Üz tanıma texnologiyası haqqında nə bilmək lazımdır

2024 Müəllif: Malcolm Clapton | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-17 03:47

Bu texnologiya hökumətlər və bizneslər tərəfindən necə istifadə olunur, sifətin tanınması sistemi ilə kameranı aldatmaq mümkündürmü və fotoşəkildən istifadə edərək internetdə insan tapmaq mümkündürmü.

Elena Glazkova İvideon Marketer.

Dövlət üçün sifətin tanınması təhlükəsizlik sisteminin mühüm hissəsi və təsirli büdcə maddəsidir. Jurnalistlər üçün bu, ya panacea, ya da dünya sui-qəsd alətidir. Biznes, alət və ya məhsul üçün. Hansı tərəfi tutmağınızdan asılı olmayaraq, əsas suallar hələ də qalır. İstifadəçilər adətən internetdə onlara cavab axtarır (orta hesabla ayda 28 704 sifətin tanınması sorğusu), lakin həmişə onları tapa bilmirlər. Vəziyyətin düzəldilməsi.

Üz tanıma nədir

Milçəkləri kotletlərdən ayıraq. İstifadəçilər daha çox öz smartfonlarında üz tanıma ilə üzləşirlər, burada biometrik identifikasiya cihazın kilidini açmaq üçün istifadə olunur və məlumatlara yalnız onun sahibi daxil ola bilər. 3D kamera mütləq tanınma prosesində iştirak edir ki, gadgetı fotoşəkillə aldatmaq mümkün olmasın.

Real vaxtda və real şəraitdə simaların identifikasiyası da var: bu halda o, videomüşahidə sistemləri ilə ayrılmaz şəkildə bağlıdır, burada simalar kameralar tərəfindən lentə alınan video axınından sözün əsl mənasında “qoparılır”.

Təsəvvür edin ki, yüksək keyfiyyətli müasir CCTV kamerası yaxşı işıqlandırılmış yerdə orta insan boyundan bir qədər yuxarı yerləşdirilir. Hər gün onun qarşısından təxminən eyni sayda insan keçir. Çox tez hərəkət etmirlər.

Çəkilmiş video bulud arxivində saxlanıla bilər. Kameraya analitik modul qoşulub: alqoritmlərin mürəkkəb kombinasiyası (süni intellekt, neyron şəbəkələri, hamısı budur) və istifadəçi interfeysi. Modul video axınından üzləri "qoparır", cinsi və yaşı müəyyən edir və məlumatları verilənlər bazasına daxil edir.

Tədricən daha çox şəkillər var. Sistem bütün tanınan üzləri avtomatik olaraq xatırlayır və onları arxivə qeyd edir və qəbulu olan istifadəçi əlavə məlumatları göstərir: ad, vəzifə, status, digər işarələr (“VIP-qonaq” və ya “oğru”). Siz tələb olunan şəxsin şəklini yükləyə bilərsiniz və modul bu şəxsin bütün aşkarlamalarını arxivdə tapacaq.

Nişanlı şəxs yenidən kamera qarşısına keçən kimi sistem bunu mühüm hadisə kimi qeyd edir və maraqlanan istifadəçilərə push bildiriş göndərir.

Üzün tanınması kontekstində aşkarlama, alqoritmin, prinsipcə, Starbucks kubokundan alma və ya su pərisi deyil, üz olduğunu başa düşdüyü bir vəziyyətdir. Bunun üçün ilk növbədə ona hesablama gücü lazımdır və yalnız bundan sonra üzü bazaya uyğunlaşdıra və ya xatırlaya bilər.

Əvvəlki bir neçə abzasları sona qədər oxumusunuzsa, sizi təbrik edirəm, indi sifətin tanınması ideal vəziyyətdə necə işlədiyini bilirsiniz. Təsvir hər hansı bir sistem üçün uyğundur: Moskva metrosunda istifadə olunanlardan kiçik biznes üçün həllərə qədər.

Başa düşmək lazım olan əsas şey budur ki, real həyatda ideal bir vəziyyət yaratmaq çətindir, xüsusən də bir ofis və ya mağaza deyil, bütün şəhərə gəldikdə. Məsələn, metroda çox adam var, hamı fərqlidir, sürətlə yeriyir. Çoxlu kameralar lazımdır, onlar pula başa gəlir və səlahiyyətli mütəxəssislər onları yerləşdirməlidir.

Üz tanıma alqoritmini aldatmaq mümkündürmü?

