізнавання осіб встановлюються повсюдно: від площ та місць великого скупчення людей, до громадського транспорту. З дня встановлення систем вдалося затримати понад десять злочинців, але це лише за офіційними даними.

Усі камери постійно обмінюються інформацією з Єдиним обчислювальним центром Департаменту інформаційних технологій. Підозрілі сповіщення відразу перевіряються правоохоронними органами.

І це лише початок. Наприкінці минулого року аналогічну систему контролю почали тестувати на вулицях Санкт-Петербурга. Зручність запропонованої FindN технології в тому, що зовсім необов'язково встановлювати якісь спеціальні камери.

Зображення зі стандартних камер відеоспостереження надходить на обробку розумного алгоритму і справжня магія відбувається вже там. За актуальними даними, точність розпізнавання FindFace сьогодні варіюється в межах 73% – 75%. Розробники впевнені, що зможуть досягти результату в 100% вже найближчим часом.

Як узагалі з'явилося розпізнавання осіб?

Спочатку будь-який тип біометричної ідентифікації використовувався виключно всередині правоохоронних органів та служб, де безпека у пріоритеті. Буквально за кілька років вимір анатомічних та фізіологічних характеристик для ідентифікації особистості став стандартом практично у всіх споживчих гаджетах.

Типів біометричної аутентифікації маса:

по ДНК

по райдужній оболонці ока

по долоні

за голосом

по відбитку пальця

по обличчю

І саме остання технологія особливо цікава, оскільки має одразу кілька переваг над іншими.

Прообразом технології розпізнавання облич у ХІХ столітті служили спочатку «портрети з опису», та був – фотографії. Так поліція могла ідентифікувати злочинців. В 1965 спеціально для уряду США була розроблена напівавтоматична система розпізнавання осіб. У 1971 році до технології повернуться, позначивши основні маркери, необхідні для розпізнавання осіб, але ненадовго.

З того часу як головний біометричний ідентифікатор спецслужби все ж таки передрахують перевірену технологію зняття відбитків пальців.

А все тому, що технології не дозволяли взаємодіяти з рисами обличчя людини. Ультраточних лазерів, інфрачервоних датчиків та потужних процесорів, як і самих систем розпізнавання, на той момент не було.

З появою потужних комп'ютерів практично всі відомства повертаються до ідентифікації за допомогою сканування особи. Бум на технологію у відомствах та спецустановах припадає на середину 2000-х років, а минулого року технологія почала вперше використовуватись і в споживчих пристроях.

Де сьогодні використовують технологію розпізнавання осіб

У смартфонах

Популяризація технології розпізнавання облич почалася з флагмана Apple. iPhone X задав тренд на наступні роки і OEM-виробники активно розпочали інтеграцію аналогів Face ID у свої пристрої.

У банках

Біометричне розпізнавання осіб не перший рік використовується у США. Тепер технологія дісталася і Росії. Тільки за 2017 рік завдяки впровадженню даної системи вдалося запобігти понад 10 тисячам шахрайських угод і зберегти суму в розмірі 1,5 млрд рублів.

Розпізнавання осіб використовується для ідентифікації клієнта та прийняття рішення щодо можливості видачі кредиту.

В магазинах

Сегмент рітейлу використовують технологію по-своєму. Так, якщо ви купували якусь побутову техніку в магазині, а через якийсь час повернулися до нього за черговими покупками, система розпізнавання облич відразу ідентифікує вас ще на вході. Продавець відразу отримає інформацію з бази та дізнається не тільки ваше ім'я, а й історію покупок. Подальшу поведінку продавця передбачити нескладно.

У житті міст

Це саме те, заради чого розробляється та розвивається технологія. Від стадіонів до кінотеатрів – скрізь, де величезна кількість людей, ідентифікація є особливо важливою. Сьогодні технологія розпізнавання осіб дозволяє запобігти масовим заворушенням та терористичнім актам.

Які компанії цікавляться розпізнаванням осіб

Google, Facebook, Apple та інші IT-гіганти зараз займаються активною скупкою проектів від розробників, які займаються розпізнаванням осіб. Усі вони бачать у технології величезний потенціал.

Це лише частина офіційно анонсованих угод. Насправді їх набагато більше. Крім інтеграції Face ID та аналогів технології у смартфони, у провідних IT-компаній набагато більші види на використання розпізнавання облич.

Як виглядатиме майбутнє з розпізнаванням облич

З тим, які переваги відкриває технологія сканування обличчя у смартфонах та електронних пристроях, ми вже розібралися, то давайте заглянемо у недалеке майбутнє та представимо один день із життя людини, яка потрапила до міста, де повсюдно встановлено камеру розпізнавання облич.

Добрий ранок! Посмішку, на вас дивиться система «розумний» будинок. Мда, хазяїне, випито вчора було чимало – по обличчю бачу, насилу впізнала. Так, поруч чоловіка, у передпокої доїдає вечірній корм Барсік. Сторонніх немає. Чудово.

Один погляд на кавоварку на відстані «трохи ближче за звичайну» і ваш американо середньої фортеці зі злегка теплим молоком готується. Оп, хтось біля дверей! Ах, це улюблена теща. Проходьте, для вас двері відчинені – ваше обличчя не забуде жодна система розпізнавання у світі.

Ви зібралися та підходите до ліфта. Ні-ні, це система розпізнавання вже в курсі, що ви віддаєте перевагу сідає в крайній ліфт, тому він уже викликаний.

Побачивши вас здалеку, 500-сильний електрокар автоматично підлаштував виліт керма і підкоригував положення крісла. Двері відчинені - сідайте.

Поки виробники систем автопілота безуспішно намагаються переконати законодавство у необхідності впровадження безпілотних автомобілів, намагайтеся не порушувати правил дорожнього руху. Камери спостереження усюди, а оплата штрафу неминуча. Адже за кермом точно ви, і, як тільки ви втиснете педаль акселератора в підлогу, з вашої банківської картки спишеться штраф за перевищення швидкості.

Нарешті, ми маємо будинок офісу тієї самої компанії, яка займається впровадженням технології розпізнавання осіб в інфраструктуру міст Росії. Так, це ваша робота. Контроль жорсткий, але вам не варто переживати - поки ви паркували машину, камери вже впізнали вас.

Працювати стало складніше: по всьому периметру офісу камери розпізнавання, які «бачать» хто і чим займається, а заразом уміють читати емоції. Коротше, валяти дурня на робочому місці не вийде.

Ви піднімаєтеся сходами і заходьте в ліфт. Він знає, який поверх вам потрібно. Двері в квартиру самі відчиняються перед вами. Комп'ютер і телефон "впізнають" вас і не вимагають введення пароля.

На перший погляд може здатися, що будь-яка організація, яка може собі це дозволити, стежить за кожним вашим кроком, збирає на вас досьє. Але ви навіть не уявляєте, як широко технології розпізнавання осіб поширилися світом і які потужні перспективи обіцяють. Крім вище наведених прикладів, системи розпізнавання облич дозволяють робити і такі прості та складні речі:

• підтвердження особи студента під час онлайн-іспитів;
• визначення людей із «чорного списку» на вході на стадіони та нічні клуби;
• оплата товарів;
• збереження вашого місця у черзі при відвідуванні парку атракціонів;
• розблокування телефону чи комп'ютера.

