Распознавание человека по фото: Страница не найдена - Компьютерная помощь

Содержание

Идентификация по фотографии: доступное ПО

7 июня, 2020

Сегодня предлагаем разобрать небольшую тему, касающуюся распознавания лиц. Иногда бывает так, что у вас есть только фотография человека и больше ничего вы о нем не знаете. Допустим, вам необходимо идентифицировать его, чтобы проверить, действительно ли он был очевидцем событий или работал в определенном месте. В этом случае на помощь придут сервисы распознавания фотографий и поиска людей — комментирует основатель компании Интернет-Розыск Игорь Бедеров.
Три наиболее популярных сервисы фотоидентификации по социальным сетям:
https://findclone.ru/
https://vk.watch/
https://search5faces.com/
Поиск изображений в Google и Яндекс, хотя и не использует технологию распознавания лиц, однако достаточно точен, чтобы предоставить результаты, среди которых окажется и нужное изображение. То есть, поисковик просто ищет изображения, похожие на изображения человека с картинки, которую вы загрузили в качестве поискового запроса.

https://yandex.ru/images/
https://images.google.com/
http://www.pictriev.com/ это поисковый сервис с функцией распознания лиц, который предоставит вам основную информацию о человеке на фото, путем сканирования лица на фотографии. Кроме того, сервис покажет, кто из знаменитостей похож на человека, изображенного в поисковом запросе.
http://betaface.com/demo.html представляет собой профессиональное программное обеспечение для распознавания лиц, ориентированное на медиа-компании, позволяющее им автоматически распознавать лица и находить информацию о них. Чтобы изучить работу этого платного продукта, можно воспользоваться его демо-версией.

https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/cognitive-services/face/ Служба ИИ от MicroSoft для анализа лиц на изображениях. Доступны следующие функции: обнаружение лиц, при котором выявляются лица и их атрибуты на изображении; идентификация личности, позволяющая находить совпадение с определенным человеком в частном репозитории, где хранятся данные максимум 1 млн людей; распознавание эмоций, которое позволяет определять различные выражения лица, такие как радость, отвращение, безразличие или страх; распознавание и группировка на изображениях лиц, похожих друг на друга.

=================================================
Наш канал в Telegram: https://t.me/irozysk
Мы в ВКонтакте: https://vk.com/internet.rozysk
Мы в Facebook: https://www.facebook.com/internet.rozysk/

Один хакер может причинить столько же вреда, сколько 10 000 солдат! Боитесь что ANONYMOUS опустошат ваши счета? Хакеры объявили Кибервойну России! Узнай первым, как выжить в цифровом кошмаре!

Поделиться новостью:

Технология распознавания лиц | OneSpan

Что такое технология распознавания лиц?

Технология распознавания лиц — это система, используемая для обнаружения присутствия человека путем сравнения цифрового изображения или видео лица человека с ранее существовавшими данными. Распознавание лиц и сравнение лиц могут использоваться для проверки личности человека путем записи и анализа изображения или видео структуры лица человека и сравнения его с ранее существовавшим изображением, чтобы определить, есть ли совпадение.

Ранее существовавшее изображение может быть из частной или общедоступной базы данных или изображение на удостоверении личности государственного образца.

Технология распознавания лиц разрабатывалась десятилетиями, но достижения последних нескольких лет сделали эти решения обычным явлением в нашей повседневной жизни. Инструменты распознавания лиц теперь доступны на смартфонах, и финансовые учреждения начинают применять сравнение лиц для проверки цифровой личности как часть открытия цифрового счета.

Здесь мы предоставим общий обзор технологии, ее преимуществ и недостатков, а также того, где она может быть использована в будущем.

Как работает распознавание лиц

Различные инструменты распознавания лиц работают по-разному, но в целом они следуют простому четырехэтапному процессу:

Шаг 1: Распознавание лиц

В одиночестве или в толпе, на видео или фото камера распознает человеческое лицо.

Шаг 2: Анализ

Технология выполняет подробный анализ изображения лица в режиме реального времени с помощью машинного обучения или искусственного интеллекта, оценивая расположение 80 узловых точек на лице человека.

Расположение этих узловых точек уникально для каждого человека, и набор данных представляет черты лица, такие как расстояние между глазами человека, переносица и кривизна скул.

Шаг 3: преобразование изображения в данные

Затем уникальное расположение узловых точек преобразуется в биометрические данные, используемые системой распознавания лиц и сравнения лиц. Полученный числовой код называется отпечатком лица.

Шаг 4: Подбор матча

После того, как отпечаток лица установлен, эти биометрические данные можно сравнить с другими источниками данных, такими как существующие отпечатки лица в общедоступной или частной базе данных или изображение в документе, удостоверяющем личность, выданном правительством. Если система обнаруживает совпадение, она может уведомить любое приложение, использующее эту технологию.

Для чего используется распознавание лиц?

Технология распознавания лиц доказала свою ценность в различных сценариях использования для самых разных организаций. Вот несколько способов использования распознавания лиц для эффективной и действенной проверки личности сегодня:

Безопасность устройства: Лицо человека может использоваться как фактор аутентификации для разблокировки его мобильных устройств. В этом случае прямое изображение сравнивается с ранее существовавшим изображением в частной базе данных телефона. Этой функцией оснащены некоторые модели мобильных устройств Apple iPhone и Microsoft Android.
Меры по предотвращению кражи: Правоохранительные органы могут использовать системы распознавания лиц для идентификации подозреваемых в известных криминальных базах данных после кражи.
Покупка алкоголя: Некоторые бары и магазины спиртных напитков используют технологию распознавания лиц для обнаружения поддельных удостоверений личности и водительских прав, одновременно улучшая качество обслуживания клиентов. Например, с помощью технологии распознавания лиц клиенты, которые согласны на хранение их данных в частной базе данных, принадлежащей магазину, могут безопасно покупать алкоголь в кассах самообслуживания.
Школьная безопасность: Система распознавания лиц может использоваться в школе для выявления известных подозрительных лиц, таких как исключенные учащиеся, торговцы наркотиками или другие угрозы. После этого администрация может обратиться в службу безопасности школы, чтобы разобраться в ситуации.
Охрана аэропорта: В аэропортах уже используется распознавание лиц, чтобы ускорить процесс обеспечения безопасности и посадки. В некоторых странах ручная проверка документов, удостоверяющих личность, может выполняться электронными воротами, которые используют распознавание лиц и сравнение лиц для проверки удостоверения личности путешественника. Кроме того, государственные учреждения использовали эту технологию для выявления лиц, просрочивших визу или находящихся под следствием.
Правоохранительные органы: Используя технологию распознавания лиц, правоохранительные органы могут значительно повысить свою эффективность в борьбе с такими угрозами, как подделка личных данных. Например, Департамент транспортных средств Нью-Йорка использовал программу распознавания лиц для идентификации 21 000 случаев потенциального мошенничества с использованием личных данных с 2010 .

Преимущества и недостатки использования распознавания лиц

Как и в случае со многими новыми технологиями, системы распознавания лиц имеют как преимущества, так и недостатки:

Преимущества распознавания лиц

Анализ толпы: Сотрудники правоохранительных органов могут использовать нательные камеры, оборудованные технологией распознавания лиц, для анализа биометрической информации большой толпы людей, сравнения информации с базой данных по распознаванию лиц, содержащих фотографии, и выявления потенциально опасных участников, например, тех, кто следит за террористами. список. Эта задача была бы практически невозможна без помощи технологии распознавания лиц.
Опыт работы с клиентами: Распознавание лиц как фактор аутентификации обеспечивает превосходное качество обслуживания клиентов в отношении паролей и других биометрических факторов, таких как отпечаток большого пальца.
Открытие цифрового счета: С помощью технологии распознавания лиц финансовые учреждения могут сделать мобильные приложения более безопасными и создать безопасные процессы открытия счетов, которые можно выполнять в цифровом виде, даже не заходя в отделение банка. Посмотрите это короткое видео ниже, чтобы увидеть, как распознавание лиц вписывается в процесс открытия цифрового счета.

<br/>

Недостатки распознавания лиц

Проблемы конфиденциальности: Технологии распознавания лиц связаны с проблемами конфиденциальности, связанными с ее использованием. Он полностью способен отслеживать человека, и некоторые из них, например, Американский союз гражданских свобод (ACLU), выразили обеспокоенность по поводу потенциальных нарушений гражданских свобод, гражданских прав или прав человека, если биометрическая технология будет использоваться полицейскими управлениями, ФБР, Департаментом Министерства внутренней безопасности или других правоохранительных органов. По этой причине в некоторых городах США, например, Окленд а также Сан-Франциско в Калифорнии и Портленде, штат Орегон, ввели запреты на распознавание лиц для своих полицейских участков. Кроме того, в Конгресс США был внесен Закон о конфиденциальности коммерческого распознавания лиц от 2019 года, который направлен на регулирование того, как частные компании и другие организации могут собирать, обрабатывать и хранить данные распознавания лиц.
Кроме того, нередки утечки данных в крупном масштабе. Защитники конфиденциальности и безопасности обеспокоены возможностью утечки этой биометрической информации в Dark Web.
Неправильное использование данных: Расширение проблем конфиденциальности — это опасения по поводу неправомерного использования данных. Исследование Pew Research Center показало, что респондентам было неудобно использовать технологию распознавания лиц в качестве технологии наблюдения для наблюдения за многоквартирными домами, отслеживания посещаемости сотрудников или анализа реакции людей на рекламу. Это происходит из-за опасений, что частные компании и правительства злоупотребят этими данными.
Ошибки идентификации: Системы распознавания лиц несовершенны. Если в изображении, используемом для создания отпечатка лица, есть недостатки, система не сможет сопоставить его с другим в базе данных распознавания лиц. Низкое разрешение, сильные тени, угол лица могут исказить окончательный отпечаток лица и вызвать ложные срабатывания. Кроме того, небольшая или неполная база данных распознавания лиц может создавать аналогичные ошибки на другом конце. Хотя его точность значительно возросла за последние годы, программное обеспечение для биометрического распознавания лиц по-прежнему сталкивается с проблемами.

Будущее программного обеспечения для распознавания лиц

В будущее распознавания лиц неопределенно. Уже ведется много споров и разногласий относительно того, как следует использовать эту технологию. В то же время неправительственные организации все больше и больше внедряют эту технологию. Это широко распространено и становится все более популярным. Разговор не окончен, но маловероятно, что дверь в технологию распознавания лиц будет полностью закрыта. Национальный институт стандартов и технологий (NIST) также расширяет обсуждение с помощью новых исследований, включая влияние расы, возраста и пола на системы распознавания лиц, а также влияние масок для лица, связанных с коронавирусом. Дальнейшее изучение технологии приведет к более информированному обсуждению ее потенциальной ценности и этических проблем.

Что такое распознавание лиц и как оно работает?

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц – это способ идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Систему распознавания лиц можно использовать для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени.

Распознавание лиц – это категория биометрических систем аутентификации. Другие виды биометрических систем аутентификации включают распознавание голоса, распознавание отпечатков пальцев и распознавание сетчатки или радужной оболочки глаза. Эти технологии в основном используются для обеспечения безопасности и соблюдения правопорядка, однако наблюдается рост интереса к другим областям использования.

Как работает распознавание лиц?

Многим знакома технология распознавания лиц FaceID, используемая для разблокировки iPhone (это только один из примеров применения технологи распознавания лиц). Как правило, технология распознавания лиц не использует огромную базу данных фотографий для определения личности человека. Она идентифицирует и распознает одного человека как единственного владельца устройства и ограничивает доступ для других людей.

В общем случае, технология распознавания лиц работает путем сопоставления лиц людей, проходящих мимо специальных камер, с изображениями людей в списке наблюдения. Списки наблюдения могут содержать фотографии кого угодно, в том числе людей, которые не подозреваются в каких-либо правонарушениях. Изображения могут поступать из любых источников, даже из учетных записей в социальных сетях. Существуют различные технологии распознавания лиц, но в целом они работают следующим образом:

Шаг 1. Обнаружение лица

Камера обнаруживает и фиксирует положение изображения лица, как одного, так и в толпе. На изображении может быть человек, смотрящий в анфас или в профиль.

Шаг 2. Анализ лица

Затем выполняется снимок и проводится анализ изображения лица. Большинство технологий распознавания лиц используют 2D, а не 3D-изображения, поскольку 2D-изображения удобнее сопоставлять с общедоступными фотографиями или фотографиями в базе данных. Программа считывает геометрию лица. Ключевые факторы включают расстояние между глазами, глубину глазниц, расстояние от лба до подбородка, форму скул и контуры губ, ушей и подбородка. Цель состоит в том, чтобы определить черты, отличающие данное конкретное лицо.

Шаг 3. Преобразование изображения в данные

В процессе анализа аналоговая информация (лицо) преобразуется в набор цифровой информации (данных) на основе черт лица человека. По сути, анализ лица представляет собой математическую формулу. Цифровой код называется «отпечатком лица». У каждого человека есть свой уникальный отпечаток лица, так же как и отпечатки пальцев.

