Unachohitaji kujua kuhusu teknolojia ya utambuzi wa uso

2024 Mwandishi: Malcolm Clapton | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-17 04:11

Je, teknolojia hii inatumiwaje na serikali na wafanyabiashara, inawezekana kudanganya kamera yenye mfumo wa kutambua uso na inawezekana kumpata mtu kwenye mtandao kwa kutumia picha.

Elena Glazkova Ivideon Marketer.

Kwa serikali, utambuzi wa nyuso ni sehemu muhimu ya mfumo wa usalama na kipengee cha bajeti cha kuvutia. Kwa waandishi wa habari, hii ni tiba au chombo cha njama ya ulimwengu. Kwa biashara, chombo au bidhaa. Kwa upande gani unachukua, maswali ya msingi bado yanabaki. Watumiaji huwa na mazoea ya kutafuta majibu kwao kwenye Mtandao (kwa wastani maswali 28,704 ya utambuzi huyakabili kila mwezi), lakini hawayapati kila wakati. Kurekebisha hali hiyo.

Utambuzi wa uso ni nini

Hebu tutenganishe nzizi kutoka kwa cutlets. Watumiaji wana uwezekano mkubwa wa kutambuliwa uso kwa uso kwenye simu zao mahiri, ambapo kitambulisho cha kibayometriki kinatumiwa kufungua kifaa na ni mmiliki wake pekee ndiye anayeweza kufikia data. Kamera ya 3D inahusika katika mchakato wa utambuzi ili haiwezekani kudanganya kifaa na picha.

Pia kuna utambulisho wa nyuso kwa wakati halisi na katika hali halisi: katika kesi hii, inaunganishwa kwa njia isiyoweza kutenganishwa na mifumo ya ufuatiliaji wa video, ambapo nyuso "hunyakuliwa" halisi kutoka kwa mkondo wa video uliorekodiwa na kamera.

Hebu fikiria kamera ya kisasa ya CCTV ya ubora wa juu iliyowekwa juu kidogo ya urefu wa wastani wa binadamu mahali penye mwanga mzuri. Takriban idadi sawa ya takriban watu sawa hupita mbele yake kila siku. Hazisogei haraka sana.

Video iliyonaswa inaweza kuhifadhiwa kwenye kumbukumbu ya wingu. Moduli ya uchanganuzi imeunganishwa kwenye kamera: mchanganyiko changamano wa algoriti (akili ya bandia, mitandao ya neva, ndivyo tu) pamoja na kiolesura cha mtumiaji. Moduli "hunyakua" nyuso kutoka kwa mkondo wa video, huamua jinsia na umri, na kuingiza data kwenye hifadhidata.

Hatua kwa hatua kuna picha zaidi. Mfumo hukumbuka nyuso zote zinazotambuliwa kiotomatiki na kuzirekodi kwenye kumbukumbu, na mtumiaji aliye na kiingilio anaonyesha data ya ziada: jina, msimamo, hali, alama zingine ("VIP-mgeni" au "mwizi"). Unaweza kupakia picha ya mtu anayehitajika, na moduli itapata ugunduzi wote wa mtu huyu kwenye kumbukumbu.

Mara tu mtu aliye na alama anapopita mbele ya kamera tena, mfumo hurekodi hili kama tukio muhimu na kutuma arifa kwa watumiaji wanaovutiwa.

Kugundua katika muktadha wa utambuzi wa uso ni hali wakati algorithm, kimsingi, ilielewa kuwa ilikuwa uso, na sio tufaha au nguva kutoka kwa mug ya Starbucks. Kwanza anahitaji nguvu ya kompyuta kwa hili, na kisha tu anaweza kulinganisha uso na msingi au kukumbuka.

Ikiwa umesoma aya chache zilizopita hadi mwisho, pongezi, sasa unajua jinsi utambuzi wa uso unavyofanya kazi katika hali nzuri. Maelezo yanafaa kwa mfumo wowote: kutoka kwa wale wanaotumiwa katika metro ya Moscow hadi ufumbuzi wa biashara ndogo ndogo.

Jambo kuu kuelewa ni kwamba ni vigumu kuunda hali nzuri katika maisha halisi, hasa linapokuja jiji zima, na si ofisi au duka. Kwa mfano, kuna watu wengi kwenye Subway, kila mtu ni tofauti, wanatembea haraka. Unahitaji kamera nyingi, zinagharimu pesa, na wataalam wenye uwezo wanapaswa kuziweka.

