Узнай, как приложения для распознавания лиц преобразуют розничную торговлю, безопасность и многое другое. Узнай об их преимуществах, ограничениях и этических проблемах.
Представь, что ты пришел на работу. Когда ты входишь в офис, камера быстро делает снимок твоего лица. За кулисами к работе приступают продвинутые техники компьютерного зрения. Сначала используется распознавание объектов, чтобы определить, что на снимке присутствует лицо. Затем создается карта ключевых точек на твоем лице - расстояние между глазами, форма носа и изгиб челюсти. Эти детали создают уникальный цифровой код, называемый "отпечатком лица".
Затем твой отпечаток лица сравнивается с базой данных лиц сотрудников, чтобы подтвердить твою личность. Быстрый и беспроблемный процесс позволяет тебе без труда записаться на работу, не требуя удостоверения личности или сканирования отпечатков пальцев. Но распознавание лиц используется не только для учета рабочего времени. Оно применяется и во многих других сферах нашей жизни.
В этой статье мы рассмотрим применение распознавания лиц в различных отраслях. Также мы обсудим преимущества и этические вопросы, которые несет в себе распознавание лиц.
Прежде чем мы погрузимся в различные варианты использования распознавания лиц, давай разберемся в его преимуществах. Традиционные методы идентификации и обеспечения безопасности, такие как удостоверения личности, пароли и ручные проверки, часто связаны с задержками, риском мошенничества и неудобствами. Технология распознавания лиц меняет ситуацию, используя передовое программное обеспечение для быстрой и точной идентификации людей. Это повышает безопасность и делает многие задачи быстрее и проще.
Вот несколько основных преимуществ:
Еще одно интересное преимущество заключается в том, что распознавание лиц может улучшить системы ИИ, автоматизируя различные процессы. Если ты интегрируешь ИИ в свои бизнес-операции, то распознавание лиц - это приложение компьютерного зрения, которое может вывести твою систему на новый уровень. Например, распознавание лиц может помочь контролировать соблюдение протоколов безопасности на производстве, например, проверять, надеты ли на конкретных рабочих необходимые средства защиты, такие как каски, очки и другие средства индивидуальной защиты (СИЗ). Вместо того, чтобы просто рассматривать количество рабочих, которые носят и не носят защитное снаряжение, распознавание лиц помогает определить, кто из них работает.
В 1990-х годах технология распознавания лиц стала популярной благодаря таким методам, как подход Eigenface, который использовал простые математические методы для распознавания лиц. Однако эти ранние методы не были надежными в реальных условиях, так как с трудом справлялись с изменениями освещения, выражениями лица и углами наклона.
В начале 2000-х годов были разработаны новые методы, использующие локальные признаки, такие как фильтры Габора и локальные бинарные паттерны (LBP). Эти методы лучше справлялись с вариациями внешности, но у них все равно были ограничения, и они не всегда были достаточно точны.
.avif)
Большой прорыв произошел в начале 2010-х годов с появлением глубокого обучения, особенно конволюционных нейронных сетей (CNN). Продвинутые методы, такие как DeepFace и DeepID, используют несколько слоев обработки для изучения детальных особенностей лиц. Методы глубокого обучения сделали системы распознавания лиц гораздо более точными и надежными, что делает их полезными для многих реальных приложений.
Технология распознавания лиц быстро развивается, и ожидается, что к 2028 году ее мировой оборот достигнет $13,4 млрд, а темпы роста составят 16,3% каждый год. На самом деле с 2017 по 2019 год 64 страны начали использовать ИИ-наблюдение с распознаванием лиц. Одна из причин столь быстрого внедрения распознавания лиц заключается в том, что его можно применять во многих отраслях, где идентификация человеческого лица имеет решающее значение. Давай рассмотрим несколько областей применения подробнее.
.avif)
В розничной торговле распознавание лиц меняет работу магазинов, делая покупки более простыми и персонализированными. Теперь магазины могут распознавать возвращающихся клиентов и предлагать персональные рекомендации, основанные на их предыдущих покупках. Это делает шопинг более приятным и побуждает покупателей возвращаться. Клиенты также могут использовать распознавание лиц для оплаты на кассе, что избавляет их от необходимости использовать наличные или карты.
Отличный пример - крупнейшая в России группа розничной торговли продуктами питания X5. В марте 2021 года X5 начала использовать систему оплаты с распознаванием лиц совместно с Visa и Сбербанком. Покупатели могут расплачиваться, просто глядя в 3D-камеру. Эта система облегчает управление очередями в магазинах, ускоряя процесс оплаты, сокращая время ожидания и делая кассы более быстрыми и эффективными.
Одно из самых больших преимуществ технологии распознавания лиц заключается в том, что она повышает безопасность. В смартфонах и других персональных устройствах она обеспечивает быстрый и безопасный способ разблокировки экранов. Используя распознавание лиц, устройства могут убедиться, что только авторизованные пользователи могут получить доступ к важной информации, что усложняет проникновение посторонних лиц. Это добавляет дополнительный уровень безопасности по сравнению с традиционными паролями или PIN-кодами, которые можно угадать или украсть.
