Распознавание лица имеет долгую историю, начало которой можно отнести к ХІХ веку. Чтобы найти преступников, например, таких жестоких бандитов как Джесси Вудсон Джеймс или Билли Кид, органы правопорядка Америки развешивали объявления с надписью «разыскивается живым или мёртвым», обещавшие награды тем, кто поможет найти и арестовать преступников. В дополнение к обещаниям щедрой награды, объявления содержали фотографии и краткое описание преступлений. Объявления распространялись среди органов правопорядка по всей стране и развешивались в каждом почтовом отделении с целью задержать преступников как можно скорее.

Распознавание лица

Сегодня важную роль в процессе распознавания лица человека играют современные технологии: социальные сети, телевидение и другие способы связи. Прогресс в области искусственного интеллекта и биометрических технологий, включая развитие возможностей машинного обучения, привел к повышению точности и доступности компьютеризированных технологий распознавания лиц и к более широкому их распространению. Теперь распознавание лица может происходить в больших масштабах и в более сложных условиях.

Развитие технологий распознавания

В 1960-е годы возникли первые компьютеризированные системы распознавания лиц. Вудро Уилсон (Вудди) Бледсоу первым разработал способ классификации лиц с использованием линий сетки. Однако, метод Бледсоу по-прежнему требовал человеческого участия, так как человек вручную отмечал отличительные характеристики лица на фотографии человека и вводил эту информацию в компьютер. Технология позволяла проверить до 40 лиц в час (проверка соответствия каждого лица занимала приблизительно 90 секунд), что на то время считалось впечатляющим результатом.

К концу 1960-х годов распознавание лиц получило дальнейшее развитие в Стэнфордском научно-исследовательском институте. Оказалась, что с точки зрения точности распознавания технология справляется лучше людей (люди, как известно, плохо распознают людей, которых они не знают). К концу века самое эффективное решение было создано немцами в Рурском университете в Бохуме. Точность новой технологии была настолько высокой, что ее приобрели для банковской отрасли и сферы обслуживания воздушных перевозок.

С этого момента рынок технологий распознавания лиц начал расцветать. При этом, в соответствии с проведенными правительством США оценками, с 1993 по 2010 год частота ошибок автоматических систем распознавания лиц снизилась в 272 раза.

Современное использование распознавания лиц

Распознавание лиц позволяет идентифицировать пользователей смартфонов iPhone X, проверять личность держателей банковских карт MasterCard, осуществлять паспортный контроль в аэропортах и на ​​других пунктах контроля доступа. Это технология распознавания лица типа «один-к-одному». То есть лицо человека, который находится перед камерой, сравнивается с изображением лица в паспорте либо в приложении.

Гораздо более сложная задача - обнаружить и распознать лица движущихся в толпе людей и сравнить их с лицами, которые хранятся в базе данных. Распознавание лица по технологии «один-ко-многим» - задача куда сложнее.

Безопасность

В основе всех технологий распознавания лиц лежит одна задача: получить изображение лица человека - в идеале, высокого качества и анфас (как на паспорт). Однако, машинное обучение и новое программное обеспечение делают требования более гибкими. Алгоритм преобразует изображение лица в числовой шаблон, который не может быть преобразован обратно в изображение и поэтому безопасен. Каждый шаблон отличается от любого другого, даже если это шаблон изображения лица того же человека. Однако, шаблоны лица одного и того же человека более похожи, чем шаблоны лиц разных людей.

То, что происходит дальше, звучит просто, хотя технология чрезвычайно сложна: в режиме реального времени создается шаблон изображения человеческого лица и сравнивается со всеми шаблонами, имеющимися в базе данных. Технология идентифицирует людей путем сопоставления числовых шаблонов со всеми шаблонами, сохраненными в базе данных, в считанные секунды или миллисекунды.

Идентификация в реальном времени

Новый этап эволюции технологии позволяет использовать ее в реальном времени для распознавания людей, которые находятся в поле зрения нательной видеокамеры наблюдения полицейского. Эта возможность позволяет полицейскому подтвердить личность человека с максимальной уверенностью, избежав ошибочной идентификации.

Точность и эффективность технологии распознавания лиц продолжает увеличиваться. При правильном использовании она поможет повысить общественную безопасность и максимально использовать потенциал и ресурсы пользователей.

Источник www.sourcesecurity.com. Перевод выполнила администратор сайта Елена Пономаренко.