Технология распознавания лиц — новая эра в видеоаналитике, системах видеонаблюдения и контроля доступа. Анализ существующих подходов к распознаванию лиц

Анализ видеопотока на сервере

Анализ видеопотока на IP-камере

1. Алгоритм - megvii-000 от Megvii , Китай
   Китайская компания Megvii со своим основным продуктов Face++. По оценкам Коммерсанта оборот компании составил порядка $100 млн.
2. Алгоритмы: 2 место - visionlabs-003, 7 место - visionlabs-002, VisionLabs , Россия
3. Алгоритмы: 3 место - morpho-002, 17 место - morpho-000. OT-Morpho , Франция
   Первый тяжеловес, в рейтинге с оборотом почти 3 млрд. евро за 2017 год. Совместное предприятие Oberthur Technologies (OT) и Safran Identity & Security (Morpho)
4. Алгоритмы: 4 место - ntechlab-003, 13 место - ntechlab-002 от NtechLab , Россия
   Московская компания, получившая известность как разработчик решения для поиска порно актеров .
   Получил инвестиции от «РТ – развитие бизнеса» («дочка» «Ростеха»), и фонда компании VB Partners. Сумма инвестиций не раскрывается. В результате «дочка» «Ростеха», получила 12,5% компании, фонд New Dimension Fund Variable Capital Investment, им управляет VB Partners, – 25% компании. NtechLab планирует выйти на рынок систем национальной безопасности и усилить развитие в коммерческом секторе.
5. Алгоритм - cogent-000 от Gemalto Cogent , США
   Разрабатывает полный спектр биометрических решений с акцентом на правоохранительную деятельность, пограничный контроль и гражданскую идентификацию. Ежегодные глобальные продажи составляют около 205 миллионов долларов.
6. Алгоритм - vocord-002 от Vocord , Россия
   Компания «Вокорд» основана в 1999 году выпускниками МФТИ Дмитрием Заварикиным и Алексеем Кадейшвили. По данным «СПАРК-Интерфакс», в 2014 году выручка компании составила 302 млн рублей, более свежих данных на момент написания статьи получить не удалось.
7. Алгоритмы: - fdu-000, 9 место - fdu-001. Fudan University , Китай
8. Алгоритм - neurotechnology-003. Neurotechnology , Литва
   С сайта компании можно скачать демо версию программного обеспечения для ПК и для смартфона на Android, демо версию SDK. У компании информативный канал на YouTube. Цены опубликованы на сайте. Так же компания предлагает собственный облачный сервис www.skybiometry.com
9. Алгоритм - itmo-003. Университет ИТМО , Россия
10. Алгоритм - 3divi-001. Тридиви (3DiVi Inc.) , Россия
11. Алгоритм - yitu-000. Yitu Technologies , Китай
    Главный продукт Yitu - система распознавания лиц Dragonfly Eye, которую используют государственные системы безопасности в разных городах Китая. В первые три месяца использования системы в Шанхае с помощью Dragonfly Eye задержали 567 нарушителей закона. Система хранит 1,8 миллиарда фотографий, причём в базу попадают фото не только граждан Китая, но и всех туристов, пересекающих границу страны. Систему разворачивают и на массовых событиях: во время фестиваля пива в Циндао камеры помогли задержать 22 разыскиваемых. Власти на местах рапортуют об успехах : в одном городе система Yitu помогла сократить карманные кражи на 30%, в другом - за два года раскрыть 500 преступлений. Каким-то невероятным образом система даже помогла опознать жертву убийства по черепу спустя пять лет после преступления.
12. Алгоритм - gorilla-000, Gorilla Technology , Тайвань
13. Алгоритм - cyberextruder-002, CyberExtruder , США
14. Алгоритм - tongyitrans-002, TongYi Transportation Technology , Китай
15. Алгоритм - yisheng-001, Zhuhai Yisheng Electronics Technology , Китай

Итого: 5 представителей из России, что не может не радовать, 5 от Китая, что даже не удивляет.

На самом деле производителей алгоритмов распознавания гораздо больше, многих отсутствующих здесь вы можете найти в рейтинге MegaFace. Но если даже составить единый список, он все равно будет не полон. Почти все гиганты IT индустрии разрабатывают собственные алгоритмы распознавания лиц - Facebook, Google (считает свою систему распознавания самой точной), Baidu, Microsoft , Яндекс (тестирует авторизацию водителей по лицу и голосу), Вконтакте, Toshiba и многие другие.

Существуют даже .

Из всего это разнообразия, можно сделать несколько несложных выводов:

Конкуренция на этом рынке будет усиливаться, ее следствием уже стало многократное снижение цен. Для примера - Macroscop еще в 2017 году снизил свои цены модуль распознавания в 18 раз, о чем радостно сообщают на своем же сайте, как бы передавая «большой привет» всем своим клиентам которым посчастливилось купить модуль распознавания до 2017 года.

Очевидно что цены и дальше будут снижаться. Качественные показатели алгоритмов распознавания постоянно растут, и во многих случаях отличаются друг от друга незначительно, значительно же отличается цена, как вы сможете увидеть ниже, еще более значительно отличается быстродействие, естественно такой параметр как быстродействие нужно тестировать на базе данных максимального объема.

Еще нетрудно заметить, что в рейтингах практически нет производителей оборудования для систем видеонаблюдения , а без видеокамер и устройств хранения, вся эта история с алгоритмами лишь игры на компьютере. Но то, что их нет, это не означает что они не видят этого рынка, и не понимают его значимость. Вот - распознавание лиц от Panasonic , от NEC , Amazon и многих других. В общем на этом рынке скоро станет очень жарко. Кроме софтверных решений (это когда непосредственно распознавание происходит на сервере), есть еще Stand Alone решения - это когда распознавание происходит на устройстве считывания.




Программное обеспечение для распознавания лиц для систем видеонаблюдения

Тестирование эффективности алгоритмов распознавания лиц это конечно интересно, как и любое соревнование, но больше похоже на выставку достижений народного хозяйства. Вроде впечатляет, но как конкретно начать использовать и сколько будет стоить непонятно. Результатом работы алгоритмов для распознавания лиц, будет совпадение или несовпадение с базой эталонов. А далее в зависимости от специфики вашей системы должно произойти заранее запрограммированное действие. Например при входе VIP клиента старший менеджер получает уведомление со всеми данными по клиенту из вашей базы данных.

Или наоборот при входе человека из черного списка, уведомление получает охрана. Или при попытке прохода человека из черного списка через проходную, система контроля доступа блокирует проход - это уже интеграция системы распознавания лиц с системой контроля доступа.

Работа системы распознавания лиц в реальных условиях это целый комплекс программно аппаратного взаимодействия. Для организации таких взаимодействий существует куча интегрированных платформ, позволяющей настраивать взаимодействия с системами контроля доступа, системами видеонаблюдения, охранными системами, системами пожарной безопасности, CRM системами, системами управления предприятием, и многими другими.

Так если вам не шашечки, а везти, следующие пара разделов для вас просто «Must Have».
Интеграционные платформы - громкое название, к перечисленным ниже разработчикам оно относится в разной степени, поэтому выбирая решения для распознавания лиц необходимо ознакомиться со всеми возможностями софта (платформы). Учитывая как текущие потребности предприятия, так и возможности развития, как качественные характеристики алгоритма распознавания лиц, так возможности интеграции.

Разработчики программного обеспечения для системы распознавания лиц и цены на их модули

ISS , Россия, Программное обеспечение «SecurOS® Face»


Лицензия модуля захвата лиц - цена 41 275 рублей
На канал. Устанавливается на сервере распознавания лиц или на сервере захвата лиц

Лицензия модуля распознавания лиц (до 1000 чел. в базе) - цена 665 760 рублей.
На сервер распознавания лиц.



Сервера для программного обеспечения для целей распознавания лиц

Распознавание лиц как и любая другая видеоаналитика задачи процессорно емкие, поэтому для развертывания даже небольшой системы распознавания лиц вам потребуется достаточно мощные и совсем не дешевые сервера. Характеристики сервера подбираются индивидуально и зависят от множества факторов - от количества каналов распознавания, до предполагаемого размера базы данных лиц эталонов, и длительности хранения видеоархива.

Сервера для программного обеспечения систем распознавания лиц - цена от 101 567 рублей
Выбор серверов не ограничивается представленными в этом каталоге, в большинстве случаев мы собираем сервер в зависимости от заявленных вами требований.




Лучшие IP-камеры для распознавания лиц

Программное обеспечение и сервера, мы рассмотрели выше, но чтобы система заработала, нужны IP-камеры. Именно от качественных характеристик камер будет сильно зависеть, то насколько качественно система будет работать система распознавания лиц.

При выборе IP-камеры для распознавания лиц мы рекомендуем обращать внимание на следующие характеристики.

WDR (Широкий динамический диапазон)
Несмотря на то что последнее время появляются камеры с WDR за 5000 рублей, качество изображения таких камер сильно уступает камерам с из более высокого ценового сегмента. Камеры с лучшим WDR по нашему опыту не может стоить дешевле 80000 рублей.

Частота кадров не менее 60 кадров с секунду
Чем больше частота кадров в секунду тем больше вероятность того что вы получите снимок с наилучшей ориентацией лица человека относительно камеры, что напрямую будет влиять на качество распознавания лиц.

Вариофокальный объектив
Чем больше будет приходится пикселей на лицо человека, тем более будет изображение.

Тесты показали, что для успешного распознавания лица требуется, чтобы лицо было представлено не менее 160 пикселями приходящимися на овал лица, и в идеале не менее 50 пикселей приходилось на расстояние между глазами. Как бы тщательно вы не выбирали месторасположение камеры, чтобы добиться этих значений ее придется подстраивать по месту в зависимости от множества факторов. Именно для этого вам и понадобится вариофокальный объектив.

Камеры видеонаблюдения с установленными рекомендуемыми характеристиками для распознавания лиц - цена от 10 000 рублей

Дальше как говорится, выбор за вами. Если вы строите систему распознавания с нуля, то стоит задуматься о выборе действительно лучших протестированных моделей IP-камер.


Достаточно распространенный и недорогой функционал, как правило он всегда присутствует в основном программном обеспечении для распознавания лиц, но может и приобретаться отдельно. Если вы никогда в жизни не интересовались системами видеонаблюдения. Посмотрите видео там максимально коротко рассказано в чем суть.


ITV , Россия, Программное обеспечение «Интеллект»
Поиск лиц в архиве (за 1 видеоканал) - цена 6 200 рублей

Trassir , Россия, Программное обеспечение «Trassir Face Search»
Модуль поиска определенного лица в архиве Trassir Face Search - цена 36 990 рублей

В том или ином виде данный функционал присутствует у большинства разработчиков, поэтому мы пожалуй не станем растягивать и без того ни короткую статью.




Производители оборудования с интегрированными алгоритмами распознавания лиц

Если раздел выше с разработчиками программного обеспечения это настоящее, т.е. именно там сосредоточены основные решения показывающее максимальную эффективность на данный момент. То этот раздел про будущее которое уже наступает.

