CC BY
38МЕСТО НЕЙРОСЕТЕЙ В СИСТЕМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ
Порошков К.Н.
Порошков Константин Николаевич - слушатель, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации, г. Орел
Аннотация: в статье рассматриваются роль и место систем распознавания лиц в современном мере, методы распознавания лиц, использование нейросетей в данных системах. Указываются этапы обучения нейросетей, анализируются вопросы этики и безопасности при применении таких технологий. Ключевые слова: система распознавания лиц, нейросети, нейронные сети, безопасность.
УДК 004.032.26
Распознавание лиц - это процесс идентификации или верификации личности на основе физических особенностей лица. Основы этой технологии опираются на сбор и обработку данных, извлечение признаков внешности, обучение алгоритмам распознавания. Также необходимо отметить, что распознавание лиц имеет огромное значение в современном мире и оказывает влияние на различные аспекты нашей жизни такие как безопасность, аутентификация, медицина, коммерция, расследование и правопорядок, а также транспорт [2].
Системы распознавания лиц применяются для обеспечения безопасности на общественных мероприятиях, в аэропортах, в зданиях и даже на устройствах, таких как смартфоны, что помогает улучшить контроль и предотвратить нежелательные событий.
Распознавание лиц используется в системах аутентификации. Это позволяет людям разблокировать свои устройства, войти в аккаунты и даже проводить финансовые транзакции без необходимости запоминать пароли или использовать другие методы аутентификации.
В медицинской сфере распознавание лиц может использоваться для идентификации пациентов, мониторинга и управления доступом к медицинским данным.
Множество компаний использует технологии распознавания лиц для улучшения обслуживания клиентов. Это может включать в себя персонализированные рекомендации товаров или услуг, управление очередями в магазинах и т.д.
Органы правопорядка могут использовать системы распознавания лиц для поиска преступников и расследования преступлений, а также для контроля общественных мероприятий и обеспечения общественной безопасности.
В сфере транспорта распознавание лиц может быть использовано для управления доступом к общественному транспорту, контроля оплаты и даже для создания беспилотных автомобилей, которые могут идентифицировать пассажиров и водителей.
Все это делает распознавание лиц важной и широко применяемой технологией, которая продолжает развиваться и находить новые области применения в современном мире. Однако, следует учитывать и вопросы конфиденциальности и этики, связанные с этой технологией.
Традиционные методы распознавания лиц, имеют свои преимущества и ограничения. Они могут быть простыми и надежными при условии, применения в хороших условиях освещения и с высококачественными изображениями [3]. При идеальных условиях и правильной калибровке, традиционные методы могут обеспечить высокую точность распознавания. Также система распознавания лиц может работать на обычных камерах без необходимости использования дорогой специализированной аппаратуры. И при этом отсутствует необходимость в больших базах данных и использование методов, не требующих сохранения изображений лиц, что может уменьшить риски нарушения приватности. Среди ограничений присутствуют такие факторы как, чувствительность к изменениям в условиях освещения, углу обзора и качеству изображения, трудности в распознавании лиц в разных позах, с измененными прическами или аксессуарами, а также обман с использованием фотографий или масок, что повышает риски безопасности.
Несмотря на это, с развитием технологий машинного обучения и нейронных сетей, многие из ограничений можно преодолеть, и современные системы распознавания лиц становятся более точными и устойчивыми к разнообразным условиям.
Нейросети играют важную роль в улучшении точности и эффективности систем распознавания лиц благодаря своей способности изучать и анализировать большие объемы данных изображений лиц. Ключевыми способами, которыми нейросети улучшают системы распознавания лиц являются:
1. Глубокое обучение - нейросети, способны автоматически извлекать признаки из изображений лиц, вместо ручного задания характеристик (например, форма глаз или носа). Преимущество использования нейронных сетей для обнаружения лица - обучаемость системы для выделения ключевых характеристик лица из учебных наборов [1].
2. Адаптация к различным условиям - нейросети могут быть обучены учитывать различные условия, такие как изменения освещения, угол съемки, возраст и многое другое. Это позволяет им быть более устойчивыми и точными в разнообразных сценариях.
3. Скорость и эффективность - нейросети могут обрабатывать большие объемы данных очень быстро, что делает их подходящими для реального времени и высоконагруженных систем распознавания лиц, таких как контроль доступа на мероприятиях или в аэропортах.
4. Детекция и классификация - нейросети могут одновременно выполнять задачи детекции (определение наличия лиц на изображении) и классификации (узнавание личности). Это обеспечивает более комплексный и точный анализ изображений.
