Công nghệ nhận dạng khuôn mặt hoạt động như thế nào? Hệ thống an ninh toàn diện

Vào tháng 5 năm nay, quỹ Impulse liên kết với Roman Abramovich đã đầu tư vào NtechLab. Và Sistema VC, quỹ đầu tư mạo hiểm của AFK Sistema, đã đầu tư vào VisionLabs vào năm 2016.

Theo công ty nghiên cứu MarketsandMarkets được Bloomberg trích dẫn, đến năm 2021, giá trị thị trường nhận dạng khuôn mặt sẽ đạt 6,84 tỷ USD. Năm 2016, con số này chỉ bằng một nửa con số đó – 3,35 tỷ USD.

Những kẻ lừa đảo sẽ không vượt qua được

Grigory Bakunov, người giữ vị trí giám đốc phân phối công nghệ tại Yandex, đã tạo ra một dịch vụ thiết kế kiểu trang điểm ngẫu nhiên độc đáo để tránh bị nhận dạng. Anh ấy đã báo cáo điều này trên kênh telegram của mình. Thiết kế của nhóm dựa trên một thuật toán Ảnh gốc nhặt lên hình ảnh mới theo nguyên tắc “chống tương tự”. Sau đó, dựa trên kết quả thu được, chuyên gia trang điểm vạch ra một kế hoạch trang điểm, sau đó áp dụng lên khuôn mặt của người mẫu. Nhưng sau đó nhà phát triển đã quyết định hủy bỏ dự án. Ông giải thích bước này với sự cân nhắc về lương tâm: “Có quá nhiều cơ hội để sử dụng sản phẩm không phải vì mục đích tốt mà hoàn toàn cho các mục đích khác”. Các thuật toán thử nghiệm kiểu trang điểm này đã lỗi thời và thuật toán hiện đạiđại diện của VisionLabs cho biết nhận diện khuôn mặt ngay cả khi trang điểm như vậy.

Việc triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt lớn nhất trong số các ngân hàng Nga diễn ra tại Ngân hàng Pochta (do VTB và Bưu điện Nga tạo ra), cho biết CEO Công ty VisionLabs Alexander Khanin. Hiện nay, 50.000 nơi làm việc của nhân viên ngân hàng được trang bị máy ảnh đặc biệt Pavel Gurin, Cố vấn Hội đồng quản trị của Ngân hàng Pochta, cho biết ai có thể nhận dạng khuôn mặt. Ngân hàng có ba cơ sở dữ liệu hình ảnh - ảnh của nhân viên, khách hàng của ngân hàng và những kẻ lừa đảo. Mỗi bức ảnh được lưu trữ ở dạng mã hóa, dưới dạng một tập hợp các ký tự. Trước khi làm việc với khách hàng, nhân viên phải đăng nhập vào hệ thống của ngân hàng. Để xác nhận danh tính, anh ta không chỉ nhập mật khẩu mà còn chụp ảnh chính mình. Sau đó chương trình đặc biệt chuyển đổi ảnh thành mã và so sánh nó với mã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Nếu trùng khớp thì nhân viên bắt đầu làm việc. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt cũng được sử dụng để chứng nhận nội bộ, để người này không vượt qua bài kiểm tra của người khác và không ai có thể đăng nhập bằng mật khẩu của người khác và thực hiện giao dịch bất hợp pháp.

Khi một khách hàng đến, camera sẽ xác minh anh ta theo cách tương tự. Ngoài ra, phần mềm còn so sánh hình ảnh của khách hàng với cơ sở dữ liệu về những kẻ lừa đảo. Nó được bổ sung và nỗ lực của chính mình ngân hàng và thông qua tương tác liên ngân hàng.

Tiền từ một bức ảnh

Ngân hàng Tinkoff không có chi nhánh. Nhưng theo luật, đại diện ngân hàng bắt buộc phải tổ chức một cuộc gặp riêng với khách hàng, vì vậy nhân viên của Tinkoff chụp ảnh anh ta bằng một ứng dụng di động đặc biệt có chức năng chuyển đổi hình ảnh thành mã không cá nhân, Daria Ermolina, Giám đốc Truyền thông Ngân hàng Tinkoff cho biết. Tiếp theo, hệ thống so sánh mã với cơ sở dữ liệu. Điều này cho phép bạn đảm bảo rằng người đại diện là người đã nộp tài liệu và anh ta không phải là kẻ lừa đảo, đồng thời cũng giảm thời gian xử lý đơn đăng ký.

Alexey Blagirev, giám đốc đổi mới của Ngân hàng Otkritie, cho biết Otkritie đã giới thiệu dịch vụ chuyển tiền dựa trên các bức ảnh sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Để thực hiện việc này, chỉ cần chụp ảnh người nhận trong ứng dụng di động hoặc tải ảnh của người đó lên - hệ thống sẽ tự tìm dữ liệu về người đó trong cơ sở dữ liệu để gửi tiền cho anh ta.

Nhận biết bằng số

1,5 tỷ RUB
tổng số tiền cho vay mà Bưu điện không cấp cho kẻ lừa đảo nhờ sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt
70%
các hành vi vi phạm (bao gồm cả vi phạm giao thông) được phát hiện bằng hệ thống giám sát video ở Moscow
1 tỉảnh từ cơ sở dữ liệu có thể được nhận dạng theo thời gian thực bằng thuật toán của công ty khởi nghiệp NtechLab của Nga
117 triệu người - ảnh của họ có trong cơ sở dữ liệu nhận dạng khuôn mặt của cảnh sát Hoa Kỳ, con số này chiếm khoảng một nửa số người Mỹ trưởng thành

Vào tháng 7, Sberbank đã lắp đặt một máy ATM thử nghiệm ở Moscow, nơi bạn chỉ cần chụp ảnh và không cần chạm vào để thực hiện giao dịch bằng tài khoản thẻ nhựa, đại diện ngân hàng cho biết. Cuộc thử nghiệm sẽ kéo dài đến cuối năm 2017, sau đó ngân hàng sẽ quyết định có tiếp tục triển khai công nghệ hay không. Ngân hàng Tinkoff cũng công bố thử nghiệm việc nhận dạng khách hàng tại các ngân hàng.

Sberbank đã sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt khi phát hành các khoản vay từ năm 2014.

Tiêm phòng chống xếp hàng

Trong ngành bán lẻ, nhận dạng khuôn mặt được sử dụng để thúc đẩy khách hàng, Giám đốc điều hành NtechLab Mikhail Ivanov cho biết. Ivanov giải thích: Nếu một người được nhận ra ở lối vào cửa hàng và lịch sử mua hàng của họ được nhìn thấy, thì nhân viên cửa hàng sẽ biết rõ hơn nên cung cấp cho anh ta những gì. Ví dụ, nếu anh ta mua một chiếc TV ở một cửa hàng điện tử, nhân viên sẽ nhận ra anh ta, gọi tên anh ta và đề nghị mua một chiếc điều khiển từ xa mới.