Təsadüfi səhvlərə baxmayaraq, maşının tanınmasının dəqiqliyi çox vaxt insanların üzləri müəyyənləşdirdiyindən daha üstündür. Çin hər hansı bir vətəndaşı saniyələr ərzində tanımaq üçün nəhəng üz tanıma verilənlər bazası quracaq, bu sistem tezliklə Çində 90% dəqiqliklə 3 saniyə ərzində 1,3 milyard digər sakin arasında konkret şəxsi tapmağa qadir olacaq.

Və yenə də bu suala birmənalı cavab vermək çətindir, çünki sifətin tanınması üçün vahid ideal alqoritm yoxdur. Böyük eynək, yapışdırılmış saqqal, papaq, yüksək hərəkət sürəti, xüsusi makiyaj (məsələn, üzə, pişiklərə, dairələrə və çubuqlara boyanmış "Qara qu quşu" şəbəkəsi. Makiyajdan istifadə edərək üz tanıma sistemlərindən necə qaçmaq olar) - bütün bunlar alqoritmi çaşdıra bilər. Xüsusilə məcmuda, çünki tanınması üçün kifayətdir tanınma sistemlərini necə fırıldaq etmək olar 70% açıq üzü olub. İndi təsəvvür edin ki, real şəhərdə yuxarıdakı hiylələrdən istifadə etmək lazımdır. O qədər də asan səslənmir, elə deyilmi?

2015-ci ildə istehsal olunmuş Yaponiyadan "Anti-tanınma" eynəkləri

Və burada 2014-cü ildə belə bir 3D maska var

Üzləri onlayn tanımaq mümkündürmü?

İnternet paradoksal bir yerdir: buradakı insanlar eyni vaxtda küçədəki hər ikinci kameranın onların şəxsiyyətini aşkar edib-etməməsindən narahat ola bilər və səmimi şəkildə “onlayn fotolarından başqa insanların üzlərini tanımaq” istəyə bilərlər. Bu üz tanıma tendensiyasını ayrıca nəzərdən keçirək.

Üz tanıma proqramı ya yuxarıda təsvir edilən analitik moduldur (CCTV kamera + proqram təminatı + bulud yaddaşı), ya da tanınmış (bir az qalmaqallı) FindFace xidmətinə bənzər proqramdır. Bu gün, əlbəttə ki, əksər hallarda üz tanıma proqramını “pulsuz və qeydiyyatsız” yükləmək mümkün deyil.

VKontakte sosial şəbəkəsində insanları fotoşəkillərinə görə tapmağa kömək edən FindFace.ru veb xidməti 2016-cı il fevralın 18-də yaradılıb. Digər şeylər arasında, onun sayəsində hər kəs porno filmlərdə rol alan qızların profillərini tapa bildi. Çox keçmədən xidmət heç kim tərəfindən aşkarlanmamaq hüququna malik olan üzləri aşkar etmək üçün bir çox fleşmoblar üçün istifadə olunmağa başladı. Viral reklam kimi işləyən qalmaqal baş verdi: xidmətin əsasını təşkil edən texnologiya bir sıra nüfuzlu mükafatlar aldı və dövlət və biznes tərəfindən müştərilərin marağını oyatdı. 1 sentyabr 2018-ci il tarixindən etibarən xidmət etirazçıları tanımaq üçün istifadə edilən FindFace Xidmətini təqdim etmir, NtechLab tərəfindən müxtəlif biznes sektorları üçün həllər xəttinə çevrildiyi üçün fotoşəkil xidməti ilə insanlar üçün axtarışın bağlandığını elan etdi.

Sorğuya daxil olan istifadəçinin xəyalı açıq-aydın belə görünür: sayta girirsən, metroda gizlicə çəkilmiş şəxsin şəklini yükləyirsən, proqram üzünü tanıyır və profilə keçid verir. sosial şəbəkə. Hə, tutuldu! Və ya belə: proqramı kompüterinizə yükləyirsiniz, veb-kameranızı ona qoşursunuz və pişiyinizin üzünü tanıyırsınız. Uğur - indi pişik hər dəfə kolbasa oğurlayanda bildiriş alacaqsınız.

Reallıq qəddardır. Sizə belə bir şey təklif edən birinci sayt işləməkdən imtina edir, ikincisi isə Python-da proqramlaşdırma bacarıqları tələb edir. Bu yaxınlarda yenidən işə salınan SearchFace adlı yuxuya bənzər proqram Searchface VKontakte vasitəsilə avtorizasiya ilə yenidən işə salındı. Amma sosial şəbəkə FindClone adlı bu funksiyanı bağlayıb. Siz şəkil yüklədiniz və alqoritm VKontakte sosial şəbəkəsi verilənlər bazasında eyni üzü tanımağa çalışdı. Tətbiq profilə bağlantılar vermədi, yalnız şəkillərin özləri - və kimin yüklədiyinin əhəmiyyəti yoxdur. Əgər istifadəçi uzun müddət sosial şəbəkədə aktivdirsə, şəklin buraxılması qorxunc “bioqrafik” effekt yaratdı, amma olmasa, tanınan şəkillər onları güldürə bilərdi.

