ما تحتاج لمعرفته حول تقنية التعرف على الوجه

2024 مؤلف: Malcolm Clapton | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-17 03:46

كيف يتم استخدام هذه التكنولوجيا من قبل الحكومات والشركات ، هل من الممكن خداع الكاميرا بنظام تحديد الوجه وهل من الممكن العثور على شخص على الإنترنت باستخدام صورة.

إيلينا جلازكوفا إيفيدون مسوق.

بالنسبة للدولة ، يعد التعرف على الوجوه جزءًا مهمًا من نظام الأمان وعنصرًا مثيرًا للإعجاب في الميزانية. بالنسبة للصحفيين ، فهي إما حلا سحريا أو أداة لمؤامرة عالمية. للعمل ، أداة أو منتج. بغض النظر عن الجانب الذي ستتخذه ، تظل الأسئلة الأساسية قائمة. عادةً ما يبحث المستخدمون عن إجابات لهم على الإنترنت (في المتوسط 28704 استفسارًا للتعرف على الوجوه شهريًا) ، لكنهم لا يجدونها دائمًا. تصحيح الوضع.

ما هو التعرف على الوجوه

دعونا نفصل الذباب عن شرحات. من المرجح أن يواجه المستخدمون ميزة التعرف على الوجوه في هواتفهم الذكية ، حيث يتم استخدام التعريف البيومتري لإلغاء قفل الجهاز ويمكن لمالكه فقط الوصول إلى البيانات. تشترك الكاميرا ثلاثية الأبعاد بالضرورة في عملية التعرف بحيث يستحيل خداع الأداة بصورة.

هناك أيضًا تحديد للوجوه في الوقت الفعلي وفي الظروف الحقيقية: في هذه الحالة ، يرتبط ارتباطًا وثيقًا بأنظمة المراقبة بالفيديو ، حيث يتم "انتزاع" الوجوه حرفيًا من تدفق الفيديو الذي تم تصويره بواسطة الكاميرات.

تخيل وجود كاميرا CCTV حديثة عالية الجودة أعلى بقليل من متوسط ارتفاع الإنسان في مكان جيد الإضاءة. يمر نفس العدد تقريبًا من نفس الأشخاص أمامها كل يوم. إنهم لا يتحركون بسرعة كبيرة.

يمكن تخزين الفيديو الملتقط في الأرشيف السحابي. يتم توصيل وحدة تحليلية بالكاميرا: مجموعة معقدة من الخوارزميات (الذكاء الاصطناعي ، الشبكات العصبية ، هذا كل شيء) بالإضافة إلى واجهة مستخدم. تختطف الوحدة الوجوه من دفق الفيديو ، وتحدد الجنس والعمر ، وتدخل البيانات في قاعدة البيانات.

تدريجيا هناك المزيد من الصور. يتذكر النظام جميع الوجوه التي تم التعرف عليها تلقائيًا ويسجلها في الأرشيف ، ويشير المستخدم الحاصل على إذن إلى بيانات إضافية: الاسم والوظيفة والحالة والعلامات الأخرى ("ضيف VIP" أو "لص"). يمكنك تحميل صورة الشخص المطلوب ، وستجد الوحدة جميع اكتشافات هذا الشخص في الأرشيف.

بمجرد مرور شخص يحمل علامة أمام الكاميرا مرة أخرى ، يسجل النظام هذا كحدث مهم ويرسل إشعارًا فوريًا للمستخدمين المهتمين.

الاكتشاف في سياق التعرف على الوجوه هو موقف عندما تفهم الخوارزمية ، من حيث المبدأ ، أنه وجه وليس تفاحة أو حورية البحر من كوب ستاربكس. يحتاج أولاً إلى قوة حاسوبية لهذا الغرض ، وعندها فقط يمكنه مطابقة الوجه بالقاعدة أو التذكر.