Dixy đã thử nghiệm tính năng nhận dạng khuôn mặt của khách hàng để xác định thành phần giới tính của khách hàng và để quảng cáo được nhắm mục tiêu trong khu vực thanh toán và khu vực bán hàng, Vladimir Muravyov, giám đốc bộ phận CNTT của Dixy Group of Companies cho biết. Tại Tập đoàn bán lẻ X5, công nghệ nhận dạng khuôn mặt hiện đang được sử dụng ở chế độ thử nghiệm để giảm thời gian xếp hàng khi thanh toán và tối ưu hóa không gian bán lẻ. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt có thể xác định có bao nhiêu người đang xếp hàng và gửi tín hiệu để mở sổ đăng ký bổ sung. Phân tích video giúp bạn theo dõi nơi có nhiều người đi qua cửa hàng hơn, họ chú ý đến điều gì để sau đó bạn có thể sắp xếp chính xác các sản phẩm và tài liệu quảng cáo.

Khu an ninh cao

Ivanov cho biết, thị trường toàn cầu phát triển nhất về công nghệ nhận dạng khuôn mặt là lĩnh vực an ninh. Tại Hoa Kỳ, sinh trắc học khuôn mặt được triển khai rộng rãi ở cấp tiểu bang và được các sĩ quan cảnh sát sử dụng, bao gồm cả việc xác minh khi đưa ra quyết định. bằng lái xe, anh ta nói. Ngoài ra, Hoa Kỳ và Châu Âu sử dụng nhận dạng khuôn mặt để kiểm soát hộ chiếu khi qua biên giới.

công ty Nga Họ cũng đề xuất sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong lĩnh vực bảo mật. Vì vậy, trong số các khách hàng chính của công ty nội địa “Trung tâm Công nghệ Giọng nói” có các sân vận động lớn. Khi một người hâm mộ đến sân vận động và đặt vé theo mùa được cá nhân hóa vào trình xác nhận, camera phía trên trình xác nhận sẽ xác nhận rằng chính chủ sở hữu của vé theo mùa đang cố gắng vào sân vận động. Hệ thống không cho phép những người trong danh sách đen người hâm mộ vào cơ sở thể thao. Trung tâm Công nghệ Giọng nói cũng đã triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt tại sân bay Yuzhno-Sakhalinsk: khi những người bị truy nã đến đó, hệ thống sẽ gửi thông báo đến cảnh sát và dịch vụ an ninh sân bay.

Chính Gabrelyanov cho biết trên trang Facebook của mình rằng công ty Magic của Ashot Gabrelyanov đã tung ra một trò chơi trong đó nét mặt của người dùng được sử dụng để điều khiển. Trong phiên bản đầu tiên của trò chơi, người dùng cần tiêu diệt bốn nhân vật tà ác màu sắc khác nhau sử dụng vũ khí được điều khiển bằng nét mặt - chúng được nhận dạng bằng mạng lưới thần kinh. Ví dụ, để sử dụng súng màu vàng bạn cần thể hiện sự vui vẻ, đối với súng màu đỏ bạn cần phải tỏ ra tức giận.

NtechLab cũng đang phát triển một sản phẩm bảo mật cần thiết cho các cơ quan chính phủ và cơ quan tình báo: đây là phần mềm tìm kiếm những người sử dụng cơ sở dữ liệu có sẵn và làm việc với tài liệu của họ.

Tương lai tươi sáng

Khanin tin rằng trong những năm tới, công nghệ phân tích khuôn mặt sẽ phát triển theo hai hướng. Đầu tiên là quá trình chuyển đổi sang hiểu hành vi của con người: bây giờ chỉ hiểu ai được miêu tả trong bức ảnh là chưa đủ, điều quan trọng là phải biết một người cư xử như thế nào trong Những tình huống khác nhau, chẳng hạn như trong một cuộc phỏng vấn hoặc khi lên máy bay. Hướng thứ hai là sự tích hợp của chip với tầm nhìn máy tính vào các thiết bị để chúng không chỉ có thể nhận dạng người dùng mà còn có thể phân tích truyền phát video. Ví dụ: hiển thị khi Người đặc biệt bước vào phòng hoặc tạo hình đại diện 3D trực tiếp trên điện thoại của bạn.

Ivanov cho biết nhờ công nghệ nhận dạng, nhiều điều tuyệt vời sẽ trở thành hiện thực: một người chỉ cần nhìn vào chiếc ấm và nó sẽ tự động làm nóng nước.

Đã mở kỷ nguyên mới. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt là tính năng chính của nó. Và không ai nghi ngờ rằng phương pháp mở khóa này sẽ được triển khai trên nhiều điện thoại thông minh khác.

Trở lại những năm 1960, các thí nghiệm đặc biệt đã được thực hiện trong đó máy tính phải học cách nhận dạng khuôn mặt của một người. Sau đó, điều này chẳng dẫn đến điều gì, vì bất kỳ cảm xúc nào cũng dẫn đến thất bại. Ngoài ra, hệ thống được phát minh còn sợ thay đổi điều kiện ánh sáng.

Chỉ đến cuối thế kỷ 20, các hệ thống mới xuất hiện có khả năng nhận dạng khuôn mặt của mọi người từ các bức ảnh và ghi nhớ chúng. Đồng thời, họ không còn thất bại khi xuất hiện ria mép, râu, đeo kính và những “can thiệp” khác. Những hệ thống như vậy bắt đầu được triển khai tích cực nhất ở máy ảnh kĩ thuật số. Họ cũng tìm được chỗ đứng cho mình trong lĩnh vực an ninh.

Đối với hệ thống nhận dạng khuôn mặt trong một khoảng thời gian dàiở một mình nhược điểm đáng kể. Họ phụ thuộc rất nhiều vào ánh sáng và góc chụp. Tuy nhiên, vấn đề này không được chú ý trong các máy quét bảo mật. Khuôn mặt gần như áp sát vào họ, sau đó được chiếu sáng bởi đèn. Sự ra đời của nhiếp ảnh âm thanh nổi đã giúp loại bỏ nhược điểm nêu trên. Hai camera hiểu được độ sâu của cảnh và do đó độ chính xác của số đọc tăng lên nhiều lần.

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt hoạt động như thế nào?

Dần dần tính năng mới bắt đầu xuất hiện trên điện thoại thông minh. Tại đây, nhận dạng sinh trắc học của người dùng được triển khai để không thể mở khóa thiết bị người lạ. Lý tưởng nhất là truy cập thông tin cá nhân có lẽ chỉ là một cặp song sinh. Không cần phải lo lắng về điều này. Khó có ai có thể nghiêm túc che giấu điều gì đó với anh chị em của mình. Và không ai phiền bạn đặt mật khẩu bổ sung để đọc một số dữ liệu đặc biệt bí mật.

