Все о распознавании лиц для бизнеса

Распознавание лиц не ограничивается областями информатики. Имеет солидные бизнес-приложения.


Одним из самых популярных модных слов этого десятилетия является распознавание лиц.

Это та часть прикладного машинного обучения, которая может обнаруживать и идентифицировать человеческие лица – проблема, которая, как известно, до сих пор была сложной для компьютеров. И это открыло целый новый мир захватывающих возможностей и проблем для бизнеса, правительств и отдельных лиц..

Если вы являетесь бизнес-лидером и вам интересно, в чем суть суеты, и есть ли какая-то полезность в этой новой разработке, мы вам поможем. В этой статье мы рассмотрим историю распознавания лиц, его разработку, текущее использование, противоречия, развертывание и многие другие аспекты..

К концу этого вы получите полное представление о том, что такое технология распознавания лица, и каковы ее последствия для бизнеса.

Давайте начнем!

Эволюция распознавания лица

Несмотря на ажиотаж и освещение в СМИ, связанных с распознаванием лиц, технология существует уже некоторое время. Первой серьезной алгоритмической работой по обнаружению лиц была Инфраструктура обнаружения объектов Viola-Jones опубликовано в 2001 году. Хотя это универсальная структура для идентификации объектов в изображениях, она была быстро применена для обнаружения лиц с очень хорошим успехом. Основной причиной популярности этого алгоритма была его скорость; в то время как тренировочный процесс был мучительно медленным, процесс обнаружения был чрезвычайно быстрым.

Еще в 2001/2004 году средний настольный компьютер, использующий этот алгоритм, мог обрабатывать кадр 300 x 300 пикселей за 0,07 секунды (больше Вот). показатели точности, хотя и не сопоставимы с тем, что люди могут достичь, были впечатляющими на 90%.

Однако реального прогресса не было достигнуто до десятилетия 2010-2020 гг., Когда Сверточные нейронные сети появился как лучший метод для выполнения обнаружения лица. Причина заключалась в доступности необработанных вычислительных мощностей и гигантских системных запоминающих устройств, предоставляемых через облачные вычисления поставщиками инфраструктуры как услуга (IaaS). Впервые в истории компьютеры постоянно били людей при распознавании лиц, особенно когда в них участвовало большое количество случайных лиц..

Источник: medium.com

Как работает распознавание лица?

Распознавание лиц представляет собой многоэтапный процесс с участием нескольких специализированных подсистем.

Вот что означают различные этапы:

Обнаружение / Отслеживание: Эта часть этапа предварительной обработки отвечает за идентификацию и отслеживание лиц в заданном изображении или видеофайле. Когда этот процесс завершен, мы точно знаем, что в данном входе есть лицо, и оно может быть обработано дальше. Фаза отслеживания также отвечает за отслеживание определенных частей, определенных функций или выражений лица, если это потребуется..

Выравнивание: Проблема распознавания лиц усложняется тем, что лица на данном изображении или видео не соответствуют каким-либо правилам. Человек может быть увеличен или уменьшен, выглядывает из-за дерева или присутствует в боковом профиле, что еще больше усложняет проблему обнаружения лица. Вот где происходит выравнивание лица: оно говорит нам, где в данном изображении / видео линии лица, и каковы контуры черт лица.

Источник: csc.kth.se

Функция извлечения: Как следует из названия, на этом этапе процесса (сейчас мы находимся на стадии распознавания) индивидуальные черты лица, такие как глаза, нос, подбородок, губы и т. Д., Извлекаются в форме, которая может быть Используются алгоритмы на следующем этапе. На этом этапе компьютер собрал достаточно твердых данных, чтобы однозначно отличить лицо.

Функция соответствия / классификация: На этом этапе входные данные, полученные от извлечения признаков, сопоставляются с данной базой данных, чтобы определить личность человека. Этот этап также известен как классификация, потому что алгоритм может потребоваться для классификации лиц вместо индивидуальной идентификации их.

