Людям присуща врожденная способность различать и определять лица других, в то время как компьютеры начали обретать такую возможность только сейчас. В середине 1960-х ученые начали работу над применением компьютера для идентификации лиц. И с тех пор программные разработки на эту тему прошли длинный путь развития.
Волнуетесь ли, когда создается впечатление, что за вами постоянно наблюдают, пытаясь выяснить, кто вы и представляете ли опасность?
Первый опыт
Первыми на себе испытали подобное чувство жители Айбор Сити (Ybor City) в 2001 г., где в оживающем ночью развлекательном квартале впервые были применены камеры с технологией распознавания лиц.
Данный опыт использования подобной системы провалился: люди стали носить маски, демонстрировать непристойные жесты – все это мешало идентификации отдельных персон, и в 2003 г. оборудование было демонтировано.
Следующим экспериментом была попытка использования технологии распознавания лиц в бостонском аэропорту, где установили 2 отдельных системы и с помощью добровольцев принялись их тестировать.
Однако через три месяца стало понятно, что результаты в очередной раз неутешающи: только в 61,4% случаев идентификация была корректна – это вынудило службу безопасности прибегнуть к другим, более верным средствам поддержания порядка.
Технология
Основанная в Миннесоте, США, компания Идентикс (Identix) — один из многих разработчиков систем распознавания.
Их продукт, называемый ФэйсИт (FaceIt) способен улавливать отдельные лица в толпе, выделять их из окружения и сравнивать с хранящимися в базе изображениями. Для осуществления своей работы программа определяет, где на картинке лицо, а где все прочее, а также измеряет различные параметры изображения отдельного человека.
Каждое лицо обладает рядом отличительных черт, выступов и ямочек, которые делают его уникальным. Программа ФэйсИт определяет ключевые черты и фиксирует в качестве узлов – таких у человека, в среднем, порядка 80.
Расстояния между ними используются программой для сравнения разных лиц. Наиболее важные из дистанций перечислены далее: промежуток между глазами, ширина носа, глубина глазниц, форма скуловых костей, длина линии челюсти.
Ранее распознавание лиц основывалось только на двухмерных изображениях: их получении и сравнении с имеющимся набором.
Для точности такого сравнения необходимо получить снимок лица смотрящего прямо в камеру, с минимумом эмоций и небольшой игрой света. Это, конечно, проблематично. В большинстве случаев небольшие изменения освещенности и положения делали работу системы неэффективной – картинки не удавалось сопоставить ни с одной из базы данных – частота ошибок оказывалась слишком высокой.
Недавно созданная модель программного обеспечения использует 3D модель, которая обеспечивает большую точность. Она фиксирует в реальном времени трехмерные изображения лиц, а распознавание основывается на их отличительных чертах: так как плотные ткани и кости лучше всего различимы на изображениях (кривые лини глазниц, носа и щеки), они используются для идентификации. Эти признаки уникальны и не изменяются с возрастом.
3D моделирование может быть использовано в темной среде, эффективным остается даже при повороте лица, вплоть до 90о (до положения «в профиль»).
Система распознавания производит процесс идентификации путем осуществления ряда действий.
1.Выявление
Изображение может быть получено путем цифрового сканирования существующей 2D картинки или путем использования видеоизображения для получения живого образа объекта.
2.Выравнивание
Когда выявлено лицо, система определяет положение головы, размер и позу. Как упоминалось ранее, лицо может быть распознано при повороте до 90 градусов, тогда как при использовании 2D голова может быть повернута не более чем на 35 градусов.
3.Измерение
Система измеряет кривые линии лица менее чем в миллиметровом масштабе и создает шаблон.
4.Изображение
Программа переводит шаблон в числовой код. Таким образом, каждое лицо в итоге представлено в цифровом виде.
5.Сопоставление
Если полученное изображение трехмерно и база содержит 3D картинки, тогда сравнение осуществляется без внесения изменений в изображение. Но большинство баз данных содержит изображения в двухмерном виде. Тогда получение 3D образа вынуждает сравнивать живой, объемный, движущийся объект с плоским, неподвижным. К счастью, новая технология решает эту проблему. Когда трехмерное изображение получено, разные точки (обычно три), например, окружение глаза, сам глаз и кончик носа будут выделены и измерены. Когда это выполнено, изображение будет конвертировано в двухмерное. После этого программное обеспечение произведет сравнение его с картинками из базы данных для поиска совпадений.
Помимо распознавания крупных структур лица и другие элементы могут быть использованы для идентификации.
Очередной шаг вперед совершили Identix, создав софтвер для еще более точного анализа: биометрии кожи — которая позволяет использовать уникальность кожной поверхности для получения еще более точных результатов.
Основывается эта технология на алгоритме анализа текстуры поверхности. При этом фотографируется участок кожи объекта, разбивается на несколько более мелких блоков, где система обнаруживает особые линии, поры и другие текстурные элементы.
Такое исследование позволяет различать между собой даже однояйцевых близнецов, что неосуществимо при использовании одного распознавания лиц. По сообщениям Identix, сочетание двух упомянутых методов позволяет повысить эффективность идентификации на 20-25%.
Трудности
Несмотря на улучшения качества работы, остаются явления, которые необратимо препятствуют осуществлению идентификации по лицу:
— отражение света при ношении линз или солнцезащитных очков
— длинные волосы, ниспадающие на центральную часть лица
— плохое освещение
— малое разрешение полученных изображений
Безопасность
Введение в работу таких систем не могло не взволновать правозащитников. Многие из них утверждают, что, несмотря на принесение какой-то доли безопасности, подобные технологии не заслуживают права мешать свободам людей. Полагают, что очень велика вероятность повышения числа правонарушений в отношении личной жизни, но и это не все. Возникает проблема преступлений в области идентификации. А чем большее распространение получит технология, тем больше вероятность различного рода мошенничеств и хищений.
В итоге становится очевидным, что как и в ситуации со многими другими технологиями, невероятный потенциал несет с собой и ряд существенных недостатков, однако это не мешает производителям стремиться улучшать их ненаглядные системы.
классная программа я тоже хочу попробовать