2019/02/02 09:02:50

Системы распознавания лиц
Facial recognition

Распознавание лиц - это автоматическая локализация человеческого лица на изображении или видео и, при необходимости, идентификация личности человека на основе имеющихся баз данных. Интерес к этим системам очень велик в связи с широким кругом задач, которые они решают.

Содержание

Технологии распознавания лиц применяются в самых разнообразных сферах[1]:

  • обеспечение безопасности в местах большого скопления людей;
  • системы охраны, избежание незаконного проникновения на территорию объекта, поиск злоумышленников;
  • фейс-контроль в сегменте общепита и развлечений, поиск подозрительных и потенциально опасных посетителей;
  • верификация банковских карт;
  • онлайн-платежи;
  • контекстная реклама, цифровой маркетинг, Intelligent Signage и Digital Signage;
  • фототехника;
  • криминалистика;
  • телеконференции;
  • мобильные приложения;
  • поиск фото в больших базах фотоснимков;
  • отметка людей на фото в социальных сетях и многие другие.

Apple планирует использовать систему распознавания лиц в качестве разблокировки телефона – селфи, снятое владельцем телефона на фронтальную камеру, будет сравниваться с заранее загруженным фото-эталоном.


Главный недостаток технологии распознавания лиц – это ухудшение качества распознавания при

  • ухудшении освещенности;
  • изменении положения головы или ракурса.

Существует несколько подходов для создания алгоритма распознавания лиц.

Эмпирический подход использовался в самом начале развития компьютерного зрения. Он базируется на некоторых правилах, которые использует человек для детектирования лица. К примеру, лоб обычно ярче, чем центральная часть лица, которая, в свою очередь, однородна по яркости и цвету. Еще одним важным признаком является наличие частей лица на изображении – носа, рта, глаз. Для определения лиц производится значительное уменьшение участка изображения, где предполагается наличие лица, или строятся перпендикулярные гистограммы. Эти методы легко реализовать, но они практически непригодны при наличии большого количества посторонних объектов на фоне, нескольких лиц в кадре или при изменении ракурса.

Следующий подход использует инвариантные признаки, характерные для изображения лица. В его основе, как и в предыдущем методе, лежит эмпирика, то есть попытка системы «думать» как человек. Метод выявляет характерные части лица, его границу, изменение формы, контрастности и т.д., объединяет все эти признаки и верифицирует. Данный метод может использоваться даже при повороте головы, но при наличии других лиц или неоднородном фоне распознавание становится невозможным.

Следующий алгоритм – это детектирование лиц с помощью шаблонов, которые задает разработчик. Лицо представляется неким шаблоном или стандартом, и цель алгоритма – произвести проверку каждого сегмента на наличие этого шаблона, причем проверка может производиться для разных ракурсов и масштабов. Такая система требует множество трудоемких вычислений.

Все современные технологии распознавания лиц используют системы, обучающиеся с помощью тестовых изображений. Для обучения используются базы с изображениями, содержащими лица, и не содержащими лица. Каждый фрагмент исследуемого изображения характеризуется как вектор признаков, с помощью которого классификаторы (алгоритмы для определения объекта в кадре) определяют, является данная часть изображения лицом или нет.

2019: IBM выпустила базу из 1 млн фотографий лиц для обучения биометрических систем

В конце января 2019 года IBM выпустила базу данных, содержащую 1 млн фотографий лиц, взятых с сервиса Flickr, чтобы помочь разработчикам обучать биометрические системы.

Компания считает, что данные, используемые для систем распознавания лиц, недостаточно разнообразны, и предложила расширить базу анализируемых изображений. Все представленные фото снабжены метками с данными черепно-лицевых размеров, симметрии лица, обозначениями возраста и пола. Исследователи компании надеются, что эти детали помогут разработчикам достичь большей точности при распознавании лиц.

IBM выпустила базу из 1 млн фотографий лиц, чтобы помочь разработчикам тренировать биометрические системы

Эксперты предупреждают о возможности предвзятости искусственного интеллекта. Исследования показали, что используемая технология гораздо лучше подходит для распознавания лиц белых мужчин, чем женщин или людей других национальностей. Даже собственная система IBM была раскритикована. По данным исследователей MIT, система IBM Watson в 35% случаев не могла идентифицировать темнокожих женщин, хотя доля ошибок при распознавании белых мужчин не превышала 1%.

IBM приняла это к сведению и сообщила, что обновленная служба визуального распознавания Watson использует более разнообразные наборы данных для обучения. Тем не менее доля ошибок при распознавании лиц темнокожих женщин все еще довольно велика и составляет 17%. Проводимые исследования насторожили общественность – технология распознавания лиц используется правоохранительными органами, однако при таком уровне ошибок возникает вопрос о ее целесообразности.

В докладе Центра защиты конфиденциальных данных юридической школы Джорджтаунского университета за 2016 год говорится, что афроамериканцы чаще становятся подозреваемыми, чем белые мужчины, а ошибки в работе полицейских систем распознавания лиц могут усугубить эту ситуацию.[2]

2018

Распознавание лиц не работает в каждом втором смартфоне

В начале января 2019 года некоммерческая организация из Голландии провела тестирование 110 моделей смартфонов и обнаружила, что функция распознавания лиц, используемая для блокировки устройств, не работает должным образом более чем на каждом втором аппарате.