После завершения этого процесса мы точно знаем, является ли данное лицо частью базы данных, с которой мы сравнивали, или нет. Окончательный вывод также может содержать теги, как мы привыкли видеть на Facebook.

Источник: vs.datascience.com

Вопросы развертывания: на стороне сервера и на стороне клиента

Распознавание лиц может работать как на сервере, так и на устройстве, с которым взаимодействует пользователь. Например, когда вы загружаете фотографию в Facebook, алгоритмы запускаются на стороне сервера; с другой стороны, система идентификации, которая использует ваше лицо для разблокировки устройства, должна работать на стороне клиента. Итак, какой из них лучше?

Честно говоря, дело не в том, какой из них лучше. Как на стороне сервера, так и на стороне клиента есть свои сильные стороны, и на практике предприятия развертывают гибридную систему. Рекомендуемой практикой является обучение ваших моделей на стороне сервера, где данные обучения и ресурсы обработки не ограничены. После обучения моделей их можно упаковать и развернуть на стороне клиента, что повышает скорость работы системы и обеспечивает конфиденциальность пользователя..

Отправка всего на сервер приводит к задержке, которая может быть плохой или неприемлемой в некоторых случаях. В то же время, сохранение всего на стороне клиента приведет к более слабым моделям.

Насколько точно распознавание лица?

Точность не очень четко определен в распознавании лиц. Основная причина в том, что это нечеткая проблема со всевозможными испорченными входами (слабое освещение, лицо, частично покрытое волосами, качество камеры и т. Д.) И даже обманчивыми входами (подробнее об этом позже!). В результате нейронные сети, участвующие в распознавании лиц, должны быть подстроены под имеющуюся проблему, ограничивая их масштаб. Таким образом, хотя промышленная система распознавания лиц может похвастаться 100% -ной точностью (что часто имеет место), эта же система может быть не точной даже на 20%, когда ее просят идентифицировать лица на переполненной фотографии.

В одной исследование, конкретный тип алгоритма распознавания лиц смог достичь точности 98,52%, что выше, чем человеческая точность 97,53%, достигнутая в том же тесте. В другой изучение проведенная в криминалистике, комбинация человеческого суждения и алгоритмов дала лучшие результаты в некоторых случаях.

Итог – для сфокусированных, четко определенных приложений распознавание лиц – лучший инструмент, который у нас есть.

Где используется распознавание лиц?

Даже за короткий период, когда были разработаны жизнеспособные алгоритмы, Facial Recognition нашла невероятно полезные и захватывающие приложения. Некоторые из них бросаются в глаза, но некоторые настолько тонко и фундаментально вплетены в повседневную жизнь, что мы едва ли останавливаемся, чтобы подумать о том, что под ними.

facebook это, пожалуй, самый распространенный пример современных систем распознавания лиц на работе. Как только вы загрузите фотографию, социальная сеть сможет распознавать лица. Если некоторое время назад вас просили пометить друзей, то теперь Facebook может сделать это самостоятельно.

Источник: labnol.org

Отличное приложение от Facebook – это особенность информирование пользователи, когда кто-то загрузил фотографии с их лицом, даже если они не отмечены на этих фотографиях.

Snapchat интенсивно использует распознавание и распознавание лиц для многих его функций, в частности, забавных фильтров, которые так яры.

Источник: gistreel.com

Чтобы эти фильтры работали, контуры и черты лица субъекта должны быть четко определены, иначе наложения не будут выглядеть реалистичными. То же самое касается Face Swap, еще одной популярной функции в Snapchat. Если вы хотите глубже погрузиться в возможности Snapchat по распознаванию лиц, см. Вот.

Uber уже давно борется с проблемами конфиденциальности и безопасности, и новейшим оружием в арсенале компании является распознавание лиц. Компания представила новую функцию, в которой личность ее партнеров-водителей подтверждается используя их лица. Компания сообщает в своем блоге, что после тестирования нескольких поставщиков технологий распознавания лиц они остановились на Microsoft Face API для ее высокого качества. Интересно, что эта проверка личности в режиме реального времени хорошо работает в условиях низкой освещенности и способна обнаруживать очки.