Шаг 4. Поиск совпадения

Затем отпечаток лица сравнивается с данными в базе известных лиц. Например, у ФБР есть доступ к 650 миллионам фотографий, взятых из баз данных различных государств. В Facebook все фотографии, на которых отмечены люди, становятся частью базы данных Facebook, которая также может использоваться для распознавания лиц. Если отпечаток лица совпадает с изображением в базе данных для распознавания лиц, устанавливается, чье это лицо.

Из всех биометрических систем идентификации распознавание лиц считается наиболее естественным. Это интуитивно понятно, поскольку мы обычно узнаем себя и других по лицам, а не по отпечаткам пальцев и радужной оболочке глаз. По оценкам, более половины населения мира регулярно сталкивается с технологиями распознавания лиц.

Где используется распознавание лиц?

Технология распознавания лиц используется для самых разных целей. К ним относятся:

Разблокировка телефонов

Различные телефоны, включая последние модели iPhone, используют технологию распознавания лиц для разблокировки устройств. Эта технология обеспечивает мощный способ защиты личных данных и гарантирует недоступность конфиденциальных данных в случае кражи телефона. Apple утверждает, что шанс разблокировки телефона случайным лицом составляет примерно один из миллиона.

Соблюдение правопорядка

Технология распознавания лиц используется правоохранительными органами. Согласно отчету NBC, использование этой технологии распространено в правоохранительных органах США и других стран. Полиция собирает фотографии задержанных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. Фотографии задержанных добавляются в базы данных, по которым впоследствии полиция выполняет поиск преступников.

Кроме того, мобильное распознавание лиц позволяет полицейским использовать смартфоны, планшеты и другие портативные устройства, чтобы фотографировать водителей и пешеходов на месте и сразу же сравнивать их фотографии с базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться их идентифицировать.

Аэропорты и пограничный контроль

Распознавание лиц стало привычным явлением во многих аэропортах по всему миру. Все больше путешественников имеют биометрические паспорта. Это позволяют им не стоять в длинных очередях, а проходить автоматизированный контроль электронных паспортов и быстрее добираться до выхода на посадку. Распознавание лиц не только сокращает время ожидания, но и позволяет повысить безопасность в аэропортах. Министерство внутренней безопасности США прогнозирует, что к 2023 году распознавание лиц будет использоваться для 97% путешественников. Эта технология используется не только в аэропортах и на пограничном контроле, но и для повышения безопасности на крупных мероприятиях, таких как Олимпийские игры.

Поиск пропавших без вести

Распознавание лиц можно использовать для поиска пропавших без вести и жертв торговли людьми. Предположим, пропавшие люди добавлены в базу данных распознавания лиц. В этом случае правоохранительные органы могут получить уведомление, как только эти люди будут идентифицированы системой распознавания лиц в аэропорту, магазине или другом общественном месте.

Снижение уровня преступности в розничной торговле

Распознавание лиц используется для идентификации покупателей, ворующих товары, организованных преступников в сфере розничной торговли или людей, попадавшихся в прошлом на мошенничестве, при входе в магазин. Фотографии людей сопоставляются с крупными базами данных преступников, и, когда покупатели, представляющие потенциальную угрозу, входят в магазин, сотрудники службы предотвращения потерь и обеспечения безопасности розничной торговли получают уведомление.

Улучшение качества розничной торговли

Технология распознавания лиц предлагает возможности улучшения качества обслуживания клиентов в розничной торговле. Например, терминалы в торговых центрах могут распознавать покупателей, предлагать товары на основе их истории покупок и указывать им правильное направление. Технология Face Pay позволит покупателям избегать длинных очередей в кассы с более медленными способами оплаты.

Банки

Биометрический онлайн-банкинг – еще одно преимущество технологии распознавания лиц. Вместо использования одноразовых паролей станет возможно авторизовать транзакции, глядя на смартфон или компьютер. Благодаря технологии распознаванию лиц злоумышленники не смогут взламывать пароли. Если злоумышленники украдут базу данных фотографий, «оценка витальности» – метод, используемый для определения, является ли источник биометрического образца живым человеком или поддельным изображением – должна (теоретически) помешать им использовать фотографии из базы для имитации живого человека. Благодаря технологии распознавания лиц дебетовые карты и подписи могут уйти в прошлое.

Маркетинг и реклама

Маркетологи используют распознавание лиц для повышения качества обслуживания клиентов. Например, бренд замороженной пиццы DiGiorno использовал распознавание лиц в маркетинговой кампании 2017 года, в ходе которой проводился анализ выражений лиц на вечеринках, посвященных DiGiorno, и оценивалась эмоциональная реакция людей на пиццу. Медиа-компании также используют технологию распознавания лиц для проверки реакции аудитории на трейлеры к фильмам, персонажей пилотных серий телевизионных проектов и оптимального размещения рекламы на телевидении. Рекламные щиты с технологией распознавания лиц, такие как на площади Пикадилли в Лондоне, позволяют брендам запускать персонализированную рекламу.

Здравоохранение

Больницы используют распознавание лиц для оказания помощи пациентам. Медицинские организации тестируют использование технологии распознавания лиц для доступа к картам пациентов, упрощения регистрации пациентов, выявления эмоций и боли у пациентов и даже для выявления определенных генетических заболеваний. Компания AiCure разработала приложение, использующее технологию распознавания лиц, чтобы пациенты принимали лекарства в соответствии с предписаниями. По мере того, как биометрические технологии становятся менее дорогими, ожидается рост их внедрения в секторе здравоохранения.

Отслеживание посещаемости студентами или работниками

Некоторые учебные заведения Китая используют технологию распознавания лиц, чтобы учащиеся не пропускали занятия. Для сканирования лиц учащихся и сопоставления их с фотографиями в базе данных для подтверждения личности используются специальные планшеты. В более широком смысле эту технологию можно использовать для регистрации работников на рабочих местах, чтобы работодатели могли отслеживать посещаемость.

Распознавание водителей

Согласно потребительским отчетам, автомобильные компании экспериментируют с технологией распознавания лиц, чтобы заменить ключи от машины. Эта технология заменит ключ для открытия и запуска автомобиля. Она также запоминает предпочтения водителей относительно положения сиденья и зеркал, а также настроек радиостанций.

Отслеживание игровой зависимости

Распознавание лиц может помочь игорным компаниям в большей степени защитить своих клиентов. Наблюдать за теми, кто входит в игровые залы и перемещается по ним, сложно для персонала, особенно в больших людных местах, таких как казино. Технология распознавания лиц позволяет игорным компаниям идентифицировать клиентов, являющихся заядлыми игроманами, и вести учет их игры, чтобы сотрудники могли посоветовать, когда пора остановиться. Казино могут столкнуться с серьезными штрафами, если игроки из списков добровольного исключения будут уличены в азартных играх.

Примеры технологии распознавания лиц

Amazon ранее продвигал свой облачный сервис распознавания лиц Rekognition для правоохранительных органов. Однако в июне 2020 года в блоге компании было опубликовано, что она планирует ввести годичный мораторий на использование своей технологии полицией. Причина заключалась в том, что необходимо время для принятия федеральных законов США по защите прав и гражданских свобод человека.
Apple использует распознавание лиц, чтобы пользователи могли быстро разблокировать телефоны, входить в приложения и совершать покупки.
British Airways выполняет распознавание лиц пассажиров, вылетающих рейсами из США. Лица путешественников могут быть отсканированы камерой для подтверждения их личности при посадке в самолет без предъявления паспорта или посадочного талона. Авиакомпания использует эту технологию на внутренних рейсах по Великобритании, вылетающих из аэропорта Хитроу, и работает над посадкой с использованием биометрических данных на международные рейсы.
Cigna, американская страховая компания в сфере здравоохранения, позволяет клиентам в Китае подавать заявки на медицинское страхование, подписанные с использованием фотографии, а не рукописной подписи, чтобы сократить количество случаев мошенничества.
Coca-Cola по-разному использовала распознавание лиц в разных странах мира. Примеры включают вознаграждение клиентов за сдачу тары в переработку в торговых автоматах в Китае, размещение персонализированной рекламы на торговых автоматах в Австралии и маркетинговые мероприятия в Израиле.
Facebook начал использовать распознавание лиц в США в 2010 году, когда он автоматически отмечал людей на фотографиях с помощью встроенного инструмента, предлагая соответствующие теги. Этот инструмент сканирует лицо пользователя и предлагает варианты, кто этот человек. С 2019 года Facebook сделал эту функцию опциональной, поскольку стремится стать более ориентированным на конфиденциальность. Здесь описано, как включить или отключить распознавание лиц в Facebook.
Google включает эту технологию в приложение Google Фото и использует для сортировки изображений и автоматической отметки распознанных людей на фото.
Косметическая фирма MAC использует технологию распознавания лиц в некоторых офлайн-магазинах, позволяя покупателям виртуально «примерить» макияж с помощью имеющихся в магазине зеркал с дополненной реальностью.
McDonald’s использует распознавание лиц в своих японских ресторанах для оценки качества обслуживания клиентов, в том числе для анализа того, улыбаются ли сотрудники, помогая клиентам.
Snapchat – один из пионеров в разработке программного обеспечения для распознавания лиц: он позволяет брендам и организациям создавать фильтры, повторяющие лицо пользователя. Отсюда и повсеместное увлечение масками с мордами щенков и цветочными коронами в социальных сетях.

Компании-разработчики технологий распознавания лиц включают:

Kairos
Noldus
Affectiva
Sightcorp
Nviso

Преимущества технологии распознавания лиц

Помимо разблокировки смартфона, распознавание лиц дает и другие преимущества:

Повышение безопасности

Снижение уровня преступности

Распознавание лиц упрощает поиск грабителей, воров и правонарушителей. Одно только знание о присутствии системы распознавания лиц может служить сдерживающим фактором, особенно в отношении мелких преступлений. Помимо физической безопасности, имеются преимущества и в сфере кибербезопасности. Компании могут использовать технологию распознавания лиц вместо паролей для доступа к компьютерам. Теоретически эту технологию невозможно взломать, поскольку красть или менять, как в случае с паролем, нечего.

Устранение предвзятости при остановке и обысках

Удобство

По мере распространения технологии распознавания лиц, покупатели смогут расплачиваться в магазинах, используя собственное лицо, и не вынимать кредитные карты или наличные деньги. Это позволит сэкономить время в очереди к кассе. Поскольку для распознавания лиц не требуется никакого контакта, как при снятии отпечатков пальцев или выполнении других мер безопасности, эта технология особенно полезна во время эпидемии COVID. Распознавание лиц обеспечивает быструю, автоматическую и беспроблемную проверку.

Быстрая обработка

Процесс распознавания лица занимает всего секунду, что дает преимущества компаниям, использующим технологию распознавания лиц. В эпоху кибератак и продвинутых инструментов взлома компаниям нужны безопасные быстрые технологии. Распознавание лиц позволяет быстро и эффективно проверить личность человека.

Интеграция с другими технологиями

Большинство решений для распознавания лиц совместимы с программами обеспечения безопасности. Фактически, эта технология легко интегрируется. Это снижает объем дополнительных инвестиций, необходимых для ее внедрения.

Недостатки технологии распознавания лиц

Некоторые люди не возражают, когда их снимают, и не имеют ничего против использования распознавания лиц там, где от этого есть явная выгода или необходимость. Однако использование этой технологии может вызвать бурную реакцию у других людей. Некоторые из недостатков или проблем распознавания лиц:

Тотальная слежка

Некоторые опасаются, что использование технологии распознавания лиц, повсеместные видеокамеры, искусственный интеллект и анализ данных создадут предпосылки для массового наблюдения и могут ограничить свободу личности. Хотя технология распознавания лиц позволяет правительствам выслеживать преступников, она также может позволить им выслеживать обычных законопослушных людей.

Возможные ошибки

Результат распознавания лиц не исключает ошибок, а это может привести к обвинению людей в преступлениях, которых они не совершали. Например, к ошибке может привести небольшое изменение ракурса камеры или изменение внешнего вида, например прически. В 2018 году издание Newsweek сообщило, что технология распознавания лиц Amazon ложно идентифицировала 28 членов Конгресса США как лиц, арестованных за преступления.

Нарушение конфиденциальности

Вопрос этики и конфиденциальности – самый спорный. Известно, что правительства хранят фотографии граждан без их согласия. В 2020 году Европейская комиссия заявила, что рассматривает вопрос запрета использования технологии распознавания лиц в общественных местах на срок до пяти лет, чтобы дать время на разработку нормативной базы для предотвращения нарушений конфиденциальности и этических норм.

Огромное хранилище данных

Программное обеспечение для распознавания лиц основано на технологии машинного обучения, требующей огромных наборов данных для обучения и получения точных результатов. Такие огромные наборы данных требуют надежного хранилища. Малые и средние компании могут не располагать достаточными ресурсами для хранения необходимых данных.

Хотя биометрические данные обычно считаются одним из самых надежных методов аутентификации, их использование также сопряжено со значительным риском. Это связано с тем, что в случае взлома данных кредитной карты ее хозяин может заблокировать свой кредитный счет и принять меры для изменения украденной личной информации. А что делать, если вы потеряете свое «цифровое лицо»?