В первом случае видеопоток от камеры по сети передается на сервер с установленным софтом, и именно там происходит распознавание лиц, поток от одной IP-камер примерно равен 5 Мбит/с, и этот поток нужно передать по сети на сервер и там обработать. В случае с одной камерой все выглядит приемлемо, а если камер сотни - это проблема которую нужно отдельно решать. Решать ее можно в основном десятками серверов для обработки данных, любая видеоаналитика это процессорно емкая задача. Так что сервера будут немалой статьей расходов.

Гораздо эффективнее произвести распознавание на борту устройства , а по сети передать уже обработанные результаты, что уменьшит нагрузку на сети и сервера на порядки.

Кроме того что такие устройства уже есть, они уже показывают потрясающую эффективность и быстродействие. Все оборудование я бы поделил на две большие группы «Камеры видеонаблюдения со встроенным распознаванием лиц» и «Оборудование для систем контроля доступа со встроенным распознаванием лиц».


Камеры видеонаблюдения со встроенным распознаванием лиц

Умные камеры со встроенными алгоритмами распознавания лиц являются одним из самых передовых в отрасли. Они позволяют обрабатывать видеопоток на непосредственно на самой камере, а на сервер отправлять обработанные метаданные. 2Мп камера iDS-2CD8426G0/F-I c двумя объективами - цена 135 550 рублей

HikVision , Китай, крупнейший китайский производитель систем видеонаблюдения.
Матрица - 1/2.8’’ Progressive Scan CMOS
Чувствительность - Цвет: 0.005 лк @ (F1.2, AGC ВКЛ), 0.0089 лк @ (F1.6, AGC ВКЛ), 0 лк с ИК
Скорость электронного затвора - 1с ~ 1/100000с
Разрешение 2МпАппаратный WDR 120дБ, частота кадров 25к/с@2Мп, слот для microSD до 128Гб, ИК-подсветка до 10м

Камера для распознавания лица, с двумя объективами, представляет собой компактное устройство с алгоритмами глубокого обучения DeepinViewс системой распознавания лиц на борту.

Камера поддерживает несколько кодеков сжатия видео (H.265, H.264, MPEG-4 и MJPEG) и может обрабатывать до пяти видеопотоков. Размер видеокамеры - 180,4 х 147 х 117,9 мм, вес устройства - 1500 грамм. Конструктивно представляет собой двухлинзовую камеру с бинокулярной стереофонической технологией, которая считывает большое количество характеристик лица для более точного распознавания.

Она оснащена объективом с фиксированным фокусным расстоянием 4 мм, угол обзора равен 86°. Камера автоматически захватывает выбирает и выводит оптимальное изображение лица человека.

Выполняет распознавание лиц, мгновенное сравнение захваченных лиц с библиотеками на борту, поддерживается настройка активации тревоги по идентифицированному лицу.

HikVision заявляет о рабочих температурах в диапазоне от -10 °C до 40 °C и уровне влажности до 95 процентов.

Камера автоматически переключается между режимами дневной и ночной съемки. Инфракрасная подсветка действует на расстояние до 10 метров.

Видеорегистратор iDS-96128NXI-I16 с системой распознавания лиц - цена 3 299 990 рублей

Запись видео с разрешением до 12Мп, Вывод видео с разрешением до 4K
128 каналов, Синхронное воспроизведение 4 канала@4К
16 SATA HDD до 10ТБ каждый
1/2 аудио вход/выходов, 16/8 тревожных входов/выходов
Сетевой интерфейс 4 RJ-45 10M/100M/1000M Ethernet

Память видеорегистратора рассчитана на 16 библиотек снимков людей (всего до 100 000 фото)

Видеорегистратор поддерживает Smart-функции по поиску похожих людей, анализу поведения, обнаружения лиц и автомобилей.
Есть возможность работы с тепловизорами, обнаружение огня, морских судов, измерение температуры, ведение статистики камер тепловых карт и подсчета посетителей.
iDS-96128NXI-I16 способен обнаруживать людей на 32 каналах, и моделировать лица со скоростью 64 фото в секунду.

Регистратор имеет интерфейсы 1 RS-232, 1 RS-485, RS-485 для клавиатуры, и по два разъема USB 2.0 и USB 3.0, а так же 16 тревожных входов и 8 выходов.

IDS-96128NXI-I16 поддерживает использование рейд-массивов RAID0, RAID1, RAID5, RAID6 и RAID10.

Камера видеонаблюдения DH-IPC-HF8242F-FR с системой распознавания лиц на борту - цена 100 000 рублей
Dahua Technology , Китай
1/1.9", 2 Мп progressive scan CMOSSmart кодек 265+/H.264+, кодирование в 3х потоках
Starlight, true WDR 120дБ, 3DNR, День/ночь (ICR), AWB, AGC, BLC
Множественный мониторинг сети: веб-просмотрщик, CMS (DSS / PSS) & DMSS
Автоматическая задняя фокусировка (ABF)

Face capture - это программное приложение, которое автоматически захватывает лица из цифрового изображения или видеофрагмента из видеоисточника. Камеры Dahua используют усовершенствованные алгоритмы Deep Learning, что позволяет камере быстро и точно распознавать и сопоставлять лица.

Видеокамера для распознавания лиц DH-IPC-HF8242FP-FR использует технологию Deep Learning, что позволяет эффективно распознавать и сопоставлять лица. Аналитические функции устройства позволяют определять возраст, пол, настроение, наличие или отсутствие маски/очков/бороды или усов.

Видеокамера обладает функцией подсчета людей и генерирует тепловую карту.
Память камеры вмещает до 10 000 лиц, которые могут быть разделены на 5 категорий, что позволяет обеспечить захват и сравнение лиц в реальном времени.

Благодаря Starlight технологии от компании Dahua, камера идеально подходит для работы в сложных условиях c ограниченным освещением.
Ее низкая светочувствительность обеспечивает производительность цветной картинки с минимальным окружающим освещением. Даже в экстремальных условиях низкой освещенности, практически в полной темноте, Starlight технология способна отобразить цветное изображение.

Камера видеонаблюдения IPC2255-Gi4N с системой распознавания лиц на борту - цена 100 000 рублей

Kedacom, Китай
1/1.9" КМОП Starlight матрица, 0.001 лк при цветном изображении 1080@30 к/с в H.265 / H.264 / MJPEG
Распознавание до 18 целей одновременно (образ, лицо)
Аппартный WDR, Адаптированная ИК-подсветка до 100м
2 тревожных входа / 1 выход, Класс защиты IP66, Диапазон температур -40°C +60°C

Видеокамера Axis P1367 со встроенным алгоритмом Ayonix - цена 68 448 рублей

Ayonix, Япония
Матрица 1/2,9” с прогрессивной разверткой
Переменное фокусное расстояние 2,8–8,5 мм
Превосходное качество видеоизображения с разрешением 5 Мп
Технологии Lightfinder и Forensic WDR, Технология Zipstream
Расширенные возможности для анализа изображений

Японский разработчик программного обеспечения для распознавания лиц Ayonix, разработала программное обеспечение для работы на борту камеры Axis P1367.

Благодаря платформе ACAP, сторонние разработчики могут разрабатывать приложения для установки их непосредственно на камеры Axis.

Терминалы для систем учета рабочего времени со встроенным распознаванием лиц

Терминал учета рабочего времени FacePass Pro - цена 23 000 рублей

Anviz , Китай
Объем памяти на 400 пользователей
Время идентификации < 0,1 сек
Расстояние для идентификации пользователя: от 30 см. до 80 см
Процент распознавания: > 99%
Чувствительный 2,8” сенсорный TFT дисплей
Встроенный Web Server для удобства настройки терминала

Две сканирующие камеры обеспечивают максимально точную идентификацию, а высокоскоростной процессор Samsung ARM сводит к минимуму время распознавания лиц сотрудников

На точность и скорость идентификации не влияют даже такие факторы, как: цвет кожи, выражение лица, пол, прическа, а так же наличие или отсутствие на лице растительности.

Anviz FacePass Pro - система учета рабочего времени сотрудников с распознаванием по лицу, бесконтактным RFID картам или паролю.

Сочетание нового алгоритма BioNANO с высокопроизводительной аппаратной частью, гарантирует идентификацию пользователей менее чем за 0,1 (!) секунды.

Уникальная инфракрасная подсветка, обеспечивает стабильную работу устройства как в помещениях с меняющейся освещенностью, так и в полной темноте.
На скорость и качество идентификации не влияют даже такие факторы, как: цвет кожи, выражение лица, пол, прическа, а так же наличие или отсутствие на лице бороды или усов.

Динамическая цифровая клавиатура и чувствительный 2,8” сенсорный TFT дисплей гарантируют комфортную эксплуатацию.

Мультибиометрический терминал учёта рабочего времени ZKTeco Pface202-ID - цена 26 500 рублей

ZKTeco, Китай

Память на 600 шаблонов вен ладони, 1200 лиц (до 3000 при верификации 1:1), 2000 пальцев и 10000 карт
Емкость журнала 100000 на событий
Сенсорный ЖК дисплей 4.3’’
Встроенный считыватель карт Em-Marin

Сетевой биометрический терминал для систем учета рабочего времени и контроля доступа с идентификацией по лицам, венам ладони, отпечаткам пальцев, считывателем RFID-карт и подключением по ethernet.

Мультибиометрический терминал учёта рабочего времени ZKTeco uFace302-ID - цена 27 405 рублей

Память рассчитана на 1 200 шаблонов лиц, 2 000 отпечатков пальцев и 10 000 карт
Журнал событий на 100 000 записей
Высокая скорость распознавания
Интерфейсы TCP/IP, RS232/485, USB Host, Wiegand выход
Выходы для подключения элеткрозамка, датчика состояния двери, кнопки выхода, тревожный выход
Использование аппаратного шифрования для защиты прошивки

Биометрический терминал для учёта рабочего времени и контроля доступа UFace302-ID осуществляет идентификацию по лицу, отпечатку пальца, карте и коду. Face302-ID способен отличить лицо реального человека от фотоизображения. Продвинутый и дружелюбный пользовательский интерфейс обеспечивает 4-дюймовый сенсорный дисплей (Touch Screen).

Биометрический терминал учёта рабочего времени ZKTeco uFace800 - цена 27 405 рублей

Встроенная двойная камера высокого разрешения для сканирования лиц с инфракрасной подсветкой
Память до 3000 лиц, 5000 пальцев, 10000 карт и 100000 событий
Платформа ZMM220_TFT, алгоритмы ZK Face 7.0, ZK Finger 10.0
6 статусов событий при регистрации
Сканер отпечатков пальцев, Встроенный считыватель карт
Интерфейсы TCP/IP, USB Host, WiFi (optional), Wiegand выход

Сетевой биометрический терминал для систем учета рабочего времени и контроля доступа с идентификацией по лицам, сканером отпечатков пальцев, считывателем RFID-карт и подключением по ethernet.
uFace800 поддерживает управление замком, контроль датчика двери, звонок, датчик взлома, подключение кнопки выхода.

Оборудование для систем контроля доступа со встроенным распознаванием лиц

Терминал распознавания лиц FaceStation 2 - цена 80 856 рублей

Suprema , Корея. Крупнейший мировой производитель биометрии, входит в топ 50 крупнейших мировых производителей систем безопасности.
Микропроцессорная система: 1.4 GHz Quard Core, Память: 8 GB Flash + 1 GB RAM
Автономная память на 30 000 пользователей, 5 000 000 событий, 50 000 фото
Быстрая идентификация – сравнение 1:3 000 шаблонов в секунду
Сенсорный дисплей 4" LCD Touchscreen, Подсветка до 25000 лк
Стабильная работа при любом освещении благодаря подсветке 25 000 лк

FaceStation 2 - высокопроизводительная платформа для распознавания лиц. Распознавание лиц может быть использовано как в режиме идентификации так и в режиме верификации. Кроме идентификации по лицу, поддерживается идентификация по смартфону и бесконтактным картам.