Благодаря тому, что распознавание лиц оказывается успешным в условиях дикой природы, легко предсказать, что оно вскоре может заменить другие методы идентификации в учебных заведениях, больницах, библиотеках и т. Д..

Предупреждение розничной преступности является естественным продолжением применения распознавания лиц. Розничная торговля теряет примерно 45 миллиардов долларов каждый год кражам в магазинах и другим розничным преступлениям, с которыми очень мало противостоять. Теперь такие компании, как FaceFirst помогают ритейлерам использовать распознавание лиц для выявления предыдущих правонарушителей и оповещения сотрудников службы безопасности.

Полицейское наблюдение начинает использовать распознавание лиц, как и все другие учреждения там. Например, в Великобритании полиция Южного Уэльса использует камеры, установленные на фургонах, чтобы сделать наблюдение толпы легче.

Источник: theconversation.com

Хотя эта вновь обретенная сверхдержава, находящаяся в руках полиции, вызвала бурные общественные дебаты по поводу личной жизни, полиция считает, что это поможет им лучше ограничивать правонарушителей. Как сказал Ричард Льюис, заместитель начальника полиции Южного Уэльса Financial Times:

Если вы идентифицируете кого-то, кто совершил преступление [ранее], вы в основном говорите: мы знаем, что вы здесь, пожалуйста, ведите себя хорошо.

Здравоохранение недавно было неожиданное применение, где распознавание лица помогло обнаружить редкое генетическое заболевание под названием синдром ДиДжорджа.

Синдром ДиДжорджа возникает примерно у 1 из 6000 детей и приводит к деформациям в некоторых частях тела. В этом случае проблема здравоохранения является более серьезной для более бедных стран, у которых нет ресурсов для дорогостоящих методов диагностики. Таким образом, распознавание лица, с поразительным точность 96,6%, дает новую надежду жертвам синдрома ДиДжорджа.

в Авиакомпании индустрия, принятие распознавания лиц набирает обороты, и это скоро заменит обычные посадочные талоны. В настоящее время существуют ограниченные, но многообещающие результаты идентифицировать пассажиров как они покидают страну. На самом деле, Администрация транспортной безопасности (TSA) США выложила план для широкого использования биометрии на основе распознавания лиц.

Спорные использования распознавания лиц

Технология расширяет возможности нас, хотя ее хорошее или плохое использование зависит от нас. Не вызывает сомнений то, что нечто столь же мощное и радикальное, как распознавание лиц, используется таким образом, что вызывает обеспокоенность по поводу основных прав человека и этики..

Наиболее ярким примером противоречивого использования распознавания лиц является огромный Система наблюдения который использует около 200 миллионов камер, чтобы следить за своими 1,4 миллиардами граждан.

Источник: sbs.com

Система отслеживает людей и оценивает их действия, постоянно обновляя метрику оценка гражданина. Несмотря на то, что иметь мощную контролируемую государством систему наблюдения (например, отслеживающую неплательщиков долга) имеет определенную ценность, большинство из них видит в этом наступление мрачного будущего, которое воображал Джордж Оруэлл. Это будущее, в котором правительства имеют неограниченную власть над человеком, а неприкосновенность частной жизни не существует.

Второй пример дискуссионного использования распознавания лиц также происходит (неудивительно?) Из Китая. На этот раз школьная система использует распознавание лиц, чтобы ученики были «внимательны» во время занятий. Новая система распознавания лиц, хотя пока и не получила широкого распространения, заменяет удостоверения личности, библиотечные карточки, системы посещаемости и т. Д., Используя лицо студента для идентификации..

Источник: businessinsider.com

Но жуткая часть заключается в том, что эта система контролирует уровни внимания учащихся, использование мобильного телефона и т. Д. И предупреждает учителя, когда преодолевается определенный порог.

