На данный момент наиболее распространенный метод проверки личности человека — это сопоставление черт лица и фото на документах (паспорт, водительские права) для установления личности.

Мы создали сервис для распознавания и сравнения лиц по фото — Face ID, зарекомендовавший себя в качестве дополнительного фактора безопасности при работе с клиентами финансовых компаний и не только. 

Начиная от покупки товаров, на которые действуют возрастные ограничения (алкоголь, сигареты), для выдачи кредита в банке или прохождения таможенного контроля нужно убедиться, что человек, предъявивший документ, действительно является его владельцем. При ручной проверке окончательное решение об этом принимает проверяющий: представитель службы безопасности, полиция, офицер паспортного контроля, кассиры и т. д. Но насколько точны их решения? 

Сравнение лиц на фото и вживую — довольно трудная задача на практике, и даже натренированные на этом люди часто ошибаются. Процент “промаха” во время выполнения идентификации по лицу человеком очень высок: в ходе одного из ранних исследований на эту тему опытные кассиры, несмотря на все старания, все же приняли 35% фальшивых ID-карточек за подлинные, даже если внешность предъявителя отличалась от фото на документе. Даже в случае сравнения фото, сделанных в один день в условиях лаборатории, процент ошибок составил 10-20% — это в идеальных условиях, где нет других отвлекающих факторов. По состоянию на апрель 2020 года, лучший алгоритм идентификации лиц имеет коэффициент погрешности 0,08%.

Как работает технология распознавания лиц

Существует разница между распознаванием и сравнением лиц (Face Comparison), несмотря на то, что оба подхода используют одну и ту же технологию. Распознавание лиц (Facial Recognition) подразумевает поиск совпадения с изображением по большой базе данных, его широко используют в правоохранительных органах (для поиска фотографий преступников), в системах безопасности (например, для верификации сотрудников), в банковской сфере (для предотвращения мошеннических операций), в потребительском секторе (для осуществления платежей в реальном времени). В случае программ для сравнения лиц, два фото одного и того же человека сравниваются друг с другом.

В основу работы биометрической системы распознавания лиц заложен принцип построения и сравнения математических моделей лица, что позволяет с высокой точностью идентифицировать или верифицировать личность. Эти системы строят гипотезу о том, совпадает ли лицо на одной фотографии с лицом на другой, независимо от его выражения и других атрибутов, таких как возраст, волосы на лице, аксессуары и так далее.

К тому же, камеры способны захватить изображение на расстоянии, что идеально подходит для построения систем мониторинга и скрытой идентификации (бесконтактная биометрия).

Независимо от используемой технологии, программы для распознавания лиц работают в несколько этапов:

Этап 1. Обнаружение лица. Система автоматически определяет лицо человека на изображении (скан фотографии или кадр видеопотока). Обнаружение (детекция) лица — крайне важный этап распознавания, без которого невозможна дальнейшая идентификация.

Этап 2. Анализ лица. Лицо человека содержит 80 нодальных точек. Программа для распознавания лиц может считывать геометрию этих ориентиров, например, расстояние между глазами, форму носа и т.д. Цифровое распознавание лиц полагается в основном на 2D, а не на 3D-изображения, потому что 2D-фотографии легче сравнить с теми, которые содержатся в базе данных.

Этап 3. Цифровой отпечаток лица. То, что мы видим как лицо, система распознавания воспринимает как данные: результаты анализа лица преобразуются в цифровой код. Такая "подпись лица" уникальна для каждого человека.

Этап 4. Поиск совпадений. Система сравнивает отпечаток лица с базой данных до тех пор, пока не будет найдено совпадение, и возвращает результаты с прикрепленной информацией — имя и адрес, например.

Основные сложности для технологий распознавания

На производительность Face ID-систем за пределами контролируемой среды могут влиять многие факторы. Продвинутые программы для анализа лиц могут в некоторой степени справляться с подобными изменениями, но при плохих условиях они могут выдавать ошибочные результаты идентификации или совсем не справляться с распознаванием.

Освещение и поза. Программы анализа лиц лучше всего работают с изображениями, на которых человек смотрит прямо в камеру. Условия освещения должны быть достаточно яркими, чтобы запечатлеть все черты лица, но не засвечивать их. Положение лица также меняется при повороте головы и зависит от угла обзора наблюдателя.

Выражения лица. Нейтральное выражение идеально подходит для точного распознавания. Однако наши эмоции и настроение постоянно меняются, как и мимика. Эти различия меняют внешний вид лица, и для систем распознавания становится трудным его идентифицировать.

Старение. Естественные возрастные изменения внешности человека также влияют на способность систем распознавания лиц аутентифицировать людей.

Косметологические вмешательства, смена стиля. Изменения во внешности благодаря пластическим операциям, макияжу, смене прически могут негативно отразиться на точности срабатывания алгоритмов распознавания.

Аксессуары. Наличие на лице различных объектов (очки, борода и т.д.) или ношение других аксессуаров, таких как головные уборы, шарфы, может серьезно повлиять на работу системы распознавания. Но современные алгоритмы отрабатывают способность видеть сквозь эти препятствия.

