Технологии биометрической идентификации. Системы распознавания лиц.⁠⁠

Распознавание лиц - это автоматическая локализация человеческого лица на изображении или видео и, при необходимости, идентификация личности человека на основе имеющихся баз данных. Интерес к этим системам очень велик в связи с широким кругом задач, которые они решают.

Технологии распознавания лиц применяются в самых разнообразных сферах:

- обеспечение безопасности в местах большого скопления людей;

- системы охраны, избежание незаконного проникновения на территорию объекта, поиск злоумышленников;

- фейс-контроль в сегменте общепита и развлечений, поиск подозрительных и потенциально опасных посетителей;

- верификация банковских карт;

- онлайн-платежи;

- контекстная реклама, цифровой маркетинг, Intelligent Signage и Digital Signage;

- фототехника;

- криминалистика;

- телеконференции;

- мобильные приложения;

- поиск фото в больших базах фотоснимков;

- отметка людей на фото в социальных сетях и многие другие.

Существует несколько подходов для создания алгоритма распознавания лиц.

Эмпирический подход использовался в самом начале развития компьютерного зрения. Он базируется на некоторых правилах, которые использует человек для детектирования лица. К примеру, лоб обычно ярче, чем центральная часть лица, которая, в свою очередь, однородна по яркости и цвету. Еще одним важным признаком является наличие частей лица на изображении – носа, рта, глаз. Для определения лиц производится значительное уменьшение участка изображения, где предполагается наличие лица, или строятся перпендикулярные гистограммы. Эти методы легко реализовать, но они практически непригодны при наличии большого количества посторонних объектов на фоне, нескольких лиц в кадре или при изменении ракурса.

Следующий подход использует инвариантные признаки, характерные для изображения лица. В его основе, как и в предыдущем методе, лежит эмпирика, то есть попытка системы «думать» как человек. Метод выявляет характерные части лица, его границу, изменение формы, контрастности и т.д., объединяет все эти признаки и верифицирует. Данный метод может использоваться даже при повороте головы, но при наличии других лиц или неоднородном фоне распознавание становится невозможным.

Следующий алгоритм – это детектирование лиц с помощью шаблонов, которые задает разработчик. Лицо представляется неким шаблоном или стандартом, и цель алгоритма – произвести проверку каждого сегмента на наличие этого шаблона, причем проверка может производиться для разных ракурсов и масштабов. Такая система требует множество трудоемких вычислений.

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.

В ноябре 2017 года телеканал CNBC выпустил сюжет, рассказывающий о внедрении систем распознавания лиц в магазинах. Ритейлеры используют такие технологии для сбора данных о клиентах и подбора предложений на основе соответствующих данных.

В ритейле распознавание лиц применяется в основном для того, чтобы мотивировать покупателей. Например, если человека узнают на входе в магазин и видят его историю покупок, то сотрудники магазина лучше знают, что ему предложить. Так, если он покупал в магазине электроники телевизор, сотрудник его узнает, обратится по имени и предложит приобрести новый пульт.

По данным гонконгской ИТ-компании Jardine One Solution (JOS), многие розничные сети применяют возможности распознавания лиц для того, чтобы собирать данные о посетителях своих магазинов.

Пример использования системы распознавания лиц в магазинах

« Одной из вещей, которыми крупные традиционные ритейлеры начинают заниматься сейчас, является отслеживание того, кто заходит в их магазин и как он там себя ведет, — сообщил управляющий директор JOS Марк Лант (Mark Lunt). »

Сама JOS помогает розничным компаниям с распознаванием лиц клиентов с целью составления профиля покупателей и отслеживания их действий в торговой точке. Речь идет о таких данных, как количество посетителей, их возраст, пол, этническая принадлежность. Такие сведения помогают магазинам лучше знать о потоке клиентов и подбирать персонализированные предложения для них, отметил Лант.

К примеру, используя анализ данных, поступающих из систем распознавания лиц, можно подбирать музыку, играющую в торговом зале.

В JOS говорят, все полученные данные клиентов анонимны, однако вопрос конфиденциальности остается актуальным. Технологии не препятствуют внедрению таких систем, но есть опасения, связанные с личными данными и культурой, признает Марк Лант.

Он добавил, что ритейлеры тратят огромные средства на предотвращение утечек данных и защиту информации. Скандал, связанный с хищением данных миллионов клиентов Uber, показывает, что компании не могут чувствовать себя в безопасности, а пользователи должны проявлять осторожность, раскрывая персональную информацию, считает управляющий директор JOS.

Основатель и генеральный директор компании HeadCount (предлагает магазинам услуги по мониторингу и улучшению посещаемости) Марк Риски (Mark Ryski) говорит, что биометрические данные, в том числе те, которые генерируют системы распознавания лиц, относятся к категории деликатным и имеют большой потенциал — особенно в целях обеспечения безопасности и улучшения качества обслуживания клиентов.

По мнению старшего вице-президента по стратегии обслуживания клиентов компании InMoment Бреннана Уилки (Brennan Wilkie), у использования оборудования для распознавания лиц в торговых помещениях действительно есть большой потенциал. Например, такие устройства способны сопоставить выражение лица клиента в магазине с данными о нем, его лояльности бренду и других покупках. Для того, чтобы смягчить проблему конфиденциальности пользователей, магазинам нужно продемонстрировать клиентам, какие преимущества они получают, как это было в свое время с кассами самообслуживания или с банковскими картами с чипами, уверен он.

Ранее ИТ-директор «Дикси» Владимир Муравьев в интервью TAdviser рассказывал о проектах по таргетированной рекламе в магазинах одной из торговых сетей «Виктория» с использованием технологии распознавания лиц.

Согласно прогнозу аналитической компании MarketsandMarkets, объем мирового рынка систем распознавания лиц достигнет $6,8 млрд к 2021 году.