Как работает сканер лица в современных смартфонах?

Не так давно пользователи Pixel 4 сделали небольшое открытие, установив кастомные приложения камер. Они позволяют переключиться на инфракрасную камеру устройства и взглянуть на мир совсем по-другому. А всё благодаря открытости Android. Например, подобное никогда бы не дали провернуть владельцам iPhone. Один из владельцев Pixel 4 протестировал IR-камеру, сняв небольшое видео того, как работает эта камера и что она видит. Давайте же изучим её.

Как работает сканер отпечатков пальцев в смартфоне?

Выглядит картинка с инфракрасной камеры следующим образом:

IR-камера Pixel 4

Как работает разблокировка по лицу в современном телефоне на примере Pixel 4?

Инфракрасная камера не видит привычный человеческому глазу свет, поэтому любые источники света для такой камеры не существуют. Свет для такой камеры исходит от специального мини-прожектора Flood Illuminator. Возле него в противоположных углах устройства располагаются две инфракрасные камеры. Рядом с ними располагается проектор точек, он проецирует точки на лицо пользователя.

Чтобы оценить работу проектора точек, автор видеоролика взял iPhone жены, так как Pixel 4 в момент съемки не может использовать разблокировку.

iPhone проецирует на лицо человека 30 тысяч точек. Сразу и не скажешь, однако можно заметить, что они спроцесировались даже на стену сзади, что говорит о широкой области действия такого проектора, что позволит разблокировать устройство на большом расстоянии и под большим углом.

В iPhone используется обычная разблокировка, в Pixel 4 речь идёт о 3D-разблокировке именно благодаря наличию двух инфракрасных камер. За счёт разницы в расстоянии между ними устройство может создавать карту глубины, что делает разблокировку по лицу точнее.

Именно поэтому в Pixel 4 верхняя рамка расположилась на всю ширину экрана — им нужно было добиться максимальной точности в распознавании за счёт более точной карты глубины, а чем камеры дальше друг от друга, тем более точной и объемной окажется карта глубины.

Забавно, но инфракрасная камера не способна видеть краски картины. А вот с современными кухонными плитами всё иначе:

Вот так выглядит современная индукционная плитка, снятая на IR-камеру

Оценить, как видят привычные объекты инфракрасные камеры, можно в этом видео:

Самым интересным может показаться красное вино, которое в инфракрасной камере выглядит как вода.

Почему же именно IR-камеры? Дело в том, что они способны работать при любом видимом человеку освещении. Видимый свет не может ослепить такую камеру, а отсутствие света ей не помеха при наличии собственного невидимого человеческому глазу источника света. Простыми словами, IR-камеры могут видеть в полной темноте. IR-проектор в смартфонах излучает инфракрасный свет определённой длины волны. Чтобы он не был заметен человеческому глазу, используют длины волн 850 нм и 940 нм.

Вот так работает FaceID в iPhone. Принцип работы полностью схож с тем, как работает разблокировка лица в Pixel 4.

Безопасен ли сканер лица для глаз?

Да. Использование сканера лица не вредит вашему зрению. Не стоит беспокоиться на этот счёт.

Microsoft была первой?

В 2015 году Microsoft представила Lumia 950. Устройство оснащалось сканером глаз на основе инфракрасной камеры. Аппарат можно назвать первым в своём роде с подобной технологией. И лишь спустя 2 года компания Apple смогла показать улучшенный версию с проектором точек на лицо пользователя для более точного анализа.

Чего ждать в будущем?

Уже сейчас производители научились встраивать камеры под дисплей смартфона. Вероятно, в будущем все остальные датчики, отвечающие за 3D-разблокировку лица, также будут помещены под экран, что позволит отказаться от широких рамок.

Читайте также: Новый сканер отпечатков сканирует два пальца за раз

Кроме того, не исключено, что для большей точности инфракрасные камеры будут устанавливаться во всех четырех углах смартфона по всему периметру, это позволит более точно создавать карту глубины, что сведёт к минимуму вероятность ошибки во время разблокировки.

Какое средство разблокировки предпочитают наши читатели: сканер лица или отпечатков пальцев? Делитесь мнением в комментариях и не забывайте про наш Телеграм-чат.

Не удается выключить функцию Разблокировка распознаванием лица (Распознавание лица)

Если вам не удается выключить функцию Разблокировка распознаванием лица (Распознавание лица), выполните следующие действия, чтобы решить проблему.

1. Данные лица не были удалены или были удалены некорректно

Вы можете использовать любой из следующих методов для удаления данных лица.

1. Перейдите на экран функции разблокировки распознаванием лица и удалите данные лица.
   • EMUI 8.X и EMUI 9.0 (обновлено с более ранней версии): найдите и откройте экран функции Разблокировка распознаванием лица в приложении Настройки, введите пароль разблокировки экрана, нажмите опцию Удалить данные лица и подтвердите удаление данных во всплывающем диалоговом окне. После удаления данных лица функция Разблокировка распознаванием лица автоматически выключится.
   • EMUI 9.X и Magic UI 2.X: найдите функцию Распознавание лица в разделе Настройки, введите пароль разблокировки экрана, нажмите опцию Удалить данные лица и подтвердите удаление данных во всплывающем диалогом окне. После удаления данных лица функция Распознавание лица автоматически выключится.

2. Отключите пароль разблокировки экрана.
   • EMUI 8.X: перейдите в раздел в приложении Настройки и выберите опцию Сбросить пароль SD-карты или Выключение пароля разблокировки экрана. Данные лица будут удалены и функция Разблокировка распознаванием лица будет выключена автоматически.
   • EMUI 9.X/EMUI 10.X и Magic UI 2.X/Magic UI 3.X: перейдите в раздел Пароль экрана блокировки > Выключение пароля разблокировки экрана в приложении Настройки. Пароль разблокировки экрана, данные отпечатков пальцев и данные лица будут удалены. После удаления данных функция Разблокировка распознаванием лица (Распознавание лица) будет выключена автоматически.

2. Компоненты могут быть повреждены или в работе программного обеспечения произошел сбой

Если ваш телефон подвергся сильному удару или сжатию, что привело к повреждению внутренних компонентов, или если в работе программного обеспечения произошел сбой из-за того, что вы не использовали официальное зарядное устройство Huawei, перезагрузите телефон и выполните указанные выше действия.

3. Если проблема сохраняется

Если проблема не устранена, сделайте резервную копию данных и обратитесь в авторизованный сервисный центр Huawei.

Что можно узнать, отсканировав ваше лицо?

Лицо человека – настоящее произведение искусства. Удивительное многообразие черт лица помогает людям узнавать друг друга и необходимо для формирования сложных сообществ. То же самое можно сказать и про способность лица передавать эмоциональные сигналы, например непроизвольный румянец или фальшивую улыбку. Немалую часть своей жизни люди читают лица других людей в поисках знаков влечения, неприязни, доверия или обмана.

Также немало времени они тратят на попытки скрыть эти знаки на собственном лице.

Технологии стремительно догоняют способность людей читать лица. В США системы распознавания лиц используют в церквях для контроля посещаемости прихожан, в Великобритании – в магазинах для выявления тех, кто раньше воровал товары с полок. В этом году полиция Уэльса с помощью этой технологии нашла подозреваемого в толпе, выходящей с футбольного матча. В Китае так выявляют водителей, занимающихся частным извозом, проверяют туристов на подходе к достопримечательностям и принимают оплату в магазинах при помощи улыбки. Новый iPhone от Apple тоже будет разблокироваться при помощи распознавания лица.

Такие технологии могут показаться дополняющими человеческие навыки. Некоторые достижения техники, такие как полет или интернет, преобразили возможности человека – технологии распознавания лиц только лишь расшифровывают их. Несмотря на то, что лица сугубо индивидуальны, они также публичны, так что на первый взгляд эта технология не нарушает ничьих тайн.

И тем не менее возможность недорого и быстро обрабатывать, хранить и анализировать большие массивы снимков лиц однажды заставит нас серьезно изменить наши представления о приватности, честности и доверии.

Иконка для оплаты на экране системы Smile to Pay в ресторане KFC в китайском городе Ханчжоу, 1 сентября 2017 года. Фото: STR/AFP/Getty Images

Последний рубеж

Начнем с приватности. Коренное отличие между лицами и другими типами биометрических данных – например, отпечатками пальцев – в том, что лицо можно сканировать на расстоянии. Любой обладатель смартфона может сфотографировать лицо и загрузить снимок в программу распознавания.

Российское приложение FindFace сравнивает фотографии людей на улице с фотографиями из ВКонтакте и находит совпадения с точностью 70%. Библиотека фотографий Facebook недоступна другим компаниям, но соцсеть могла бы, к примеру, получать фотографию человека рядом с автосалоном и затем идентифицировать его личность и показывать рекламу о продаже машин.

Даже если частные компании пока неспособны провести связь между снимками и личностью, государство может это сделать. Правительство Китая ведет базу лиц своих граждан; фотографии половины взрослого населения США хранятся в базах, к которым имеет доступ ФБР. Правоохранительные органы получили мощнейший инструмент по поиску преступников, но, возможно, граждане должны будут заплатить за это своей конфиденциальностью.

Лицо – это больше, чем просто бирка с именем. Оно несет намного больше информации, и машины уже научились ее читать. Опять же, в перспективе это несет огромную пользу. Есть компании, которые при сканировании лица могут диагностировать редкие генетические изменения – например, синдром Хайду-Чейни – раньше, чем это возможно при любом другом методе. Системы отслеживания эмоций могут дать людям с аутизмом представление о тех социальных сигналах, которые они не в состоянии прочувствовать иначе.

Однако эта технология также несет потенциальные угрозы. Исследователи из Стэнфорда представили алгоритм, который способен с точностью 81% определить сексуальную ориентацию человека по фотографии. Люди могли делать это с точностью всего 61%. В странах, где гомосексуализм – это преступление, появление таких технологий несет тревожные последствия.

Ключи, кошелек, балаклава

Могут стать нормой и менее жесткие формы дискриминации. Работодатели уже могут отказать человеку в приеме на работу, опираясь только на собственные предрассудки. Но технологии распознавания лиц могут сделать такую практику рутинной, ведь компании смогут фильтровать все отклики соискателей по принципу их этнической принадлежности или признакам интеллекта и сексуальной ориентации.

Ночные клубы и спортивные арены могут быть вынуждены сканировать лица посетителей в целях защиты их от насилия – даже при том, что алгоритмы машинного обучения по своей природе не могут дать стопроцентно верного ответа. Более того, такие системы могут некорректно работать по отношению к представителям других рас, так как тренировочные данные в основном состоят из лиц европейского типа. Такие ошибки были выявлены в работе алгоритмов автоматической оценки приговоренных к тюремному заключению и кандидатов на досрочное освобождение.

Фото: Alexander Baumann/Shutterstock

В конечном итоге постоянное считывание лиц и гаджеты, проецирующие компьютерные данные в реальный мир, могут изменить природу социальных взаимодействий. Притворство помогает избежать лишних конфликтов в повседневной жизни. Если ваш партнер сможет распознать каждый скрытный зевок, ваш босс сможет каждый раз замечать гримасу раздражения на вашем лице, браки и рабочие взаимоотношения станут более честными, но менее гармоничными. Изменится основа социальных взаимодействий: из набора основанных на доверии договоренностей они превратятся в оценку риска и награды, рассчитанных компьютером. Взаимоотношения станут более рациональными, но и менее живыми.

Баланса положительных и отрицательных последствий можно будет добиться с помощью законодательства, по крайней мере в демократических странах. Европейские регуляторы учли эти принципы в акте по защите данных, который скоро начнет свое действие. Согласно этим требованиям, биометрическая информация, в том числе снимки лица, принадлежат самому человеку, то есть для использования этих данных необходимо получить разрешение. Иными словами, в Европе, в отличие от Америки, Facebook не смогла бы просто так показывать рекламу посетителям автосалонов.

Процесс отбора кандидатов при приеме на работу должен регулироваться законами о борьбе с дискриминацией. Поставщики коммерческих систем распознавания лиц должны регулярно проходить аудит и доказывать, что их системы не содержат ошибок. Компании, использующие эти решения, тоже должны нести ответственность.

Между тем, эти правила не изменят общей тенденции. По мере распространения носимых устройств число камер будет только увеличиваться. Попытки обмануть системы распознавания лиц уже предпринимались: по результатам исследования, проведенного в Кембриджском университете, искусственный интеллект способен расшифровать черты людей, использующих макияж или солнцезащитные очки. Google публично объявила о прекращении работы над подобными алгоритмами во избежание того, что результаты их работы могут попасть в руки тоталитарных режимов.

Остальные технологические компании не так избирательны. Amazon и Microsoft предоставляют свои облачные сервисы для алгоритмов распознавания; тесно сотрудничать с ними планирует Facebook.

Правительства не станут отказываться от новых заманчивых возможностей. Грядут перемены, и встретить их нужно лицом к лицу.

Источник

---

Материалы по теме:

Почему алгоритмы машинного обучения начинают ошибаться

Как будет выглядеть будущее, в котором твое лицо узнают машины

Почему я считаю FaceID небезопасным

Единый реестр биометрических данных превращает жизнь индийских граждан в антиутопию

Фото на обложке: PetaPixel

Учет лиц не работает после применения параметра групповой политики в Windows 10 — Windows Client

• 000Z» data-article-date-source=»ms.date»>12/07/2020
• Чтение занимает 2 мин

В этой статье

В этой статье описывается проблема, которая не позволяет войти в систему с помощью распознавания лиц. Эта проблема вызвана конфликтующий параметр групповой политики (использование распознавания лиц для разблокировки устройства продолжает работать с конфликтующий параметр политики).

Исходная версия продукта:   Windows 10 — все выпуски
Исходный номер КБ:   3169080

Введение

Windows Hello — это функция Windows 10, которая позволяет пользователям входить в систему и разблокировать свои устройства с помощью предварительно заранее законфигурованного ПИН-кода, отпечатка пальца (если устройство поддерживает его) и распознавания лиц (если устройство поддерживает его).

С помощью Windows Hello пользователи могут выполнять проверку подлинности, предоставляя свой уникальный биометрический идентификатор при доступе к учетным данным Microsoft Passport для конкретного устройства. Проверка подлинности Windows Hello работает с Microsoft Passport для проверки подлинности и позволяет пользователям входить в корпоративную сеть. Проверка подлинности не перемещается между устройствами, не совместно с сервером и не может быть легко извлечена с устройства. Если устройство совместно используют несколько сотрудников, каждый из них будет использовать свои биометрические данные на устройстве.