Hoạt động của hệ thống nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại thông minh có thể được chia thành bốn giai đoạn:

1. Quét khuôn mặt. Nó được thực hiện bằng cách sử dụng camera phía trước hoặc, như trong trường hợp của iPhone X, một cảm biến đặc biệt. Bản quét là 3D nên thủ thuật chụp ảnh sẽ không hiệu quả.
2. Trích xuất dữ liệu duy nhất. Hệ thống tập trung vào một tập hợp các đặc điểm của khuôn mặt được quét. Thông thường đây là những đường viền của hốc mắt, hình dạng của xương gò má và chiều rộng của mũi. Trong các hệ thống tiên tiến, vết sẹo cũng có thể được nhìn thấy.
3. Truy xuất mẫu có dữ liệu đã nhận trước đó từ bộ nhớ.
4. Tìm kiếm kết quả phù hợp. Giai đoạn cuối cùng trong đó hệ thống quyết định có mở khóa màn hình hay không. Quyền lực bộ vi xử lý hiện đại cho phép bạn chỉ dành một phần giây cho việc “suy nghĩ”.

Chức năng nhận dạng khuôn mặt có thể được thực hiện ngay cả khi sử dụng camera trước - miễn là nó có hai ống kính. Tuy nhiên, trong trường hợp này, hoạt động của chức năng này sẽ không ổn định. Thực tế là chỉ những cảm biến đặc biệt mới đảm bảo quét khuôn mặt ngay cả trong bóng tối, trong khi camera trước cần có ánh sáng mạnh. Ngoài ra, các cảm biến đặc biệt hầu như được hiển thị trên khuôn mặt số lượng lớnđiểm, vì vậy chúng hoạt động ngay cả khi có râu, đeo kính và các hiện tượng cản trở khác. Nói một cách dễ hiểu, trong một số DOOGEE Mix 2, hệ thống chắc chắn sẽ hoạt động kém hơn đáng kể so với iPhone X. Một điều nữa là ngày kỷ niệm sản phẩm táođắt hơn nhiều so với tất cả các điện thoại thông minh khác có tính năng nhận dạng khuôn mặt.

Công nghệ có phải là tương lai?

Các cảm biến cần thiết để quét khuôn mặt cần được lắp đặt hoàn hảo. Sự thay đổi một phần trăm milimét sẽ dẫn đến thực tế là hoạt động của chức năng sẽ không còn lý tưởng nữa - do đó, trong quá trình sản xuất điện thoại thông minh, có thể nhận thấy tỷ lệ sai sót tăng lên và điều này dẫn đến giá thành của nó tăng lên. Và bản thân các cảm biến cũng rất đắt tiền, không phải vô cớ mà chỉ công ty táo, mặc dù cô ấy không có bất kỳ bằng sáng chế nào cho chúng.

Nói một cách dễ hiểu, hiện tại, các nhà sản xuất Android sẽ triển khai chức năng nhận dạng khuôn mặt bằng camera trước. Bạn đã có thể tìm thấy nó trên Samsung Galaxy S8 và Note 8. Nhưng chủ sở hữu của những thiết bị này sẽ xác nhận với bạn rằng nó không hoạt động Cách tốt nhất có thể- dễ dàng hơn để sử dụng máy quét dấu vân tay. Vì vậy, chưa thể nói gì về tương lai của chức năng này. Chúng ta phải chờ xem liệu Apple có triển khai các cảm biến tương ứng nhiều hơn hay không điện thoại thông minh giá cả phải chăng và liệu chúng có xuất hiện trên thiết bị Android hay không.

Phần kết luận

Không cần phải lo lắng về việc lưu dữ liệu nhận dạng của bạn. Mẫu được tạo khi quét khuôn mặt nằm trong một phần bộ nhớ riêng - khu vực này được máy tính hoặc máy tính đọc chương trình của bên thứ ba không thể nào. Tuy nhiên, điều này cũng áp dụng cho dấu vân tay. Loại nhận dạng nào thuận tiện hơn để sử dụng là do bạn quyết định.

Bạn đã bao giờ cầm trên tay một chiếc smartphone có thể nhận diện khuôn mặt mình chưa? Và bạn đang chờ đợi thực hiện hàng loạt Chức năng này? Chia sẻ ý kiến ​​​​của bạn trong phần bình luận, chúng tôi sẽ rất vui vì điều đó!

Cho đến gần đây, hệ thống bảo mật với các tùy chọn nhận dạng khuôn mặt dường như là một điều gì đó tuyệt vời và bạn chỉ có thể nhìn thấy chúng trong phim. Nhưng rất nhiều điều đã thay đổi trong vài năm qua. Những phát triển mới xuất hiện đã làm thay đổi quan niệm về hệ thống an ninh.

Chất lượng và sự thoải mái của xã hội phụ thuộc vào cách tiếp cận đúng đắnđến việc tổ chức an ninh cá nhân và bảo vệ tài sản. Không có gì ngạc nhiên khi các yêu cầu về bảo mật không ngừng tăng lên. Một trong những đổi mới là sự xuất hiện của chức năng nhận dạng khuôn mặt. Các tính năng của nó là gì? Nó được sử dụng ở đâu? Nó hoạt động dựa trên nguyên tắc nào? Chúng tôi sẽ xem xét những câu hỏi này và các câu hỏi khác một cách chi tiết trong bài viết.

Lĩnh vực ứng dụng

Những lợi ích của nhận dạng khuôn mặt rất khó để đánh giá quá cao. Hệ thống an ninh có chức năng này được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau - khi tổ chức hệ thống vượt qua trong các tổ chức lớn, để tìm kiếm những kẻ xâm nhập, bảo vệ các cơ sở tư nhân, v.v.

Nói chung, với sự trợ giúp của hệ thống bảo mật như vậy, các vấn đề sau có thể được giải quyết:

• Tổ chức một cách đáng tin cậy và hệ thống hiệu quảđi qua trạm kiểm soát của một công ty hoặc các cơ sở đóng cửa khác. Vì hiệu quả cao hơn giám sát video được kết hợp với cửa quay. Nhờ đó, bạn có thể nhanh chóng nhận ra nhân viên và người lạ của mình.
• Tạo hệ thống chống trộm tại các điểm bán hàng và cơ sở tư nhân. Không có gì bí mật cả nhiều cửa hàng khác nhau, trung tâm mua sắm, siêu thị và các cơ sở khác đang phải đối mặt với những khách hàng có vấn đề dễ bị trộm cắp. Trong hầu hết các trường hợp, hành vi trộm cắp được thực hiện bởi cùng một người. Nếu có cơ sở dữ liệu thích hợp, chức năng nhận dạng khuôn mặt cho phép bạn xác định kịp thời một người và thông báo cho nhân viên bảo vệ. Kết quả là có thể chấp nhận biện pháp bổ sungđể bảo vệ tài sản.
• Tổ chức một hệ thống an ninh cung cấp sự bảo vệ chống lại sự xâm nhập trái phép vào các công trình kiểu đóng và hộ gia đình tư nhân. Ngay cả khi quan sát cẩn thận, không phải lúc nào nhân viên bảo vệ cũng có thể phân biệt được kẻ đột nhập với vật thể khác. Điều này đặc biệt đúng nếu camera được lắp đặt ở khu vực có cấp thấp thắp sáng. Cài đặt hệ thống đặc biệt với chức năng nhận dạng khuôn mặt giúp nhanh chóng nhận dạng một người ngay cả trong bóng tối. Những gì nằm ngoài tầm kiểm soát của nhân viên an ninh có thể được giải quyết dễ dàng bằng mô-đun máy tính.
• Đảm bảo kiểm soát khuôn mặt trong các cơ sở ban đêm. Sự hiện diện của các hệ thống được đề cập trong các câu lạc bộ đảm bảo sự bảo vệ 100% khỏi những du khách “có vấn đề”.

Làm thế nào nó hoạt động?

Điều đáng quan tâm nhất là nguyên lý hoạt động của hệ thống, hệ thống này không chỉ có khả năng truyền hình ảnh đến màn hình mà còn có thể nhận dạng khuôn mặt của mọi người. Nhiệm vụ của một mô-đun đặc biệt là đọc thông tin cũng như so sánh thông tin sau đó với dữ liệu có sẵn trong cơ sở dữ liệu. Những tổ hợp như vậy có khả năng nhận dạng khuôn mặt của một người ở khoảng cách lên tới 10 m so với máy ảnh.

Một trong những tính năng của hệ thống là “độ nhạy” cao, cho phép bạn nhận ra một người ngay cả khi ngoại hình của bạn thay đổi. Mô-đun không thể bị đánh sập bởi kính, thay đổi kiểu tóc, râu hoặc các vật dụng khác yếu tố bổ sung ngụy trang trên khuôn mặt. Điều này là do thực tế là không phải các đặc điểm trên khuôn mặt được phân tích như nhiều người tin mà là cấu trúc của hộp sọ và các thông số sinh trắc học của nó. Những đặc điểm như vậy mang tính cá nhân, giống như dấu vân tay, giúp loại bỏ khả năng xảy ra lỗi.

Thông tin được quét và xử lý trong thời gian thực. Chỉ cần khách truy cập quay mặt về phía máy quét là đủ, hệ thống sẽ xác định người đó và đưa ra lệnh cho các cơ quan khác. Nếu mô-đun nhận dạng khuôn mặt được kết nối với cửa quay hoặc các thiết bị khóa khác, chúng sẽ tự động được kích hoạt. Ngoài ra, ảnh của một người khả nghi sẽ được lưu trữ trong bộ nhớ để bộ phận bảo mật xử lý và phân tích thêm.

Các hệ thống có chức năng nhận dạng phổ biến nhất ở các công ty lớn nơi có rất nhiều sự cạnh tranh. Không có gì bí mật rằng sự thành công của một doanh nghiệp phụ thuộc vào mức độ bảo mật. Điều này đặc biệt đúng đối với các tổ chức hoạt động trong lĩnh vực quốc phòng, tham gia phát triển các dự án mới hoặc nghiên cứu sinh học.

Nhiệm vụ của hệ thống là so sánh nhân viên và kiểm tra các cá nhân với cơ sở dữ liệu hiện có. Nếu một người không có trong danh sách, tín hiệu sẽ được gửi đến nhân viên bảo vệ, sau đó nhân viên bảo vệ sẽ thực hiện các biện pháp ngăn chặn những người không có thẩm quyền vào cơ sở. Trong trường hợp này, vị trí phát hiện được ghi lại chính xác trên bản đồ điện tử và nhân viên bộ phận an ninh xác định kẻ đột nhập trong vòng vài phút.

Tính năng cài đặt

Khi cài đặt một hệ thống có các tùy chọn nhận dạng khuôn mặt, cần lưu ý rằng máy quay video có thể hoạt động ở một trong 2 chế độ - 2D hoặc 3D. Trong trường hợp đầu tiên, phân tích được thực hiện trên cơ sở hình ảnh phẳng và camera hai chiều rất nhạy với ánh sáng. Từ đó, khi lắp đặt camera 2D, cần đặc biệt chú ý đến ánh sáng của đối tượng được bảo vệ và phạm vi bao phủ của các khu vực được bảo vệ.

Đối với máy ảnh 3D, chúng hoạt động với vật thể ba chiều dựa trên hình ảnh được truyền bởi thiết bị. Trong trường hợp này, bạn không thể chú ý đến mức độ chiếu sáng, vì hệ thống đáp ứng tốt các chức năng được giao cho nó ngay cả trong bóng tối. Mối nguy hiểm duy nhất là kết cấu của khuôn mặt sẽ bị biến dạng một chút.

Những loại hệ thống như vậy tồn tại?

Khi chọn hệ thống có chức năng nhận dạng khuôn mặt, điều quan trọng là phải tập trung vào một số yếu tố - mục tiêu, mục đích và vị trí lắp đặt. Ngoài ra, cần tính đến các loại thiết bị như vậy:

• Các hệ thống phát hiện Máy quay video có độ phân giải 1 megapixel và tiêu cự 1 mm. Hoạt động của thiết bị nhằm mục đích ghi lại thực tế sự xâm nhập của các thực thể trái phép vào các đối tượng được bảo vệ. Điểm đặc biệt của máy quét là khả năng phân biệt người với động vật nhưng sẽ không thể nhận dạng được người đó.
• Hệ thống nhận dạng. Khu phức hợp này phức tạp hơn và nó bao gồm một camera 2 megapixel với tiêu cự 6 mm. Nhiệm vụ là nhận dạng khuôn mặt và xác định chúng theo nguyên tắc “bạn hay thù”. Nếu bạn xem video, hình ảnh sẽ không rõ ràng. Hệ thống phát hiện người lạ, nhưng trường hợp bị trộm sẽ khó tìm ra kẻ trộm bằng hình ảnh đã lưu
• Các thiết bị nhận dạng. Khi tổ chức một hệ thống như vậy, các camera có độ phân giải từ 2 MP trở lên và tiêu cự hơn 8 mm được sử dụng. Những phức hợp như vậy có khả năng thực hiện các chức năng được thảo luận ở trên. Ưu điểm là hình ảnh thu được đủ để xác định kẻ trộm từ một bức ảnh. Các cảnh quay có sẵn có thể được sử dụng trong quá trình điều tra và thậm chí có thể nộp lên tòa án.