Хотя видеонаблюдение на основе распознавания лиц не является эксклюзивным для Китая – США прилагая усилия использовать его, чтобы обуздать насилие с применением огнестрельного оружия в школах – кажется, что Китай идет дальше этого, чем любая другая страна.

Сравнение популярных API распознавания лиц

Какие варианты у вас есть, когда речь заходит об использовании распознавания лиц? В этом разделе мы рассмотрим, что обычно используется, и как различные решения складываются друг с другом.

Прежде чем мы начнем, хотя: напоминание. Эти API развиваются чрезвычайно быстро, и вы, вероятно, встретите сообщения в блогах, в которых говорится, что этому API не хватает той или иной функции. Не принимайте решения на основании этого. Сначала проанализируйте потребности своего бизнеса, внимательно проверьте предлагаемые функции, отправляйтесь в путь и только потом решайтесь.

OpenCV

Исследования ИИ – это провал без дна. Тренировать и совершенствовать систему распознавания лиц сложно, и лучше всего ее оставить конгломератам с глубокими карманами и армией исследователей под рукой. Однако, если ваши потребности просты, и вы хотели бы иметь полный контроль – и, конечно, готовы к обслуживанию крошечной / маленькой команды инженеров –OpenCV может просто работать на тебя.

Это библиотека Computer Vision с открытым исходным кодом, которая удивительно точна и доступна для всех программных платформ. Вот прическа пример о том, как вы можете раскрутить систему распознавания лиц с помощью Python и OpenCV в 25 строк кода!

Теперь вы можете встретить некоторые блоги, в которых говорится, что в OpenCV нет распознавания лиц. Ну, это полная ложь, и вот доказательство. В общем, OpenCV может быть отличным выбором для вашего бизнеса, если потребности просты и специфичны.

Amazon Rekognition

Rekognition это мощное предложение от одного из крупнейших облачных провайдеров – AWS. Это полностью управляемый, мощный сервис для платформы AWS, и, если вы уже используете AWS для развертывания, Rekognition, вероятно, является лучшим выбором..

Некоторые из потрясающих функций, предлагаемых Rekognition:

  • Анализ в реальном времени (когда вы загружаете изображение или видео на S3)
  • Обширный анализ лица (пол, цвет волос, выражение лица, глаза открыты или нет и т. Д.)
  • Pathing (захват путей идентифицированных объектов в видео)
  • Обнаружение сцены и активности (в помещении / на улице, «игра в футбол» и т. Д.)
  • Модерирование небезопасного контента (например, нагота)

Самый большой плюс с Rekognition – это также самый большой минус – вы действительно будете изо всех сил пытаться использовать его со службами не-AWS до такой степени, что вам просто придется отказаться.

Кайрос

В резком контрасте с Rekognition, Кайрос предоставляет вам ИИ через API (рифмовка непреднамеренная, клянусь!), позволяя вам полностью контролировать свои данные и серверы. Kairos позиционирует себя как сервис первой конфиденциальности и является чрезвычайно критично Amazon и других компаний, вступающих в сговор с правительством ACLU, Кстати).

Kairos работает как с изображениями, так и с видео и обладает всеми приятными функциями, которые вы ожидаете от современного API распознавания лиц. Он выполняет некоторые из удивительных функций, обнаруженных в Rekognition, но если они вам не нужны и вы уже управляете своими данными, зачем беспокоиться??!

Для тех, кто чрезмерно параноидален в отношении конфиденциальности и даже не хочет отправлять данные по проводам для обработки, Kairos предлагает локальное развертывание, но цена зависит от вашего варианта использования и может быть довольно высокой.

Google Cloud Vision

Google выбрал различие между своими службами распознавания лиц для изображений и видео. API изображения известен как Cloud Vision, в то время как видео-ориентированный сервис называется Видео интеллект.

Хотя сервис, ориентированный на изображения, во многом похож на сервис, предлагаемый AWS, видеосервис имеет прекрасную функцию каталогизации и поиска. Это будет полезно для компаний, которые имеют большие видеоархивы, которые они могут захотеть проанализировать или найти через.

