я могу поступать правильно
Если не я, то кто-то другой. Поэтому, лучше я =)
Игорь Зубов
Все записи
текст

Внимание, вас узнает скрытая камера!

Однажды один сварливый почтальон отказался отдавать посылку говорящему коту, потому что у того не было документов. Кот ответил, что лапы, усы и хвост – и есть его документы. Если бы действие происходило в ближайшем будущем, то претензия кота была бы обоснована, а почтальона стоило бы упрекнуть в отсутствии необходимого оборудования для считывания биометрических данных.
Внимание, вас узнает скрытая камера!

Фото: Elijah Nouvelage/AFP/Getty Images, observer.com

Ведь форма морды, рисунок усов и отпечатки лап наверняка однозначно идентифицируют кота. Да, для этого понадобится:

а) база данных лап, морд и усов всех котов мира;

б) алгоритм, который сможет различать британские усы от сиамских;

в) обоснование, зачем мы вдруг начали собирать фотографии всех котов из Инстаграма, где, наверное, самое большое открытое хранилище изображений котов в мире, и

г) обучить компьютер их распознавать.

Умная кормушка откроется, если распознает вашего кота. mookkie.com 

КАМЕРА ИДЕНТИФИЦИРУЕТ

Если с котами не совсем понятно, что может сказать алгоритм после обработки морды, то с людьми все гораздо интереснее. Самое простое применение – идентификация пользователя. Кстати, такая же технология есть и для котов, но она не очень популярна, потому что не у всех котов есть айфон. Алгоритм не отличается особой хитростью – ему необходимо сопоставить человека, который проходит верификацию в системе, с теми, которые уже сохранены в базе пользователей. FaceID в iPhone, идентификация по лицу в Android и во всех других устройствах принципиально ничем не различаются: лицо – это карта, которую моделирует алгоритм, когда вы регистрируетесь в системе, и потом сравнивает с тем, что вы ему предоставляете. Система распознавания лиц в последних моделях iPhone работает очень быстро, потому что для нее выделен полноценный отдельный чип, но это не идет ни в какое сравнение с тем объемом данных, которые должен обработать алгоритм для идентификации прохожего в толпе с помощью камер уличного наблюдения. Такие базы данных могут включать десятки тысяч человек.

Эта картинка – метафора того, как алгоритм ищет нужную фотографию среди сотен других. Фото: Dimitri Otis, gettyimages.com 

КАМЕРА НАБЛЮДАЕТ

В 2016 году набрал популярность сервис FindFace, который находил страницу любого человека во ВКонтакте только по фотографии. Правда, при условии, что ты тоже загрузишь свой снимок в фотобанк FindFace и будешь не против, если тебя тоже смогут найти. В руки каждого желающего попал мощный инструмент, который позволял найти понравившуюся девушку или парня в метро, неугодного соседа или актера из клипа. И через несколько месяцев прекратил существование. В том числе потому, что очень неравнодушные люди проводили ревизию среди фильмов для взрослых, находили с помощью приложения актрис, их настоящие имена и адреса и отправляли угрозы им и их семьям.

Идентификация болельщиков чемпионата мира по футболу через сервис распознавания лиц FindFace, medium.com/@ findface 

Правда, сам алгоритм никуда не делся, компания стала называться NTech и заключила контракт с правительством Москвы, чтобы применить свои технологии на московских улицах. Программную разработку очень высоко оценили заинтересованные спецслужбы: скорость обработки видеопотока и точность распознавания просто великолепны. Однако эффективность любого алгоритма падает до 50 %, если лицо частично скрыто под маской.

КАМЕРА ДОКЛАДЫВАЕТ

Но не только государство и IT-гиганты вкладываются в распознавание лиц. Их догоняют розничная торговля и общественное питание. Тут многое зависит от страны, где технологию собираются применять. Например, в Англии в торговом центре Budgens в Эйлсбери поставили камеры на входе в молл, чтобы распознать воришек. Дело в том, что после снижения в стране расходов на полицию и повышения размера минимальной кражи для заведения дела до 200 фунтов магазины стали регулярно обкрадывать, и годовой ущерб всей отрасли в Великобритании оценивался в 700 млн фунтов. Причем часто это делали одни и те же люди: они ходили в торговые центры, как на работу. Система FaceWatch следит за входящими, и если распознает вора-рецидивиста, то отправляет сигнал менеджеру: в курятник пробралась лиса. Если вы честный покупатель, то после анализа вашего лица система удалит фото. По крайней мере, так утверждают разработчики.


