Tehnologia recunoașterii faciale.
Identix®, o companie cu sediul în Minnesota, a fost unul dintre primii dezvoltatori de sisteme de recunoaștere facială. Software-ul său, FaceIt®, putea să aleagă chipul cuiva dintr-o mulțime, să extragă fața din restul scenei și să o compare cu o bază de date de imagini stocate.
Pentru ca acest software să funcționeze, trebuia să știe să facă diferența între o față de bază și restul fundalului.
Un sistem de recunoaștere a feței se bazează pe capacitatea de a recunoaște o față și apoi de a măsura diferitele trăsături ale feței.
Fiecare față are numeroase repere distinse: diferitele vârfuri și văi care alcătuiesc trăsăturile feței. FaceIt a definit aceste repere ca puncte nodale. Fiecare față umană are aproximativ 80 de puncte nodale. Unele dintre cele măsurate de software au fost:
- Distanța dintre ochi
- Lățimea nasului
- Adâncimea orbitelor
- Forma pomeților
- Lungimea liniei maxilarului
FaceIt a folosit aceste puncte nodale măsurate pentru a crea un cod numeric, numit faceprint, reprezentând fața în baza de date.
În trecut, sistemele de recunoaștere a feței se bazau pe o imagine 2D pentru a compara sau identifica o altă imagine 2D din baza de date. Pentru a fi eficientă și precisă, imaginea capturată trebuia să fie a unei fețe care privea aproape direct la cameră, cu o mică variație de lumină sau expresie facială față de imaginea din baza de date.
Acest lucru a creat o problemă destul de mare. În majoritatea cazurilor, imaginile nu au fost realizate într-un mediu controlat. Chiar și cele mai mici modificări ale luminii sau orientării ar putea reduce eficiența sistemului, astfel încât acestea nu ar putea fi potrivite cu nicio față din baza de date, ceea ce duce la o rată mare de eșec.
Recunoaștere facială 3D.
O tendință relativ nouă în tehnologia de recunoaștere facială folosește un model 3D, care pretinde că oferă mai multă acuratețe.
Captând o imagine 3D în timp real a suprafeței feței unei persoane, recunoașterea facială 3D identifică subiectul utilizând trăsături distinctive ale feței - acolo unde țesutul rigid și osul sunt cele mai evidente, cum ar fi curbele orbitei, nasului și bărbiei. Aceste zone sunt toate unice și nu se schimbă semnificativ în timp.
Folosind adâncimea și o axă de măsurare care nu este afectată de lumină, recunoașterea facială 3D poate fi folosită chiar și în întuneric și are capacitatea de a recunoaște un subiect în diferite unghiuri de vedere, cu potențialul de a recunoaște până la 90 de grade (o față în profil) .
Folosind software-ul 3D, sistemul parcurge o serie de pași pentru a verifica identitatea unei persoane.
Detectare
Obținerea unei imagini poate fi realizată prin scanarea digitală a unei fotografii existente (2D) sau prin utilizarea unei imagini video pentru a obține o imagine live a unui subiect (3D).
Aliniere
Odată ce detectează o față, sistemul de recunoaștere facială determină poziția, dimensiunea și poziția capului. După cum am menționat mai devreme, subiectul are potențialul de a fi recunoscut până la 90 de grade, în timp ce în 2D, capul trebuie întors cu cel puțin 35 de grade spre cameră .
Măsurare
Sistemul măsoară apoi curbele feței pe o scară submilimetrică (sau microunde) și creează un șablon.
Reprezentare
Sistemul traduce șablonul într-un cod unic. Această codificare oferă fiecărui șablon un set de numere pentru a reprezenta trăsăturile de pe fața unui subiect.
Potrivire
Dacă imaginea este 3D și baza de date conține imagini 3D, atunci potrivirea va avea loc fără a fi aduse modificări imaginii. Cu toate acestea, există o provocare cu care se confruntă în prezent bazele de date care sunt încă în imagini 2D.