Исследование, проведенное Consumentenbond и его международными партнерами, показало, что для разблокировки 42 из протестированных смартфонов достаточно иметь фотографию владельца телефона. Подойдет любая фотография, например, полученная из социальных сетей, с камер видеонаблюдения или любым другим способом.

Программная технология распознавания лиц, доступная владельцам многих смартфонов под управлением Android, достигла такого уровня развития, что уже не позволяет обмануть себя фотографией владельца

Результаты этого исследования вызывают беспокойство у пользователей и служб безопасности. Использование напечатанной фотографии лица владельца - это первая проверка функции распознавания лиц, которую используют обычные пользователи и тестеры. Но главное, это первая уловка, которой попробуют воспользоваться злоумышленники для взлома смартфона, защищенного идентификацией лица, прежде чем перейти к более сложным атакам, которые включают создание масок или 3D-печатных голов владельца телефона.[3]

Любая система распознавания лиц, которая не проходит «фототест», обычно считается бесполезной. Согласно Consumentenbond, модели Asus, BlackBerry, Huawei, Lenovo, LG, Nokia, Samsung, Sony и [[Xiaomi] не прошли подобные тесты. В случае с Sony провалили тест абсолютно все модели. Еще шесть моделей - Honor и шесть моделей LG - прошли тестирование только в «строгом» режиме. Хотя по результатам этого теста пользователи могут заключить, что включать распознавание лиц не стоит, 68 устройств, включая флагманские модели Apple iPhone XR и XS, выдержали эту простую атаку, как и многие другие высокопроизводительные модели на Android от Samsung, Huawei, OnePlus и Honor.

Полный список моделей, которые прошли фототест, можно найти на сайте Consumentenbond.[4]

Самые популярные системы распознавания лиц в Китае

К концу 2018 года Китай активно использует системы распознавания лиц в самых разных местах – магазинах, объектах транспортной инфраструктуры и даже туалетах. Власти создают национальную систему, которая позволит идентифицировать человека за несколько секунд. Для этого используются камеры видеонаблюдения, которых в стране насчитывается около 170 млн, а к 2020 году их должно стать 570 млн. То есть на каждых двух китайцев будет приходиться по одной камере.

Как пишет издание Business Insider, благодаря большому населению и слабым законам в области неприкосновенности частной жизни полиция и коммерческие компании активно создают технологии мониторинга с использованием распознавания лиц. Наиболее крупные проекты перечислены ниже.[5]

Одной из наиболее распространенных программ для распознавания лиц является Face++, которая используется для управления доступом повсюду – от железнодорожных вокзалов Пекина до офисного здания Alibaba.

Сама Alibaba разработала собственные системы, которые будут применяться в шанхайском метро для идентификации пассажиров с помощью их лица и голоса.

Основатель Alibaba Джек Ма демонстрирует технологию распознавания лиц

Полицейские, следящие за безопасностью на одном из китайских железнодорожных вокзалов, носят специальные солнечные очки с функцией распознавания лиц. Устройство способно идентифицировать человека за 100 миллисекунд и уже не раз помогало правоохранительным органам в поимке преступников.

В китайском Шеньчжене впервые в мире заработала камера фиксации нарушений пешеходами. Она установлена на одном из напряженных переходов города и следит за людьми, перебегающими дорогу на запрещающий сигнал светофора. Для определения личности нарушителя камера использует технологию распознавания лиц.

На вступительных экзаменах в колледжи по всей стране используется распознавание лиц и отпечатков пальцев, чтобы гарантировать, что экзаменуемые являются настоящими студентами.

После ряда похищений детей некоторые детские сады открывают двери только тем людям, чьи лица зарегистрированы в системе. В одном из детских садов установили более 200 камер для обеспечения безопасности.

Даже в некоторых туалетах установили автоматы с распознаванием лиц. Аппарат выдает 60 см туалетной бумаги одному человеку не чаще чем раз в девять минут.

В ресторанах KFC можно оплатить заказ при помощи сканера лица. Системой могут воспользоваться зарегистрированные пользователи, совершающие покупки с помощью Alipay. Чтобы оплатить еду клиенту необходимо посмотреть на трехмерную веб-камеру, которая сделает снимок и отсканирует его лицо. Информация, привязанная к учетной записи в Alipay, позволит верифицировать пользователя и совершить покупку.

Клиенты также могут использовать распознавание лиц для оплаты покупок в магазинах, управляемых одним из крупнейших китайских онлайн-ритейлеров JD.com.

У Alibaba есть магазины с безналичной оплатой Hema, в которых пользователи сканируют лицо и вводят номер телефона для проведения платежей через систему Alipay.

Компания Alibaba совместно с производителем гостиничных информационных систем Shiji установила систему распознавания лиц для регистрации в 50 отелях. Китайские туристы, прибегающие к услугам онлайн-турагентства Fliggy (принадлежащего Alibaba), могут сначала забронировать в нем отель, а затем, используя «маску» своего лица быстро заселиться в отель и оформить депозит.

China Merchants Bank установил в Китае банкоматы с распознаванием лиц. Они используют специально разработанный алгоритм, который сопоставляет лицо пришедшего за деньгами человека с базой анкет клиентов банка.

Alibaba развернула вендинговый автомат для продажи автомобилей с использованием технологии распознавание лиц.

Страховая компания Taikang проверяет личность клиентов по их лицу, используя программное обеспечение, созданное поисковиком Baidu.