Во всем мире собираются, хранятся и анализируются растущие объемы биометрических данных. Часто это делается организациями и правительствами, имеющими неоднозначную репутацию в области кибербезопасности. Все чаще задается вопрос, насколько безопасна инфраструктура, в которой хранятся и обрабатываются эти данные?

Поскольку программное обеспечение для распознавания лиц все еще находится в зачаточном состоянии, законы, регулирующие эту область, только разрабатываются (а иногда и полностью отсутствуют). Обычные граждане, данные которых скомпрометированы, имеют относительно немного законных возможностей для действия. Киберпреступники часто ускользают от властей или получают обвинительные приговоры спустя годы после преступлений, а их жертвы не получают компенсаций и вынуждены сами заботиться о себе.

По мере распространения технологии распознавания лиц, возрастают и возможности злоумышленников красть данные о лицах для совершения мошеннических действий.

Комплексный пакет кибербезопасности – необходимая часть защиты конфиденциальных данных и обеспечения безопасности в интернете. Рекомендуется использовать решение Kaspersky Security Cloud, обеспечивающее защиту всех устройств и включающее антивирус, защиту от программ-вымогателей, защиту мобильных устройств, управление паролями, VPN и родительский контроль.

Биометрические технологии являются интересными решениями в области безопасности. Несмотря на риски, эти решения весьма удобны и их сложно дублировать. Они будут развиваться и в будущем, а задача будет заключаться в усилении их преимуществ и минимизации рисков.

Статьи по теме:

Как распознавать знакомых людей на фото в приложении «Фото» на Mac

Функция распознавания лиц в iOS существует уже давным давно. Для этого необходимо добавить нужную персону в альбом «Люди». То же самое можно сделать и на Mac, но macOS предлагает более быстрый способ идентификации людей на фотографиях и присвоения им имен. Мы расскажем, как можно быстро определять людей и давать им имена в «Фото» на Mac.

♥ ПО ТЕМЕ: Как конвертировать фото в форматы jpg, png, gif, tiff, bmp на Mac.

Как в приложении «Фото» на Mac добавлять имена к фотографиям людей

Откройте приложение «Фото» в macOS и перейдите к фотографии, на которой вы хотите отметить человека. Затем выполните следующие действия.

1. Дважды щелкните по изображению, чтобы открыть его в «Фото».

2. Нажмите кнопку «Информация» (маленькая буква «i» в кружке) на панели инструментов.

3. Щелкните по значку «+» в разделе «Добавить лица».

4. Когда на фотографии появится кружок, передвиньте его на лицо человека, раздвиньте до нужных границ перетягиванием окружности и добавьте нужное имя в текстовом поле.

Есть и другой вариант.

1. Нажмите Вид → Показать имена людей в строке меню.

2. Дважды щелкните по фотографии, чтобы открыть ее.

3. Кликните на неподписанное текстовое поле под кружком для лица человека и добавьте туда требуемое имя.

Добавление к лицу на фотографии метки с указанием имени – отличный способ создать коллекции важных для вас людей. Благодаря этому простому инструменту можно будет также обозначить коллег или знакомых, чтобы не забывать их.

А вы пользуетесь такой возможностью в приложении «Фото» на Mac или iOS? Как вы обозначаете присутствующих на фотографиях людей?

Смотрите также:

Система распознавания лиц – возможности СКУД от «Sigur»

Назначение и принцип работы функции

Функция распознавания лиц используется в Sigur для автоматической идентификации сотрудников в точках прохода. Процесс распознавания включает в себя захват лица сотрудника на видео и сравнение данного изображения с уже имеющейся базой фотографий персонала в СКУД.

Видеопоток может быть получен с IP-камер, подключенных к системе напрямую. Эти же камеры могут быть использованы для нужд систем видеонаблюдения, также присутствующих на объекте.

Поддерживаемые режимы работы

Идентификация

В данном случае распознанное лицо сотрудника является единственным признаком, на основе которого система принимает решение о предоставлении доступа. Это наиболее удобный режим работы, поскольку не требует от персонала никаких действий.

Верификация

В данном случае биометрический признак выступает в качестве дополнительного. Основным может быть любой другой идентификатор, например, бесконтактная карта. Режим верификации может быть:

«жестким»: после идентификации по основному признаку система производит сравнение изображения, полученного с камеры с фотографией сотрудника. В системе генерируется событие «Ожидание лица». В случае, если лицо не распознано или сотрудник не появился в кадре в течение 5 сек, система запрещает доступ.
«жестким групповым»: после предъявления системе первичного признака верификация считается пройденной, если лицо совпало с лицом любого объекта доступа из того же отдела, что и объект доступа, идентифицированный по первичному признаку. Обычно применяется для жилых комплексов — жилец квартиры может взять не свой ключ (например, ребенок ключ отца), но система его пропустит, так как «поймет», что он «зарегистрирован» в этой же квартире («отделе» в терминах Sigur), что и владелец ключа.
«мягким»: система предоставляет доступ в любом случае, однако если лицо так и не было распознано, будет выведено соответствующее событие в интерфейсе наблюдения.

Логику работы системы в режиме идентификации вы можете гибко настроить, применяя данный режим для:

определенных точек прохода и направления («на вход» и «на выход»)
определенных групп сотрудников

Условия работы

Распознавание лиц, как и любая другая биометрия не дает 100% результата, поэтому имеет ряд ограничений по использованию. Так, в режиме идентификации корректная работа гарантируется только при ограниченном количестве лиц в базе СКУД — до 1 000. Кроме этого, на работу системы влияют:

ориентация лица относительно камеры
качество фотографий и видеопотока
качество освещения в зоне распознавания
размер лица в кадре (минимально допустимый размер — 100px)

Технические требования

Минимально для работы системы распознавания подойдет обычный современный компьютер и любая IP-камера. В качестве примера для работы системы на 4 каналах требуется: Intel Core i7, не менее 8 Гб ОЗУ.

Интеграция со сторонними системами распознавания

В Sigur предусмотрены инструменты разработки, которые позволят настроить взаимодействие сторонних алгоритмов распознавания лиц со СКУД. С помощью этих инструментов уже работают с Sigur системы Macroscop, Trassir, NtechLab, FacePRO, VisionLabs, Connecton, ISS, Форпост и другие.

За более подробной информации о возможностях и принципах самостоятельного интегрирования алгоритмов сторонних систем распознавания лиц и Sigur — обращайтесь в нашу техническую поддержку.

Работа с терминалами распознавания лиц

В Sigur можно использовать терминалы распознавания лиц Hikvision в качестве биометрических считывателей.

При первой настройке интеграции фотографии из базы Sigur тех сотрудников, которые имеют право на проход на данной точке доступа, будут загружены в терминал автоматически. Далее все изменения c фото или списком сотрудников производятся в интерфейсе Sigur и автоматически передаются на терминал.

Доступные режимы работы (настраиваются на терминале):

идентификация (распознанное лицо — единственный признак)
верификация (распознанное лицо — дополнительный признак к основному, например, карте)
или карта, или лицо (объект доступа должен предъявить любой из признаков — для терминалов со встроенным считывателем)

Терминал передает факт распознавания в Sigur, система же принимает решение о доступе в соответствии с заданными условиями. Также ряд терминалов может передавать и данные о температуре (терминалы с функцией измерения температуры). Все события доступа протоколируются в СКУД.

Интеграция работает со всеми терминалами Hikvision, поддерживающими протокол ISAPI, в том числе — с дополнительной возможностью измерения температуры объекта доступа. Полный список устройств, поддерживающих данный протокол, вы сможете найти на сайте производителя.

Перечисленные ниже модели прошли внутреннее тестирование Sigur и рекомендуются к использованию:

Hikvision DS-K1TA70MI-T (с возможностью измерения температуры)
Hikvision DS-K5671-3XF/ZU (с возможностью измерения температуры)
Hikvision DS-K5604A-3XF/V (с возможностью измерения температуры)
Hikvision DS-K1T671M
Hikvision DS-K1T341AM
Hikvision DS-K1T642MW
Hikvision DS-K1T671TMW
Hikvision DS-K5671-ZU

Лицензирование

Встроенная система распознавания лиц

Итоговая цена за использование функции складывается из выбранного режима работы, количества задействованных камер и размера базы персонала.
По количеству камер:
идентификация — $95/камера, верификация — $670/камера.
По количеству объектов доступа в базе: работа в режиме верификации не лицензируется, режим идентификации — согласно таблице ниже:

Количество лиц в БД СКУД	до 10	до 50	до 100	до 1000	свыше 1000
Цена, $	960	1 350	1 735	3 920	по запросу

Работа с терминалами Hikvision

Лицензирование работы с терминалами распознавания лиц Hikvision — пакетное. Чтобы увеличить количество подключаемых устройств — нужно купить соответствующий лицензионный пакет.

Устройств в пакете	2	4	8	12	16	20	30
Цена, $	190	270	510	735	910	1 085	1 555
Цена, $ (с задействованием функции измерения температуры)	400	775	1 495	2 200	2 880	3 470	4 800

(PDF) Подходы и методы распознавания людей по фотопортретам

Предлагаемый в работе [25] подход определяет черты лица, ис-

пользуя геометрическую модель, которая конструируется согласно гео-

метрическим соотношениям между частями лица. Благодаря этой моде-

ли трудности распознавания, вызванные эмоциональным выражением и

ориентацией лица, могут быть легко преодолимы. На первой стадии ра-

боты алгоритма используется высокочастотная фильтрация, которая

подчёркивает (усиливает) изображения. После чего производится бина-

ризация изображения, получившегося в результате фильтрации. Далее

пикселы полученного на первом этапе бинарного изображения группи-

руются и опознаются. Во-первых, ищутся глаза, которые должны нахо-

диться на одной линии, близкой к горизонтальной. Во-вторых, расстоя-

ние между глазами приблизительно равно двум длинам глаза. Учитывая

эти, а также и другие признаки, авторы проверяют все пары регионов и

выбирают одну пару, соответствующую упомянутым условиям. После

чего, основываясь на антропометрической статистике, находят относи-

тельное местоположение рта и других частей лица. Скорость работы

данного алгоритма на рабочей станции SUN-20, составила около 5 с на

один портрет, причем более 70% времени тратилось на предваритель-

ную обработку.

В [18] предложен подход, основанный на комбинации изменяю-

щихся эталонов с генетическими алгоритмами, для определения конту-

ров глаз и губ. Эшме, Санкур и Анарим сначала находят ось симметрии

лица, затем производят предобработку (выравнивание и модифициро-

ванная бинаризация), после чего вычисляют центры масс темных облас-

тей. Исходя из априорных знаний, производят отбор получившихся ре-

гионов, вычисляют энергетические поля оставшихся областей, значения

которых потом используются при проверке так называемых «хромосом»

на близость с соответствующей областью. Хромосома представляет со-

бой код нескольких величин, описывающих форму глаза или рта. Авто-

ры определяют также правило спаривания хромосом, после применения

которого исходные величины, представляемые каждой хромосомой, ли-

бо увеличиваются, либо уменьшаются, либо остаются неизменными.

Первоначально генерируются 100 случайных хромосом, являющих со-

бой по сути 100 разных по форме и размеру видов эталона глаза или

рта. После каждой операции спаривания части хромосомы — гены — под-

ставляются в специальные функции подгонки, которые некоторым обра-

зом изменяют сравниваемый эталон предварительно полученной облас-

ти глаза или рта. После каждой итерации выбираются четыре наиболее

подходящие к оригиналу хромосомы и все остальные делятся на четыре

группы, каждая из которых затем спаривается с одной из четырех глав-

Распознавание фото на Facebook понравилось не всем

Функция автоматического распознавания лиц на фотографиях, запущенная на этой неделе в социальной сети Facebook, вызвала неодобрение у регуляторов Европейского союза. В частности, власти ЕС выразили опасение по поводу конфиденциальности личной информации и заявили о намерении провести расследование.

Распознавание лиц людей должно происходить только после предварительного согласия пользователей, и не может быть включено по умолчанию, заявил Жерар Ломмель, член Рабочей группы ЕС по защите данных. По его мнению, автотеги «могут представлять большой риск для пользователей», пишет ComputerWorld.

Facebook объявила о внедрении автоматических «отметок» еще в декабре 2010 года, однако для пользователей по всему миру они заработали с 7 июня. Эта функция сканирует лица людей после загрузки новых фотографий, а затем предлагает участнику соцсети сразу отметить на ней всех найденных друзей.

Распознавание лиц включено по умолчанию. Чтобы отключить его вручную, требуется зайти в «Аккаунт» (верхнее правое меню), выбрать «Настройки конфиденциальности». На открывшейся странице следует нажать на «Настройки пользователя» и щелкнуть на ссылку «Изменить настройки».

Затем в разделе «Информация, которой делятся другие» необходимо найти пункт «Предлагать друзьям отмечать меня на фотографиях» и кликнуть на кнопку «Изменить настройки». В новом окне требуется выставить переключатель в положение «Отключено» и нажать на «ОК».

Снять свою «метку» можно в любое время, а отмечать пользователя могут только его друзья. Ранее Facebook ввела «групповые теги», позволяющие сразу отметить одного и того же человека в альбоме, а не вводить его имя несколько раз.

