Бетти таануу технологиясы жөнүндө эмнени билишиңиз керек

2024 Автор: Malcolm Clapton | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-17 04:03

Бул технологияны өкмөттөр жана ишканалар кантип колдонушат, бетти идентификациялоо системасы менен камераны алдаса болобу жана сүрөт аркылуу интернеттен адамды табууга болобу?

Елена Глазкова Ивидеон маркетологу.

Мамлекет үчүн жүзүн таануу коопсуздук системасынын маанилүү бөлүгү жана бюджеттин таасирдүү пункту болуп саналат. Журналисттер үчүн бул же панацея же дүйнөлүк кутумдун куралы. Бизнес, курал же продукт үчүн. Кайсы тарапты алсаңыз дагы, негизги суроолор кала берет. Колдонуучулар аларга жоопторду көбүнчө Интернеттен издешет (бир айда орто эсеп менен 28 704 жүздү таануу сурамы), бирок алар дайыма эле таба беришпейт. Кырдаалды оңдоо.

жүзүн таануу деген эмне

Чымындарды котлеттерден ажыраталы. Колдонуучулар жүзүн таанууга өз смартфондорунда туш болушат, мында биометрикалык идентификация аппараттын кулпусун ачуу үчүн колдонулат жана анын ээси гана маалыматтарга кире алат. 3D камерасы сөзсүз түрдө таануу процессине катышат, андыктан гаджетті сүрөт менен алдоо мүмкүн эмес.

Ошондой эле жүздөрдү реалдуу убакытта жана реалдуу шарттарда идентификациялоо бар: бул учурда ал видеобайкоо тутумдары менен ажырагыс байланышта, мында беттер камералар тарабынан тартылган видео агымдан түзмө-түз "тартып алынат".

Элестеткиле, жогорку сапаттагы заманбап CCTV камерасы жакшы жарык жерде адамдын орточо боюнан бир аз жогору жайгашкан. Күн сайын анын алдынан болжол менен бирдей сандагы адамдар өтөт. Алар өтө тез кыймылдабайт.

Тартылган видеону булут архивинде сактоого болот. Камерага аналитикалык модул туташтырылган: алгоритмдердин татаал айкалышы (жасалма интеллект, нейрон тармактары, ушулардын баары) плюс колдонуучу интерфейси. Модуль видео агымдан жүздөрдү "жулуп", жынысын жана жашын аныктап, маалыматтарды базага киргизет.

Бара-бара көбүрөөк сүрөттөр пайда болот. Система бардык таанылган жүздөрдү автоматтык түрдө эстейт жана аларды архивге жазат, ал эми уруксаты бар колдонуучу кошумча маалыматтарды көрсөтөт: аты-жөнү, кызматы, статусу, башка белгилери («VIP-конок» же «ууру»). Сиз керектүү адамдын сүрөтүн жүктөсөңүз болот, модулда бул адамдын бардык табылгалары архивден табат.

Белгиси бар адам кайрадан камеранын алдынан өтөөрү менен система муну маанилүү окуя катары жазып, кызыккан колдонуучуларга push-билдирүү жөнөтөт.

Жүздү таануу контекстинде аныктоо - бул алгоритм, негизи, ал Starbucks кружкасынан алма же суу периси эмес, бет экенин түшүнгөн кырдаал. Ал үчүн адегенде эсептөө күчү керек, андан кийин гана ал бетти базага дал келтире алат же эстей алат.

Эгерде сиз мурунку бир нече абзацтарды аягына чейин окуп чыккан болсоңуз, куттуктайбыз, эми идеалдуу кырдаалда жүзүн таануу кантип иштээрин билесиз. Сүрөттөмө ар кандай системага ылайыктуу: Москва метросунда колдонулгандардан баштап чакан бизнес үчүн чечимдерге чейин.

Түшүнүү керек болгон эң негизги нерсе, чыныгы жашоодо идеалдуу кырдаалды түзүү кыйын, айрыкча кеңсе же дүкөн эмес, бүт шаарга келгенде. Мисалы, метродо эл көп, ар ким ар кандай, бат басышат. Көптөгөн камералар керек, аларга акча кетет, компетенттүү адистер орнотуш керек.

Жүздү таануу алгоритмин алдоо мүмкүнбү?

Кээде кетирилген катачылыктарга карабастан, машина таануунун тактыгы адамдар жүздөрдү аныктоого караганда көп учурда жогору. Кытай ар бир жаранды секунданын ичинде идентификациялоо үчүн бетти таануу гиганттык маалымат базасын кура баштайт, бул система 90% тактык менен 3 секунданын ичинде 1,3 миллиард башка тургундардын арасынан белгилүү бир адамды табууга жөндөмдүү система.

