Site icon UiP

Как современные смартфоны узнают владельца по лицу

face-detection

Сложные пароли, двухфакторная аутентификация, сканеры отпечатков пальцев – все это способы защиты пользовательских данных. В последние несколько лет производители смартфонов начали активно продвигать новый тренд – системы автоматического распознавания человеческих лиц. Давайте разберемся, откуда они взялись, как работают и зачем нужны.

Немного истории

Первые закрытые эксперименты по распознаванию компьютером человеческих лиц начали проводить в 1960 годах. Основные проблемы ученых тогда – неспособность компьютеров улавливать разные выражения и возрастные изменения лица человека, а также низкая автоматизация процесса. На новый уровень исследования перешли в конце XX века – тогда компьютеры стали учить при анализе фотографий «узнавать» людей с нескольких ракурсов, не реагировать на бороды, усы, косметику и прочие «помехи». Этот процесс продолжается и по сегодняшний день – в мире нет системы, которая работает в 100% случаев и обеспечивает высокую точность распознавания. Тем не менее, в начале XXI века технологии шагнули вперед, и появился новый метод идентификации лиц, основанный на трехмерном сканировании. На нем мы и сделаем сегодня основной акцент.

Как работают системы распознавания лиц на смартфонах

Распознавание лиц на современных гаджетах, как и любой другой процесс биометрической идентификации пользователя, можно условно разделить на 4 этапа:

  1. Исходное сканирование лица. С помощью специального сенсора или камеры система выполняет трехмерное сканирование лица и обрабатывает полученную информацию.
  2. Извлечение уникальных данных и создание на их основе шаблона. На этом этапе система определяет набор особенностей конкретного лица: контуры глазницы, ширину носа и форму скул.
  3. Сопоставление готового шаблона с новыми входными данными, например, лицом другого человека.
  4. Поиск соответствий. Система решает, совпадает ли набор особенностей нового образца с готовым шаблоном и выполняет определенное действие. В нашем случае – разблокирует экран или оставляет его заблокированным.

Недостатки

На современных смартфонах сканирование занимает менее секунды. Тем не менее, 3D-сенсор пока не может полностью заменить другие методы идентификации пользователя, например, сканер отпечатков пальцев. Причин несколько:

Где используют системы распознавания лиц

Раньше системы распознавания лиц и идентификации личности использовались исключительно правоохранительными органами, в аэропортах и на таможнях. В последнее годы фокус сместился в сторону персональных компьютеров, смартфонов и носимых устройств, где сканеры лица – это дополнительный инструмент аутентификации пользователей. Так, представленный в марте Galaxy S8 оснащен 3D-сенсором, который умеет разблокировать устройство. Примечательно, что для совершения платежей или работы с конфиденциальными папками пользователям приходится использовать более надежный метод биометрической верификации – отпечаток пальца.

Другая сфера применения технологии распознавания лиц – идентификация людей на фотографиях. Эта функция работает в альбомах Google Photos и приложении Фото на iPhone и Mac. В последнем система узнает людей на снимках, которые пользователь загружает в библиотеку, а затем позволяет добавлять имена и контактные данные, упрощая поиск фотографий.

Когда Apple «допилит» Siri, мы сможем не касаясь устройства открывать нужные фото и делиться ими в социальных сетях, звонить старым друзьям, которых увидели в альбоме с университетскими фотографиями или просить ассистента показать, как изменилась наша внешность за последние 5 лет. И это только то, что первым приходит в голову.

Осенью Apple представит iPhone 8, который помимо прочих плюшек получит также 3D-сенсор для распознавания лиц. Компания обычно внимательна к мелочам, поэтому не исключено, что в Купертино улучшат существующие алгоритмы сканирования и поиска соответствий и сделают систему более надежной.

2016 год многие эксперты называли годом виртуальной реальности. Похоже, 2017 станет годом систем распознавания лиц и искусственного интеллекта.

Exit mobile version