Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Настройки файлов cookie
Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Узнайте, как приложения для распознавания лиц преобразуют розничную торговлю, безопасность и многое другое. Узнайте об их преимуществах, ограничениях и этических проблемах.
Представьте, что вы пришли на работу. Когда вы входите в офис, камера делает быстрый снимок вашего лица. За кулисами к работе приступают передовые технологии компьютерного зрения. Сначала используется распознавание объектов, чтобы определить, что на изображении присутствует лицо. Затем камера определяет ключевые точки на лице - расстояние между глазами, форму носа и изгиб челюсти. Эти детали создают уникальный цифровой код, называемый "отпечатком лица".
Затем ваш отпечаток лица сравнивается с базой данных лиц сотрудников, чтобы подтвердить вашу личность. Быстрый и беспроблемный процесс позволяет вам без труда регистрироваться на рабочем месте, не требуя удостоверения личности или сканирования отпечатков пальцев. Но распознавание лиц используется не только для учета рабочего времени. Оно используется и во многих других сферах нашей жизни.
В этой статье мы рассмотрим применение системы распознавания лиц в различных отраслях. Мы также обсудим преимущества и этические вопросы, связанные с распознаванием лиц.
Преимущества распознавания лиц
Прежде чем мы погрузимся в различные сферы применения системы распознавания лиц, давайте разберемся в ее преимуществах. Традиционные методы идентификации и обеспечения безопасности, такие как идентификационные карты, 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.
Повышение безопасности: Распознавание лиц помогает обеспечить безопасность мест, точно идентифицируя людей и снижая вероятность несанкционированного доступа.
Удобство: Это облегчает выполнение повседневных задач, таких как регистрация на работе, разблокировка телефона или совершение платежей, без необходимости использования физических идентификаторов или паролей.
Ускоренные процессы: Эта технология ускоряет процесс идентификации и проверки личности, что позволяет ускорить процесс в аэропортах, на рабочих местах и в магазинах.
Лучший опыт покупок: В розничной торговле распознавание лиц позволяет персонализировать покупки, предлагая индивидуальные предложения и ускоряя оформление, что делает процесс покупок более приятным.
Еще одно интересное преимущество заключается в том, что распознавание лиц может улучшить системы искусственного интеллекта за счет автоматизации различных процессов. Если вы внедряете ИИ в свои бизнес-операции, распознавание лиц - это приложение компьютерного зрения, которое может вывести вашу 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 отмечать количество работников, на которых надеты и не надеты защитные приспособления, система распознавания лиц помогает определить, кто из них работает.
Краткий обзор системы распознавания лиц за последние годы
В 1990-х годах технология распознавания лиц стала популярной благодаря таким методам, как метод Eigenface, который использовал простые математические методы для распознавания лиц. Однако эти ранние методы не были надежными в реальных условиях, поскольку не справлялись с изменениями освещения, выражений лица и углов.
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 все равно имели ограничения и не всегда были достаточно точны.
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.
Применение системы распознавания лиц в различных отраслях промышленности
Технология распознавания лиц быстро развивается, и ожидается, что к 2028 году ее мировой оборот достигнет $13,4 млрд, а темпы роста составят 16,3% в год. Фактически, с 2017 по 2019 год 64 страны начали использовать ИИ-наблюдение с распознаванием лиц. Одной из причин столь быстрого внедрения системы распознавания лиц является то, что она может применяться во многих отраслях, где идентификация человеческого лица имеет решающее значение. Давайте рассмотрим несколько областей применения подробнее.
Рис. 3. Различные приложения для распознавания лиц.
Распознавание лиц в розничных магазинах
В розничной торговле распознавание лиц меняет работу магазинов, делая покупки более простыми и персонализированными. Теперь магазины могут распознавать постоянных покупателей и предлагать им персональные рекомендации, основанные на их предыдущих покупках. Это делает покупки более приятными 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 расплатиться, просто посмотрев в 3D-камеру. Эта система облегчает управление очередями в магазинах, ускоряя процесс оплаты, сокращая время ожидания и делая кассы более быстрыми и эффективными.