3D oferă un subiect variabil viu, în mișcare, fiind comparat cu o imagine plată și stabilă. Noua tehnologie de recunoaștere facială abordează această provocare. Când se face o imagine 3D, sunt identificate puncte diferite (de obicei trei).
De exemplu, exteriorul ochiului, interiorul ochiului și vârful nasului vor fi scoase și măsurate. Odată ce aceste măsurători sunt efectuate, un algoritm (o procedură pas cu pas) va fi aplicat imaginii pentru a o converti într-o imagine 2D.
După conversie, software-ul va compara apoi imaginea cu imaginile 2D din baza de date pentru a găsi o potrivire potențială.
Verificare sau identificare
La verificare, o imagine este asociată cu o singură imagine din baza de date (1:1). De exemplu, o imagine făcută unui subiect poate fi corelată cu o imagine din baza de date a Departamentului de Autovehicule pentru a verifica că subiectul este cine spune că este.
Dacă scopul este identificarea, atunci imaginea este comparată cu toate imaginile din baza de date, rezultând un scor pentru fiecare potenţială potrivire (1:N). În acest caz, puteți face o imagine și o compara cu o bază de date de fotografii pentru a identifica cine este subiectul.
Recunoașterea facială biometrică
Algoritmul de analiză a texturii suprafeței (STA) operează pe procentajul superior al rezultatelor determinat de analiza caracteristicilor locale. STA creează o amprentă și realizează fie o potrivire 1:1, fie 1:N, în funcție de faptul că căutați verificare sau identificare.
Este posibil ca imaginea să nu fie întotdeauna verificată sau identificată doar prin recunoașterea facială, așa că Identix® a creat un alt produs pentru a ajuta la precizie. FaceIt®Argus a folosit biometria pielii , unicitatea texturii pielii, pentru a obține rezultate și mai precise.
Procesul, numit Analiza texturii suprafeței, funcționează aproape în același mod în care recunoașterea facială. Se face o fotografie a unui petic de piele, numit amprentă. Acest plasture este apoi împărțit în blocuri mai mici.
Folosind algoritmi de recunoaștere facială pentru a transforma plasturele într-un spațiu matematic și măsurabil, sistemul ar distinge apoi orice linii, pori și textura reală a pielii. Ar putea identifica diferențele dintre gemenii identici, care nu au fost posibile doar folosind software-ul de recunoaștere facială.
FaceIt a folosit trei șabloane diferite pentru a confirma sau identifica subiectul: vector, analiza locală a caracteristicilor și analiza texturii suprafeței.
- Șablonul vectorial este foarte mic și este folosit pentru căutare rapidă în întreaga bază de date, în primul rând pentru căutarea unu-la-mulți.
- Șablonul de analiză locală a caracteristicilor (LFA) efectuează o căutare secundară a potrivirilor ordonate după șablonul vectorial.
- Analiza texturii suprafeței (STA) este cea mai mare dintre cele trei. Efectuează o trecere finală după căutarea șablonului LFA, bazându-se pe caracteristicile pielii din imagine, care conține cele mai detaliate informații.
Prin combinarea tuturor celor trei șabloane, FaceIt® a oferit un avantaj față de alte sisteme de recunoaștere facială.
Era relativ insensibil la schimbările de expresie – inclusiv clipirea, încruntarea sau zâmbetul – și avea capacitatea de a compensa creșterea mustaței sau a bărbii și aspectul ochelarilor . Sistemul a fost, de asemenea, uniform în ceea ce privește rasa și sexul.
Cu toate acestea, nu a fost un sistem perfect. Au existat câțiva factori care ar putea sta în calea recunoașterii, inclusiv:
- Strălucire semnificativă pe ochelari de vedere sau purtând ochelari de soare
- Părul lung care ascunde partea centrală a feței
- Iluminare slabă care ar face ca fața să fie supra- sau subexpusă
- Lipsa rezoluției (imaginea a fost făcută prea departe)
În timp ce majoritatea sistemelor de recunoaștere facială funcționează la fel cum face FaceIt, există unele variații. De exemplu:
- O companie numită Animetrics, Inc. are un produs numit FACEngine ID® SetLight care poate corecta condițiile de iluminare care nu pot fi utilizate în mod normal, reducând riscul potrivirilor false.
