Одним из главных трендов в направлении развития безбарьерной среды является применение биометрии человека (технология распознавания лица). Согласно исследованиям компании Surfshark, на сегодняшний день биометрию используют (либо по крайней мере одобрили) уже 109 стран мира. Прогноз по мировому рынку данной технологии следующий: к 2024 году он вырастет до $7 млрд.
В России начало использования биометрии приходится на запуск Единой биометрической системы (ЕБС). Первыми данную платформу в 2018 году стали использовать банки. Позже она начала использоваться государством и коммерческими структурами.
Вопрос биометрии исследовала компания J’son&PartnersConsulting. По ее данным, к концу 2022 года в России рынок биометрических технологий вырастет в 2,5 раза в сравнении с 2018 годом. Шаг ежегодного роста – 36%. При этом наибольшую популярность в России обрели безналичные платежи.
Как узнают лица нейронные сети?
На сегодняшний день используется несколько методик в технологии распознавания лиц. Ключевой являются нейронные сети. Эта методика построена по принципу организации и работы биологических нейронных сетей, то есть системы нейронов нервных клеток живых организмов.
Первым шагом в реализации данной методики является обучение нейросети распознаванию биометрических данных. Она будет распознавать лица людей, если научить ее принимать изображение с человеческим лицом и в результате распознавания выдавать некий вектор, состоящий из чисел, – FaceDescriptor.
Для разных изображений лица одного человека нейросеть должна выдавать одинаковый (или почти одинаковый) вектор. Векторы, выдаваемые для разных людей, должны быть разными. При этом нужно, чтобы расстояние между данными векторами было большим.
Обучение должно проходить в несколько повторений. Чтобы распознавание лиц проходило с минимальным количеством ошибок, во время обучения сеть учится распознавать одно и тоже лицо при разном освещении, с разным положением головы, прической, макияжем и т.д.
В результате появится нейронная сеть, способная преобразовывать изображения лиц в векторы. Она безошибочно будет распознавать лица и выдавать правильные векторы.
Особенности работы нейронной сети
Итак, нейросеть обучена и готова к работе. FaceDetection идентифицирует человеческое лицо и преобразует его в цифровой вектор, понятный компьютеру.
Далее компьютер проводит сравнение выданного сетью вектора с векторами из базы данных. Чтобы реализовать эту функцию, FaceDescriptors хранятся в базе с привязкой к конкретной личности. При этом для одного человека могут использоваться несколько векторов.
Существует ли вероятность обмана нейросети?
К сожалению, пока нельзя сказать, что современные нейросети работают безошибочно. В Израиле проводились исследования, которые показали, что даже небольшое изменение макияжа может стать причиной ошибки нейронной системы.
Для данного исследования использовалась не программа ИИ, а суррогатная система модели Facenet. Вначале в программу загрузили фото человека, чтобы создать тепловую карту, которая выделяет наиболее важные для процесса идентификации участки лица.
Потом для проверки работы нейросети на эти выделенные участки лица наносился макияж. Использовались профессиональные приемы визажистов, которые помогают сделать нос более узким, скулы – более острыми, а глаза – наиболее «открытыми».
В этом эксперименте принимали участие 20 человек (10 мужчин и 10 женщин) в возрасте от 20 до 28 лет. В результате выяснилось, что камеры распознавания лиц проводили правильную идентификацию только в 1,22% случаев. Но пользоваться такой «слабостью» нейросети не стоит в целях подделывания чужой личности. Да, сеть не распознает знакомое лицо, но и за другое лицо она его тоже не принимает.
Задайте их прямо сейчас и получите консультацию специалиста
* — обязательные поля ввода