Əslində, SearchFace nümunəsi “Sosial şəbəkələr üz tanımadan necə istifadə edir?” sualına aydın şəkildə cavab verir. Bunu belə formalaşdırmaq daha düzgün olardı: "Sosial şəbəkələr üz tanıma üçün necə istifadə olunur?" Cavab sadədir: verilənlər bazası kimi. Saysız-hesabsız unikal nömrə kombinasiyaları (şəkildəki üzlər Facebook, VKontakte və başqalarının alqoritmlərini belə axtarır) bu və ya digər sifətin tanınması həllinin əsasını təşkil edən neyron şəbəkələrin təlimi üçün əsas təşkil edir.

Həllər hamısı fərqlidir və neyron şəbəkələr də fərqlidir və müştərilər və xidmət təminatçıları, bir qayda olaraq, təfərrüatları və texniki xüsusiyyətləri açıqlamırlar. Xüsusilə, cinsin və yaşın tanınması modulu Odnoklassniki, VKontakte, Instagram və Facebook-da olan məlumatlardan öyrənə bildiyinə görə müəyyən edə bilir.

Üz tanıma necə proqramlaşdırılıb

Tərtibatçı deyilsinizsə, heç vaxt tərtibatçı və tərtibatçı suallarına cavab verməli olmayacaqsınız. Buna görə də kömək üçün bir mütəxəssisə müraciət etdik.

Dmitri Soshnikov Rusiya Süni İntellekt Assosiasiyasının üzvü və Microsoft-da süni intellekt və maşın öyrənmə sistemlərinin inkişafı üzrə baş ekspert.

Üzün tanınması (eləcə də digər əlaqəli əməliyyatlar) kifayət qədər ümumi işdir. Buna görə də, bir çox şirkətlər bu vəzifələrin yüksək keyfiyyətli həlli üçün bulud API-ləri (proqramlar arasında proqram vasitəçiləri) şəklində hazır xidmətlər təqdim edirlər. Microsoft və Google kimi İT nəhənglərindən əlavə, sifətin tanınması ilə Rusiya da daxil olmaqla ixtisaslaşmış şirkətlər də məşğul olur. Onların məhsulları sürətlə inkişaf edir və izdihamda üzləri və siluetləri müəyyən etmək kimi daha da maraqlı xüsusiyyətlər təqdim edir.

Neyron şəbəkəsini sıfırdan öyrətmək daha çətindir. Bizə böyük və yüksək keyfiyyətli ilkin məlumat toplusuna, yəni on və yüz minlərlə (və ya daha çox!) insanların fotoşəkilləri lazımdır. Bundan əlavə, əhəmiyyətli hesablama resursları və AI və maşın öyrənmə bilikləri tələb olunacaq. Böyük şirkətlərin bütün bu alətləri var, ona görə də problemi daha yaxşı həll edirlər.

Aralıq bir həll də var - məsələn, artıq öyrədilmiş neyron şəbəkəsindən istifadə etmək. Bu seçim, çox güman ki, hazır bulud xidmətindən bir az daha pis işləyəcək, lakin bu, sistem üzərində tam nəzarətə sahib olmağa imkan verəcəkdir. Bunun üçün neyron şəbəkələrinin və neyroşəbəkə çərçivələrinin işini müəyyən səviyyədə başa düşmək və çox güman ki, Data Science mütəxəssisləri arasında əsas proqramlaşdırma dili kimi populyarlıq qazanmış Python dili haqqında müəyyən biliklər tələb olunacaq.

Həqiqətən də əla NumPy paketi sayəsində müxtəlif eksperimentlər aparmaq, məlumatları vizuallaşdırmaq və səmərəli matris hesablamalarını aparmaq rahatdır. Bu, sənaye inkişafı üçün ən yaxşı dil deyil, çünki böyük təhlükəsiz proqram sistemləri yaratmaq üçün effektiv alətləri ehtiva etmir, lakin dərin neyron şəbəkəsinin təlimi sahəsində hələ də ona alternativ yoxdur.