Je, inawezekana kudanganya algorithm ya utambuzi wa uso

Licha ya makosa ya mara kwa mara, usahihi wa utambuzi wa mashine tayari mara nyingi ni bora kuliko ule ambao watu huamua nyuso. China itaunda hifadhidata kubwa ya utambuzi wa uso ili kutambua raia yeyote ndani ya sekunde chache itaonekana nchini China hivi karibuni, mfumo ambao unaweza kupata mtu mahususi kati ya wakaazi wengine bilioni 1.3 kwa sekunde 3 kwa usahihi wa 90%.

Na bado ni ngumu kujibu swali hili bila usawa, kwa sababu hakuna algorithm moja bora ya utambuzi wa uso. Miwani kubwa, ndevu zilizobandikwa, kofia, kasi ya juu ya harakati, vipodozi maalum (kwa mfano, kimiani "Black Swan" iliyochorwa kwenye uso, paka, miduara na vijiti. Jinsi ya kuepuka mifumo ya utambuzi wa uso kwa kutumia babies) - yote haya yanaweza kuchanganya algorithm. Hasa kwa jumla, kwa sababu kwa utambuzi inatosha Jinsi ya kudanganya mifumo ya utambuzi iwe 70% ya uso wazi. Sasa fikiria kwamba ni muhimu kutumia hila hapo juu katika jiji halisi. Haisikiki rahisi sana, sawa?

Miwani ya "Anti-kutambuliwa" kutoka Japani, ambayo nyuma mnamo 2015

Na hapa kuna kinyago kama hicho cha 3D mnamo 2014

Je, inawezekana kutambua nyuso mtandaoni

Mtandao ni mahali pa kushangaza: watu hapa wanaweza wakati huo huo kuwa na wasiwasi kuhusu ikiwa kila kamera ya pili mitaani hutambua utu wao, na wanataka kwa dhati "kutambua nyuso za watu wengine kutoka kwa picha zao mtandaoni." Hebu tuzingatie mtindo huu wa utambuzi wa uso kando.

Mpango wa utambuzi wa uso ni moduli ya uchanganuzi iliyoelezwa hapo juu (kamera ya CCTV + programu + hifadhi ya wingu), au programu inayofanana na huduma inayojulikana (ya kashfa kidogo) ya FindFace. Leo, bila shaka, haiwezekani kupakua programu ya utambuzi wa uso "bila malipo na bila usajili" katika idadi kubwa ya matukio.

Huduma ya wavuti ya FindFace.ru, ambayo husaidia kupata watu kwenye mtandao wa kijamii wa VKontakte na picha zao, ilianzishwa mnamo Februari 18, 2016. Miongoni mwa mambo mengine, shukrani kwake, kila mtu angeweza kupata maelezo mafupi ya wasichana ambao waliigiza katika filamu za ngono. Hivi karibuni, huduma hiyo ilianza kutumika kwa vikundi vingi vya watu kugundua sura, ambazo zilikuwa na haki ya kutoweza kutambuliwa na mtu yeyote. Kashfa ilizuka, ambayo ilifanya kazi kama tangazo la virusi: teknolojia ambayo iliunda msingi wa huduma ilipokea tuzo kadhaa za kifahari na kuamsha shauku ya wateja kutoka kwa serikali na biashara. Tangu Septemba 1, 2018, huduma hiyo haitoi tena Huduma ya FindFace, ambayo ilitumiwa kutambua waandamanaji, ilitangaza kufungwa kwa utafutaji wa watu kwa huduma ya picha, kwani ilibadilishwa na NtechLab kuwa safu ya suluhisho kwa sekta mbalimbali za biashara.

Ndoto ya mtumiaji anayeingia kwenye ombi, ni wazi, inaonekana kama hii: unaenda kwenye tovuti, pakia picha ya mtu ambaye alichukuliwa kwa siri kwenye njia ya chini ya ardhi, programu inatambua uso na inatoa kiungo kwa wasifu kwenye. mtandao wa kijamii. Ndio, umekamatwa! Au kama hii: unapakua programu kwenye kompyuta yako, unganisha kamera yako ya wavuti na utambue uso wa paka wako. Mafanikio - sasa utapokea arifa kila wakati paka huiba sausage.