Що говорити, якщо в одній Москві вже працює мережа з понад 150 000 камер зовнішнього відеоспостереження. Від них нікуди не втекти, і це змушує людей замислюватися, але масштаби «стеження» не такі великі. Мережа використовує потужну систему розпізнавання облич, але для її роботи необхідно багато енергії, тому в режимі реального часу працюють лише 2-4 тисячі камер. Масовим стеженням за населенням поки що тільки лякають, тому варто зосередитись на реальних плюсах роботи даної технології. Але про все по порядку.

Як працює система розпізнавання осіб?

Ніколи не замислювалися про те, як ви самі дізнаєтеся про обличчя, розпізнаєте його? Як це робить комп'ютер? Звісно, ​​людські обличчя мають певні властивості, які легко описати. Відстань між очима, положення та ширина носа, форма надбрівних дуг та підборіддя – всі ці деталі ви помічаєте несвідомо, коли дивитеся на іншу людину. Комп'ютер робить все це з певною ефективністю і точністю, тому що, поєднуючи всі ці метрики, отримує математичну формулу людського обличчя.

Отже, наскільки добре працює система розпізнавання облич в даний час? Цілком непогано, але іноді помиляється. Якщо ви коли-небудь стикалися з ПЗ, що розпізнає обличчя на Facebook або іншій платформі, ви напевно помічали, що кумедних результатів буває стільки ж, скільки і точних. І все-таки, хоча технологія працює не зі 100-відсотковою точністю, вона досить хороша, щоб знайти широке застосування. І навіть змусити понервуватись.

Пол Хоуї з NEC каже, що їхня система розпізнавання осіб сканує особи на предмет індивідуальних ідентифікаторів:

«Наприклад, багато хто вважає відстань між очима унікальною характеристикою. Або це може бути відстань від підборіддя до чола та інші компоненти. Ми, зокрема, враховуємо 15-20 факторів, які вважаються важливими, а також інші фактори, які вже не настільки значущі. Створюється тривимірне зображення голови людини, тому навіть якщо її частково буде закрито, ми все одно зможемо отримати точну відповідність. Потім система бере сигнатуру обличчя та пропускає її через базу даних».

Чи варто перейматися програмами, які розпізнають особи?

Насамперед, розпізнавання осіб - це дані. Дані можна збирати та зберігати, часто без дозволу. Як тільки інформація зібрана та збережена, вона відкрита і для злому. Платформи з ПЗ, що розпізнають особи, поки не зазнавали серйозних зламів, але в міру поширення технологій ваші біометричні дані опиняються в руках більшої кількості людей.

Існують також питання володіння. Більшість людей не знають, що коли вони реєструються в соціальних медіаплатформах на кшталт Facebook, їх дані з цього моменту належать цій Facebook. Оскільки кількість компаній, які використовують розпізнавання осіб, постійно зростає, дуже скоро навіть не доведеться завантажувати власні фотографії в Інтернет, щоб стати скомпрометованим. Вони вже там зберігаються і зберігаються давно.

Говорячи про програмне забезпечення, всі вони працюють по-різному, але в основі використовують схожі методи і нейромережі. У кожної особи є безліч відмінних ознак (у світі неможливо знайти дві ідентичні особи, адже скільки їх було за всю історію людства!). Наприклад, програмне забезпечення FaceIt визначає ці ознаки як вузлові точки. Кожна особа містить приблизно 80 вузлових точок, схожих на ті, що ми згадували раніше: відстань між очима, ширина носа, глибина очних западин, форма підборіддя, довжина щелепи. Ці точки вимірюються і створюють числовий код - "відбиток особи" - який потім потрапляє до бази даних.

У минулому розпізнавання осіб спиралося на двовимірні знімки порівняння чи ідентифікації інших двовимірних знімків з бази даних. Для більшої ефективності та точності зображення мало бути обличчям, що прямо дивиться в камеру, з невеликою дисперсією світла і без особливого виразу обличчя. Звичайно, працювало це страшенно погано.

У більшості випадків знімки не створювалися у відповідному середовищі. Навіть невелика гра світла могла зменшити ефективність системи, що призводило до високих показників відмови.

На зміну 2D прийшло 3D-розпізнавання. Ця тенденція, що недавно з'явилася в програмному забезпеченні, використовує 3D-модель, що забезпечує високу точність розпізнавання обличчя. Зображуючи тривимірне зображення поверхні обличчя людини в реальному часі, ПЗ виділяє відмінні риси - де найбільше видаються жорсткі тканини та кістка, наприклад, криві очного гнізда, носа та підборіддя - для ідентифікації суб'єкта. Ці області є унікальними і не змінюються з часом.

Використовуючи глибину та вісь вимірювання, на які не впливає освітлення, система тривимірного розпізнавання облич може навіть використовуватись у темряві та розпізнавати об'єкти під різними кутами (навіть у профіль). Подібне програмне забезпечення проходить через кілька етапів, ідентифікуючи людину:

• Виявлення: отримання знімка за допомогою цифрового сканування існуючої фотографії (2D) або відео для отримання живого зображення суб'єкта (3D).
• Центрівка: визначивши особу, система зазначає положення голови, розмір та позу.
• Вимірювання: система вимірює криві на обличчі з точністю до міліметра та створює шаблон.
• Репрезентація: система переводить шаблон на унікальний код. Цей код задає кожному шаблону набір чисел, що мають особливості та риси обличчя.
• Зіставлення: якщо знімок у 3D і база даних містить тривимірні зображення, зіставлення пройде без змін. Але якщо база даних складається з двовимірних знімків, тривимірне зображення розкладається на різні складові (ніби зроблені під різними кутами двовимірні знімки одних і тих же рис обличчя), і вони конвертуються в 2D-зображення. І потім знаходиться відповідність у базі даних.
• Верифікація або ідентифікація: у процесі верифікації знімок порівнюється лише з одним знімком у базі даних (1:1). Якщо метою є ідентифікація, знімок порівнюється з усіма знімками в базі даних, що призводить до ряду можливих збігів (1:N). Застосовується той чи інший метод за потребою.

Де використовуються системи розпізнавання осіб?

У минулому системи розпізнавання осіб знаходили застосування переважно у сфері правоохорони, оскільки органи використовували їх для пошуку випадкових осіб у натовпі. Деякі урядові установи також використовували подібні системи для безпеки та усунення шахрайства на виборах.

Однак є багато інших ситуацій, у яких таке програмне забезпечення стає популярним. Системи стають дешевшими, їх поширення зростає. Тепер вони сумісні з камерами та комп'ютерами, які використовуються банками та аеропортами. Туристичні агенції працюють над програмою «бувалого мандрівника»: за її допомогою вони проводять швидкий скринінг безпеки для пасажирів, які добровільно надають інформацію. Черги в аеропортах просуватимуться швидше, якщо люди проходитимуть через систему розпізнавання осіб, що зіставлятиме особи з внутрішньою базою даних.

Інші потенційні застосування включають банкомати та термінали видачі готівки. Програмне забезпечення може швидко перевірити особу клієнта. Після дозволу клієнта банкомат чи термінал робить знімок особи. Програмне забезпечення створює відбиток особи, яка захищає клієнта від крадіжки особистих даних та шахрайських транзакцій - банкомат просто не видасть гроші людині з іншою особою. Навіть ПІН-код не потрібно.