В Пекине решили бороться с незаконной арендой госжилья с помощью умных замков, распознающих хозяев по лицу

В конце декабря 2018 года стало известно, что в государственном жилье Пекина ускоренными темпами внедряются «умные» замки с технологией распознавания лиц. С их помощью местные власти усиливают меры против незаконной пересдачи в аренду государственного жилья, предоставляемого малообеспеченным семьям по льготным расценкам.

"Умный" замок с распознаванием лиц

Предполагается, что к концу июня 2019 года замки со встроенной системой сканирования лиц будут использоваться во всех программах предоставления льготного госжилья в Пекине с участием 120 тыс. квартиросъемщиков, сообщает The South China Morning Post со ссылкой на пекинское издание The Beijing News.[6]

Сопоставляя информацию, полученную при сканировании лиц посетителей, с изображениями из сохраненной базы данных, система распознает хозяев и не открывает двери незнакомцам, рассказал в интервью Beijing News директор информцентра при Пекинском государственном жилищном центре Шан Чжэньюй (Shan Zhenyu).

Кроме того, система может использоваться для присмотра за одинокими пожилыми людьми. Если престарелый человек в течение определенного периода времени не выходит и не заходит в дом, управляющему по недвижимости будет отправлено уведомление о необходимости зайти с проверкой.

В таких крупных мегаполисах, как Пекин, аренда жилья очень дорогая. В среднем съемная квартира в столице Поднебесной обходится примерно в 5 тыс. юаней в месяц (около $730), тогда как арендная плата за госжилье может составлять менее 2 тыс. юаней в месяц ($290).

Власти Пекина надеются, что умные замки, узнающие хозяев по лицу, повысят безопасность, предотвратят незаконную передачу в субаренду и гарантируют, что льготой пользуются только действительно нуждающиеся люди.

По состоянию на конец 2018 года смарт-замки с распознаванием лиц задействованы в 47 программах предоставления льготного госжилья в Пекине. С их помощью получено порядка 100 тысяч скан-изображений лиц арендаторов и членов их семей.

Китайский Airbnb устанавливает в домах «умные» замки с распознаванием лиц

В конце 2018 года Xiaozhu сообщила о начале внедрения «умных» замков с распознаванием лиц в домах и квартирах, которые предлагаются арендовать с помощью сервиса. Новая технология, позволяющая проверять личность арендаторов, стала частью больших усилий по улучшению охраны и безопасности на быстрорастущем рынке краткосрочной аренды жилья. Подробнее здесь.

Провал в Лондоне. Система распознавания лиц в метро никого не узнает

В конце декабря 2018 года стало ясно, что развернутая в лондонском метро система распознавания лиц никого не узнает. Лондонских полицейских критикуют за использование немаркированных фургонов для проверки спорных и неточных технологий автоматического распознавания лиц у рождественских покупателей. Подробнее здесь.

Туалеты с распознаванием лиц в Китае сокращают потребление туалетной бумаги

В конце 2018 года стало известно о растущем в Китае числе общественных туалетов с системой распознавания лиц, которая позволяет экономить туалетную бумагу.

В декабре такой туалет заработал в Baotu Spring Park в городе Цзинань (провинция Шаньдун), расположенный в 400 км к югу от Пекина. В этой уборной находится автомат, выдающий туалетную бумагу после сканирования лица. За один подход аппарат выдает примерно 70 см бумаги, а для получения дополнительной порции санитарно-гигиеническго изделия этому же человеку нужно подождать 9 минут и снова поднести голову к камере для идентификации.

Сообщается, что благодаря биометрической системе потребление туалетной бумаги сократилось с 10 до 4 рулонов в день. Пользование туалетом и бумагой является бесплатным.

В Китае очень распространено воровство туалетной бумаги, а также мыла для рук и бумажных полотенец из общественных уборных. Именно поэтому в некоторых туалетах вовсе отказались от выдачи посетителям туалетной бумаги, и людям приходится приносить ее с собой.

Большинство китайцев, которые опробовали дозатор туалетной бумаги, говорят, что их не беспокоит необходимость сканирования лица. Главный недостаток, по их словам, заключается в том, что иногда выданной бумаги оказывается недостаточно и потому приходится ждать, пока терминал сможет выдать дополнительный объем.

Туалетная революция в Китае. Сортиры с распознаванием лиц сокращают потребление туалетной бумаги

Установка оборудования, ограничивающего выдачу туалетной бумаги, стала частью масштабной программы, получившей название «Туалетная революция», которая реализуется в Китае с 2015 года. Она была запущена на фоне крайне плачевного состояния туалетов в стране и недовольства многих туристов от их посещения. В связи с этим у китайских туалетов сложилась крайне плохая репутация.

В 2019 году в КНР планируется построить или отремонтировать около 21 тыс. туалетов на туристических направлениях. В 2018-м были открыты и модернизированы около 24 тыс. уборных.[7]

Для разблокировки смартфона хакеры и полиция печатают голову владельца на 3D-принтере

К концу года 2018 года многие смартфоны оснащаются функцией разблокировки при помощи распознавания лица. В декабре журнал Forbes решил проверить, безопасна ли эта технология, если использовать 3D-печатную модель головы. Оказалось, что хакеры или полиция вполне могут использовать 3D-принтеры для получения доступа к мобильным устройствам.

Журналист Forbes Томас Брюстер (Thomas Brewster) напечатал на 3D-принтере трехмерную модель своей головы в компании Backface в британском Бирмингеме за £300 (25 тыс. рублей). Для ее изготовления использовались снимки с 50 камер. После редактирования изображений получилась трехмерная модель в натуральную величину, которая напоминает реального человека.