Для решения конкретных задач СКУД на реальном объекте пользователь может подобрать различные режимы идентификации (1:N) или верификации (1:1) из широкого перечня, предлагаемого FaceStation 2.
Таким образом, появляется возможность выбрать оптимальное соотношение уровня безопасности и скорости работы в каждом конкретном случае.

В зависимости от выбранного режима в работе будут задействованы различные сочетания биометрических сенсоров, встроенного считывателя Smart карт и сенсорной клавиатуры для ввода PIN кода.
Бесконтактная идентификация по лицу и возможность использования смартфона вместо карты доступа делает FaceStation 2 исключительно удобным для пользователей.

Терминал распознавания лиц высокой производительности, со встроенным мультичастотным считывателем карт (125kHz EM & 13.56Mhz MIFARE, DESFire/EV1, FeliCa, NFC, ISO14443A/B, ISO15693).

Благодаря расширенной области распознавания, установленное согласно инструкции устройство «видит» лица людей ростом от 145 см до 210 см.
Терминал оснащен расширенным функциями безопасности, такими как инфракрасная технология блокировки поддельных лиц и многополосная технология RF-считывания, поддерживающая новейшие стандарты RFID.

Так же имеется модификация терминала FaceStation 2 (модель FS2-AWB) - цена 93 850 рублей , отличающаяся встроенным считывателем MultiCLASS SE (125kHz EM, HID Prox & 13.56Mhz MIFARE, DESFire/EV1, FeliCa, iCLASS SE/SR, NFC, ISO14443A/B, ISO15693).

Ну и конечно решения от наших китайских партнеров, которые не были бы китайскими партнерами, если бы не предлагали современные технологии в 3-4 раза дешевле. Дешевизна безусловно не достигается без последствий, одно из основных отличий это размер базы данных, который у китайцев меньше раз в 5 минимум, ну и скорость и точность тоже немного страдают. Но в принципе это вполне рабочие, локальные решения для малых предприятий.

Устройство мультифакторной биометрической идентификации ZKTeco VF680 - цена 13 410 рублей

ZKTeco® , Китай, крупнейший китайский производитель биометрических, самостоятельно разрабатывает алгоритмы распознавания.
Платформа ZEM810, алгоритм ZK Face 7.0
Встроенная двойная камера высокого разрешения для сканирования лиц с инфракрасной подсветкой
Память на 800 лиц, до 10 000 и 100 000 событий
Скорость верификации не более 1 секунды
Подключение по TCP/IP

VF680 может работать автономно или подключаться к сетевым системам контроля доступа. Терминал оснащен платформой ZEM810, сенсорным экраном 3.0 дюймов и алгоритмом ZK Face 7.0, поддерживающим 800 лиц.
Считыватель может программироваться с встроенной клавиатуры или с помощью программного обеспечения.

Устройство мультифакторной биометрической идентификации ZKTeco MultiBio700id - цена 28 530 рублей

Версия алгоритма: ZK Face v7.0 и ZK Finger v10.0


100 000 событий в журнале
Распознавание не более 1 секунды


Мульти биометрический терминал ZKTeco Multibio700 осуществляет доступ по лицу, отпечатку пальца, бесконтактной карте и коду.
Устройство захватывает относительную позицию, размер, и форму глаз, носа, скул, челюстей и формирует из этих данных биометрический шаблон для последующего сравнения.
Распознавание пользователя проходит точно и быстро в пределах 1 секунды. Инфракрасная подсветка помогает удачно проводить идентификацию в условиях недостаточной освещенности.

Для прямого управления замком терминал может использоваться автономно, или подключаться в роли считывателя в сетевые системы доступа с использованием Wiegand интерфейса.

Биометрический считыватель ZKTeco SpeedFace V5

Процессор Quad-Core A17 1.8Ghz, Память 2G RAM / 16G ROM
Двойная камера: IR камера + Visible Light камера
Работа при освещении 0~40,000Lux
5 дюймовый сенсорный экран
Память на 6 000 ~ 10 000 (1:N) лиц
Скорость верификации менее 1 секунды
Считыватель поддерживает распознавание по лицу, отпечатку пальца и RFID картам EM-Marine или Mifare.

Распознавание лиц Visible light в разы превосходит распознавание лиц IR и дистанция распознавания увеличена до 2 метров, что значительно упрощает ситуацию в час-пик. Нет необходимости долго стоять перед камерой устройства. Пользователь может быстро пройти в нужном направлении рядом с устройством, чтобы лицо попало в поле видимости камеры.

Благодаря использованию CNN и созданию 3D модели лица стало возможным распознавания с разных углов обзора. С применением интеллектуального алгоритма CNN, функция анти-спуффинга эффективно предотвращает проход по маскам, фото и видео.

Биометрический терминал доступа HikVision DS-K1T606M - цена 49 990 рублей

HikVision , Китай
Память на 3 000 шаблонов лиц, 5 000 карт формата Mifare и 100 000 событий в журнале
2 тревожных входа и 1 выход
Интерфейсы связи TCP/IP; Wi-Fi; EHome протокол; RS-485; Wiegand 26/34
Рабочие условия от -20 °C до +50 °C , влажность 10% - 90%
Подходит для уличной установки


Считыватель со встроенным контроллером и алгоритмом распознавания лиц ST-FR040EM - цена 26 824 рублей
Smartec , Россия, зонтичный российский бренд, размещает заказы на куче китайских фабриках и продает в России под единым брендом Smartec.
Версия алгоритма: ZK Face v7.0 и ZK Finger v10.0
Инфракрасная камера высокого разрешения, Сенсорный дисплей 3 дюйма
Объем памяти на 400 шаблонов лиц, 2000 отпечатков пальцев и 1000 бесконтактных карт
Распознавание не более 1 секунды
Встроенный RFID ридер Em-Marine 125kHz

Если вам показалось что он похож на ZKTeco MultiBio700ID , то вы правы для Smartec этот считыватель производит ZKTeco, и это полная копия MultiBio700ID.

Домофон со встроенной системой распознавания лиц DS06M - цена 14 300 рублей

Бевард , Россия
1,3 Мп сенсор SONY Exmor, с чувствительностью 0.01Лк
Эксплуатация в диапазоне температур от -40 до +50°С, класс защиты IP54
Установленная карта microSDHC на 4 ГБ, запись на карту памяти
Двухсторонняя аудиосвязь
Поддержка облачного сервиса Camdrive

Не спешите радоваться низкой цене, база данных максимум на 30 лиц. Но если у вас небольшое предприятие и вы хотите произвести ВАУ эффект на ваших посетителей - это то, что может подойти.

К слову, системой распознавания лиц, может быть оборудован любой IP домофон , желательно с нормальной IP камерой.
И даже больше, IP домофон устанавливается именно на уровне лица или чуть ниже, что идеально подходит для качественного распознавания лиц.

Тот же домофон Бевард, но подключенный к системе распознавания лиц Макроскоп, в данном случае программное обеспечение Макроскоп устанавливается на сервер . В такой конфигурации размер базы данных ограничен только, простите, вашими финансовыми возможностями.

Очки с системой распознавания лиц уже использует полиция города Чжэнчжоу

LLVision Technology , Китай

Подключенные к базе данных полиции, очки выдают имя и адрес человека за 2-3 минуты. За полторы недели с помощью очков на железнодорожном вокзале в Чжэнчжоу было задержано семь человек числящихся в розыске, и 26 с поддельными ID-картами .

Кроме хакеров, есть еще вездесущий товарищ майор, который к биометрическим данным проявляет не меньший интерес. WikiLeaks опубликовала сообщение (url предусмотрительно заблокирована РосКомНадзором) о возможной краже базы данных Aadhaar ЦРУ, с помощью оборудования которое используется для сканирования отпечатков пальцев и радужной оболочки глаза от компании Cross Match (Запомните эту американскую компанию она до сих пор активно продвигает свое оборудование, в том числе на международных рынках)

Естественно Aadhaar сам предоставляет доступ коммерческим компаниям, например компания Microsoft использует Aadhaar для подтверждения личности пользователей специальной версии Skype для Индии.

В предоставлении доступа коммерческим компаниям к государственным базам биометрических данных есть большой смысл. Как правило сами биометрические данные не передаются, передаются лишь результат идентификации. Кроме того что эти услуги платные, именно на эти поступления создаются и обслуживаются государственные биметрические базы данных.

Свой Aadhaar появился и в России, очевидно что российская базе данных вряд ли удастся избежать, всех тех проблем через которые прошла Aadhaar.

Доступ к российской базе данных планируется предоставлять банкам.

Есть и примеры другого подхода, Бельгия первая страна запретившая использование систем распознавания лиц коммерческими организациями.

Базы данных при надлежащие коммерческим компаниям
Государство даже обладая монополией на принудительный сбор данных, как правило не является самым эффективным их собирателем.

Поэтому мы имеем гигантское количество коммерческих баз данных биометрической информации. Крупнейшие - База данных Вконтакте (более 97 000 000 человек ежемесячно пользуются ВКонтакте), именно ей например пользуется NtechLab для своего сайта FindFace , также большой базой данных обладает Facebook и другие социальные сети и сайты знакомств.

Коммерческие базы данных для того и создаются что за скромные деньги их могли использовать другие коммерческие компании.

Например Битрикс24 в своих продуктах Face-трекер, Face-карт для 1С, Bitrix24.Time и визит-трекер использует базу данных вконтакте.

Лучшая база данных
У всех выше перечисленных баз данных, есть один существенный недостаток, они не имеют никакого отношения к вашему бизнесу. И содержат лишь определенные наборы данных, зачастую крайне полезные наборы, но без учета специфики вашего бизнеса, применение их сильно ограничено.

Одним из самых важных показателей качества вашей базы данных - будет качество изображений лица, эталонов.
Самые важные показатели качества базы данных эталонных изображений:
Количество пикселей
Контраст и прорисовка деталей лица
Фон, на котором находится основная часть лица
Отсутствие мешающих деталей на области лица и т. д.

Важно при этом еще и соблюдать более или менее одинаковые условия получения образов лиц (освещенность, размер самого лица на фоне всего образа).

Эти показатели важно учесть еще на этапе проектирования системы в целом, отдельно уделяя большое внимание системе получения распознанных лиц эталонов.
Начните создавать вашу базу данных уже сегодня!

Использование биометрических баз данных
Многие проявляют разумные опасения как по использованию биометрических данных государством так и еще большие опасения по поводу использования этих данных коммерческими структурами.

И действительно эти опасения не лишены смысла, но они не должны останавливать внедрение технологии. В нашем недалеком будущем именно наша биологическая идентичность позволит отличить человека от искусственного интеллекта .

Скрин с данными о количестве ботов и реальных людей посещающих веб сайты, исследование проведено компанией Imperva Incapsula


Даже на данный момент количество ботов и реальных людей посещающих сайты примерно одинаково. С развитием интернета вещей и искусственного интеллекта количество ботов будет расти в математической прогрессии как и их возможности, уже существуют решения способные позвонить от вашего имени например в парикмахерскую или пиццерию.