Чари? Технології!

Особливо важливим та цікавим може бути розвиток технології розпізнавання осіб у сфері банківських переказів. Днями російський банк «Відкриття» представив власне унікальне рішення, розроблене під технологічним брендом Open Garage: переказ грошей за фотографією в мобільному додатку «Открытие.Переводы». Замість того, щоб вбивати номер картки або телефону, достатньо просто сфотографувати людину, якій потрібно зробити переклад. Система розпізнавання осіб порівняє фото з еталонним (робиться, коли банк видає картку) та підкаже ім'я та прізвище. Залишиться лише вибрати картку та ввести суму. Що особливо важливо, клієнти сторонніх банків можуть використовувати цю функцію для переказів клієнтам «Відкриття» - відправник переказів може користуватися карткою будь-якого російського банку.

«Використання фотографії клієнта замість номера банківської картки – це принципово новий підхід до онлайн-переказів, заснований на використанні нейромережевої системи розпізнавання осіб, яка дозволяє з високим ступенем точності ідентифікувати клієнта за його біометричними даними, – каже начальник Управління розвитку партнерських систем банку «Відкриття» Олексій Матвєєв. - Сервіс відкриває для користувачів нові життєві сценарії для виконання грошових переказів. Нині жоден із учасників фінансового ринку у світі не пропонує подібного сервісу своїм клієнтам».

Що говорити, якщо в одній Москві вже працює мережа з понад 150 000 камер зовнішнього відеоспостереження. Від них нікуди не втекти, і це змушує людей замислюватися, але масштаби «стеження» не такі великі. Мережа використовує потужну систему розпізнавання облич, але для її роботи необхідно багато енергії, тому в режимі реального часу працюють лише 2-4 тисячі камер. Масовим стеженням за населенням поки що тільки лякають, тому варто зосередитись на реальних плюсах роботи даної технології. Але про все по порядку.

Як працює система розпізнавання осіб?

Ніколи не замислювалися про те, як ви самі дізнаєтеся про обличчя, розпізнаєте його? Як це робить комп'ютер? Звісно, ​​людські обличчя мають певні властивості, які легко описати. Відстань між очима, положення та ширина носа, форма надбрівних дуг та підборіддя – всі ці деталі ви помічаєте несвідомо, коли дивитеся на іншу людину. Комп'ютер робить все це з певною ефективністю і точністю, тому що, поєднуючи всі ці метрики, отримує математичну формулу людського обличчя.

Отже, наскільки добре працює система розпізнавання облич в даний час? Цілком непогано, але іноді помиляється. Якщо ви коли-небудь стикалися з ПЗ, що розпізнає обличчя на Facebook або іншій платформі, ви напевно помічали, що кумедних результатів буває стільки ж, скільки і точних. І все-таки, хоча технологія працює не зі 100-відсотковою точністю, вона досить хороша, щоб знайти широке застосування. І навіть змусити понервуватись.

Пол Хоуї з NEC каже, що їхня система розпізнавання осіб сканує особи на предмет індивідуальних ідентифікаторів:

«Наприклад, багато хто вважає відстань між очима унікальною характеристикою. Або це може бути відстань від підборіддя до чола та інші компоненти. Ми, зокрема, враховуємо 15-20 факторів, які вважаються важливими, а також інші фактори, які вже не настільки значущі. Створюється тривимірне зображення голови людини, тому навіть якщо її частково буде закрито, ми все одно зможемо отримати точну відповідність. Потім система бере сигнатуру обличчя та пропускає її через базу даних».

Чи варто перейматися програмами, які розпізнають особи?

Насамперед, розпізнавання осіб - це дані. Дані можна збирати та зберігати, часто без дозволу. Як тільки інформація зібрана та збережена, вона відкрита і для злому. Платформи з ПЗ, що розпізнають особи, поки не зазнавали серйозних зламів, але в міру поширення технологій ваші біометричні дані опиняються в руках більшої кількості людей.



Існують також питання володіння. Більшість людей не знають, що коли вони реєструються в соціальних медіаплатформах на кшталт Facebook, їх дані з цього моменту належать цій Facebook. Оскільки кількість компаній, які використовують розпізнавання осіб, постійно зростає, дуже скоро навіть не доведеться завантажувати власні фотографії в Інтернет, щоб стати скомпрометованим. Вони вже там зберігаються і зберігаються давно.

Говорячи про програмне забезпечення, всі вони працюють по-різному, але в основі використовують схожі методи і нейромережі. У кожної особи є безліч відмінних ознак (у світі неможливо знайти дві ідентичні особи, адже скільки їх було за всю історію людства!). Наприклад, програмне забезпечення FaceIt визначає ці ознаки як вузлові точки. Кожна особа містить приблизно 80 вузлових точок, схожих на ті, що ми згадували раніше: відстань між очима, ширина носа, глибина очних западин, форма підборіддя, довжина щелепи. Ці точки вимірюються і створюють числовий код - "відбиток особи" - який потім потрапляє до бази даних.

У минулому розпізнавання осіб спиралося на двовимірні знімки порівняння чи ідентифікації інших двовимірних знімків з бази даних. Для більшої ефективності та точності зображення мало бути обличчям, що прямо дивиться в камеру, з невеликою дисперсією світла і без особливого виразу обличчя. Звичайно, працювало це страшенно погано.

У більшості випадків знімки не створювалися у відповідному середовищі. Навіть невелика гра світла могла зменшити ефективність системи, що призводило до високих показників відмови.

На зміну 2D прийшло 3D-розпізнавання. Ця тенденція, що недавно з'явилася в програмному забезпеченні, використовує 3D-модель, що забезпечує високу точність розпізнавання обличчя. Зображуючи тривимірне зображення поверхні обличчя людини в реальному часі, ПЗ виділяє відмінні риси - де найбільше видаються жорсткі тканини та кістка, наприклад, криві очного гнізда, носа та підборіддя - для ідентифікації суб'єкта. Ці області є унікальними і не змінюються з часом.



Використовуючи глибину та вісь вимірювання, на які не впливає освітлення, система тривимірного розпізнавання облич може навіть використовуватись у темряві та розпізнавати об'єкти під різними кутами (навіть у профіль). Подібне програмне забезпечення проходить через кілька етапів, ідентифікуючи людину:

• Виявлення: отримання знімка за допомогою цифрового сканування існуючої фотографії (2D) або відео для отримання живого зображення суб'єкта (3D).
• Центрівка: визначивши особу, система відзначає положення голови, розмір та позу.
• Вимірювання: система вимірює криві на обличчі з точністю до міліметра та створює шаблон.
• Репрезентація: система переводить шаблон в унікальний код Цей код задає кожному шаблону набір чисел, що мають особливості та риси обличчя.
• Зіставлення: якщо знімок у 3D та база даних містить тривимірні зображення, зіставлення пройде без змін знімка. Але якщо база даних складається з двовимірних знімків, тривимірне зображення розкладається на різні складові (ніби зроблені під різними кутами двовимірні знімки одних і тих же рис обличчя), і вони конвертуються в 2D-зображення. І потім знаходиться відповідність у базі даних.
• Верифікація чи ідентифікація: у процесі верифікації знімок порівнюється лише з одним знімком у базі даних (1:1). Якщо метою є ідентифікація, знімок порівнюється з усіма знімками в базі даних, що призводить до ряду можливих збігів (1:N). Застосовується той чи інший метод за потребою.

