skip to Main Content

Гюльчатай, открой личико! Системы распознавания лиц на рынке безопасности

Распознавание лиц — технология, основательно обросла мифами. Одни верят в ее магическую силу, насмотревшись футуристических блокбастеров. Для других доказательством мощи видеоидентификации является то, что уже "даже" в бытовых фотоаппаратах появились средства обнаружения лиц в кадре. Третьи просто всерьез вендорскую рекламу. Тем не менее, технология распознавания лиц по цифровых изображений так и не привилась в практике правоохранительных органов. За несколько лет интенсивных испытаний, проводившихся в Великобритании и США, системы видеоидентификации не смогли обнаружить ни одного из разыскиваемых преступников. При этом, судя по отзывам экспертов, проверялась скорее принципиальная возможность использования распознавания лиц, поэтому исходные изображения разыскиваемых были достаточно качественными и достоверными. В практике расследований чаще приходится иметь дело с видео и фото, снятыми в случайных ракурсах при небольшом разрешении. А иногда — и вовсе с фотоработами. Плюс, появившиеся недавно слухи о том, что такую систему сравнительно легко сбить с толку, заставляют серьезно задуматься о будущем распознавания лиц в отрасли.

Первыми заказчиками такого рода систем были правоохранительные органы. Тогда еще никто не мог предвидеть сложности реализации: казалось, что волшебная математика сможет все. Задача стояла вполне реальна: выхватывать из толпы отдельные лица и выявлять, не является попал в кадр человек кем-то из разыскиваемых. К настоящему моменту силовые агентства уже основательно разочаровались в возможностях систем, хотя информации о прекращении поддержки разработок в этом направлении полицией и спецслужбами у нас нет. Некоторые из реализованных по заказу силовиков систем уже нашли себе применение не только в силовой и охранной практике. В прессе сообщалось о прецедентах их применения для идентификации голосующих на избирательных участках.

Сегодня комбинация распознавания лиц и биометрии используется американскими властями для автоматизированного контроля иммиграционных процессов. Программа US-VISIT предполагает поголовное снятие отпечатков пальцев иностранных граждан, обращающихся в американские консульские организации за визами. При въезде в страну отпечатки пальцев пересекает границу человека сопоставляются с "пальчиками", снятыми при оформлении документов на въезд, а изображения лиц — с базами фотоизображений преступников и террористов, находящихся в розыске.

По мере удешевления оборудования и систем программные решения распознавания лиц становятся все более популярными. Банки и аэропорты — вполне естественное применение. В готовящейся к выпуску отраслевым издательством Security Focus книге Т.Анштедта, И.Келлера, Х.Лутца "видеоаналитики: мифы и реальность" рассказывается об опыте международного аэропорта Франкфурта-на-Майне (Германия): "Пассажирам была предоставлена возможность самостоятельно и добровольно зарегистрироваться в системе, чтобы впоследствии проходить паспортный контроль автоматически — на основе данных системы идентификации ". Аналогичные решения, направленные на сокращение времени ожидания пассажиров, пытались внедрить и в ряде аэропортов США. Однако, скажем, в Бостоне затея провалилась, но об этом — чуть ниже.

Перспективным является использование распознавания лиц для идентификации клиентов, пользующихся сетевыми банкоматами. При этом, чтобы не возникала ситуация, которая противоречит нормам Закона о защите персональных данных, на захват и обработку изображения клиента должно быть обязательно получено его личное разрешение. Это позволяет исключить использование PIN-кодов, а в перспективе — и пластиковых карт вообще. Впрочем, последнее пока еще под большим вопросом: системы распознавания лиц должны еще основательно "повзрослеть".

Гюльчатай, открой личико!  Системы распознавания лиц на рынке безопасности

В практику торговли и вообще работы с клиентами сейчас полным ходом идет внедрение систем CRM (управление взаимодействием с клиентами). На рынке уже предлагаются решения, где камера на входе плюс система распознавания лиц на сервере автоматически предупреждают менеджера магазина о том, что, например, в зале универсама появился клиент, пойман полтора года назад с поличным на краже пакета чипсов.

Использование систем в охранных целях не предусматривает получения разрешений и д
аже информирования испытуемых о том, что ведется видеосъемка. Законодательство цивилизованных стран в настоящее время основательно трясет: гражданские протесты против "Большого Брата", несомненно, основываются на конституционных нормах. Однако никто еще не снял с государства бремя защиты своих граждан от криминальных и террористических угроз.

Что же касается технологий распознавания лиц, то разработки не стоят на месте. Качество изображения в системах потихоньку растет, растут вычислительные мощности компьютеров и пропускная способность каналов связи. Вполне вероятно, что в данной области есть место и для решительных, революционных прорывов. Сегодня здесь все зависит от изобретательности инженеров. Ну и, естественно, от воли заказчиков.

Как это работает

Люди всегда обладали способностью различать лица. Компьютеры доросли до каких-то шагов в этом направлении сравнительно недавно. Первые научные исследования стартовали в середине 60-х, однако до выразительных попыток внедрения подобного софта в практику дело дошло лишь в новом веке.

