В нашем предыдущем посте мы писали о биометрии в общих чертах, о том, на каком уровне развития она сейчас находится, о нашей платформе Id-Me. Наиболее очевидными и перспективными отраслями для применения биометрических технологий являются банковская сфера и финтех.
Сегодня мы опишем существующие технологии, перспективы их развития и выгоды, которые содержатся в их грамотном применении.
Читать полностью »
Многие читатели Хабра, вероятно, уже знакомы с биометрическими технологиями. Они сейчас распространены повсеместно. В общем смысле биометрия – это система распознавания людей по одной либо нескольким физическим (или поведенческим) характеристикам. В сфере информационных технологий биометрические данные используются в качестве одной из форм управления идентификаторами доступа и контроля доступа. Обычно режим работы биометрических систем сводится к двум основным типам.
Первый называется верификацией, это сравнение результата теста с биометрическим шаблоном. Этот вариант помогает проверить, тот ли это человек, за кого он себя выдает. Верификация может осуществляться различными способами, включая смарт-карту, имя пользователя или же его номер. Второй режим – это идентификация. После получения определенного образца система сверяется с базой биометрических данных для определения личности. Здесь есть один важный момент – для этого режима работы биометрический образец должен быть в базе данных, а сравнение осуществляться по принципу «один со многими». В целом, у биометрических технологий огромный потенциал, который пока не реализован в полной мере. В каком состоянии сегодня находятся биометрические технологии в России и мире?
Читать полностью »
Этот человек, которого мы будем называть Фред, ибо таково кодовое имя, под которым он сообщает собранную информацию, находясь в костюме-болтунье, не может быть опознан по внешнему виду или голосу. Он похож на расплывчатое пятно и ни на что больше, не правда ли, друзья? «Помутнение», Филип К. Дик.
Камеры не удивляют на улицах, в банках и магазинах. Люди ставят их для контроля квартиры, машины, дачи, детской площадки. Видеонаблюдение перестает быть средством пассивной безопасности, добавляются функции распознавания лиц и определения эмоций. Чем больше становится камер, тем чаще появляются хактивисты, предлагающие различные способы «защиты» личности. Фобии в области видеонаблюдения привели к тому, что кое-кто стал заклеивать вебку в ноутбуке.
Мы решили разобраться в этом вопросе. Если в мире проявляется тренд на полную анонимность, значит должны быть надежные методы для тех, кто не хочет отдавать свои данные камерам наблюдения. Поговорим о способах обмана видеоаналитики.
Оригинальная фотография (a), первоначальная реконструкция (b), два варианта оптимизации реконструкции (с) и результат состаривания/омолаживания лиц со вторым вариантом оптимизации IP, то есть с лучшим сохранением узнаваемости лица (d)
Состаривание лица (синтез возраста) с морфингом фотографии — важная задача, которая имеет много практических применений. Такое состаривание необходимо делать для корректной работы систем распознавания лиц. Оно нужно при поиске пропавших детей спустя годы или десятилетия после пропажи. Ну и конечно, морфинг лиц используется в индустрии развлечений — например, в кинематографе. Вероятно, мобильные приложения c такой функцией могут стать популярными. Каждому интересно посмотреть, как в молодости выглядел этот старичок-преподаватель или какой станет ваша красавица-однокурсница через 40-50 лет.
Читать полностью »
Тайваньская компания 42Ark и американский производитель «умных» кормушек CatFi Box используют камеры видеонаблюдения для распознавания кошачьего лика
Немецкий электротехник Вальтер Брух в 1941 году установил CCTV-систему (Сlosed Circuit Television — система телевидения замкнутого контура) на полигоне, где испытывали ракеты «Фау-2». Это первый известный в истории случай использования видеонаблюдения на практике. Оператор должен был неотлучно сидеть перед монитором. Так продолжалось до 1951 года, пока не появились первые VTR (VideoTape Recorder) устройства, записывающие изображение на магнитную ленту.
Запись на носитель не избавила оператора от необходимости участвовать в процессе. Опознание лиц, определение местоположения объектов, даже детекция движения – все эти функции выполнял человек, сидящий перед монитором в режиме реального времени или изучающий постфактум архив видео.