إذا كنت قد قرأت الفقرات القليلة السابقة حتى النهاية ، تهانينا ، فأنت تعرف الآن كيف يعمل التعرف على الوجه في وضع مثالي. الوصف مناسب لأي نظام: من تلك المستخدمة في مترو موسكو إلى حلول للشركات الصغيرة.

الشيء الرئيسي الذي يجب فهمه هو أنه من الصعب إنشاء وضع مثالي في الحياة الواقعية ، خاصة عندما يتعلق الأمر بالمدينة بأكملها ، وليس المكتب أو المتجر. على سبيل المثال ، هناك الكثير من الناس في مترو الأنفاق ، الجميع مختلفون ، يمشون بسرعة. أنت بحاجة إلى الكثير من الكاميرات ، فهي تكلف مالاً ، ويجب على المتخصصين الأكفاء وضعها.

هل من الممكن خداع خوارزمية التعرف على الوجوه

على الرغم من الأخطاء الفادحة بين الحين والآخر ، فإن دقة التعرف على الآلة غالبًا ما تكون بالفعل أعلى من الدقة التي يحدد بها الأشخاص الوجوه. ستظهر الصين قريبًا في الصين لبناء قاعدة بيانات عملاقة للتعرف على الوجه للتعرف على أي مواطن في غضون ثوان ، وهو نظام قادر على العثور على شخص معين من بين 1.3 مليار مقيم آخر في 3 ثوانٍ بدقة 90٪.

ومع ذلك ، من الصعب الإجابة على هذا السؤال بشكل لا لبس فيه ، لأنه لا توجد خوارزمية واحدة مثالية للتعرف على الوجوه.نظارة كبيرة ، لحية ملصقة ، غطاء ، سرعة عالية في الحركة ، مكياج خاص (على سبيل المثال ، شعرية "البجعة السوداء" مرسومة على الوجه والقطط والدوائر والعصي. كيفية الهروب من أنظمة التعرف على الوجه باستخدام المكياج) - كل هذا يمكن أن يربك الخوارزمية. خاصة في المجموع ، لأنه يكفي للتعرف على كيفية خداع أنظمة التعرف على 70 ٪ من الوجه المفتوح. تخيل الآن أنه من الضروري استخدام الحيل المذكورة أعلاه في مدينة حقيقية. لا يبدو ذلك سهلاً ، أليس كذلك؟

نظارات "Anti-Recognition" من اليابان ، والتي تعود إلى عام 2015

وهنا قناع ثلاثي الأبعاد في عام 2014

هل من الممكن التعرف على الوجوه على الإنترنت

الإنترنت مكان متناقض: يمكن للناس هنا في نفس الوقت أن يقلقوا بشأن ما إذا كانت كل كاميرا ثانية في الشارع تكتشف شخصيتهم ، ويريدون بصدق "التعرف على وجوه الآخرين من صورهم على الإنترنت". لنفكر في اتجاه التعرف على الوجوه بشكل منفصل.

برنامج التعرف على الوجوه هو إما الوحدة التحليلية الموصوفة أعلاه (كاميرا CCTV + برنامج + التخزين السحابي) ، أو برنامج مشابه لخدمة FindFace المعروفة (الفاضحة قليلاً). اليوم ، بالطبع ، من المستحيل تنزيل برنامج التعرف على الوجوه "مجانًا وبدون تسجيل" في الغالبية العظمى من الحالات.

تأسست خدمة الويب FindFace.ru ، التي تساعد في العثور على أشخاص على شبكة VKontakte الاجتماعية من خلال صورهم ، في 18 فبراير 2016. من بين أمور أخرى ، بفضله ، يمكن للجميع العثور على ملفات تعريف للفتيات اللواتي لعبن دور البطولة في الأفلام الإباحية. في وقت قريب جدًا ، بدأ استخدام الخدمة للعديد من حشود الفلاش لاكتشاف الوجوه ، والتي لها كل الحق في عدم اكتشافها من قبل أي شخص. اندلعت فضيحة عملت كإعلان فيروسي: حصلت التكنولوجيا التي شكلت أساس الخدمة على عدد من الجوائز المرموقة وأثارت اهتمام العملاء من الدولة والشركات. منذ 1 سبتمبر 2018 ، لم تعد الخدمة تقدم FindFace Service ، والتي تم استخدامها للتعرف على المتظاهرين ، وأعلنت إغلاق البحث عن الأشخاص عن طريق خدمة الصور ، حيث تم تحويلها بواسطة NtechLab إلى مجموعة من الحلول لمختلف قطاعات الأعمال.