Также по теме:
Facebook будет знать пользователей в лицо
«Социальная татуировка»: 152 друга всегда с тобой
Пользователи Facebook получат улучшенные «Сообщения» и «Фотографии»
Facebook изменил пользователям «лицо»
Google переработала страницы пользователей по образцу Facebook

14 лучших бесплатных наборов данных изображений для распознавания лиц

Распознавание лиц — это ведущая отрасль компьютерного зрения, которая может похвастаться множеством практических приложений для защиты персональных устройств, уголовного правосудия и даже дополненной реальности. Если вы работаете над проектом компьютерного зрения, вам может потребоваться разнообразный набор изображений при разном освещении и погодных условиях. Каждое из лиц может также нуждаться в выражении различных эмоций.

Создайте свой собственный набор данных для распознавания лиц.Получите расценки на комплексное решение для обработки данных в соответствии с вашими конкретными требованиями.

Поговорите с экспертом

Вот почему мы в iMerit составили эту базу данных лиц, которая содержит аннотированные видеокадры ключевых точек лица, поддельные лица в сочетании с реальными и многое другое.

Топ 14 бесплатных наборов изображений для распознавания лиц

Набор данных CelebA: Этот набор данных от MMLAB был разработан для некоммерческих исследовательских целей. Он содержит более 200 000 изображений знаменитостей.
Flickr Faces: этот высококачественный набор данных изображений включает 70 000 высококачественных изображений PNG с разрешением 1024×1024 со значительными различиями/разнообразием с точки зрения возраста, расы, происхождения, этнической принадлежности и многого другого.
Изображения лиц с отмеченными ориентирами. Этот бесплатный набор данных изображений для распознавания лиц содержит 7049 изображений с 15 ключевыми точками, обозначающими каждое из них. Хотя количество ключевых точек на изображение варьируется, максимальное количество ключевых точек составляет 15 на одном изображении. Все данные ключевых точек будут включены в файл CSV.
Обнаружение реальных и поддельных лиц: этот набор данных, скомпилированный для обучения моделей распознавания лиц, чтобы лучше отличать настоящие лица от поддельных, содержит более 1000 реальных лиц и еще 900 поддельных лиц, различающихся по сложности распознавания.

Labeled Faces in the Wild: эта база данных фотографий лиц изначально была разработана, чтобы помочь понять проблемы, связанные с неограниченным распознаванием лиц. Он содержит более 13 000 изображений почти 6 000 человек.
Сравнение выражений лица Google: прямо из Google AI, набор данных сравнения выражений лица Google содержит 156 000 изображений лиц. Набор данных содержит изображения лиц тройняшек, которые сочетаются с человеческими аннотациями, указывающими, какие лица двух или тройняшек наиболее похожи с точки зрения выражения лица. Каждое изображение тщательно аннотируется шестью аннотаторами.
База данных лиц Tufts: База данных лиц Tufts, которую обычно называют наиболее полным набором данных о лицах благодаря более чем 10 000 изображений мужчин и женщин в возрасте от 4 до 70 лет в 15 странах, содержит широкий спектр модальностей изображений, включая видимые, близкие. -инфракрасный, тепловой, компьютеризированный эскиз, LYTRO, записанное видео и 3D-изображения. В общем и целом, база данных Tufts Face содержит 100 000 изображений 112 разных участников.
Лица Симпсонов: Ой! Этот набор данных, взятый из сезонов с 25 по 28 самого продолжительного телешоу в истории, содержит почти 10 000 обрезанных изображений лиц персонажей Симпсонов.
UMDFaces: Самый большой набор данных в этом списке, UMDFaces содержит более 367 000 аннотаций лиц по 8 200 уникальным темам. Набор данных также может похвастаться 3,7 миллионами видеокадров, аннотированных с использованием ключевых точек лиц более 3100 человек. Пожалуйста, имейте в виду, что этот набор данных был скомпилирован и создан только для некоммерческих целей.

Широкое лицо. Этот набор данных, содержащий более 10 000 изображений как нескольких, так и отдельных людей, разделен на множество сцен, включая дорожное движение, парады, встречи, вечеринки и многое другое.
UTKFace: Фантастический набор данных UTK Face для всех, кому нужна выборка, содержащая людей всех возрастов, включает 20 000 изображений лиц, которые уже были аннотированы в зависимости от возраста, этнической принадлежности и пола.
Йельская база данных лиц: Йельская база данных лиц, содержащая 165 изображений 15 уникальных объектов в различных условиях освещения, является часто цитируемым набором данных для своего применения.Все предметы и изображения демонстрируют различные выражения, относящиеся к уникальным эмоциям.
Youtube с ключевыми точками на лицах: в общей сложности 155 560 неподвижных кадров, этот набор данных состоит в основном из знаменитостей, которые были сняты широкой публикой и размещены на YouTube. Каждое видео было обрезано, чтобы сосредоточиться на знаменитостях, а каждое лицо снабжено ключевыми точками в каждом кадре каждого видео.

Распознавание лиц (обновлено примерами)

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

Это центральный компонент алгоритмов последнего поколения, разработанных Thales и другими ключевыми игроками. Он хранит секрет распознавания лиц, отслеживания лиц, сопоставления лиц и перевода разговоров в реальном времени.

Согласно недавнему отчету NIST, за последние пять лет (2013–2018 гг.) был достигнут значительный рост точности распознавания, который превышает период 2010–2013 гг.

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

В ходе тестирования, проведенного в 2018 году, NIST обнаружил, что 0,2 % поисковых запросов в базе данных из 26,6 миллионов фотографий не привели к правильному изображению по сравнению с 4 % ошибок в 2014 году.

И это еще не все.

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

Да, вы правильно поняли.

Это улучшение в 50 раз за шесть лет.

Алгоритмы искусственной нейронной сети помогают повысить точность алгоритмов распознавания лиц.

Исследование, опубликованное в июне 2019 года, предполагает, что к 2024 году мировой рынок распознавания лиц будет приносить доход в размере 7 миллиардов долларов США при совокупном годовом темпе роста (CAGR) на уровне 16% в период с 2019 по 2024 год.

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

Двумя наиболее важными факторами этого роста являются наблюдение в государственном секторе и множество других приложений в различных сегментах рынка.

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.

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

Специалисты-криминалисты могут использовать автоматизированные системы биометрической идентификации (ABIS) для сравнения нескольких типов биометрических данных.

Этот рынок во главе с возросшей активностью по борьбе с преступностью и терроризмом.

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

2. Здоровье

В этой области достигнуты значительные успехи.

Благодаря глубокому обучению и анализу лица уже можно:

более точно отслеживать прием лекарств пациентом
выявляют генетические заболевания, такие как синдром Ди Джорджи, с вероятностью успеха 96,6%
поддерживают процедуры обезболивания.

3. Банковское дело и розничная торговля

В этой области, несомненно, меньше всего ожидали использования распознавания лиц. И все же, вполне возможно, он обещает больше всего.

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

Почему?

Потому что 64% первичных расчетных счетов были открыты онлайн во втором квартале 2020 года (и 36% в отделениях) только в Соединенных Штатах.

Пандемия ускорила эту зарождающуюся динамику, и многие филиалы временно закрыты.

Кроме того, более широкое использование мобильных устройств побуждает компании уделять первоочередное внимание мобильным устройствам и разрабатывать полностью мобильные пользовательские интерфейсы .

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

Обнаружение живости доказывает, что сделанное селфи сделано живым человеком.

Результат?

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

Распознавание лиц с определением живости упрощает онлайн-регистрацию и процедуры KYC. Thales является крупным поставщиком решений для проверки личности, включая эту функцию.

По данным Forbes, открытие цифровых счетов (DAO) стало самой популярной технологией в банковской сфере третий год подряд. Около 80% всех финансовых учреждений добавляют новые системы DAO или улучшают существующие в 2020 и 2021 годах.

Эта важная тенденция сочетается с последними маркетинговыми достижениями в области клиентского опыта.

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

Как именно?

Подобно системе, недавно разработанной Facebook , продавцы получают информацию о клиентах, взятую из их профилей в социальных сетях, для предоставления экспертно настроенных ответов.

Такую систему уже использует американский универмаг Saks Fifth Avenue. Сообщается, что магазины Amazon Go используют его.

Сколько осталось до оплаты селфи?

С 2017 года KFC, американский король жареных цыплят, и китайский розничный и технологический гигант Alibaba тестируют платежное решение с распознаванием лиц в Ханчжоу, Китай.

В марте 2021 года 52 магазина «Перекресток» (Перекрёсток) розничной группы Х5 запустили бесконтактную оплату наличными для касс 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.

По данным Интерфакса, к концу 2021 года

москвичей смогут оплачивать проезд в метро.

#4 Сопоставление новых пользователей

В то время как Соединенные Штаты в настоящее время предлагают самый большой рынок возможностей распознавания лиц, Азиатско-Тихоокеанский регион показывает самый быстрый рост в этом секторе. Лидируют Китай и Индия.

Распознавание лиц в Китае

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

Теперь власти расширяют программу солнцезащитных очков с функцией распознавания лиц , поскольку полиция начинает использовать их на окраинах Пекина.

Китай также создает и совершенствует сеть видеонаблюдения по всей стране.

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

башен распознавания лиц в китайских городах символизируют этот шаг.

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

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

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

Есть еще.

Китайская полиция сотрудничает с такими компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, как Yitu, Megvii (в партнерстве с Huawei), SenseTime и CloudWalk, сообщает The New York Times от 14 апреля 2019 года.

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

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

Об этом парадоксе свидетельствует эксперт по 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 (перенесено на сентябрь 2021 года).

Эта технология будет использоваться для идентификации уполномоченных лиц и автоматического предоставления им доступа, повышая их удобство и безопасность. Он также используется в Японии для упрощения доступа к мобильному банкингу.

В аэропортах Сиднея проходят испытания системы распознавания лиц, которая поможет людям быстрее и безопаснее проходить через контрольно-пропускной пункт.

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, Iris или TOTP.

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

Национальное бюро регистрации преступлений (NCRB) выпустило запрос предложений, приглашая заявки на разработку общенациональной системы распознавания лиц.

Согласно 160-страничному документу, система будет представлять собой централизованное веб-приложение, размещенное в центре обработки данных NCRB в Дели. Он будет доступен для доступа ко всем полицейским участкам.

Автоматически идентифицирует людей по видео и изображениям с камер видеонаблюдения. Бюро заявляет, что оно поможет полиции ловить преступников, находить пропавших без вести и опознавать трупы.

Прочие крупные проекты

Высший избирательный суд ( Высший избирательный суд ) участвует в общенациональном проекте по сбору биометрических данных в Бразилии. Цель состоит в том, чтобы создать биометрическую базу данных и уникальные удостоверения личности, фиксирующие информацию о 140 миллионах граждан.

В Африке Габон, Камерун и Буркина-Фасо выбрали Thales для решения задач биометрической идентификации для уникальной идентификации избирателей.

Центральный банк России с 2017 года развертывает общенациональную программу, предназначенную для сбора лиц, голосов, сканов радужной оболочки глаза и отпечатков пальцев.

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

Москва заявляет, что к концу 2019 года будет создана одна из крупнейших в мире сетей, состоящая из 160 000 камер наблюдения и оснащенная технологией распознавания лиц для обеспечения общественной безопасности.

Внедрение началось в январе 2020 года.

Российское законодательство не регулирует обнаружение и анализ лиц без согласия.

#5 Когда распознавание лиц укрепляет правовую систему

Этические и социальные проблемы, связанные с защитой данных, радикально затрагиваются технологиями распознавания лиц.

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

И при чем тут наша анонимность?

Защита биометрических данных ЕС и Великобритании

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

О любых расследованиях частной жизни гражданина или деловых поездках не может быть и речи, и любое такое вторжение в частную жизнь влечет за собой суровые наказания.

Применяется с мая 2018 года. GDPR поддерживает принцип гармонизированной европейской структуры, в частности защищая право на забвение и давая согласие посредством явных позитивных действий.

Да, вы хорошо прочитали. Теперь один закон на 500 миллионов человек .

Эта директива обязательно будет иметь международные последствия.

Ландшафт защиты биометрических данных США

В отсутствие федерального закона города и штаты заполняют пробел.

Штат Вашингтон стал третьим штатом США (после Иллинойса и Техаса), официально защитившим биометрические данные в соответствии с новым законом, принятым в июне 2017 года.

Калифорния была четвертым штатом по состоянию на январь 2020 года.

Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), принятый в июне 2018 г. и вступающий в силу 1 января 2020 г., серьезно повлияет на права на неприкосновенность частной жизни и защиту прав потребителей не только для жителей Калифорнии, но и для всей страны.

Закон часто представляют как модель федерального закона о конфиденциальности данных.

В этом смысле CCPA может стать столь же важным, 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 член палаты представителей США Александрия Окасио-Кортез выразила свою «абсолютную» обеспокоенность на недавнем слушании Комитета по технологии распознавания лиц (Влияние на наши гражданские права и свободы).

