Как это работает. Алгоритм распознавания лиц

Как это работает. Алгоритм распознавания лиц

Алгоритм распознавания лиц компании NtechLab, технологического партнера Госкорпорации Ростех, признан лучшим в мире. Технология стала победителем конкурса Face Recognition Vendor Test Национального института стандартов и технологий Министерства торговли США. Это не первая победа NtechLab на международных конкурсах, а разработки компании уже успешно используются для повышения комфорта и безопасности жителей «умных городов» по всему миру. Что такое распознавание лиц, как работают алгоритмы и какое будущее у этой технологии – в нашем материале.
 

Физиогномика по-научному

Цифровое распознавание лиц – идентификация или подтверждение личности по лицу с помощью нейронных сетей − становится новой реальностью, которая все прочнее входит в нашу жизнь. Смартфоны давно научились находить лица на фотографиях, соцсети предлагают отметить друзей на снимках, а камеры на улицах и в транспорте «выхватывают» преступников из толпы.

bfec7ad44e9733103b25a1fb09f3d0e4.jpg

Известно, что новорожденные дети практически с момента своего появления на свет отличают человеческое лицо от других объектов, затем очень быстро запоминают лицо матери и учатся распознавать человеческие эмоции. В течение жизни этот навык сохраняется – мы легко отличаем лица знакомых, по одному выражению лица можем определить настроение человека. Логично предположить, что вслед за другими умениями и эту нашу способность со временем ученые должны были «оцифровать», чтобы наделить ей машины.

История изучения программного распознавания лиц тянется с 1960-х годов. Уже тогда было понятно, что лицо можно описать набором параметров, совокупность которых у каждого человека будет существенно отличаться. Если загрузить эти свойства в программу и сопоставить их с имеющейся базой фотографий, то можно найти соответствия с высокой точностью. Проблема заключалась в том, что на тот момент механизмы захвата лица по фото или видео, а также возможности компьютеров по скоростной обработке больших массивов информации находились на низком уровне. Но уже в то время потенциал разработки был ощутим.
 

Где нужно распознавать лица

Основными двигателями прогресса для систем распознавания лиц стали, с одной стороны, силовые ведомства, с другой – бизнес. Спецслужбам и различным службам безопасности система интересна как действенное подспорье для поиска преступников и предотвращения противоправных действий. Верификация с помощью лица на объектах, мероприятиях и устройствах уже используется как безопасный способ подтверждения личности. Бизнес также может задействовать эти системы для идентификации покупателей, оплаты «по лицу», для анализа посещений и поведения в торговых точках.  

540f8a65e649ec5a0ec7f080fabd8719.jpg

Другими интересными областями применения системы распознавания лиц могут стать медицина и образование. С помощью компьютерного анализа лица медики смогут отслеживать состояние пациента, оценивать ход лечения, выявлять признаки болезни и т.д. В образовательной сфере, которая все больше переходит в онлайн, системы помогут анализировать поведение учеников, способствовать большей включенности в процесс обучения. Кроме того, городские камеры, интегрированные в систему «умный город», способны искать потерявшихся детей, пожилых или больных людей, оставшихся без помощи.

Конечно, существует и до сих пор используется множество других способов идентификации: по голосу, через отпечаток пальца или сканирование радужки глаза. Но у биометрии по лицу есть ряд преимуществ: она легко внедряется, дает быстрый результат и работает дистанционно, что особенно актуально во время пандемии коронавируса. В перспективе для идентификации будет использоваться комплекс биометрических исследований.  
 

Как это работает

Весь процесс работы системы можно разделить на два этапа: выявление лица и его распознавание. Первый шаг может быть и простым, и сложным. В том случае если лицо неподвижно, находится анфас перед камерой или датчиками, хорошо освещено (как, например, в случае идентификации по лицу на смартфоне), то снять параметры лица не представляется проблемой. Распознать лицо по случайному фото или видео в динамике – гораздо менее тривиальная задача. Сложность заключается в том, что человек двигается, соответственно, лицо может попасть в кадр частично, быть закрыто головным убором, волосами. Но современные системы справляются даже при минимуме информации.  