FaceWatch присылает информацию о нарушителях прямо на телефон охранника или менеджера. facewatch.co.uk 

В США все гораздо сложнее – например, в Портленде запрещено распознавать лица на законодательном уровне, Сан-Франциско тоже хочет оформить соответствующий запрет. Даже если вас нет ни в какой базе, то без вашего письменного согласия использовать ваше изображение никак нельзя. Поэтому максимум, что могут в таких случаях работники ритейла, – автоматически следить за вашими эмоциями, чтобы корректировать выкладку товара и рекламные кампании, на которые вы обращаете или не обращаете внимание. Именно такими разработками занимается Springboard Research Ltd., Amazon.

spring-board.info 

Но, конечно же, дальше всех пошел Китай. Один из поставщиков программного обеспечения в области компьютерного зрения Remark Holdings Inc разворачивает в китайских торговых центрах совсем уж щепетильную систему. Помимо того, что она узнает вас, ваш адрес, сколько у вас детей и что вы ели на завтрак, она еще проследит, в какой магазин вы зашли, как долго там пробыли и с каким лицом оттуда ушли, а затем отправит на смартфон персонализированное предложение только для вас и вашей семьи.

Применимость технологии в России в принципе ничем не ограничена, и китайский вариант вполне реален. А пока «Макдональдс» в Москве с помощью программного обеспечения компании VisionLabs автоматически измеряет температуру у клиентов. VisionLabs – главный конкурент на российском рынке для NTech, и они уже запускают пилотный проект по распознаванию лиц в московском метрополитене.

КАМЕРА СПАСАЕТ

Контролировать и направлять – основные задачи для систем распознавания лиц в местах скопления людей. Но в действительности технология позволяет улучшить жизнь людей или по крайней мере попытаться.

Исследователи разрабатывают приложение, которое может точно определить количество гемоглобина в крови человека по фотографии внутреннего века. Фото: Vincent Walter/ Purdue worddisk.com 

Программа Face2Gene с алгоритмом DeepGestalt способна с вероятностью больше 90 % диагностировать у маленьких детей около десятка генетических заболеваний, таких как синдром Моуат-Вильсон или синдром Корнелии де Ланге. Для врача это огромная помощь. Есть шанс предсказать болезнь на раннем этапе, а значит, спланировать курс лечения с максимальной эффективностью. Работает алгоритм, как и все в его семействе: генетические заболевания влияют на форму лица, поэтому программу обучали на нескольких тысячах фотографий подтвержденных болезней, чтобы создать шаблон.

spring-board.info 

В Китае так с 2017 по 2019 год собирали данные и тренировали алгоритм, который может по одному селфи определить, есть ли у человека заболевания сердца. Сердечно-сосудистые заболевания могут вызвать облысение, пигментирование кожи век и самого глаза, и по этим маркерам можно попробовать их диагностировать. Точность алгоритма составляет 80 %.

Еще десять лет назад мы чаще видели распознавание лиц в кино, чем в реальной жизни, а теперь умными камерами вряд ли кого-то получится удивить. И весь потенциал технологии до сих пор не раскрыт. Но у каждой технологии есть обратная сторона: большая часть банка изображений состоит из фотографий людей европеоидной расы. А это означает, что эффективность и FaceWatch, и Face2Gene напрямую зависит от расы человека, к которому алгоритм применяют. Такой непростой технологический расизм. Его легко преодолеть: надо всего лишь обогатить базу изображений, по которой обучают алгоритмы, и мы получим максимально эффективные приложения. Они смогут и вычислять магазинных воров, и спасать жизни.

Технологии

Машины и Механизмы
Всего 0 комментариев
Комментарии

Рекомендуем

Актуальное
Петросити
Поэма здоровья
Биосфера
Новиков Александр Иванович, персональный сайт
OK OK OK OK OK OK OK