من الواضح أن حلم المستخدم الذي يدخل الطلب يبدو كالتالي: تذهب إلى الموقع ، وتحمل صورة لشخص تم التقاطه خلسة في مترو الأنفاق ، ويتعرف البرنامج على الوجه ويعطي رابطًا للملف الشخصي على الشبكة الاجتماعية. نعم ، تم القبض عليه! أو مثل هذا: تقوم بتنزيل البرنامج على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، وتوصيل كاميرا الويب به والتعرف على وجه قطتك. نجاح - ستتلقى الآن إشعارًا في كل مرة يسرق فيها القط النقانق.

الحقيقة قاسية. الموقع الأول الذي يقدم لك شيئًا كهذا يرفض العمل ، والثاني يتطلب مهارات برمجة في بايثون. إلى حد ما ، تطبيق يشبه الحلم يسمى SearchFace ، والذي أعيد تشغيله مؤخرًا ، تمت إعادة تشغيل Searchface بإذن من خلال VKontakte. لكن الشبكة الاجتماعية أغلقت هذه الميزة المسماة FindClone. لقد قمت بتحميل صورة ، وحاولت الخوارزمية التعرف على نفس الوجه في قاعدة بيانات شبكة VKontakte الاجتماعية. لم يعط التطبيق روابط للملف الشخصي ، فقط الصور نفسها - ولا يهم من تم تحميلها. إذا كان المستخدم نشطًا على إحدى الشبكات الاجتماعية لفترة طويلة ، فقد أدى إصدار الصورة إلى إحداث تأثير "سيرة ذاتية" غريب ، ولكن إذا لم يكن الأمر كذلك ، فإن الصور التي تم التعرف عليها يمكن أن تجعله يضحك.

في الواقع ، يجيب مثال SearchFace بوضوح على السؤال "كيف تستخدم الشبكات الاجتماعية التعرف على الوجوه؟" سيكون من الأكثر دقة صياغتها على هذا النحو: "كيف يتم استخدام الشبكات الاجتماعية للتعرف على الوجوه؟" الجواب بسيط: مثل قاعدة البيانات. يشكل عدد لا يحصى من المجموعات الفريدة من الأرقام (هذه هي الطريقة التي تبحث بها الوجوه في الصورة عن خوارزميات Facebook و VKontakte وغيرها) الأساس لتدريب الشبكات العصبية التي تشكل أساس حل أو آخر للتعرف على الوجوه.

جميع الحلول مختلفة ، والشبكات العصبية مختلفة أيضًا ، ولا يكشف العملاء ومقدمو الخدمة ، كقاعدة عامة ، عن التفاصيل والميزات التقنية.على وجه الخصوص ، يمكن لوحدة التعرف على الجنس والعمر تحديد نظرًا لحقيقة أنها يمكن أن تتعلم من المعلومات الواردة في Odnoklassniki و VKontakte و Instagram و Facebook.

كيف تتم برمجة التعرف على الوجوه

لست مضطرًا أبدًا للإجابة على أسئلة المطورين والمطورين إذا لم تكن مطورًا. لذلك ، لجأنا إلى أخصائي للمساعدة.

ديمتري سوشنيكوف عضو في الجمعية الروسية للذكاء الاصطناعي وخبير أول في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في Microsoft.