Mô tả trên bao gồm Yêu cầu tối thiểu cho hệ thống an ninh về tiêu cự và độ phân giải hình ảnh. Điều này có nghĩa là khi mua thiết bị bạn nên tập trung vào những sản phẩm có đặc điểm tốt nhất, mang lại chất lượng chụp ảnh tốt hơn. Ví dụ: camera 2 MP có tiêu cự 8 mm sẽ phù hợp hơn với hệ thống nhận dạng. Đối với các tổ hợp nhận dạng, các khuyến nghị ở đây thậm chí còn nghiêm trọng hơn. Nên sử dụng máy quay video có độ phân giải 5 MP và tiêu cự 12 mm.

Hãy tóm tắt ngắn gọn:

• Máy quay video có độ phân giải 1MP cho phép bạn phân biệt người với động vật. Trong trường hợp này, sẽ không thể xác định được chủ thể.
• Để chụp khuôn mặt và so sánh với cơ sở dữ liệu hiện có, thiết bị định hình phải có độ phân giải từ 2 MP trở lên.
• Để nhận dạng một người, nên sử dụng camera 5 megapixel.

Chúng ta có thể nói gì nếu chỉ riêng ở Moscow đã có mạng lưới hơn 150.000 camera giám sát video ngoài trời. Không có gì phải trốn tránh họ, và điều này khiến mọi người phải suy nghĩ, nhưng quy mô “giám sát” không lớn đến thế. Sử dụng mạng hệ thống mạnh mẽ nhận dạng khuôn mặt, nhưng nó đòi hỏi nhiều năng lượng để hoạt động nên chỉ có 2-4 nghìn camera hoạt động trong thời gian thực. Việc giám sát hàng loạt người dân vẫn chỉ đáng sợ, vì vậy cần tập trung vào lợi thế thực sự hoạt động của công nghệ này. Nhưng điều đầu tiên trước tiên.

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt hoạt động như thế nào?

Bạn đã bao giờ nghĩ về cách bản thân bạn nhận ra một khuôn mặt và nhận ra nó chưa? Làm thế nào một máy tính làm được điều này? Tất nhiên, khuôn mặt con người có những đặc điểm nhất định rất dễ mô tả. Khoảng cách giữa hai mắt, vị trí và chiều rộng của mũi, hình dạng của lông mày và cằm - bạn nhận thấy tất cả những chi tiết này một cách vô thức khi nhìn người khác. Máy tính thực hiện tất cả điều này với hiệu quả và độ chính xác nhất định, bởi vì bằng cách kết hợp tất cả các số liệu này, nó sẽ đạt được công thức toán học khuôn mặt con người.

Vậy hiện tại nhận dạng khuôn mặt hoạt động tốt như thế nào? Khá tốt, nhưng đôi khi anh ấy mắc lỗi. Nếu bạn đã từng sử dụng phần mềm nhận dạng khuôn mặt trên Facebook hoặc nền tảng khác, bạn có thể nhận thấy rằng có nhiều kết quả hài hước cũng như có nhiều kết quả chính xác. Tuy nhiên, mặc dù công nghệ này không hoạt động với độ chính xác 100% nhưng nó đủ tốt để được sử dụng rộng rãi. Và thậm chí còn khiến bạn lo lắng.

Paul Howie của NEC cho biết hệ thống nhận dạng khuôn mặt của họ sẽ quét khuôn mặt để tìm các thông tin nhận dạng cá nhân:

“Ví dụ, nhiều người coi khoảng cách giữa hai mắt là một đặc điểm riêng. Hoặc có thể là khoảng cách từ cằm đến trán và các bộ phận khác. Đặc biệt, chúng tôi tính đến 15-20 yếu tố được coi là quan trọng, cũng như các yếu tố khác không còn quan trọng nữa. Hình ảnh 3D của đầu người được tạo ra nên ngay cả khi nó bị che một phần, chúng ta vẫn có thể có được kết quả khớp chính xác. Sau đó, hệ thống sẽ lấy chữ ký khuôn mặt và chạy nó trong cơ sở dữ liệu.”

Bạn có nên lo lắng về phần mềm nhận dạng khuôn mặt?

Trước hết, nhận dạng khuôn mặt là dữ liệu. Dữ liệu có thể được thu thập và lưu trữ, thường không được phép. Sau khi thông tin được thu thập và lưu trữ, nó có thể bị hack. Nền tảng phần mềm nhận dạng khuôn mặt chưa gặp phải vụ hack lớn nào, nhưng khi công nghệ lan rộng, dữ liệu sinh trắc học của bạn nằm trong tay mọi người. hơn của người.



Ngoài ra còn có vấn đề về quyền sở hữu. Hầu hết mọi người không biết rằng khi họ đăng ký các nền tảng mạng xã hội như Facebook, dữ liệu của họ kể từ thời điểm đó trở đi sẽ thuộc về Facebook. Với số lượng ngày càng tăng các công ty sử dụng nhận dạng khuôn mặt, chẳng bao lâu nữa, bạn thậm chí sẽ không phải tải ảnh của chính mình lên Internet để tránh bị xâm phạm. Chúng đã được lưu trữ ở đó và đã được lưu trữ trong một thời gian dài.

Nói về phần mềm, tất cả chúng đều hoạt động khác nhau, nhưng về cốt lõi, chúng sử dụng các phương pháp và mạng lưới thần kinh tương tự nhau. Mỗi khuôn mặt có nhiều đặc điểm riêng biệt (không thể tìm thấy hai khuôn mặt giống hệt nhau trên thế giới, nhưng trong suốt lịch sử nhân loại đã có rất nhiều khuôn mặt như vậy!). Ví dụ: phần mềm FaceIt định nghĩa các tính năng này là các nút. Mỗi mặt chứa khoảng 80 điểm nút, tương tự như những gì chúng tôi đã đề cập trước đây: khoảng cách giữa hai mắt, chiều rộng của mũi, độ sâu của hốc mắt, hình dáng cằm, chiều dài của hàm. Những điểm này được đo và tạo ra một mã số - "dấu khuôn mặt" - sau đó được nhập vào cơ sở dữ liệu.

Trước đây, nhận dạng khuôn mặt dựa vào hình ảnh 2D để so sánh hoặc xác định các hình ảnh 2D khác từ cơ sở dữ liệu. Để có hiệu quả và độ chính xác tối đa, hình ảnh phải là một khuôn mặt nhìn thẳng vào máy ảnh, có độ phân tán ánh sáng nhỏ và không có biểu cảm khuôn mặt cụ thể. Tất nhiên là nó hoạt động rất tệ.

Trong hầu hết các trường hợp, hình ảnh không được tạo ra trong môi trường phù hợp. Thậm chí trò chơi nhỏánh sáng có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống, dẫn đến tỷ lệ hỏng hóc cao.