Закон штата Нью-Йорк под названием «Остановить взломы и повысить безопасность электронных данных» (SHIELD) вступил в силу 21 марта 2020 года. Он требует реализации программы кибербезопасности и защитных мер для жителей штата Нью-Йорк.

Закон распространяется на предприятия, которые собирают личную информацию жителей Нью-Йорка.

Благодаря акту Нью-Йорк теперь стоит рядом с Калифорнией.

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

Проблемы с конфиденциальностью и гражданскими правами обострились в стране, поскольку распознавание лиц набирает обороты 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, включая правоохранительные органы.

Есть еще.

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 Окленд (Калифорния) принял такое же решение и стал третьим городом в США, запретившим технологию распознавания лиц. Интересно отметить, что полицейское управление Окленда не использует эту технологию и не планирует ее использовать.
Сан-Диего принял такое же решение в конце декабря 2019 года до принятия нового калифорнийского закона. Этот новый закон (Законопроект 215 Ассамблеи) о распознавании лиц и другом биометрическом наблюдении прямо запрещает использование полицейскими нательных камер в Калифорнии.Запрет действует в течение трех лет с 1 января 2020 года.
24 июня 2020 года Бостон проголосовали за запрет полиции технологии наблюдения за лицами, как сообщает Boston Herald.
Портленд (Орегон) принял решение о запрете 9 сентября 2020 г. (вступает в силу с 1 января 2021 г.). Этот город стал первым городом, который распространил его на «частные лица в местах общественного пользования», таких как частные магазины. (Си-Эн-Эн).
Массачусетс в декабре 2020 года принял закон о реформе, ограничивающий использование распознавания лиц.Он применяется с мая 2021 года.
Законодательный орган штата Вирджиния принял (в апреле 2021 г.) новый законопроект (HB 2031), запрещающий правоохранительным органам продолжать использовать программное обеспечение для распознавания лиц после 1 июля 2021 г.

После принятия решений в Сан-Франциско, Соммервилле, Окленде, а теперь и в Сан-Диего, Бостоне и Портленде дебаты становятся громче во многих городах и штатах, а не только в США

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

Как лучше регулировать новые технологии?

Итак,

Должны ли другие города или страны последовать этому примеру?
Является ли бан просто «кнопкой паузы», чтобы лучше оценить риски?
Является ли это шагом назад для общественной безопасности?
Существует ли политический вакуум? На каком уровне?

Следите за результатами всех этих дискуссий, так как Конгресс США испытывает давление со стороны активистов с требованием запретить технологию и поставщиков) с целью регулирования .

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

Комиссия ЕС планирует действовать 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 искусственном интеллекте.

Окончательная версия технического документа Европейской комиссии доступна в Интернете.Жесткий проект правил был представлен Европейской комиссией в апреле 2021 года. Но, по данным Reuters, могут пройти годы, прежде чем правила вступят в силу.

Аналогичным образом, в июне 2021 года два органа ЕС по надзору за конфиденциальностью (EDPB и EDPS) призвали запретить распознавание лиц в общедоступных местах.

Опять же, вопросы конфиденциальности, согласия и расползания функций (данные, собранные для одной цели, используются для другой) занимают центральное место в дебатах.

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

Индия и ее национальная схема биометрической идентификации, Aadhaar

В Индии благодаря решению суда по делу Путтасвами, вынесенному 27 августа 2017 года, Верховный суд закрепил право на неприкосновенность частной жизни в конституции страны. Это решение сбалансировало отношения между гражданином и государством и поставило перед расширением проекта Aadhaar новую задачу.

Однако 28 февраля 2019 года правительство Индии одобрило использование биометрической программы EID в стране частными лицами.

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

В качестве послов и защитников правил защиты данных офицеры по защите данных стали необходимыми для бизнеса и очень востребованной ролью.

#6 Повстанцы – хакеры распознавания 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?

Григорий Бакунов в России изобрел решение, позволяющее обойти правильное распознавание лиц и сбить с толку устройства распознавания лиц . Он разработал алгоритм, который создает специальный макияж, чтобы обмануть программное обеспечение. Однако он решил не выводить свой продукт на рынок, поняв, как легко его могут использовать преступники.

В Германии берлинский художник Адам Харви придумал похожее устройство, известное как CV Dazzle.Сейчас он работает над одеждой с рисунком , чтобы предотвратить обнаружение . Камуфляж Hyperface включает в себя узоры на ткани, такие как глаза и рты, чтобы обмануть систему распознавания лиц.

В конце 2017 года вьетнамская компания успешно использовала маску для взлома функции распознавания лиц Face ID в iPhone X от Apple. Однако этот взлом слишком сложен для крупномасштабной эксплуатации.

Примерно в то же время исследователи из немецкой компании раскрыли взлом, который позволил им обойти проверку подлинности Windows 10 Hello по лицу, распечатав изображение f acial в инфракрасном .

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 описала «маскирующее» приложение под названием Fawkes. Программное обеспечение незаметно искажает ваши селфи и другие фотографии, которые вы можете оставить в социальных сетях. Инструмент поступает из Sand Lab Чикагского университета.

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

В ноябре 2020 года компания Generated Media предоставила инструмент Anonymizer. Программное обеспечение создает серию из синтетических портретов из изображения, которое вы можете загрузить. Изображения математически похожи на ваше лицо и выглядят так же, как вы, но, согласно веб-сайту tnw, они могут обмануть программное обеспечение для распознавания лиц. Это может быть интересным решением для обмана таких систем, как Clearview AI, которые удаляют миллионы лиц из социальных сетей (узнайте больше о полемике вокруг Clearview AI).

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

Интересный эксперимент Томаса Смита, опубликованный 28 января 2021 года, показал простую технику, позволяющую сделать вас невидимым.

Согласно его тестам, в одноразовой маске и непрозрачных солнцезащитных очках является мощной комбинацией, позволяющей сделать вас невидимым.

Почему?

В этом случае системам FR отказывают в слишком большом количестве ценной информации (рот, нос, глаза, брови) для точного сравнения лица.

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

Убедитесь, что захваченное изображение было сделано с человека, а не с фотографии (2D), видеоэкрана (2D) или маски (3D) (проверка живости или обнаружение живости)
Убедитесь, что изображения лиц ( трансформированные портреты ) двух или более лиц не объединены в справочный документ, например паспорт.

#7 Вместе идем дальше – к гибридным решениям

Решения по идентификации и аутентификации будущего будут заимствованы из всех аспектов биометрии.

Это приведет к биометрической комбинации , способной гарантировать полную безопасность и конфиденциальность для всех заинтересованных сторон в экосистеме.

Это во многом соответствует духу Thales Gemalto IdCloud Fraud Prevention, программного обеспечения для оценки рисков и обнаружения мошенничества при платежах.

В этом решении геолокация , IP-адреса (используемое устройство) и ключевой шаблон ns могут создать надежную комбинацию для безопасной аутентификации пользователей для онлайн-банкинга или электронных государственных услуг.

Это седьмое направление принадлежит нам.

Наша работа заключается в том, чтобы предусмотреть это вместе и воплотить в жизнь 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 твоя очередь.

Предстоящие месяцы приготовили много перемен.

Действительно, мы не можем претендовать на то, чтобы предсказать все основные темы, которые возникнут в ближайшем будущем.

Можете ли вы заполнить некоторые пробелы?

Если вам есть что сказать о распознавании лиц, технологиях, тенденциях, задать вопрос или просто найти эту статью полезной, оставьте комментарий в поле ниже.

Мы также приветствуем любые предложения по улучшению или предложения для будущих статей.

Мы с нетерпением ждем вашего ответа.

Расовая дискриминация в технологии распознавания лиц

Алекс Наджиби

Мы разблокируем наши айфоны одним взглядом и удивляемся, как Facebook смог отметить нас на этой фотографии.Но распознавание лиц, технология, лежащая в основе этих функций, — это больше, чем просто уловка. Он используется для наблюдения правоохранительных органов, досмотра пассажиров в аэропортах, а также для принятия решений о трудоустройстве и жилье. Несмотря на широкое распространение, распознавание лиц недавно было запрещено для использования полицией и местными агентствами в нескольких городах, включая Бостон и Сан-Франциско. Почему? Из основных используемых биометрических данных (отпечаток пальца, радужная оболочка глаза, ладонь, голос и лицо) распознавание лиц является наименее точным и сопряжено с проблемами конфиденциальности.

Полиция использует распознавание лиц, чтобы сравнивать фотографии подозреваемых с фотоснимками и изображениями на водительских правах; по оценкам, почти половина взрослых американцев — более 117 миллионов человек по состоянию на 2016 год — имеют фотографии в сети распознавания лиц, используемой правоохранительными органами. Это участие происходит без согласия или даже осознания, и поддерживается отсутствием законодательного надзора. Однако еще более тревожным является то, что нынешнее внедрение этих технологий сопряжено со значительными расовыми предубеждениями, особенно в отношении чернокожих американцев. Даже если распознавание лиц является точным, оно расширяет возможности правоохранительной системы с долгой историей расистской и антиактивистской слежки и может увеличить ранее существовавшее неравенство.

Неравенство алгоритмов распознавания лиц

Алгоритмы распознавания лиц могут похвастаться высокой точностью классификации (более 90%), но эти результаты не универсальны. Растущее количество исследований выявляет различные показатели ошибок в демографических группах, при этом наименьшая точность постоянно обнаруживается у женщин, чернокожих и в возрасте 18–30 лет.В знаковом проекте 2018 года «Гендерные оттенки» межсекционный подход был применен для оценки трех алгоритмов гендерной классификации, в том числе разработанных IBM и Microsoft. Испытуемых разделили на четыре категории: темнокожие женщины, темнокожие мужчины, светлокожие женщины и светлокожие мужчины. Все три алгоритма показали наихудшие результаты на темнокожих женщинах, с частотой ошибок до 34% выше, чем у светлокожих мужчин (рис. 1) . Независимая оценка Национального института стандартов и технологий (NIST) подтвердила эти исследования, обнаружив, что технологии распознавания лиц по 189 алгоритмам наименее точны для цветных женщин.

Рисунок 1 : Аудит пяти технологий распознавания лиц . Проект «Гендерные оттенки» выявил расхождения в точности классификации технологий распознавания лиц для разных оттенков кожи и полов. Эти алгоритмы последовательно демонстрировали самую низкую точность для темнокожих женщин и самую высокую для светлокожих мужчин.

Эти убедительные результаты вызвали немедленную реакцию, сформировав непрерывный дискурс о справедливости в распознавании лиц.IBM и Microsoft объявили о мерах по снижению предвзятости путем изменения групп тестирования и улучшения сбора данных по конкретным демографическим показателям. Повторный аудит Gender Shades подтвердил снижение частоты ошибок для чернокожих женщин и исследовал больше алгоритмов, включая Rekognition от Amazon, который также показал расовую предвзятость в отношении темнокожих женщин (ошибка 31% в гендерной классификации). Этот результат подтвердил более раннюю оценку возможностей Rekognition по сопоставлению лиц, проведенную Американским союзом гражданских свобод (ACLU), в которой 28 членов Конгресса, непропорционально цветных людей, были неправильно сопоставлены с фотографиями.Однако ответы Amazon носили оборонительный характер, заявляя о проблемах с методологией аудиторов, а не о расовой предвзятости. Поскольку Amazon продала свою технологию правоохранительным органам, эти несоответствия вызывают обеспокоенность. Компании, которые предоставляют эти услуги, несут ответственность за то, чтобы они были справедливыми — как в своих технологиях, так и в своих приложениях.

Распознавание лиц при расовой дискриминации правоохранительными органами

Еще один ключевой источник расовой дискриминации при распознавании лиц заключается в его использовании.В 18 ^-м-м веке в Нью-Йорке «законы о фонарях» требовали, чтобы порабощенные люди носили фонари после наступления темноты, чтобы быть на виду у публики. Сторонники опасаются, что даже если алгоритмы распознавания лиц станут справедливыми, технологии могут применяться в том же духе, нанося несоразмерный вред чернокожему сообществу в соответствии с существующими расистскими моделями правоохранительных органов. Кроме того, распознавание лиц потенциально может быть нацелено на другие маргинализированные группы населения, такие как иммигранты без документов, согласно ICE, или граждане-мусульмане, согласно NYPD.

После убийства Джорджа Флойда полицией Миннеаполиса были отмечены дискриминационные действия правоохранительных органов. У чернокожих американцев больше шансов быть арестованными и заключенными в тюрьму за мелкие преступления, чем у белых. Следовательно, чернокожие чрезмерно представлены в данных фотоснимков, которые распознавание лиц использует для прогнозирования. Присутствие чернокожих в таких системах создает петлю обратной связи, в результате которой расистские полицейские стратегии приводят к непропорциональным арестам чернокожих, за которыми затем ведется наблюдение. Например, полиция Нью-Йорка ведет базу данных о 42 000 «аффилированных с бандами» — 99% чернокожих и латиноамериканцев — без требований доказывать предполагаемую принадлежность к банде. Фактически, некоторые полицейские управления используют идентификацию члена банды как меру производительности, поощряя ложные сообщения. Для участников включение в эти базы данных мониторинга может привести к более суровому приговору и увеличению размера залога или полному отказу в освобождении под залог.