Журналист Forbes Томас Брюстер тестирует систему распознавания лиц на 3D-копии своей головы

Тест проводился на пяти разных смартфонах - iPhone X, LG G7 ThinQ, Samsung Galaxy S9, Samsung Galaxy Note 8 и OnePlus 6. После настройки функции разблокировки Брюстер смог разблокировать все четыре Android-смартфона с помощью 3D-модели лица. Он сообщил, что все телефоны на Android, которые участвовали в эксперименте, были разблокированы с «различной степенью легкости».

Единственным телефоном, который не удалось разблокировать стал iPhone X. Когда проходила его презентация Apple утверждала, что работала с голливудскими студиями и тестировала технологию Face ID с 3D-печатными масками и другими объектами, чтобы выяснить, можно ли их подделать.

Face ID использует массив датчиков для идентификации пользователя, в то время как Android-телефоны, как правило, полагаются на селфи-камеру, которая является менее точной.

Технологии распознавания лиц получили широкое распространение в США и Великобритании к 2018 году. Это вызвало резкую критику со стороны борцов за гражданские права, которые утверждают, что необходимо ввести более строгие законы для защиты прав на неприкосновенность частной жизни. Например, в США биометрические данные, включая отпечатки пальцев и модель лица, не защищены пятой поправкой. Это означает, что, хотя полиция не может заставить человека ввести пароль, она может принудительно приложить палец к сканеру или поднести телефон к лицу, а также создать 3D-копию головы, чтобы разблокировать гаджет.[8]

В 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц

20 августа 2018 года в 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц. О ее эффективности рассказала Служба таможенного и пограничного контроля США (U.S. Customs and Border Patrol, CBP).

Как сообщается на сайте ведомства, 22 августа 26-летний пассажир, прилетевший в Вашингтонский аэропорт имени Даллеса из Сан-Паулу (Бразилия), предъявил на пункте контроля паспорт гражданина Франции. Однако биометрическая система выявила, что лицо мужчины не совпадает с фотографией в документе.

В аэропорту Вашингтона система распознавания лиц поймала мужчину — он пытался въехать в США с чужим паспортом

Когда прибывшего в США отправили на дополнительный досмотр, он «явно нервничал» и, как выяснилось, не зря. В его туфле нашли удостоверение личности на имя гражданина республики Конго, которым на самом деле являлся задержанный. Теперь за попытку въехать в США под фальшивыми документами ему грозит тюремное заключение.

В CBP надеются, что биометрические системы позволят не только выявлять на нарушителей, но и ускорить процедуру прохождения паспортного контроля пассажиров, прибывающих из-за рубежа. При этом гражданам США к августу 2018 года позволено отказываться от сканирования лица.

В CBP утверждают, что в соответствии с политикой конфиденциальности служба не хранит «биографические данные» никаких путешественников, а фотографии, которые создаются в системах сканирования, используются только для идентификации личности. Изображения лиц американских граждан хранятся в системе 12 часов после проверки, а иностранцев — 14 суток.

Предполагается, что в будущем система распознавания лиц заменит посадочные талоны, а также проверки паспорта на всех этапах перед посадкой в самолет. Однако Союз защиты гражданских свобод (American Civil Liberties Union, ACLU) предупреждает, что несмотря на все обещания правительство может использовать технологию для негласного наблюдения за людьми, даже если они ни в чем не подозреваются.[9]

Системы распознавания лиц полиции Британии оказались бесполезными

В мае 2018 года стало известно о больших проблемах в системах распознавания лиц, которые используют британские полицейские. В результате может быть подано большое количество исков — этот вопрос стал «приоритетным» для Управления комиссара по информации (Information Commissioner's Office), приводит BBC слова представителя регулятора Элизабет Денхем (Elizabeth Denham).

Британская правозащитная организация Big Brother Watch опубликовала результаты исследования, показавшие «ошеломляющее» количество невиновных людей, из которых технология распознавания лиц сделала потенциальных преступников.

В Британии неудачно протестировали систему распознавания лиц

Так, с мая 2017 года по март 2018-го система выдала для полиции Южного Уэльса 2685 совпадений людей с базой данных подозреваемых, однако 2451 из них оказались ложными.

Лондонские правоохранительные органы применяли технологию идентификации лиц на карнавале Ноттинг-Хилл в 2017 году. Показания системы оказались ошибочными в 98% случаев, когда срабатывал сигнал о том, что якобы замечен подозреваемый из полицейской базы данных. Решение устроено так, что при выявлении возможного нарушителя закона на пульт дежурного в ближайшее отделение полиции поступает сигнал.

Полиция начала винить выдающие некачественную картинку камеры и то, что систему использовали в первый раз, но и в последующих 15 мероприятиях (футбольные матчи, фестивали, парады), во время которых задействовали технологию, результат не улучшился. Только на трех система не ошиблась ни разу.

В полиции также рассказали, что за девять месяцев работы системы распознавания лиц она верно отметила более 2 тыс. человек, что привело к 450 арестам. При этом никто не попал в заключение ошибочно. Это объясняется тем, что помимо работы алгоритмов в работе задействованы люди, которые проверяют срабатывания и принимают окончательные решения.[10]

Ученые изобрели новый способ обмана систем распознавания лиц

С каждым днем системы распознавания лиц становятся сложнее и все чаще используются в повсеместной жизни, к примеру, в минувшем году компания Apple выпустила смартфон iPhone X, оснащенный биометрической системой Face ID. Однако подобные системы можно обмануть, в частности, с помощью инфракрасных светодиодов. Инфракрасные лучи не видимы простому глазу, однако большинство камер могут улавливать инфракрасные сигналы[11].