Области применения систем распознавания лиц

Специфика применения технологии распознавания лиц отличается разной критичностью к ошибкам в зависимости от сферы применения.


Системы контроля доступа

Одно из наилучших применений систем распознавания лиц на данный момент именно в системах контроля доступа. Во первых сотрудник сам заинтересован в предоставлении ему доступа и не будет сознательно саботировать работу системы распознавания лиц. Во вторых вы контролируете, все внешние факторы влияющие на качество распознавания - освещение, фон, схема движения сотрудников. Использую все это вы можете создать идеальные условия.


Системы распознавания лиц могут использоваться в системах контроля доступа в двух режимах:

Режим идентификации - решение о допуске принимается на основе только данных от системы распознавания лиц. То есть, например база данных из ваших сотрудников 100 человек, и задача системы распознавания сравнить лицо текущего человека с базой данных в 100 человек. То есть сравнение происходит 100:1. Если человек будет идентифицирован как сотрудник, то ему будет предоставлен доступ.

Терминалы распознавания лиц от HikVision

Данный режим, эффективнее всего использовать в задачах обнаружения посторонних на контролируемой территории. Как правило есть смысл использовать в особо охраняемых зонах предприятия, куда доступ разрешен ограниченному кругу лиц. К системе распознавания подключаются все камеры установленные на данной территории в случае обнаружения любого лица, которое не содержится в базе данных происходит информирование службы безопасности.

Режим верификации - идентификация в данном случае проводится с помощью другой технологии, например RFID (если вы консерватор), или может использоваться мобильные идентификаторы, или отпечатки пальца или венозный рисунок руки или пальца , если вы сечете куда ветер дует в современных тенденциях СКУД, и не хотите выкидывать деньги на ветер.
Человек подносит карту к считывателю система его идентифицирует, то есть устанавливает что это Иванов, и Иванову разрешен доступ в данное время. Система распознавания лиц в данном случае уже знает, что это Иванов, и используя только фото Иванова из базы данных сравнивает, предъявителя RFID карты с фотографией Иванова в базе данных. То есть сравнение происходит 1:1.

В режиме верификации работает вообще идеально, так как задача верификации очень простая даже для средних по качеству систем распознавания лиц.

Данный режим целесообразно использовать на любых проходных - бизнес центры, производственные предприятия, институты, школы.

Задача системы распознавания лиц - верифицировать держателя карты. Обычно эту задачу выполняет охранник или вахтер . И это не лучшая идея, если только вы не фольклорист, и не преследуете цели составить «энциклопедию современной культуры»


У охранника на мониторе отображается фото человека при поднесении бесконтактной карты к считывателю, задача охранника сравнить фото и предъявителя карты (по науке это называется верификация). Охранником выполняется эта работа плохо - как и любая другая однообразная, рутинная, повторяющаяся работа.

Система распознавания лиц не только гораздо эффективней выполнит эту работу, но и еще предотвратить злоупотребления со стороны охраны.

Распознавание лиц в транспорте

В транспорте распознавание лиц может применяться для нескольких целей:

Поиск пропавших людей
Поиск преступников находящихся в розыске
Извлечение демографической информации людей для лучшего обслуживания
Измерение удовлетворенности людей от их лиц
Подсчет количества пассажиров, использующих общественный транспорт

Данные о количестве пассажиров поступающие в режиме онлайн помогут быстрее, более гибко и эффективно управлять сетями общественного городского транспорта.

Также подсчет количества пассажиров при сопоставлении этих данных с количеством оплат, позволит устанавливать нарушения правил оплаты проезда.

Идентификация по лицу для целей оплаты проезда

Распознавание лица для целей оплаты проезда может на данный момент вестись в режиме верификации, и позволит избегать несанкционированного использования многоразовых проездных билетов, например использованию одного проездного абонемента несколькими лицами.

Использование распознанного лица как единственного идентификатора пассажира для автоматизированной оплаты проезда, на данном уровне развития технологий представляется возможным только в небольших корпоративных транспортных сетях, и никак не подойдет для массового общественного городского транспорта.

Учет рабочего времени

Еще недавно учет рабочего времени без использования преграждающих устройств, было недостижимой мечтой. Сегодня это реальность.
Учет рабочего времени это конечно одна из функций системы контроля доступа, но учет рабочего времени может вестись и отдельно, только с помощью систем распознавания лиц.

Одно из основных преимуществ, использования систем распознавания лиц для учета отработанного времени - это отсутствие требований к чистоте лица. В пределах разумного конечно - смотрите раздел «Саботаж».

Также преимуществами учета рабочего времени с помощью системы распознавания лиц будут:

Отсутствие преграждающих устройств, что конечно повышает комфортность
Возможность использовать учет рабочего времени скрытно, без информирования сотрудников

Учет рабочего времени всего лишь одна из метрик, и вообщем то сама по себе в отрыве от других данных по работе предприятия, мало, что говорящая. Но обладая всем объемом знаний она отлично встраивается в анализ эффективности работы компании.

Особенно внимательно стоит следить за посещаемости в кризис, на это нам сам PricewaterhouseCoopers прямо указывает . Не будете следить за посещаемостью получите 2 дополнительных дня отсутствия на работе, о которых вы не узнаете, но которые вы оплатите. Что в 1,3 раза увеличит ваши финансовые потери от отсутствия сотрудников на рабочем месте.

Распознавание лиц для целей учета рабочего может быть реализовано в двух видах.

Сервер + софт + хорошие IP-камеры и все это за много денег. Царский вариант - когда учет рабочего времени может вестись без информирования сотрудников.

Специализированные терминалы - это тот вариант когда сотруднику нужно подойти к терминалу, тем самым пройдя процедуру идентификации. Это работает только если вы объявили о том, что любому, кто не отметится в устройстве распознавания лиц - рабочий день оплачен не будет. Это простая административная мера как по волшебству сокращает количество ошибок FAR и FRR до абсолютного нуля.


Распознавание лиц в толпе

Говоря о системе распознавания лиц, как правило наше воображение рисует именно сценарии идентификации преступников на улицах города. Эта самая желанная самая востребованная, и самая сложная на данный момент задача.

Поиск пропавших людей в Китае с помощью системы распознавания лиц

Сложности
Неравномерное освещение (день, ночь, светящее солнце, все это разные условия которые будут сильно влиять на процент распознавания лиц)
Большое количество людей в кадре

Плюсы
Эффект неожиданности
Распознавание лиц хоть и перспективная технология о которой очень много пишут, но пишут в специализированных «гиковских» изданиях. Следовательно количество людей которые вкурсе - микроскопическое, в масштабе общего количество населения. Большинство преступников просто не будут совершать действия препятствующие идентификации.

Сеть покрытия
Камер видеонаблюдения в большинстве больших городов очень много. Именно этот аспект будет вносить свою коррективу в работу системы распознавания лиц. Например в Великобритании человек за день попадает в объектив видеокамеры около 300 раз. И это не рекорд, и не предел при текущей низкой стоимости IP-камер.

Определение возраста

От задач безопасности переходим к задачам маркетинга. Когда говорят об присоединении отрасли «Систем безопасности» к большой отрасли IT имеют ввиду именно это - с помощью оборудования которое раньше считалось способным решать только проблемы безопасности. Сегодня решаю гигантский спектр разных задач, не имеющих отношения к «Системам безопасности» как таковым.

Возрастной состав посетителей бесценная информация для любого маркетолога, и если верить нашему министру здравоохранения, которая заявила , что средняя продолжительность жизни может вырасти до 120 лет, правда госпожа Скворцова не уточнила в какой стране это произойдет, что очевидно выдает в ней умного человека. (я лично верю, что в России), так или иначе актуальность задачи определения возраста точно будет возрастать.

Онлайн сервисы для определения возраста
Насколько точным будет определение возраста, вы можете протестировать на нескольких онлайн сервисах. Загружайте свои фото и тестируйте.

Для целей определения возраста вам подойдет:

Программное обеспечение для распознавания лиц www.axis.com/products/axis-demographic-identifier/

Определение пола

Если вы не собираетесь анализировать пол участников Евровидения, для современных систем распознавания лиц это достаточно простая задача.

Не нужно быть великим маркетологом, чтобы понимать, что разный гендерный состав ваших покупателей требует разной маркетинговой, рекламной, PR и любых других стратегий связанных с взаимодействием с клиентами.

Сети кинотеатров «Синема парк» и «Формула кино» уже запустили сбор возраста и пола своих посетителей.

Насколько точным будет определение пола вы можете протестировать по уже знакомым вам онлайн сервисам. Загружайте свои фото и тестируйте.

www.skybiometry.com/demo/face-detect/
www.how-old.net

Для целей определения возраста вы можете использовать:
Программное обеспечение для распознавания лиц, во многих случаях это одна из его функций.

Готовые решения от Axis, HikVision - Смарт видеорегистратор + IP-камеры

Швеция
AXIS Demographic Identifier
https://www.axis.com/products/axis-demographic-identifier/




Подсчет уникальных посетителей

Классическую задачу подсчета количества посетителей, всегда решали инфракрасными или лазерными датчиками, которые просто показывают количество пересечений виртуальной линии. Например тележка будет давать отдельное пересечение, пользы от них, как от показателя средней температуры по больнице .

Есть современные комплексы видеоаналитики, как правило совмещенные с дополнительными датчиками. Они уже умеют считать конкретно людей, но вас же охранник, или местный городской сумасшедший, 50 раз прошедший туда - обратно, может свести данные практически к полной бесполезности.

Впервые, благодаря современным системам распознавания лиц маркетологи могут получать по настоящему полезные данные - количество уникальных посетителей . А в купе с показателями пола и возраста - это Яндекс метрика для вашего магазина.

Trassir Face Analytics модуль анализа лиц - цена 36 990 рублей
Интеллектуальный модуль анализа лиц. Функционал:
1. подсчёт уникальных лиц
2. демографический анализ лиц (пол, возраст)
3. идентификация расы
4. распознавание атрибутов лица (очки, головной убор, усы, цвет волос). Стоимость за обработку 1 видеоканала.

Скоро в нашем блоге выйдет статья с обзором современный систем видеаналитики для магазинов, это будет бомба, подписывайтесь чтобы не пропустить - мы доступны на всех платформах -

Вы поднимаетесь по лестнице и заходите в лифт. Он знает, на какой этаж вам нужно. Двери в квартиру сами открываются перед вами. Компьютер и телефон «узнают» вас и не требуют ввода пароля. Автомобили, социальные сети, магазины - все приветствуют вас, едва завидев, обращаются к вам по имени и предугадывают каждый ваш шаг. Так работает распознавание лиц. Нравится? Пугает?

На первый взгляд может показаться, что любая организация, которая может себе такое позволить, следит за каждым вашим шагом, собирает на вас досье. Но вы даже не представляете, как широко технологии распознавания лиц распространились по миру и какие мощные перспективы обещают. Помимо выше приведенных примеров, системы распознавания лиц позволяют делать и такие простые и сложные вещи:

• подтверждение личности студента во время онлайн-экзаменов;
• определение людей из «черного списка» на входе на стадионы и ночные клубы;
• оплата товаров;
• сохранение вашего места в очереди при посещении парка аттракционов;
• разблокировка телефона или компьютера.