2D đã được thay thế bằng nhận dạng 3D. Xu hướng phần mềm gần đây sử dụng mô hình 3D để cung cấp độ chính xác cao nhận dạng khuôn mặt. Bằng cách chụp ảnh 3D bề mặt khuôn mặt của một người trong thời gian thực, phần mềm sẽ làm nổi bật tính năng đặc biệt- nơi mô cứng và xương nổi bật nhất, chẳng hạn như đường cong của hốc mắt, mũi và cằm - để nhận dạng đối tượng. Những khu vực này là duy nhất và không thay đổi theo thời gian.



Sử dụng độ sâu và trục đo không bị ảnh hưởng bởi ánh sáng, tính năng nhận dạng khuôn mặt 3D thậm chí có thể được sử dụng trong bóng tối và nhận dạng vật thể từ các góc khác nhau (ngay cả khi nhìn nghiêng). Phần mềm như vậy trải qua nhiều giai đoạn để xác định một người:

• Phát hiện: Chụp ảnh bằng quét kỹ thuật số ảnh hiện có(2D) hoặc video để thu được hình ảnh trực tiếp của đối tượng (3D).
• Căn chỉnh: Sau khi xác định được khuôn mặt, hệ thống sẽ ghi lại vị trí, kích thước và tư thế đầu.
• Đo đạc: Hệ thống đo các đường cong trên khuôn mặt với độ chính xác đến từng milimet và tạo mẫu.
• đại diện: Hệ thống chuyển đổi mẫu thành mã duy nhất. Mã này cung cấp cho mỗi mẫu một bộ số đại diện cho các đặc điểm và đặc điểm khuôn mặt.
• So sánh: Nếu hình ảnh ở chế độ 3D và cơ sở dữ liệu chứa hình ảnh 3D, quá trình so sánh sẽ tiếp tục mà không làm thay đổi hình ảnh. Nhưng nếu cơ sở dữ liệu bao gồm các hình ảnh hai chiều thì hình ảnh ba chiều sẽ bị phân tách thành các thành phần khác nhau (như ảnh hai chiều có cùng đặc điểm khuôn mặt được chụp từ các góc khác nhau) và chúng được chuyển đổi thành hình ảnh 2D. Và sau đó trận đấu được tìm thấy trong cơ sở dữ liệu.
• Xác minh hoặc nhận dạng: Trong quá trình xác minh, hình ảnh chỉ được so sánh với một hình ảnh trong cơ sở dữ liệu (1:1). Nếu mục tiêu là nhận dạng, hình ảnh sẽ được so sánh với tất cả hình ảnh trong cơ sở dữ liệu, dẫn đến một số kết quả có thể trùng khớp (1:N). Phương pháp này hay phương pháp khác được sử dụng khi cần thiết.

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt được sử dụng ở đâu?

Trước đây, hệ thống nhận dạng khuôn mặt được sử dụng chủ yếu trong cơ quan thực thi pháp luật vì chính quyền sử dụng chúng để tìm kiếm khuôn mặt ngẫu nhiên trong đám đông. Một số cơ quan chính phủ cũng sử dụng các hệ thống tương tự để bảo mật và loại bỏ hành vi gian lận cử tri.

Tuy nhiên, có nhiều tình huống khác mà phần mềm đó trở nên phổ biến. Các hệ thống đang trở nên rẻ hơn và khả năng phân phối của chúng ngày càng tăng. Hiện tại chúng tương thích với máy ảnh và máy tính được các ngân hàng và sân bay sử dụng. Các công ty du lịch đang thực hiện chương trình "du khách dày dạn" nhằm cung cấp sàng lọc an ninh nhanh chóng cho những hành khách tự nguyện cung cấp thông tin. Hàng đợi ở sân bay sẽ di chuyển nhanh hơn nếu mọi người sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt khớp khuôn mặt với cơ sở dữ liệu nội bộ.

Các ứng dụng tiềm năng khác bao gồm máy ATM và máy rút tiền. Phần mềm có thể nhanh chóng kiểm tra khuôn mặt của khách hàng. Sau khi được sự cho phép của khách hàng, ATM hoặc thiết bị đầu cuối sẽ chụp ảnh khuôn mặt. Phần mềm tạo ra một bản in khuôn mặt để bảo vệ khách hàng khỏi bị đánh cắp danh tính và các giao dịch gian lận - đơn giản là ATM sẽ không đưa tiền cho người có khuôn mặt khác. Bạn thậm chí không cần mã PIN.

Ảo thuật? Công nghệ!

Đặc biệt quan trọng và thú vị có thể là sự phát triển của công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong lĩnh vực chuyển khoản ngân hàng. Hôm nọ, ngân hàng Otkrytie của Nga đã trình bày giải pháp độc đáo của riêng mình, được phát triển dưới thương hiệu công nghệ Open Garage: chuyển tiền bằng ảnh. Thay vì nhập thẻ hay số điện thoại, bạn chỉ cần chụp ảnh người cần chuyển tiền. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt sẽ so sánh ảnh với ảnh đối chiếu (thực hiện khi ngân hàng phát hành thẻ) và nhắc họ và tên. Tất cả những gì bạn phải làm là chọn một thẻ và nhập số tiền. Điều đặc biệt quan trọng là khách hàng của các ngân hàng bên thứ ba cũng có thể sử dụng chức năng này để thực hiện chuyển khoản cho khách hàng Otkritie - người gửi chuyển khoản có thể sử dụng thẻ từ bất kỳ ngân hàng Nga nào.

"Sử dụng ảnh của khách hàng thay vì số Thẻ ngân hàng- về cơ bản là vậy cách tiếp cận mới sang chuyển khoản trực tuyến, dựa trên việc sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt mạng thần kinh, cho phép bằng cấp cao xác định chính xác một khách hàng dựa trên dữ liệu sinh trắc học của anh ta,” Alexey Matveev, người đứng đầu Bộ phận Phát triển Hệ thống Đối tác của Ngân hàng Otkritie cho biết. - Dịch vụ mở ra những kịch bản cuộc sống hoàn toàn mới để người dùng thực hiện chuyển tiền. Hiện tại, không ai trong số những người tham gia thị trường tài chính không cung cấp trên thế giới dịch vụ tương tự cho khách hàng của chúng tôi."

Ứng dụng di động"Khai mạc. Bản dịch" là có thể.

Lễ kỷ niệm iPhone X nhận được một trong những tính năng đặc biệt nhất trong số các đối thủ cạnh tranh. Flagship có thể nhận dạng khuôn mặt của chủ sở hữu và thay vì Touch ID và nút Home, các kỹ sư đã tích hợp camera TrueDepth và chức năng Face ID.

Nhanh chóng, tức thì và không cần nhập mật khẩu. Đây là cách bạn có thể mở khóa iPhone X ngay hôm nay.