Китайские исследователи создали[12] бейсбольную кепку, оснащенную миниатюрными инфракрасными светодиодами, которые размещены таким образом, что инфракрасные лучи, падающие на лицо владельца головного убора, помогают не только скрыть его личность, но и «выдать себя за другого человека для прохождения основанной на распознавании лица аутентификации». Данная задача более сложная и требует использования глубокой нейронной сети для распознавания статичного изображения лица и правильного проецирования инфракрасных лучей на лицо самозванца.

Для проверки своей теории исследователи использовали фотографии четырех случайных людей, им удалось обмануть системы распознавания лиц в 70% случаев при условии наличия небольшого внешнего сходства между жертвой и самозванцем.

«На основании наших находок и атак, мы можем сделать вывод, что существующие на сегодняшний день технологии распознавания лиц сложно назвать безопасными и надежными в аспекте критических сценариев, таких как аутентификация и наблюдение», - заключили исследователи. Они также добавили, что инфракрасные светодиоды можно прятать не только в бейсбольных кепках, но также в зонтах, волосах или париках.

Российские близнецы требуют с Apple 20 млн за то, что iPhone X не видит между ними разницы

Братья-близнецы из Владимира — 26-летние Александр и Илья Тунчики — направили в российский офис компании Apple претензию в связи с тем, что система распознавания лиц Face ID на их смартфонах iPhone X одинаково идентифицирует обоих молодых людей, тем самым, по их мнению, нарушая защиту персональных данных[13].

Обиженные пользователи требуют от компании усовершенствовать технологию, а также компенсировать моральный ущерб в размере 20 млн руб., сообщил в январе 2018 год ТАСС представляющий интересы братьев юрист Роман Ардыкуца.

«Близнецы приобрели… iPhone X именно ради того, чтобы воспользоваться функцией разблокировки экрана при помощи лиц. К их разочарованию, каждый аппарат узнает обоих братьев, о чем они не были предупреждены при покупке, эта информация отсутствует в инструкции. Именно поэтому заявители просят компанию доработать технологию», — пояснил он.

2017

Распознавание лиц в ритейле

В ноябре 2017 года телеканал CNBC выпустил сюжет, рассказывающий о внедрении систем распознавания лиц в магазинах. Ритейлеры используют такие технологии для сбора данных о клиентах и подбора предложений на основе соответствующих данных.

В ритейле распознавание лиц применяется в основном для того, чтобы мотивировать покупателей. Например, если человека узнают на входе в магазин и видят его историю покупок, то сотрудники магазина лучше знают, что ему предложить. Так, если он покупал в магазине электроники телевизор, сотрудник его узнает, обратится по имени и предложит приобрести новый пульт.

По данным гонконгской ИТ-компании Jardine One Solution (JOS), многие розничные сети применяют возможности распознавания лиц для того, чтобы собирать данные о посетителях своих магазинов.

Пример использования системы распознавания лиц в магазинах
«
Одной из вещей, которыми крупные традиционные ритейлеры начинают заниматься сейчас, является отслеживание того, кто заходит в их магазин и как он там себя ведет, — сообщил управляющий директор JOS Марк Лант (Mark Lunt).
»

Сама JOS помогает розничным компаниям с распознаванием лиц клиентов с целью составления профиля покупателей и отслеживания их действий в торговой точке. Речь идет о таких данных, как количество посетителей, их возраст, пол, этническая принадлежность. Такие сведения помогают магазинам лучше знать о потоке клиентов и подбирать персонализированные предложения для них, отметил Лант.

К примеру, используя анализ данных, поступающих из систем распознавания лиц, можно подбирать музыку, играющую в торговом зале.

В JOS говорят, все полученные данные клиентов анонимны, однако вопрос конфиденциальности остается актуальным. Технологии не препятствуют внедрению таких систем, но есть опасения, связанные с личными данными и культурой, признает Марк Лант.

Он добавил, что ритейлеры тратят огромные средства на предотвращение утечек данных и защиту информации. Скандал, связанный с хищением данных миллионов клиентов Uber, показывает, что компании не могут чувствовать себя в безопасности, а пользователи должны проявлять осторожность, раскрывая персональную информацию, считает управляющий директор JOS.

Основатель и генеральный директор компании HeadCount (предлагает магазинам услуги по мониторингу и улучшению посещаемости) Марк Риски (Mark Ryski) говорит, что биометрические данные, в том числе те, которые генерируют системы распознавания лиц, относятся к категории деликатным и имеют большой потенциал — особенно в целях обеспечения безопасности и улучшения качества обслуживания клиентов.

Пример использования системы распознавания лиц в магазинах

По мнению старшего вице-президента по стратегии обслуживания клиентов компании InMoment Бреннана Уилки (Brennan Wilkie), у использования оборудования для распознавания лиц в торговых помещениях действительно есть большой потенциал. Например, такие устройства способны сопоставить выражение лица клиента в магазине с данными о нем, его лояльности бренду и других покупках. Для того, чтобы смягчить проблему конфиденциальности пользователей, магазинам нужно продемонстрировать клиентам, какие преимущества они получают, как это было в свое время с кассами самообслуживания или с банковскими картами с чипами, уверен он.