يعد التعرف على الوجوه (بالإضافة إلى العمليات الأخرى ذات الصلة) مهمة شائعة إلى حد ما. لذلك ، تقدم العديد من الشركات خدمات جاهزة في شكل واجهات برمجة التطبيقات السحابية (وسطاء البرامج بين التطبيقات) للحصول على حل عالي الجودة لهذه المهام. بالإضافة إلى عمالقة تكنولوجيا المعلومات مثل Microsoft و Google ، فإن الشركات المتخصصة ، بما في ذلك الشركات الروسية ، تشارك أيضًا في التعرف على الوجه. تتطور منتجاتهم بسرعة وتوفر ميزات أكثر إثارة مثل تحديد الوجوه والصور الظلية في الحشود.

من الأصعب بكثير تدريب شبكة عصبية من الصفر. نحتاج إلى مجموعة كبيرة وعالية الجودة من البيانات الأولية ، أي عشرات ومئات الآلاف (أو حتى أكثر!) من صور الأشخاص. بالإضافة إلى ذلك ، ستكون هناك حاجة إلى موارد حسابية كبيرة ومعرفة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تمتلك الشركات الكبيرة كل هذه الأدوات تحت تصرفها ، لذا فهي تحل المشكلة بشكل أفضل.

هناك أيضًا حل وسيط - لاستخدام شبكة عصبية مُدرَّبة بالفعل ، على سبيل المثال. هذا الخيار ، على الأرجح ، سيعمل بشكل أسوأ قليلاً من الخدمة السحابية الجاهزة ، لكنه سيسمح لك بالتحكم الكامل في النظام. سيتطلب ذلك مستوى معينًا من الفهم لتشغيل الشبكات العصبية وأطر الشبكة العصبية ، وعلى الأرجح بعض المعرفة بلغة Python ، التي اكتسبت شعبية باعتبارها لغة البرمجة الرئيسية بين المتخصصين في علوم البيانات.

في الواقع ، من الملائم إجراء العديد من التجارب وتصور البيانات وإجراء حسابات مصفوفة فعالة بفضل حزمة NumPy الممتازة. هذه ليست أفضل لغة للتطوير الصناعي ، لأنها لا تحتوي على أدوات فعالة لإنشاء أنظمة برمجية كبيرة آمنة ، ولكن لا توجد بدائل لها في مجال تدريب الشبكات العصبية العميقة حتى الآن.

كيف يعمل التعرف على الوجه في العمل

يرتبط الطلب على التعرف على الوجوه في مجال التكنولوجيا المالية وتجارة التجزئة وأنواع الأعمال الأخرى ارتباطًا مباشرًا بالتوافر المتزايد للتكنولوجيا. الآليات بسيطة: تمتلك جميع المؤسسات وجميع المؤسسات كاميرات CCTV ، والتي تُستخدم كأدوات لجمع البيانات والتحليلات اللاحقة. في العالم ، تقوم أنظمة المراقبة بتصوير تيرابايت من الفيديو بدقة Full HD شهريًا ، أي أن هناك بالفعل الكثير من المعلومات للمعالجة.

يمكن "وميض" البرنامج المطلوب لتحليل البيانات على الجهاز بواسطة الشركة المصنعة. عادة ما تكون كاميرات تحليلات الفيديو على متن الطائرة باهظة الثمن.

الخيار البديل هو التحليلات في السحابة ، أي مركز بيانات بعيد يتصل بأي كاميرا غير مكلفة. هذا ترتيب من حيث الحجم أرخص ، بالإضافة إلى أنه يوفر المرونة - يمكنك تكييف الحلول لعمل معين.

