Бет-әлпетті тану технологиясы туралы не білуіңіз керек

2024 Автор: Malcolm Clapton | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-17 04:02

Бұл технологияны үкіметтер мен бизнес қалай пайдаланады, бет-әлпетті анықтау жүйесі бар камераны алдауға бола ма және фотосурет арқылы интернеттен адамды табуға бола ма?

Елена Глазкова Ивидеон маркетологы.

Мемлекет үшін тұлғаны тану қауіпсіздік жүйесінің маңызды бөлігі және бюджеттің әсерлі бабы болып табылады. Журналистер үшін бұл не панацея, не әлемдік қыршынның құралы. Бизнес, құрал немесе өнім үшін. Қай тарапты алсаңыз да, негізгі сұрақтар әлі де қалады. Пайдаланушылар әдетте Интернеттен оларға жауап іздейді (айына орта есеппен бетті тану бойынша 28 704 сұрау), бірақ олар әрқашан таба бермейді. Жағдайды түзету.

Бет тану дегеніміз не

Шыбындарды котлеттерден ажыратайық. Пайдаланушылар өздерінің смартфондарында бет тану мүмкіндігіне жиі кездеседі, мұнда биометриялық сәйкестендіру құрылғының құлпын ашу үшін пайдаланылады және деректерге оның иесі ғана қол жеткізе алады. Гаджетті фотосуретпен алдау мүмкін болмас үшін 3D камерасы тану процесіне міндетті түрде қатысады.

Сондай-ақ нақты уақытта және нақты жағдайларда беттерді сәйкестендіру бар: бұл жағдайда ол бейнебақылау жүйелерімен тығыз байланысты, онда беттер камералар түсірген бейне ағынынан сөзбе-сөз «тартылады».

Жақсы жарық жерде адамның орташа бойынан сәл жоғары орналасқан жоғары сапалы заманауи бейнебақылау камерасын елестетіп көріңіз. Күн сайын оның алдынан шамамен бірдей адамдар өтеді. Олар өте тез қозғалмайды.

Түсірілген бейнені бұлттық мұрағатта сақтауға болады. Камераға аналитикалық модуль қосылған: алгоритмдердің күрделі комбинациясы (жасанды интеллект, нейрондық желілер, барлығы) плюс пайдаланушы интерфейсі. Модуль бейне ағынынан беттерді «жұлып алады», жынысы мен жасын анықтайды және деректерді дерекқорға енгізеді.

Біртіндеп суреттер көбейе бастады. Жүйе барлық танылған беттерді автоматты түрде есте сақтайды және оларды мұрағатқа жазады, ал рұқсаты бар пайдаланушы қосымша деректерді көрсетеді: аты-жөні, лауазымы, мәртебесі, басқа белгілер («VIP-қонақ» немесе «ұры»). Қажетті адамның фотосуретін жүктеп салуға болады, ал модуль мұрағаттағы осы адамның барлық анықтауларын табады.

Таңбасы бар адам камераның алдынан қайтадан өткенде, жүйе мұны маңызды оқиға ретінде жазып, қызығушылық танытқан пайдаланушыларға push-хабарлама жібереді.

Бет-әлпетті тану контекстіндегі анықтау - бұл алгоритм, негізінен, Starbucks кружкасынан алма немесе су перісі емес, бет екенін түсінген жағдай. Ол үшін алдымен есептеу қуаты қажет, содан кейін ғана ол бетті негізге сәйкестендіреді немесе есте сақтай алады.

Алдыңғы бірнеше абзацтарды соңына дейін оқыған болсаңыз, құттықтаймыз, енді сіз идеалды жағдайда бет-әлпетті тану қалай жұмыс істейтінін білесіз. Сипаттама кез келген жүйеге жарамды: Мәскеу метросында қолданылатындардан бастап шағын бизнеске арналған шешімдерге дейін.

Ең бастысы, нақты өмірде идеалды жағдайды жасау қиын екенін түсіну керек, әсіресе кеңсе немесе дүкен емес, бүкіл қалаға қатысты. Мысалы, метрода адам көп, әркім әртүрлі, жылдам жүреді. Сізге көп камералар қажет, олар ақшаны талап етеді, ал оларды сауатты мамандар орналастыруы керек.

Бетті тану алгоритмін алдау мүмкін бе?