Бирок бул суроого так жооп берүү кыйын, анткени жүзүн таануунун бирдиктүү идеалдуу алгоритми жок. Чоң көз айнек, чапталган сакал, калпак, кыймылдын жогорку ылдамдыгы, өзгөчө макияж (мисалы, бетке боёлгон "Кара ак куу" решеткасы, мышыктар, тегерекчелер жана таякчалар. Макияжды колдонуу менен жүзүн таануу системаларынан кантип кутулуу керек) - Мунун баары алгоритмди чаташтырышы мүмкүн. Айрыкча, агрегатта, анткени таануу үчүн 70% ачык жүзү болобу, кантип таануу системаларын алдаса болот. Эми элестетип көргүлө, жогорудагы трюктарды чыныгы шаарда колдонуу зарыл. Бул оңой эмес, туурабы?

Япониядан 2015-жылы чыккан "анти-таануучу" көз айнек

Ал эми бул жерде 2014-жылы ушундай 3D маска

Жүздөрдү онлайн тааныса болобу

Интернет - бул парадоксалдуу жер: бул жердеги адамдар бир эле учурда көчөдөгү ар бир экинчи камера алардын инсандыгын аныктайбы деп тынчсыздана алышат жана чын жүрөктөн "онлайндагы сүрөттөрүнөн башка адамдардын жүзүн таанууну" каалашат. Келгиле, бул жүзүн таануу тенденциясын өзүнчө карап көрөлү.

Жүздү таануу программасы же жогоруда сүрөттөлгөн аналитикалык модул (CCTV камера + программалык камсыздоо + булут сактагыч), же белгилүү (бир аз чуулгандуу) FindFace кызматына окшош программалык камсыздоо. Бүгүнкү күндө, албетте, көпчүлүк учурларда жүзүн таануу программасын "акысыз жана каттоосуз" жүктөп алуу мүмкүн эмес.

ВКонтакте социалдык тармагындагы адамдарды сүрөттөрү боюнча табууга жардам берген FindFace.ru веб-сервиси 2016-жылдын 18-февралында негизделген. Башка нерселер менен катар, анын аркасы менен ар бир адам порно тасмаларда тартылган кыздардын профилдерин таба алган. Көп өтпөй, сервис эч кимге эч качан байкалбаган жүздөрдү аныктоо үчүн көптөгөн флешмобдор үчүн колдонула баштады. Вирустук жарнак сыяктуу иштеген чатак чыкты: сервистин негизин түзгөн технология бир катар престиждүү сыйлыктарга ээ болуп, мамлекеттин жана бизнестин кардарларынын кызыгуусун жаратты. 2018-жылдын 1-сентябрынан тартып, кызмат мындан ары митингчилерди таануу үчүн колдонулган FindFace кызматын көрсөтпөйт, NtechLab тарабынан ар кандай бизнес секторлору үчүн чечимдердин линиясына айландырылгандыктан, фотосервис аркылуу адамдарды издөө жабылганын жарыялады.

Сурамга кирген колдонуучунун кыялы, албетте, мындай болот: сиз сайтка кирип, метродо уурданып тартылган адамдын сүрөтүн жүктөйсүз, программа жүзүн тааныйт жана профилге шилтеме берет. коомдук тармак. Ооба, кармалды! Же бул сыяктуу: программаны компьютериңизге жүктөйсүз, ага веб-камераңызды туташтырыңыз жана мышыкыңыздын жүзүн тааныйсыз. Ийгилик - эми сиз мышык колбаса уурдаган сайын эскертме аласыз.

Чындык таш боор. Сизге ушундай нерсени сунуш кылган биринчи сайт иштөөдөн баш тартат, ал эми экинчиси Pythonдо программалоо жөндөмүн талап кылат. Жакында эле кайра иштетилген SearchFace деп аталган түшкө окшош тиркеме Searchface VKontakte аркылуу авторизация менен кайра иштетилди. Бирок социалдык тармак FindClone деп аталган бул функцияны жапты. Сиз сүрөт жүктөдүңүз жана алгоритм VKontakte социалдык тармагындагы маалымат базасында ошол эле жүздү таанууга аракет кылды. Тиркеме профилге шилтеме берген эмес, сүрөттөрдүн өзү гана - жана аларды ким жүктөгөнү маанилүү эмес. Колдонуучу социалдык тармакта көптөн бери активдүү болсо, сүрөттүн чыгышы үрөй учурган “биографиялык” эффект жаратты, бирок андай болбосо, таанылган сүрөттөр аларды күлдүрүп коюшу мүмкүн.

