Lidé jsou zběhlí v rozpoznávání tváří, ale také výrazy a emoce interpretujeme zcela přirozeně. Výzkum říká, že uvnitř dokážeme identifikovat osobně známé tváře 380ms po prezentaci a 460 ms pro neznámé tváře. Tato bytostně lidská vlastnost má však nyní konkurenta v umělé inteligenci a počítačovém vidění. Tyto průkopnické technologie pomáhají vyvíjet řešení, která rozpoznávají lidské tváře přesněji a efektivněji než kdy dříve.
Tyto nejnovější inovativní a nevtíravé technologie učinily život jednodušším a vzrušujícím. Technologie rozpoznávání obličeje se rozrostla v rychle se vyvíjející technologii. V roce 2020 byl trh rozpoznávání obličeje oceněn na $ 3.8 miliardya totéž se má do roku 2025 zdvojnásobit – předpovídá se více než 8.5 miliardy dolarů.
Co je rozpoznávání obličeje?
Technologie rozpoznávání obličeje mapuje rysy obličeje a pomáhá identifikovat osobu na základě uložených dat otisku obličeje. Tato biometrická technologie využívá algoritmy hlubokého učení k porovnání uloženého otisku obličeje s živým obrazem. Software pro detekci obličeje také porovnává pořízené snímky s databází snímků, aby našel shodu.
Rozpoznávání obličeje se používá v mnoha aplikacích pro zvýšení bezpečnosti na letištích, pomáhá orgánům činným v trestním řízení při odhalování zločinců, forenzních analýzách a dalších sledovacích systémech.
Jak funguje rozpoznávání obličeje?
Software pro rozpoznávání obličeje začíná sběrem dat rozpoznávání obličeje a zpracováním obrazu pomocí počítače. Obrazy procházejí vysokou úrovní digitálního promítání, aby počítač dokázal rozlišit lidskou tvář, obrázek, sochu nebo dokonce plakát. Pomocí strojového učení jsou identifikovány vzory a podobnosti v datové sadě. Algoritmus ML identifikuje obličej na jakémkoli daném obrázku rozpoznáním vzorců obličejových rysů:
- Poměr výšky k šířce obličeje
- Barva obličeje
- Šířka každého prvku – oči, nos, ústa a další.
- Charakteristické rysy
Stejně jako různé tváře mají různé rysy, má i software pro rozpoznávání obličejů. Obecně však jakékoli rozpoznávání obličeje funguje pomocí následujícího postupu:
Detekce obličeje
Systémy technologie obličeje rozpoznávají a identifikují obraz obličeje v davu nebo jednotlivě. Technologický pokrok usnadnil softwaru detekovat snímky obličeje, i když dochází k mírným změnám v držení těla – čelem k fotoaparátu nebo pohledem od něj.
Analýza obličeje
Výrazné a rozpoznatelné rysy lidské tváře se nazývají uzlové body a každá lidská tvář má asi 80 uzlových bodů. Mapováním tváře, rozpoznáním geometrie a fotometrie je možné analyzovat a identifikovat tváře pomocí rozpoznávací databáze přesně.
Konverze obrázků
Po zachycení obrazu obličeje jsou analogové informace převedeny na digitální data na základě biometrických vlastností osoby. Od té doby strojové učení Algoritmy rozpoznávají pouze čísla, převod obličejové mapy na matematický vzorec se stává relevantním. Toto číselné znázornění obličeje, známé také jako otisk obličeje, je poté porovnáno s databází obličejů.
Hledání shody
Posledním krokem je porovnání vašeho otisku tváře s několika databázemi známých tváří. Technologie se snaží porovnat vaše funkce s těmi v databázi.
Shodný obrázek je obvykle vrácen se jménem a adresou osoby. Pokud takové informace chybí, použijí se data uložená v databázi.
Kde se rozpoznávání obličeje používá?
Systémy rozpoznávání obličeje dnes vstupují do každodenního života a jejich používání může často zůstat bez povšimnutí. Abychom si usnadnili život a zvýšili bezpečnost, uvádíme několik významných příkladů toho, jak rozpoznávání obličeje přináší rozdíl.
- Zdravotní péče: Lékaři používají rozpoznávání obličeje k identifikaci určitých vzácných genetických poruch u dětí procházením rysů obličeje. Příkladem toho by bylo aplikace Face2Gene, která porovnává strukturu obličeje pacienta se známými případy, aby pomohla určit, zda má dítě Noonanův syndrom nebo Angelmanův syndrom.
- hotely: Některé hotely instalují rozpoznávání obličejů, aby urychlily své odbavení. V Číně, Hotel Marriott umožňuje hostům vstoupit do vstupní haly kiosek pro rychlé skenování obličeje, vyhnout se dlouhým frontám na recepci a udělat ze vstupu příjemnou záležitost.
