Обзор технологий распознавания лиц: как работают AI-системы и где используются

inoface.bio

Введение систем распознавания лиц стало одним из ключевых трендов последних лет в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Эти технологии активно применяются сегодня для решения задач идентификации личности, контроля доступа, поиска преступников, маркетингового анализа аудитории и многого другого.

Как устроены системы распознавания лиц? Какие алгоритмы и технические решения лежат в их основе? Давайте разберемся в ключевых принципах работы этих технологий и сферах их применения.

Методы поиска и выделения лиц на изображениях

Первый этап работы системы распознавания – это поиск лица человека на фото или кадре видео. Для решения этой задачи применяются специальные алгоритмы компьютерного зрения. Они анализируют цветовую палитру изображения, соотношение светлых и темных областей, расположение и форму деталей. Так определяются потенциальные области, в которых может находиться лицо.

Один из наиболее эффективных методов для поиска лиц - алгоритм Виолы-Джонса. Он использует признаки Хаара – наборы черно-белых прямоугольников, которые накладываются на разные участки изображения. Разность значений яркости под прямоугольниками позволяет локализовать лицо. Этот метод применим даже при повороте головы до 30 градусов.

Сравнение найденного лица с базами данных

После того как лицо найдено, для его распознавания применяются нейронные сети. Они сравнивают черты обнаруженного лица с множеством фотографий из специальных баз данных. Чем объемнее база, тем выше вероятность успешного сопоставления.

Передача изображений в нейросеть происходит в виде набора характерных признаков. Это могут быть особенности формы и размера деталей лица, их взаимное расположение, текстура кожи. Каждому лицу присваивается уникальный цифровой код. Затем нейросеть сравнивает эти коды и вычисляет вероятность совпадения.

Обучение нейронных сетей распознаванию лиц

Для эффективной работы нейросетей их необходимо предварительно обучать. Это происходит на основе больших массивов фотографий реальных людей, например, из соцсетей. Нейросеть постепенно учится находить закономерности и формировать уникальные «цифровые отпечатки» для каждого человека.

Один из методов обучения называется Triplet Loss. Нейросети показывают два изображения и она должна определить, принадлежат ли они одному человеку. При ошибке происходит дополнительное обучение до достижения нужной точности.

Ключевые области применения технологий распознавания лиц

Системы распознавания лиц активно используются сегодня в самых разных сферах, включая:

Контроль доступа на охраняемые объекты, в жилые комплексы, офисы компаний. Удобно для сотрудников и надежно для безопасности.

Видеонаблюдение в общественных местах – на вокзалах, стадионах, площадях. Помогает быстрее находить преступников и подозреваемых.

Розыск пропавших людей по имеющимся фотографиям, в том числе детей. Существенно расширяет возможности поиска.

Маркетинговые исследования аудитории в магазинах, ресторанах, торговых центрах. Полезно для анализа покупательской активности.

Разблокировка смартфонов и устройств по лицу владельца для удобства и повышенной безопасности.

Основные технологии распознавания лиц

Существует несколько ключевых технологических подходов к распознаванию лиц:

2D-распознавание - наиболее распространенный метод, использующий обычные фотографии. Применяют эластичные 2D-модели лиц.

3D-распознавание - создает объемную модель лица с помощью 3D-сканеров или стереокамер. Более точный, но дорогой метод.

Анализ текстуры кожи - уникальный «рисунок» кожи позволяет отличать даже близнецов. Требуются камеры сверхвысокого разрешения.

Тепловизионные камеры - распознают лицо по инфракрасному излучению, что полезно в темноте или для идентификации под маскировкой.

Мобильное распознавание - такие системы используют смартфоны для верификации пользователей и разблокировки устройства.

Точность распознавания лиц

Современные алгоритмы демонстрируют высокую, но не абсолютную точность распознавания. Возможны два типа ошибок:

Ложное срабатывание - когда система идентифицирует постороннего человека вместо объекта поиска.

Пропуск объекта - когда система не распознает знакомое для неё лицо из-за ракурса, условий съемки и других факторов.

Порог чувствительности при верификации личности можно настраивать в соответствии с требованиями к безопасности для конкретного объекта.

Заключение

Технологии распознавания лиц продолжают стремительно совершенствоваться последние годы под влиянием новых научных разработок в области искусственного интеллекта и обработки изображений. Их возможности впечатляют и открывают перспективы для самых разных применений в ближайшем будущем. Скорее всего, распознавание лиц со временем станет обыденной частью нашей повседневной жизни.