Де використовуються системи розпізнавання осіб?

У минулому системи розпізнавання осіб знаходили застосування переважно у сфері правоохорони, оскільки органи використовували їх для пошуку випадкових осіб у натовпі. Деякі урядові установи також використовували подібні системи для безпеки та усунення шахрайства на виборах.

Однак є багато інших ситуацій, у яких таке програмне забезпечення стає популярним. Системи стають дешевшими, їх поширення зростає. Тепер вони сумісні з камерами та комп'ютерами, які використовуються банками та аеропортами. Туристичні агенції працюють над програмою «бувалого мандрівника»: за її допомогою вони проводять швидкий скринінг безпеки для пасажирів, які добровільно надають інформацію. Черги в аеропортах просуватимуться швидше, якщо люди проходитимуть через систему розпізнавання осіб, що зіставлятиме особи з внутрішньою базою даних.

Інші потенційні застосування включають банкомати та термінали видачі готівки. Програмне забезпечення може швидко перевірити особу клієнта. Після дозволу клієнта банкомат чи термінал робить знімок особи. Програмне забезпечення створює відбиток особи, яка захищає клієнта від крадіжки особистих даних та шахрайських транзакцій - банкомат просто не видасть гроші людині з іншою особою. Навіть ПІН-код не потрібно.

Чари? Технології!

Особливо важливим та цікавим може бути розвиток технології розпізнавання осіб у сфері банківських переказів. Днями російський банк "Відкриття" представив власне унікальне рішення, розроблене під технологічним брендом Open Garage: переказ грошей по фотографії. Замість того, щоб вбивати номер картки або телефону, достатньо просто сфотографувати людину, якій потрібно зробити переклад. Система розпізнавання осіб порівняє фото з еталонним (робиться, коли банк видає картку) та підкаже ім'я та прізвище. Залишиться лише вибрати картку та ввести суму. Що особливо важливо, клієнти сторонніх банків можуть використовувати цю функцію для переказів клієнтам «Відкриття» - відправник переказів може користуватися карткою будь-якого російського банку.

«Використання фотографії клієнта замість номера банківської картки – це принципово новий підхід до онлайн-переказів, заснований на використанні нейромережевої системи розпізнавання осіб, яка дозволяє з високим ступенем точності ідентифікувати клієнта за його біометричними даними, – каже начальник Управління розвитку партнерських систем банку «Відкриття» Олексій Матвєєв. - Сервіс відкриває для користувачів нові життєві сценарії для виконання грошових переказів. Нині жоден із учасників фінансового ринку у світі не пропонує подібного сервісу своїм клієнтам».

Мобільний додаток «Відкриття. Переклади» можна.

Обличчя людини унікальне, технології біометричного розпізнавання облич точні та доступні. Якщо скласти два цих факти, можна сміливо робити прогноз: ідентифікація людини по особі має всі шанси стати одним із основних способів підтвердження особистості.

Сергій Щербина, директор з маркетингу компанії "Вокорд", на п'яти прикладах показує, в яких галузях ця технологія вже працює.

Сьогодні на ринку представлено одразу кілька типів подібних систем і виконують вони різні за рівнем складності завдання: від дистанційного розпізнавання у натовпі до обліку робочого часу в офісі. Рішення для розпізнавання облич доступні замовникам на різних платформах – це серверна архітектура, мобільні та вбудовані рішення та хмарні сервіси.

Сучасні системи працюють на нейромережевих алгоритмах глибокого навчання, тому точність розпізнавання максимальна навіть для зображень низької якості, вони стійкі до поворотів голови і мають інші переваги.

Приклад 1. Суспільна безпека

Безпека – це свого роду відправна точка, з якої почалося впровадження систем біометричної ідентифікації. Системи дистанційного розпізнавання осіб застосовуються задля забезпечення безпеки об'єктів масового перебування людей.

Найскладніше завдання – ідентифікація людини у натовпі.

Так зване некооперативне розпізнавання, коли людина не взаємодіє із системою, не дивиться в об'єктив камери, відвертається чи намагається приховати обличчя. Наприклад, на транспортно-пересадочних вузлах, метро, ​​великих міжнародних заходах.

Кейси

Одним із найбільш значущих проектів 2017 року для нашої компанії стала найбільша міжнародна виставка EXPO-2017, яка проходила в Казахстані цього літа. У системі дистанційного біометричного розпізнавання облич застосовувалися спеціалізовані камери.

Виділення осіб у кадрі відбувається в самій камері і на сервер передається лише зображення обличчя, це розвантажує канал і значно знижує витрати на мережну інфраструктуру. Камери контролювали чотири вхідні групи, у різних частинах комплексу. Архітектура системи була розроблена таким чином, що вхідні групи працювали окремо або всі разом, при цьому коректна робота системи забезпечувалася лише 4 серверами та 48 камерами.

За допомогою відеоаналітики в режимі он-лайн на великих територіально-розподілених об'єктах шукають підозрюваних, зниклих людей, розслідують події та інциденти, ведуть аналіз пасажиропотоків.

У деяких аеропортах до кінця 2017 біометрія почне застосовуватися і для реєстрації пасажирів на рейс. За даними порталу Tadviser, системи "розумних гейтів" в аеропортах планують також запровадити 12 європейських країн (Іспанія, Франція, Нідерланди, Німеччина, Фінляндія, Швеція, Естонія, Угорщина, Греція, Італія, Румунія).

А наступним кроком має стати впровадження систем розпізнавання осіб для проходження прикордонного та міграційного контролю. За державної підтримки використання ідентифікації по особі може стати такою ж буденністю, як рамки металодетекторів у перспективі найближчих трьох-п'яти років.

Приклад 2. Знати свого покупця в особу

Бізнес також робить ставку на біометричну ідентифікацію по обличчю. Насамперед, це роздрібна торгівля.

Системи розпізнають стать та вік покупців, частоту та час відвідування торгових точок, акумулюють статистику по кожному окремому магазину мережі.

Після цього для відділу в автоматичному режимі виводяться докладні звіти як загалом у мережі, і з розбивкою по торговим точкам. На основі цих звітів зручно складати портрет клієнта, планувати ефективні маркетингові кампанії.

На жаль, ми не можемо розголошувати замовників.Серед них найбільші рітейлери та DIY (Do It Youself) мережі, в асортименті яких є дорогий інструмент і комплектуючі.

Як це працює

Багато хто побоюється витоків конфіденційної інформації, але ми особливо наголошуємо, що жодні особисті дані розпізнаних людей не зберігаються в архівах. Більше того, зберігається навіть не зображення, яке біометричний шаблон, яким зображення не відновити.

При повторних візитах підтягується біометричний шаблон обличчя, тому система точно знає, хто і скільки разів був у магазині. За збереження особистих даних можна спокійним.

Для невеликих магазинів, автосалонів, аптек механізм збирання маркетингової аналітики реалізований у хмарному сервісі розпізнавання. Для підприємств малого та середнього бізнесу такий варіант є кращим, оскільки не вимагає витрат на серверне обладнання, найм додаткового персоналу, оновлення софту і так далі Це, по-перше, зручний інструмент для оцінки ефективності торгових точок, а по-друге, відмінний помічник виявлення злодіїв. Тобто одна система виконує одразу кілька функцій.