Biznesdə üz tanıma necə işləyir

Fintech, pərakəndə satış və digər biznes növlərində sifətin tanınmasına tələb birbaşa texnologiyanın əlçatanlığının artması ilə bağlıdır. Mexanika sadədir: bütün müəssisələrdə və bütün təşkilatlarda məlumatların toplanması və sonrakı analitika üçün alət kimi istifadə olunan CCTV kameraları var. Dünyada müşahidə sistemləri ayda Full HD formatında terabaytlarla video çəkir, yəni emal üçün həqiqətən çoxlu məlumat var.

Məlumatların təhlili üçün tələb olunan proqram təminatı istehsalçı tərəfindən cihaza “yandırıla” bilər. Bortda olan video analitik kameralar adətən olduqca bahalıdır.

Alternativ seçim buludda analitika, yəni istənilən ucuz kameraya qoşulan uzaq məlumat mərkəzidir. Bu, daha ucuz bir sifarişdir, üstəlik, rahatlıq verir - müəyyən bir iş üçün həlləri uyğunlaşdıra bilərsiniz.

Fəaliyyətin müxtəlif sahələrində üz tanıma texnologiyasının populyarlığı artır. Məsələn, Sberbank müxtəlif yüksək profilli sifətin tanınması layihələrini elan etmək baxımından liderlərdən biridir və o, sizi min nəfərdən tanıdığını iddia edə bilər: ATM bu baxımdan müştərini onunla eyniləşdirəcək, bəlkə də yalnız Tinkoff. 2017-ci ildə Sberbank Sberbank-ı alıb və VisionLabs-ın 25,07%-ni üzün tanınması üçün proqram təminatı yaradan üz tanıma texnologiyasına sərmayə qoyub. 2018-ci ildə bir maliyyə qurumu Moskva metrosunda sifətin tanınmasını sınamağa müvəffəq oldu və hətta 42 cinayətkarı tutdu, Sberbank üz tanıma sistemi sayəsində 42 cinayətkarı yaxaladı, sınamaq üçün sizi min nəfərdən tanıyacaq: bankomat müştərinin şəxsiyyətini müəyyənləşdirəcək. Təcavüzkarların digər insanların kartlarından pul çıxara bilməmələri, həmçinin biometrik məlumatların (səsin audio yazısı,üzünün videosu) müştərilərin. Bu ilin aprel ayında Sberbank səs və üz tanıma sistemlərinin tərtibatçısı - "Nitq Texnologiyaları Mərkəzi" (MDT) üzərində nəzarət edir.

Başqa bir şey budur ki, həlləri elan etmək, sınaqdan keçirmək, sınaqdan keçirmək və satın almaq əslində həyata keçirmək demək deyil. İndi Sberbank-da əslində nəyin istifadə edildiyini (və istifadə edilib-edilmədiyini) əslində yalnız Alman Qref əminliklə söyləyə bilər.

Pərakəndə satışda hər şey daha şəffaf olur. Əsasən, burada tanınmanın həll etdiyi üç problem var.

Birincisi, oğurluq. Mağazaları fırıldaqçılar və çox vaxt eyni şəbəkədə eyni adamlar idarə edir. Üzün tanınması “sürüklənən oğruları” və əvvəllər qaydanı pozmuş digər insanları müəyyən etməyə imkan verir. Təcavüzkar verilənlər bazasına daxil olan kimi mağazaya daxil olduqdan sonra təhlükəsizlik messencerdə və ya başqa əlverişli üsulla bildiriş alacaq.

İkincisi, daimi müştərilərlə işləməyin çətinliyi. Sadəcə olaraq, VIP-lər və brend pərəstişkarları üçün təklifləri fərdiləşdirmək üçün alışlar və ad günləri haqqında kifayət qədər məlumat yoxdur. Üzün tanınması CRM ilə inteqrasiya oluna bilər - yəni menecerlərin təşkilatın bütün əməliyyatları haqqında bütün məlumatları daxil etdiyi proqram təminatı. Oğrular və VIP-lər üçün üz tanıma təxminən eyni şəkildə işləyir: üz qara və ya ağ siyahıya daxil edilir və yenidən görünəndə sistem girişi olan şəxsə siqnal verəcək. Cins və yaş avtomatik müəyyən edilir və əlavə məlumat məsul işçi tərəfindən əlavə olunacaq.