Симптомы

Предположим, что вы настроили учетные данные PIN-кода и распознавания лиц на поддерживаемом устройстве под управлением Windows 10. Настроены следующие параметры групповой политики:
Интерактивный учет: не отображать фамилию пользователя: включить

После запуска или перезапуска вы не сможете использовать распознавание лица для регистрации в домене, даже если работают отпечатки пальцев, пароль и ПИН-код. Распознавание лиц можно использовать только для разблокировки устройства.

Когда возникает эта проблема, компьютер пытается использовать камеру и выводит вам запрос «Ищете, как убедиться, что вы», а затем с помощью «Windows Hello требует ПИН-код».

Причина

Следующий параметр групповой политики в настоящее время не разрешает вход или вход с помощью распознавания лиц:

Конфигурация компьютера / Локальные политики / Параметры безопасности

Интерактивный учет: не отображать фамилию пользователя: включить

По умолчанию этот параметр групповой политики отключен.

Решение

Чтобы устранить эту проблему, измените этот параметр на Disabled или дождись юбилейного обновления Windows 10.

Дополнительная информация

Когда windows 10 была выпущена, операционная система поддерживала три типа Hello:

• ПИН-код. Прежде чем использовать Windows Hello для использования биометрии на устройстве, необходимо создать ПИН-код для использования в качестве исходного жеста Hello. После того как вы настроите ПИН-код, вы можете добавить биометрические жесты, если это необходимо. Пин-код всегда можно использовать для освобождения учетных данных. Таким образом, вы по-прежнему можете разблокировать и использовать устройство, даже если не можете использовать предпочтительный биометрический жест из-за икронности или если датчик недоступен или работает неправильно.
• Распознавание лиц. Этот тип использует специальные камеры, которые распознают изображение в инфракрасном (IR) освещении, что позволяет им надежно отличить фотографию или сканирование от живого человека. Несколько поставщиков предоставляют внешние камеры, включающие эту технологию, и крупные производители ноутбуков внедряют ее в свои устройства.
• Распознавание отпечатков пальцев. Этот тип использует емкостный датчик отпечатков пальцев для сканирования отпечатков пальцев. Сканеры отпечатков пальцев уже давно доступны на компьютерах под windows, но текущее поколение датчиков значительно надежнее и менее подвержено ошибкам. Большинство существующих сканеров отпечатков пальцев (внешних или интегрированных в ноутбуки или USB-клавиатуры) работают с Windows 10.

Дополнительные сведения см. в руководстве по Microsoft Passport.

испытали сервисы оплаты проезда в транспорте

В последние пару лет в Минске (да и в целом по Беларуси) появились сервисы, которые позволяют забыть мнущиеся бумажные талончики и будто бы обгрызенные жетоны. Оплатить проезд можно банковской картой, смартфоном или часами, QR-кодом, приложением и (с недавних пор) даже лицом. Мы опробовали все доступные способы современной оплаты проезда и делимся впечатлениями.

Tix

iOS | Android

Приложение связывается с транспортом возле вас по Bluetooth и предлагает оплатить поездку. Обычно распознавание происходит быстро: автобус/троллейбус/трамвай определяется на расстоянии 5—7 метров. Но иногда нужно закрыть приложение и вновь открыть его, уже находясь в транспорте, — и тогда появится нужная машина.

Важный нюанс: необходимо приобрести электронный билет, а потом погасить его. Просто покупка цифрового билета не означает оплату проезда.

Талонов можно покупать сколько угодно, а списание происходит с привязанной к приложению банковской карты. Доступны билеты на обычные (75 копеек) и экспрессные (90 копеек) маршруты.

Контролеры за несколько дней поездок с оплатой через Tix не встретились ни разу. Думается, проблем с ними из-за оплаты через мобильное приложение быть не должно: все-таки сервис работает довольно давно, и сотрудники «Минсктранса» явно в курсе такой схемы оплаты.

Что показалось странным: поездка долго остается активной после выхода из транспорта (при активации следующей поездки предыдущая автоматом закрывается). Это не критично, потому что сейчас стоимость фиксированная и не зависит от количества остановок или времени в пути, как это реализовано в других странах. Но если такая система появится в Беларуси, даже пару лишних минут могут стать поводом для гневных писем разработчикам.

«Смотри и проходи» (M-Belarusbank)

iOS | Android

В метро действует самая удобная и понятная система оплаты проезда — с помощью банковской карты либо в физическом виде, либо через ее привязку к Apple Pay, Samsung Pay и всем устройствам, которые поддерживают подобные технологии. В наземном транспорте такое тоже хотели внедрить, но в результате мы получили QR-коды. «Минский метрополитен» на банковских картах не остановился, и уже пару недель на трех станциях («Площадь Ленина», «Немига», «Институт культуры») действует оплата посредством сканирования лица.

Для активации этой системы нужно пройти квест. Точнее, если вы клиент «Беларусбанка», то все элементарно. Если же нет, будет чуть сложнее. Первым делом нужно скачать мобильное приложение «Беларусбанка» и привязать к нему банковскую карту Mastercard, причем любого банка. И вот тут возникла проблема: приложение ни в какую не хотело регистрировать карточку стороннего банка, требуя некий пароль. Предлагалось получить его в инфокиоске «Беларусбанка», так что пришлось идти и привязывать карту таким образом. Наконец инфокиоск распечатал бумажный чек с паролем — карта сразу же появилась в M-Belarusbank.

Потом нужно добавить свое лицо в приложение «Беларусбанка»: даем доступ к камере, только вписываемся в поле на экране — приложение сразу же спускает затвор, не давая опомниться. Лучше бы создание снимка шло в ручном режиме. Почему-то фотографии получаются сильно размытыми (с камерой смартфона все в порядке). Несколько дублей ситуацию не исправили.

На странице сервиса сказано, что система определяет 75—125 точек на лице. Много ли это? Face ID от Apple создает объемную маску из 30 тыс. точек.

Стоит отдать «Беларусбанку» должное: запускать систему сканирования лица при обязательном масочном режиме — смелый шаг. Хотя на сайте сказано, что система распознает лицо «даже при повороте головы, плохом освещении или частичном перекрытии лица, например, очками или медицинской маской». В нашем случае она не всегда сразу узнавала лицо даже без маски. И в целом по работе системы есть нарекания.

Во-первых, уверенно идти через турникет, мимолетом бросив взгляд на сканер, не выйдет: к устройству нужно наклониться. Во-вторых, не хватает строки прогресса: мол, сканирование начато, не двигайтесь. Несколько раз возникла дурацкая ситуация: стоишь посреди турникета, наклоняешься к сканеру — тот не реагирует. Отворачиваешься, снова смотришь — выдает ошибку и просит приложить карту. Охранники метро начинают коситься в твою сторону. Снова наклоняешься к сканеру — и надо же, лицо распознается. В-третьих, сканер установлен близко к сенсорам, которые отвечают за «атаку» заградительными конструкциями. Подойдешь еще чуть-чуть ближе — и они сработают.

«Смотри и проходи» с натяжкой можно назвать удобным сервисом. Но если честно: непонятно, зачем он нужен. Это быстрее оплаты жетоном или картой? Да ни разу. Наоборот, получается дольше, потому что нет гарантии срабатывания с первого раза. Вышел в город и забыл вообще все: банковские карты, наличные, телефон, — а оплатить проезд надо? Ну, пожалуй, тогда «Смотри и проходи» действительно будет незаменим. Но часто ли возникает такая ситуация? Прямо сейчас это просто новая порция технологичности для тех, кому уже кажется скучным оплачивать проезд с помощью телефона, умных часов или NFC-кольца.

Cashew (M-Belarusbank)

iOS | Android

В отличие от Tix и «Оплати», Cashew — это не отдельное приложение, а интегрированный в приложение «Беларусбанка» инструмент, который позволяет считывать QR-коды и проводить через них оплату напрямую с привязанной карты. В общественном транспорте наклеек Cashew мы не видели, а в маршрутных такси они есть. Правда, не во всех, и иногда сложно понять, можно ли оплатить проезд через Cashew. К примеру, на двери маршрутки №1547 (с нее в прошлом году и началась тестовая работа сервиса) наклейки не было, а в салоне оказались распечатанные QR-коды с инструкцией по оплате.

Оплата проезда максимально простая. Заранее покупать билеты или переводить деньги на сторонний счет не нужно. Запускаем камеру, наводим на QR-код — и после подтверждения сразу же оплачиваем. В эту же секунду с переднего ряда послышался голос робота, сообщающего об оплате проезда пассажиром на седьмом месте.

Похоже, QR-коды индивидуальны для каждого места, и не всегда они расставлены верно: например, я ехал на десятом месте, а оплата была за седьмое:

Это явно не принципиально для водителей (лишь бы пассажир не ехал зайцем), но все же. И другой момент: не на всех спинках сидений были QR-коды, а несколько наклеек расположили под потолком — не очень-то удобно (но тут скорее придирка). Наверняка многое зависит от перевозчика: следит он за удобством пользования или «абы было».

Cashew используется не только для оплаты транспорта — в этом смысле он схож с «Оплати» (к тому же оба работают через QR-коды). На сайте проекта указана цифра в 2 тыс. партнеров, которые принимают оплату по QR, среди которых — общепит, шиномонтаж, крупные магазины.

«Оплати»

iOS | Android

С этим приложением поначалу возникли сложности: если другие сервисы предполагают обычную привязку карты, то здесь нужна авторизация в МСИ (межбанковской системе идентификации). Тогда же и выяснилось, что требуются актуальные паспортные данные. Самому обновить их невозможно — нужно обращаться в банк. И здесь вторая загвоздка: банк подает актуальные паспортные данные «в течение недели», как потом сказали в техподдержке, и ускорить процесс нельзя. В реальности данные освежили на третий день, и лишь тогда удалось войти в приложение. Понятно, что описанная ситуация, возможно, редка. Но в моем случае просто скачать «Оплати» и начать с ним работу не получилось — пришлось ждать целых три дня.

Для покупки талона через «Оплати» нужно отсканировать наклейку с QR-кодом — обычно они есть на дверях транспорта с наружной и внутренней сторон, а также в салоне. Если код не распознался, можно ввести идентификационный номер, который указан под QR-кодом на наклейке. Сканер срабатывает мгновенно, даже при довольно тусклом свете проблем не возникло.

Контролерам достаточно предъявить QR-код купленного талона. Разработчики предусмотрели ответ на излюбленный аргумент любителей бумажных талонов: вот разрядится телефон — и попадешь на штраф! На самом деле нет: в FAQ «Оплати» сказано, что контролер может «проверить наличие электронного билета по последним 4 цифрам мобильного телефона пассажира».

В отличие от Tix, функционал «Оплати» не заканчивается покупкой талонов, а, по сути, с него лишь начинается. Это полноценный платежный сервис, который позволяет проводить оплату как с помощью встроенного инструментария ЕРИП, так и по QR-коду. Нюанс в том, что деньги списываются не с банковской карты, а сразу со счета. Следовательно, перед оплатой нужно этот счет пополнить с использованием банковской карты. Такая схема позволяет обойти комиссии международных платежных систем (они забирают себе определенный процент с каждой транзакции, но здесь системы в операциях не задействованы).

---

При нынешней ситуации с оплатой проезда выбрать один сервис и пользоваться только им не выйдет: в маршрутках котируются Cashew и «Оплати», в наземном транспорте — Tix и «Оплати», а в метро подойдет банковская карта с бесконтактной оплатой или «Смотри и проходи». Идеальным решением стал бы единый способ оплаты для всего транспорта — но такого, видимо, в ближайшее время не будет.

Простой вариант обеда или ужина дома под фильм — скидка 25% на пиццу Domino’s в Каталоге

Читайте также:

Наш канал в Telegram. Присоединяйтесь!

Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро

Перепечатка текста и фотографий Onliner без разрешения редакции запрещена. [email protected]

Распознавание лиц в СКУД

Мнения экспертов «Биометрическая идентификация по лицу в СКУД»

Мнения экспертов из компаний PERCo, RusGuard, AAM Systems, ITV Group, ZKTeco, «Равелин Лтд», Sigur, Parsec, «ТРИДИВИ» и Группа компаний ЦРТ.

Эксперты ответили на вопросы:

• Как вы оцениваете распространенность технологии биометрической идентификации по лицу в настоящее время и перспективы ее развития на ближайшие 3–4 года в сравнении с другими биометрическими технологиями в СКУД?
• Назовите ключевые факторы, которые делают данную технологию востребованной или препятствуют ее распространению.
  Как используются для идентификации по лицу методы машинного обучения и нейронных сетей?
• Идентификация и верификация: когда и в каких случаях при распознавании по лицу будет предпочтительным использование первого либо второго метода?
• Какие варианты интеграции технологий распознавания по лицу с другими биометрическими и небиометрическими технологиями известны? Что ожидать в будущем?
• Приведите примеры оптимального применения биометрических считывателей с идентификацией по лицу на реальных объектах

Игорь Ядрихинский, PERCo:
Технология распознавания лиц становится все более востребованной благодаря нескольким факторам. первый из них – запрос рынка на бесконтактные решения вследствие сложной эпидемиологической обстановки. Второй – неоспоримые преимущества данного способа идентификации: быстродействие, точность, надежность.

Алексей Киндялов, RusGuard:
Сейчас есть все предпосылки для того, чтобы распознавание лиц в СКУД стало одним из главных трендов на рынке безопасности на ближайшие несколько лет. Пожалуй, этот тренд можно сравнить с развитием мобильной идентификации в СКУД. еще пару лет назад использование смартфона в качестве пропуска было чем-то новым и удивительным. Сейчас же это стало чуть ли не гигиенической нормой для любой современной СКУД. Скорее всего, подобная судьба ждет и распознавание лиц.

Алексей Гинце, «ААМ Системз»:
В настоящее время наравне с другими бесконтактными биометрическими технологиями сканирование лица представляет собой вполне достойную альтернативу идентификации по отпечатку пальца и перспективы распространения имеет весьма внушительные в сравнении с другими альтернативными вариантами. Из ближайших конкурирующих бесконтактных биометрических технологий можно назвать идентификацию по радужной оболочке глаза и по голосу (последняя более перспективна все же не в СКУД, а в банковском сегменте рынка). 