Что говорить, если в одной только Москве уже работает сеть из более 150 000 камер наружного видеонаблюдения. От них никуда не скрыться, и это заставляет людей задумываться, но масштабы «слежки» не настолько велики. Сеть использует мощную систему распознавания лиц, но для ее работы необходимо много энергии, поэтому в режиме реального времени работают всего 2-4 тысячи камер. Массовым слежением за населением пока только пугают, поэтому стоит сосредоточиться на реальных плюсах работы данной технологии. Но обо всем по порядку.

Как работает система распознавания лиц?

Никогда не задумывались о том, как вы сами узнаете лицо, распознаете его? А как это делает компьютер? Конечно, у человеческих лиц есть определенные свойства, которые легко описать. Расстояние между глазами, положение и ширина носа, форма надбровных дуг и подбородка - все эти детали вы подмечаете бессознательно, когда смотрите на другого человека. Компьютер же делает все это с определенной эффективностью и точностью, потому что, совмещая все эти метрики, получает математическую формулу человеческого лица.

Итак, насколько хорошо работает система распознавания лиц в настоящее время? Вполне неплохо, но иногда ошибается. Если вы когда-нибудь сталкивались с ПО, распознающим лица на Facebook или на другой платформе, вы наверняка замечали, что забавных результатов бывает столько же, сколько и точных. И все же, хотя технология работает не со 100-процентной точностью, она достаточно хороша, чтобы найти широкое применение. И даже заставить понервничать.

Пол Хоуи из NEC говорит, что их система распознавания лиц сканирует лица на предмет индивидуальных идентификаторов:

«К примеру, многие считают расстояние между глазами уникальной характеристикой. Или же это может быть расстояние от подбородка до лба и другие компоненты. Мы, в частности, учитываем 15-20 факторов, которые считаются важными, а также другие факторы, уже не настолько значимые. Создается трехмерное изображение головы человека, поэтому даже если она частично будет закрыта, мы все равно сможем получить точное соответствие. Затем система берет сигнатуру лица и пропускает ее через базу данных».

Стоит ли переживать о программах, распознающих лица?

Прежде всего, распознавание лиц - это данные. Данные можно собирать и хранить, зачастую без разрешения. Как только информация собрана и сохранена, она открыта и для взлома. Платформы с ПО, распознающим лица, пока не подвергались серьезным взломам, но по мере распространения технологий ваши биометрические данные оказываются в руках все большего числа людей.

Существуют также вопросы владения. Большинство людей не знают, что когда они регистрируются в социальных медиаплатформах вроде Facebook, их данные с этого момента принадлежат этой самой Facebook. Поскольку число компаний, использующих распознавание лиц, постоянно растет, очень скоро даже не придется загружать собственные фотографии в Интернет, чтобы оказаться скомпрометированным. Они уже там хранятся, и хранятся давно.

Говоря о программном обеспечении, все они работают по-разному, но в основе своей используют похожие методы и нейросети. У каждого лица есть множество отличительных признаков (в мире невозможно найти два идентичных лица, а ведь сколько их было за всю историю человечества!). К примеру, программное обеспечение FaceIt определяет эти признаки как узловые точки. Каждое лицо содержит примерно 80 узловых точек, схожих с теми, что мы упоминали прежде: расстояние между глазами, ширина носа, глубина глазных впадин, форма подбородка, длина челюсти. Эти точки измеряются и создают числовой код - «отпечаток лица» - который затем попадает в базу данных.

В прошлом распознавание лиц опиралось на двумерные снимки для сравнения или идентификации других двумерных снимков из базы данных. Для пущей эффективности и точности изображение должно было быть лицом, прямо смотрящим в камеру, с небольшой дисперсией света и без особого выражения лица. Конечно, работало это чертовски плохо.

В большинстве случаев снимки не создавались в подходящей среде. Даже небольшая игра света могла снизить эффективность системы, что приводило к высоким показателям отказа.

На смену 2D пришло 3D-распознавание. Эта недавно появившаяся тенденция в программном обеспечении использует 3D-модель, обеспечивающую высокую точность распознавания лица. Запечатлевая трехмерное изображение поверхности лица человека в реальном времени, ПО выделяет отличительные черты - где больше всего выдаются жесткие ткани и кость, например, кривые глазного гнезда, носа и подбородка - для идентификации субъекта. Эти области уникальны и не меняются со временем.

Используя глубину и ось измерения, на которые не влияет освещение, система трехмерного распознавания лиц может даже использоваться в темноте и распознавать объекты под разными углами (даже в профиль). Подобное программное обеспечение проходит через несколько этапов, идентифицируя человека:

• Обнаружение : получение снимка при помощи цифрового сканирования существующей фотографии (2D) или видео для получения живой картинки субъекта (3D).
• Центровка : определив лицо, система отмечает положение головы, размер и позу.
• Измерение : система измеряет кривые на лице с точностью до миллиметра и создает шаблон.
• Репрезентация : система переводит шаблон в уникальный код. Этот код задает каждому шаблону набор чисел, представляющих особенности и черты лица.
• Сопоставление : если снимок в 3D и база данных содержит трехмерные изображения, сопоставление пройдет без изменений снимка. Но если же база данных состоит из двумерных снимков, трехмерное изображение раскладывается на разные составляющие (словно сделанные под разными углами двумерные снимки одних и тех же черт лица), и они конвертируются в 2D-изображения. И затем находится соответствие в базе данных.
• Верификация или идентификация : в процессе верификации снимок сравнивается только с одним снимков в базе данных (1:1). Если целью же стоит идентификация, снимок сравнивается со всеми снимками в базе данных, что приводит к ряду возможных совпадений (1:N). Применяется тот или иной другой метод по необходимости.

Где используются системы распознавания лиц?

В прошлом системы распознавания лиц находили применение в основном в сфере правоохранения, поскольку органы использовали их для поиска случайных лиц в толпе. Некоторые правительственные учреждения также использовали подобные системы для безопасности и для устранения мошенничества на выборах.

Однако есть много других ситуаций, в которых такое программное обеспечение становится популярным. Системы становятся дешевле, их распространение растет. Теперь они совместимы с камерами и компьютерами, которые используются банками и аэропортами. Туристические агентства работают над программой «бывалого путешественника»: с ее помощью они проводят быстрый скрининг безопасности для пассажиров, которые добровольно предоставляют информацию. Очереди в аэропортах будут продвигаться быстрее, если люди будут проходить через систему распознавания лиц, сопоставляющую лица с внутренней базой данных.

Другие потенциальные применения включают банкоматы и терминалы выдачи наличных денег. Программное обеспечение может быстро проверить лицо клиента. После разрешения клиента банкомат или терминал делает снимок лица. Программное обеспечение создает отпечаток лица, защищающий клиента от кражи личных данных и мошеннических транзакций, - банкомат просто не выдаст деньги человеку с другим лицом. Даже ПИН-код не потребуется.

Сен 6, 2018 Геннадий

Видеть - значит понимать увиденное. Мы слепы, если в нашем мозгу не работают зрительные зоны неокортекса - своеобразного биокомпьютера, ответственного за распознавание образов. Сейчас подобные анализаторы, способные узнавать лица и понимать их выражение, появляются у искусственных систем.

Итак, вещи обретают зрение, а у зрения есть собственный разум. Сначала мне кажется, что он туповат: только что включенная система распознавания лиц LUNA не торопится войти в штатный режим и запомнить меня. Но вот наконец она рапортует, что запомнила, и просит ввести имя. Пол и возраст LUNA может определить сама. С полом легко: у меня борода, а вот возраст система завысила на пять лет - видимо, из-за той же бороды.

Теперь камера узнает меня, даже если я снимаю очки или поворачиваю голову. Приходится попробовать средство посерьезней - мы направляемся к шкафу с париками и накладными усами. Я выбираю густые кудри, скрывающие к тому же пол-лица, - LUNA все равно узнает меня.

Наигравшись с париками, мы открываем ICQ и начинаем развлекаться с масками для видеозвонков: на мое цифровое лицо в реальном времени накладываются маски - можно неузнанным общаться в видеочате.

Следующий номер нашей программы - Face.DJ. Это приложение строит 3D-модель лица по селфи, а потом "надевает" это лицо на виртуальную голову, чтобы вы могли примерять прически и аксессуары. Другое назначение приложения - анимировать пользователя, создать его мультяшную копию для игр и прочих онлайн-занятий.

Мы готовим такое же приложение для сервиса знакомств: люди при первом контакте часто не хотят раскрываться, - рассказывает Юля, пиарщик компании VisionLabs, разработавшей LUNA. - Некоторые надевают маски, чтобы добавить в романтическое общение элемент игры.

У кросс-платформенной системы LUNA тоже много масок. Есть приложение в мессенджере Telegram, которое распознает пол и возраст по лицу, есть LUNA в облаке и LUNA для браузера. Но главное - эту программу можно внедрять в самые разные технологические продукты, чтобы использовать для распознавания лиц.

Например, одному из наших клиентов нужно выбирать фотографии - так называемый bestshot из видеопотока. Так вот, наша программа справляется с этим сама. Другому клиенту нужно, чтобы система распознавала лицо не только при входе в интернет-банк, но и на протяжении всего сеанса, потому что вы можете отойти, а вашим доступом воспользуется злоумышленник. С этой задачей мы тоже справились.

Главные клиенты VisionLabs - банки. Например, в "Почта Банке" системой LUNA оборудованы 50 тысяч рабочих мест - это самое большое внедрение биометрии в мире. Важно распознавать и лица клиентов, чтобы сравнивать фотографии в паспортах с фото в базе данных. Ведь самое распространенное мошенничество в этой сфере - вклейка своего фото в чужой паспорт для получения кредита.

Как видят машины

К нам подходит Александр Ханин, директор VisionLabs.

Расскажите о компьютерном зрении?

Александр Ханин: Компьютерное зрение - это область прикладной математики, которая по сложности эквивалентна задаче создания искусственного интеллекта в целом. Визуальный канал основной для получения информации об окружающем мире. И доверяем мы увиденному своими глазами больше, чем другим источникам.

Наша задача - научить программу по фотографии или видео делать выводы и понимать картинку так же, как человек. Или даже лучше. Вот когда машина сравняется с человеком в этом умении, можно будет считать, что задача решена. Пока же она решена лишь для некоторых узких прикладных областей. Например, для распознавания дефектов оборудования или распознавания лиц.

Задача распознавания лиц решена?

Александр Ханин: Да, уже сейчас достоверно показано, что машина различает лица лучше нас. И точнее, и быстрее. Человек не очень хорошо определяет возраст, национальность. Тот, кто живет в Европе, хуже различает лица людей с азиатской внешностью, и наоборот. Еще мы забывчивы. В довершение всего машина делает это в десятки миллионов раз быстрее.

Зато человек анализирует не отдельные параметры, а лицо и даже ситуацию в целом. Мы понимаем контекст, в котором лицо собеседника принимает то или иное выражение. Как машина со всем этим справляется?

Александр Ханин: Сочетая лучшие методики компьютерного зрения и машинного обучения. Взять, например, метод глубокого обучения - его особенность в том, что человек не задает параметры лица для распознавания.