Приклад 3. Системи контролю та керування доступом

Крім перелічених вище функцій, систему розпізнавання осіб зручно застосовувати як альтернативу Proximity-картам в системах контролю та управління доступом (СКУД).

Вони мають низку переваг:забезпечують високу достовірність розпізнавання, їх неможливо обдурити, скопіювати чи вкрасти ідентифікатор, легко інтегрувати з існуючим охоронним устаткуванням. Можна навіть використовувати вже наявні камери спостереження. Системи біометричної ідентифікації осіб працюють дистанційно та дуже швидко з фіксуванням подій в архіві.

На базі біометричної СКУД зручно вести облік робочого часу співробітників, особливо у великих офісних центрах.

Кейс

Ми впровадили таку систему на великому індійському підприємстві, яке спеціалізується у сфері логістики минулого року. Число постійних співробітників – понад 600 осіб. При цьому компанія працює в цілодобовому режимі та практикує «плаваючий» трудовий графік. За допомогою нашої системи дистанційної біометричної ідентифікації замовник отримав повний та достовірний облік робочого часу співробітників, інструмент превентивної безпеки об'єкта та СКУД.

Приклад 4. Перепустка вболівальника на стадіон

У момент придбання квитка в касах обличчя кожного покупця автоматично фотографується та підвантажується у систему. Так формується база відвідувачів матчу. Якщо покупка була через інтернет або мобільний додаток, то авторизація можлива віддалено за допомогою селфі. Надалі, коли людина прийде на стадіон, система її розпізнає без паспортів.

Ідентифікація відвідувачів спортивних змагань стала обов'язковою згідно з Федеральним законом № 284-ФЗ «Про внесення змін до статті 20 Федерального закону «Про фізичну культуру та спорт у Російській Федерації» та статті 32.14 Кодексу Російської Федерації про адміністративні правопорушення.

На стадіон пройде саме той, хто купив квиток, передати квиток іншій особі чи пройти підробленим квитком неможливо. Дистанційне розпізнавання осіб на стадіонах працює за таким самим принципом, як на великих територіально-розподілених транспортних об'єктах: якщо людина внесена до списків осіб, яким доступ на стадіон заборонено, система його не пропустить.

Кейс

У березні 2016 року в рамках спільного проекту Вокорда та Ханти-Мансійської філії ПАТ «Ростелеком» система дистанційного розпізнавання осіб застосовувалася для забезпечення безпеки Кубка світу з біатлону, що проходив у Ханти-Мансійську. З 2015 року така сама система успішно працює у багатофункціональному спортивному комплексі «Арена Омськ». Він входить до шістки найбільших спортивних споруд Росії, є найбільшим спортивно-розважальним об'єктом Сибіру та базою хокейного клубу «Авангард».

Приклад 5. Інтернет-банкінг та банкомати

Ще однією нішою, в якій влаштувалося розпізнавання осіб, є банківська сфера. Тут впровадження нових технологій проходить інтенсивно, оскільки фінансовий сектор більше за інших зацікавлений у достовірності та збереженні персоніфікованої інформації.

Сьогодні біометрія поступово починає, якщо не витісняти звичні та усталені «паперові» документи, то йти з ними врівень. При цьому суттєво підвищується ступінь захисту під час платежів: для підтвердження транзакції достатньо подивитися в камеру свого смартфона. При цьому самі біометричні дані нікуди не передаються відповідно перехопити їх неможливо.

Впровадження технологій біометричної ідентифікації безпосередньо пов'язане з масовим використанням електронних сервісів та пристроїв, розвитком інтернет-торгівлі та розповсюдженням пластикових карток замість готівки.

З появою високопродуктивних графічних процесорів (GPU) та надкомпактних апаратних платформ на їх основі – таким як NVIDIA Jetson – розпізнавання осіб почало впроваджуватися в банкомати. Тепер зняти готівку або провести операції з рахунку може лише власник картки, наприклад, через банкомати Тінькофф-банку. А PIN-код незабаром може піти на пенсію.

Технології розпізнавання осіб застосовуються у найрізноманітніших сферах:

• забезпечення безпеки у місцях великого скупчення людей;
• системи охорони, уникнення незаконного проникнення на територію об'єкта; пошук зловмисників;
• фейс-контроль у сегменті громадського харчування та розваг, пошук підозрілих та потенційно небезпечних відвідувачів;
• верифікація банківських карток;
• онлайн-платежі;
• контекстна реклама, цифровий маркетинг, Intelligent Signage та Digital Signage;
• фототехніка;
• криміналістика;
• телеконференції;
• мобільні додатки;
• пошук фото у великих базах фотографій;
• відмітка людей на фото в соціальних мережах та багато інших.

IBM випустила базу з 1 млн. фотографій осіб для навчання біометричних систем

2018

Розпізнавання осіб не працює у кожному другому смартфоні

На початку січня 2019 року некомерційна організація з Голландії провела тестування 110 моделей смартфонів та виявила, що функція розпізнавання осіб, що використовується для блокування пристроїв, не працює належним чином більш ніж на кожному другому апараті.

Дослідження, проведене Consumentenbond та його міжнародними партнерами, показало, що для розблокування 42 із протестованих смартфонів достатньо мати фотографію власника телефону. Підійде будь-яка фотографія, наприклад, отримана із соціальних мереж, камер відеоспостереження або будь-яким іншим способом.

Програмна технологія розпізнавання облич, доступна власникам багатьох смартфонів під керуванням Android, досягла такого рівня розвитку, що вже не дозволяє обдурити себе фотографією власника

Результати цього дослідження викликають занепокоєння користувачів та служб безпеки. Використання надрукованої фотографії особи власника – це перша перевірка функції розпізнавання осіб, яку використовують звичайні користувачі та тестери. Але головне, це перший прийом, яким спробують скористатися зловмисники для злому смартфона, захищеного ідентифікацією особи, перш ніж перейти до складніших атак, які включають створення масок або 3D-друкарських голів власника телефону.

Будь-яка система розпізнавання осіб, яка не проходить "фототест", зазвичай вважається марною. Згідно Consumentenbond, моделі Asus, BlackBerry, Huawei, Lenovo, Nokia, Samsung, Sony і Xiaomi не пройшли подібні тести. У випадку з Sony провалили тест абсолютно всі моделі. Ще шість моделей – Honor і шість моделей LG – пройшли тестування лише у «строгому» режимі. Хоча за результатами цього тесту користувачі можуть зробити висновок, що включати розпізнавання осіб не варто, 68 пристроїв, включаючи флагманські моделі Apple iPhone XR і витримали цю просту атаку, як і багато інших високопродуктивних моделей на Android від Samsung, Huawei, OnePlus і Honor.

Повний перелік моделей, які пройшли фототест, можна знайти на сайті Consumentenbond.

Найпопулярніші системи розпізнавання осіб у Китаї

Однією з найпоширеніших програм для розпізнавання облич є Face++, яка використовується для керування доступом усюди – від залізничних вокзалів Пекіна до офісної будівлі Alibaba.

Сама Alibaba розробила власні системи, які будуть застосовуватись у шанхайському метро для ідентифікації пасажирів за допомогою їхньої особи та голосу.

Поліцейські, які стежать за безпекою на одному з китайських залізничних вокзалів, мають спеціальні сонячні окуляри з функцією розпізнавання осіб. Пристрій здатний ідентифікувати людину за 100 мілісекунд і вже не раз допомагав правоохоронним органам у затриманні злочинців.