Чынында, SearchFace мисалы "Социалдык тармактар жүзүн таанууну кантип колдонушат?" деген суроого так жооп берет. Муну минтип формулировкалоо туурараак болмок: "Социалдык тармактар жүзүн таануу үчүн кандай колдонулат?" Жооп жөнөкөй: маалымат базасы сыяктуу. Сандардын уникалдуу айкалыштарынын сансыз саны (сүрөттөгү жүздөр Facebook, VKontakte жана башкалардын алгоритмдерин ушинтип издейт) тигил же бул бетти таануу чечимдеринин негизин түзгөн нейрондук тармактарды окутуу үчүн негиз түзөт.

Чечимдердин баары ар кандай, нейрон тармактары да ар түрдүү, кардарлар жана кызмат көрсөтүүчүлөр, эреже катары, чоо-жайын жана техникалык өзгөчөлүктөрүн ачыкка чыгарбайт. Тактап айтканда, жынысын жана жашын таануу модулу Одноклассники, ВКонтакте, Instagram жана Фейсбукта камтылган маалыматтардан үйрөнө алгандыктан аныктоого жөндөмдүү.

Жүздү таануу кантип программаланган

Эгер сиз иштеп чыгуучу болбосоңуз, иштеп чыгуучунун жана иштеп чыгуучунун суроолоруна эч качан жооп бербешиңиз керек. Андыктан жардам сурап адиске кайрылдык.

Дмитрий Сошников Россиянын Жасалма интеллект ассоциациясынын мүчөсү жана Microsoft корпорациясында AI жана машинаны үйрөнүү системаларын өнүктүрүү боюнча улук эксперт.

Жүздү таануу (ошондой эле башка тиешелүү операциялар) кеңири таралган иш. Ошондуктан, көптөгөн компаниялар бул милдеттерди сапаттуу чечүү үчүн булут API (тиркемелердин ортосундагы программалык ортомчулар) түрүндө даяр кызматтарды көрсөтөт. Microsoft жана Google сыяктуу IT гиганттарынан тышкары, адистештирилген компаниялар, анын ичинде орусиялыктар да жүзүн таануу менен алектенишет. Алардын өнүмдөрү тездик менен өнүгүп жатат жана элдердин арасында жүздөрдү жана силуэттерди аныктоо сыяктуу ого бетер кызыктуу функцияларды камсыз кылууда.

Нейрондук тармакты нөлдөн баштап үйрөтүү бир топ кыйыныраак. Бизге чоң жана сапаттуу баштапкы маалыматтардын топтому, башкача айтканда, ондогон жана жүздөгөн миңдеген (же андан да көп!) Адамдардын сүрөттөрү керек. Мындан тышкары, олуттуу эсептөө ресурстары жана AI жана машина үйрөнүү боюнча билим талап кылынат. Ири компаниялардын карамагында бул куралдардын бардыгы бар, ошондуктан алар маселени бир топ жакшыраак чечет.

Орточо чечим дагы бар - мисалы, буга чейин үйрөтүлгөн нейрон тармагын колдонуу. Бул параметр, кыязы, даяр булут кызматына караганда бир аз начарраак иштейт, бирок бул системаны толук башкарууга мүмкүндүк берет. Бул нейрон тармактарынын жана нейрон тармактарынын алкактарынын иштешин түшүнүүнүн белгилүү бир деңгээлин жана, кыязы, Data Science адистеринин арасында негизги программалоо тили катары популярдуулукка ээ болгон Python тилин бир аз билүүнү талап кылат.

Чынында эле, эң сонун NumPy пакетинин аркасында ар кандай эксперименттерди жүргүзүү, маалыматтарды визуализациялоо жана натыйжалуу матрицалык эсептөөлөрдү жүргүзүү ыңгайлуу. Бул өнөр жайлык өнүгүү үчүн эң жакшы тил эмес, анткени ал чоң коопсуз программалык камсыздоо системаларын түзүү үчүн эффективдүү инструменттерди камтыбайт, бирок терең нейрондук тармактарды окутуу жаатында ага альтернатива жок.