Кездейсоқ қателіктерге қарамастан, машинаны тану дәлдігі адамдардың бет-әлпетін анықтайтын дәлдігінен әлдеқайда жоғары. Қытай бірнеше секунд ішінде кез келген азаматты сәйкестендіру үшін бет-әлпетті тану бойынша алып дерекқорды құрастырады, бұл жүйе жақын арада Қытайда 90% дәлдікпен 3 секундта 1,3 миллиард басқа тұрғындардың арасынан нақты адамды табуға қабілетті жүйе пайда болады.

Дегенмен, бұл сұраққа біржақты жауап беру қиын, өйткені тұлғаны тану үшін жалғыз идеалды алгоритм жоқ. Үлкен көзілдірік, жапсырылған сақал, қалпақ, жоғары қозғалыс жылдамдығы, арнайы макияж (мысалы, бетке боялған «Қара аққу» торы, мысықтар, шеңберлер мен таяқшалар. Макияжды пайдаланып бетті тану жүйесінен қалай құтылуға болады) - мұның бәрі алгоритмді шатастыруы мүмкін. Әсіресе жиынтықта, өйткені тану үшін 70% ашық беттің тану жүйелерін қалай алдау жеткілікті. Енді елестетіп көріңізші, жоғарыдағы трюктерді нағыз қалада қолдану керек. Бұл оңай емес, солай ма?

2015 жылы шыққан Жапониядан шыққан «антирекония» көзілдірігі

Міне, 2014 жылы осындай 3D маскасы

Желіде беттерді тану мүмкін бе?

Интернет - бұл кереғар орын: мұнда адамдар бір уақытта көшедегі әрбір екінші камера олардың жеке басын анықтай ма деп алаңдай алады және «онлайндағы фотосуреттерінен басқа адамдардың бет-әлпетін тануды» шын жүректен қалайды. Бұл бетті тану үрдісін бөлек қарастырайық.

Бетті тану бағдарламасы жоғарыда сипатталған аналитикалық модуль (бейнебақылау камерасы + бағдарламалық құрал + бұлтты сақтау) немесе белгілі (аздап жанжал) FindFace қызметіне ұқсас бағдарламалық құрал болып табылады. Бүгінгі күні, әрине, көптеген жағдайларда бетті тану бағдарламасын «тегін және тіркеусіз» жүктеп алу мүмкін емес.

ВКонтакте әлеуметтік желісіндегі адамдарды фотосуреттері бойынша табуға көмектесетін FindFace.ru веб-сервисі 2016 жылдың 18 ақпанында құрылған. Сонымен қатар, оның арқасында барлығы порно фильмдерде ойнаған қыздардың профильдерін таба алды. Көп ұзамай бұл қызмет беттерді анықтауға арналған көптеген флешмобтар үшін қолданыла бастады, оларды ешкім ешқашан анықтай алмайды. Жанжал туды, ол вирустық жарнама сияқты жұмыс істеді: қызметтің негізін құрайтын технология бірқатар беделді марапаттарға ие болды және мемлекет пен бизнес тарапынан тұтынушылардың қызығушылығын тудырды. 2018 жылдың 1 қыркүйегінен бастап бұл қызмет бұдан былай наразылық білдірушілерді тану үшін пайдаланылған FindFace қызметін ұсынбайды, фотосервис арқылы адамдарды іздеуді жабу туралы жариялады, өйткені оны NtechLab әртүрлі бизнес секторлары үшін шешімдер қатарына өзгертті.

Сұранысқа кірген пайдаланушының арманы, анық, келесідей көрінеді: сіз сайтқа кіресіз, метрода жасырын түрде түсірілген адамның суретін жүктейсіз, бағдарлама бетті таниды және профильге сілтеме береді. әлеуметтік желі. Иә, ұсталды! Немесе мына сияқты: сіз бағдарламаны компьютеріңізге жүктеп алып, оған веб-камераны қосып, мысықтың бетін танисыз. Сәттілік - енді сіз мысық шұжық ұрлаған сайын хабарлама аласыз.

Шындық қатыгез. Сізге осындай нәрсені ұсынатын бірінші сайт жұмыс істеуден бас тартады, ал екіншісі Python тілінде бағдарламалау дағдыларын қажет етеді. Жақында қайта іске қосылған SearchFace деп аталатын арманға ұқсас қосымша Searchface ВКонтакте арқылы авторизациямен қайта іске қосылды. Бірақ әлеуметтік желі FindClone деп аталатын бұл мүмкіндікті жауып тастады. Сіз фотосуретті жүктеп салдыңыз және алгоритм ВКонтакте әлеуметтік желісінің дерекқорында бірдей бетті тануға тырысты. Қолданба профильге сілтеме бермеді, тек суреттердің өзі - және оларды кім жүктегені маңызды емес. Егер пайдаланушы әлеуметтік желіде ұзақ уақыт бойы белсенді болса, фотосуреттің шығарылуы қорқынышты «өмірбаяндық» әсер туғызды, бірақ егер жоқ болса, танылған суреттер оларды күлдіруі мүмкін.