Андрей Христофоров, ITV Group:
Умные устройства постоянно развиваются: Apple уже создала и использует в своих смартфонах трехмерное распознавание лиц. Это хороший пример: 6–7 лет назад СКУД с распознаванием лиц стоила около 20 тыс. евро, зато сейчас 3D-распознавание реализовано в смартфоне стоимостью 1 тыс. евро. так что развитие неизбежно, особенно учитывая, что в России рынок биометрии растет примерно на 50% в год благодаря системам распознавания лиц.

Владислав Мараховский, ZKTeco:
Сейчас, безусловно, мы видим устойчивый тренд спроса на бесконтактную идентификацию/верификацию, основанную на автономных устройствах распознавания лиц. а открытые математические алгоритмы от Google и Facebook только подстегивают развитие этого направления. пользователи России плавно переходят от карточных систем контроля доступа к распознаванию по шаблону лица.

Вячеслав Тесаков, «Равелин Лтд»:
Производителей биометрических считывателей будет больше, следовательно цена будет снижаться. люди уже и сейчас де-факто постоянно оставляют свои данные везде, так что страхи улягутся. а отсюда хорошие перспективы расширения рынка продаж. Сколько времени это займет, предсказать невозможно, но уверен, что через 3–4 года данные устройства будут стоять на большинстве предприятий.

Денис Силин, Sigur:
На текущий момент наблюдается тенденция развития систем распознавания лиц, встроенных в конечное коробочное решение. Такой вариант требует минимальных усилий на настройку или монтаж, по сравнению с серверной аналитикой. Огромную роль в развитии этого тренда играет пандемия, впрочем, как и на всем рынке систем безопасности, и особенно биометрических систем.

Сергей Стасенко, Parsec:
Из конкурентных биометрических технологий, на мой взгляд, можно отметить распознавание по радужной оболочке глаза, но на нашем рынке сегодня представлено не так много производителей устройств, работающих по данной технологии, да и стоимость таких решений еще слишком высока для большинства потенциальных заказчиков.

Александр Пазин, ООО «ТРИДИВИ» (3DiVi Inc.):
Технологии биометрической идентификации в СКУД определенно набирают силу. Это особенно заметно в области биометрической идентификации, производимой с помощью распознавания лица или радужной оболочки глаза.

Андрей Хрулев, Группа компаний ЦРТ:
Есть основания полагать, что интерес к бесконтактным технологиям после окончания пандемии сохранится и мы увидим значительное расширение целевой аудитории от «ранних последователей» до «раннего большинства».
Что касается выбора технологии, то, по данным агентства J’son & Partners, доля СКУД с применением лицевой биометрии за последние годы выросла более чем на 10%, в то время как СКУД со сканерами отпечатков пальцев теряют популярность.

Читать подробнее в статье «Биометрическая идентификация по лицу в СКУД. Мнения экспертов» >>

Преимущества бесконтактной биометрической идентификации по лицу неоспоримы

С началом мировой пандемии перспективы развития идентификации по лицу выросли многократно. Введенные меры ограничения и новый порядок жизни почти уничтожили главного конкурента – идентификацию по отпечатку пальца. Такие терминалы де-факто попадают под запрет, так как становятся точками обмена инфекцией между людьми при прикладывании пальца для верификации доступа. 
Дополнительным импульсом служит скачок технологий в области нейросетей и машинного обучения. Качество работы систем распознавания лиц выросло на порядок, они практически безошибочно определяют не только сам факт наличия лица, но и ряд дополнительных параметров (пол, возраст, расу, эмоцию и т.д.).

Системы распознаания лиц обладают важнейшими преимуществами. Какими именно – читайте в статье «Преимущества бесконтактной биометрической идентификации по лицу неоспоримы»

Сканер лица Face ID на iPhone SE

Уже через через 4 года после презентации Touch ID сканер отпечатков оказался недостаточно надежным для защиты пользовательских данных. Поэтому 12 сентября 2017 года его корпорация Apple заменила более надежной технологией Face ID, дающей доступ к гаджету после распознавания лица.

Принцип работы

Модуль Face ID в iPhone SE является не обыкновенной фронтальной камерой, а отдельно установленной системой камер TrueDepth. Инфракрасное изображение и структурная карта пользовательского лица формируется с помощью проецирования датчиками больше 30000 точек. Срабатывание технологии осуществляется после того, как хозяин возьмет Айфон в свои руки либо разблокирует его прикосновением к дисплею, а также при получении сообщений от приложений. Период срабатывания Face ID на Айфонах модели XS и XS MAX минимален, однако задержка все равно существует.

Особенный программный код позволяет распознавателю лиц приспосабливаться к изменившейся внешности владельца, который наложил макияж или оброс волосами. Кроме того, технология легко определяет человека в противосолнечных очках, шарфе, шляпе либо с линзами в глазах. Хотя, если пользователь регистрировал лицо с длинной бородой и после этого побрился, смартфон iPhone или планшет iPad попросит указать пароль для последующего подтверждения личности.

Как настроить сканер лиц

Перед применением функции Face ID пользователь должен провести несложную регистрацию своего лица на устройстве. С упомянутой целью он должен открыть в настройках раздел, который носит имя «Идентификатор лица и пароль». Когда нажмется кнопка «Записать», гаджет активирует переднюю камеру. В круге отобразится лицо владельца, которое окружат окрашенные зеленым тоном отметки.

Управляющая регистрационным процессом программа начнет накладывать объемную маркировку на карте для демонстрации лица и линии глаз. Дальше приложение попросит пользователя покрутить свою голову по кругу, чтобы отсканировалось его лицо. После успешного захвата данных Face ID попросит придумать и напечатать код, открывающий доступ к предварительно созданной копии.

Как отключить эту функцию

Иногда пользователям необходимо выключить распознавание лиц. Чтобы не лишиться хранящейся в мобильнике данных и не заблокировать его намертво, рекомендуется сначала загрузить окно опций. Там открывается раздел с наименованием «Face ID и код доступа», где управляющий активностью функции элемент переводится в положение «Выключено». Когда распознаватель лиц перестанет работать, понадобится перезагрузить систему и пять раз ошибиться при разблокировке гаджета.

Когда надо вводить пароль доступа

Снять блокировочный дисплей вводом кода доступа приходится после перезагрузки операционной системы на мобильном устройстве от корпорации Apple. Также через каждые 6 дней мобильник самостоятельно устанавливает отсчитывающий восьмичасовой промежуток времени таймер. При неиспользовании распознавателя лиц после указанного периода требуется ввести пароль, который снимает блокировку дисплея. Также система запросит код после пяти ошибок распознавания лица.

Заключение

FaceID — это более эффективная альтернатива дактилоскопическому сканеру на гаджетах iPhone и iPad для обеспечения безопасности. После правильной настройки с ее помощью можно приобретать товары в «яблочных» интернет-магазинах или бесконтактно оплачивать покупки в поддерживающих эту опцию торговых точках. Функцию разрешается отключить, но при вводе пароля доступа следует учитывать некоторые особенности.

Распознавание лиц | Electronic Frontier Foundation

Распознавание лиц — это метод идентификации или проверки личности человека по его лицу. Системы распознавания лиц можно использовать для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени. Правоохранительные органы могут также использовать мобильные устройства для идентификации людей во время остановок полиции.

Но данные распознавания лиц могут быть подвержены ошибкам, что может повлечь за собой причастность людей к преступлениям, которых они не совершали. Программное обеспечение для распознавания лиц особенно плохо распознает афроамериканцев и другие этнические меньшинства, женщин и молодых людей, часто неверно идентифицируя или не идентифицируя их, что оказывает несопоставимое влияние на определенные группы.

Кроме того, распознавание лиц использовалось для нацеливания на людей, использующих защищенную речь. В ближайшем будущем технология распознавания лиц, вероятно, станет более распространенной. Его можно использовать для отслеживания передвижения людей по миру, как автоматические считыватели номерных знаков, отслеживающие транспортные средства по номерам. Распознавание лиц в реальном времени уже используется в других странах и даже на спортивных мероприятиях в США.

Как работает распознавание лиц

Источник: Министерство транспорта штата Айова

Системы распознавания лиц используют компьютерные алгоритмы для выделения конкретных отличительных деталей на лице человека.Эти детали, такие как расстояние между глазами или форма подбородка, затем преобразуются в математическое представление и сравниваются с данными о других лицах, собранными в базе данных распознавания лиц. Данные о конкретном лице часто называют шаблоном лица и отличаются от фотографии, потому что он предназначен только для включения определенных деталей, которые можно использовать, чтобы отличить одно лицо от другого.

Некоторые системы распознавания лиц вместо того, чтобы точно идентифицировать неизвестного человека, предназначены для расчета вероятностного соответствия между неизвестным человеком и конкретными шаблонами лиц, хранящимися в базе данных.Эти системы будут предлагать несколько потенциальных совпадений, ранжированных в порядке вероятности правильной идентификации, вместо того, чтобы просто возвращать один результат.

Системы распознавания лиц

различаются по своей способности распознавать людей в сложных условиях, таких как плохое освещение, низкое разрешение изображения и неоптимальный угол обзора (например, на фотографии, сделанной сверху, смотрящей на неизвестного человека сверху вниз).

Когда дело доходит до ошибок, необходимо понимать два ключевых понятия:

«Ложноотрицательный результат» — это когда системе распознавания лиц не удается сопоставить лицо человека с изображением, которое фактически содержится в базе данных.Другими словами, система ошибочно вернет нулевой результат в ответ на запрос.

«Ложноположительный результат» — это когда система распознавания лиц сопоставляет лицо человека с изображением в базе данных, но на самом деле это совпадение неверно. Это когда полицейский отправляет изображение «Джо», но система ошибочно сообщает офицеру, что это «Джек».

При исследовании системы распознавания лиц важно внимательно посмотреть на частоту «ложных срабатываний» и «ложных отрицательных результатов», поскольку почти всегда существует компромисс.Например, если вы используете распознавание лиц для разблокировки телефона, лучше, если система не сможет идентифицировать вас несколько раз (ложноотрицательный результат), чем система может ошибочно идентифицировать других людей как вас и позволить этим людям разблокировать ваш телефон. (ложно положительный). Если результатом ошибочной идентификации является то, что невиновный человек попадает в тюрьму (например, ошибочная идентификация в базе данных фотографий), тогда система должна быть спроектирована так, чтобы иметь как можно меньше ложных срабатываний.

Как правоохранительные органы используют распознавание лиц

Источник: Министерство транспорта штата Аризона

Правоохранительные органы все чаще используют распознавание лиц в повседневной работе полиции.Полиция собирает фотографии задержанных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. После того, как фотография задержанного будет сделана, фотография будет сохранена в одной или нескольких базах данных и будет сканироваться каждый раз, когда полиция будет проводить очередной обыск.

Затем правоохранительные органы могут запросить эти обширные базы данных фотографий, чтобы идентифицировать людей на фотографиях, сделанных из социальных сетей, камер видеонаблюдения, камер дорожного движения, или даже на фотографиях, которые они сделали сами в полевых условиях. Лица также можно сравнивать в режиме реального времени с «горячими списками» людей, подозреваемых в незаконной деятельности.

Мобильное распознавание лиц позволяет офицерам использовать смартфоны, планшеты или другие портативные устройства, чтобы сфотографировать водителя или пешехода в поле и немедленно сравнить эту фотографию с одной или несколькими базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться идентифицировать.

Распознавание лиц использовалось в аэропортах, на пограничных переходах и во время таких мероприятий, как Олимпийские игры. Распознавание лиц также может использоваться в частных помещениях, таких как магазины и спортивные стадионы, но к распознаванию лиц в частном секторе могут применяться другие правила.

Поддержку такого использования восстановления лица поддерживают множество баз данных на местном, государственном и федеральном уровнях. По оценкам, 25% или более всех государственных и местных правоохранительных органов в США могут выполнять поиск по распознаванию лиц в своих собственных базах данных или базах данных другого агентства.

По данным журнала «Управляющая компания», по состоянию на 2015 год не менее 39 штатов использовали программное обеспечение для распознавания лиц со своими базами данных Департамента транспортных средств (DMV) для выявления мошенничества. В 2013 году газета Washington Post сообщила, что 26 из этих штатов разрешают правоохранительным органам осуществлять поиск или запрашивать поиск в базах данных водительских прав, однако, вероятно, со временем это число увеличилось.

Базы данных также находятся на локальном уровне, и эти базы данных могут быть очень большими. Например, офис шерифа округа Пинеллас во Флориде может иметь одну из крупнейших местных баз данных по анализу лиц. Согласно исследованию Джорджтаунского университета, база данных просматривается около 8000 раз в месяц более чем 240 агентствами.

У федерального правительства есть несколько систем распознавания лиц, но наиболее важной базой данных для правоохранительных органов является база данных идентификации следующего поколения ФБР, которая содержит более 30 миллионов записей распознавания лиц.ФБР разрешает государственным и местным агентствам «отключать» доступ к этой базе данных, что означает, что ни один человек на федеральном уровне не проверяет отдельные поиски. В свою очередь, штаты разрешают ФБР доступ к своим собственным базам данных по распознаванию лиц преступников.

FBI также имеет команду сотрудников, занимающихся только поиском по распознаванию лиц, которые называются Службы анализа, сравнения и оценки лиц («FACE»). ФБР может получить доступ к более чем 400 миллионам фотографий не криминального характера из государственных департаментов и государственного департамента, а также из 16 фотографий U.В штатах С. разрешен доступ FACE к водительским правам и фотографиям на удостоверениях личности.

Учитывая большое количество баз данных DMV, использующих распознавание лиц, и количество американцев, чьи фотографии находятся в базе данных Государственного департамента о держателях паспортов и виз США, Джорджтаунский университет оценил, что почти половина всех взрослых американцев были включены по крайней мере в одну, если не больше баз данных распознавания лиц.

Кто продает распознавание лиц

MorphoTrust, дочерняя компания Idemia (ранее известная как OT-Morpho или Safran), является одним из крупнейших поставщиков средств распознавания лиц и других технологий биометрической идентификации в США.Он разработал системы для DMV штата, федеральных и государственных правоохранительных органов, пограничного контроля и аэропортов (включая TSA PreCheck), а также государственного департамента. Среди других распространенных поставщиков — 3M, Cognitec, DataWorks Plus, Dynamic Imaging Systems, FaceFirst и NEC Global.

Угрозы, связанные с распознаванием лиц

Данные о распознавании лиц легко собирать правоохранительными органами, но их трудно избежать. Лица постоянно находятся на виду, но, в отличие от паролей, люди не могут легко изменить свое лицо.Мы наблюдаем рост обмена информацией между агентствами. Камеры становятся все более мощными, а технологии быстро совершенствуются.