Ukweli ni ukatili. Tovuti ya kwanza ambayo inakupa kitu kama hicho inakataa kufanya kazi, na ya pili inahitaji ujuzi wa programu katika Python. Programu inayofanana na ndoto inayoitwa SearchFace, ambayo ilianzishwa upya hivi majuzi ilianzishwa upya kwa idhini kupitia VKontakte. Lakini mtandao wa kijamii umefunga kipengele hiki kiitwacho FindClone. Ulipakia picha, na algorithm ilijaribu kutambua uso sawa kwenye hifadhidata ya mtandao wa kijamii wa VKontakte. Programu haikutoa viungo kwa wasifu, picha tu zenyewe - na haijalishi zilipakiwa na nani. Ikiwa mtumiaji amekuwa akifanya kazi kwenye mtandao wa kijamii kwa muda mrefu, utoaji wa picha uliunda athari ya "wasifu", lakini ikiwa sivyo, picha zinazotambuliwa zinaweza kuwafanya kucheka.

Kwa kweli, mfano wa SearchFace hujibu swali waziwazi "Je! Mitandao ya kijamii hutumiaje utambuzi wa uso?" Itakuwa sahihi zaidi kuiunda kwa njia hii: "Mitandao ya kijamii inatumiwaje kwa utambuzi wa uso?" Jibu ni rahisi: kama hifadhidata. Idadi isiyohesabika ya mchanganyiko wa kipekee wa nambari (hivi ndivyo nyuso kwenye picha hutafuta algoriti za Facebook, VKontakte na zingine) huunda msingi wa mafunzo ya mitandao ya neural ambayo huunda msingi wa suluhisho la utambuzi wa uso mmoja au mwingine.

Suluhisho zote ni tofauti, na mitandao ya neural pia ni tofauti, na wateja na watoa huduma, kama sheria, hawafichui maelezo na sifa za kiufundi. Hasa, moduli ya utambuzi wa jinsia na umri inaweza kuamua kutokana na ukweli kwamba inaweza kujifunza kutokana na taarifa zilizomo katika Odnoklassniki, VKontakte, Instagram na Facebook.

Jinsi utambuzi wa uso umewekwa

Hutakiwi kujibu maswali ya msanidi programu na msanidi ikiwa wewe si msanidi programu. Kwa hiyo, tuligeuka kwa mtaalamu kwa msaada.

Dmitry Soshnikov Mwanachama wa Shirikisho la Urusi la Ujasusi Bandia na mtaalam mkuu katika ukuzaji wa AI na mifumo ya kujifunza mashine huko Microsoft.

Utambuzi wa uso (pamoja na shughuli zingine zinazohusiana) ni kazi ya kawaida. Kwa hiyo, makampuni mengi hutoa huduma zilizopangwa tayari kwa namna ya API za wingu (wapatanishi wa programu kati ya maombi) kwa ufumbuzi wa ubora wa kazi hizi. Mbali na makampuni makubwa ya IT kama Microsoft na Google, makampuni maalumu, ikiwa ni pamoja na Kirusi, pia wanahusika katika utambuzi wa uso. Bidhaa zao zinabadilika kwa haraka na hutoa vipengele vya kusisimua zaidi kama vile kutambua nyuso na silhouettes katika umati.

Ni ngumu zaidi kufundisha mtandao wa neva kutoka mwanzo. Tunahitaji seti kubwa na ya ubora wa data ya awali, yaani, makumi na mamia ya maelfu (au hata zaidi!) Picha za watu. Kwa kuongeza, rasilimali muhimu za hesabu na ujuzi wa AI na kujifunza kwa mashine zitahitajika. Makampuni makubwa yana zana hizi zote ovyo, kwa hiyo wanatatua tatizo vizuri zaidi.

Pia kuna suluhisho la kati - kutumia mtandao wa neva uliofunzwa tayari, kwa mfano. Chaguo hili, uwezekano mkubwa, litafanya kazi mbaya zaidi kuliko huduma ya wingu iliyopangwa tayari, lakini itawawezesha kuwa na udhibiti kamili juu ya mfumo. Hii itahitaji kiwango fulani cha uelewa wa uendeshaji wa mitandao ya neva na mifumo ya mtandao wa neva na, uwezekano mkubwa, ujuzi fulani wa lugha ya Python, ambayo imepata umaarufu kama lugha kuu ya programu kati ya wataalamu wa Sayansi ya Data.

Hakika, ni rahisi kufanya majaribio mbalimbali, kuibua data na kufanya mahesabu ya matrix yenye ufanisi shukrani kwa mfuko bora wa NumPy. Hii sio lugha bora kwa maendeleo ya viwanda, kwani haina zana bora za kuunda mifumo kubwa ya programu salama, lakini hakuna njia mbadala katika uwanja wa mafunzo ya kina ya mtandao wa neva.