Іс жүзінде SearchFace мысалы «Әлеуметтік желілер бетті тануды қалай пайдаланады?» Деген сұраққа нақты жауап береді. Оны былай тұжырымдасақ, дұрысырақ болар еді: «Әлеуметтік желілер бетті тану үшін қалай пайдаланылады?». Жауап қарапайым: дерекқор сияқты. Сандардың бірегей комбинацияларының сансыз саны (фотосуреттегі беттер Facebook, ВКонтакте және басқалардың алгоритмдерін осылай іздейді) сол немесе басқа тұлғаны тану шешімдерінің негізін құрайтын нейрондық желілерді оқытуға негіз болады.

Шешімдердің барлығы әртүрлі, нейрондық желілер де әртүрлі, ал тұтынушылар мен қызмет провайдерлері, әдетте, мәліметтер мен техникалық мүмкіндіктерді ашпайды. Атап айтқанда, жыныс пен жасты тану модулі Одноклассники, ВКонтакте, Instagram және Facebook желілерінде қамтылған ақпараттан үйренуге болатындығына байланысты анықтауға қабілетті.

Бетті тану қалай бағдарламаланады

Әзірлеуші болмасаңыз, әзірлеуші мен әзірлеуші сұрақтарына жауап берудің қажеті жоқ. Сондықтан көмек сұрап маманға жүгіндік.

Дмитрий Сошников Ресей жасанды интеллект қауымдастығының мүшесі және Microsoft корпорациясының AI және машиналық оқыту жүйелерін дамыту бойынша аға сарапшысы.

Бетті тану (сонымен қатар басқа да байланысты операциялар) өте кең таралған тапсырма болып табылады. Сондықтан көптеген компаниялар бұл міндеттерді жоғары сапалы шешу үшін бұлттық API (бағдарламалар арасындағы бағдарламалық жасақтама делдалдары) түрінде дайын қызметтерді ұсынады. Microsoft және Google сияқты IT-гиганттарынан басқа, мамандандырылған компаниялар, соның ішінде ресейлік компаниялар да бет-әлпетті танумен айналысады. Олардың өнімдері жылдам дамып келеді және топтағы бет-әлпеттер мен силуэттерді анықтау сияқты одан да қызықты мүмкіндіктерді қамтамасыз етеді.

Нейрондық желіні нөлден бастап үйрету әлдеқайда қиын. Бізге үлкен және сапалы бастапқы деректер жиынтығы, яғни ондаған және жүздеген мың (немесе одан да көп!) Адамдардың фотосуреттері қажет. Бұған қоса, айтарлықтай есептеу ресурстары мен AI және машиналық оқыту туралы білім қажет болады. Ірі компанияларда осы құралдардың барлығы бар, сондықтан олар мәселені әлдеқайда жақсы шешеді.

Сондай-ақ аралық шешім бар - мысалы, қазірдің өзінде дайындалған нейрондық желіні пайдалану. Бұл опция, ең алдымен, дайын бұлттық қызметке қарағанда біршама нашар жұмыс істейді, бірақ ол жүйені толық басқаруға мүмкіндік береді. Бұл нейрондық желілердің және нейрондық желі құрылымдарының жұмысын түсінудің белгілі бір деңгейін және, ең алдымен, Data Science мамандары арасында негізгі бағдарламалау тілі ретінде танымал болған Python тілін біршама білуді талап етеді.

Шынында да, тамаша NumPy пакетінің арқасында әртүрлі эксперименттер жүргізу, деректерді визуализациялау және тиімді матрицалық есептеулерді орындау ыңғайлы. Бұл өнеркәсіптік даму үшін ең жақсы тіл емес, өйткені ол үлкен қауіпсіз бағдарламалық қамтамасыз ету жүйелерін құруға арналған тиімді құралдарды қамтымайды, бірақ терең нейрондық желілерді оқыту саласында оған балама әлі жоқ.