У китайському Шеньчжені вперше у світі запрацювала камера фіксації порушень пішоходами. Вона встановлена ​​на одному з напружених переходів міста і стежить за людьми, які перебігають дорогу на сигнал світлофора, що забороняє. Для визначення особи порушника камера використовує технологію розпізнавання осіб.

На вступних іспитах у коледжі по всій країні використовується розпізнавання осіб та відбитків пальців, щоб гарантувати, що екзаменовані є справжніми студентами.

Після низки викрадень дітей деякі дитячі садки відчиняють двері лише тим людям, чиї особи зареєстровані у системі. В одному з дитячих садків встановили понад 200 камер для забезпечення безпеки.

Навіть у деяких туалетах встановили автомати із розпізнаванням облич. Апарат видає 60 см туалетного паперу одній людині не частіше ніж раз на дев'ять хвилин.

Alibaba має магазини з безготівковою оплатою Hema, в яких користувачі сканують обличчя та вводять номер телефону для проведення платежів через систему Alipay.

Компанія Alibaba спільно з виробником готельних інформаційних систем Shiji встановила систему розпізнавання осіб для реєстрації у 50 готелях. Китайські туристи, які вдаються до послуг онлайн-турагентства Fliggy (належного Alibaba), можуть спочатку забронювати в ньому готель, а потім, використовуючи маску свого обличчя, швидко заселитися в готель і оформити депозит.

У Пекіні вирішили боротися з незаконною орендою держжитла за допомогою розумних замків, які розпізнають господарів по обличчю

Наприкінці грудня 2018 року стало відомо, що у державному житлі Пекіна прискореними темпами запроваджуються «розумні» замки з технологією розпізнавання осіб. З їхньою допомогою місцева влада посилює заходи проти незаконного перездавання в оренду державного житла, що надається малозабезпеченим сім'ям за пільговими розцінками.

"Розумний" замок з розпізнаванням облич

Передбачається, що до кінця червня 2019 року замки з вбудованою системою сканування осіб будуть використовуватися у всіх програмах надання пільгового держжитла в Пекіні за участю 120 тис. квартиронаймачів, повідомляє The South China Morning Post з посиланням на пекінське видання The Beijing News.

Зіставляючи інформацію, отриману під час сканування осіб відвідувачів, із зображеннями зі збереженої бази даних, система розпізнає господарів та не відчиняє двері незнайомцям, розповів в інтерв'ю Beijing News директор інформцентру при Пекінському державному житловому центрі Шан Чженьюй (Shan Zhenyu).

Крім того, система може використовуватися для нагляду за самотніми людьми похилого віку. Якщо людина похилого віку протягом певного періоду часу не виходить і не заходить до будинку, керуючому нерухомості буде надіслано повідомлення про необхідність зайти з перевіркою.

У таких великих мегаполісах як Пекін оренда житла дуже дорога. У середньому орендована квартира в столиці Піднебесної коштує приблизно 5 тис. юанів на місяць (близько $730), тоді як орендна плата за держжитло може становити менше 2 тис. юанів на місяць ($290).

Влада Пекіна сподівається, що розумні замки, які впізнають господарів по обличчю, підвищать безпеку, запобіжать незаконну передачу в суборенду і гарантують, що пільгою користуються тільки люди, які справді потребують.

Станом на кінець 2018 року смарт-замки з розпізнаванням осіб задіяні у 47 програмах надання пільгового держжитла у Пекіні. З їхньою допомогою отримано близько 100 тисяч скан-зображень осіб орендарів та членів їхніх сімей.

Китайський Airbnb встановлює у будинках «розумні» замки з розпізнаванням облич

Провал у Лондоні. Система розпізнавання осіб у метро нікого не впізнає

Наприкінці грудня 2018 року стало зрозумілим, що розгорнута в лондонському метро система розпізнавання осіб нікого не впізнає. Лондонських поліцейських критикують за використання немаркованих фургонів для перевірки спірних та неточних технологій автоматичного розпізнавання осіб у різдвяних покупців. Детальніше .

Туалети з розпізнаванням осіб у Китаї скорочують споживання туалетного паперу

Наприкінці 2018 року стало відомо про кількість громадських туалетів, що зростає в Китаї, з системою розпізнавання осіб, яка дозволяє економити туалетний папір.

У грудні такий туалет запрацював у Baotu Spring Park у місті Цзінань (провінція Шаньдун), розташований за 400 км на південь від Пекіна. У цій вбиральні знаходиться автомат, який видає туалетний папір після сканування обличчя. За один підхід апарат видає приблизно 70 см паперу, а для отримання додаткової порції санітарно-гігієнічного виробу цій людині потрібно почекати 9 хвилин і знову піднести голову до камери для ідентифікації.

Для розблокування смартфона хакери та поліція друкують голову власника на 3D-принтері

У 14 американських аеропортах запрацювала система розпізнавання осіб

20 серпня 2018 року у 14 американських аеропортах запрацювала система розпізнавання осіб. Про її ефективність розповіла Служба митного та прикордонного контролю (US Customs and Border Patrol, CBP).

Як повідомляється на сайті відомства, 22 серпня 26-річний пасажир, який прилетів до Вашингтонського аеропорту імені Даллеса із Сан-Паулу (Бразилія), пред'явив на пункті контролю паспорт громадянина Франції. Проте біометрична система виявила, що обличчя чоловіка не збігається із фотографією у документі.

В аеропорту Вашингтона система розпізнавання осіб упіймала чоловіка - він намагався в'їхати до США з чужим паспортом

Коли прибулого до США відправили на додатковий огляд, він «явно нервував» і, як з'ясувалося, недаремно. У його туфлі знайшли посвідчення особи на ім'я громадянина республіки Конго, яким насправді був затриманий. Тепер за спробу в'їхати до США під фальшивими документами йому загрожує ув'язнення.

Системи розпізнавання осіб поліції Британії виявилися марними.

У травні 2018 року стало відомо про великі проблеми у системах розпізнавання осіб, які використовують британські поліцейські. В результаті може бути подано велику кількість позовів – це питання стало «пріоритетним» для Управління комісара з інформації (Information Commissioner's Office), наводить ВВС слова представника регулятора Елізабет Денхем (Elizabeth Denham).

Британська правозахисна організація Big Brother Watch опублікувала результати дослідження, які показали «приголомшливу» кількість невинних людей, з яких технологія розпізнавання осіб зробила потенційних злочинців.

Так, з травня 2017 року до березня 2018-го система видала для поліції Південного Уельсу 2685 збігів людей з базою даних підозрюваних, проте 2451 з них виявилися помилковими.

Лондонські правоохоронні органи застосовували технологію ідентифікації осіб на карнавалі Ноттінг-Хілл у 2017 році. Показання системи виявилися помилковими у 98% випадків, коли спрацьовував сигнал про те, що нібито помічено підозрюваного з поліцейської бази даних. Рішення влаштовано так, що при виявленні можливого порушника закону на пульт чергового до найближчого відділення поліції надходить сигнал.

Поліція почала звинувачувати камери, що видавали неякісну картинку, і те, що систему використовували вперше, але і в наступних 15 заходах (футбольні матчі, фестивалі, паради), під час яких задіяли технологію, результат не покращився. Тільки на трьох система не помилилася жодного разу.