- Dostupnost: Umožňuje osobám se zrakovým postižením snadno se autentizovat. Už nevyžadují hesla, PINy nebo cokoli jiného. Díky rozpoznání obličeje mohou přistupovat k bankovním aplikacím nebo odemykat zařízení, takže každodenní úkoly jsou mnohem schůdnější.
- Učebny: Kromě bezpečnostního aspektu používají silniční školy rozpoznávání obličeje k monitorování zapojení studentů. Systémy vás například mohou upozornit na to, zda studenti věnují pozornost výuce probíhající ve třídě, což učitelům umožňuje okamžitě změnit své metody.
- Zabezpečení akce: Technologie rozpoznávání obličeje našla uplatnění při zvládání davů a zvyšování bezpečnosti na velkých akcích, jako jsou koncerty a sportovní hry. Jedním z příkladů by bylo jeho nasazení u bran stadionu za účelem ověření držitelů vstupenek a zákazu neoprávněného vstupu.
- Auta: Výrobci automobilů nyní do svých vozů integrují rozpoznávání obličeje pro lepší zážitek z jízdy. Některá vozidla dokážou rozpoznat obličej řidiče automaticky upravit polohu sedadla a zrcátka a dokonce přehrávat konkrétní seznamy skladeb.
[Přečtěte si také: Co je rozpoznávání obrazu AI? Jak to funguje a příklady]
Jaké jsou výhody rozpoznávání obličeje
Rozpoznávání obličeje je relativně nová technologie a nabízí řadu pozitiv. Zde jsou některé výhody používání rozpoznávání obličeje:
- Zvýšená veřejná bezpečnost: Policejní oddělení používá rozpoznávání obličeje k identifikaci pohřešovaných osob a hledaných zločinců. Například policejní útvary v Indie úspěšně přivedla ztracené děti zpět do jejich rodin po porovnání jejich fotografií s databázemi pohřešovaných osob.
- Zabezpečené transakce: Mnoho bank a platebních systémů používá rozpoznávání obličeje, aby byly jejich transakce bezpečnější. Například, v Alipay v Číně může uživatel autorizovat platbu jednoduše tím, že nechá naskenovat svůj obličej, čímž se snižuje výskyt podvodů a poskytuje pohodlí při bezhotovostních platbách.
- Lepší zdravotní péče: Nemocnice zavedly systémy rozpoznávání obličejů, aby bezproblémově přistupovaly k adresářům pacientů a urychlily proces registrace. Některé systémy dokonce detekují fyzickou bolest nebo emoční poruchy u pacientů, a umožňují tak lékařům poskytovat lepší péči.
- Zabezpečení Technologie rozpoznávání obličeje navždy změnila zabezpečení smartphonu. Zatímco Face ID společnosti Apple nejen odemyká telefon, ale umožňuje také ochranu citlivých aplikací, jako jsou digitální peněženky a bankovní aplikace.
Nevýhody rozpoznávání obličeje
Má to určité výhody; podstatnější však je, že vyvolává otázky etiky, soukromí a přesnosti. Níže jsou uvedeny některé z nevýhod:
- Špatné obvinění: Systémy rozpoznávání obličeje mohou způsobit neoprávněná obvinění. Příklad Randalla Reida, který byl v roce 2022 zatčen na základě chybné identifikace s DNA prostřednictvím softwaru pro rozpoznávání obličeje za trestný čin v Louisianě, je ve skutečnosti místem, kam nikdy nevkročil.
- Kulturní a genderové předsudky: Studie ukázaly, že systémy rozpoznávání obličejů jsou méně přesné při rozpoznávání lidí jiné barvy pleti a žen. V podrobné zprávě o výkonu těchto systémů připravené pro vládu USA bylo zjištěno, že běžně chybně identifikovali osoby z menšinového prostředí, což vede k potenciálnímu neoprávněnému zatčení nebo diskriminaci při vymáhání práva.
- Zásah do soukromí: Místo rozpoznávání obličeje nyní vyvolává etické obavy, protože shromažďuje a uchovává biometrické údaje, někdy bez souhlasu. Některé maloobchodní prodejny například používají technologii rozpoznávání obličeje ke sledování chování zákazníků, což vede k obavám z dohledu a osobních svobod.
- Zranitelnost informační bezpečnosti: Samotný akt ukládání dat o obličeji vystavuje člověka hackingu; Jak hackeři prolomili citlivé biometrické informace, hackeři Black Hat to během pouhých dvou minut dokázali Apple face ID může být hacknutý.
[Přečtěte si také: 27 bezplatných obrazových datových sad pro počítačové vidění]
Příklady rozpoznávání obličeje
- Rozpoznávání Amazonu: Cloudový software pro rozpoznávání obličeje od Amazonu provedl prohledávání orgánů činných v trestním řízení s využitím videozáznamu, aby získal osoby v těle případu. Společnost však oznámila, že jej policie do roku 2020 již nebude používat, zatímco bude čekat na přijetí federálních zákonů na ochranu civilních osob.