Распознавание лиц также широко используется в системах видеонаблюдения для контроля за общественными местами. Камеры наблюдения с функцией распознавания лиц могут идентифицировать людей в режиме реального времени и помогать властям быстро обнаруживать потенциальные угрозы. Например, распознавание лиц может находить известных преступников или пропавших людей на крупных мероприятиях, делая эти места более безопасными. Предприятия и правительственные здания также используют распознавание лиц для контроля доступа в запретные зоны. Повышая безопасность, оно также делает проверку личности более быстрой и надежной.
Аэропорты преобразуют свою работу, используя распознавание лиц. При регистрации пассажиры могут использовать распознавание лиц, чтобы быстро и безопасно подтвердить свою личность. Лицо пассажира сравнивается с его лицом в проездных документах. Проверка безопасности и посадка на самолет также становятся более плавными. Пассажирам не нужно предъявлять несколько форм удостоверения личности. Вместо этого они могут просто посмотреть в камеру. Это делает весь процесс путешествия более беспроблемным.
Эта же система используется и в иммиграционных процессах в аэропортах. Она делает проверку личности более точной, ускоряет иммиграционный процесс и уменьшает количество "узких мест". Таможенная и пограничная служба США (CBP) развернула технологию распознавания лиц в 238 аэропортах. Крупнейшие американские авиакомпании, такие как Delta, American и United, интегрировали систему распознавания лиц в различные этапы путешествия пассажиров, от регистрации до посадки на рейс. Ожидается, что к 2025 году более 53% аэропортов по всему миру будут использовать биометрию на пунктах контроля безопасности.
Когда мы говорим, что распознавание лиц ускоряет процесс проверки безопасности, то это не просто на несколько минут. Исследование показало, что после внедрения биометрии в аэропорту Дублина процент пассажиров, проходящих досмотр в течение 30 минут, увеличился с 65 до 87 %. Многие пассажиры также ценят сокращение времени ожидания и удобство, связанное с отсутствием необходимости предъявлять несколько форм удостоверения личности. Согласно опросу, 73 % пассажиров предпочитают использовать биометрическую идентификацию по сравнению с традиционными методами.
По мере того как технология распознавания лиц становится все более распространенной, она поднимает важные этические проблемы, которые необходимо решать. На первом месте стоит вопрос конфиденциальности. Эти системы собирают и хранят множество личных данных, например детальные изображения лиц людей. Эти данные могут раскрыть личность человека и такую конфиденциальную информацию, как пол, возраст и даже состояние здоровья. Существует риск, что эти данные могут быть использованы не по назначению, либо путем несанкционированного доступа или обмена, что представляет собой серьезную угрозу для частной жизни человека.
Еще одна большая проблема - предвзятость и справедливость. Многие системы распознавания лиц не работают одинаково хорошо для всех. Они часто работают хуже для определенных групп, например женщин и людей с цветом кожи. Наборы данных, используемые для обучения этих систем, часто не отличаются разнообразием и предвзято относятся к определенным группам населения. Например, исследования показали, что системы распознавания лиц допускают больше ошибок при идентификации темнокожих людей по сравнению со светлокожими. В таких сферах, как правоохранительные органы и прием на работу, это может привести к несправедливому отношению и дискриминации.
С 2017 по 2019 год 64 страны начали использовать системы распознавания лиц в целях слежки. Такое повсеместное использование вызывает вопросы о гражданских свободах. Чтобы решить эти этические проблемы, необходимо обеспечить надежную защиту конфиденциальности, например шифрование данных и строгий контроль доступа, чтобы сохранить личную информацию. Также крайне важно обучать системы распознавания лиц на различных наборах данных, чтобы уменьшить предвзятость и повысить справедливость. Четкие правила и политика могут помочь регулировать использование системы распознавания лиц и обеспечить ее ответственное и этичное применение при соблюдении прав и свобод людей.
Приложения для распознавания лиц быстро становятся частью нашей повседневной жизни, меняя многие отрасли благодаря своим передовым возможностям. Скоро это может стать обычной частью нашего опыта в магазинах, банках, аэропортах и других общественных местах. Хотя мы можем ясно видеть преимущества, нам также нужно учитывать этические проблемы, которые приходят вместе с этим. По мере того как мы продолжаем использовать распознавание лиц, поиск правильного баланса между инновациями и соблюдением этических кодексов поведения является ключевым. Таким образом, мы сможем в полной мере использовать преимущества технологии, защищая при этом права и свободы личности.
Хочешь глубже погрузиться в искусственный интеллект? Загляни в наш репозиторий на GitHub 📚 и присоединяйся к нашему сообществу 🤝. Если ты хочешь прочитать о других приложениях ИИ, то на нашей странице решений для ИИ в здравоохранении и производстве представлены различные интересные случаи использования.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
