Мы видим как в сфере обеспечения безопасности государство и бизнес все активнее используют ИТ-технологии. Еще вчера сыщики изучали следы ног и отпечатки пальцев. Сегодня, например, полицейские Йоркшира идентифицируют злоумышленника, сравнив цифровую модель его кроссовок с обувью, попавшей в кадр камеры наблюдения. Однако наибольшее распространение по всему миру получила технология видео-идентификации людей по их лицевой биометрии. О том, как работают подобные системы – рассказываем в этой статье.
Маска, я тебя знаю
Распознавание лиц (Face Recognition) — способ идентификации по чертам его лица. Многие знакомы с этой технологией благодаря FaceID в iPhone. Но это лишь одно из множества подобных приложений. Профессиональные системы распознавание лиц сопоставляют лица людей, попадающих в кадр специальных камер, с фотографиями из различных баз данных или создают собственную на основе распознанных лиц. Системы различаются по целям применения, но в целом — работают по следующему алгоритму.
1. Обнаружение
Камера обнаруживает лицо, например, — в толпе.
2. Анализ
Камера захватывает и анализирует лицо. Программа измеряет внешность: расстояние между глазами, насколько они глубоко посажены, расстояние от лба до подбородка, ширину скул, контуры губ, ушей и подбородка, наличие усов, бороды, очков, шляпы и пр.
3. Преобразование изображения в данные
Компьютер преобразует аналоговый портрет в набор цифровых данных, превращая фото фактически в математическую формулу, числовой код. Его называют цифровым двойником или векторной маской. Она так же уникальна, как отпечаток пальца любого человека.
4. Поиск совпадения
Затем маску сопоставляет с другими — из базы данных — известных системе лиц. Например, если это — внутренняя система организации, она ведет поиск по базе лиц сотрудников, отсканированных и загруженных в компьютер с их официального письменного согласия.
5. Ведение базы
По запросу, например, «Мужчина со светлыми волосами в возрасте 45 лет» система способна мгновенно выдать список всех распознанных с этими характеристиками лиц. Она может также хранить данные обо обнаруженных лицах 30 дней.
Не только ищейки
Распознавание лиц часто использует полиция. Получают и передают фото подозреваемых, сравнивая их с имеющимися в национальной и международных базах данных. Технологии позволяют теперь делать это практически мгновенно. Они же значительно расширяют способы применения технологии в сфере безопасности. распознавание лиц активно применяют и другие специальные службы, например — на транспорте.
Так, система видеоаналитики Московского метрополитена давно помогает обеспечить безопасность в городском транспорте. По данным Департамента транспорта Москвы, в 2020-2023 годах система помогла найти в метро более тысячи человек, пропавших без вести, в том числе — 200 детей. Кроме того, с октября 2021 года на всех станциях Московского метро работает система прохода турникета «с оплатой по лицу».
В перевозках (такси, доставка, логистика и пр.) системы распознавания лиц внедряют для предотвращения аварий. «Умное» наблюдение выявляет признаки усталости (прикрытые глаз, положение головы и пр.) и при обнаружении потенциальной угрозы подает сигнал тревоги.
Интерес к технологии быстро растет и в других областях: в ЖКХ, промышленности и строительстве, ритейле, финансовом секторе, медицине, туризме и пр. По различным оценкам, регулярно пользуется технологией уже более половины населения мира, т. е. — больше 4 млрд людей.
Финансовые и другие закрытые структуры используют распознавание лиц для контроля и управления доступом (СКУД) в охраняемые зоны учреждений. Службы безопасности используют «умное» распознавание для мониторинга безопасности, предотвращения и расследования краж. Ритейлерам и держателям складов технология помогает в маркетинговой аналитике.
Резюмируя: системы распознавания лиц используют для идентификации людей в видеопотоке, аналитики, поиска определенного человека в картотеке, контроля совпадений в реальном времени и статистики по всем зафиксированным лицам.
Данные под защитой
Многие люди с опасением относятся к сохранности своих персональных данных, особенно биометрических. Однако в России соблюдение норм законодательства обеспечивает высокий уровень защиты. Так, статья 7 закона «О персональных данных» (ФЗ №152) обязывает всех, кто имеет доступ к подобной информации, сохранять ее конфиденциальность. Более того, ФЗ №572 налагает строгие ограничения на использование биометрических данных, защищая права граждан. Все системы Softlogic.ai функционируют в закрытом контуре заказчика, полностью исключая передачу информации на сторонние серверы или структуры.
Есть и организационно-технологические способы защиты ПД. Все системы Softlogic.ai работают исключительно в закрытом контуре заказчика, сохраняя полную конфиденциальность данных. Они не передают информацию ни на какие сторонние серверы и структуры.
Личные данные сотрудников, фотографии лиц и силуэтов и другие ПД находятся в эксклюзивном доступе заказчика в соответствии с нормами 152-ФЗ. Даже наши сотрудники не получают данные, которые заказчики используют на платформе Softlogic.ai.
Кроме того, последний релиз системы распознавания лиц Face Reactor полностью изменил подход к обработке данных. Теперь процесс обнаружения, идентификации и сортировки осуществляется без использования баз данных: все расчеты выполняются непосредственно на уровне алгоритмов благодаря технологии кластеризации обнаружений.
Традиционные системы идентификации обычно полагаются на массивные базы данных, где хранятся биометрические метрики, что увеличивает нагрузку на инфраструктуру и создает дополнительные риски утечек. Face Reactor использует потоковые методы обработки: каждая новая биометрическая информация обрабатывается в оперативной памяти системы, а кластеризация лиц производится в реальном времени. Кластеры формируются «на лету», объединяя схожие векторы. Такой подход обеспечивает высокую скорость работы, снижает эксплуатационные издержки и исключает риск утечек данных. База кластеров с персонами может использоваться так же как и гипотетическая база лиц - для мгновенного поиска, в том числе по внешним признакам или фотообразцу, контроля доступа, подсчета посетителей и прочих функций.
Больше, быстрее, сложнее
В 2025 году технологии распознавания лиц станут применять еще более широко.
Развитие технологий распознавания лиц — логичный, адекватный и надежный ответ актуальным вызовам: население растет, города и предприятия расширяются, ИТ-технологии пронизывают любую человеческую деятельность. Соответственно, число, сложность и технологичность объектов регулирования в плане обеспечения бесперебойности и безопасности тоже быстро растет.
Их области применения больше не ограничиваются принадлежностью государственным структурам, высокими рисками травматизма или нарушениями секретности. С распространением систем распознавания лиц их качество и возможности растут, а цена — снижается.
Ключевую роль в обеспечении безопасности и приватности граждан играет строгое законодательство, администрирование, рыночное саморегулирование и способность системы распознавания лиц работать в закрытом контуре. Их развитие и массовое распространение оттачивает, делает четкими и жесткими правила использования и хранения данных. Технические и организационные механизмы контроля работы систем минимизируют риски злоупотреблений и нарушений, в том числе — прав человека.
Одним словом, то, что мы наблюдаем сегодня — развитие решений распознавания лиц в рамках этики и конкретных нужд государства и бизнеса — определенно позитивный вектор.