- Apple Face ID: Apple na svých zařízeních implementuje systémy rozpoznávání obličejů, které uživatelům umožňují odemykat telefony, přihlašovat se do aplikací a bezpečně nakupovat; kompletní standard pro pohodlí a bezpečnost ve spotřební elektronice.
- Facebook (Meta): V roce 2010 Facebook spustil technologii rozpoznávání obličeje pro označování fotografií. Možnost použití takové technologie je volitelná a umožňuje automatické označování přátel po nahrání fotografií, jak byli rozpoznáni na samotných fotografiích.
- Fotky Google: Google využívá rozpoznávání obličejů pro organizování a automatické označování obrázků, což uživatelům usnadňuje sledování a vyhledávání obrázků s rozpoznanými obličeji.
- Snapchat: Snapchat, průkopník softwaru pro rozpoznávání obličejů, využívá tuto technologii pro své oblíbené neobvyklé filtry pro různé předměty a sportovní osobnosti.
Je rozpoznávání obličeje přesné?
Přesnost rozpoznávání obličeje může být v reálných situacích snížena, protože tyto systémy při těchto nastaveních dostanou zásah. Některé z klíčových faktorů zkreslení jsou shrnuty zde:
- Řízené prostředí: Algoritmy jsou schopny úspěšně identifikovat a porovnat tváře s referenčními snímky pořízenými za kontrolovaných světelných podmínek kvalitními kamerami, což poskytuje přesnost téměř 99.97 %.
- Stárnutí: Přesnost trpí přirozenými změnami vlastností, ke kterým dochází v průběhu let, zejména u fotografií pořízených s odstupem let.
- Demografické zkreslení: Systém má někdy tendenci fungovat lépe u světlejší pleti a mužského pohlaví a chybovost je vyšší u žen a lidí jiné barvy pleti.
- Vnější faktory: Fotoaparáty s nízkým rozlišením, digitální šum a měnící se výrazy nepříznivě ovlivňují výkon.
Je rozpoznávání obličeje bezpečné?
Systémy rozpoznávání obličeje, které jsou založeny na jedinečných biometrických vzorech, jsou možná jedním z nejbezpečnějších způsobů identifikace mezi existujícími režimy v biometrické technologii. Detekce živosti zase zaručuje, že systém komunikuje pouze s živými uživateli, a vytváří tak protiopatření proti podvodným útokům pomocí fotografií nebo videí.
Přesto existují obavy ohledně soukromí a zneužití, jako je hromadné sledování, které zdůrazňuje potřebu přísných regulačních mechanismů spravovaných v rámci etiky.
Sběr dat pro model rozpoznávání obličeje
Aby model rozpoznávání obličeje fungoval s maximální účinností, musíte jej trénovat na různých heterogenních souborech dat.
Vzhledem k tomu, že obličejová biometrie se u každého člověka liší, měl by být software pro rozpoznávání obličeje zběhlý ve čtení, identifikaci a rozpoznání každé tváře. Navíc, když člověk projevuje emoce, mění se jeho obličejové kontury. Rozpoznávací software by měl být navržen tak, aby se těmto změnám mohl přizpůsobit.
Jedním z řešení je přijímání fotografií několika lidí z různých částí světa a vytváření heterogenní databáze známých tváří. Fotky byste měli ideálně fotit z více úhlů, perspektiv a s rozmanitou mimikou.
Když jsou tyto fotografie nahrány na centralizovanou platformu, kde je jasně uveden výraz a perspektiva, vytvoří se efektivní databáze. Tým kontroly kvality pak může tyto fotografie prosít za účelem rychlé kontroly kvality. Tento způsob shromažďování obrázků různých lidí může vést k databázi vysoce kvalitních a vysoce účinných obrázků.
Souhlasili byste s tím, že software pro rozpoznávání obličeje nebude fungovat optimálně bez spolehlivého systému sběru dat o obličeji?
Sběr údajů o obličeji je základem výkonu jakéhokoli softwaru pro rozpoznávání obličeje. Poskytuje cenné informace, jako je délka nosu, šířka čela, tvar úst, uší, obličeje a mnoho dalšího. Pomocí tréninkových dat AI mohou automatizované systémy rozpoznávání obličeje přesně identifikovat obličej uprostřed velkého davu v dynamicky se měnícím prostředí na základě jejich obličejových rysů.
Pokud máte projekt, který vyžaduje vysoce spolehlivou datovou sadu, která vám může pomoci vyvinout sofistikovaný software pro rozpoznávání obličeje, Shaip je tou správnou volbou. Máme rozsáhlou sbírku obličejových datových sad optimalizovaných pro školení specializovaných řešení pro různé projekty.
Chcete-li se dozvědět více o našich metodách sběru, systémech kontroly kvality a technikách přizpůsobení, dostat do kontaktu s námi dnes.