Что такое система распознавания лиц, и для чего она необходима?

В современном мире система распознавания лиц активно внедряется в различные сферы – от наблюдения до маркетинга. Рынок применения стремительно растет, и ожидается, что прибыль от использования увеличится в течение 5 лет – с 2017 по 2022 год – от четырех до семи миллиардов долларов.

Активность внедрения отдельными странами технологической разработки обусловлена уровнем развития. Например, в Китае она необходима для расового определения, а в Европе для розыска злоумышленников, ворующих товары с полок продовольственных магазинов.

Инновационная технология также обрела широкую популярность и в России. Согласно официальным сведениям, количество камер в столице увеличилось почти в 10 раз – с 1500 до 105000 единиц, а с 01.09.2020 видеонаблюдение устанавливается и в Московском метрополитене.

На чем основан принцип действия?

Механизм состоит из четырех основных этапов:

• обнаружение – в первую очередь, камера должна определить, что перед ней находится лицо. Процедура ускоряется, когда человек смотрит в объектив, однако для обновленных версий подобных устройств это не имеет особого значения;
• анализ сканированной фотографии включает в себя измерение расстояния от лба до подбородка, глаз и ушей, а также размер носа. Акцентируется внимание также на текстуре и оттенке кожи;
• преобразование в цифровой код. Программное обеспечение позволяет превратить полученные данные в математическую формулу, благодаря которой и создается отпечаток;
• сопоставление с информацией в базе данных. Обнаруженные совпадения проходят ранжирование, и затем отображаются системе. Чем выше установленный порог для поиска схожести, тем ниже вероятность ложного срабатывания.

Каким образом формируется база?

Эти сведения предоставляют сами люди путем загрузки собственных фото в Интернет, которые затем объединяются в единую информационную структуру, используемую для обучения нейронных сетей – основы искусственного интеллекта.

Какова точность идентификации?

Этот показатель зависит от нескольких особенностей. При высоком качестве фото ошибок при идентификации гораздо меньше. Это считается идеальным условием, трудно достижимыми в реальной жизни.

На практике множество изображений могут быть размыты или плохо освещены, а при сканировании часто отводится взгляд от объектива, или часть лица закрыта одеждой (например, шарфом). Эти особенности значительно снижают вероятность распознавания, однако компании-разработчики стремятся к усовершенствованию технологий с учетом всевозможных факторов.

По материалам портала S&T