Бизнесте жүзүн таануу кантип иштейт

Финтех, чекене жана бизнестин башка түрлөрүндө жүздү таанууга болгон суроо-талап технологиянын жеткиликтүүлүгүнүн жогорулашына түздөн-түз байланыштуу. Механика жөнөкөй: бардык ишканаларда жана бардык уюмдарда маалыматтарды чогултуу жана андан кийинки аналитика үчүн курал катары колдонулган CCTV камералары бар. Дүйнөдө байкоо тутумдары айына Full HD форматында терабайт видео тартат, башкача айтканда, иштетүү үчүн чындап эле көп маалымат бар.

Маалыматтарды талдоо үчүн талап кылынган программалык камсыздоону өндүрүүчү аппаратка "жарк эттирсе" болот. Борттогу видео аналитикалык камералар, адатта, абдан кымбат.

Альтернативдүү вариант булуттагы аналитика, башкача айтканда, ар кандай арзан камерага туташкан алыскы маалымат борбору. Бул арзаныраак масштабдагы тартип, плюс ийкемдүүлүктү берет - сиз конкреттүү бизнес үчүн чечимдерди ыңгайлаштыра аласыз.

Иштин ар кандай чөйрөлөрүндө жүзүн таануу технологиясынын популярдуулугу өсүүдө. Мисалы, Сбербанк ар кандай жогорку деңгээлдеги жүзүн таануу долбоорлорун жарыялоо боюнча лидерлердин бири болуп саналат жана ал миңдин ичинен сени тааныйт деп талаша алат: банкомат бул жагынан кардарды анын көзү менен аныктайт, балким гана Tinkoff. 2017-жылы Сбербанк Сбербанкты сатып алып, VisionLabs компаниясынын 25,07% жүзүн таануу үчүн программалык камсыздоону түзүүчү жүзүн таануу технологиясына инвестициялады. 2018-жылы каржы институту Москванын метросунда жүзүн таанууну сынап көрүүгө жетишти, ал тургай 42 кылмышкерди кармады. Сбербанктын жүзүн таануу тутумунун аркасында 42 кылмышкер кармалды. Бул сизди миңден тааныйт: банкомат кардарды аныктоо үчүн Банкоматтардын көзүн идентификациялоо аркылуу чабуулчулар башка бирөөнүн карталарынан акча ала албашы үчүн, ошондой эле биометрикалык маалыматтарды чогултуу (үндүн аудиожазуусу,кардарлардын жүзү) видеосу. Үстүбүздөгү жылдын апрель айында Сбербанк үнүн жана жүзүн таануу системаларын иштеп чыгуучуга көзөмөл - "Кеп технологиялар борбору" (MDT).

Дагы бир нерсе, чечимдерди жарыялоо, сыноо, пилоттук кылуу жана сатып алуу иш жүзүндө ишке ашырууну билдирбейт. Азыр Сбербанкта эмне так колдонулат (жана ал колдонулабы), чындыгында, бир гана Германиянын Греф тарабынан так айтууга болот.

Чекене менен баары ачык-айкын болот. Негизинен, бул жерде үч көйгөй бар, аларды таануу чечет.

Биринчиден, уурулук. Дүкөндөрдү шылуундар башкарат, көбүнчө ошол эле тармактагы адамдар. Жүзүнөн таануу "дрейфтик ууруларды" жана мурда тартипти бузган башка адамдарды аныктоого мүмкүндүк берет. Чабуулчу маалымат базасына киргенден кийин дүкөнгө киргенде, коопсуздук мессенжерде же башка ыңгайлуу жол менен эскертме алат.

Экинчиден, туруктуу кардарлар менен иштөөнүн кыйынчылыгы. VIP жана бренд күйөрмандары үчүн сунуштарды жекелештирүү үчүн сатып алуулар жана туулган күндөр боюнча маалымат жетишсиз. Жүздү таануу CRM менен интеграцияланышы мүмкүн - башкача айтканда, менеджерлер уюмдун бардык транзакциялары боюнча бардык маалыматты киргизген программалык камсыздоо. Уурулардын жана VIP-лердин учурда жүзүн таануу болжол менен бирдей иштейт: жүз кара же ак тизмеге киргизилет жана ал кайра пайда болгондо, система кирүү мүмкүнчүлүгү бар адамга сигнал берет. Жынысы жана жашы автоматтык түрдө аныкталат жана кошумча маалымат жооптуу кызматкер тарабынан киргизилет.