7abccc8c7903c7da24afdb6f1feaf257.jpg

Когда программа «вырезала» лицо из общего фона, она может его развернуть, выпрямить и проанализировать. Выделяются ключевые точки (глаза, нос, рот), их может быть несколько десятков, вычисляется их взаимное расположение. Далее полученная «карта лица» переводится в цифровые значения и сверяется с базой. А затем нейросеть, обучившаяся на миллионах портретов, и мощный компьютер находят соответствие. Весь процесс занимает всего несколько секунд.

Как только системы распознавания лиц стали выходить в большой мир, сразу появились желающие «взломать» их. Хакеры, активисты и даже современные художники придумывают способы обмануть камеры и защитить свою приватность. В ход идут маски, макияж, специальные очки, лазеры. Но системы тоже становятся умнее, к тому же полные алгоритмы их работы известны только их создателям. Постепенно формируется законодательная база относительно применения подобных систем. 
 

Лица российского рынка биометрии

Технологии распознавания лиц одновременно вдохновляют и волнуют. По данным экспертов, за последние несколько лет качество идентификации выросло в 50 раз. Растет и мировой рынок услуги: к 2024 году прогнозируется объем доходов в размере 7 млрд долларов. Системы распознавания вышли из академических кругов в большой бизнес и участвуют в мировой конкуренции. Свои технологии сегодня разрабатывают такие гиганты, как Apple, Amazon, Facebook, Google, Microsoft, IBM.

Крупнейшим российским поставщиком и одним из мировых лидеров услуг биометрии является компания NtechLab – технологический партнер Ростеха. За шесть лет из перспективного стартапа компания выросла до международных масштабов. Ее алгоритмы распознавания лиц по результатам независимых тестов многократно признавались лучшими в мире. Сегодня разработки NtechLab применяются более чем в 100 организациях 20 стран.

f389f4e097e367aaeec0ab2122869e9c.jpg

Основатель компании, молодой программист Артем Кухаренко начинал с того, что в качестве хобби создал софт, по фотографии определяющий породу собак. Следующим шагом стало нашумевшее приложение FindFace, появившееся в 2016 году и позволявшее любому желающему найти по фото профиль человека в соцсетях. Затем была первая международная победа распознающих алгоритмов и следующий виток развития NtechLab – взаимодействие с инвесторами и крупными партнерами.   

Для создания комфортной и безопасной среды в Москве с 2017 года используется технология FindFace Security, встроенная в столичную систему видеонаблюдения. Интеграция технологии позволила существенно повысить эффективность поиска и задержания преступников правоохранительными органами. Во время проведения Чемпионата мира по футболу в 2018 году система позволила задержать более 180 правонарушителей, находившихся в федеральном розыске, а также предотвратить хищение спонсорского кубка. А с началом пандемии FindFace Security помогала находить нарушителей режима самоизоляции. 

В мае этого года NtechLab в очередной раз подтвердила высокий уровень точности своих алгоритмов: компания победила в конкурсе алгоритмов распознавания лиц Face Recognition Vendor Test Национального института стандартов и технологий Министерства торговли США. Это тестирование на сегодняшний день является единственным общепризнанным мировым соревнованием подобного типа. Российская разработка соперничала с более чем ста алгоритмами из других стран и показала лучшие результаты. Победа NtechLab открыла новые возможности для международного развития компании и стала подтверждением высокого уровня отечественной IT-экспертизы. В ближайших планах компании − создание инструментов по выявлению с помощью камер агрессивных людей и детектирование пути человека.

В июне стало известно, что алгоритмы российского разработчика будут применяться на железных дорогах Индии. В течение месяца система распознавания лиц Ntechlab будет внедрена на 30 станциях наиболее загруженного участка Indian Railways. Согласно требованиям заказчика система должна обеспечивать одновременное распознавание до 50 человек в кадре. По словам представителей компании - партнера Ростеха, внедрение компьютерного зрения на объектах с потоком подобной плотности стало технологическим вызовом для системы Ntechlab, и она справляется с задачей.