Данные распознавания лиц часто получают из фотографий, сделанных после ареста, прежде чем судья когда-либо сможет определить вину или невиновность. Фотоснимки часто никогда не удаляются из базы данных, даже если против задержанных никогда не выдвигались обвинения.

Несмотря на повсеместное распространение распознавания лиц и совершенствование технологий, данные распознавания лиц подвержены ошибкам.Фактически, ФБР признало в своей оценке воздействия на конфиденциальность, что его система «может быть недостаточно надежной, чтобы точно определять местонахождение других фотографий того же имени, что приводит к увеличению процента ошибочных идентификаций». Хотя ФБР заявляет, что его система может найти истинного кандидата в топ-50 профилей в 85% случаев, это только тот случай, когда настоящий кандидат присутствует в галерее. Если кандидата нет в галерее, вполне возможно, что система все равно выдаст одно или несколько потенциальных совпадений, давая ложноположительные результаты.Эти люди — не кандидаты — могут стать подозреваемыми в преступлениях, которых они не совершали. Такая неточная система перекладывает традиционное бремя доказывания с правительства и заставляет людей пытаться доказать свою невиновность.

Распознавание лиц ухудшается по мере увеличения количества людей в базе данных. Это потому, что очень многие люди в мире похожи друг на друга. По мере увеличения вероятности появления похожих лиц точность совпадения снижается.

Программа распознавания лиц

особенно плохо распознает афроамериканцев.Исследование [.pdf] 2012 года, проведенное в соавторстве с ФБР, показало, что показатели точности для афроамериканцев были ниже, чем для других демографических групп. Программное обеспечение для распознавания лиц также чаще неверно идентифицирует другие этнические меньшинства, молодых людей и женщин. Криминальные базы данных включают непропорционально большое количество афроамериканцев, латиноамериканцев и иммигрантов, отчасти из-за расовой предвзятости полиции. Поэтому использование технологии распознавания лиц оказывает разное влияние на цветных людей.

Некоторые утверждают, что резервная идентификация человека (человека, который проверяет идентификацию компьютера) может противодействовать ложным срабатываниям.Однако исследования показывают, что, если людям не хватает специальной подготовки, они примерно в половине случаев принимают неправильные решения о том, подходит ли фотография кандидата. К сожалению, немногие системы имеют специализированный анализ персонала и сужают потенциальные совпадения.

Распознавание лиц можно использовать для нацеливания на людей, использующих защищенную речь. Например, во время протестов вокруг смерти Фредди Грея полицейское управление Балтимора опубликовало фотографии в социальных сетях с помощью распознавания лиц, чтобы идентифицировать протестующих и арестовать их.Из 52 агентств, проанализированных в отчете Джорджтаунского центра конфиденциальности и технологий, только одно агентство, Бюро уголовных расследований штата Огайо, имеет политику распознавания лиц, прямо запрещающую использование этой технологии для отслеживания лиц, причастных к защищенной свободе слова.

Немногие системы распознавания лиц проверяются на предмет ненадлежащего использования. Из 52 агентств, опрошенных Джорджтауном, которые признали использование распознавания лиц, менее 10% имели общедоступную политику использования. Только два агентства (департамент полиции Сан-Франциско и служба 911 Саут-Саунд в Сиэтле) ограничивают покупку технологий теми, которые соответствуют определенным порогам точности.Только одна — полиция штата Мичиган — предоставляет документацию о процессе аудита.

Существует несколько мер по защите обычных американцев от неправомерного использования технологии распознавания лиц. В целом агентства не требуют ордеров, а многие даже не требуют от правоохранительных органов подозревать кого-либо в совершении преступления, прежде чем использовать распознавание лиц для их идентификации.

Закон штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации требует уведомления и согласия перед частным использованием технологии распознавания лиц.Однако это касается только компаний, а не правоохранительных органов.

Работа EFF по распознаванию лиц

% 3Ciframe% 20allowfullscreen% 3D% 22% 22% 20src% 3D% 22https% 3A% 2F% 2Fwww.youtube-nocookie.com% 2Fembed% 2FK_2Uww_gZio% 3Frel% 3D0% 26autoplay% 3D1% 26mutewidth% 3D1% 22% 20 3D% 22560% 22% 20height% 3D% 22315% 22% 20frameborder% 3D% 220% 22% 20allow% 3D% 22autoplay% 22% 3E% 3C% 2Fiframe% 3E

Информация о конфиденциальности. Эта вставка будет обслуживать контент из youtube-nocookie.com

Мы поддерживаем серьезные ограничения на использование распознавания лиц как государственными, так и частными компаниями. Мы свидетельствовали о технологии распознавания лиц в Подкомитете Сената по конфиденциальности, технологиям и законодательству, а также в Комитете Палаты представителей по надзору и правительственным слушаниям по реформе использования правоохранительными органами технологии распознавания лиц. Мы также участвовали в многостороннем процессе распознавания лиц NTIA, но вышли из него вместе с другими НПО, когда компании не могли взять на себя значимые ограничения на использование распознавания лиц.

Мы постоянно подавали запросы в публичные записи для получения ранее секретной информации о системах распознавания лиц. Мы даже подали в суд на ФБР за доступ к его записям распознавания лиц.

В 2015 году EFF и MuckRock запустили краудсорсинговую кампанию для запроса информации о различных мобильных биометрических технологиях, приобретенных правоохранительными органами по всей стране. Вместе с ACLU Миннесоты мы подали записку amicus с требованием опубликовать электронные письма, касающиеся программы распознавания лиц в офисе шерифа округа Хеннепин, которые были запрошены одним местным участником проекта.

Судебные дела EFF

EFF против Министерства юстиции США

Тони Вебстер против округа Хеннепин и офиса шерифа округа Хеннепин

Для получения дополнительной информации

The Perpetual Line-Up (Джорджтаунский юридический центр по вопросам конфиденциальности и технологий)

Технология распознавания лиц: ФБР должно лучше обеспечивать конфиденциальность и точность (Счетная палата правительства)

Калифорнийские полицейские используют эти биометрические устройства в полевых условиях (EFF)

Роль демографической информации при распознавании лиц (IEEE)

Служба оценки воздействия на конфиденциальность для лицевого анализа, сравнения и оценки (FACE) Служба (ФБР)

Последнее обновление 24 октября 2017 г.

Распознавание лиц в 2021 году (с примерами)

Последнее обновление: 10 апреля 2021 г.- Читать 14 мин.

Распознавание лиц — увлекательно и интригующе

Немногие биометрические технологии пробуждают наше воображение так, как распознавание лиц .

Точно так же его появление вызвало глубокую озабоченность и неожиданную реакцию в 2020 году.

Но об этом позже.

В этом веб-досье вы откроете для себя семь фактов и тенденций в области распознавания лиц, которые будут определять ландшафт в 2021 году.

1. Лучшие технологии и поставщики
2. Воздействие ИИ — Постоянно становится лучше.
3. Рынки 2019-2024 гг. И доминирующие сценарии использования
4. Распознавание лиц в Китае, Индии, США, ЕС, Великобритании, Бразилии, России…
5. Конфиденциальность или безопасность: невмешательство или замораживание, регулирование или запрет?
6. Последние хаки: можно ли обмануть распознавание лиц?
7. На пути к гибридным решениям.

Давайте приступим.

Как работает распознавание лиц

Распознавание лиц — это процесс идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Он фиксирует, анализирует и сравнивает модели, основанные на деталях лица человека.

1. Обнаружение лиц Процесс является важным этапом в обнаружении и обнаружении человеческих лиц на изображениях и видео.
2. Процесс захвата лица преобразует аналоговую информацию (лицо) в набор цифровой информации (данных) на основе черт лица человека.
3. Соответствие лиц Процесс проверяет, принадлежат ли два лица одному и тому же человеку.

Давайте проиллюстрируем этот трехэтапный процесс на недавнем примере.

Студент из большого Вашингтона, округ Колумбия, использовал приложение для извлечения лиц с открытым исходным кодом для обнаружения и дедупликации более 6000 изображений лиц из 827 видео, размещенных на Parler во время мероприятия 6 января за пределами и внутри здания Капитолия (источник: Wired, 20 января.2021.) Он создал веб-сайт под названием Faces of the Riot , где отображаются эти портреты.

1. Демонстранты, бунтовщики и журналисты частично снимали лица с помощью своих смартфонов (аналоговое лицо на цифровом изображении).
2. Он использовал распознавание лиц для извлечения лиц из 200К изображений.
3. ФБР должно исследовать, преобразовать портреты (цифровые пиксели в векторы) и, возможно, сопоставить лица с существующими базами данных и идентифицировать людей (с помощью системы AFIS / ABIS).

Сегодня это считается самым естественным из всех биометрических измерений.

И не зря — мы узнаем себя не по отпечаткам пальцев или радужной оболочке глаза, например, а по своим лицам.

Прежде чем мы продолжим, давайте быстро определим два ключевых слова: «идентификация» и «аутентификация».

Данные распознавания лиц для идентификации и проверки

Биометрия используется для идентификации и аутентификации человека с использованием набора узнаваемых и проверяемых данных, уникальных и специфичных для этого человека.

Для получения дополнительной информации об определении биометрии посетите наше веб-досье по биометрии.

Идентификация отвечает на вопрос: «Кто ты?»

Аутентификация отвечает на вопрос: «Вы действительно тот, кем себя называете?»

Оставайтесь с нами. Вот несколько примеров:

• В случае биометрии лица датчик 2D или 3D «фиксирует» лицо. Затем он преобразует их в цифровые данные, применяя алгоритм перед сравнением захваченного изображения с изображениями, хранящимися в базе данных.
  
• Эти автоматизированные системы могут использоваться для идентификации или проверки личности всего за несколько секунд на основе их черт лица (геометрии) : расстояния между глазами, переносицы, контура губ, ушей, подбородка, и т. д.
  Они могут делать это даже в толпе, в динамичной и нестабильной среде.

• Владельцы iPhone iPhone X уже знакомы с технологией распознавания лиц.

Конечно, существуют и другие сигнатуры человеческого тела, такие как отпечатки пальцев, сканирование радужной оболочки, распознавание голоса, оцифровка вен на ладони и поведенческие измерения.

Почему тогда распознавание лиц?

Биометрия лица продолжает оставаться предпочтительным биометрическим эталоном.

Это потому, что его легко развернуть и внедрить. Нет физического взаимодействия с конечным пользователем.

Более того, процессы распознавания лиц и сопоставления лиц для проверки / идентификации выполняются быстро.

Итак, какая же лучшая программа для распознавания лиц ?

# 1 Лучшие технологии распознавания лиц

В гонке за биометрические инновации несколько проектов борются за первое место.

Google, Apple, Facebook, Amazon и Microsoft (GAFAM) также принимают активное участие.

Все гиганты программного обеспечения в Интернете теперь регулярно публикуют свои теоретические открытия в области искусственного интеллекта, распознавания изображений и анализа лиц, чтобы как можно быстрее углубить наши знания.

Рассмотрим подробнее:

Academia

Алгоритм GaussianFace, разработанный в 2014 году исследователями из Китайского университета Гонконга, получил 98 баллов по идентификации лица.52% по сравнению с 97,53%, достигнутыми людьми. Превосходный рейтинг, несмотря на недостатки в отношении требуемого объема памяти и времени вычислений.

Facebook и Google

В 2014 году Facebook анонсировал свою программу DeepFace , которая может определять, принадлежат ли два сфотографированных лица одному и тому же человеку, с точностью 97,25%. При прохождении того же теста люди правильно отвечают в 97,53% случаев, что всего на 0,28% лучше, чем программа Facebook.

В июне 2015 года Google пошел еще дальше с FaceNet. На широко используемом наборе данных «Помеченные лица в дикой природе» (LFW) FaceNet достиг нового рекорда точности 99,63% (0,9963 ± 0,0009).
Используя искусственную нейронную сеть и новый алгоритм, компании из Маунтин-Вью удалось связать лицо с его владельцем с почти идеальным результатом.

Эта технология встроена в Google Фото и используется для сортировки изображений и автоматической пометки их на основе опознанных людей.Доказав свою важность в сфере биометрии, вскоре последовал онлайн-выпуск неофициальной версии с открытым исходным кодом, известной как OpenFace.

Microsoft, IBM и Megvii

Исследование, проведенное исследователями Массачусетского технологического института в феврале 2018 года, показало, что инструменты Microsoft, IBM и китайской компании Megvii (FACE ++) имеют высокий процент ошибок при идентификации темнокожих женщин по сравнению с более светлокожими мужчинами.

В конце июня 2018 года Microsoft объявила в своем блоге, что существенно улучшила свою технологию предвзятого распознавания лиц.

Amazon

В мае 2018 года Ars Technica сообщила, что Amazon уже активно продвигает свой облачный сервис распознавания лиц под названием Rekognition в правоохранительных органах. Решение может распознать до 100 человек на одном изображении и может выполнять сопоставление лиц с базами данных, содержащими десятки миллионов лиц.

В июле 2018 года Newsweek сообщил, что технология распознавания лиц Amazon ложно идентифицировала 28 членов Конгресса США как людей, арестованных за преступления.

Основные поставщики технологий биометрического сопоставления

В конце мая 2018 года Управление науки и технологий внутренней безопасности США опубликовало результаты спонсируемых тестов в испытательном центре Мэриленда (MdTF). В ходе этих реальных испытаний была измерена производительность 12 систем распознавания лиц в коридоре размером 2 на 2,5 м.

Решение

Thales, использующее программное обеспечение для распознавания лиц (LFIS), показало отличные результаты со скоростью распознавания лиц 99.44% менее чем за 5 секунд (против в среднем 68%), уровень истинной идентификации поставщика 98% менее чем за 5 секунд по сравнению со средним показателем 66%. Кроме того, коэффициент ошибок составил 1% по сравнению со средним показателем 32%.

Март 2018 г. — Тестирование в реальном времени с участием более 300 добровольцев позволило выявить наиболее эффективные технологии распознавания лиц.

Подробнее о тестах производительности: В отчете NIST (Национальный институт стандартов и технологий), опубликованном в ноябре 2018 года, подробно описывается точность распознавания 127 алгоритмов и производительность ассоциируется с именами участников.

Текущий тест поставщиков распознавания лиц (FRVT) 3, проведенный NIST в конце 2019 года, дает дополнительные результаты. См. Отчет NIST.

NIST также продемонстрировал, что лучшие алгоритмы распознавания лиц не имеют расовых или половых предубеждений, как сообщалось в январе 2020 года ITIF. Критики ошибались.