Нейросеть программирует сама себя?

Александр Ханин: Нейросети появились еще в 1970-х, а революция в этой области началась примерно в 2013-2014-м. Потому что только к этому времени удалось накопить достаточно большие объемы данных , чтобы учить нейросети, а вычислительные мощности стали относительно дешевыми. Продолжать разрабатывать детерминированные методы распознавания - указывать, какие части лица как сравнивать, - стало бессмысленно.

Прорыв произошел, когда отказались от заданных параметров, например от ключевых точек на лице. Вместо этого машине поставили задачу: "Смотри, вот десять тысяч пар фотографий, каждая пара - один человек. Проанализируй их, чтобы суметь определить на фото, которые ты пока не видишь, где один человек, а где разные". Машина сама находит параметры, которые важны для решения этой задачи.

Вы именно так обучали свою систему?

Александр Ханин: Ну да, это типичная задача идентификации - сравнить фотографию, сделанную сейчас, с фото в паспорте и подтвердить, что это один и тот же человек. Мы давали машине на вход большие данные - миллионы пар фотографий, а на выходе требовали правильного ответа для любых фотопортретов. И система училась - сама настраивала параметры так, чтобы минимизировать ошибки. То есть для глубокого обучения сначала надо найти обучающую выборку - много примеров правильных решений. Потом программа работает уже сама.

Где же вы взяли эти миллионы пар фотографий?

Александр Ханин: Есть доступные обучающие выборки для исследователей - сначала мы использовали их, а дальше уже работали с партнерами и клиентами, которые разрешили продолжить обучение на их данных.

Как преуспеть на рынке

Задача распознавания людей по лицу решена. А как обстоит дело с определением эмоций?

Александр Ханин: Как, например, в африканских странах люди миновали стадию телеграфа и сразу перешли на мобильную сеть, так и мы, не решая задачу распознавания эмоций, сразу перешли на более высокий уровень - к выводам о важных для наших клиентов характеристиках человека. Бизнес показывает: от того, что машина распознает, улыбается человек или нахмурен, пользы никакой. Нужны более серьезные умения.

Распознавать ложь, например?

Александр Ханин: Да. Или определять, соответствует кандидат вашим требованиям или нет. Удовлетворен клиент обслуживанием или нет - улыбка ведь может выражать не только радость, но и насмешку и скрытое недовольство. Поэтому само по себе распознавание эмоций - это подзадача. Мы изучаем лицо в динамике, последовательность реакций на вопросы, обслуживание, обстановку.

Есть ли в мире инновационные продукты, на которые вы ориентируетесь?

Александр Ханин: Мы сами на переднем фланге. Медицинский факт, что наш продукт - первая в мире комплексная система распознавания лиц для банков и ретейла, которая работает и в мобильном телефоне, и на сайте, и в отделениях, и в банкоматах, и в терминалах самообслуживания - везде. Мы не только первые, но пока, насколько я знаю, единственные.

В каких-то терминалах самообслуживания уже установлена система распознавания лиц?

Александр Ханин: Да, например, в банке "Открытие" - в терминалах электронной очереди. И это не пилотные проекты, а такие, которые работают и удовлетворяют заказчиков в реальных условиях.

Чувствуете, как конкуренты дышат в спину?

Александр Ханин: Пилотных проектов в близких к нам областях много. Компаний, которые занимаются распознаванием лиц, только в России десятки, в Китае - около сотни, в мире - больше тысячи. Поэтому я и говорю, что сама по себе задача распознавания лиц решена, - во всяком случае для большинства сегментов и практических задач.

Для успеха на рынке важны не технологии. Большинству клиентов плевать, какая у нас технология и как именно мы решаем задачу, допустим, по ускорению обслуживания в банке или магазине, - с помощью распознавания лиц, прогноза погоды или черной магии. Им важно, чтобы был результат.

Распознать всех!

Какие задачи еще не решены, но будут - в обозримой перспективе? Над чем работают специалисты?

Александр Ханин: Одна из важнейших нерешенных задач - распознавание лиц в полностью неконтролируемой обстановке, например в толпе. Многие говорят, что умеют это делать, но по факту ничего такого пока не внедрили. Видимо, напрасно говорят.

Разве узнавать случайных людей по лицам не запрещено законом? Это ведь использование персональных данных.

Александр Ханин: Бизнесу запрещено, конечно. Это нарушение прав человека и вмешательство в частную жизнь. Вообще, технологии сейчас позволяют сделать гораздо больше, чем разрешает законодательство. Но мы работаем только в белой зоне - в полном соответствии с законом. Для нас важно не нарушать права людей. Мы не имеем права использовать без согласия человека его данные из соцсетей и поэтому не станем делать, например, для магазина систему, которая ищет информацию о клиенте по его фотографии. Но мы можем разработать программу, которая будет приблизительно оценивать пол и возраст покупателей по фото.

Наша компания работает только с бизнесом, а вот у служб национальной безопасности есть системы, которые ищут людей по фотографии.

То есть ФСБ можно, а обычным людям нельзя?

Александр Ханин: Да. Если спецслужба хочет найти террориста в толпе, ей нужно сканировать и распознать всех. А если человек зашел в магазин и программа по фотографии нашла его аккаунт в соцсети, узнала телефон и начала рассылать спам, это очень серьезное нарушение. На Западе за это предусмотрена уголовная ответственность.

В аэропортах уже есть системы распознавания лиц?

Александр Ханин: Да, в основном на паспортном контроле - они проверяют, ваш ли это паспорт, не поддельный ли и не числитесь ли вы в списке заблокированных или в федеральном розыске. За рубежом степень автоматизации значительно выше. В аэропортах Сингапура, Лондона, Парижа паспортный контроль можно проходить автоматически, без участия сотрудников. Вы сканируете свой паспорт, вас фотографируют, происходит сверка - и все, можно идти дальше.

Угадай, что на картинке

Как будет развиваться компьютерное зрение?

Александр Ханин: Есть большая группа задач, именуемых visual question answering: вы показываете компьютеру картинку, и он должен понять, что там изображено. Это очень сложно: если просто учить распознавать объекты по отдельности, ничего не получится - надо понимать контекст и взаимосвязь объектов.

Другая похожая задача - распознавание действий человека, они ведь тоже определяются во многом по контексту. Например, если человек поднял руку, что это значит? Он указывает дорогу или собирается кого-то ударить? Вот сидим, думаем.

То есть вы хотите научить машины распознавать образы, смысл которых зависит от контекста?

Александр Ханин: Научить интерпретировать контекст и таким образом распознавать картинки, действия, сцены.

Когда роботы прозреют

Александр Ханин: Хотелось бы, чтоб разработку компьютерного зрения довели до конца. Тогда у роботов появятся настоящие глаза, а значит, возможность понимать происходящее и адекватно реагировать. Иначе они не станут частью общества, а так и будут игрушками с пультами управления.

Как системы, распознающие лица, изменят нашу жизнь в ближайшие годы?

Александр Ханин: Вы совершенно точно заметите работу таких систем при авторизации - например, когда будете разблокировать телефон. Многие уже привыкли к Touch ID, но скоро самым распространенным способом станет вхождение в систему по лицу. Приходя домой, вы не будете искать ключи, на работе вам не понадобится пропуск. Ускорится обслуживание и самообслуживание в банках, магазинах, во всей сфере услуг: расчеты будут происходить без карточек.

На улицах станет безопаснее, потому что появится видеонаблюдение с функциями отслеживания. Города и страны получат дополнительную защиту, а возмездие за преступление станет неизбежным. Система будет фиксировать все: кто и где это сделал, куда потом пошел. На смену понятию "безопасный город" придет "умный город": одна и та же инфраструктура будет обеспечивать безопасность и, например, управление потоками людей и машин, а также много чего другого.

Одна и та же система установленных повсюду камер и компьютерного зрения?

Александр Ханин: Да, алгоритму без разницы, кого распознавать: вип-клиента или воришку. Лица у всех устроены одинаково: глаза, рот и нос. Но дело не только в лицах. Эта же система может заняться, скажем, регулированием освещения. Если в помещении нет людей, зачем жечь электричество? Машина вызовет коммунальные службы, если зафиксирует неполадки, и так далее.

Жить в мире, где все на виду, страшновато. Технически все проще становится построить антиутопию, где за всеми ведется тотальная слежка…

Александр Ханин: Я думаю, в итоге мир станет лучше и намного безопаснее. Но обманывать будет труднее. Например, мы с партнерами недавно разработали продукт, который не только дает доступ в рабочее помещение, но и учитывает проведенное там время: пришли во столько-то, ушли во столько. Прогуляли, опоздали, не вернулись с обеда - все будет зафиксировано.

И никак нельзя будет от этого спрятаться? Наверняка появятся маски с чужим лицом.

Александр Ханин: Безусловно, есть масса способов обмануть систему, и в этой области "гонка вооружений" только начинается. Был такой видеоролик, где учили делать макияж, препятствующий распознаванию. Но то было года три назад - нынешние алгоритмы так просто не проведешь.

А если вместо лица показывать фотографию?

Александр Ханин: Чтобы вычислить мошенников, в системах распознавания лиц программируют специальный "детектор живости" (lifeness detector), который определяет, человек перед ним или фотография. Показателей живости несколько. Самый простой, который считается мировым стандартом, - это моргание. Еще система может попросить человека улыбнуться, повернуть голову, приблизиться к камере, чтобы убедиться, что он реальный. Но если камера оснащена сенсором глубины, это не требуется: машина сразу понимает, что в кадре объемный объект, а не фото.

Кто еще в лидерах

Распознавание лиц - это не только наука и технология, но и большой бизнес, который в развитых странах растет огромными темпами. Исследовательская компания Allied Market Research прогнозирует, что к 2022 году его оборот составит почти десять миллиардов долларов. Среди ведущих игроков есть и российские. Из десятков стартапов и исследовательских проектов мы выделили три самых успешных.

NTechLab. Выпускник МГУ Артем Кухаренко начинал с приложения, определявшего породу собак по фотографии. Но уже в 2015 году созданный им с партнерами по проекту NTechLab алгоритм FaceN одержал победу в двух из четырех номинаций главного мирового конкурса по распознаванию лиц MegaFace, обойдя команду Google. Однако настоящая слава пришла к компании после разработки популярнейшего приложения FindFace, предназначенного для поиска по фото людей в соцсети "ВКонтакте". Сегодня число заявок на интеграцию технологии FindFace приближается к тысяче.

Vocord. Компанию "Вокорд" можно смело считать чемпионом мира по распознаванию лиц: на сайте конкурса MegaFace она занимает первое место, лидируя с солидным отрывом. Команда "Вокорд" - ветераны на рынке систем компьютерного зрения: программу дистанционного биометрического распознавания лиц Vocord FaceControl они выпустили еще в 2008 году, сегодня их продуктами пользуются больше двух тысяч коммерческих и государственных организаций. Специализация компании - идентификация лиц, то есть поиск человека в толпе.

VisionLabs. Их продукты входят в тройку лучших мировых коммерческих систем распознавания лиц. Подробнее об этой компании читайте в основном тексте.

Основные виды биометрии

Международная классификация способов идентификации человека

Лицо. Программа по фото или видеоизображению лица анализирует размер и форму глаз, носа, скул, их взаиморасположение и на основе этих данных создает уникальную комбинацию, которую затем сравнивает с имеющимися на предмет совпадения.