Apple nổi tiếng là người luôn hướng tới tương lai công nghệ từ rất lâu trước khi tính năng tiếp theo trở thành tiêu chuẩn. Trong trường hợp của iPhone X và máy quét khuôn mặt, công ty tự tin rằng nhận dạng khuôn mặt là tương lai.

Hãy cùng tìm hiểu xem Apple nhầm hay khuôn mặt của chúng ta - đây là một bước tiến chắc chắn đến tương lai kỹ thuật số.

😎 Chuyên mục Công nghệ được đăng tải hàng tuần với sự hỗ trợ của re:Store.

Vậy nhận dạng khuôn mặt hoạt động như thế nào?

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đòi hỏi một số thành phần để hoạt động. Đầu tiên, chính máy chủ, nơi lưu trữ cả cơ sở dữ liệu và thuật toán so sánh đã chuẩn bị sẵn.

Thứ hai, một mạng lưới thần kinh được suy nghĩ kỹ lưỡng và được đào tạo bài bản, được cung cấp hàng triệu bức ảnh có dấu. Những mạng như vậy rất dễ huấn luyện. Họ tải ảnh lên và hiển thị lên hệ thống: “Đây là Viktor Ivanov,” rồi đến ảnh tiếp theo.

Mạng lưới thần kinh phân phối độc lập các vectơ đặc trưng và tìm ra các mô hình hình học của khuôn mặt theo cách mà sau đó nó có thể nhận ra Victor một cách độc lập từ hàng nghìn bức ảnh khác.

Công nghệ FaceN tương tự mà chúng ta sẽ nói đến bên dưới, sử dụng khoảng 80 đặc điểm số khác nhau.

Tại sao mọi người đột nhiên nói về nhận dạng khuôn mặt?

Vào giữa năm 2016, Internet bùng nổ theo đúng nghĩa đen với ứng dụng cùng tên. sử dụng mạng lưới thần kinh, các nhà phát triển đã biến giấc mơ điên rồ nhất của người dùng mạng xã hội thành hiện thực.

Khi bạn nhìn thấy một người trên phố, bạn có thể chụp ảnh người đó trên điện thoại thông minh của mình, gửi ảnh tới FindFace và sau vài giây sẽ tìm thấy trang của anh ấy trên VKontakte. Thuật toán được cải tiến, cập nhật và nhận diện khuôn mặt ngày càng tốt hơn.

Tất cả bắt đầu bằng việc nhận dạng giống chó từ các bức ảnh. Tác giả của công nghệ nhận dạng FaceN và ứng dụng Magic Dog là Artem Kukharenko. Anh chàng nhanh chóng nhận ra rằng công nghệ này chính là tương lai và bắt đầu phát triển.

Sau khi thành công Ứng dụng FindFace, người sáng lập công ty phát triển N-Tech.Lab Kukharenko một lần nữa bị thuyết phục rằng nhận dạng khuôn mặt rất thú vị trong hầu hết mọi ngành:

Vào tháng 5 năm 2016, N-Tech.Lab bắt đầu thử nghiệm dịch vụ này cùng với chính quyền Moscow. Hàng chục nghìn camera được đặt khắp thủ đô để xác định người qua đường theo thời gian thực.

Câu chuyện có thật. Bạn chỉ cần đi bộ qua sân nơi lắp đặt một chiếc camera như vậy. Cơ sở dữ liệu về tội phạm và người mất tích được kết nối với nó. Nếu thuật toán xác định bạn giống nghi phạm, cảnh sát sẽ ngay lập tức nhận được cảnh báo.

Tất nhiên, một người có thể được tìm thấy ngay lập tức trong mạng xã hội và đánh vào bất kỳ căn cứ nào. Bây giờ hãy tưởng tượng rằng những camera như vậy được lắp đặt dọc theo chu vi của toàn thành phố. Kẻ tấn công sẽ không thể trốn thoát. Có camera ở khắp mọi nơi: trong sân, lối vào, trên đường cao tốc.

Mọi thứ đang diễn ra như thế nào với nhận dạng khuôn mặt ở Nga?

Bạn sẽ ngạc nhiên, nhưng kể từ giữa năm 2016, các thị trưởng Moscow đã tích cực triển khai hệ thống nhận dạng khuôn mặt trên toàn thành phố.

Đến nay, hơn 100 nghìn camera có khả năng nhận diện khuôn mặt đã được lắp đặt chỉ riêng tại lối vào các tòa nhà cao tầng ở Moscow. Hơn 25 nghìn được lắp đặt trong bãi. Tất nhiên, những con số chính xác đã được phân loại, nhưng bạn có thể nghi ngờ - kiểm soát tích cựcđang lan rộng nhanh hơn bạn có thể tưởng tượng.

Tại thủ đô, hệ thống nhận dạng khuôn mặt được lắp đặt ở khắp mọi nơi: từ quảng trường và những nơi tập trung đông người, cho đến phương tiện giao thông công cộng. Kể từ khi hệ thống được lắp đặt, hơn mười tội phạm đã bị giam giữ, nhưng đây chỉ là số liệu chính thức.

Tất cả các camera liên tục trao đổi thông tin với Trung tâm tính toán hợp nhất của Cục công nghệ thông tin. Cảnh báo đáng ngờ ngay lập tức được các cơ quan thực thi pháp luật kiểm tra.

Và điều này chỉ là khởi đầu. Vào cuối năm ngoái, một hệ thống điều khiển tương tự đã bắt đầu được thử nghiệm trên đường phố St. Petersburg. Sự tiện lợi của công nghệ FindN đề xuất là không cần lắp đặt bất kỳ camera đặc biệt nào.

Hình ảnh từ máy ảnh tiêu chuẩn giám sát video được xử lý bằng thuật toán “thông minh” và điều kỳ diệu thực sự xảy ra ở đó. Theo số liệu hiện tại, độ chính xác Nhận diện khuôn mặt ngày nay nó dao động trong khoảng 73% - 75%. Các nhà phát triển tự tin rằng họ sẽ có thể đạt được kết quả 100% trong tương lai gần.

Nhận dạng khuôn mặt ra đời như thế nào?

Ban đầu bất kỳ loại nào nhận dạng sinh trắc họcđược sử dụng riêng bên trong thực thi pháp luật và các dịch vụ trong đó sự an toàn là ưu tiên hàng đầu. Chỉ trong vài năm, việc đo các đặc điểm giải phẫu và sinh lý để nhận dạng cá nhân đã trở thành tiêu chuẩn trong hầu hết các thiết bị tiêu dùng.

Có nhiều loại xác thực sinh trắc học:

Và công nghệ thứ hai đặc biệt thú vị vì nó có một số ưu điểm so với các công nghệ khác.