Программные реализации распознавания лиц работают следующим образом. Вначале изображение толпы или потока людей анализируется для выявления лиц. Затем изображения лиц обрабатываются, чтобы выделить индивидуальные особенности, на основе которых составляется цифровой шаблон. Что конкретно "видит" программа в качестве уникальных особенностей каждого человеческого лица? Это может быть расстояние между глазами, глубина их посадки, форма скул, ширина носа, форма челюсти. Превращая результаты измерений в цифровой код, мы получаем что-то вроде "отпечатка лица" — из этого набора параметров и проводится сравнение выхваченного из толпы человека с фотографиями, например, разыскиваемых преступников. Сам шаблон представляет собой набор цифровых данных, уже не имеет отношения к изображению. Более того — восстановить по шаблону исходное изображение лица в общем случае невозможно. В этом и заключается суть биометрии. Кстати, паранойя "общественников" по поводу тотального снятия отпечатков пальцев в США безосновательна. Как и в случае с шаблонами лиц, в базах правительственных агентств хранятся только цифровые шаблоны "пальчиков", а не их изображения.

Ранние попытки реализации компьютерного распознавания лиц основывались на сравнении самих изображений. Чтобы результаты такого контроля имели хоть какую-то достоверность, приходилось изворачиваться, чтобы обеспечить съемку лиц в фронтальном ракурсе, размещая при этом источники света таким же образом, каким они располагались при получении шаблонных изображений. И оставалось лишь надеяться, что выражение лица испытуемого будет хотя бы примерно соответствовать эмоциональному состоянию искомого преступника. Вполне естественно, что такого рода системы не нашли себе применение в практике: даже небольшие отклонения освещении или "не тот" поворот головы возводили эффективность подобного контроля к нулю.

Если быть точными — не совсем до нуля. В международном аэропорту Бостона в течение трех месяцев проводились испытания систем распознавания лиц. Тесты проходили на двух пропускных пунктах с привлечением волонтеров. Результаты оказались совершенно грустными: точность идентификации составила 61.4%. В результате руководство аэропорта передумал связываться с подобными системами вообще.

Третье измерение

Относительно новым трендом в распознавании лиц стало использование трехмерного моделирования. Некоторые разработчики, в том числе российский "Вокорд", для получения пространственной модели лица используют стереокамеры. 3D позволяет достичь более высоких показателей точности. В данном случае софт в реальном времени строит 3D-модель лица испытуемого, а потом уже анализирует особенности лица, основанные на участках поверхности, положение которых не меняется в зависимости от мимики. Это прежде всего надбровные дуги, глазницы, челюсть и нос. Восстановление трехмерной модели по двум изображениями лица с математической точки зрения — задача нетривиальная. Для ее решения необходимо прежде реализовать автоматическое обнаружение одних и тех же точек лица на обоих изображениях. При больших углах поворота головы относительно фронтального ракурса некоторые из точек могут быть видны лишь на одном изображении, и в условиях недостатка данных 3D-модель будет восстановлена лишь приблизительно.

3D-распознавания сложнее "плоского" не только матем
атически, но и по общей структуре процесса. Сначала проводится поиск лиц, в более ранних системах реализован по двумерном видео. В такой системе при обнаружении лица автоматически определяется положение головы, а затем с помощью стереокамеры "двойное" изображение превращается в трехмерное. Для получения 3D-модели могут использоваться различные технологии — например, структурная подсветки и сканирования лица испытуемого лучами микроволнового диапазона. Следующий шаг — сопоставление с шаблоном — зависит от того, в каком виде представлены изображения в базе данных. Сравнение по трехмерным моделям осуществляется по разделам признаков, без необходимости визуализации. Сопоставление трехмерной модели с "плоской" картинкой требует промежуточной 2D-визуализации (рендеринга). Модель головы испытуемого "фотографируется" в нужном ракурсе, после чего вычисляются характерные признаки и проводится их сопоставление с шаблоном.

Стадии автоматизированного распознавания лиц

Рис. 1. Стадии автоматизированного распознавания лиц

В зависимости от целей применения системы, сопоставление может представлять собой верификацию или идентификации. Верификация проводится, например, чтобы удостовериться, что человек является именно тем, на чье имя выдан предъявленный им документ. При верификации лицо тестируемого сопоставляется с единственным шаблоном, который может храниться либо в базе, и в памяти карты доступа СКУД, и результатом процесса является "да" или "нет". Идентификация же представляет собой сопоставление лица тестируемого с набором шаблонов, хранящихся в базе, и имеет результатом установления личности тестируемого. Идентификация требует несколько бoльших затрат вычислительных ресурсов, однако само по себе сравнение — не столь "прожорливая" операция, как построение биометрического шаблона.

Полную версию статьи "Гюльчатай, открой личико! Системы распознавания лиц на рынке безопасности" читайте в электронном журнале Security Focus.

Компания: Security Focus (Секьюрити Фокус)

Back To Top