Но как конкретно несправедливые приложения распознавания лиц и слежки вредят чернокожим американцам? Как заявила Алгоритмическая Лига Справедливости, «наблюдение за лицом угрожает правам, включая неприкосновенность частной жизни, свободу выражения мнений, свободу ассоциаций и надлежащую правовую процедуру.«Слежка связана с изменениями в поведении, включая самоцензуру и избегание активности из страха возмездия; например, распознавание лиц использовалось для отслеживания и идентификации протестующих Black Lives Matter. ФБР имеет долгую историю слежки за известными чернокожими активистами и лидерами, чтобы отслеживать и пресекать их усилия. Кроме того, постоянное наблюдение вызывает страх и психологический вред, делая субъектов уязвимыми для целенаправленных злоупотреблений, а также физического вреда за счет расширения систем государственного надзора, используемых для отказа в доступе к здравоохранению и социальному обеспечению.В системе уголовного правосудия технологии распознавания лиц, точность которых по своей природе необъективна, могут ошибочно идентифицировать подозреваемых и заключать в тюрьму невиновных чернокожих американцев.

В качестве яркого примера можно привести модельную программу наблюдения Project Green Light (PGL), которая была введена в действие в 2016 году и предусматривала установку камер высокой четкости по всему городу Детройт. Данные, которые передаются непосредственно в Детройтское управление полиции, могут быть проверены на распознавание лиц по криминальным базам данных, водительским правам и фотографиям, удостоверяющим личность; почти каждый житель Мичигана состоит в этой системе. Но станции PGL распределены неравномерно: наблюдение коррелирует с районами с преобладанием чернокожих, избегая белых и азиатских анклавов (рис. 2) . При опросе жителей критический анализ PGL сообщил в 2019 году, что «наблюдение и сбор данных были тесно связаны с перенаправлением общественных пособий, небезопасным жильем, потерей возможностей трудоустройства, а также охраной и последующей криминализацией членов сообщества, которые вступают в контакт с эти системы наблюдения.” PGL иллюстрирует, как системы мониторинга лиц могут увековечить расовое неравенство, если их применение не регулируется.

Рисунок 2: Расовая предвзятость в применении технологии распознавания лиц. Расположение партнеров проекта Green Light в Детройте (слева) совпадает с преимущественно чернокожими общинами по данным переписи населения США (справа). В этой общегородской программе основная тяжесть слежки ложится на чернокожих жителей Детройта.

Создание более справедливой системы распознавания лиц

Для устранения этого неравенства используются несколько способов. Некоторые нацелены на техническую алгоритмическую производительность. Во-первых, алгоритмы могут обучаться на разнообразных и репрезентативных наборах данных, поскольку стандартные обучающие базы данных в основном состоят из белых и мужчин. Включение в эти наборы данных должно требовать согласия каждого человека. Во-вторых, источники данных (фотографии) можно сделать более объективными. Настройки камеры по умолчанию часто не оптимизированы для захвата более темных тонов кожи, что приводит к более низкому качеству изображений чернокожих американцев из базы данных. Установление стандартов качества изображения для распознавания лиц и настроек для фотографирования черных объектов может уменьшить этот эффект.В-третьих, для оценки эффективности регулярный и этический аудит, особенно с учетом пересекающихся идентичностей (например, молодых, темнокожих и женщин), проводимый NIST или другими независимыми источниками, может привлечь компании, занимающиеся распознаванием лиц, к ответственности за оставшиеся методологические предубеждения.

Другие подходы нацелены на настройку приложения. Законодательство может контролировать использование технологии распознавания лиц, так как даже если алгоритмы распознавания лиц будут абсолютно точными, их вклад в массовую слежку и выборочное применение против расовых меньшинств необходимо ограничить.Несколько групп защиты взаимодействуют с законодателями, обучая расовой грамотности распознаванию лиц и требуя от производителей подотчетности и прозрачности. Например, Safe Face Pledge призывает организации устранить предвзятость в своих технологиях и оценить их применение. Такие усилия уже достигли определенного прогресса. Закон об алгоритмической ответственности 2019 года уполномочил Федеральную торговую комиссию регулировать компании, введя обязательства по оценке алгоритмического обучения, точности и конфиденциальности данных.Кроме того, на нескольких слушаниях в Конгрессе специально рассматривалась дискриминация чернокожих при распознавании лиц. Мощные протесты после убийства Джорджа Флойда также привели к значительным изменениям. Демократы Конгресса представили законопроект о реформе полиции, содержащий положения, ограничивающие использование технологий распознавания лиц. Еще более удивительным был ответ со стороны технических специалистов: IBM прекратила выпуск своей системы, Amazon объявила о приостановке на один год использования полицией Rekognition, а Microsoft приостановила продажу своей технологии распознавания лиц полиции до тех пор, пока не будут приняты федеральные правила.Эти достижения поддержали призывы к более прогрессивному законодательству, например, движения за реформирование или упразднение полиции. На данный момент движение за справедливое распознавание лиц переплетается с движением за справедливую систему уголовного правосудия.

Распознавание лиц остается мощной технологией, имеющей большое значение как в уголовном правосудии, так и в повседневной жизни. Существуют менее спорные приложения распознавания лиц, например вспомогательные технологии, поддерживающие людей с нарушениями зрения. Хотя в этой статье мы уделяем особое внимание распознаванию лиц, обсуждаемые проблемы и решения являются частью более широких усилий по выявлению и устранению неравенства в областях искусственного интеллекта и машинного обучения. Поэтому в следующий раз, когда мы разблокируем наш телефон, давайте вспомним, что устранение расовой предвзятости в распознавании лиц и его приложениях необходимо, чтобы сделать эти алгоритмы справедливыми и еще более эффективными.

Алекс Наджиби — доктор философии 5-го года обучения. кандидат биоинженерии в Школе инженерии и прикладных наук Гарвардского университета .

Для получения дополнительной информации:

Узнайте больше о распознавании лиц в системе уголовного правосудия здесь. взгляните на исследование несоответствий в точности распознавания лиц в рамках проекта Gender Shades

Эта статья является частью нашего специального выпуска, посвященного научной политике и социальной справедливости.

Clearview AI прогнозирует, что 100 миллиардов фотографий дадут ему возможность распознавания лиц по всему миру которые могут идентифицировать человека по тому, как он ходит, определять его местоположение по фотографии или сканировать его отпечатки пальцев издалека.

История продолжается под рекламой

55-страничная информационная презентация, о содержании которой ранее не сообщалось, раскрывает удивительные подробности о том, как компания, чья работа уже вызвала споры, готовится к крупному расширению, финансируемому в значительной степени за счет государственных контрактов и налогоплательщиков, для мониторинга которых будет использоваться система.

Документ был создан для сбора средств, и неясно, насколько реалистичными могут быть его цели. Компания заявила, что ее «индекс лиц» вырос с 3 миллиардов изображений до более чем 10 миллиардов с начала 2020 года и что ее система сбора данных теперь обрабатывает 1,5 миллиарда изображений в месяц.

Компания заявила, что получив от инвесторов 50 миллионов долларов, она может увеличить свои возможности по сбору данных до 100 миллиардов фотографий, создать новые продукты, расширить свой международный отдел продаж и больше платить за лоббирование государственных политиков с целью «разработки благоприятного регулирования».”

История продолжается ниже объявления

Никакой федеральный закон не регулирует, как следует использовать распознавание лиц, хотя в некоторых городах и штатах были приняты запреты или ограничения. Крупнейшие технологические гиганты, в том числе Amazon, Google, IBM и Microsoft, ограничили или прекратили продажи технологии, заявив, что они обеспокоены ее рисками или не хотят продавать ее населению до того, как Конгресс установит правила.

В презентации Clearview утверждает, что осторожность в масштабах всей отрасли открывает огромные возможности для бизнеса. Компания включила логотипы своих конкурентов, чтобы отметить, что у нее небольшая внутренняя конкуренция, и что ее продукт даже более всеобъемлющий, чем системы, используемые в Китае, потому что ее «база данных лиц» связана с «метаданными из общедоступных источников» и «социальной связью». Информация.

Презентация, которой получатель поделился с The Post, проливает свет на стремление компании стать одним из ведущих мировых продавцов технологий наблюдения, даже несмотря на то, что некоторые законодатели опасаются, что компания представляет опасную угрозу гражданским свободам и правам на неприкосновенность частной жизни.

История продолжается под рекламой

Clearview создала свою базу данных, взяв изображения из социальных сетей и других онлайн-источников без согласия веб-сайтов или людей, которые были сфотографированы. Facebook, Google, Twitter и YouTube потребовали, чтобы компания прекратила делать фотографии со своих сайтов и удалила все, что было сделано ранее. Clearview утверждает, что сбор данных защищен Первой поправкой.

Facebook, который запрещает автоматическое копирование или «скрапинг» данных со своей платформы и имеет команду по неправомерному использованию внешних данных, запретил основателю Clearview Хоану Тон-Тату доступ к своему сайту и отправил компании уведомление о прекращении -отказаться от приказа, но Clearview отказалась предоставить какую-либо информацию о том, в какой степени фотографии пользователей Facebook и Instagram остаются в базе данных Clearview, сообщил The Post представитель материнской компании Facebook, Meta.Чиновник отказался комментировать какие-либо шаги, которые Meta может рассмотреть в ответ.

Бесцеремонный подход Clearview к сбору данных встревожил защитников конфиденциальности, ее коллег в индустрии распознавания лиц и некоторых членов Конгресса, которые в этом месяце призвали федеральные агентства прекратить сотрудничество с компанией, потому что ее «технология может устранить общественную анонимность в Соединенных Штатах». Состояния.» Сенаторы Рон Уайден (штат Орегон) и Рэнд Пол (республиканец, штат Кентукки) в прошлом году представили законопроект, который заблокирует доступ государственных денег к Clearview на том основании, что его данные были «незаконно получены».

История продолжается под рекламой

Clearview борется с волной судебных исков в государственных и федеральных судах, включая судебные процессы в Калифорнии, Иллинойсе, Нью-Йорке, Вермонте и Вирджинии. Генеральный прокурор Нью-Джерси приказал полиции не использовать его. В Швеции власти оштрафовали местное полицейское управление за его использование в прошлом году. Компания также столкнулась с коллективным иском в федеральном суде Канады, правительственными расследованиями в Канаде, Швеции и Великобритании и жалобами от групп конфиденциальности на нарушения защиты данных во Франции, Греции, Италии и США.K.

Правительства Австралии и Франции приказали Clearview удалить данные своих граждан, при этом Австралия заявила, что компания тайно монетизировала лица людей с целью, «вне разумных ожиданий». «Беспорядочное извлечение изображений лиц людей, лишь небольшая часть которых когда-либо будет связана с расследованиями правоохранительных органов, может негативно сказаться на личных свободах всех австралийцев, которые считают себя находящимися под наблюдением», — заявила комиссар Австралии по вопросам информации и конфиденциальности Анджелин Фальк. сказал в ноябре.

Тон-Тат сообщил The Post, что документ был передан «небольшой группе лиц, проявивших интерес к компании». По его словам, в нем были предложения не только для основной системы поиска лиц, но и для других направлений бизнеса, в которых распознавание лиц может быть полезным, таких как проверка личности или безопасный доступ к зданиям.

История продолжается под рекламой

Он сказал, что фотографии Clearview «были собраны законным образом» с «миллионов различных веб-сайтов» в общедоступном Интернете.Он добавил, что «метаданные из общедоступных источников» и «информацию о социальных связях» человека можно найти на веб-сайтах, которые Clearview связал с их фотографиями лица.

Компании, занимающиеся распознаванием лиц, традиционно создают алгоритмы, которые можно использовать для поиска в базах данных фотографий своих клиентов, таких как изображения водительских прав или тюремные фотографии. Но Ton-That утверждала в показаниях перед государственными чиновниками, что кражи фотографий из Интернета позволили компании создать мощный инструмент борьбы с преступностью.«Каждая фотография в наборе данных — это потенциальная подсказка, которая может спасти жизнь, обеспечить справедливость невинной жертве, предотвратить неправомерную идентификацию или оправдать невиновного человека», — сказал он в среду в заявлении для The Post. утверждения, которые он сделал на публичных форумах.

Clearview, сказал он The Post, не намерен «запускать потребительскую версию» системы поиска лиц, которая сейчас используется полицией, добавив, что официальные лица компании «еще не решили», продавать ли услугу коммерческим покупателям.

История продолжается под рекламой

Если Clearview действительно решит продать какую-либо технологию негосударственному покупателю, сказал Тон-Тэт, компания сначала сообщит об этом в федеральный суд в Иллинойсе, где Clearview защищает себя от групповых исков о нарушении закон штата, требующий от компаний получать согласие людей перед сбором данных о их лицах.

В судебном заседании в понедельник окружной судья США Шэрон Джонсон Коулман, председательствующая в деле, поддержала большинство доводов истцов, оспаривающих работу Clearview.