Nguyên mẫu của công nghệ nhận dạng khuôn mặt vào thế kỷ 19 đầu tiên là “chân dung theo mô tả” và sau đó là những bức ảnh. Bằng cách này, cảnh sát có thể xác định được tội phạm. Năm 1965, hệ thống nhận diện khuôn mặt bán tự động được phát triển dành riêng cho chính phủ Mỹ. Năm 1971, công nghệ này được quay trở lại, xác định các dấu hiệu cơ bản cần thiết để nhận dạng khuôn mặt, nhưng không lâu dài.

Kể từ đó, các cơ quan tình báo vẫn ưu tiên sử dụng công nghệ lấy dấu vân tay đã được chứng minh là công nghệ nhận dạng sinh trắc học chính của họ.

Và tất cả là do công nghệ không cho phép bất kỳ sự tương tác nào với các đặc điểm trên khuôn mặt của con người. Laser, cảm biến hồng ngoại và cảm biến hồng ngoại siêu chính xác bộ vi xử lý mạnh mẽ, cũng như bản thân các hệ thống nhận dạng, chưa tồn tại vào thời điểm đó.

Với sự xuất hiện máy tính mạnh mẽ, hầu như tất cả các bộ phận đang quay lại nhận dạng thông qua quét khuôn mặt. Công nghệ này bùng nổ ở các phòng ban và cơ quan đặc biệt vào giữa những năm 2000, và năm ngoái công nghệ này bắt đầu được sử dụng lần đầu tiên trong các thiết bị tiêu dùng.

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt được sử dụng ngày nay ở đâu?

Trong điện thoại thông minh

Việc phổ biến công nghệ nhận dạng khuôn mặt bắt đầu từ chiếc smartphone hàng đầu của Apple. iPhone X tạo ra xu hướng trong những năm tới và các OEM đã tích cực bắt đầu tích hợp tính năng tương tự Face ID vào thiết bị của họ.

Trong ngân hàng

Nhận dạng khuôn mặt sinh trắc học đã được sử dụng ở Hoa Kỳ trong vài năm. Bây giờ công nghệ đã đến Nga. Chỉ riêng trong năm 2017, nhờ triển khai hệ thống này, đã có thể ngăn chặn hơn 10 nghìn giao dịch gian lận và tiết kiệm được số tiền 1,5 tỷ rúp.

Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng để nhận dạng khách hàng và đưa ra quyết định về khả năng cấp khoản vay.

Trong các cửa hàng

Phân khúc bán lẻ sử dụng công nghệ theo cách riêng của mình. Vì vậy, nếu bạn mua bất kỳ thiết bị gia dụng trong cửa hàng và sau một thời gian bạn quay lại cửa hàng để mua hàng khác, hệ thống nhận dạng khuôn mặt sẽ ngay lập tức nhận dạng bạn ở lối vào. Người bán sẽ ngay lập tức nhận được thông tin từ cơ sở dữ liệu và không chỉ tìm ra tên mà còn cả lịch sử mua hàng của bạn. Hành vi tiếp theo của người bán rất dễ dự đoán.

Trong cuộc sống đô thị

Đây chính xác là những gì công nghệ được phát triển và phát triển. Từ sân vận động đến rạp chiếu phim - mọi nơi số lượng lớn người, việc nhận dạng là đặc biệt quan trọng. Ngày nay, công nghệ nhận dạng khuôn mặt giúp ngăn chặn bạo loạn và tấn công khủng bố.

Những công ty nào quan tâm đến nhận dạng khuôn mặt?

Google, Facebook, Apple và những gã khổng lồ CNTT khác hiện đang tích cực mua các dự án từ các nhà phát triển liên quan đến nhận dạng khuôn mặt. Họ đều nhìn thấy tiềm năng to lớn trong công nghệ.

Đây chỉ là một phần của các giao dịch được công bố chính thức. Trong thực tế, có rất nhiều trong số họ. Ngoài việc tích hợp Face ID và các công nghệ tương tự vào điện thoại thông minh, các công ty CNTT hàng đầu còn có kế hoạch lớn hơn nhiều trong việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt.

Tương lai với nhận dạng khuôn mặt sẽ như thế nào

Với những lợi ích của công nghệ quét khuôn mặt trên điện thoại thông minh và các thiết bị điện tử, chúng ta đã tìm ra rồi, vậy thì hãy nhìn vào tương lai gần và tưởng tượng một ngày nào đó trong đời của một người thấy mình ở một thành phố nơi camera nhận dạng khuôn mặt được lắp đặt khắp nơi.

Chào buổi sáng! Hãy mỉm cười, hệ thống nhà thông minh đang nhìn bạn. Ừm, thưa chủ nhân, hôm qua tôi đã uống nhiều - tôi nhìn thấy rõ trên mặt, tôi khó nhận ra. Vì vậy, bên cạnh vợ tôi, Barsik đang ăn xong bữa tối ở hành lang. Không có người lạ. Tuyệt vời.

Nhìn thoáng qua máy pha cà phê ở khoảng cách “gần hơn bình thường một chút” và Americano nồng độ trung bình với sữa hơi ấm đã sẵn sàng. Rất tiếc, có ai đó đang ở ngoài cửa! Ôi, đây chính là mẹ chồng yêu thích của tôi. Hãy vào, cánh cửa đang mở cho bạn - không một hệ thống nhận dạng nào trên thế giới có thể quên khuôn mặt của bạn.

Bạn chuẩn bị sẵn sàng và tiếp cận thang máy. Không, không, hệ thống nhận dạng này đã biết bạn thích ngồi ở thang máy bên ngoài hơn nên đã gọi rồi.

Nhìn thấy bạn từ xa, chiếc xe điện 500 mã lực tự động điều chỉnh tầm tay lái và điều chỉnh vị trí ghế. Cửa mở - ngồi đi.

Trong khi các nhà sản xuất hệ thống lái tự động đang cố gắng thuyết phục pháp luật về sự cần thiết của phương tiện không người lái không thành công, hãy cố gắng không vi phạm luật lệ giao thông. Camera giám sát ở khắp mọi nơi, việc nộp phạt là điều khó tránh khỏi. Suy cho cùng, bạn là người lái xe, và ngay khi bạn nhấn bàn đạp ga xuống sàn, khoản tiền phạt chạy quá tốc độ sẽ được ghi vào thẻ ngân hàng của bạn.

Cuối cùng, chúng tôi đang ở tòa nhà văn phòng của chính công ty đang đưa công nghệ nhận dạng khuôn mặt vào cơ sở hạ tầng của các thành phố ở Nga. Vâng, đó là công việc của bạn. Việc kiểm soát rất chặt chẽ nhưng bạn không phải lo lắng - khi bạn đang đỗ xe, các camera đã nhận ra bạn.

Công việc trở nên khó khăn hơn: dọc theo toàn bộ chu vi của văn phòng có các camera nhận dạng để “nhìn thấy” ai đang làm gì, đồng thời có thể đọc được cảm xúc. Nói tóm lại, việc đùa giỡn ở nơi làm việc sẽ không có tác dụng.