Бизнесте тұлғаны тану қалай жұмыс істейді

Финтех, бөлшек сауда және бизнестің басқа түрлерінде тұлғаны тану сұранысы технологияның қолжетімділігінің артуына тікелей байланысты. Механика қарапайым: барлық кәсіпорындарда және барлық ұйымдарда бейнебақылау камералары бар, олар деректерді жинау және кейінгі талдау үшін құрал ретінде пайдаланылады. Әлемде бақылау жүйелері айына Full HD форматында терабайт бейне түсіреді, яғни өңдеуге арналған ақпарат өте көп.

Деректерді талдау үшін қажетті бағдарламалық құралды өндіруші құрылғыға «жарқылдата» алады. Борттық бейне аналитикалық камералар әдетте өте қымбат.

Балама нұсқа - бұлттағы аналитика, яғни кез келген қымбат емес камераға қосылатын қашықтағы деректер орталығы. Бұл әлдеқайда арзанырақ, сонымен қатар ол икемділік береді - сіз нақты бизнес үшін шешімдерді бейімдей аласыз.

Түрлі қызмет салаларында тұлғаны тану технологиясының танымалдығы артып келеді. Мысалы, Сбербанк тұлғаны тану бойынша әртүрлі жоғары деңгейдегі жобаларды жариялау бойынша көшбасшылардың бірі болып табылады және ол сізді мың адамның ішінен таниды деп дау айтуы мүмкін: банкомат осыған байланысты клиентті оның көзімен анықтайды, мүмкін тек Тинкофф. 2017 жылы Сбербанк Сбербанкті сатып алып, VisionLabs компаниясының 25,07%-ын тұлғаны тану үшін бағдарламалық жасақтаманы жасайтын тұлғаны тану технологиясына инвестициялады. 2018 жылы қаржы институты Мәскеу метросында тұлғаны тану мүмкіндігін сынап көрді, тіпті 42 қылмыскерді ұстады Сбербанктің бет-жүзін тану жүйесінің арқасында 42 қылмыскер ұсталды, тестілеу үшін Ол сізді мыңнан таниды: банкомат клиенттің кім екенін анықтайды. шабуылдаушылар басқа адамдардың карталарынан ақшаны ала алмайтындай, сондай-ақ биометриялық мәліметтерді жинау туралы хабарлай алмайтындай тұлғаны сәйкестендіруі бар банкоматтардың көздері (дауысты дыбыстық жазба,бет бейнесі) клиенттердің. Ағымдағы жылдың сәуір айында Сбербанк дауыс пен бет-әлпетті тану жүйелерін әзірлеушіге – «Сөйлеу технологиялары орталығына» (МДТ) бақылау жасады.

Тағы бір нәрсе, шешімдерді жариялау, тестілеу, сынақтан өткізу және сатып алу іс жүзінде жүзеге асыру дегенді білдірмейді. Қазіргі уақытта Сбербанкте нақты не қолданылған (және ол қолданылған ба), шын мәнінде, тек неміс Греф сенімді түрде айта алады.

Бөлшек саудада бәрі ашық болады. Негізінде, тану шешетін үш мәселе бар.

Біріншіден, ұрлық. Дүкендерді алаяқтар басқарады, көбінесе сол желідегі адамдар. Бетті тану «дрейф ұрыларды» және бұрын тәртіп бұзған басқа адамдарды анықтауға мүмкіндік береді. Зиянкес дерекқорға бір рет кіргеннен кейін дүкенге кіргеннен кейін қауіпсіздік қызметі хабарландыруды мессенджерде немесе басқа ыңғайлы жолмен алады.

Екіншіден, тұрақты тұтынушылармен жұмыс істеудің қиындығы. VIP және бренд жанкүйерлері үшін ұсыныстарды жекелендіру үшін сатып алулар мен туған күндер туралы деректер жеткіліксіз. Бетті тану CRM-мен біріктірілуі мүмкін - яғни менеджерлер ұйымның барлық транзакциялары туралы барлық ақпаратты енгізетін бағдарламалық қамтамасыз ету. Ұрылар мен VIP-терге қатысты бетті тану шамамен бірдей жұмыс істейді: бет қара немесе ақ тізімге енгізіледі және ол қайта пайда болған кезде жүйе рұқсаты бар адамға сигнал береді. Жынысы мен жасы автоматты түрде анықталады, қосымша ақпаратты жауапты қызметкер қосады.