Специальная маскировка для обмана систем распознавания. Есть аксессуары — сочетание моды и технологии — способные перехитрить алгоритмы распознавания лиц: линзообразные маски (их кривизна блокирует распознавание лиц со всех углов), проекторы, накладывающие изображение другого лица на лицо владельца, очки с инфракрасными светодиодами, специальный макияж и другие.

Преимущества сервиса распознавания лиц

Коронавирус и ношение масок: как ускорилось развитие технологий Face ID

После введения карантина большое количество людей стали носить медицинские маски, призванные защитить их от вируса, что повлекло за собой реальную проблему для систем видеонаблюдения и распознавания лиц. Такая вынужденная массовая “анонимизация” в некоторых странах уже расценивается как угроза безопасности.  Яркий тому пример — Китай, лидер мирового рынка систем наблюдения и facial-идентификации.

Китайская компания Hanwang, одним из главных клиентов которой является Министерство общественной безопасности (а ему в свою очередь подчиняется полиция), разработала алгоритм, позволяющий распознать личность человека под маской с точностью 95%. Благодаря эпидемии базы данных изображений, используемых для обучения нейросетей, пополнились огромным количеством фотографий людей в масках. Точность распознавания лица без маски алгоритмов Hanwang составляет 99,5%.

Самый дорогой AI-стартап Китая, SenseTime, “научил” свой текущий продукт по распознаванию идентифицировать людей, носящих шарфы, маски и даже поддельные бороды или большие очки, с точностью до 90%.

Набирают популярности и гибридные системы распознавания, например, сочетание технологий, распознающих геометрию лица и тела, и тепловизоров — для бесконтактного измерения температуры и установления личности, что помогает выявить потенциальных больных коронавирусом, а также системы распознавания радужной оболочки глаз, поскольку рисунок радужки — уникальная особенность каждого человека, как и отпечатки пальцев.

Кстати, сканер Face ID, используемый в устройствах Apple, также можно настроить на распознавание лица, закрытого маской.

Интересные примеры использования программ для распознавания и сравнения лиц

Распознавание лиц — это сложная технология, которая может успешно применяться во многих областях бизнеса и государственном секторе. Обычные пользователи могут получить к ней доступ в виде различных популярных веб-сервисов и приложений.

  • Аутентификация личности. Face ID может быть использован для предотвращения мошенничества в банковской сфере, для разблокировки онлайн-транзакций, для идентификации пола и возраста в розничной торговле (или для выявления магазинных воров), в медицине — в качестве средства диагностики, и многих других. Чтобы узнать больше о сферах применения технологии Face ID, рекомендуем вам обратить внимание на нашу следующую статью.
  • Поиск двойников. Такие веб-сервисы, как Twin Strangers, FamilySearch или FindClone используют алгоритмы распознавания лиц на основе искусственного интеллекта, что позволяет искать двойников, “клонов” или людей, очень похожих на вас внешне. Система будет сравнивать фото пользователя с миллионами других профилей до тех пор, пока не найдет совпадение. Иногда люди даже находят близких родственников, о существовании которых они и не подозревали, несмотря на то, что эти сервисы в основном предназначены для развлечения.

Пример сервиса распознавания лиц

  • Поиск “звёздных” двойников. Программы сравнения лиц со знаменитостями, например, StarByFace или PicTriev, используют технологии распознавания по фото, чтобы сравнить схожесть лиц пользователей с известными людьми.
  • Определение национальности по фото. Технология распознавания лиц может быть использована для исследования этнокультурного многообразия. Например, сервис Ancestry.ai позволяет провести тест на этническую принадлежность на основе анализа лица после загрузки фотографии в систему.
  • Распознавание эмоций. Компьютеры постепенно учатся понимать человеческие эмоции, читая тонкие подсказки в языке нашего тела и речи. В недавно опубликованной статье мы писали о концепции эмоционального искусственного интеллекта, который позволяет машинам становиться все ближе к человеку.
  • Найти человека по фото в соцсетях также возможно благодаря технологиям Face ID. Например, Facebook уже давно использует встроенные алгоритмы распознавания лиц. Так что как пользователи социальных сетей, будьте внимательны: Google с легкостью вас найдет, если вы забыли запретить распознавание ваших фото.
  • Программы для определения возраста. Работают так же, как и другие сервисы распознавания лиц. Даже в камеры наших смартфонов могут быть встроены алгоритмы распознавания по возрасту.

Биометрические системы распознавания лиц и программы сравнения лиц постепенно стали частью нашей повседневной жизни, благодаря их высокой точности при обнаружении и проверке личности человека — в целях обеспечения безопасности, в коммерции и других сферах.

У команды Evergreen есть опыт в разработке решений по распознаванию лиц и их успешной реализации в проектах клиентов. Программное обеспечение для сравнения лиц нашей собственной разработки доступно для вас в виде коробочного продукта, или же мы можем предложить индивидуальное решение, которое будет максимально соответствовать потребностям вашего бизнеса.

Если у вас возникли вопросы, хотите узнать больше о нашем продукте и других бизнес-кейсах, обращайтесь к нам прямо сейчас!

09.07.2020
Используемые в статье картинки взяты из открытых источников и используются как иллюстрации.