Середина июня 2020 года, IBM заявила, что больше не будет предлагать технологию распознавания лиц и прекратит свои исследования и разработки. Microsoft получила решения для распознавания лиц от правоохранительных органов США.

В сообщении в блоге, опубликованном 10 июня, Amazon вводит годовой мораторий на использование своей технологии полицией. Гигант электронной коммерции заявил, что пришло время для принятия федеральных законов и защиты прав человека и гражданских свобод в этой сфере.

В отчетах NIST (август 2020 г. и март 2021 г.), озаглавленных «Точность распознавания лиц с лицевыми масками с использованием алгоритмов после COVID-19», мы ясно видим, как алгоритмы менее чем за год увеличивают свою производительность.Однако среди лучших многие до сих пор не могут идентифицировать лица в маске (от 10% до 40% ложного несоответствия).

Обнаружение и распознавание эмоций на лице

Распознавание эмоций (из изображений в реальном времени или статических изображений) — это процесс сопоставления выражений лица с определения эмоций , таких как отвращение, радость, гнев, удивление, страх или печаль на человеческом лице, с помощью программного обеспечения для обработки изображений.

Распознавание эмоций на лице пользуется большой популярностью благодаря широкому кругу потенциальных применений.

Это отличается от распознавания лиц, цель которого — идентифицировать человека, а не эмоцию.

Выражение лица может быть представлено геометрическими элементами или особенностями внешнего вида, параметрами, извлеченными из преобразованных изображений, такими как собственные лица, динамические модели и 3D-модели.

Провайдеры

включают Kairos (распознавание лиц и эмоций для брендового маркетинга), Noldus, Affectiva, Sightcorp и Nviso.

# 2 Обучение обучению посредством глубокого обучения

Общей чертой всех этих прорывных технологий является искусственный интеллект (ИИ) и, точнее, глубокое обучение, при котором система может учиться на данных.

Почему это важно?

Это центральный компонент алгоритмов последнего поколения, разработанных Thales и другими ключевыми игроками. В нем хранится секрет обнаружения лиц, отслеживания лиц, сопоставления лиц и перевода разговоров в реальном времени.

Результат?

Системы распознавания лиц постоянно совершенствуются.

Согласно недавнему отчету NIST, за последние пять лет (2013–2018 гг.) Был достигнут значительный прирост точности распознавания, и он превосходит улучшения, достигнутые в период 2010–2013 гг.

Большинство алгоритмов распознавания лиц в 2018 году превзошли самый точный алгоритм конца 2013 года.

В своем тесте 2018 года NIST обнаружил, что 0,2% поисков в базе данных из 26,6 миллионов фотографий не соответствовали правильному изображению, по сравнению с 4% в 2014 году.

Есть еще кое-что.

В тестах NIST 2020 года лучший алгоритм идентификации лица имеет коэффициент ошибок 0,08% — это меньше одной ошибки на 1000 изображений. (источник: Насколько точны системы распознавания лиц, CSIS)

Да, вы правильно поняли.

Это 50-кратное улучшение за шесть лет.

Подумайте об этом так:

Алгоритмы искусственной нейронной сети помогают повысить точность алгоритмов распознавания лиц.

# 3 Рынки распознавания лиц

Рынки распознавания лиц

По оценкам исследования, опубликованного в июне 2019 года, к 2024 году мировой рынок распознавания лиц принесет доход в размере 7 миллиардов долларов, поддерживаемый среднегодовым темпом роста (CAGR) в 16% в период 2019-2024 годов.

На 2019 год рынок оценивался в 3,2 миллиарда долларов.

Двумя наиболее значительными движущими силами этого роста являются наблюдение в государственном секторе и множество других приложений в различных сегментах рынка.

Согласно исследованию, ведущих поставщиков распознавания лиц включают :

Accenture, Aware, BioID, Certibio, Fujitsu, Fulcrum Biometrics, Thales, HYPR, Idemia, Leidos, M2SYS, NEC, Nuance, Phonexia и Smilepass.

Основные приложения для распознавания лиц можно разделить на три основные категории.

Для чего используется распознавание лиц?

Вот три основные категории приложений, в которых используется распознавание лиц.

1. Безопасность — правоохранительные органы

Судебные специалисты могут использовать автоматизированные системы биометрической идентификации (ABIS) для сравнения нескольких типов биометрии.

На этом рынке наблюдается рост активности по борьбе с преступностью и терроризмом.

Преимущества систем распознавания лиц для полиции очевидны: обнаружение и предотвращение преступлений.

• Распознавание лиц используется при выдаче документов, удостоверяющих личность, и, чаще всего, в сочетании с другими биометрическими технологиями, такими как отпечатки пальцев (предотвращение мошенничества с удостоверениями личности и кражи личных данных).
• Face match используется при пограничных проверках для сравнения портрета на оцифрованном биометрическом паспорте с лицом владельца. В 2017 году компания Thales отвечала за поставку новых автоматизированных контрольно-пропускных пунктов для системы PARAFE (автоматизированный ускоренный переход на внешних границах) в аэропорту Руасси-Шарль-де-Голль в Париже .Это решение было разработано, чтобы облегчить переход от распознавания отпечатков пальцев к распознаванию лиц в течение 2018 года.
• Биометрические данные лица могут также использоваться в полицейских проверках , хотя их использование строго контролируется в Европе. В 2016 году «человек в шляпе», ответственный за теракты в Брюсселе, был идентифицирован благодаря программе распознавания лиц ФБР. Полиция Южного Уэльса применила его в финале Лиги чемпионов УЕФА в 2017 году.
• В Соединенных Штатах 26 штатов (а, возможно, и 30) разрешают правоохранительным органам проводить поиск в своих базах данных, содержащих водительские права и фотографии на документы.У ФБР есть доступ к фотографиям водительских прав 18 штатов.
• Дроны в сочетании с воздушными камерами предлагают интересную комбинацию для распознавания лиц, применяемую на больших площадях во время массовых мероприятий. Согласно журналу Keesing Journal of Documents and Identity за июнь 2018 года, некоторые системы парящих дронов могут нести 10-килограммовую линзу камеры, которая может идентифицировать подозреваемого на расстоянии от 800 метров до высоты 100 метров. Поскольку дрон может быть подключен к земле через кабель питания, он имеет неограниченный источник питания .Связь с наземной системой управления перехватить невозможно, так как она также использует кабель.
• Системы видеонаблюдения с распознаванием лиц могут повысить производительность при выполнении задач общественной безопасности. Проиллюстрируем это четырьмя примерами:

1. Найдите пропавших без вести детей и дезориентированных взрослых.
2. Выявить и найти эксплуатируемых детей.
3. Выявление и отслеживание преступников.
4. Поддержите и ускорьте расследования.

1.Найдите пропавших без вести детей и дезориентированных взрослых.

Системы видеонаблюдения с распознаванием лиц могут значительно ускорить усилия операторов, позволяя им добавлять эталонную фотографию, предоставленную родителями пропавшего ребенка, и сопоставлять ее с прошлыми появлениями этого лица, снятыми на видео. Полиция может использовать распознавание лиц для поиска видеопоследовательностей (она же видеоаналитика ) предполагаемого местоположения и времени, когда ребенок был объявлен пропавшим без вести.

Узнайте больше о том, как полиция Дели использовала систему распознавания лиц, чтобы найти 3000 пропавших без вести детей за 4 дня.

Полицейские могут лучше определить передвижения ребенка, прежде чем пропасть без вести, и определить, где его / ее видели в последний раз. Оповещение в режиме реального времени может вызвать тревогу при совпадении, после чего полиция может подтвердить его точность и предпринять необходимые действия для восстановления пропавших без вести детей. Тот же процесс может быть применен для дезориентированных пропавших без вести взрослых (например, с деменцией, амнезией, эпилепсией или болезнью Альцгеймера).

2. Выявить и найти эксплуатируемых детей.

Выделение появления конкретных людей в видеопоследовательности имеет решающее значение. Это может ускорить работу следователей по делам об эксплуатации детей, а также по делам.

Видеоаналитика может помочь построить хронологию, отслеживать активность на карте, раскрывать детали и обнаруживать неочевидные связи между игроками в деле.

3. Выявление и отслеживание преступников.

Распознавание лиц CCTV может использоваться, чтобы полиция могла отслеживать и опознавать прошлых преступников подозреваемых в совершении дополнительных правонарушений.Полиция также может предпринять профилактических мероприятий . Используя изображение известного преступника из видео или внешнего изображения (или базы данных), операторы могут обнаруживать совпадения в живом видео и реагировать, пока не стало слишком поздно.

4. Поддержка и ускорение расследования.

Системы видеонаблюдения с распознаванием лиц могут использоваться для поддержки следователей, ищущих видеодоказательства после инцидента.

Способность изолировать подозреваемых и людей по внешнему виду имеет решающее значение для ускорения рассмотрения следователями видеодоказательств для выявления соответствующих деталей.Они могут лучше понять, как развивались ситуации.

2. Здравоохранение

В этой области достигнуты значительные успехи.

Благодаря глубокому обучению и анализу лиц уже можно:

• более точно отслеживать прием лекарств пациентом
• выявлять генетические заболевания, такие как синдром ДиДжорджи, с вероятностью успеха 96,6%
• поддерживают процедуры обезболивания.

3.Банковское дело и розничная торговля

Эта область, несомненно, является той, где использование распознавания лиц было наименее ожидаемым. И все же, вполне возможно, это обещает больше всего.

Знай своего клиента (KYC) с распознаванием лиц онлайн наверняка станет горячей темой в 2021 году.

Почему?

Потому что 64% ​​основных текущих счетов были открыты онлайн во втором квартале 2020 года (и 36% в филиалах) только в Соединенных Штатах.

Пандемия ускорила эту развивающуюся динамику, и многие отделения временно закрыты.

Кроме того, растущее использование мобильных устройств побуждает компании сосредоточить внимание на мобильных устройствах и разработать , полностью удобные для использования на мобильных устройствах. .

Во время процесса селфи, чтобы избежать мошенничества с использованием статического изображения, технология должна обеспечивать обнаружение живости.

Обнаружение живости доказывает, что селфи сделан живым человеком.

Результат?

Приспосабливаясь к текущим предпочтениям клиентов, финансовые учреждения (ФИ) инвестируют в цифровую адаптацию через онлайн и мобильные каналы.

Распознавание лиц с определением живучести упрощает онлайн-регистрацию и процедуры KYC. Thales — крупный поставщик решений для проверки личности, включая эту функцию.

Согласно Forbes, открытие цифровых счетов (DAO) было самой популярной технологией в банковском деле третий год подряд. Около 80% всех финансовых учреждений добавляют новые системы DAO или улучшают свои существующие в 2020 и 2021 годах.

Эта важная тенденция сочетается с последними маркетинговыми достижениями в области обслуживания клиентов.

Размещая камеры в торговых точках, теперь можно анализировать поведение покупателей и улучшать процесс покупки.

Как именно?

Подобно системе, недавно разработанной Facebook , персоналу отдела продаж предоставляется информация о клиентах, взятая из их профилей в социальных сетях, для создания профессионально настроенных ответов.

Американский универмаг Saks Fifth Avenue уже использует такую ​​систему. Сообщается, что магазины Amazon Go используют его.

Сколько времени до оплаты селфи?

С 2017 года KFC, американский король жареной курицы, и китайский розничный и технический гигант Alibaba тестируют платежное решение с распознаванием лиц в Ханчжоу, Китай.

В марте 2021 года 52 магазина «Перекресток» (Перекрёсток) от розничной группы X5 запустили бесконтактную оплату по лицу для кассовых терминалов самообслуживания с платежной системой Visa и Сбербанком.

По данным Yahoo!, к концу года платежная система с распознаванием лиц будет использоваться в 3000 магазинах.

Есть еще кое-что.

москвичей смогут оплачивать проезд в метро, ​​по данным Интерфакса, в конце 2021 года.

# 4 Отображение новых пользователей

В то время как Соединенные Штаты в настоящее время предлагают самый большой рынок возможностей распознавания лиц, в Азиатско-Тихоокеанском регионе наблюдается самый быстрый рост в этом секторе. Китай и Индия лидируют.

Распознавание лиц в Китае

Технология распознавания лиц — новая горячая тема в Китае, от банков и аэропортов до полиции.

Сейчас власти расширяют программу солнцезащитных очков с распознаванием лиц, поскольку полиция начинает использовать их на окраинах Пекина.

China также создает и совершенствует сеть видеонаблюдения по всей стране.

По данным CNBC, на конец 2018 года использовалось более 200 миллионов камер наблюдения, а к 2021 году ожидается более 500 миллионов.

Аппарат для распознавания лиц в китайских городах является символом этого шага.

Это связано с системой социального кредита , которую разрабатывает китайское правительство.

В ТОП-10 городов с наибольшим количеством уличных камер на человека лидируют Чунцин, Шэньчжэнь, Шанхай, Тяньцзинь и Цзинань.

По данным Guardian от 2 декабря 2019 года, Лондон занимает 6 место, а Атланта — 10.

Есть еще кое-что.

Китайская полиция работает с такими компаниями искусственного интеллекта, как Yitu, Megvii (в партнерстве с Huawei), SenseTime и CloudWalk, согласно The New York Times от 14 апреля 2019 года.

Амбиции Китая в области искусственного интеллекта (и технологии распознавания лиц) высоки.Страна стремится стать мировым лидером в области искусственного интеллекта к 2030 году.

Удивительно, но China обеспечивает надежную защиту биометрических данных от частных лиц И увеличивает доступ правительства к личной информации.

Об этом парадоксе свидетельствует эксперт по вопросам конфиденциальности Эммануэль Перно-Леплей в своем отчете от 2 ноября 2020 года.

Распознавание лиц в Азии

Распознавание лиц станет важной темой Олимпийских игр 2020 года в Токио (перенесенных на сентябрь 2021 года).Эта технология будет использоваться для идентификации уполномоченных лиц и автоматического предоставления им доступа, повышая их опыт и безопасность. Он также используется в Японии для облегчения доступа к мобильному банкингу.

В Сиднее система распознавания лиц проходит испытания в аэропортах, чтобы помочь людям проходить процедуры безопасности намного быстрее и безопаснее.

В Индии проект Aadhaar является крупнейшей биометрической базой данных в мире. По состоянию на конец марта 2021 года он уже предоставляет уникальный цифровой идентификационный номер 1,29 миллиардам жителей.

