Сетевое издание

Международный студенческий научный вестник

ISSN 2409-529X

Технологии распознавания лица в последние годы все больше и больше внедряются в нашу жизнь. Сегодня эта функция используется на каждом шагу: в телефонах, ноутбуках, паспортах и платежных приложениях. На цифровом рынке смартфоны, поддерживающие функцию распознавания лица, все больше вытесняют своих более устарелых конкурентов. В то же время технология идентификации лиц превращается в инструмент, который позволяет предотвращать правонарушения и преступления, искать пропавших без вести, своевременно выявлять посторонних в закрытых зонах. На сегодняшний день система транспорта претерпевает глобальные изменения и транспортная отрасль становится заинтересована в применении современных цифровых технологий.

В наши дни технология распознавания лиц применяется в следующих сферах: государственная безопасность (выявление нарушителей), маркетинг (выявление у людей заинтересованности в рекламе) , мобильные приложения (использование лица для создания персонажей) и т.д. Существует много разных методов по этой технологии. Данная статья содержит их плюсы и минусы и варианты использования технологий на железной дороге

Изначально разберемся как же все-таки работает распознавание лиц. В технологии работы по распознаванию лиц лежат следующие нейросети : Первую сеть называют ”выравниватель”(англ.aligner).Она берет картинку , которая поступает с камер, обнаруживает на ней все лица ,которые может найти , вырезает и выравнивает их.

Рисунок 1 - Программа “вырезает” лица

Как видно на рисунке 1 программа вырезает обнаруженные лица , обратите внимание , что те лица, которые плотно расположены друг к другу , очень маленькие и нечеткие либо повернуты в профиль , система распознать не может. Затем происходит выравнивание (программа находит на лице точки рта , носа , глаз)

Рисунок 2 - Программа распознает основные точки на лице

Далее, поворачивает и начинает подгонять размер фотографии так , чтобы точки глаза, носа и рта находились в определенных местах как на рисунке 3.

Рисунок 3 - Программа приводит фото к стандартному виду

Далее в ход идет вторая сеть , «распознаватель». Она уже принимает на выходе наше ровное изображение, которое ей передала первая сеть, а на выходе выдает набор из чисел фиксированной длины (вектор лица) . У разных сетей эти векторы могут отличаться , но в основном это какая-то степень двойки.

Рисунок 4 - Алгоритм работы второй нейросети

На похожие лица сеть выдает похожие векторы и наоборот.

Как нейросеть отличает лица друг от друга? Возьмем два изображения разных людей и прогоним их через вторую сеть. На выходе у нас получится два вектора. Далее измерим расстояние между вектором первого изображения и вектором второго изображения. В нашем случае расстояние будет большим так как это разные люди.

Внедрение системы распознавания лиц на железной дороге может происходить как с помощью введения системы отслеживания пассажиров при покупке билета, так и с помощью установки видеокамер на самих железнодорожных станциях, метрополитенах, в пассажирских вагонах, где находится большое скопление людей. Считается, что биометрическое распознавание людей ускорит процесс прохода пассажиров и сократит длины очередей, создающиеся как раз из-за долгой проверки паспортов и тем самым облегчит работу сотрудников железной дороги.

В других странах система распознавания лиц шагнула далеко. Так, например, в Китае уже есть возможность оплачивать проезд, используя данную систему. Для оплаты проезда пассажирам достаточно всего лишь подойти к турникету со сканером лица. Также в Китае работает уже 170 миллионов умных камер видеонаблюдение. Однако, не во всех странах оценили ценность системы, например в Великобритании, где в Лондонском метрополитене система приводила в 98% случаев к ложному срабатыванию.

К минусам системы можно отнести вероятность утечки данных, так как единый центр обработки данных может стать объектом хакерского взлома. Также и недостаток нормативно-правовой базы. Закон о персональных данных и административный кодекс лишь частично затрагивают вопросы видеофиксации нарушений. Отсутствие регулирования может привести к злоупотреблениям в использовании информации, ошибкам в оперативной правоохранительной деятельности или судебных решениях.

Несмотря на минусы и возможные риски данной системы, нельзя не помнить о самом главном – о безопасности, которую дает нам система распознавания лиц. Технологии с каждым годом развиваются все быстрее и быстрее, а системы, которые пользуются новыми технологиями улучшают свою эффективность, минимизируя возможные ошибки и сбои системы.