- Sensible Vision, Inc. are un produs care poate securiza un computer utilizând recunoașterea facială. Computerul se va porni și va rămâne accesibil doar atâta timp cât utilizatorul corect se află în fața ecranului. Odată ce utilizatorul iese din raza vizuală, computerul este securizat automat de alți utilizatori.
Datorită acestor progrese în tehnologie, sistemele moderne de recunoaștere facială sunt utilizate mai pe scară largă decât erau acum câțiva ani.
Utilizări ale sistemelor de recunoaștere facială.
În trecut, utilizatorii principali ai tehnologiei de recunoaștere facială au fost agențiile de aplicare a legii, care au folosit sistemul pentru a captura fețe aleatorii în mulțime.
Imigrare
La începutul anilor 2000, guvernul SUA a început un program numit US-VISIT (Tehnologia Indicatorului de Statut al Vizitatorilor și al Imigrantului din Statele Unite), care vizează călătorii străini care obțin intrarea în Statele Unite. Când un călător străin primește viza, ei trimit amprentele digitale și își fac fotografia.
Amprentele digitale și fotografia sunt verificate cu o bază de date cu criminali cunoscuți și suspectați de terorism. Când călătorul ajunge în Statele Unite la portul de intrare, aceleași amprente și fotografii vor fi folosite pentru a verifica dacă persoana care a primit viza este aceeași persoană care încearcă să intre.
Călătorii
Pe măsură ce sistemele de recunoaștere facială devin mai puțin costisitoare, utilizarea lor devine mai răspândită. Acum sunt compatibile cu camerele și computerele care sunt deja utilizate de bănci și aeroporturi.
Contorizarea timpului
A4Vision, un creator de tehnologie de recunoaștere facială, comercializează în prezent un sistem care va ține evidența timpului și a prezenței angajaților, ceea ce va reduce riscurile de securitate și va reduce productivitatea.
Sectorul financial
Alte aplicații potențiale includ securitatea bancomatelor și încasării cecurilor. Software-ul este capabil să verifice rapid fața unui client. După ce un client își dă acordul, bancomatul sau chioșcul de încasare a cecurilor surprinde o imagine digitală a acestuia. Software-ul generează apoi o amprentă a fotografiei pentru a proteja clienții împotriva furtului de identitate și a tranzacțiilor frauduloase.
Prin utilizarea software-ului de recunoaștere facială, nu este nevoie de un ID cu fotografie, card bancar sau număr de identificare personală (PIN) pentru a verifica identitatea unui client. În acest fel, companiile pot preveni frauda sau, dacă se întâmplă, agențiile de aplicare a legii pot răspunde rapid.
Dar, desigur, există și riscul unor fals negative în acest scenariu: ce se întâmplă dacă software-ul nu vă recunoaște că încercați să vă accesați propriul cont? Nimeni nu vrea să fie blocat de accesul propriului numerar. Concluzie
Concluzie
Recunoașterea feței este o tehnologie complexă care încapsulează algoritmi de detectare, aliniere, reprezentare și potrivire. Este clar că aceasta are potențialul de a deveni o tehnologie instrumentală în multe aspecte ale vieții noastre de zi cu zi.Progresele recente în algoritmii de învățare automată au făcut posibilă detectarea și potrivirea fețelor cu performanțe asemănătoare omului.
În cele din urmă, viitorul tehnologiei de recunoaștere a feței va depinde de modul în care este dezvoltată și implementată. Nu numai că împingând performanța și scalabilitatea sistemelor de recunoaștere a feței, dar și menținând considerentele etice în prim plan, putem valorifica potențialul acestei tehnologii pentru a crea o lume mai bună pentru toată lumea.