UIDAI, ответственный орган, объявил, что аутентификация по лицу будет запущена поэтапно.

В настоящее время тестируется для финансовых услуг (октябрь 2020 г.)

Аутентификация по лицу будет доступна как дополнительная услуга в режиме слияния и еще один фактор аутентификации, такой как отпечаток пальца, радужная оболочка глаза или TOTP.

Индия также может развернуть самую обширную в мире систему распознавания лиц в 2021 году.

Национальное бюро регистрации преступлений (NCRB) опубликовало запрос предложений на разработку общенациональной системы распознавания лиц.

Согласно 160-страничному документу, система будет централизованным веб-приложением, размещенным в центре обработки данных NCRB в Дели. Он будет доступен для доступа во все полицейские участки.

Он автоматически идентифицирует людей по видео и изображениям с камер видеонаблюдения. Бюро заявляет, что это поможет полиции поймать преступников, найти пропавших без вести и опознать трупы.

Другие крупные проекты

В Бразилии Высший избирательный суд ( Tribunal Superior Eleitoral ) участвует в общенациональном проекте сбора биометрических данных. Целью является создание биометрической базы данных и уникальных идентификационных карт, в которых будет записана информация о 140 миллионах граждан.

В Африке Габон, Камерун и Буркина-Фасо выбрали компанию Thales для решения проблем биометрической идентификации, в частности, для уникальной идентификации избирателей.

Центральный банк России с 2017 года внедряет общенациональную программу по сбору лиц, голосов, сканирований радужной оболочки глаза и отпечатков пальцев.

Но этот процесс продвигается очень медленно, согласно веб-сайту Biometricupdate от 13 марта 2019 года.

К концу 2019 года

Москва претендует на одну из крупнейших в мире сетей видеонаблюдения, состоящую из 160 000 камер наблюдения и которая будет оснащена технологией распознавания лиц в целях общественной безопасности.

Внедрение началось в январе 2020 года.

Российское законодательство не регулирует обнаружение и анализ лиц без согласия пользователя.

# 5 Когда распознавание лиц укрепляет правовую систему

На этические и социальные проблемы, связанные с защитой данных, радикально влияет использование технологий распознавания лиц.

Действительно ли эти технологические достижения, достойные научно-фантастических романов, угрожают нашей свободе?

И наша анонимность?

Защита биометрических данных ЕС и Великобритании

В Европе и Великобритании Общий регламент по защите данных (GDPR) обеспечивает строгую основу для этой практики.

Ни о каком расследовании частной жизни гражданина или его деловых привычек не может быть и речи, и любое такое посягательство на частную жизнь влечет за собой суровые наказания.

Применимый с мая 2018 года, GDPR поддерживает принцип согласованной европейской системы, в частности, защищает право на забвение и предоставление согласия посредством четких позитивных действий.

Да, вы читали хорошо. Есть один закон для 500 миллионов человек .

Эта директива не может не иметь международных последствий.

Защита биометрических данных в США

В Америке штат Вашингтон стал третьим штатом США (после Иллинойса и Техаса), официально защитившим биометрические данные с помощью нового закона, принятого в июне 2017 года.

По состоянию на январь 2020 года Калифорния была четвертым штатом.

Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA), принятый в июне 2018 года и вступивший в силу с 1 января 2020 года, окажет серьезное влияние на права на неприкосновенность частной жизни и защиту потребителей не только для жителей Калифорнии, но и для всей страны.

Закон часто представляет собой модель федерального закона о конфиденциальности данных.

В этом смысле CCPA может стать таким же значимым, как GDPR .

В июле 2018 года Брэдфорд Л. Смит, президент Microsoft, сравнил технологию распознавания лиц с такими продуктами, как строго регулируемые лекарства, и призвал Конгресс изучить ее и контролировать ее использование.

В мае 2019 года представитель США Александрия Окасио-Кортес выразила свои «абсолютные» опасения на недавнем заседании комитета по технологии распознавания лиц (влияние на наши гражданские права и свободы).

Закон штата Нью-Йорк под названием «Остановить взлом и улучшить безопасность электронных данных» (SHIELD) вступил в силу 21 марта 2020 года.Это требует реализации программы кибербезопасности и мер защиты жителей штата Нью-Йорк.

Закон применяется к предприятиям, которые собирают личную информацию жителей Нью-Йорка.

Теперь Нью-Йорк стоит рядом с Калифорнией.

Запреты на распознавание лиц (Сан-Франциско, Сомервилль, Окленд, Сан-Диего, Бостон, Портленд)

Проблемы конфиденциальности и гражданских прав в стране обострились, поскольку распознавание лиц набирает популярность в качестве инструмента правоохранительных органов, и 6 мая 2019 года Сан-Франциско проголосовали за запретить распознавание лиц .

Это первый в своем роде запрет на использование распознавания лиц.

Постановление о борьбе с слежкой, подписанное Наблюдательным советом Сан-Франциско, запрещает городским агентствам, включая полицию Сан-Франциско, использовать эту технологию с июня 2019 года.

Да, это включает правоохранительные органы.

Есть еще кое-что.

Как сообщает Boston Globe 27 июня 2019 года, городской совет Сомервилля (Массачусетс) проголосовал за запрет распознавания лиц, что сделало город вторым сообществом, принявшим такое решение.

Вспенить, промыть, повторить.

• 16 июля 2019 года город Окленд (Калифорния) принял такое же решение и стал третьим городом США, запретившим использование технологии распознавания лиц. Интересно отметить, что полицейское управление Окленда не использует эту технологию и не планировало ее использовать.
• Сан-Диего приняла такое же решение в конце декабря 2019 года в преддверии нового закона Калифорнии. Этот новый закон (Закон о собрании 215) о распознавании лиц и другом биометрическом наблюдении) прямо запрещает использование нательных камер полиции в Калифорнии.Запрет действует на три года с 1 января 2020 года.
• 24 июня 2020 года Boston проголосовали за запрет полиции слежения за лицом, как сообщает Boston Herald.
• Портленд (Орегон) принял решение о своем запрете 9 сентября 2020 года. Город стал первым городом, который распространил его на «частные лица в местах общественного пользования», такие как частные магазины. (CNN).
• Законодательный орган штата Вирджиния рассматривает (апрель 2021 года) новый законопроект (HB 2031), который запрещает правоохранительным органам продолжать использовать программное обеспечение для распознавания лиц после 1 июля 2021 года.

После вынесения постановлений Сан-Франциско, Соммервилля, Окленда, а теперь и Сан-Диего, Бостона и Портленда, дебаты усиливаются во многих городах, и не только в США

.

В Европе в конце августа 2019 года Управление по защите данных Швеции приняло решение запретить технологию распознавания лиц в школах, а оштрафовало местную среднюю школу на (первое наказание GDPR в стране).

Как лучше регулировать появляющиеся технологии?

Итак,

• Следует ли другим городам или странам последовать этому примеру?
• Является ли запрет просто «кнопкой паузы» для более точной оценки рисков?
• Это шаг назад для общественной безопасности?
• Есть ли политический вакуум? На каком уровне?

Следите за результатами всех этих обсуждений, поскольку Конгресс США получает давление со стороны активистов с требованием запретить технологию и со стороны поставщиков с целью регулирования .

Но по состоянию на январь 2021 года федеральная правовая база для решения этой проблемы все еще отсутствует.

Комиссия ЕС планирует принять меры в отношении неизбирательного использования технологии распознавания лиц. Президент Европейской комиссии Урсула фон дер Ляйен хочет скоординированного подхода к человеческим и этическим последствиям искусственного интеллекта. Она пообещала очень скоро опубликовать проект закона об ИИ.

Окончательная версия официального документа Европейской комиссии доступна в Интернете.

И снова вопросы конфиденциальности, согласия и ползучести функций (данные, собранные для одной цели, используются для другой), являются центральными в дискуссии.

Узнайте больше о законах о защите биометрических данных (с точки зрения ЕС, Великобритании и США) в нашем досье биометрических данных.

Индия и ее национальная система биометрической идентификации, Aadhaar

В Индии, благодаря решению Путтасвами, вынесенному 27 августа 2017 года, Верховный суд закрепил право на неприкосновенность частной жизни в конституции страны.Это решение изменило баланс отношений между гражданином и государством и поставило новую задачу для расширения проекта Aadhaar.

Тем не менее, правительство Индии одобрило использование биометрической программы EID в стране частными организациями 28 февраля 2019 года.

Эффект отскока: правовая система и ее профессии становятся еще сильнее.

Как послы и хранители регулирования защиты данных, сотрудники по защите данных стали необходимыми для бизнеса и стали очень востребованной ролью.

# 6 Повстанцы — хакеры по распознаванию лиц

Несмотря на этот технический и юридический арсенал, предназначенный для защиты данных, граждан и их анонимности , критические голоса все еще раздаются.

Некоторые стороны обеспокоены и встревожены этими событиями. Некоторые приняли меры.

Но можно ли обмануть распознавание лиц?

• В России Григорий Бакунов изобрел решение, позволяющее постоянно убегать от глаз, наблюдая за нашими движениями, а сбивает с толку устройства распознавания лиц .Он разработал алгоритм, который создает специальный макияж, чтобы обмануть программу. Однако он решил не выводить свой продукт на рынок, осознав, насколько легко преступники могут его использовать.

• В Германии берлинский художник Адам Харви придумал похожее устройство, известное как CV Dazzle. Сейчас он работает над одеждой с выкройкой для предотвращения обнаружения . Камуфляж Hyperface включает в себя узоры на ткани, такие как глаза и рот, чтобы обмануть систему распознавания лиц.

• В конце 2017 года вьетнамская компания успешно использовала маску для взлома функции распознавания лиц Face ID на iPhone X от Apple. Однако этот взлом слишком сложен для реализации для крупномасштабного использования.

• Примерно в то же время исследователи из немецкой компании раскрыли взлом, который позволил им обойти проверку подлинности лица Windows 10 Hello путем печати аксиального изображения f в инфракрасном диапазоне .

• Forbes объявил в статье от мая 2018 года, что исследователи из Университета Торонто разработали алгоритм для нарушения работы программного обеспечения распознавания лиц (также известного как фильтр конфиденциальности).

• В августе 2020 года Verge подробно описал «маскирующее» приложение под названием Fawkes. Программа незаметно искажает ваши селфи и другие фотографии, которые вы можете оставлять в социальных сетях. Инструмент поступил из Sand Lab Чикагского университета.

Короче говоря, пользователь может применить фильтр, который изменяет определенные пиксели изображения, прежде чем размещать его в сети. Эти изменения незаметны для человеческого глаза, но очень сбивают с толку алгоритмы распознавания лиц.

• В ноябре 2020 года компания Generated Media предоставила инструмент под названием Anonymizer.Программа создает серию синтетических портретов из изображения, которое вы можете загрузить. По данным веб-сайта tnw, изображения математически похожи на ваше лицо и выглядят как вы, но обманывают программное обеспечение для распознавания лиц. Это может быть интересным решением, чтобы обмануть такие системы, как Clearview AI, которые удаляют миллионы лиц из социальных сетей (узнайте больше о споре о Clearview AI).

Мы протестировали Анонимайзер 27 ноября 2020 года. Но 40+ двойников, которые мы получили, были, однако, далеко не похожи на исходный портрет, загруженный .

Интересный эксперимент Томаса Смита, опубликованный 28 января 2021 года, показал простой способ сделать вас невидимым.

Согласно его тестам, в одноразовой маске и непрозрачных солнцезащитных очках — мощная комбинация, которая сделает вас невидимым.

Почему?

В этом случае системам FR отказывается слишком много ценной информации (рот, нос, глаза, брови), чтобы провести точное сравнение лиц.

Промышленность работает над механизмами защиты от спуфинга, и группы стандартизации специально определили две темы:

1. Убедитесь, что снято изображение человека, а не фотографии (2D), видеоэкрана (2D) или маски (3D) (проверка живости или определение живости)
2. Убедитесь, что изображения лиц ( преобразованных портретов ) двух или более лиц не были объединены в справочный документ, например, паспорт.

# 7 Далее вместе — к гибридным решениям

Решения для идентификации и аутентификации будущего будут заимствовать все аспекты биометрии.

Это приведет к созданию биометрической смеси , способной гарантировать полную безопасность и конфиденциальность для всех участников экосистемы.

В этом заключается дух Thales Gemalto IdCloud Fraud Prevention, программного обеспечения для оценки рисков и обнаружения мошенничества при платежах.

В этом решении геолокация , IP-адреса (используемое устройство) и шаблон ввода нс могут создать сильную комбинацию для безопасной аутентификации пользователей для онлайн-банкинга или услуг электронного правительства.

Это седьмое направление принадлежит нам.

Наша работа — вместе предвидеть это и реализовывать с помощью биометрических проектов с высокой добавленной стоимостью.

Thales специализируется на биометрических технологиях почти 30 лет. Компания всегда сотрудничала с лучшими игроками в области исследований, этики и биометрических приложений.

Распознавание лиц и вы.

Теперь ваша очередь.

В предстоящие месяцы впереди много изменений.

Действительно, мы не можем утверждать, что можем предсказать все важные темы, которые возникнут в ближайшем будущем.

Можете ли вы заполнить некоторые пробелы?

Если вы хотите что-то сказать о распознавании лиц, технологиях или тенденциях, задать вопрос или просто нашли эту статью полезной, оставьте комментарий в поле ниже.

Мы также будем рады любым предложениям о том, как это можно улучшить, или предложениям для будущих статей.

Мы с нетерпением ждем вашего ответа.

Что такое распознавание лиц и насколько оно зловещее? | Биометрия

Что такое распознавание лиц?

Технология распознавания лиц широко распространилась.Он есть на Facebook, где есть фотографии с воссоединения класса, свадьбы кузена и летней вечеринки в офисе. Google, Microsoft, Apple и другие встроили его в приложения для составления альбомов людей, которые проводят время вместе.

Он проверяет, кто вы в аэропортах, и является новейшей биометрической системой для разблокировки вашего мобильного телефона, где есть множество приложений для распознавания лиц. Необходимо подтвердить свою личность для банковского перевода на сумму 1000 фунтов стерлингов? Просто посмотрите в камеру.

Новые приложения появляются постоянно.Хотите знать, кто стоит за дверью? Об этом вам сообщит видеодомофон с функцией распознавания лиц, если вы загрузили фотографию лица человека. Другие системы используются для обнаружения пропавших без вести и поимки бездельников, которые лгут о часах, которые они проводят в офисе. Рекламодатели, конечно же, не отчаиваются. Благодаря распознаванию лиц на рекламных щитах теперь можно показывать рекламу с учетом вашего пола, возраста и настроения.