تزداد شعبية تقنية التعرف على الوجوه في مختلف مجالات النشاط. على سبيل المثال ، يعتبر سبيربنك أحد رواد الإعلان عن العديد من مشاريع التعرف على الوجوه رفيعة المستوى ، ويمكن أن يجادل بأنه يتعرف عليك من بين ألف: سوف يحدد جهاز الصراف الآلي العميل من خلال عينيه في هذا الصدد ، ربما فقط Tinkoff. في عام 2017 ، استحوذ Sberbank على Sberbank واستثمر 25.07 ٪ من VisionLabs في تقنية التعرف على الوجوه ، والتي تنشئ برنامجًا للتعرف على الوجوه. في عام 2018 ، تمكنت مؤسسة مالية من اختبار التعرف على الوجوه في مترو موسكو وحتى القبض على 42 مجرمًا تم القبض على 42 مجرمًا بفضل نظام Sberbank للتعرف على الوجوه ، لاختبارها سوف تتعرف عليك من ألف: ستحدد ماكينة الصراف الآلي العميل من خلال عيون أجهزة الصراف الآلي مع تحديد الوجه حتى لا يتمكن المهاجمون من سحب الأموال من بطاقات الأشخاص الآخرين ، وكذلك الإعلان عن جمع البيانات البيومترية (التسجيل الصوتي للصوت ،فيديو للوجه) للعملاء. في أبريل من هذا العام ، سيطر سبيربنك على مطور أنظمة التعرف على الصوت والوجه - "مركز تقنيات الكلام" (MDT).

شيء آخر هو أن الإعلان عن الحلول واختبارها وتجريبها وشرائها لا يعني التنفيذ الفعلي. ما هو مستخدم الآن بالضبط في سبيربنك (وما إذا كان مستخدمًا) ، في الواقع ، لا يمكن قوله إلا على وجه اليقين من قبل German Gref.

مع البيع بالتجزئة ، يصبح كل شيء أكثر شفافية. في الأساس ، هناك ثلاث مشاكل هنا يحلها التعرف على الوجوه.

أولا السرقة. يتم تشغيل المتاجر من قبل المحتالين ، وغالبًا ما يكون نفس الأشخاص في نفس الشبكة. يتيح لك التعرف على الوجوه التعرف على "اللصوص المنجرفين" والأشخاص الآخرين الذين انتهكوا الأمر سابقًا. بمجرد دخول الدخيل إلى قاعدة البيانات بمجرد دخوله إلى المتجر ، سيتلقى الأمن إشعارًا في برنامج المراسلة أو بطريقة أخرى مناسبة.

ثانيًا ، صعوبة العمل مع العملاء المنتظمين. ببساطة لا توجد بيانات كافية عن المشتريات وأعياد الميلاد لتخصيص العروض لكبار الشخصيات وعشاق العلامة التجارية. يمكن دمج التعرف على الوجوه مع CRM - أي البرنامج الذي يقوم فيه المديرون بإدخال جميع المعلومات المتعلقة بجميع معاملات المؤسسة. في حالة اللصوص وكبار الشخصيات ، تعمل ميزة التعرف على الوجوه بنفس الطريقة تقريبًا: يتم إدخال الوجه في قائمة سوداء أو بيضاء ، وعندما يظهر مرة أخرى ، سيصدر النظام صوت تنبيه للشخص الذي لديه حق الوصول. يتم تحديد الجنس والعمر تلقائيًا ، وسيضيف الموظف المسؤول معلومات إضافية.

ثالثًا ، يتم استخدام تعريف البيع بالتجزئة للإعلان المستهدف. على سبيل المثال ، في بعض المتاجر ، ستتضمن X5 Retail Group المثبتة X5 كاميرات رؤية للكمبيوتر للتعرف على تعبيرات الوجه وعمر العملاء. من خلال تحليل هذه البيانات ، يعرض النظام البضائع التي قد يحبها الشخص على شاشة العرض في قاعة التداول. مثال حي آخر هو حالة Lolli & Pops ، وهو متجر حلويات كبير في الولايات المتحدة. يحدد نظام التعرف على الوجوه برنامج الولاء المستقبلي الخاص بك في المتجر الذي سيتم تغذيته من خلال التعرف على الوجه للعملاء العاديين ويرسل إشعارات إلى هواتفهم الذكية بالمنتجات التي قد يرغبون فيها (مع مراعاة التفضيلات الفردية وحتى الحساسية الغذائية).