Ранее ИТ-директор «Дикси» Владимир Муравьев в интервью TAdviser рассказывал о проектах по таргетированной рекламе в магазинах одной из торговых сетей «Виктория» с использованием технологии распознавания лиц. Подробнее об этом здесь.

Согласно прогнозу аналитической компании MarketsandMarkets, объем мирового рынка систем распознавания лиц достигнет $6,8 млрд к 2021 году.[14]

Авторизацию в iPhone X по лицу взломали маской за $150. Видео

Вьетнамская фирма по кибербезопасности Bkav продемонстрировала способ обхода системы авторизации по лицу Apple Face ID, реализованую в новых мобильных устройствах компании — iPhone X. Для этого им потребовалось изготовить на 3D-принтере маску, которая лишь частями напоминает лицо владельца устройства[15].

Подробнее смотрите Apple Face ID

Как обойти сканер лица на Samsung Galaxy Note 8

Веб-дизайнер Мэл Тахон опубликовал в своем твиттере видео о том, как легко обойти сканер лица на Galaxy Note 8. В своем эксперименте Тахон держит два Note 8 напротив друг друга, на одном из которых — его фото, а на другом — включенная система сканирования лица.

Подробнее смотрите Samsung Galaxy Note 8

Обман биометрической защиты Samsung Galaxy S8

Систему биометрической идентификации в новейших смартфонах Samsung Galaxy S8 можно обмануть с помощью фотографии, выяснили участники немецкого хакерского сообщества Chaos Computer Club (CCC). О своем открытие они рассказали на сайте сообщества 22 мая 2017 года.

Подробнее смотрите Samsung Galaxy S8

2016

Allied Market Research

Allied Market Research предвещает рост рынка систем распознавания лиц до 9,6 млрд долларов к 2022 году при среднем темпе роста 21,3% в год. Лидером рынка, по прогнозам, станет США. 3D-технологии займут большую часть рынка по сравнению с 2D, а рынок ПО будет расти на 23,9% ежегодно до 2022 года. Рынок будет увеличиваться в том числе и за счет распространения приложений в области распознавания лиц.

Исследователи научились обманывать систему распознавания лиц

Распознавание лиц основано на нейронных сетях, которые обучаются на множестве примеров. Компьютеру показывают тысячи и миллионы лиц, и он начинает «понимать», где нос, брови и так далее. После этого, если показать определенное лицо, то компьютер считывает известные ему паттерны; анализирует, на что похож запрос; и выдает ответ.

Ученые из Университета Карнеги — Меллон научились обманывать систему распознавания[16]. Для этого они раскрашивали очки таким образом, что компьютер начинал ошибаться и принимал человека за другого. Для тестирования они использовали уже существующие нейронные сети, которые умеют очень хорошо распознавать лица — иногда лучше человека[17].

Исследователям удалось выдать белого мужчину за Миллу Йовович почти в 90 процентах случаев. Женщину азиатской внешности в специальных очках компьютер в стольких же процентах случаев принимал за мужчину с Ближнего Востока.

Кроме того, они попробовали свой метод на коммерческой программе Face++, которая используется в Alibaba для авторизации платежей. В этом случае они не сажали человека в очках перед камерой, а сначала делали его фотографию в очках и потом загружали ее в программу. В итоге им удалось выдать одного человека за другого в 100 процентах случаев.

Общественные организации США против распознавания лиц

Коалиция из 52 общественных и правозащитных организаций США направила в Министерство юстиции письмо с просьбой расследовать чрезмерное использование технологий распознавания лиц в работе органов правопорядка. Также коалицию беспокоит неодинаковая точность машинного распознавания лиц разной расовой принадлежности, которая может стать основой для проявления расизма со стороны сотрудников органов[18].

Особенно этими технологиями злоупотребляет местная полиция, полиция штатов и ФБР, гласит письмо. Коалиция просит Министерство юстиции в первую очередь заняться проверкой тех полицейских департаментов, которые уже находятся под следствием в связи с предвзятым отношением к гражданам с небелым цветом кожи.

Основанием для просьбы послужили результаты исследования Центра приватности и технологий Школы права университета Джорджтауна. Исследование показало, что лица половины взрослого населения США при разных обстоятельствах были отсканированы правительственным идентификационным ПО.

Исследователи отмечают, что в США на сегодняшний день не существует серьезных правил, регулирующих использование этого ПО. По словам Альваро Бедойи (Alvaro Bedoya), директора Центра и соавтора исследования, сфотографировавшись на водительские права, человек уже попадает в базу лиц полиции или ФБР. Это особенно существенно с учетом того, что распознавание лиц бывает неточным, и в этом случае может наносить вред невинным гражданам.

Примеры проектов в HSBC, MasterCard и Facebook

Банк HSBC собирает портретную галерею своих клиентов. Финансовый конгломерат переходит на новую систему идентификации — селфи. Фотография заменит все иные способы определения личности, как, например, отпечатки пальцев, распознавание голоса и введение PIN-кода[19].

Услуга будет доступна для корпоративных клиентов НSBC. Через банковское мобильное приложение они смогут открывать счета по одному щелчку селфи. Банк же подтверждает личность клиента с помощью программы распознавания лиц. Фотография сличается со снимками, ранее загруженными в систему, например, с паспорта или водительских прав. Предполагается, что новый сервис избавит от необходимости запоминать цифровые коды и сократит время идентификации.