5. Обучение на больших данных - сбор и использование больших наборов данных для обучения нейросетей позволяет им обучаться на разнообразных данных, что в конечном итоге способствует улучшению точности и способности обобщения.
6. Постоянное обновление и совершенствование - нейросети можно постоянно обновлять и совершенствовать с использованием новых данных, что делает их адаптивными к изменяющимся условиям и требованиям систем распознавания лиц.
Обучение нейронных сетей для распознавания лиц включает несколько этапов:
• Сбор и подготовка данных;
• Обработка данных;
• Извлечение признаков внешности;
• Выбор архитектуры нейронной сети;
• Обучение модели;
• Настройка и оптимизация;
• Интеграция в приложение.
Существует множество успешных систем распознавания, которые используют нейронные сети. Вот несколько примеров:
• Система распознавания лиц, используемая в устройствах iPhone, iPad и MacBook, базируется на нейронных сетях. Она обеспечивает высокую точность и безопасность при разблокировке устройств и авторизации платежей.
• Facebook разработал систему DeepFace, которая может распознавать лица на фотографиях с высокой точностью. Эта система использует глубокие нейронные сети и была использована для автоматической маркировки лиц на фотографиях.
• Сервис Google Photos использует нейронные сети для распознавания лиц на фотографиях. Это позволяет пользователям быстро находить фотографии с определенными людьми и группировать их.
• Microsoft предоставляет API для распознавания лиц в облачной среде. Он использует нейронные сети для обнаружения, анализа и аутентификации лиц в реальном времени.
• Система автопилота Tesla, используемая в их электрических автомобилях, включает в себя нейронные сети для распознавания и анализа окружающей среды, включая другие автомобили, пешеходов и дорожные знаки.
• VisionLabs - российская компания, специализирующаяся на разработке систем биометрической идентификации, включая распознавание лиц. Они предоставляют решения для финансовых учреждений, организаций и государственных органов.
• Rostec's NtechLab - этот проект является частью государственной корпорации Ростех и разрабатывает системы биометрической идентификации, включая распознавание лиц. Их технологии применяются в разных сферах, включая транспорт, банковскую безопасность и другие.
• AxxonSoft - российская компания занимается разработкой программных продуктов для видеонаблюдения и безопасности. Их решения включают в себя инструменты для распознавания лиц, основанные на нейронных сетях.
Эти примеры демонстрируют, как зарубежные и российские компании активно развивают и применяют технологии нейронных сетей в системах распознавания лиц в различных областях, включая бизнес, безопасность и государственную службу.
Необходимо отметить, что использование нейросетей для распознавания лиц вызывает ряд серьезных этических вопросов, а также вопросов безопасности, которые требуют внимания и обсуждения. Приватность и защита данных, массовая слежка, контроль и прозрачность, законодательство и регулирование выходят на первое место среди них.[4] Обсуждение и решение этих вопросов требует участия всех сторон, включая технических специалистов, правительства, общественные организации и частные компании. Это позволит развивать технологии распознавания лиц, которые соблюдают высокие стандарты безопасности.
В заключение, системы распознавания лиц, основанные на нейросетях, представляют собой мощный инструмент с широким спектром применений, включая безопасность, биометрию, видеонаблюдение и автоматизацию процессов. Они демонстрируют выдающуюся точность и способность адаптации к различным условиям. Однако применение этих технологий вызывает серьезные этические вопросы, связанные с приватностью, безопасностью данных, дискриминацией и контролем. Регулирование в этой области становятся все более важными для обеспечения сбалансированного использования систем распознавания лиц. Для успешной реализации этих технологий необходимо учитывать высокие стандарты прозрачности, соблюдения правил и нормативов, а также постоянно следить за развитием законодательства.
Таким образом, технология распознавания лиц на основе нейросетей будет продолжать развиваться и находить новые применения в различных областях, с улучшением точности, безопасности и увеличением уровня приватности.
Список литературы
1. Друки А.А. Система поиска, выделения и распознавания лиц на изображениях // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. — 2011. — Т. 318, № 5. — С. 64—70.
2. Гафаров Ф.М., А.Ф. Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие / Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. -121 с.
3. Кухарев Г.А., Каменская Е.И., Матвеев Ю.Н. Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии // Спб. Политехника, 2013 - С. 25.
4. Шаповалова Г.М., Шаповалов В.В. Криминалистика и ее роль в предупреждении преступлений на основе информационных технологий // Полицейская деятельность. 2016. № 2. С. 187-199.
