Немногие биометрические технологии разжигают человеческое воображение так же сильно, как это делают системы, способные распознавать наши лица.
В сочетании с возможностями искусственного интеллекта (ИИ) и блокчейна современные технологии распознавания лиц (далее РЛ), безусловно, представляют собой серьезный цифровой вызов не только для всех высокотехнологичных компаний мира, но и для правительств разных стран.
Распознавание лица представляет собой процесс идентификации или аутентификации (проверки) личности человека на основании характерных признаков и индивидуальных параметров его лица - расстояния между зрачками глаз, формы переносицы, контуров губ, ушей, подбородка и т.д. Технически этот процесс состоит из нескольких самостоятельных процедур: обнаружение лица специальным фото- или видеосенсором, захват изображения, анализ деталей и формирование цифровой модели лица, сопоставление этой модели с одним или несколькими шаблонами, записанными ранее и хранящимися в памяти системы распознавания.
Биометрические системы распознавания лиц (БСРЛ) способны осуществлять идентификацию или проверку людей буквально за считанные секунды.
Современные программные алгоритмы позволяют делать это даже посреди толпы, в динамичной и нестабильной среде.
Надо отметить, что человек обладает и другими уникальными биометрическими сигнатурами, по которым можно проводить процедуру распознавания: отпечатки пальцев, рисунок радужной оболочки глаза, голос, карта вен ладони, а также некоторые поведенческие факторы.
Но технология распознавания лиц сегодня считается самой естественной из существующих способов биометрической идентификации. И это вполне объяснимо - мы же узнаем друг друга, глядя именно на лица, а не на отпечатки пальцев или, к примеру, радужные оболочки глаз. Кроме того, решения лицевой биометрии достаточно просто разворачиваются и внедряются на объектах, а конечным пользователям не требуется никакого физического взаимодействия с системами.
В гонке за успешное использование биометрических инноваций на практике сегодня трудно выделить какого-то одного явного лидера.
Как всегда, на острие технологического прогресса находятся мощные интернет-компании, такие как Google (приложения FaceNet и OpenFace), Apple (приложение Face ID), Facebook (приложение DeepFace), Amazon (Rekognition) и Microsoft (приложение Azure). Эти веб-гиганты регулярно публикуют свои теоретические открытия в области искусственного интеллекта, распознавания изображений и анализа лиц, пытаясь расширять рамки нашего понимания настолько быстро, насколько это вообще возможно. Но им на пятки со своими собственными инновационными разработками наступают и многие специализированные компании, такие как Accenture, Aware, BioID, Certibio, Fujitsu, Fulcrum Biometrics, Gemalto, HYPR, Idemia, Leidos, M2SYS, NEC, Nuance, Phonexia и Smilepass.
В марте 2018 года специалисты Национального института стандартизации и технологий США (NIST - National Institute of Standards and Technology) провели масштабные испытания БСРЛ большинства ведущих производителей на основании крупнейшей БД, содержащей более 26 млн фотографий людей. По результатам многочисленных тестов были выявлены наиболее эффективные технологии распознавания лиц.
Большинство существующих приложений распознавания лиц по области применения могут быть разбиты на три ключевые категории.
Интерес этого сегмента рынка к БСРЛ обусловлен возрастающей активностью правоохранительных органов в борьбе с организованной преступностью и терроризмом. Выгоды от использования систем распознавания лиц для полиции очевидны — это оперативное выявление и предотвращение преступлений.
Технология распознавания лиц используется при оформлении и выдаче документов, удостоверяющих личность, чаще всего в сочетании с другими биометрическими инструментами, такими как сканирование отпечатков пальцев, например.
БСРЛ применяется на пунктах пограничного контроля для сравнения портрета в цифровом биометрическом паспорте с лицом владельца.
Дроны, оборудованные аэрофотоаппаратами, являются очень интересной платформой для использования БСРЛ на больших площадях во время проведения массовых мероприятий. Системы парящих беспилотников способны нести на себе камеры с мощными объективами весом до 10 кг, с помощью которых возможно идентифицировать подозреваемого с расстояния 800 м и с высоты 100 м. Поскольку такой дрон может быть подключен к источнику питания на земле через физический кабель, время его работы ничем не ограничено. А связь с наземным пунктом управлением не может быть перехвачена, поскольку она также использует защищенную кабельную линию.