Отпечатки пальцев. Дактилоскопический метод основан на неповторимости папиллярного рисунка кожи, широко применяется в криминалистике.

Речь. Способ распознавания, основанный на преобразовании звучащей речи в цифровую информацию.

Глаза. Распознавание происходит в результате сравнения цифрового изображения радужной оболочки глаза с имеющимися в базе.

Вены. Способ идентификации на основе венозного рисунка руки или пальцев.

• 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.

Panasonic установила в крупной сети супермаркетов камеры, распознающие лица и покупки

В начале апреля 2019 года крупная японская сеть супермаркетов FamilyMart сообщила о начале использования системы распознавания лиц, которая позволяет оплачивать покупки без привлечения кассиров. Подробнее .

Оплатить поездки в китайском метро теперь можно лицом

В британских тюрьмах появилась система распознавания лиц для борьбы с передачей «запрещенки»

В начале марта 2019 года стало известно о том, что в британских тюрьмах Халл, Хамбер и Линдхолм появилась система распознавания лиц, предназначенная для борьбы с передачей запрещенных предметов, таких как мобильные телефоны и наркотики.

В 2018 году сотрудники тюрем зафиксировали более 23 000 случаев запрещенных передач, что на 4 000 больше, чем в 2017 году. Согласно данным разведки , некоторые посетители поставляют контрабандные товары в несколько тюрем по всей стране. При этом использование отпечатков пальцев и проверка документов без электронного сообщения между тюрьмами не позволяют выявить таких нарушителей.

Опробованная в тюрьмах технология биометрии и распознавания лиц использует аппарат IDScan и программное обеспечение, разработанное лондонской компанией Facewatch. В тюрьмах также была использована технология сканирования радужной оболочки глаза, разработанная Tascent, американской компанией по биометрической идентификации и безопасности.

В тюрьме HMP Humber сотрудники сканировали лица 770 посетителей в течение шести недель, чтобы определить, кто использует поддельные удостоверения личности или посещает разных заключенных в разное время. Используя новые системы безопасности, сотрудники тюрьмы смогли выявить ряд подозрительных лиц, которым после расследования может быть отказано в посещении британских тюрем. Кроме того, собранные данные могут служить доказательствами при дальнейших расследованиях как в тюрьме, так и за ее пределами.

Тем не менее, подобное использование системы распознавания лиц вызвало возмущение в некоторых слоях общества. Британские борцы за гражданские свободы Big Brother Watch обратились в Европейский суд по правам человека с жалобой на использование правительством Великобритании технологии массового наблюдения.

NEC запустила банкоматы, позволяющие снимать деньги при помощи распознавания лица

В конце февраля 2019 года корпорация NEC объявила о запуске первых в мире банкоматов, позволяющих снимать наличные посредством распознавания лиц. Банкоматы были созданы в сотрудничестве с крупным тайваньским банком E.SUN Commercial Bank . Подробнее .

IBM выпустила базу из 1 млн фотографий лиц для обучения биометрических систем

2018

Распознавание лиц не работает в каждом втором смартфоне

В начале января 2019 года некоммерческая организация из Голландии провела тестирование 110 моделей смартфонов и обнаружила, что функция распознавания лиц, используемая для блокировки устройств, не работает должным образом более чем на каждом втором аппарате.

Исследование, проведенное Consumentenbond и его международными партнерами, показало, что для разблокировки 42 из протестированных смартфонов достаточно иметь фотографию владельца телефона. Подойдет любая фотография, например, полученная из социальных сетей, с камер видеонаблюдения или любым другим способом.

Результаты этого исследования вызывают беспокойство у пользователей и служб безопасности. Использование напечатанной фотографии лица владельца - это первая проверка функции распознавания лиц, которую используют обычные пользователи и тестеры. Но главное, это первая уловка, которой попробуют воспользоваться злоумышленники для взлома смартфона , защищенного идентификацией лица, прежде чем перейти к более сложным атакам, которые включают создание масок или 3D-печатных голов владельца телефона.

Любая система распознавания лиц, которая не проходит «фототест», обычно считается бесполезной. Согласно Consumentenbond, модели Asus , BlackBerry , Huawei , Lenovo , , Nokia , Samsung , Sony и Xiaomi не прошли подобные тесты. В случае с Sony провалили тест абсолютно все модели. Еще шесть моделей - Honor и шесть моделей LG - прошли тестирование только в «строгом» режиме. Хотя по результатам этого теста пользователи могут заключить, что включать распознавание лиц не стоит, 68 устройств, включая флагманские модели Apple iPhone XR и , выдержали эту простую атаку, как и многие другие высокопроизводительные модели на Android от Samsung, Huawei, OnePlus и Honor.

Полный список моделей, которые прошли фототест, можно найти на сайте Consumentenbond.

Самые популярные системы распознавания лиц в Китае

Одной из наиболее распространенных программ для распознавания лиц является Face++ , которая используется для управления доступом повсюду – от железнодорожных вокзалов Пекина до офисного здания Alibaba .

Сама Alibaba разработала собственные системы, которые будут применяться в шанхайском метро для идентификации пассажиров с помощью их лица и голоса.

Полицейские, следящие за безопасностью на одном из китайских железнодорожных вокзалов, носят специальные солнечные очки с функцией распознавания лиц. Устройство способно идентифицировать человека за 100 миллисекунд и уже не раз помогало правоохранительным органам в поимке преступников.

В китайском Шеньчжене впервые в мире заработала камера фиксации нарушений пешеходами. Она установлена на одном из напряженных переходов города и следит за людьми, перебегающими дорогу на запрещающий сигнал светофора. Для определения личности нарушителя камера использует технологию распознавания лиц.

На вступительных экзаменах в колледжи по всей стране используется распознавание лиц и отпечатков пальцев, чтобы гарантировать, что экзаменуемые являются настоящими студентами.

После ряда похищений детей некоторые детские сады открывают двери только тем людям, чьи лица зарегистрированы в системе. В одном из детских садов установили более 200 камер для обеспечения безопасности.

Даже в некоторых туалетах установили автоматы с распознаванием лиц. Аппарат выдает 60 см туалетной бумаги одному человеку не чаще чем раз в девять минут.

У Alibaba есть магазины с безналичной оплатой Hema, в которых пользователи сканируют лицо и вводят номер телефона для проведения платежей через систему Alipay .

Компания Alibaba совместно с производителем гостиничных информационных систем Shiji установила систему распознавания лиц для регистрации в 50 отелях. Китайские туристы, прибегающие к услугам онлайн-турагентства Fliggy (принадлежащего Alibaba), могут сначала забронировать в нем отель, а затем, используя «маску» своего лица быстро заселиться в отель и оформить депозит.

В Пекине решили бороться с незаконной арендой госжилья с помощью умных замков, распознающих хозяев по лицу

В конце декабря 2018 года стало известно, что в государственном жилье Пекина ускоренными темпами внедряются «умные» замки с технологией распознавания лиц. С их помощью местные власти усиливают меры против незаконной пересдачи в аренду государственного жилья, предоставляемого малообеспеченным семьям по льготным расценкам.

"Умный" замок с распознаванием лиц

Предполагается, что к концу июня 2019 года замки со встроенной системой сканирования лиц будут использоваться во всех программах предоставления льготного госжилья в Пекине с участием 120 тыс. квартиросъемщиков, сообщает The South China Morning Post со ссылкой на пекинское издание The Beijing News.

Сопоставляя информацию, полученную при сканировании лиц посетителей, с изображениями из сохраненной базы данных, система распознает хозяев и не открывает двери незнакомцам, рассказал в интервью Beijing News директор информцентра при Пекинском государственном жилищном центре Шан Чжэньюй (Shan Zhenyu).

Кроме того, система может использоваться для присмотра за одинокими пожилыми людьми. Если престарелый человек в течение определенного периода времени не выходит и не заходит в дом, управляющему по недвижимости будет отправлено уведомление о необходимости зайти с проверкой.

В таких крупных мегаполисах, как Пекин, аренда жилья очень дорогая. В среднем съемная квартира в столице Поднебесной обходится примерно в 5 тыс. юаней в месяц (около $730), тогда как арендная плата за госжилье может составлять менее 2 тыс. юаней в месяц ($290).

Власти Пекина надеются, что умные замки, узнающие хозяев по лицу, повысят безопасность, предотвратят незаконную передачу в субаренду и гарантируют, что льготой пользуются только действительно нуждающиеся люди.

По состоянию на конец 2018 года смарт-замки с распознаванием лиц задействованы в 47 программах предоставления льготного госжилья в Пекине. С их помощью получено порядка 100 тысяч скан-изображений лиц арендаторов и членов их семей.

Китайский Airbnb устанавливает в домах «умные» замки с распознаванием лиц

Провал в Лондоне. Система распознавания лиц в метро никого не узнает

В конце декабря 2018 года стало ясно, что развернутая в лондонском метро система распознавания лиц никого не узнает. Лондонских полицейских критикуют за использование немаркированных фургонов для проверки спорных и неточных технологий автоматического распознавания лиц у рождественских покупателей. Подробнее .

Туалеты с распознаванием лиц в Китае сокращают потребление туалетной бумаги

В конце 2018 года стало известно о растущем в Китае числе общественных туалетов с системой распознавания лиц, которая позволяет экономить туалетную бумагу.

В декабре такой туалет заработал в Baotu Spring Park в городе Цзинань (провинция Шаньдун), расположенный в 400 км к югу от Пекина. В этой уборной находится автомат, выдающий туалетную бумагу после сканирования лица. За один подход аппарат выдает примерно 70 см бумаги, а для получения дополнительной порции санитарно-гигиеническго изделия этому же человеку нужно подождать 9 минут и снова поднести голову к камере для идентификации.

Для разблокировки смартфона хакеры и полиция печатают голову владельца на 3D-принтере

В 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц

20 августа 2018 года в 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц. О ее эффективности рассказала Служба таможенного и пограничного контроля (U.S. Customs and Border Patrol, CBP).

Как сообщается на сайте ведомства, 22 августа 26-летний пассажир, прилетевший в Вашингтонский аэропорт имени Даллеса из Сан-Паулу (Бразилия), предъявил на пункте контроля паспорт гражданина Франции. Однако биометрическая система выявила, что лицо мужчины не совпадает с фотографией в документе.

Когда прибывшего в США отправили на дополнительный досмотр, он «явно нервничал» и, как выяснилось, не зря. В его туфле нашли удостоверение личности на имя гражданина республики Конго, которым на самом деле являлся задержанный. Теперь за попытку въехать в США под фальшивыми документами ему грозит тюремное заключение.

Системы распознавания лиц полиции Британии оказались бесполезными

В мае 2018 года стало известно о больших проблемах в системах распознавания лиц, которые используют британские полицейские. В результате может быть подано большое количество исков - этот вопрос стал «приоритетным» для Управления комиссара по информации (Information Commissioner"s Office), приводит BBC слова представителя регулятора Элизабет Денхем (Elizabeth Denham).

Британская правозащитная организация Big Brother Watch опубликовала результаты исследования, показавшие «ошеломляющее» количество невиновных людей, из которых технология распознавания лиц сделала потенциальных преступников.