MasterCard объявила весной 2016 года на международном конгрессе мобильных технологий Mobile World Congress в Барселоне, что вскоре она будет разрешать использовать сэлфи в качестве альтернативы для паролей при онлайн-платежах. Сервис будет доступен следующим летом в США, Канаде и некоторых странах Европы, таких как Италия, Франция, Нидерланды, Великобритания и Испания.

Чтобы воспользоваться данной опцией, пользователям необходимо будет скачать специальное приложение на свой компьютер, планшет или смартфон. Затем посмотреть в камеру или использовать сканер устройства для распознавания отпечатков пальцев (если он имеется на устройстве). Однако (по крайней мере, на данный момент), пользователям все еще потребуется дополнительно предоставлять данные своей банковской карты. Лишь в том случае, если потребуется дополнительная идентификация, то пользователи смогут воспользоваться вышеописанной опцией.

Благодаря такому новому подходу, MasterCard собирается защитить пользователей от поддельных онлайн-транзакций, которые осуществляются с помощью краденых паролей пользователей, а также предоставить пользователям более удобную систему авторизации. Компания сообщила, что 92% людей, которые тестировали эту новую систему, предпочли ее традиционным паролям.

Некоторые эксперты сомневаются в защите информации от того, чтобы кибер-преступники не смогли легко получить отпечатки пальцев пользователя или фотографию его лица в том случае, если транзакция осуществляется при небезопасном использовании публичной сети Wi-Fi .

Эксперты по кибер-безопасности утверждают, что система должна включать несколько уровней безопасности для предотвращения потенциальной кражи фотографий лица пользователей. Ведь онлайн-платежи представляют собой привлекательную мишень для кибер-преступников.

В конце 2015 года группа экспертов из Технического Университета Берлина продемонстрировала возможность извлечения PIN-кода любого смартфона при использовании сэлфи пользователя. Для этого они считывали данный код, который отображался в глазах пользователя, когда он вводил его на своем телефоне OPPO N1. Хакеру достаточно просто перехватить контроль над фронтальной камерой смартфона для выполнения этой элементарной атаки. Смог бы кибер-преступник перехватить контроль за устройством пользователя, сделать его сэлфи и после этого выполнить онлайн-платежи с помощью набранного пароля, который хакер увидел в глазах своей жертвы?

MasterCard настаивает на том, что ее механизмы обеспечения безопасности будут в состоянии обнаруживать подобное поведение. Например, пользователям необходимо будет мигать для приложения, чтобы продемонстрировать «живой» образ человека, а не его фотографию или предварительно снятое видео. Система сопоставляет изображение лица пользователя, конвертируя его в код и передавая его по безопасному протоколу через Интернет в MasterCard. Компания обещает, что эта информация будет безопасно храниться на ее серверах, при этом сама компания не сможет реконструировать лицо пользователя.

Летом 2016 года стало известно, что исследователи обошли систему биометрической аутентификации, используя фото из Facebook. Атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам.

Команда исследователей из Университета штата Северная Каролина продемонстрировали метод обхода систем безопасности, построенных на технологии распознавания лиц, при помощи доступных фотографий пользователей соцсетей. Как поясняется в докладе специалистов, атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам.

«Не удивительно, что личные фото, размещенные в социальных сетях, могут представлять угрозу конфиденциальности. Большинство крупных соцсетей рекомендуют пользователям установить настройки конфиденциальности при публикации фото на сайте, однако многие из этих снимков часто доступны широкой публике или могут быть просмотрены только друзьями. Кроме того, пользователи не могут самостоятельно контролировать доступность своих фото, размещенных другими подписчиками», - отмечают ученые.

В рамках эксперимента исследователи отобрали фотографии 20 добровольцев (пользователей Facebook, Google+, LinkedIn и других социальных ресурсов). Затем они использовали данные снимки для создания трехмерных моделей лиц, «оживили» их с помощью ряда анимационных эффектов, наложили на модель текстуру кожи и откорректировали взгляд (при необходимости). Получившиеся модели исследователи протестировали на пяти системах безопасности, четыре из них удалось обмануть в 55-85% случаев.


Согласно отчету компании Technavo (зима 216 года) одной из ключевых тенденций, оказывающих положительное влияние на рынок технологий биометрической идентификации по лицу (facial recognition), является внедрение мультимодальных биометрических систем в таких секторах, как здравоохранение, банковский, финансовый сектор, сектор ценных бумаг и страхования, сектор перевозок, автомобильный транспорт, а также в госсекторе.

Мультимодальные биометрические системы, построенные на сочетании нескольких биометрических технологий, таких как распознавание отпечатков пальцев, черт лица, голоса и т.д., отличаются высокой эффективностью обнаружения несанкционированного доступа к устройствам банковского самообслуживания, базам данных системы здравоохранения, мобильным устройствам, а также большому количеству онлайновых и офлайновых приложений.

В связи с растущей потребностью в повышении уровня безопасности в Европе ожидается устойчивый рост использования систем биометрической идентификации по лицу. По состоянию на 2015 г., несмотря на тот факт, что Европа является вторым крупнейшим участником мирового рынка технологий биометрической идентификации по лицу, другие технологии, такие как распознавание отпечатков пальцев, рисунка вен на руке и радужной оболочки глаза, распространены шире. Внедрение систем facial recognition осуществлялось более низкими темпами, что было связано с кризисом в еврозоне. Но аналитики ожидают, что в течение следующих четырех лет совокупные темпы годового роста этого рынка превысят 21%.