Jinsi utambuzi wa uso unavyofanya kazi katika biashara

Mahitaji ya utambuzi wa uso katika fintech, rejareja na aina nyingine za biashara yanahusiana moja kwa moja na kuongezeka kwa upatikanaji wa teknolojia. Mitambo ni rahisi: biashara zote na mashirika yote yana kamera za CCTV, ambazo hutumika kama zana za kukusanya data na uchanganuzi unaofuata. Ulimwenguni, mifumo ya ufuatiliaji hupiga terabaiti za video katika Full HD kwa mwezi, yaani, kuna habari nyingi sana za kuchakatwa.

Programu inayohitajika ya uchambuzi wa data inaweza "kuwashwa" kwenye kifaa na mtengenezaji. Kamera za uchanganuzi wa video kwenye ubao kawaida huwa ghali kabisa.

Chaguo mbadala ni uchanganuzi katika wingu, ambayo ni, kituo cha data cha mbali kinachounganisha na kamera yoyote ya bei nafuu. Hii ni agizo la bei nafuu zaidi, pamoja na inatoa kubadilika - unaweza kurekebisha suluhisho kwa biashara maalum.

Umaarufu wa teknolojia ya utambuzi wa uso katika nyanja mbalimbali za shughuli unaongezeka. Kwa mfano, Sberbank ni mmoja wa viongozi katika suala la kutangaza miradi mbalimbali ya utambuzi wa uso wa hali ya juu, na inaweza kusema kwamba Anakutambua kati ya elfu: ATM itamtambua mteja kwa macho pamoja naye katika suala hili, labda. Tinkoff pekee. Mnamo 2017, Sberbank ilipata Sberbank na kuwekeza 25.07% ya VisionLabs katika teknolojia ya utambuzi wa uso, ambayo huunda programu ya utambuzi wa uso. Mnamo mwaka wa 2018, taasisi ya kifedha iliweza kupima utambuzi wa uso katika metro ya Moscow na hata kukamata wahalifu 42 wahalifu 42 walikamatwa shukrani kwa mfumo wa utambuzi wa uso wa Sberbank, ili kupima Itakutambua kutoka kwa elfu: ATM itatambua mteja na macho ya ATM zenye kitambulisho cha uso ili wavamizi wasiweze kutoa pesa kutoka kwa kadi za watu wengine, na pia kutangaza mkusanyiko wa data ya kibayometriki (kurekodi sauti kwa sauti,video ya uso) ya wateja. Mnamo Aprili mwaka huu, udhibiti wa Sberbank juu ya mtengenezaji wa mifumo ya utambuzi wa sauti na uso - "Kituo cha Teknolojia ya Hotuba" (MDT).

Jambo lingine ni kwamba kutangaza, kupima, kufanya majaribio na kununua suluhu haimaanishi kutekeleza. Ni nini hasa sasa kinachotumiwa katika Sberbank (na ikiwa inatumiwa), kwa kweli, inaweza tu kusema kwa uhakika na Gref wa Ujerumani.

Kwa rejareja, kila kitu ni wazi zaidi. Kimsingi, kuna shida tatu hapa ambazo utambuzi wa uso hutatua.

Kwanza, wizi. Maduka yanaendeshwa na walaghai, na mara nyingi watu wale wale katika mtandao huo. Utambuzi wa nyuso hukuruhusu kutambua "wezi wanaoteleza" na watu wengine ambao walikiuka agizo hapo awali. Mara tu mvamizi alipoingia kwenye hifadhidata mara tu anapoingia kwenye duka, usalama utapokea arifa kwa mjumbe au kwa njia nyingine rahisi.

Pili, ugumu wa kufanya kazi na wateja wa kawaida. Hakuna data ya kutosha kuhusu ununuzi na siku za kuzaliwa ili kubinafsisha matoleo kwa VIP na mashabiki wa chapa. Utambuzi wa uso unaweza kuunganishwa na CRM - yaani, programu ambayo wasimamizi huingiza taarifa zote kuhusu shughuli zote za shirika. Katika kesi ya wezi na VIP, utambuzi wa uso hufanya kazi kwa njia sawa: uso umeingia kwenye orodha nyeusi au nyeupe, na inapoonekana tena, mfumo utalia kwa mtu aliye na upatikanaji. Jinsia na umri huamuliwa kiotomatiki, na maelezo ya ziada yataongezwa na mfanyakazi anayewajibika.