Үчүнчүдөн, чекене идентификация максаттуу жарнама үчүн колдонулат. Мисалы, кээ бир дүкөндөрдө X5 Retail Group орнотулган X5 кардарлардын мимикасын жана жашын таануу үчүн компьютердик көрүү камераларын камтыйт. Бул маалыматтарды талдоо менен, система соода аянтындагы монитор экранында адамга жага турган товарларды көрсөтөт. Дагы бир айкын мисал - Америка Кошмо Штаттарынын кондитердик ири дүкөнү Lolli & Pops. Жүздү таануу тутуму сиздин келечектеги дүкөндөгү лоялдуулук программаңыз туруктуу кардарлардын жүзүн таануу аркылуу азыктанаарын аныктайт жана алардын смартфондоруна аларга жаккан өнүмдөрдү (жеке каалоолорду жана ал тургай тамак-аш аллергиясын эске алуу менен) жөнөтөт.

Чекене соодада технологияны колдонуунун дагы бир жаркыраган мисалы - сатуучусу жана кассасы жок дүкөндөр. Мисалы, Alibaba Tao Cafe Amazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown бул Ханчжоу шаарында жайгашкан кафе жана өзүн өзү тейлөөчү дүкөн. Ал суусундуктарды, закускаларды, азык-түлүктөрдү, оюнчуктарды, рюкзактарды жана ушул сыяктууларды сатат. Tao Cafe Taobao веб-сайтынын колдонуучулары үчүн гана ачык.

Суусундуктарды сатып алууда бетти таануу колдоосу менен камера системасы кардарды автоматтык түрдө аныктап, анын интернет-дүкөндөгү эсебине туташып, төлөмдү иштетет. Сатып алуучулар кардарды да, товарды да аныктаган бир нече сенсорлор менен жабдылган мейкиндик аркылуу чыгышат. Скандоочу адам сатып алган нерсени чөнтөгүнө же сумкасына салса да иштейт.

Бетти таануу технологиясы кандай өнүгүп жатат

Face ID CCTV системалары чындап эле дүйнөнү ээлеп жатат. Москвада 2019-жылы камералардын саны Жогорку технологияларга жана коопсуздукка жетет: бул жылы канча CCTV камералары пайда болот 174 миң. Бул демейки шартта бул аппараттардын баары адамды тааный алат дегенди билдирбейт: көбүнчө видеокамералар аркылуу издөөдө жүргөн кылмышкерлерди таануу системасы Москвада 2019-жылы бул функцияга ээ 160 миңдей камера иштей баштайт деп айтылат. Ошого карабастан, 2018-жылдын аягында Москванын мэриясы 2019-жылы Москва бийлигинин ниетин билдирген, алар видеокамераларды алмаштырып, жүзүн таануу системасын ишке киргизүү үчүн бардык видеокөзөмөл аппараттарын алмаштырып, келерки жылы толугу менен инновациялык системаны калыптандырууга киришкен.

Парадокс 160 миң анчалык деле көп эмес. Өзгөчө жүзүн таануу темасы боюнча издөө системаларынын суроо-талаптары боюнча башка лидер менен салыштырганда - Кытай.2017-жылдын аягында "Сенин жүзүңдө" болгон: Кытайдын 170 миллиондон ашык видеобайкоочу камералары жана кийинки үч жыл ичинде Кытайдын "Чоң бир тууган" көзөмөл технологиясы өкмөт сиз ойлогондой баарын көрүүчү эмес. тармакка кошулуу дагы эле 400 млн.

Жүздү таанууну компетенттүү жана туура колдонуу биринчи кезекте коопсуздукту жана ыңгайлуулукту жакшыртууга багытталган. Адамдар, адатта, футбол матчына кезекке туруудан куткарган (камерага жылмайып - өтүп кетти), уурулуктун жана бейбаштыктын алдын алган же сатып алууларга (лоялдуулук программалары) азыраак сарптоого жардам берген технологияга тез эле ишенимге ээ болушат. Мунун баары, албетте, белгилүү бир жөнгө салууну талап кылат - ошондуктан жеке маалыматтарды коргоо боюнча мыйзамдар кабыл алынууда.

Келечекте видеокөзөмөл системаларында жүзүн таануу тармагы Интернеттеги бетти идентификациялоо менен иштөөнүн учурдагы практикасындай жөнгө салынышы мүмкүн. Купуялыкты ойлогон адамдар Интернетке өтө көп жүктөшпөйт - SearchFaceтин жарым-жартылай фиаскосу мындай стратегиянын натыйжалуу экенин далилдейт.

Албетте, ар бир кесилиште камералар орнотулган көчөлөрдү кыдыруу менен чексиз чектелүүгө болбойт, бирок коомчулуктан тиешелүү суроо-талап болсо, анонимдүүлүктү сактоо мүмкүнчүлүгү түзүлөт.