Тем не менее, Video Intelligence не имеет функций распознавания лиц на момент написания, и они, по-видимому, предлагаются только в Cloud Vision. Отслеживание объектов и обнаружение текста также находятся в стадии бета-тестирования, что значительно отстает от предложений Amazon.

API Azure Face

Microsoft воспринимает свои облачные предложения более серьезно, чем настольные (наконец), API Azure Face это одно восхитительное предложение. Он обладает всеми интересными функциями, которые вы ожидаете (обнаружение, идентификация, группировка лиц, поиск похожих лиц, эмоции и т. Д.), И одинаково хорошо работает с видео.

Теперь это не связано строго с распознаванием лиц, но стоит отметить, что Azure также предлагает компьютерное зрение клиента служба, который позволяет вам использовать ваши входы и модели поездов в соответствии с вашими потребностями.

Так же, как сервис Google, прямо на главной странице есть игровая площадка, что делает тестирование API очень увлекательным!

Существуют ли существенные различия между топ-управляемыми службами распознавания лиц? На самом деле, нет. Прямо сейчас идет напряженная конкуренция, и новые функции внедряются быстрее, чем пицца. Если вы уже привязаны к определенной экосистеме, использование собственного сервиса распознавания лиц имеет смысл. В противном случае, вы можете выбрать другого поставщика, если ваши потребности специфичны (контроль собственных данных, необходимость только простого обнаружения и т. Д.).

Анти-лицевые системы распознавания

Подобно тому, как некоторые исследователи посвятили свою жизнь совершенствованию технологии распознавания лиц, другие заняты разработкой методов, чтобы обмануть их. Одним из таких интересных разработок является Состязательные Очки, которые выглядят нормально для людей, но имеют обманутые системы распознавания лиц.

Источник: digitaltrends.com

Тем не менее, эти очки еще не доступны на рынке, хотя исследователи говорят, что они могут быть легко напечатаны в 3D.

Еще одним интересным событием стал запуск очки на кикстартере. Хотя продукт в настоящее время отменен, он работал на удивительно простой идее: обычные повседневные солнцезащитные очки за 45 долларов, которые просто отражали свет, заставляя камеры и устройства видеонаблюдения сходить с ума..

Так же, как и в области кибербезопасности, «хакеры» и исследователи блокируют рога в распознавании лиц для гонки к совершенству. Примерно в 2014 году мы увидели популярность камуфляжный макияж это даровало невидимость против распознавания лиц, но больше не жизнеспособно. Будет ли AES-шифрование распознавания лиц? Время покажет!

Является ли распознавание лица для вас?

Вид бизнеса, который может извлечь выгоду из распознавания лиц, – это тот, который вовлекает людей – да, что означает любой бизнес там! В то время как текущее использование распознавания лиц, кажется, защищено правительствами, крупными предприятиями или техническими стартапами, нет никаких причин, по которым ваш бизнес не может извлечь из этого пользу.

Возможности действительно безграничны, когда мы объединяем немного творческого мышления – приветствие и идентификацию клиентов в отеле, поиск вашего друга в море людей, поиск людей с похожими лицами (возможно, для использования в качестве актеров), выявление личностей для работы интервью (опять же, мы просто даем волю воображению; в таком исследовании может не быть ничего существенного), настраивая опыт банковской деятельности, когда входит ценный клиент. , , Есть бесконечные способы использовать распознавание лиц на малых и больших уровнях, чтобы сделать ваш бизнес лучше.

Вывод

Довольно скоро распознавание лиц станет настолько распространенным и настолько распространенным, что мы даже не заметим его (как мобильные телефоны?). Базовая технология почти усовершенствована, но в реальном мире речь идет не только об обнаружении лиц, но и о том, что мы можем сделать с этой способностью..

Звучит увлекательно и интересно узнать больше? Проверьте это блестящий курс о компьютерном зрении.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map