Tatu, kitambulisho cha rejareja kinatumika kwa utangazaji lengwa. Kwa mfano, katika baadhi ya maduka X5 Retail Group iliyosakinishwa X5 itajumuisha kamera za kompyuta za kutambua sura za uso na umri wa wateja. Kwa kuchambua data hii, mfumo unaonyesha bidhaa ambazo mtu anaweza kupenda kwenye skrini ya kufuatilia kwenye sakafu ya biashara. Kielelezo kingine cha wazi ni kisa cha Lolli & Pops, duka kubwa la viyoga nchini Marekani. Mfumo wa utambuzi wa nyuso huamua Mpango wako wa baadaye wa uaminifu katika duka utalishwa na utambuzi wa usoni wa wateja wa kawaida na kutuma arifa kwa simu zao mahiri na bidhaa ambazo wanaweza kupenda (kwa kuzingatia mapendeleo ya mtu binafsi na hata mizio ya chakula).

Mfano mwingine wa kushangaza wa matumizi ya teknolojia katika rejareja ni maduka bila wauzaji na rejista za fedha. Kwa mfano, Alibaba Tao Cafe Amazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown ni duka la mkahawa na la kujihudumia lililoko Hangzhou. Inauza vinywaji, vitafunwa, mboga, vinyago, mikoba na kadhalika. Tao Cafe iko wazi kwa watumiaji wa tovuti ya Taobao pekee.

Wakati wa kununua vinywaji, mfumo wa kamera yenye usaidizi wa utambuzi wa uso humtambulisha mteja kiotomatiki, huunganisha kwenye akaunti yake kwenye duka la mtandaoni na kushughulikia malipo. Wanunuzi hutoka kupitia nafasi iliyo na vihisi vingi vinavyotambulisha mteja na bidhaa. Kuchanganua hufanya kazi hata kama mtu ataweka ununuzi mfukoni au mfuko.

Teknolojia ya utambuzi wa uso inakuaje

Mifumo ya CCTV ya Kitambulisho cha Uso inatawala ulimwengu kwa kweli. Huko Moscow, idadi ya kamera mnamo 2019 itafikia Teknolojia ya Juu na usalama: ni kamera ngapi za CCTV zitaonekana mwaka huu 174,000. Hii haimaanishi kuwa vifaa hivi vyote kwa msingi vinaweza kumtambua mtu: mara nyingi inaripotiwa kuwa mfumo wa kutambua wahalifu wanaotafutwa kupitia kamera za video utaanza kufanya kazi huko Moscow mnamo 2019 kuhusu kamera elfu 160 zilizo na kazi hii. Walakini, mwishoni mwa 2018, ofisi ya meya wa Moscow ilitangaza nia ya viongozi wa Moscow mnamo 2019, watachukua nafasi ya kamera za video na kuzindua mfumo wa utambuzi wa uso kuchukua nafasi ya vifaa vyote vya uchunguzi wa video na kuunda mfumo wa ubunifu kabisa mwaka ujao.

Kitendawili ni kwamba elfu 160 sio nyingi. Hasa ikilinganishwa na kiongozi mwingine katika maswali ya injini ya utafutaji juu ya suala la utambuzi wa uso - Uchina. Mwishoni mwa 2017 kulikuwa na Katika Uso Wako: Jimbo la China la kuona kila kitu zaidi ya kamera za CCTV milioni 170 na katika miaka mitatu ijayo teknolojia ya uchunguzi ya 'Big Brother' ya China haionekani kila kitu kama serikali inavyotaka ufikirie. kuunganishwa kwa mtandao bado ni kama milioni 400.

Utumiaji mzuri na sahihi wa utambuzi wa uso hufanya kazi kimsingi kuboresha usalama na faraja. Kwa kawaida watu hujiamini haraka katika teknolojia ambayo huwaokoa kutokana na kupanga foleni kwa ajili ya mechi ya mpira wa miguu (kutabasamu kwa kamera - kupita), inazuia wizi na uhuni, au inawasaidia kutumia pesa kidogo katika ununuzi (programu za uaminifu). Yote hii, bila shaka, inahitaji udhibiti fulani - ndiyo sababu sheria za ulinzi wa data ya kibinafsi zinapitishwa.

Katika siku zijazo, kuna uwezekano kwamba uwanja wa utambuzi wa uso katika mifumo ya ufuatiliaji wa video utadhibitiwa sawa na mazoezi ya sasa ya kufanya kazi na kitambulisho cha uso kwenye Mtandao. Watu wenye nia ya faragha hawapakii sana kwenye Wavuti - upendeleo fulani wa SearchFace unathibitisha kuwa mkakati kama huo ni mzuri.

Kwa kweli, mtu hawezi kujizuia kabisa kutembea barabarani ambapo kamera zimewekwa kwenye kila makutano, lakini uwezekano wa kudumisha kutokujulikana utaundwa ikiwa kuna ombi linalolingana kutoka kwa jamii.