У поліції також розповіли, що за дев'ять місяців роботи системи розпізнавання осіб вона чітко відзначила понад 2 тис. осіб, що призвело до 450 арештів. При цьому ніхто не потрапив у висновок помилково. Це пояснюється тим, що крім роботи алгоритмів у роботі задіяні люди, які перевіряють спрацьовування та приймають остаточні рішення.

Вчені винайшли новий спосіб обману систем розпізнавання облич

З кожним днем ​​системи розпізнавання облич стають складнішими і все частіше використовуються у повсюдному житті, наприклад, минулого року компанія Apple випустила смартфон iPhone X, оснащений біометричною системою Face ID. Однак подібні системи можна обдурити, зокрема, за допомогою інфрачервоних світлодіодів. Інфрачервоні промені не видно простому оку, проте більшість камер можуть вловлювати інфрачервоні сигнали.

Китайські дослідники створили бейсбольну кепку, оснащену мініатюрними інфрачервоними світлодіодами, які розміщені таким чином, що інфрачервоні промені, що падають на обличчя власника головного убору, допомагають не тільки приховати його особистість, але й видати себе за іншу людину для проходження заснованої на розпізнаванні особи аутент. . Дана задача складніша і вимагає використання глибокої нейронної мережі для розпізнавання статичного зображення обличчя та правильного проектування інфрачервоних променів на особу самозванця.

Для перевірки своєї теорії дослідники використали фотографії чотирьох випадкових людей, їм вдалося обдурити системи розпізнавання осіб у 70% випадків за умови наявності невеликої зовнішньої схожості між жертвою та самозванцем.

«На підставі наших знахідок та атак, ми можемо зробити висновок, що існуючі на сьогоднішній день технології розпізнавання осіб складно назвати безпечними та надійними в аспекті критичних сценаріїв, таких як аутентифікація та спостереження», - підсумували дослідники. Вони також додали, що інфрачервоні світлодіоди можна ховати не лише у бейсбольних кепках, але також у парасольках, волоссі чи перуках.

Російські близнюки вимагають із Apple 20 млн за те, що iPhone X не бачить між ними різниці

Брати-близнюки з Володимира – 26-річні Олександр та Ілля Тунчики – направили до російського офісу компанії Apple претензію у зв'язку з тим, що система розпізнавання осіб Face ID на їх смартфонах iPhone X однаково ідентифікує обох молодих людей, тим самим, на їхню думку, порушуючи захист персональних даних.

Скривджені користувачі вимагають від компанії вдосконалити технологію, а також компенсувати моральну шкоду в розмірі 20 млн руб.

«Близнюки придбали… iPhone X саме для того, щоб скористатися функцією розблокування екрану за допомогою облич. На їхнє розчарування, кожен апарат дізнається обох братів, про що вони не були попереджені при покупці, ця інформація відсутня в інструкції. Саме тому заявники просять компанію доопрацювати технологію», – пояснив він.

2017

Розпізнавання осіб у рітейлі

У листопаді 2017 року телеканал CNBC випустив сюжет, який розповідає про впровадження систем розпізнавання облич у магазинах. Рітейлери використовують такі технології для збору даних про клієнтів та підбору пропозицій на основі відповідних даних.

У рітейлі розпізнавання осіб застосовується переважно у тому, щоб мотивувати покупців. Наприклад, якщо людину дізнаються на вході в магазин і бачать його історію покупок, то співробітники магазину краще знають, що йому запропонувати. Так, якщо він купував у магазині електроніки телевізор, співробітник його дізнається, звернеться на ім'я та запропонує придбати новий пульт.

За даними гонконгської ІТ-компанії Jardine One Solution (JOS), багато роздрібних мереж застосовують можливості розпізнавання осіб для того, щоб збирати дані про відвідувачів своїх магазинів.

Сама JOS допомагає роздрібним компаніям із розпізнаванням осіб клієнтів з метою складання профілю покупців та відстеження їх дій у торговій точці. Йдеться таких даних, як кількість відвідувачів, їх вік, стать, етнічна приналежність. Такі відомості допомагають магазинам краще знати про потік клієнтів та підбирати персоналізовані пропозиції для них, зазначив Лант.

Наприклад, використовуючи аналіз даних, які з систем розпізнавання осіб, можна підбирати музику, що грає у торговому залі.

У JOS кажуть, всі отримані дані клієнтів є анонімними, проте питання конфіденційності залишається актуальним. Технології не перешкоджають впровадженню таких систем, але є побоювання, пов'язані з особистими даними та культурою, визнає Марк Лант.

Він додав, що рітейлери витрачають величезні кошти на запобігання витоку даних та захисту інформації. Скандал, пов'язаний з розкраданням даних мільйонів клієнтів Uber, показує, що компанії не можуть почуватися в безпеці, а користувачі повинні бути обережними, розкриваючи персональну інформацію, вважає керуючий директор JOS.

Засновник і генеральний директор компанії HeadCount (пропонує магазинам послуги з моніторингу та покращення відвідуваності) Марк Риски (Mark Ryski) каже, що біометричні дані, у тому числі ті, що генерують системи розпізнавання осіб, відносяться до категорії делікатних та мають великий потенціал – особливо у з метою забезпечення безпеки та покращення якості обслуговування клієнтів.

Приклад використання системи розпізнавання осіб у магазинах

На думку старшого віце-президента зі стратегії обслуговування клієнтів компанії InMoment Бреннана Уілкі (Brennan Wilkie), використання обладнання для розпізнавання осіб у торгових приміщеннях дійсно має великий потенціал. Наприклад, такі пристрої здатні зіставити вираз обличчя клієнта в магазині з даними про нього, його лояльності бренду та інших покупках. Для того, щоб пом'якшити проблему конфіденційності користувачів, магазинам потрібно продемонструвати клієнтам, які переваги вони набувають, як це було свого часу з касами самообслуговування або з банківськими картками з чіпами, впевнений він.

Згідно з прогнозом аналітичної компанії MarketsandMarkets, обсяг світового ринку систем розпізнавання осіб досягне $6,8 млрд до 2021 року.

Авторизацію в iPhone X по обличчю зламали маскою за $150. Відео

Як обійти сканер обличчя на Samsung Galaxy Note 8

Веб-дизайнер Мел Тахон опублікував у своєму твіттері відео про те, як легко обійти сканер обличчя на Galaxy Note 8. У своєму експерименті Тахон тримає два Note 8 навпроти один одного, на одному з яких – його фото, а на іншому – включена система сканування особи.

Обман біометричного захисту Samsung Galaxy S8

Дослідникам вдалося видати білого чоловіка за Міллу Йовович майже у 90% випадків. Жінку азіатської зовнішності у спеціальних окулярах комп'ютер у стільки ж відсотків приймав за чоловіка з Близького Сходу.

Крім того, вони спробували свій метод на комерційній програмі Face++, яка використовується в Alibaba для авторизації платежів. У цьому випадку вони не садили людину в окулярах перед камерою, а спочатку робили її фотографію в окулярах і потім завантажували в програму. У результаті їм вдалося видати одну людину за іншу у 100 відсотках випадків.

