Как технология распознавания лиц меняет все, начиная от правоохранительной деятельности и заканчивая астрономией
Признание лица - это воплощенная в будущем технология - все эти годы наблюдений за научной фантастикой, наблюдая за характером, их сканирование на лице (или радужной оболочке) вряд ли является фантастикой. Сегодня технология распознавания лиц может быть развернута различными способами и во многих целях - от безопасности до социальных сетей.
Как и любая другая новая технология, распознавание лица - это обоюдоострый меч в его использовании. В некоторых случаях существует озабоченность по поводу мощного инструмента, который распознавание лиц дает властям массовое наблюдение за населением. В других ситуациях, однако, это помогает жертвам или используется совершенно новыми способами для академических исследований.
Вот несколько способов использования технологии распознавания лиц, и методы, используемые для успешного использования технологии.
Краткое введение в методологии распознавания лиц
Обычно распознавание лица развертывается с использованием 2D или 3D методов. 2D-системы используют либо геометрический, либо фотометрический процесс.
Геометрическое распознавание лица по двум признакам идентифицирует ключевые особенности лица и определяет расстояния между ними, чтобы идентифицировать уникальное лицо. Фотометрический подход анализирует всю фотографию и сравнивает ее с базой данных для статистического определения идентичности.
Геометрические методы могут терпеть неудачу в зависимости от того, как делается фотография. Для сравнения, фотометрические методы используют уже существующую базу данных, поэтому анализ лица лица должен существовать.
В 3D-методах ключевые черты лица идентифицируются и измеряются расстояниями относительно друг друга, а также глубинами этих признаков. Этот метод еще точнее, чем 2D методы распознавания лиц, и работает в различных условиях освещения и углах.
Пример модели 3D лица, используемой в системах распознавания лиц. Изображение предоставлено расширенным исходным кодом
Существуют также совершенно новые подходы, такие как анализ текстуры кожи, которые могут отличить разницу между идентичными близнецами (что может даже потерпеть лицевое распознавание трехмерного лица). Это достигается путем анализа текстуры кожи индивидуума и создания уникальной математической подписи, основанной на порах, лицевых линиях и методах.
TrackChild помогает в спасении пропавших без вести детей в Индии
По оценкам, ежегодно в Индии пропадает около 500 000 детей в Индии. Индия - страна с населением более 1 миллиарда человек, поэтому возможность проанализировать каждое дело и осмысленно идентифицировать каждого ребенка может быть подавляющей задачей традиционными методами полиции. Недостатки отсутствующих дочерних отчетов могут поставить детей под угрозу пренебрегать, злоупотреблять или эксплуатировать.
По оценкам, ежегодно в Индии пропадает около 500 000 детей в Индии. Изображение предоставлено NDTV
В рамках экспериментального проекта Министерство по делам женщин и развития детей сотрудничало с Национальным центром информатики для создания базы данных TrackChild. В этой базе данных впервые приводятся фотографии детей, о которых сообщалось, и при развертывании их можно использовать в сочетании с технологией распознавания лиц для выявления пропавших детей. База данных также может быть доступна и доступна в разных отделах Индии.
В тестовом прогоне TrackChild было предоставлено 45 000 фотографий и было развернуто в Дели. В результате почти 3000 пропавших детей были идентифицированы положительно в течение нескольких дней - подвиг вряд ли достигнут без системы. После позитивной идентификации пропавшего ребенка предпринимаются шаги для воссоединения их со своей семьей или опекунами. Министерство планирует использовать эту систему, чтобы помочь составить карту мест, где дети больше всего пропали без вести.
Точный метод, используемый в TrackChild для распознавания лиц, неизвестен, но на основе доступной информации он, вероятно, использует 2D-геометрический анализ.
Программа Sharp Eyes в Китае определяет преступников в толпе
Китай не скрывал своей программы «Сюй Лян» или «Острые глаза». Название происходит от лозунга Мао Цзэдуна, который возглавлял Коммунистическую партию в 1950-х годах и основал Китайскую Народную Республику, чтобы держать глаза на других гражданах.
Пример различия между классами и внутри них. Технология распознавания лиц сканирует толпы в общественных и частных помещениях. Изображение предоставлено Департаментом национальной безопасности
Sharp Eyes - это база данных, которая объединяет использование общедоступных и частных камер безопасности для постоянного мониторинга своих граждан, определения каждого лица и хранения его в национальной базе данных. Полиция в некоторых китайских городах теперь носит умные очки, которые автоматически сканируют лица в толпе и предупреждают офицера, когда кто-то из заинтересованных лиц идентифицируется.
Высококачественные (ультра-HD и 4K, ночного видения) уличные камеры также используются для сканирования драйверов и выявления тех, кто в настоящее время задолжал штрафам или не имеет лицензии на вождение. Сюда относятся лица, у которых были отозваны лицензии для питья и вождения.
Хотя система продвигается как нечто, поддерживающее безопасность и порядок, она представляет собой сложные вопросы о концепциях конфиденциальности и ограничениях государственного контроля.
Однако эти проблемы не уникальны для Китая. В США ФБР использует технологию распознавания лиц в своей системе идентификации NGI (следующего поколения). Также возможно, что полицейские телекамеры могут теперь также разрешить распознавание лиц, пытаясь обеспечить аналогичную функциональность правоохранительным органам США.
Понимание Вселенной посредством распознавания образов
Что такое распознавание лица связано с определением галактик "// arxiv.org/pdf/1804.07307.pdf" target = "_ blank"> для идентификации изображений галактик и их фаз, в частности, фазы «Голубой самородок» (включая pre - и пост-). Эта фаза является ранней стадией образования галактик, когда газы содержатся в относительно горячей и плотной области, которая выделяет голубой свет длины волны.
Этот подход аналогичен как распознаванию лиц, так и идентификации галактик в том смысле, что система обучается идентифицировать определенные функции объекта, чтобы идентифицировать его против базы данных.
Система идентификации галактик была обучена с использованием изображений из VELA-моделирования интересующих фаз. Затем были использованы и классифицированы фактические изображения в трех разных фильтрах из проекта Космической Ассамблеи Космического Собрания Космической Ассамблеи Космического Собрания Хаббла (CANDELS). Были проанализированы распределения пикселей изображений, и наиболее важная информация затем автоматически идентифицируется системой.
Примеры изображений из проекта CANDELS. Изображение предоставлено Каталогом Галактики
С ограничениями моделирования команда была удивлена результатами эксперимента. Система смогла классифицировать фазы Blue Nugget с изображений CANDELS с точностью до 80%.
Какие еще интересные или интересные приложения технологии распознавания лиц вы знаете? Сообщите нам в комментариях ниже.