Так, с мая 2017 года по март 2018-го система выдала для полиции Южного Уэльса 2685 совпадений людей с базой данных подозреваемых, однако 2451 из них оказались ложными.

Лондонские правоохранительные органы применяли технологию идентификации лиц на карнавале Ноттинг-Хилл в 2017 году. Показания системы оказались ошибочными в 98% случаев, когда срабатывал сигнал о том, что якобы замечен подозреваемый из полицейской базы данных. Решение устроено так, что при выявлении возможного нарушителя закона на пульт дежурного в ближайшее отделение полиции поступает сигнал.

Полиция начала винить выдающие некачественную картинку камеры и то, что систему использовали в первый раз, но и в последующих 15 мероприятиях (футбольные матчи, фестивали, парады), во время которых задействовали технологию, результат не улучшился. Только на трех система не ошиблась ни разу.

В полиции также рассказали, что за девять месяцев работы системы распознавания лиц она верно отметила более 2 тыс. человек, что привело к 450 арестам. При этом никто не попал в заключение ошибочно. Это объясняется тем, что помимо работы алгоритмов в работе задействованы люди, которые проверяют срабатывания и принимают окончательные решения.

Ученые изобрели новый способ обмана систем распознавания лиц

С каждым днем системы распознавания лиц становятся сложнее и все чаще используются в повсеместной жизни, к примеру, в минувшем году компания Apple выпустила смартфон iPhone X, оснащенный биометрической системой Face ID . Однако подобные системы можно обмануть, в частности, с помощью инфракрасных светодиодов. Инфракрасные лучи не видимы простому глазу, однако большинство камер могут улавливать инфракрасные сигналы .

Китайские исследователи создали бейсбольную кепку, оснащенную миниатюрными инфракрасными светодиодами, которые размещены таким образом, что инфракрасные лучи, падающие на лицо владельца головного убора, помогают не только скрыть его личность, но и «выдать себя за другого человека для прохождения основанной на распознавании лица аутентификации». Данная задача более сложная и требует использования глубокой нейронной сети для распознавания статичного изображения лица и правильного проецирования инфракрасных лучей на лицо самозванца.

Для проверки своей теории исследователи использовали фотографии четырех случайных людей, им удалось обмануть системы распознавания лиц в 70% случаев при условии наличия небольшого внешнего сходства между жертвой и самозванцем.

«На основании наших находок и атак, мы можем сделать вывод, что существующие на сегодняшний день технологии распознавания лиц сложно назвать безопасными и надежными в аспекте критических сценариев, таких как аутентификация и наблюдение», - заключили исследователи. Они также добавили, что инфракрасные светодиоды можно прятать не только в бейсбольных кепках, но также в зонтах, волосах или париках.

Российские близнецы требуют с Apple 20 млн за то, что iPhone X не видит между ними разницы

Братья-близнецы из Владимира - 26-летние Александр и Илья Тунчики - направили в российский офис компании Apple претензию в связи с тем, что система распознавания лиц Face ID на их смартфонах iPhone X одинаково идентифицирует обоих молодых людей, тем самым, по их мнению, нарушая защиту персональных данных .

Обиженные пользователи требуют от компании усовершенствовать технологию, а также компенсировать моральный ущерб в размере 20 млн руб., сообщил в январе 2018 год ТАСС представляющий интересы братьев юрист Роман Ардыкуца.

«Близнецы приобрели… iPhone X именно ради того, чтобы воспользоваться функцией разблокировки экрана при помощи лиц. К их разочарованию, каждый аппарат узнает обоих братьев, о чем они не были предупреждены при покупке, эта информация отсутствует в инструкции. Именно поэтому заявители просят компанию доработать технологию», - пояснил он.

2017

Распознавание лиц в ритейле

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.

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.

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

Авторизацию в iPhone X по лицу взломали маской за $150. Видео

Исследователям удалось выдать белого мужчину за Миллу Йовович почти в 90 процентах случаев. Женщину азиатской внешности в специальных очках компьютер в стольких же процентах случаев принимал за мужчину с Ближнего Востока.

Кроме того, они попробовали свой метод на коммерческой программе Face++, которая используется в Alibaba для авторизации платежей. В этом случае они не сажали человека в очках перед камерой, а сначала делали его фотографию в очках и потом загружали ее в программу. В итоге им удалось выдать одного человека за другого в 100 процентах случаев.

Общественные организации США против распознавания лиц

Коалиция из 52 общественных и правозащитных организаций направила в Министерство юстиции письмо с просьбой расследовать чрезмерное использование технологий распознавания лиц в работе органов правопорядка. Также коалицию беспокоит неодинаковая точность машинного распознавания лиц разной расовой принадлежности, которая может стать основой для проявления расизма со стороны сотрудников органов .

Особенно этими технологиями злоупотребляет местная полиция, полиция штатов и ФБР , гласит письмо. Коалиция просит Министерство юстиции в первую очередь заняться проверкой тех полицейских департаментов, которые уже находятся под следствием в связи с предвзятым отношением к гражданам с небелым цветом кожи.

Основанием для просьбы послужили результаты исследования Центра приватности и технологий Школы права университета Джорджтауна. Исследование показало, что лица половины взрослого населения США при разных обстоятельствах были отсканированы правительственным идентификационным ПО.

Исследователи отмечают, что в США на сегодняшний день не существует серьезных правил, регулирующих использование этого ПО. По словам Альваро Бедойи (Alvaro Bedoya), директора Центра и соавтора исследования, сфотографировавшись на водительские права, человек уже попадает в базу лиц полиции или ФБР. Это особенно существенно с учетом того, что распознавание лиц бывает неточным, и в этом случае может наносить вред невинным гражданам.

Примеры проектов в HSBC, MasterCard и Facebook

Услуга будет доступна для корпоративных клиентов НSBC. Через банковское мобильное приложение они смогут открывать счета по одному щелчку селфи. Банк же подтверждает личность клиента с помощью программы распознавания лиц. Фотография сличается со снимками, ранее загруженными в систему, например, с паспорта или водительских прав. Предполагается, что новый сервис избавит от необходимости запоминать цифровые коды и сократит время идентификации.

Чтобы воспользоваться данной опцией, пользователям необходимо будет скачать специальное приложение на свой компьютер, планшет или смартфон. Затем посмотреть в камеру или использовать сканер устройства для распознавания отпечатков пальцев (если он имеется на устройстве). Однако (по крайней мере, на данный момент), пользователям все еще потребуется дополнительно предоставлять данные своей банковской карты. Лишь в том случае, если потребуется дополнительная идентификация, то пользователи смогут воспользоваться вышеописанной опцией.

Благодаря такому новому подходу, MasterCard собирается защитить пользователей от поддельных онлайн-транзакций, которые осуществляются с помощью краденых паролей пользователей, а также предоставить пользователям более удобную систему авторизации. Компания сообщила, что 92% людей, которые тестировали эту новую систему, предпочли ее традиционным паролям.

Некоторые эксперты сомневаются в защите информации от того, чтобы кибер-преступники не смогли легко получить отпечатки пальцев пользователя или фотографию его лица в том случае, если транзакция осуществляется при небезопасном использовании публичной сети Wi-Fi .

Эксперты по кибер-безопасности утверждают, что система должна включать несколько уровней безопасности для предотвращения потенциальной кражи фотографий лица пользователей. Ведь онлайн-платежи представляют собой привлекательную мишень для кибер-преступников.

В конце 2015 года группа экспертов из Технического Университета Берлина продемонстрировала возможность извлечения PIN -кода любого смартфона при использовании сэлфи пользователя. Для этого они считывали данный код, который отображался в глазах пользователя, когда он вводил его на своем телефоне OPPO N1. Хакеру достаточно просто перехватить контроль над фронтальной камерой смартфона для выполнения этой элементарной атаки. Смог бы кибер-преступник перехватить контроль за устройством пользователя, сделать его сэлфи и после этого выполнить онлайн-платежи с помощью набранного пароля, который хакер увидел в глазах своей жертвы?

MasterCard настаивает на том, что ее механизмы обеспечения безопасности будут в состоянии обнаруживать подобное поведение. Например, пользователям необходимо будет мигать для приложения, чтобы продемонстрировать «живой» образ человека, а не его фотографию или предварительно снятое видео. Система сопоставляет изображение лица пользователя, конвертируя его в код и передавая его по безопасному протоколу через Интернет в MasterCard. Компания обещает, что эта информация будет безопасно храниться на ее серверах, при этом сама компания не сможет реконструировать лицо пользователя.

Летом 2016 года стало известно, что исследователи обошли систему биометрической аутентификации, используя фото из Facebook . Атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам .

Команда исследователей из Университета штата Северная Каролина продемонстрировали метод обхода систем безопасности, построенных на технологии распознавания лиц, при помощи доступных фотографий пользователей соцсетей. Как поясняется в докладе специалистов, атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам.

«Не удивительно, что личные фото, размещенные в социальных сетях, могут представлять угрозу конфиденциальности. Большинство крупных соцсетей рекомендуют пользователям установить настройки конфиденциальности при публикации фото на сайте, однако многие из этих снимков часто доступны широкой публике или могут быть просмотрены только друзьями. Кроме того, пользователи не могут самостоятельно контролировать доступность своих фото, размещенных другими подписчиками», - отмечают ученые.

В рамках эксперимента исследователи отобрали фотографии 20 добровольцев (пользователей Facebook, Google+ , LinkedIn и других социальных ресурсов). Затем они использовали данные снимки для создания трехмерных моделей лиц, «оживили» их с помощью ряда анимационных эффектов, наложили на модель текстуру кожи и откорректировали взгляд (при необходимости). Получившиеся модели исследователи протестировали на пяти системах безопасности, четыре из них удалось обмануть в 55-85% случаев.

Согласно отчету компании Technavo (зима 216 года) одной из ключевых тенденций, оказывающих положительное влияние на рынок технологий биометрической идентификации по лицу (facial recognition ), является внедрение мультимодальных биометрических систем в таких секторах, как здравоохранение , банковский, финансовый сектор, сектор ценных бумаг и страхования, сектор перевозок, автомобильный транспорт, а также в госсекторе.

Основатель проекта Биньямин Леви (Benjamin Levy) рассказал, что благодаря высокому уровню защищенности IsItYou сможет распознать 99999 из 100 тысяч случаев обмана. Леви попытался убедить банки о необходимости внедрения его системы уже в следующем году. Она будет использоваться для проведения финансовых транзакций.

Google уже использует функцию распознавания лица в Android . Таким образом можно разблокировать устройство под управлением этой мобильной ОС . Тем не менее, разработчики неоднократно утверждали, что распознавание лица недостаточно защищено по сравнению с классическими способами. В связи с этим эксперты засомневались в утверждениях Биньямина Леви.

Мариос Саввидис (Marios Savvedes) из университета Карнеги-Меллон занимается исследованием функции распознавания лица. Он считает, что самостоятельно проведенное испытание на защищенность IsItYou не может быть надежным.

Такого же мнения придерживается мировой эксперт в области биометрии доктор Массимо Тистарелли (Massimo Tistarelli). Он сказал, что в Европе проводится полномасштабный научный проект Tabula Rasa, главная цель которого - разработка защиты от мошенничества для биометрических способов идентификации. По его словам, перед выходом на рынок следует провести ряд независимых исследований, подтверждающих эффективность продукта.