Распознавание лиц для обеспечения безопасности
Одно из главных преимуществ технологии распознавания лиц - повышение безопасности. В смартфонах и других персональных устройствах она обеспечивает быстрый и безопасный способ разблокировки экранов. Благодаря распознаванию лиц устройства могут гарантировать, что только авторизованные пользователи могут получить доступ к конфиденциальной информации, что затрудняет проникновение посторонних лиц. Это дополнительный уровень безопасности по сравнению с традиционными паролями или PIN-кодами, которые могут быть угаданы или украдены.
Рис. 5. Использование распознавания лица для разблокировки телефона.
Распознавание лиц также широко используется в системах видеонаблюдения для контроля за общественными местами. Камеры наблюдения с функцией распознавания лиц позволяют идентифицировать людей в режиме реального времени и помогают властям быстро обнаружить потенциальные угрозы. Например, распознавание лиц позволяет 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 закрытые зоны. Повышая безопасность, оно также делает проверку личности более быстрой и надежной.
Распознавание лиц в аэропорту
Аэропорты преобразуют свою работу с помощью системы распознавания лиц. При регистрации пассажиры могут использовать систему распознавания лиц для быстрой и безопасной проверки своей личности. Лицо пассажира сравнивается с его лицом в проездных документах. Проверка безопасности и посадка на рейс также проходят более гладко. Пассажирам не нужно предъявлять несколько форм удостоверения личности. Вместо этого они могут просто посмотреть в камеру. Это делает весь процесс путешествия более плавным.
Эта же система используется в иммиграционных процессах в аэропортах. Она делает проверку личности более точной, ускоряет иммиграционный процесс и сокращает 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.
Рис. 6. Упрощение иммиграции с помощью распознавания лиц в аэропортах.
Когда мы говорим, что распознавание лиц ускоряет процесс проверки безопасности, речь идет не только о нескольких минутах. Исследование показало, что после внедрения биометрии в аэропорту Дублина процент пассажиров, прошедших досмотр в течение 30 минут, увеличился с 65 до 87 %. Многие пассажиры также ценят сокращение времени ожидания и отсутствие необходимости предъявлять несколько форм удостоверения личности. По данным опроса, 73 % пассажиров предпочитают использовать биометрическую идентификацию по сравнению с традиционными методами.
Решение этических проблем, связанных с распознаванием лиц
По мере того как технология распознавания лиц становится все более распространенной, возникают важные этические проблемы, требующие решения. На первом месте стоит вопрос конфиденциальности. Эти системы собирают и хранят большое количество персональных данных, например детальные изображения лиц людей. Эти данные могут раскрыть личность человека, а также 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.
Еще одна важная проблема - предвзятость и справедливость. Многие системы распознавания лиц не работают одинаково хорошо для всех. Часто они хуже работают с определенными группами, например, с женщинами и цветными людьми. Наборы данных, используемые для обучения таких 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 правоохранительная деятельность и прием на работу, это может привести к несправедливому отношению и дискриминации.
Рис. 7. Распознавание лиц порождает множество этических вопросов.
С 2017 по 2019 год 64 страны начали использовать системы распознавания лиц в целях слежки. Такое широкое использование вызывает вопросы о гражданских свободах. Чтобы решить эти этические проблемы, необходимо обеспечить надежную защиту конфиденциальности, например, шифрование данных и строгий контроль доступа к личной информации. Также очень 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.
Последний взгляд на распознавание лиц
Приложения для распознавания лиц быстро становятся частью нашей повседневной жизни, меняя многие отрасли благодаря своим передовым возможностям. Вскоре они могут стать привычной частью нашей жизни в магазинах, банках, аэропортах и других общественных местах. Несмотря на очевидные преимущества, мы также должны принимать во внимание этические проблемы, которые возникают в связи с этим. По мере того как мы продолжаем использовать систему распознавания лиц, важно найти правильный баланс между инновациями и соблюдением этических норм поведения. Таким образом, мы сможем в полной мере использовать преимущества технологии, защищая при этом права и свободы личности.
Хотите глубже погрузиться в искусственный интеллект? Загляните в наш репозиторий GitHub 📚 и присоединяйтесь к нашему сообществу 🤝. Если вы хотите прочитать о других областях применения ИИ, на нашей странице решений для ИИ в здравоохранении и производстве представлены различные интересные примеры использования.