Значительные успехи с помощью технологии распознавания лиц были достигнуты и в этой области.
Благодаря современным алгоритмам глубокого обучения и анализа лиц уже возможно:
Изначально использование технологии распознавания лиц этой области было наименее ожидаемым. Но сейчас все изменилось с точностью до наоборот. Девиз «Знай своего клиента» (KYC - Know Your Customer), несомненно, является горячей темой в 2019 году. И эта важная тенденция вполне сочетается с последними маркетинговыми достижениями в сфере обслуживания клиентов.
Размещая камеры в торговых точках, можно анализировать поведение покупателей и на основании этого пытаться улучшать процесс покупки товаров потребителями.
Как именно это происходит? По аналогии с системой, разработанной недавно Facebook, продавцы получают различную информацию о клиентах из профилей в социальных сетях и затем используют ее в своих целях. С 2017 года сеть ресторанов быстрого питания KFC и китайский розничный гигант Alibaba совместно тестируют аналогичное платежное решение на базе РЛ в городе Ханчжоу.
Распознавание лиц развивают технологические компании по всему миру, но лидирующие позиции в этой области занимают США, Россия, Китай, Япония, Израиль и Европа.
Технология распознавания лиц - новое горячее направление во многих областях жизни Китая, начиная с банков и аэропортов и заканчивая полицией. Сейчас власти расширяют программу РЛ с помощью специальных солнцезащитных очков, которые полиция начинает использовать на окраинах Пекина.
Китай также устанавливает и совершенствует национальную сеть видеонаблюдения. В конце 2018 года в стране работало более 200 млн камер наблюдения, а к 2020 году ожидается увеличение их количества до 626 млн. Это связано с развиваемой правительством Китая системой социального кредитования.
По данным The New York Times китайская полиция тесно сотрудничает с такими компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, как Yitu, Megvii, SenseTime и CloudWalk.
Амбиции Китая в области искусственного интеллекта и технологиях распознавания лиц очень высоки. Страна поставила перед собой задачу стать мировым лидером в области искусственного интеллекта к 2030 году.
Широкое использование БСРЛ станет основным трендом Олимпийских игр 2020 года в Токио. Эта технология будет использоваться для идентификации авторизованных сотрудников и предоставления им автоматического доступа на объекты, что значительно повысит их эффективность и безопасность.
БСРЛ испытываются и в аэропортах Сиднея, обеспечивая пассажирам более быстрый и комфортный проход рамок безопасности.
Проект Aadhaar в Индии обладает крупнейшей в мире (свыше 1,2 миллиарда записей) биометрической базой данных. Он предназначен для предоставления уникального цифрового идентификационного номера гражданам страны. А с сентября 2018 в рамках этого проекта заработал дополнительный сервис - лицевая аутентификация пользователей в совместном режиме с еще одним биометрическим фактором (отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза) или одноразовым паролем OTP (One Time Password).
В Бразилии в общенациональном проекте по сбору биометрических данных участвует Верховный электоральный трибунал (Tribuneal Superior Eleitoral). Цель проекта состоит в том, чтобы к 2020 году создать полную базу биометрических параметров и другой уникальной информации о 140 миллионах граждан страны.
Центральный банк России с 2017 года реализует общенациональную программу, предназначенную для сбора изображений лиц, голосов, радужных оболочек глаз и отпечатков пальцев у граждан страны. Правда, пока этот процесс продвигается довольно медленно, если судить по данным, размещенным на официальном веб-сайте проекта Biometricupdate.
Хотя распознавание лиц в той или иной форме существует с 60 годов прошлого века, последние прорывные разработки привели просто к взрывному проникновению этой технологии во многие сферы человеческой деятельности. По оценкам международных экспертов к 2024 году мировой рынок распознавания лиц будет приносить свыше 7 миллиардов долларов дохода при совокупном годовом росте в 16% на периоде 2019-2024 годов. Для справки: в 2019 году этот рынок оценивается в 3,2 миллиарда долларов.
Основными драйверами этого роста являются повышающиеся требования к функциональности систем видеонаблюдения, предъявляемые повсеместно уже на государственном уровне, и успешные внедрения других полезных приложений, основанных на технологии распознавания лиц, в самых различных сегментах экономики.