Компания Clearview отвергла критику своей работы по сбору данных и наблюдению, заявив, что она создана исключительно для правоохранительных органов и общественного блага. В онлайн-обязательстве «принципы» компания заявила, что работает только с государственными учреждениями и ограничивает свои технологии «законными следственными процессами, направленными на выявление преступного поведения или на предотвращение конкретных, существенных и неизбежных угроз жизни людей или физической безопасности». ».

История продолжается под рекламой

Но презентация показывает, что компания основывала свой «план расширения продукта» на повышении корпоративных продаж, от финансовых услуг и экономики свободного заработка до коммерческой недвижимости.На слайде, посвященном «общему адресуемому рынку», государственные и оборонные контракты показаны как небольшая часть потенциального дохода с другими возможными источниками, включая банковское дело, розничную торговлю и электронную коммерцию.

Есть что-нибудь, за что не продадут эту массовую слежку? — спросил Джек Поулсон, бывший научный сотрудник Google, который сейчас руководит исследовательской группой Tech Inquiry. «Если они продают его только для обычного коммерческого использования, это просто массовая слежка в больших масштабах.Он не предназначен для самых крайних случаев, как они обещали в прошлом».

Clearview заявила в 2020 году, что прекратит работу с частными предприятиями после сообщения BuzzFeed News, в котором говорилось, что компания предлагала свой инструмент магазинам, банкам и другим компаниям, в том числе в рамках 30-дневных бесплатных пробных версий.

История продолжается под рекламой

В своем заявлении для The Post Тон-Тэт сказал: «Наши принципы отражают текущее использование нашей технологии. Если это использование изменится, принципы будут обновлены по мере необходимости.

Клиенты Clearview могут загружать фотографии для поиска совпадений в базе данных лиц компании, при этом результаты часто связаны с другими учетными записями человека в Интернете. Компания заявила, что ее «индекс лиц» теперь в 11 раз больше, чем база данных лиц «любого государственного или неправительственного учреждения сегодня». (Многие утверждения компании в документе, включая это, не могли быть проверены независимо.)

Clearview был малоизвестным стартапом до отчета New York Times в начале 2020 года, основанного на внутренних электронных письмах и обнаруженных общедоступных записях. исследователями, показал, в какой степени местные полицейские управления начали использовать его для поиска потенциальных подозреваемых.

Компания заявила, что с тех пор ее список клиентов увеличился до более чем 3100 правоохранительных органов в Соединенных Штатах. У него есть контракты с Министерством внутренней безопасности, ФБР и армией.

Но большая часть его нового предложения инвесторам сосредоточена на стремлении к «безграничному будущему применению» неправительственной работы, в том числе в банковском деле, здравоохранении, страховании и розничной торговле. «Все в будущем, в цифровом виде и в реальной жизни, будет доступно через ваше лицо», — говорится в презентации.

В презентации компания сообщает, что надеется привлечь 50 миллионов долларов в ходе третьего раунда инвестиций, известного как «Серия С». Прошлым летом компания привлекла 30 миллионов долларов в рамках аналогичного раунда финансирования, в ходе которого компания была оценена в 130 миллионов долларов.

Его относительно скромная оценка, как предполагают технические эксперты, может быть отражением насыщенного рынка алгоритмов распознавания лиц, неустойчивой правовой ситуации компании или того факта, что ее главное преимущество — обширный кэш данных о лицах — был назван «незаконно полученный.

В презентации компания заявила, что может «революционно изменить» методы проверки работников гиг-экономики и что ее технология может быть использована для оценки людей в приложениях для знакомств или поиска нянь, уборщиков или подрядчиков по ремонту.

Презентация включает логотипы ряда компаний, включая Airbnb, Lyft и Uber. Тон-Тат сказал, что они являются «примерами типов фирм, которые проявили интерес к технологии распознавания лиц Clearview для целей проверки личности на основе согласия, поскольку на их платформах возникает много проблем с преступлениями».

Представители этих трех компаний заявили The Post, что не планируют работать с Clearview и никогда не выражали заинтересованности в партнерстве.

Несколько других компаний, чьи логотипы Clearview использовала в качестве примеров потенциальных деловых партнеров, в том числе служба няни Sittercity, также заявили, что не планируют поддерживать какие-либо отношения с компанией.

Жюстин Сакко, пресс-секретарь Tinder и материнской компании OkCupid Match Group, заявила, что компании «никогда не работали с Clearview AI и не ведут с ними никаких дискуссий» и что «Clearview неправильно использует наш логотип и не имеет разрешения на использовать его в своих материалах.Официальный представитель другой компании выразил гнев по поводу того, что она была включена в презентацию Clearview, и сказал, что рассматривает юридические варианты.

В презентации Clearview также говорится, что ее системы могут быть использованы для решения «сложных проблем физической безопасности» на рынках розничной торговли и коммерческой недвижимости, и она включает логотипы компаний розничных супермаркетов, таких как Target и Walmart. Эти компании не сразу ответили на запросы о комментариях.

В презентации компания сообщает, что она разработала другие системы помимо распознавания лиц, в том числе для распознавания номерных знаков и «отслеживания движения», а также что она разрабатывает или исследует ряд других методов наблюдения: программное обеспечение камеры для обнаружения оружия и наркотиков ; системы «распознавания походки» для идентификации человека по тому, как он ходит; системы «изображение для определения местоположения» для точного определения местонахождения человека на основе фона фотографии; и системы распознавания «бесконтактных отпечатков пальцев» для сканирования личности человека издалека.

В документе нет подробностей о том, как эти системы работают, если вообще работают. Тон-Тат сказал, что все технологии «предназначены для общественной безопасности, находятся на различных стадиях исследований и разработок и никоим образом не были коммерциализированы или развернуты».

В открытом письме в прошлом месяце Тон-Тат сказал, что компания может «показать пример использования технологии, не в режиме реального времени , а таким образом, который защищает права человека, надлежащую правовую процедуру и наши свободы». ».

Но презентация прямо противоречит ему, говоря, что компания создает системы для наблюдения в реальном времени.Чиновники работают над системой «оповещения в режиме реального времени», которую компании могли бы использовать для уведомления агентов службы безопасности, если она обнаружит «лиц с высоким уровнем риска», отмечается на одном слайде.

Компания также продолжает работу над очками дополненной реальности, которые американские военные могли бы использовать в «опасных ситуациях», говорится на одном из слайдов. В ноябре ВВС выделили компании 50 000 долларов на исследование технологии, как показывают федеральные отчеты о расходах. Официальный представитель Исследовательской лаборатории ВВС сказал, что работа представляет собой краткосрочный контракт, чтобы проверить, насколько хорошо будет работать такая технология.

В сентябрьском письме в офис Комиссара по камерам наблюдения Великобритании компания Ton-That защищала использование списков наблюдения с распознаванием лиц в режиме реального времени для «лиц, представляющих интерес, пропавших без вести, лиц с невыполненными ордерами на серьезные правонарушения или для конкретной безопасности». связанная с этим цель известна заранее».

В презентации Clearview говорится, что ее планы по расширению включают дополнительные расходы на покупку данных и инженеров, специализирующихся на сборе данных, на миллионы долларов, а также создание своих команд, специализирующихся на коммерческих, федеральных и международных продажах. Компания также хочет создать «экосистему разработчиков», которая позволила бы другим компаниям создавать приложения с использованием ее данных.

Компания заявила, что рассчитывает увеличить свой годовой федеральный доход до 6 миллионов долларов в этом году благодаря активному расширению с DHS и ФБР и «неизбежному» расширению со стороны Управления по борьбе с наркотиками, и что она надеется «увеличить общее использование ” государственными и местными органами полиции на 300 процентов.

Иммиграционная и таможенная служба США, агентство DHS, в сентябре подписало с Clearview годовой контракт, который может быть продлен до трех лет на общую сумму 1 доллар США.5 миллионов, федеральные отчеты показывают. В декабре ФБР подписало годовой контракт на 18 000 долларов; в презентации говорится, что в этом году он вырастет до 2,4 миллиона долларов. DEA отказалось от комментариев, а ФБР и ICE не ответили на запросы о комментариях.

В презентации также говорится, что Clearview «достигает быстрой международной экспансии», в том числе заключает сделки в Панаме и Коста-Рике и занимается другим бизнесом в Мексике, Колумбии и Бразилии. Компания отказалась предоставить дополнительную информацию, и эти сделки не могут быть подтверждены.

Документ Clearview содержит открытые призывы к американскому патриотизму, и компания, как это принято среди некоторых технологических компаний, утверждала, что ее успех необходим для того, чтобы помешать иностранным державам занять лидирующие позиции в разработке технологий наблюдения. Компания называет себя «Сделано в США» и на нескольких слайдах сравнивает себя с компаниями из Китая, России и Израиля, прикрепляя свой логотип рядом с американским флагом.

Но эти аргументы, по словам Поулсона, не должны отвлекать внимание от расширенных амбиций компании или ее аппетита к бизнесу далеко за пределами США. С. интересы правительства.

«Они явно пытаются использовать полемику вокруг своей компании, чтобы заявить о своей известности», — сказал Поулсон. «И они сочетают это с националистической риторикой — что США должны превзойти Китай, чтобы защитить гражданские свободы. Это не имеет никакого смысла.»

Аарон Шаффер участвовал в подготовке этого отчета.

Распознавание лиц — Документация по распознаванию лиц 1.4.0

Характеристики

Поиск лиц на картинках

Найти все лица, которые появляются на картинке:

 импортировать распознавание лиц
изображение = распознавание лиц.load_image_file("ваш_файл.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(изображение)

Поиск и изменение черт лица на фотографиях

Получить расположение и очертания глаз, носа, рта и подбородок.

 импортировать распознавание лиц
image = face_recognition. load_image_file("your_file.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(изображение)

Поиск черт лица очень полезен для многих важных вещей.Но вы также можете использовать для действительно глупых вещей

Идентифицировать лица на картинках

Узнай, кто изображен на каждой фотографии.

 импортировать распознавание лиц
known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")

biden_encoding = face_recognition.face_encodings(известное_изображение)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

результаты = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

Вы даже можете использовать эту библиотеку с другими библиотеками Python для выполнения распознавание лиц в реальном времени:

Посмотреть это пример для кода.

Установка

Требования

Python 3. 3+ или Python 2.7
macOS или Linux (Windows официально не поддерживается, но может работать)

Установка на Mac или Linux

Во-первых, убедитесь, что у вас уже установлен dlib с привязками Python:

Затем установите этот модуль из pypi, используя pip3 (или pip2 для Питон 2):

 pip3 установить face_recognition

Если у вас возникли проблемы с установкой, вы также можете попробовать

Установка на Raspberry Pi 2+

Установка в Windows

Хотя Windows официально не поддерживается, полезные пользователи опубликовали инструкции по установке этой библиотеки:

Установка предварительно настроенного образа виртуальной машины

Использование

Интерфейс командной строки

Когда вы устанавливаете face_recognition , вы получаете простую командную строку программа

называется face_recognition , который можно использовать для распознавания лиц в

фотография или папка, полная фотографий.

Во-первых, вам нужно предоставить папку с одной фотографией каждого человека ты

уже знаю. Должен быть один файл изображения для каждого человека с

файла, названные в соответствии с тем, кто на картинке:

Далее вам понадобится вторая папка с файлами, которые вы хотите идентифицировать:

Затем вы просто запускаете команду face_recognition , передавая

папка известных людей и папка (или отдельное изображение) с неизвестно

человека, и он говорит вам, кто на каждом изображении:

 $ распознавание_лиц ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

/unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,неизвестный_человек

В выводе есть одна строка для каждого лица. Данные через запятую

с именем файла и именем найденного человека.

unknown_person — это лицо на изображении, которое ни с кем не совпало в

ваша папка известных людей.

Настройка допуска/чувствительности

Если вы получаете несколько совпадений для одного и того же человека, это может быть что

люди на ваших фотографиях очень похожи и более низкая терпимость значение

нужен для более строгого сравнения лиц.

Это можно сделать с помощью параметра --tolerance . По умолчанию допуск

Значение

равно 0,6, а более низкие числа делают сравнение лиц более строгим:

 $ face_recognition --tolerance 0,54 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

/unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,неизвестный_человек

Если вы хотите увидеть расстояние до лица, рассчитанное для каждого матча в заказ

, чтобы настроить параметр допуска, вы можете использовать --show-distance true :

 $face_recognition --show-distance true ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

/unknown_pictures/unknown. jpg, Барак Обама, 0,378542298956785
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person,нет

Дополнительные примеры

Если вы просто хотите узнать имена людей на каждой фотографии но не

заботитесь об именах файлов, вы можете сделать это:

 $ Распознавание лиц ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ | вырезать -d ',' -f2

Барак Обама
неизвестный человек

Ускорение распознавания лиц

Распознавание лиц можно делать параллельно, если у вас есть компьютер с

несколько ядер процессора.Например, если ваша система имеет 4 ядра процессора, вы может

обрабатывают примерно в 4 раза больше изображений за то же время. используя

все ядра процессора параллельно.

Если вы используете Python 3.4 или новее, передайте --cpus параметр:

 $ face_recognition --cpus 4 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/

Вы также можете указать --cpus -1 , чтобы использовать все ядра ЦП в вашей системе.