Звучит как Большой Брат. Это инструмент наблюдения?

Иногда да.Китай использует распознавание лиц для расового профилирования, а его отслеживание и контроль над уйгурскими мусульманами было резко осуждено как позорное первое для правительства. Его камеры также обнаруживают и штрафуют пешеходов, проверяют учеников у школьных ворот и отслеживают их выражения на уроках, чтобы гарантировать они обращают внимание.

Россия тоже восприняла эту технологию. В Москве видеокамеры сканируют улицы в поисках «людей, представляющих интерес», и обсуждаются планы снабдить милицию очками, которые работают таким же образом.

Поступали сообщения о том, что Израиль использует распознавание лиц для скрытого отслеживания палестинцев в глубине Западного берега. Тем временем в Великобритании полиция столичного города и Южного Уэльса опробовала распознавание лиц, чтобы находить людей в толпе футболистов и регби, на городских улицах, а также на поминках и музыкальных фестивалях. Тейлор Свифт даже установила эту технологию на концерте в Калифорнии, чтобы отсеивать сталкеров.

Магазины все чаще устанавливают технологии для отпугивания и поимки воров.В следующем году он дебютирует на Олимпийских играх в Токио.

Как он повсюду попал?

Важную роль сыграли достижения в трех технических областях: большие данные, глубокие сверточные нейронные сети и мощные графические процессоры или графические процессоры.

Благодаря Flickr, Instagram, Facebook, Google и другим в Интернете хранятся миллиарды фотографий лиц людей, которые были собраны вместе в огромные наборы данных. Они используются для обучения глубоких нейронных сетей — основы современного искусственного интеллекта — обнаружению и распознаванию лиц.Вычислительная работа часто выполняется на графических процессорах, сверхбыстрых микросхемах, предназначенных для обработки графики. Но это не только новая яркая технология. В частности, за последнее десятилетие повсеместно были развернуты системы распознавания лиц, и данные, собранные с их помощью, помогли компаниям отточить свои технологии.

Как это работает?

Прежде всего, компьютер должен узнать, что такое лицо. Это можно сделать, обучив алгоритм, обычно глубокую нейронную сеть, на огромном количестве фотографий, на которых лица находятся в известных положениях.Каждый раз, когда алгоритму предоставляется изображение, он оценивает, где находится лицо. Сеть поначалу будет хламом, как пьяный играющий прикалывать хвостом ослу. Но если это сделать несколько раз, алгоритм улучшится и в конечном итоге овладеет искусством распознавания лиц. Это этап обнаружения лица.

Далее идет распознавание. Это делается по-разному, но обычно используют вторую нейронную сеть. Он получает серию изображений лиц и учится — в течение многих раундов — как лучше всего отличить одно от другого.Некоторые алгоритмы явно отображают лицо, измеряя расстояния между глазами, носом и ртом и так далее. Другие отображают лицо, используя более абстрактные черты. В любом случае сеть выводит вектор для каждого лица — строку чисел, которая однозначно идентифицирует человека среди всех остальных в обучающем наборе.

При развертывании в реальном времени программное обеспечение работает с видеозаписями в реальном времени. Компьютер сканирует кадры видео, которые обычно снимаются в местах скопления людей, таких как входы на футбольные стадионы.Сначала он обнаруживает лица в кадре, а затем выдает векторы для каждого из них. Затем векторы лиц сравниваются с векторами лиц из списка наблюдения. Любые совпадения, которые очищают заданный порог, затем ранжируются и отображаются. В судебных процессах британской полиции типичный порог совпадения составлял 60%, но планку можно установить выше, чтобы уменьшить количество ложных срабатываний.

Это не единственный способ, которым полиция использует распознавание лиц. Если подозреваемый был задержан, полицейские могут загрузить его фотографию и выполнить поиск видеозаписей с камер видеонаблюдения, чтобы потенциально отследить передвижения подозреваемого к месту преступления.

Насколько это точно?

Лучшие системы впечатляют. Независимые тесты, проведенные Национальным институтом стандартов и технологий США (Nist), показали, что в период с 2014 по 2018 год системы распознавания лиц стали в 20 раз лучше находить совпадения в базе данных из 12 миллионов портретных фотографий. Частота отказов упала с 4% до 0,2% за период, значительный прирост точности произошел в основном благодаря глубоким нейронным сетям. Нист говорит, что сети привели к «промышленной революции» в распознавании лиц.

Но такая высокая производительность зависит от идеальных условий: где четкий и четкий снимок неизвестного человека сравнивается с базой данных других высококачественных фотографий. В реальном мире изображения могут быть размытыми или плохо освещенными, люди отводят взгляд от камеры, могут иметь шарф на лице или быть намного старше, чем на исходной фотографии. Все имеют тенденцию к снижению точности.

Как показали тесты Nist, технология плохо справляется с близнецами, и даже лучшие алгоритмы сбивают их с толку.

А как насчет предвзятости?

Смещение давно преследует алгоритмы распознавания лиц. Проблема возникает, когда нейронные сети обучаются на разном количестве лиц разных групп людей. Таким образом, если система обучена миллиону белых мужских лиц, но меньшему количеству женщин и цветных людей, она будет менее точной для последних групп. Меньшая точность означает больше ошибочных определений и потенциально больше людей будут ошибочно остановлены и допрошены.

В прошлом году Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) обнаружил, что программа Amazon Rekognition ошибочно идентифицировала 28 членов Конгресса как людей, которые ранее были арестованы.Он непропорционально неверно идентифицировал афроамериканцев и латиноамериканцев. Amazon заявила, что ACLU использовал неправильные настройки.

Полицейские процессы выявили и другие недостатки распознавания лиц. Обзор испытаний в Южном Уэльсе, проведенный Кардиффским университетом, показал, что система NeoFace NEC зависала, отставала и давала сбой, когда на экране было полно людей, и работала хуже в пасмурные дни и ближе к вечеру, потому что камеры увеличивали свою светочувствительность, делая кадры более «шумный».

За 55 часов развертывания система выявила 2 900 потенциальных совпадений, из которых 2 755 были ложными. Полиция произвела 18 арестов, используя эту систему, но в отчете Кардиффа не указывается, были ли предъявлены обвинения кому-либо из лиц.

Валлийское исследование выявило еще одну проблему для распознавания лиц: ягнят. Не беглецы с фермы, а случайные люди из списка наблюдения выглядят так же, как и многие другие. Сканируя толпу на уэльских матчах по регби, система NeoFace 10 раз обнаруживала одну женщину в списке наблюдения полиции Южного Уэльса.Никто из них не был ею.

У кого есть технология?

Технологические фирмы по всему миру разрабатывают распознавание лиц, но лидерами являются США, Россия, Китай, Япония, Израиль и Европа. Некоторые страны восприняли эту технологию с большей готовностью, чем другие.

В Китае миллионы камер подключены к программному обеспечению для распознавания лиц, и Россия заявила о намерении расширить свои собственные сети видеонаблюдения. В Европе, как и везде, распознавание лиц нашло свое применение в магазинах для обнаружения воров и на предприятиях для наблюдения за персоналом и посетителями, но распознавание лиц в реальном времени в общественных местах все еще в основном находится на стадии испытаний.

В США полиция обычно использует распознавание лиц для поиска подозреваемых в видеозаписях с камер видеонаблюдения, а не в режиме реального времени. Но он становится все более распространенным. В отчете Джорджтаунского юридического центра по конфиденциальности и технологиям за 2016 год было обнаружено, что половина всех американцев находится в полицейских базах данных по распознаванию лиц, а это означает, что алгоритмы выбирают подозреваемых из виртуальных групп 117 миллионов, в основном законопослушных граждан.

Что об этом сказано в законе?

Немного.В Великобритании нет закона, дающего право полиции использовать распознавание лиц, и нет государственной политики в отношении его использования. Это привело к тому, что Пол Уайлс, комиссар по биометрии, называет хаотичной ситуацией, когда полиция сама решает, где и когда уместно использовать распознавание лиц и что происходит с изображениями, которые снимают камеры.

Группа кампании, Liberty, призвала к полному запрету систем распознавания лиц в общественных местах, утверждая, что это разрушает конфиденциальность и заставляет людей менять свое поведение.Группа подала в суд на полицию Южного Уэльса за использование этой технологии. Аналогичные опасения были высказаны Университетом Эссекса в независимом обзоре использования столичной полицией функции распознавания лиц. Было обнаружено, что людей по ошибке останавливали, и предупреждали о «ползучей слежке», когда технология в конечном итоге используется для отслеживания людей, которые не разыскиваются судом. В отчете делается вывод, что распознавание лиц в реальном времени может противоречить законам о правах человека.

Еще одна область разногласий — это списки наблюдения. Несмотря на постановление Верховного суда 2012 года о том, что хранение изображений невинных людей является незаконным, полиция постоянно наращивает базу данных о 20 миллионах человек, многие из которых никогда не были признаны виновными в совершении преступления. Тем не менее изображения из базы данных и другие изображения, взятые из социальных сетей, используются для создания списков наблюдения для использования в системах распознавания лиц. В частном секторе ситуация еще более мрачная: магазины и предприятия решают, кто входит в секретные списки наблюдения, и обмениваются изображениями с другими фирмами.

В США ситуация не намного лучше. Только в пяти штатах есть законы, касающиеся использования распознавания лиц правоохранительными органами. Лоскутное одеяло законов означает, что, хотя полиция Сиэтла и город Сан-Франциско запретили распознавание лиц в реальном времени, офис шерифа в округе Марикопа, штат Аризона, загрузил фотографии и водительские права каждого жителя Гондураса в свой список для наблюдения за распознаванием лиц.

Что насчет других биометрических данных

В то время как технология распознавания лиц привлекла огромное внимание, полиция и другие организации внимательно изучают новые биометрические данные, помимо отпечатков пальцев и ДНК, которые однозначно идентифицируют людей.

Считается, что анализ текстуры кожи устраняет проблемы с распознаванием лиц, вызванные разными выражениями лица и частично закрытыми лицами, путем анализа расстояния между порами кожи. Он не тестировался, но разработчики утверждают, что он может быть достаточно хорош, чтобы различать близнецов.

Другой биометрический показатель, который интересует полицию, поскольку это можно сделать на расстоянии без участия человека, — это анализ походки. Как следует из названия, алгоритмы идентифицируют людей по уникальному стилю их походки, отражающему различия в анатомии, генетике, социальном происхождении, привычках и личности.

При распознавании вен оптические сканеры используются для картирования кровеносных сосудов на руке, пальце или глазу. Поскольку наши вены скрыты под кожей, сканеры сложно обмануть. Система Fujitsu PalmSecure использует карты вен для отслеживания перемещения сотрудников на различных предприятиях.

Распознавание громкоговорителей уже используется банками и HMRC для подтверждения личности людей, и его использование расширяется. В отличие от распознавания речи, которое переводит звуки в слова, распознавание говорящего обнаруживает уникальные акустические паттерны, создаваемые голосовым трактом человека и его речевыми привычками.

Что дальше?

Возможно, повсеместность. Американская компания Vuzix объединилась с дубайской фирмой NNTC для производства умных очков с распознаванием лиц. В рамах установлена ​​крошечная 8-мегапиксельная камера, которая сканирует лица прохожих и предупреждает владельца о любых совпадениях в базе данных на миллион человек. В Великобритании Wireless CCTV работает над нательными телекамерами полиции, которые делают то же самое. Недавний патент США идет дальше и описывает телекамеру полиции, которая начинает запись, когда обнаруживается лицо подозреваемого.

Тем временем технологические компании улучшают свои системы, чтобы они работали быстрее, с большим количеством лиц и со все более сложными изображениями, например, снятыми при плохом освещении или когда люди закрыты лицом. Хотя все еще в зачаточном состоянии, ведется работа над алгоритмами, которые могут идентифицировать людей в масках и других маскировках. Согласно биометрической стратегии Министерства внутренних дел на 2018 год, чтобы сделать системы распознавания еще более эффективными, биометрические данные лица будут объединены с другими, такими как голос и походка.Неудивительно, что идет гонка вооружений: исследователи из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге разработали свои собственные солнцезащитные очки, чтобы обмануть распознавание лиц: один исследователь-мужчина, который носил пару, был идентифицирован как Милла Йовович.

---

Дополнительная литература

Наше биометрическое будущее: технология распознавания лиц и культура наблюдения Келли А. Гейтс

Преступления будущего Марк Гудман

Конфиденциальность перед лицом слежки: Четвертая поправка к распознаванию лиц Технологии Военно-морская аспирантура

Справочник по распознаванию лиц Стэн З. Ли и Анил К. Джайн

Лицо: Визуальная одиссея Джессика Хельфанд (опубликовано в декабре)

Распознавание лиц в инфракрасном свете: всесторонний обзор методологий и баз данных

Реза Шоджа Гиасс получил награду B.Sc. Степень технологического университета Амиркабира (Тегеранский политехнический институт), Тегеран, Иран, в 2006 году и степень магистра наук. получил степень в Технологическом университете Шарифа, Тегеран, Иран, в 2009 году. После этого он присоединился к кафедре исследований MiviM (Multipolar Infrared Vision — Vision Infrarouge Multipolaire) в Канаде в Университете Лаваля, где он проводит исследования для получения степени доктора философии. Его основные исследовательские интересы лежат в области биометрии с особым упором на распознавание лиц, над которым он работает с 2006 года.В 2010 году он был номинирован Университетом Лаваля как один из восьми студентов по всем дисциплинам на получение самой престижной стипендии Канады — стипендии Ванье.

Огнен Аранджелович окончил факультет инженерных наук Оксфордского университета лучшим в своем классе. В 2007 году ему была присуждена степень доктора философии. степень Кембриджского университета. Проработав 4 года в качестве научного сотрудника Тринити-колледжа Кембриджа, он перешел в Университет Суонси в качестве преподавателя по визуальным вычислениям.В настоящее время он является старшим преподавателем Университета Дикина. Его основные исследовательские интересы — компьютерное зрение и машинное обучение, а также их приложения в различных областях науки. Он является членом Cambridge Overseas Trust и лауреатом нескольких наград за лучшую исследовательскую работу.