Громадські організації США проти розпізнавання осіб

Коаліція з 52 громадських та правозахисних організацій направила до Міністерства юстиції листа з проханням розслідувати надмірне використання технологій розпізнавання осіб у роботі органів правопорядку. Також коаліцію непокоїть неоднакова точність машинного розпізнавання осіб різної расової належності, яка може стати основою прояву расизму з боку співробітників органів.

Особливо цими технологіями зловживає місцева поліція, поліція штатів та ФБР, говорить лист. Коаліція просить Міністерство юстиції насамперед зайнятися перевіркою тих поліцейських департаментів, які вже перебувають під слідством у зв'язку із упередженим ставленням до громадян із небілим кольором шкіри.

Підставою для прохання стали результати дослідження Центру приватності та технологій Школи права університету Джорджтауна. Дослідження показало, що особи половини дорослого населення США за різних обставин були відскановані урядовим ідентифікаційним програмним забезпеченням.

Дослідники відзначають, що у США на сьогоднішній день не існує серйозних правил, що регулюють використання цього програмного забезпечення. За словами Альваро Бедойї (Alvaro Bedoya), директора Центру та співавтора дослідження, сфотографувавшись на права водія, людина вже потрапляє в базу осіб поліції або ФБР. Це особливо суттєво з огляду на те, що розпізнавання осіб буває неточним, і в цьому випадку може завдавати шкоди невинним громадянам.

Приклади проектів у HSBC, MasterCard та Facebook

Послуга буде доступна для корпоративних клієнтів NSBC. Через банківську мобільну програму вони зможуть відкривати рахунки по одному клацанню селфі. Банк підтверджує особистість клієнта за допомогою програми розпізнавання осіб. Фотографія знімається зі знімками, раніше завантаженими в систему, наприклад, з паспорта або водійських прав. Передбачається, що новий сервіс позбавить необхідності запам'ятовувати цифрові коди та скоротить час ідентифікації.

Щоб скористатися цією опцією, користувачам необхідно завантажити спеціальний додаток на свій комп'ютер, планшет або смартфон. Потім подивитися в камеру або використовувати сканер пристрою для розпізнавання відбитків пальців (якщо він є на пристрої). Однак (принаймні на даний момент), користувачам все ще потрібно додатково надавати дані своєї банківської картки. Лише в тому випадку, якщо буде потрібна додаткова ідентифікація, то користувачі зможуть скористатися вищеописаною опцією.

Завдяки такому новому підходу MasterCard збирається захистити користувачів від підроблених онлайн-транзакцій, які здійснюються за допомогою крадених паролів користувачів, а також надати користувачам більш зручну систему авторизації. Компанія повідомила, що 92% людей, які тестували цю нову систему, віддали перевагу традиційним паролям.

Деякі експерти сумніваються у захисті інформації від того, щоб кібер-злочинці не змогли легко отримати відбитки пальців користувача або фотографію його особи у разі, якщо транзакція здійснюється при небезпечному використанні публічної мережі Wi-Fi.

Експерти з кібер-безпеки стверджують, що система повинна включати кілька рівнів безпеки для запобігання потенційному крадіжці фотографій особи користувачів. Адже онлайн-платежі є привабливою метою для кібер-злочинців.

Наприкінці 2015 року група експертів з Технічного Університету Берліна продемонструвала можливість вилучення PIN-коду будь-якого смартфона під час використання селфі користувача. Для цього вони зчитували код, який відображався в очах користувача, коли він вводив його на своєму телефоні OPPO N1. Хакер досить просто перехопити контроль над фронтальною камерою смартфона для виконання цієї елементарної атаки. Чи міг би кібер-злочинець перехопити контроль за пристроєм користувача, зробити його селфі і після цього виконати онлайн-платежі за допомогою набраного пароля, який хакер побачив в очах своєї жертви?

MasterCard наполягає на тому, що її механізми забезпечення безпеки зможуть виявляти таку поведінку. Наприклад, користувачам потрібно буде блимати для програми, щоб продемонструвати «живий» образ людини, а не її фотографію або попередньо зняте відео. Система зіставляє зображення особи користувача, конвертуючи його в код і передаючи його безпечним протоколом через Інтернет у MasterCard. Компанія обіцяє, що ця інформація безпечно зберігатиметься на її серверах, при цьому сама компанія не зможе реконструювати обличчя користувача.

Влітку 2016 року стало відомо, що дослідники обійшли систему біометричної аутентифікації, використовуючи фото з Facebook. Атака стала можливою завдяки потенційним уразливості, притаманним соціальним ресурсам..

Команда дослідників з Університету штату Північна Кароліна продемонстрували метод обходу систем безпеки, побудованих на технології розпізнавання осіб за допомогою доступних фотографій користувачів соцмереж. Як пояснюється в доповіді фахівців, атака стала можливою завдяки потенційним уразливості, притаманним соціальним ресурсам.

«Не дивно, що особисті фото, розміщені у соціальних мережах, можуть загрожувати конфіденційності. Більшість великих соцмереж рекомендують користувачам встановити налаштування конфіденційності при публікації фото на сайті, проте багато з цих знімків часто доступні широкому загалу або можуть бути переглянуті тільки друзями. Крім того, користувачі не можуть самостійно контролювати доступність своїх фото, розміщених іншими передплатниками», - наголошують вчені.

В рамках експерименту дослідники відібрали фотографії 20 добровольців (користувачів Facebook, Google+, LinkedIn та інших соціальних ресурсів). Потім вони використовували дані знімки для створення тривимірних моделей облич, «оживили» їх за допомогою ряду анімаційних ефектів, наклали на модель текстуру шкіри та відкоригували погляд (за потреби). Дослідники протестували на п'яти системах безпеки, чотири з них вдалося обдурити в 55-85% випадків.

Відповідно до звіту компанії Technavo(зима 216 року) однією з ключових тенденцій, що надають позитивний вплив на ринок технологій біометричної ідентифікації по особі ( facial recognition), є впровадження мультимодальних біометричних систем у таких секторах, як охорона здоров'я, банківський, фінансовий сектор, сектор цінних паперів та страхування, сектор перевезень, автомобільний транспорт, а також у держсекторі.

Засновник проекту Біньямін Леві (Benjamin Levy) розповів, що завдяки високому рівню захищеності IsItYou зможе розпізнати 99 999 зі 100 тисяч випадків обману. Леві спробував переконати банки необхідність впровадження його системи вже наступного року. Вона використовуватиметься для проведення фінансових транзакцій.

Google вже використовує функцію розпізнавання обличчя в Android. У такий спосіб можна розблокувати пристрій під керуванням цієї мобільної ОС. Проте розробники неодноразово стверджували, що розпізнавання особи недостатньо захищене порівняно з класичними способами. У зв'язку з цим експерти засумнівалися у твердженнях Біньяміна Леві.

Маріос Саввідіс (Marios Savvedes) з університету Карнегі-Меллон займається дослідженням функції розпізнавання обличчя. Він вважає, що самостійно проведене випробування на захищеність IsItYou не може бути надійним.

Такої ж думки дотримується світовий експерт у галузі біометрії доктор Массімо Тістареллі (Massimo Tistarelli). Він сказав, що в Європі проводиться повномасштабний науковий проект Tabula Rasa, головною метою якого є розробка захисту від шахрайства для біометричних способів ідентифікації. За його словами, перед виходом на ринок слід провести низку незалежних досліджень, що підтверджують ефективність продукту.