Производители инвестируют значительные средства в научные исследования и разработку систем биометрической идентификации по лицу. Ожидается, что это значительно ускорит развитие таких систем за счет идентификации качественных параметров лица, в том числе шрамов, длины носа или выражения лица, и которые могут быть использованы для определения возраста или пола человека.

Технологии биометрической идентификации по лицу могут использоваться в сфере розничной торговли для идентификации клиентов и отслеживания их покупок, покупательских привычек, возраста, пола, криминальной и кредитной истории. Ожидается, что данные, полученные с помощью таких систем, будут использоваться ритейлерами в маркетинговых целях и для того, чтобы делать клиентам специальные предложения на основе информации об их предыдущих покупках.

2015

2015 год: По данным СМИ[20], MasterCard анонсировал летом 2015 года запуск тестирования программы подтверждения онлайн-покупок будет происходить путем сканирования лица пользователя.

На завершающем этапе покупки интернет-покупателю необходимо будет сделать свое фото с помощью смартфона. MasterCard полагает, что это намного легче, чем запоминать пароли.

Как сообщает CNN Money, с помощью нового инновационного инструмента платежная система планирует сократить уровень мошенничества. "Думаю, новому поколению, которое живет снимками селфи, понравится. Они наверняка подхватят эту технологию", – сообщил Аджай Бхала (Ajay Bhalla), директор MasterCard по инновационным решениям в сфере безопасности.

MasterCard использует технологию безопасности онлайн-платежей SecureCode, которая предполагает введение пароля для подтверждения оплаты в интернете. По данным компании, эта технология использовалась в 3 млрд транзакций за прошлый год, она предотвращает случаи использование мошенниками карты в интернете. Однако пароли забываются, их могут украсть или перехватить. Именно поэтому многие финансовые компании начали внедрять биометрические технологии для удобства пользователей и повышения уровня безопасности.

Сначала проект охватит 500 пользователей, а в случае успешного тестирования – будет запущен для публичного использования.

2014

2014 год: Создатели израильского стартапа IsItYou планируют использовать фронтальные камеры смартфонов в качестве способа подтверждения личности людей при совершении банковских транзакций. Согласно данным издания ВВС, израильтяне уверены, что в будущем селфи смогут заменить пароли, отпечатки пальцев и другие формы идентификации личности. В IsItYou реализовали новую технологию распознавания лиц, обладающей высокой степенью точности и защиты от мошенничества[21].

Основатель проекта Биньямин Леви (Benjamin Levy) рассказал, что благодаря высокому уровню защищенности IsItYou сможет распознать 99999 из 100 тысяч случаев обмана. Леви попытался убедить банки о необходимости внедрения его системы уже в следующем году. Она будет использоваться для проведения финансовых транзакций.

Google уже использует функцию распознавания лица в Android. Таким образом можно разблокировать устройство под управлением этой мобильной ОС. Тем не менее, разработчики неоднократно утверждали, что распознавание лица недостаточно защищено по сравнению с классическими способами. В связи с этим эксперты засомневались в утверждениях Биньямина Леви.

Мариос Саввидис (Marios Savvedes) из университета Карнеги-Меллон занимается исследованием функции распознавания лица. Он считает, что самостоятельно проведенное испытание на защищенность IsItYou не может быть надежным.

Такого же мнения придерживается мировой эксперт в области биометрии доктор Массимо Тистарелли (Massimo Tistarelli). Он сказал, что в Европе проводится полномасштабный научный проект Tabula Rasa, главная цель которого - разработка защиты от мошенничества для биометрических способов идентификации. По его словам, перед выходом на рынок следует провести ряд независимых исследований, подтверждающих эффективность продукта.

Читайте также

  1. Технологии распознавания лиц или фейсконтроль по-умному
  2. IBM hopes 1 million faces will help fight bias in facial recognition
  3. Facial recognition doesn't work as intended on 42 of 110 tested smartphones
  4. Gezichtsherkenning op smartphone niet altijd veilig
  5. 22 eerie photos show how China uses facial recognition to track its citizens as they travel, shop — and even use toilet paper
  6. Beijing turns to facial recognition to combat public housing abuses
  7. China’s public toilets have facial recognition now… thanks to Xi Jinping
  8. We Broke Into A Bunch Of Android Phones With A 3D-Printed Head
  9. Facial Recognition Technology Catches Imposter at Airport, Officials Say
  10. Face recognition police tools 'staggeringly inaccurate'
  11. Ученые изобрели новый способ обмана систем распознавания лиц
  12. Invisible Mask: Practical Attacks on Face Recognition with Infrared
  13. Российские близнецы требуют с Apple 20 млн за то, что iPhone X не видит между ними разницы
  14. Facial recognition is tracking customers as they shop in stores, tech company says
  15. Авторизацию в iPhone X по лицу взломали маской за $150. Видео
  16. Accessorize to a Crime: Real and Stealthy Attacks on State-of-the-Art Face Recognition
  17. Как сойти за Миллу Йовович в глазах компьютера Исследователи научились обманывать систему распознавания лиц
  18. Систему распознавания лиц ФБР обвинили в расизме
  19. HSBC будет распознавать клиентов по селфи
  20. MasterCard предлагает использовать селфи вместо паролей
  21. Израильские разработчики предлагают биометрическую идентификацию при помощи селфи