Абдельхаким Бендада получил докторскую степень в области машиностроения в 1995 году в Национальном политехническом институте Лотарингии во Франции. До того, как присоединиться к Национальному исследовательскому совету Канады в 1997 году, он в течение 2 лет работал научным сотрудником «Лаборатории энергетической и механической теории и прикладных исследований» также во Франции.В 2005 году он присоединился к кафедре электротехники и вычислительной техники в Университете Лаваля в Канаде в качестве профессора. Его текущие научные интересы сосредоточены на приложениях для получения многополярных инфракрасных изображений и соответствующей обработке изображений. Он является автором или соавтором более 100 и 80 статей для журналов и конференций, а также различных других работ в этих областях. В настоящее время он является членом профессиональной ассоциации инженеров Квебека. Он также входит в состав научных консультативных советов Международного журнала по электротехнике и энергетике, журнала Quantitative Infrared Thermography Journal и журнала Nature and Technology.

Copyright © 2014 Elsevier Ltd. Все права защищены.

Биометрические часы с функцией распознавания лиц

Создайте здоровую рабочую среду с помощью FaceIN — бесконтактных, гигиеничных часов рабочего времени сотрудников с функцией распознавания лиц.

Из-за COVID-19 и потенциального воздействия на бизнес в будущем компании меняют способ управления рабочим временем и посещаемостью, а также то, как их сотрудники приходят и уходят на работу.Изменения, которые помогают защитить здоровье и безопасность своих сотрудников. От организации удаленной работы (WFH) от управления хронометражем домашних сотрудников до усовершенствования протоколов гигиены на рабочем месте с использованием бесконтактных бесконтактных систем измерения времени с распознаванием лиц.

---

Лучшее решение для биометрических часов

Удобная на рабочем месте система биометрических часов FaceIN® заменяет обычные часы с отпечатками пальцев, сканерами радужной оболочки глаза и считывателями времени, обеспечивая более гигиеничное и простое в использовании решение.FaceIN® быстрее и надежнее, чем другие биометрические системы, проверяет лицо сотрудника за секунды, избавляя от необходимости использовать табели учета рабочего времени, значки, ключи или пин-коды.

---

Надежный. Останавливает удар друга сотрудника

С помощью часов распознавания лиц FaceIN сотрудники просто смотрят на дисплей часов, и в течение нескольких секунд их идентифицируют и регистрируют или отсчитывают.Система с двумя камерами FaceIN выполняет трехмерный анализ 60 точек на лице, уникальных для каждого сотрудника, поэтому система часов FaceIN полностью исключает нанесение ударов руками сотруднику, что приводит к более высоким затратам на рабочую силу. Точки лица сотрудников записываются и сохраняются в виде алгоритмов данных в часах времени. В результате данные о лице сотрудника собираются только в виде информации, закодированной в цифровом виде, поэтому их нельзя воспроизвести как фотографическое изображение.

---

Безупречное подключение с PayClock Online

Когда часы FaceIN подключены к сети Ethernet, программное обеспечение часов PayClock Online автоматически опрашивает часы и беспрепятственно переносит данные о сотрудниках в базу данных PayClock Online для редактирования, отчетности и интеграции с системами расчета заработной платы, такими как QuickBooks®, Paychex® и ADP® и многое другое.Биометрические часы с функцией распознавания лиц модели CT74 автоматически определяют доступность Интернета и переключаются в автономный режим при сбоях в Интернете. Эта функция позволяет вашим сотрудникам иметь полную функциональность в часах, поскольку CT74 сохраняет в памяти штампы сотрудников и другие транзакции до тех пор, пока снова не станет доступным Интернет-соединение.

---

Биометрические часы для сотрудников с распознаванием лиц, которые дают вам возможность выбора

Биометрические часы с функцией распознавания лиц CT74 — это следующая эволюция часов FaceIN PayClock Online для сотрудников.На 7-дюймовом сенсорном экране отображается крупное время и дата, а также интерактивные параметры экрана с функциями по запросу как для сотрудников, так и для руководителей. Вы можете выбрать из двух рабочих режимов в настройке часов CT74. Режим автоматической пробивки Сотрудники быстро идентифицируются с помощью бесконтактного распознавания лиц и просто регистрируются или отключаются, не касаясь часов или какого-либо дополнительного взаимодействия. С помощью опции «Интерактивный режим » сотрудники идентифицируются с помощью распознавания лиц, а затем им предоставляется выбор для интерактивных операций с сенсорным экраном, таких как: вход / выход часов; Трансферные отделения; Введите суммы; Просмотр статуса входа / выхода; Просмотр общего количества отработанных часов; Просматривать временные балансы льгот; Просматривайте текстовые сообщения или слушайте аудиосообщения.

---

Видео клиента FaceIN

Крис Паттерсон из Флоридского кардиологического и сосудистого медицинского центра рассказывает о преимуществах использования таймеров FaceIN для сотрудников с функцией распознавания лиц с PayClock Online.

---

Биометрия распознавания лиц для полностью безопасного контроля доступа

Биометрические часы с функцией распознавания лиц модели CT74 включают в себя встроенное реле с сухими контактами для дополнительного контроля доступа к двери, позволяющего вводить сотрудников в безопасные внутренние помещения.Вы можете выбрать только распознавание лиц, значок приближения или идентификацию с использованием ввода ПИН-кода и распознавания лиц в сочетании для идентификации сотрудников для доступа в безопасную среду или для входа / выхода.

---

Интернет-магазин аксессуаров

Выберите из полной линейки аксессуаров для часов FaceIN.От брелоков для ключей, значков и держателей для значков, соглашений о годовой поддержке и многого другого — всего, что вам нужно, чтобы настроить систему часов Lathem для вашего бизнеса. Заказывайте прямо в интернет-магазине Lathem. Аксессуары есть в наличии и доступны для немедленной отправки.

Магазин принадлежностей

Распознавание лиц ｜ Технологии ｜ Продукты и технологии ｜ Система безопасности Panasonic

Обладая основным механизмом, который может похвастаться высочайшей в мире производительностью распознавания лиц * ² , это высокоточное программное обеспечение распознавания лиц может идентифицировать лица, которые трудно распознать с помощью обычных технологий, включая лица под углом до 45 градусов влево или вправо или 30 градусов вверх или вниз, а также лица, частично скрытые солнцезащитными очками.

Кроме того, новое программное обеспечение имеет режим «iA (интеллектуальный автоматический)» * ³ , который автоматически регулирует настройки камеры для получения оптимальных изображений, наиболее подходящих для распознавания лиц. Когда он используется с сетевыми камерами Panasonic серии i-PRO EXTREME, установленными с «Лицензионным ключом на лучший снимок», который поставляется вместе с программным обеспечением, только «Лучшие снимки» будут отправляться на сервер для распознавания лиц. Комбинация основных устройств Panasonic и программного обеспечения для распознавания лиц максимизирует производительность основного механизма программного обеспечения для достижения высокоточного распознавания.К концу этого года компания планирует добавить функцию распознавания частично закрытых лиц с помощью хирургической маски, что сложно с обычными системами.

Кроме того, использование этого программного обеспечения с камерами, оснащенными функцией iA, позволяет выполнять анализ изображений на камере, а не на сервере, чтобы отправлять на сервер только лучшие изображения. Это приведет к снижению нагрузки на сервер и сеть, что приведет к снижению общих затрат на систему. Если к системе подключено 10 или более сетевых камер, затраты могут быть снижены примерно на 40–50% по сравнению с обычными системами, в которых не используется функция Best Shot.

Panasonic продолжит совершенствовать свои продукты, связанные с безопасностью / наблюдением, и предоставлять различные решения для удовлетворения все более разнообразных и развивающихся потребностей клиентов, такие как решения по распознаванию лиц для интегрированного управления с существующими системами видеонаблюдения. Предоставляя эти решения, компания стремится стать «полным интегратором», способным вносить свой вклад в работу клиентов на переднем крае.

Программное обеспечение для распознавания лиц Panasonic Deep Learning имеет следующие функции:
1.Высокая точность:
— Самый высокий в мире механизм распознавания лиц по оценке NIST (IJB-A face Challenge)
— Функция iA и изображения Best Shot максимизируют производительность механизма распознавания лиц и обеспечивают высокую точность распознавания

2. Снижение стоимости системы: отправляйте только изображения «Best Shot», чтобы снизить нагрузку на сервер и сеть.

3. Расширяемость системы:
— Зарегистрируйте до 30 000 лиц (доступно как опция)
— Интегрированное управление с системой видеонаблюдения i-PRO: Обеспечивает интегрированное управление системой распознавания лиц и существующей системой видеонаблюдения с одним и тем же графическим интерфейсом

Примечания:
* 1 FACEPRO является зарегистрированным товарным знаком или товарным знаком Panasonic i-PRO Sensing Solutions Co., Ltd. или Panasonic i-PRO Sensing Solutions Corporation of America.

* 2 В апреле 2017 года продукт достиг наивысшего уровня производительности распознавания лиц в мире в сравнительном тесте (Отчет об эффективности проверки лица IJB-A / Отчет о производительности задачи идентификации лица IJB-A) Национального института стандартов и технологий США (NIST). Стандарты и технологии) США, одного из самых авторитетных институтов в мире.

* 3 Функция, использующая технологию потребительских цифровых камер Panasonic «LUMIX» для захвата оптимальных изображений для распознавания лиц путем автоматического определения движущихся объектов, скорости движения, лиц и интенсивности света (независимо от того, является ли сцена днем ​​или ночью) на видео. это обычно трудно увидеть из-за движения объекта и подсветки, чтобы можно было оптимизировать настройки в реальном времени.

Ссылка: Panasonic запускает серверное программное обеспечение для распознавания лиц с использованием технологии глубокого обучения

Используйте технологию распознавания лиц ответственно и этично

Измените повествование о технологии распознавания лиц, внедрив строгие этические принципы.

Технология распознавания лиц ежедневно используется многими для доступа к своим мобильным телефонам, но признание распознавания лиц не всегда выходит за рамки личного использования.Многие юрисдикции приостановили использование этой технологии, поскольку она порождает сложные этические дилеммы.

«Существует сильное отрицательное отношение к использованию технологии распознавания лиц. Это рассматривается как вторжение в частную жизнь и шаг к массовому наблюдению », — говорит Фрэнк Буйтендейк, выдающийся вице-президент Gartner.

Что важнее, безопасность или уединение на улицах и в общественных зданиях? Надлежащее использование технологии распознавания лиц зависит от преобладающей культуры, этики, законодательства и практики.

Подробнее: Как предотвратить опасности ИИ с помощью этического ИИ

Gartner Data & Analytics Summit

Объективные идеи, стратегические советы и практические инструменты, которые помогут лидерам в области данных и аналитики достичь своих наиболее важных приоритетов

Подробнее

В настоящее время не существует широко используемых или принятых правил, регулирующих распознавание лиц, что означает, что лидерам в области обработки данных и аналитики необходимо обратиться к цифровой этике, чтобы ответственно использовать технологию распознавания лиц.

Борьба с проблемами предвзятости и ложных срабатываний за счет повышения надежности распознавания лиц

Распознавание лиц далеко от совершенства. Предвзятость при обучении означает, что технология распознавания лиц не всегда одинаково точна для всех типов лиц. Например, некоторые технологии распознавания лиц могут не определять расу или пол людей правильно. Эта неточность приводит к неправильной идентификации людей.

Кроме того, при распознавании лиц очень легко неверно истолковать нюансы выражения лица.Например, выражение, передающее вежливое приветствие в одной культуре, может указывать на подтверждение или согласие в другой.

Прежде чем принимать решение о вводе в действие технологии распознавания лиц, подумайте о ее надежности. Найдите время, чтобы разработать достаточные контрмеры или процедуры проверки, чтобы бороться с проблемами предвзятости и ложных срабатываний.

Подробнее: 3 способа внедрения упреждающей этики данных

Установить пропорциональное использование распознавания лиц путем оценки менее инвазивных технологий

Пропорциональность — очень важная этическая концепция.В технологическом контексте это означает, что организация должна использовать технологии, достаточно мощные для решения конкретной проблемы, но не намного более мощные. Важно понимать, почему предпринимается действие, и подвергать сомнению сопутствующее технологическое развертывание и последующее создание и использование данных.

Подумайте, можно ли достичь конечной цели с помощью менее инвазивной технологии. «Поиск подходящего использования и сосредоточение внимания на сборе только необходимых данных — ключ к достижению правильного баланса», — говорит Буйтендейк.

Например, для розничной точки наличие камеры наблюдения, которая может предотвратить случаи кражи в магазине, кажется полезным, но определенно вторжением в частную жизнь. В этом случае достаточно стандартной камеры видеонаблюдения.

Ограничить использование данных распознавания лиц путем установления границ цели

Данные предпочтительно должны обрабатываться для конкретных, преднамеренных, заранее определенных целей. Этические проблемы часто возникают, когда использование данных выходит за рамки первоначально заявленных целей, также известных как «линия намерений».”

Например, результаты распознавания лиц, используемые за пределами стоянки для открытия шлагбаумов и облегчения быстрого въезда и выезда транспортных средств, также могут использоваться автодилерами в качестве потенциальных клиентов. Но это было бы проблематично, потому что пользователи не соглашались делиться данными распознавания лиц, чтобы облегчить бизнес для розничных продавцов автомобилей.

Для любых данных, собранных с помощью технологии распознавания лиц, критически важно, чтобы руководители отдела данных и аналитики явно определяли и документировали происхождение их намерений и ограничивали их использование только для заранее определенной цели.

Подробнее: 3 Действия по сбору этических данных во время пандемий

Реагируйте на юрисдикционные различия, расширяя права людей, указанных на изображениях

Право собственности на данные распознавания лиц является предметом разногласий во многих юрисдикциях, поскольку это часто воспринимается правительствами как вторжение в частную жизнь. Руководители отдела данных и аналитики должны задать следующие важные вопросы: «Кому принадлежит изображение вашего лица?» «Кому принадлежит изображение выражений, которые вы делаете публично?» «Правильно ли передаются эмоции в общественном достоянии?» «Владеет ли этими данными сторона, которая создает, измеряет и хранит данные?»

С одной стороны, выражения лица, сделанные в общественном месте, потенциально доступны для всеобщего обозрения, поэтому они не являются полностью конфиденциальными.С другой стороны, выражение лица часто подсознательно и преходяще. Они просто не предназначены для систематического сбора, хранения и анализа.

Руководители отдела обработки данных и аналитики должны работать со своими юридическими группами, чтобы понимать права интеллектуальной собственности, относящиеся к изображениям для распознавания лиц и анализу. Рассматривайте данные распознавания лиц не с точки зрения прав организации, а с точки зрения прав изображаемых людей.