Колесо прогресса катится дальше. Видеонаблюдение получило видеоаналитку, полностью изменившую процесс работы с системой. Помните историю про кота и нейросеть глубокого обучения? Да, это тоже часть видеоаналитики, но крохотная. Сегодня расскажем о технологиях, которые кардинально меняют мир CCTV-систем.
Компания Apple приобрела израильский стартап по созданию технологий распознавания лиц Realface, сообщает израильский ресурс calcalist.
По оценкам, стоимость сделки составила около $2 млн. Согласно промо-материалам стартапа, команда Realface разработала «уникальную технологию распознавания лиц, которая основана на использовании искусственного интеллекта и симулирует человеческое восприятие».
Читать полностью »
Успешная имперсонификация в системе распознавания лиц. Слева: актриса Риз Уизерспун, личность которой нейросеть распознаёт с вероятностью 100%. В центре: очки, подобранные для имперсонификации актёра Рассела Кроу. Справа: жертва имперсонификации
Благодаря нейросетям системы машинного зрения достигли рекордной точности результаты в распознавании лиц. Личность человека почти безошибочно распознаётся даже на смазанных фотографиях и на тех, где лицо видно лишь частично. Созданы алгоритмы, которые учитывают контекст: одежду, окружение, походку. Пока это лишь передовые технологические разработки. Но учитывая всемирную истерию вокруг терроризма и безопасности (хотя от терроризма погибает в 53 раза меньше людей, чем в ДТП), очень скоро подобные программы распознавания будут без всякого сомнения подключены к миллионам видеокамер наружного наблюдения в общественных местах. Вопрос в том, какие есть методы, чтобы бороться с такой слежкой?
Читать полностью »
Про NTechLab все услышали в тот момент, когда демонстратор идентификационного алгоритма FindFace стал доступен в Сети — людей шокировало, что вот так просто, несколькими кликами, можно по фотографии определить сетевые координаты чуть ли не любого человека: прохожего, пассажира напротив и так далее.
Хотя путь Артёма Кухаренко по пути распознавания лиц начался задолго до этого, а наиболее значительно точкой, на самом деле, была победа в конкурсе Вашингтонского университета MegaFace — вчера компания анонсировала свой облачный SaaS-продукт FindFace.pro, которому уже сейчас сулят большое будущее.
Мы поговорили с Артёмом про алгоритмы и бизнес, а также перспективы технологий умного распознания объектов.Читать полностью »
Компания VisionLabs, которая специализируется на технологии распознавания лиц, меньше чем за год стала одним из победителей конкурса Web Ready (с 2016 года — GoTech), вошла в список 12 финалистов программы Challenge UP!, организованной Intel, Cisco и Deutsche Telekom AG, а также привлекла 350 млн рублей инвестиций венчурного фонда Sistema Venture Capital.
Александр Ханин, генеральный директор компании, рассказывает о том, как технологии распознавания лиц внедряются в коммерческом секторе, какое их ждет будущее и как к ним относятся те, кто попадает в объектив, а также выделяет решения, которые могут составить им конкуренцию.Читать полностью »
Core Image представляет собой мощный API, встроенный в Cocoa Touch. Это важная часть IOS SDK. Тем не менее ее часто упускают из виду. В этой статье мы будем рассматривать возможность обнаружения лица и то, как использовать данную технологию в своих IOS приложениях!
Распознавание лиц в iOS появилось давно, еще с 5-го релиза (примерно в 2011 году), но эту особенность часто упускали из вида. API обнаружения лица позволяет разработчикам не только распознавать лица, но и проверять их на определенные свойства, такие как, наличие улыбки, зажмуривает ли человек глаза и т.д.
Во-первых, мы будем изучать технологию обнаружения лица с использованием фреймворка Core Image, создав приложение, которое распознает лицо на фотографии и обводит его специальной рамкой. Во втором примере, мы будем рассматривать более детальный способ использования, путем создания приложения, которое позволит пользователю сделать снимок, обнаружить, присутствует ли лицо, и получить координаты лица пользователя. Таким образом, мы собираемся узнать как можно больше об распознавании лиц в iOS, а также принцип использования мощного API, который так часто упускают из вида. Итак, поехали!
Читать полностью »