Модуль Python

Вы можете импортировать модуль face_recognition , а затем легко манипулировать

лиц всего за пару строк кода. Это очень просто!

Документы API

: https://face-recognition.readthedocs.io.

Автоматический поиск всех лиц на изображении

 импортировать распознавание лиц

изображение = face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(изображение)

# face_locations теперь представляет собой массив, в котором перечислены координаты каждого лица!

Вы также можете выбрать несколько более точное лицо, основанное на глубоком обучении. модель обнаружения.

Примечание. Ускорение графического процессора (через библиотеку nvidia CUDA) требуется для хорошо

Производительность

с этой моделью. Вы также захотите включить поддержку CUDA

при компиляции dlib .

 импортировать распознавание лиц

изображение = face_recognition. load_image_file("my_picture.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations (изображение, модель = "cnn")

# face_locations теперь представляет собой массив, в котором перечислены координаты каждого лица!

Если у вас много изображений и GPU, вы также можете

Автоматическое определение черт лица человека на изображении

 импортировать распознавание лиц

изображение = распознавание лиц.load_image_file("my_picture.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(изображение)

# face_landmarks_list теперь представляет собой массив с расположением каждой черты лица на каждом лице.
# face_landmarks_list[0]['left_eye'] будет расположением и контуром левого глаза первого человека.

Распознавать лица на изображениях и определять, кто они

 импортировать распознавание лиц

picture_of_me = face_recognition.load_image_file("me.jpg")
my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_me)[0]

# my_face_encoding теперь содержит универсальную «кодировку» моих черт лица, которую можно сравнить с любым другим изображением лица!

unknown_picture = распознавание_лиц. load_image_file("неизвестный.jpg")
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_picture)[0]

# Теперь мы можем видеть, что две кодировки лица принадлежат одному и тому же человеку с помощью `compare_faces`!

результаты = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding)

если результаты[0] == Истина:
    print("Это моя фотография!")
еще:
    print("Это не моя фотография!")

Развертывание на облачных хостах (Heroku, AWS и т. д.)

Так как face_recognition зависит от dlib который прописан в C++, может быть сложно развернуть приложение

, используя его для провайдера облачного хостинга, такого как Heroku или AWS.

Чтобы упростить задачу, в этом репозитории есть пример Dockerfile, который показывает, как запустить приложение, созданное с помощью

face_recognition в докере контейнер. При этом вы сможете развернуть

в любую службу, которая поддерживает образы Docker.

Общие вопросы

Проблема: Недопустимая инструкция (дамп ядра) при использовании face_recognition или запущенные примеры.

Решение: dlib скомпилирован с поддержкой SSE4 или AVX, но ваш процессор слишком стар и не поддерживает это.

Выпуск: RuntimeError: неподдерживаемый тип изображения, должен быть 8-битным серым или RGB-изображением. при запуске примеров веб-камеры.

Решение. Вероятно, ваша веб-камера неправильно настроена для работы с OpenCV. Смотреть здесь для более.

Проблема: MemoryError при запуске pip2 install face_recognition

Решение. Файл face_recognition_models слишком велик для вашего доступная кеш-память пипсов. Вместо этого

попробуйте pip2 --no-cache-dir install face_recognition , чтобы избежать проблема.

Выпуск: AttributeError: объект «модуль» не имеет атрибута «face_recognition_model_v1»

Решение. Установленная вами версия dlib слишком старая. Ты нужна версия 19.7 или новее. Обновление dlib .

Выпуск: Ошибка атрибута: объект «Модуль» не имеет атрибута «cnn_face_detection_model_v1»

Решение. Установленная вами версия dlib слишком старая. Ты нужна версия 19.7 или новее. Обновление dlib .

Проблема: TypeError: imread() получил неожиданный аргумент ключевого слова «режим»

Решение: Версия scipy , которую вы установили, слишком старая. Ты нужна версия 0.17 или новее. Обновите scipy .

Скройте свои фотографии с помощью этого инструмента конфиденциальности AI, чтобы обмануть распознавание лиц

Повсеместное распознавание лиц представляет серьезную угрозу конфиденциальности. Мысль о том, что фотографии, которыми мы делимся, собираются компаниями для обучения алгоритмов, которые продаются на коммерческой основе, вызывает беспокойство. Любой может купить эти инструменты, сфотографировать незнакомца и узнать, кто он такой, за считанные секунды. Но исследователи придумали умный способ помочь в борьбе с этой проблемой.

Решение представляет собой инструмент под названием Fawkes, созданный учеными из Sand Lab Чикагского университета. Названный в честь масок Гая Фокса, которые революционеры надевали в комиксе V значит Вендетта и фильме , Фоукс использует искусственный интеллект, чтобы тонко и почти незаметно изменять ваши фотографии, чтобы обмануть системы распознавания лиц.

запускать Фоукса на своих фотографиях — это все равно, что накладывать невидимую маску на свои селфи

Программное обеспечение работает немного сложнее. Прогон ваших фотографий через Fawkes не делает вас невидимым для распознавания лиц. Вместо этого программа вносит тонкие изменения в ваши фотографии, чтобы любой алгоритм, сканирующий эти изображения в будущем, видел вас совершенно другим человеком. По сути, запуск Fawkes на ваших фотографиях похож на добавление невидимой маски к вашим селфи.

Ученые называют этот процесс «маскировкой», и он направлен на то, чтобы испортить ресурсы, необходимые для работы систем распознавания лиц: базы данных лиц, извлеченные из социальных сетей.Компания по распознаванию лиц Clearview AI, например, утверждает, что собрала около трех миллиардов изображений лиц с таких сайтов, как Facebook, YouTube и Venmo, которые она использует для идентификации незнакомцев. Но если фотографии, которыми вы делитесь в Интернете, были обработаны Фоксом, говорят исследователи, то лицо, известное алгоритмам, на самом деле не будет вашим.

По данным команды из Чикагского университета, Fawkes на 100% успешнее современных сервисов распознавания лиц от Microsoft (Azure Face), Amazon (Rekognition) и Face++ китайского технологического гиганта Megvii.

«То, что мы делаем, — это используем скрытую фотографию, по сути, как троянского коня, чтобы испортить неавторизованные модели, чтобы узнать неправильную вещь о том, что делает вас похожими на вас, а не на кого-то другого», — Бен Чжао, профессор компьютерных наук. из Чикагского университета, который помог создать программное обеспечение Fawkes, сказал The Verge . «Как только происходит искажение, вы постоянно защищены, независимо от того, где вы идете или где вас видят».

Ее вряд ли узнаешь.Фотографии королевы Елизаветы II до (слева) и после (справа) прохождения через программу маскировки Fawkes. Изображение: Грань

Группа разработчиков — Шон Шань, Эмили Венгер, Цзяюнь Чжан, Хуйин Ли, Хайтао Чжэн и Бен И. Чжао — опубликовала статью об алгоритме в начале этого года. Но в конце прошлого месяца они также выпустили Fawkes как бесплатное программное обеспечение для Windows и Mac, которое каждый может загрузить и использовать. На сегодняшний день они говорят, что его скачали более 100 000 раз.

В наших собственных тестах мы обнаружили, что Fawkes прост в своем дизайне, но достаточно прост в применении. На обработку каждого изображения уходит пара минут, а вносимые им изменения практически незаметны. Ранее на этой неделе The New York Times опубликовала статью о Фоукс, в которой отмечалось, что эффект маскировки был совершенно очевиден, часто вносились гендерные изменения в изображения, например, давались женщинам усы. Но команда Фокса говорит, что обновленный алгоритм намного тоньше, и собственные тесты The Verge подтверждают это.

Насколько велика разница с таким инструментом, как Фоукс?

Но является ли Фоукс серебряной пулей для конфиденциальности? Это сомнительно. Во-первых, это проблема усыновления. Если вы прочитаете эту статью и решите использовать Фоукса для сокрытия любых фотографий, которые вы загружаете в социальные сети в будущем, вы, безусловно, окажетесь в меньшинстве. Распознавание лиц вызывает беспокойство, потому что это общесоциальная тенденция, поэтому решение должно быть общесоциальным. Если только технически подкованные люди прикрывают свои селфи, это только создает неравенство и дискриминацию.

Во-вторых, многие фирмы, продающие алгоритмы распознавания лиц, уже давно создали свои базы данных лиц, и задним числом эту информацию забрать нельзя. Генеральный директор Clearview Хоан Тон-Тат рассказал Times об этом. «В Интернете есть миллиарды неизмененных фотографий, все на разных доменных именах», — сказал Тон-Тат. «На практике почти наверняка уже слишком поздно совершенствовать такую технологию, как Фоукс, и развертывать ее в больших масштабах».

Сравнение незамаскированных и замаскированных лиц с помощью Фоукса. Изображение: SAND Lab, Чикагский университет,

Естественно, однако, что команда Фоукса не согласна с этой оценкой. Они отмечают, что, хотя такие компании, как Clearview, заявляют, что у них есть миллиарды фотографий, это мало что значит, если учесть, что они должны идентифицировать сотни миллионов пользователей. «Скорее всего, для многих людей Clearview имеет очень небольшое количество общедоступных фотографий», — говорит Чжао. И если в будущем люди будут публиковать больше замаскированных фотографий, говорит он, рано или поздно количество замаскированных изображений превысит количество незамаскированных.

Однако, что касается внедрения, команда Fawkes признает, что для того, чтобы их программное обеспечение имело реальное значение, оно должно распространяться более широко. У них нет планов по созданию веб-приложений или мобильных приложений из соображений безопасности, но они надеются, что такие компании, как Facebook, могут в будущем интегрировать аналогичные технологии в свои собственные платформы.

Интеграция этой технологии была бы в интересах этих компаний, говорит Чжао. В конце концов, такие фирмы, как Facebook, не хотят, чтобы люди запрещали делиться фотографиями, и эти компании по-прежнему смогут собирать необходимые им данные из изображений (для таких функций, как пометка фотографий), прежде чем скрывать их в общедоступной сети.И хотя интеграция этой технологии сейчас может иметь лишь небольшой эффект для нынешних пользователей, она может помочь убедить будущие поколения, заботящиеся о конфиденциальности, зарегистрироваться на этих платформах.

«Принятие более крупными платформами, т. е. Facebook или другие компании могут со временем оказать разрушительное воздействие на Clearview, сделав [их технологию] настолько неэффективной, что она перестанет быть полезной или финансово жизнеспособной как услуга», — говорит Чжао. «Clearview.ai прекращает свою деятельность, потому что она больше не актуальна или неверна, — это то, чем мы были бы довольны в результате нашей работы.

Системы распознавания лиц | IDPhotoCapture

Система распознавания лиц — это компьютерное приложение для автоматической идентификации или верификации человека по цифровому изображению или видеокадру с видеоисточника. Один из способов сделать это — сравнить выбранные черты лица на изображении и в базе данных лиц.
Иногда достаточно просто проверить наличие лица на цифровом изображении. В этом случае программное обеспечение не работает с базой данных. Он обрабатывает изображение и обнаруживает на нем лицо (или лица).
Некоторые алгоритмы распознавания лиц идентифицируют лица, извлекая ориентиры или особенности из изображения лица субъекта. Например, алгоритм может анализировать относительное положение, размер и/или форму глаз, носа, скул и челюсти.
Области, в которых этот подход наиболее часто применяется: безопасность, управление идентификацией (идентификацией), регистрация посетителей, дизайн пластиковых карт/бейджей, управление фотографиями и другие.

Система распознавания лиц сильно зависит от системы захвата лица.Более качественный снимок дает более точные результаты. Для получения достаточного уровня функциональности лицо должно быть захвачено как можно лучше, особенно если изображения отправляются в базу данных системы распознавания. Цифровая камера широко используется в системах распознавания лиц для получения изображения лица.

Для получения наиболее качественных результатов распознавания лиц фотография должна соответствовать таким требованиям, как:

Включает анфас, вид спереди и открытые глаза
На фото представлена полная голова от макушки до плеч
Фотография сделана на простом белом или почти белом фоне
Избегайте теней на лице или фоне
Лицо на фотографии должно иметь естественное выражение (закрытый рот)
На фотографиях не должно быть солнцезащитных очков или головных уборов
Контрастность и освещение на фото должны быть в норме

Большинство требований должны быть представлены во время фотосъемки. Дистанционное управление и запись непосредственно в компьютерную систему для камеры могут значительно повысить скорость и качество процесса идентификационных фотографий.
Для большинства значений система должна иметь такие функции:

предварительный просмотр изображения в реальном времени с камеры для управления положением и выражением лица
автоматическое и точное распознавание лиц при предварительном просмотре для управления тем, что фотография включает полное лицо
полное управление настройками камеры для лучшей контрастности и цветов
прямая передача снимков на ваш ПК
Возможность TWAIN очень полезна, если вам нужно передать полученное изображение в другое приложение для печати

Решения IDPhotoCapture обеспечивают возможность быстрого, простого захвата изображений с высочайшим фотографическим качеством и соответствуют всем требованиям для идентификации по фотографиям.Фотограф имеет полный контроль над всеми настройками камеры со своего рабочего места.