Үшіншіден, бөлшек сауданың идентификациясы мақсатты жарнама үшін қолданылады. Мысалы, кейбір дүкендерде X5 Retail Group орнатылған X5 клиенттердің мимикасы мен жасын тану үшін компьютерлік көру камераларын қамтиды. Бұл деректерді талдау арқылы жүйе сауда алаңындағы монитор экранында адамға ұнауы мүмкін тауарларды көрсетеді. Тағы бір жарқын мысал - Америка Құрама Штаттарындағы үлкен кондитерлік дүкен Lolli & Pops. Бет тану жүйесі сіздің болашақ дүкендегі адалдық бағдарламаңыз тұрақты тұтынушылардың бет-әлпетін тану арқылы қамтамасыз етілетінін анықтайды және олардың смартфондарына ұнауы мүмкін өнімдермен (жеке қалауларды және тіпті тағамдық аллергияларды ескере отырып) хабарландырулар жібереді.

Бөлшек саудада технологияны қолданудың тағы бір жарқын мысалы - сатушысы мен кассасы жоқ дүкендер. Мысалы, Alibaba Tao Cafe Amazon Go және Alibaba Tao Cafe: Personless Shop Showdown - бұл Ханчжоуда орналасқан дәмхана және өзіне-өзі қызмет көрсету дүкені. Ол сусындар, жеңіл тағамдар, азық-түлік, ойыншықтар, рюкзактар және т.б. сатады. Tao Cafe тек Taobao веб-сайтының пайдаланушылары үшін ашық.

Сусындарды сатып алғанда бет-әлпетті тану қолдауы бар камера жүйесі тұтынушыны автоматты түрде анықтайды, оның интернет-дүкендегі аккаунтына қосылып, төлемді өңдейді. Сатып алушылар тұтынушыны да, тауарды да анықтайтын бірнеше сенсорлармен жабдықталған кеңістік арқылы шығады. Сканерлеу адам сатып алған затты қалтасына немесе сөмкеге салса да жұмыс істейді.

Бет-әлпетті тану технологиясы қалай дамып келеді

Face ID бейнебақылау жүйесі әлемді шынымен жаулап алуда. Мәскеуде 2019 жылы камералар саны жоғары технологиялар мен қауіпсіздікке жетеді: биыл қанша бейнебақылау камерасы пайда болады 174 мың. Бұл барлық осы құрылғылар әдепкі бойынша адамды тани алады дегенді білдірмейді: көбінесе іздеудегі қылмыскерлерді бейнекамералар арқылы тану жүйесі Мәскеуде 2019 жылы осы функциясы бар 160 мыңға жуық камера жұмыс істей бастайды деп хабарланады. Соған қарамастан, 2018 жылдың соңында Мәскеу әкімдігі 2019 жылы Мәскеу билігінің ниеті туралы хабарлады, олар бейнекамераларды ауыстырып, барлық бейнебақылау құрылғыларын ауыстыру және келесі жылы толығымен инновациялық жүйені қалыптастыру үшін бет-әлпетті тану жүйесін іске қоспақ.

Парадокс 160 мың соншалықты көп емес. Әсіресе бет-әлпетті тану пәні бойынша іздеу жүйесінің басқа көшбасшысы Қытаймен салыстырғанда.2017 жылдың соңында «Сіздің жүзіңізде» болды: Қытайда 170 миллионнан астам бейнебақылау камералары бар және келесі үш жылда Қытайдың «Үлкен аға» бақылау технологиясы үкімет сіз ойлағандай бәрін көретіндей емес. желіге қосылу әлі шамамен 400 млн.

Бетті тануды сауатты және дұрыс пайдалану, ең алдымен, қауіпсіздік пен жайлылықты жақсартуға бағытталған. Адамдар әдетте футбол матчына кезекте тұрудан құтқаратын (камераға жымиды - өтті), ұрлық пен бұзақылықтың алдын алатын немесе сатып алуға (адалдық бағдарламалары) аз ақша жұмсауға көмектесетін технологияға тез сенім артады. Мұның бәрі, әрине, белгілі бір реттеуді қажет етеді - сондықтан жеке деректерді қорғау туралы заңдар қабылданады.

Болашақта бейнебақылау жүйелеріндегі бет-әлпетті тану саласы Интернеттегі бет-әлпетті сәйкестендірумен жұмыс істеудің қазіргі тәжірибесіне ұқсас реттелуі ықтимал. Құпиялылықты ойлайтын адамдар Интернетке тым көп жүктеп салмайды - SearchFace-тің ішінара фиаскосы мұндай стратегияның тиімді екенін дәлелдейді.

Әрине, әр қиылысқа камералар орнатылған көшелермен жүрумен шектеліп қалуға болмайды, бірақ қоғам тарапынан тиісті сұраныс болған жағдайда анонимділікті сақтау мүмкіндігі қалыптасады.