مثال صارخ آخر على استخدام التكنولوجيا في البيع بالتجزئة هو المتاجر التي لا يوجد بها بائعون ومسجلات النقد. على سبيل المثال ، Alibaba Tao Cafe Amazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown هو مقهى ومتجر للخدمة الذاتية يقع في Hangzhou. يبيع المشروبات والوجبات الخفيفة ومحلات البقالة ولعب الأطفال وحقائب الظهر وما شابه. Tao Cafe مفتوح فقط لمستخدمي موقع Taobao.

عند شراء المشروبات ، يقوم نظام الكاميرا المزود بدعم التعرف على الوجه بتحديد هوية العميل تلقائيًا ، والاتصال بحسابه في المتجر عبر الإنترنت ومعالجة الدفع. يخرج المتسوقون عبر مساحة مجهزة بأجهزة استشعار متعددة تحدد كلاً من العميل والبضائع. يعمل المسح حتى لو وضع الشخص مشترياته في الجيب أو الحقيبة.

كيف تتطور تقنية التعرف على الوجه

أنظمة Face ID CCTV تسيطر على العالم حقًا. في موسكو ، سيصل عدد الكاميرات في عام 2019 إلى تقنيات عالية وأمن: كم عدد كاميرات CCTV التي ستظهر هذا العام 174 ألف. هذا لا يعني أن جميع هذه الأجهزة بشكل افتراضي يمكنها التعرف على الشخص: غالبًا ما يُقال أن نظام التعرف على المجرمين المطلوبين من خلال كاميرات الفيديو سيبدأ العمل في موسكو في عام 2019 بنحو 160 ألف كاميرا بهذه الوظيفة. ومع ذلك ، في نهاية عام 2018 ، أعلن مكتب رئيس بلدية موسكو عن نية سلطات موسكو في عام 2019 ، أنها ستحل محل كاميرات الفيديو وتطلق نظام التعرف على الوجوه لاستبدال جميع أجهزة المراقبة بالفيديو وتشكيل نظام مبتكر تمامًا العام المقبل.

المفارقة هي أن 160 ألفًا ليست بهذا القدر. خاصة عند مقارنتها برائد آخر في استفسارات محرك البحث حول موضوع التعرف على الوجوه - الصين.في نهاية عام 2017 ، كان هناك في وجهك: الدولة التي ترى كل شيء في الصين أكثر من 170 مليون كاميرا CCTV وعلى مدى السنوات الثلاث المقبلة لم تكن تقنية المراقبة في الصين `` Big Brother '' تقريبًا كما تريد الحكومة أن تفكر في ذلك الاتصال بالشبكة لا يزال حوالي 400 مليون.

يعمل الاستخدام الكفء والصحيح للتعرف على الوجوه بشكل أساسي على تحسين السلامة والراحة. عادة ما يكتسب الناس الثقة بسرعة في التكنولوجيا التي تنقذهم من الوقوف في طوابير لمباراة كرة قدم (تبتسم للكاميرا - تم تمريرها) ، وتمنع السرقة والشغب ، أو تساعدهم على إنفاق أقل على المشتريات (برامج الولاء). كل هذا ، بالطبع ، يتطلب تنظيمًا معينًا - وهذا هو السبب في اعتماد قوانين حماية البيانات الشخصية.

في المستقبل ، من المحتمل أن يتم تنظيم مجال التعرف على الوجوه في أنظمة المراقبة بالفيديو بشكل مشابه للممارسة الحالية المتمثلة في العمل مع تحديد الوجه على الإنترنت. الأشخاص المهتمون بالخصوصية لا يقومون بتحميل الكثير على الويب - ويثبت الفشل الجزئي لـ SearchFace أن مثل هذه الإستراتيجية فعالة.

بالطبع ، لا يمكن للمرء أن يقتصر على السير في الشوارع حيث يتم تثبيت الكاميرات عند كل تقاطع ، ولكن سيتم تشكيل إمكانية الحفاظ على عدم الكشف عن هويته إذا كان هناك طلب مماثل من المجتمع.