Üçüncüsü, hədəf reklam üçün pərakəndə satış identifikasiyası istifadə olunur. Məsələn, bəzi mağazalarda quraşdırılmış X5 Pərakəndə Qrupu X5 müştərilərin üz ifadələrini və yaşını tanımaq üçün kompüter görmə kameralarını əhatə edəcək. Bu məlumatları təhlil edərək, sistem ticarət mərtəbəsindəki monitor ekranında insanın bəyənə biləcəyi malları göstərir. Digər parlaq nümunə ABŞ-da böyük qənnadı məmulatları mağazası olan Lolli & Pops-un nümunəsidir. Üz tanıma sistemi sizin gələcək mağazadaxili loyallıq proqramınızın daimi müştərilərin üzünün tanınması ilə qidalanacağını müəyyən edir və onların smartfonlarına bəyənə biləcəkləri məhsullar (fərdi seçimlər və hətta qida allergiyası nəzərə alınmaqla) bildirişlər göndərir.

Pərakəndə satışda texnologiyadan istifadənin digər parlaq nümunəsi satıcısız və kassa aparatları olmayan mağazalardır. Məsələn, Alibaba Tao Cafe Amazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown Hançjouda yerləşən kafe və özünəxidmət mağazasıdır. İçkilər, qəlyanaltılar, ərzaq məhsulları, oyuncaqlar, kürək çantaları və s. satır. Tao Cafe yalnız Taobao veb saytının istifadəçiləri üçün açıqdır.

İçkilər alarkən sifətin tanınması dəstəyi ilə kamera sistemi avtomatik olaraq müştərini müəyyən edir, onun onlayn mağazadakı hesabına qoşulur və ödənişi emal edir. Alıcılar həm müştərini, həm də malları müəyyən edən çoxsaylı sensorlarla təchiz olunmuş məkandan çıxırlar. Skanlama hətta şəxs alışını cibinə və ya çantasına qoysa belə işləyir.

Üz tanıma texnologiyası necə inkişaf edir

Face ID CCTV sistemləri həqiqətən dünyanı zəbt edir. Moskvada 2019-cu ildə kameraların sayı yüksək texnologiyalar və təhlükəsizlik səviyyəsinə çatacaq: bu il 174 min CCTV kamerası görünəcək. Bu o demək deyil ki, bütün bu qurğular standart olaraq insanı tanıya bilər: əksər hallarda bildirilir ki, axtarışda olan cinayətkarların videokameralar vasitəsilə tanınması sistemi 2019-cu ildə Moskvada bu funksiyaya malik 160 minə yaxın kamera işə başlayacaq. Buna baxmayaraq, 2018-ci ilin sonunda Moskva meriyası 2019-cu ildə Moskva hakimiyyətinin niyyətini açıqladı, onlar videokameraları dəyişdirmək və bütün videomüşahidə cihazlarını əvəz etmək üçün üz tanıma sistemini işə salmaq və gələn il tamamilə innovativ bir sistem formalaşdırmaq niyyətindədirlər.

Paradoks odur ki, 160 min o qədər də çox deyil. Xüsusilə üz tanıma mövzusunda axtarış sistemləri sorğularında başqa bir liderlə - Çinlə müqayisə edildikdə.2017-ci ilin sonunda “Sənin Üzündə” var idi: Çinin hər şeyi görən dövləti 170 milyondan çox CCTV kamerası və növbəti üç il ərzində Çinin “Böyük Qardaş” müşahidə texnologiyası hökumətin sizin düşünməyinizi istədiyi qədər hər şeyi görən deyil. şəbəkəyə qoşulmaq hələ də təxminən 400 milyondur.

Üz tanımadan səriştəli və düzgün istifadə ilk növbədə təhlükəsizlik və rahatlığı yaxşılaşdırmaq üçün işləyir. İnsanlar adətən onları futbol matçı üçün növbəyə durmaqdan xilas edən (kameraya gülümsəyir - ötürdü), oğurluq və xuliqanlığın qarşısını alan və ya alış-verişə (loyallıq proqramları) daha az pul xərcləməyə kömək edən texnologiyaya tez inam qazanır. Bütün bunlar, əlbəttə ki, müəyyən tənzimləmə tələb edir - buna görə də fərdi məlumatların mühafizəsi ilə bağlı qanunlar qəbul edilir.

Gələcəkdə çox güman ki, videomüşahidə sistemlərində sifətin tanınması sahəsi İnternetdə sifətin identifikasiyası ilə işin hazırkı təcrübəsinə bənzər şəkildə tənzimlənəcək. Məxfiliyə diqqətli insanlar sadəcə İnternetə çox yükləmirlər - SearchFace-in qismən fiaskosu belə bir strategiyanın effektiv olduğunu sübut edir.

Təbii ki, hər kəsişmədə kameraların quraşdırıldığı küçələrdə gəzməklə kifayətlənmək olmaz, lakin cəmiyyətdən müvafiq müraciət olarsa, anonimliyin saxlanması imkanı formalaşacaq.