системы распознавания лиц Facial Recognition Technology Frt

Распознавание образов: технологии, применение и перспективы

Человеку требуются доли секунды, чтобы отличить кошку от собаки, а автомобиль от вагона поезда. Мы даже не задумываемся, как различаем объекты — мозг анализирует их автоматически. Искусственный интеллект учится этому с помощью математических формул и технологий машинного обучения на основе массивов данных. В этом материале разбираем, какие методы распознавания образов существуют, где применяются и какие технологии наиболее перспективны для повышения точности и надежности рабочих процессов в бизнесе.

Что такое распознавание образов?

Распознавание образов — процесс выделения исходных данных из общей массы разнородных объектов и их классификация по характерным признакам. Это мощные технологии, которые сегодня находят широкое применение практически во всех отраслях. Вот лишь некоторые сферы, где они уже внедряются:

• Медицина: распознавание раковых опухолей, анализ результатов МРТ и КТ и др.
• Промышленность: контроль качества продукции, автоматическое распознавание бракованных деталей на конвейере и т.д.
• Безопасность: системы видеонаблюдения и распознавания лиц, автоматическое распознавание номерных знаков, биометрическая идентификация и т.д.
• Розничная торговля: определение пола, возраста и настроения покупателей, автоматическое управление инвентарем и т.д.

Этапы развития технологии, выдающиеся имена и проекты

Эволюция методов распознавания образов началась с исследований и экспериментов в области компьютерного зрения и обработки изображений. Первые наработки появились еще в 1950-е годы. С развитием микропроцессоров и вычислительных ресурсов начались активные исследования в области компьютерного зрения и машинного обучения для распознавания лиц. Метод глубокого обучения и появление нейронных сетей в начале 2000-х дали толчок тому, чтобы технологии распознавания образов становились точнее и эффективнее. Открытие архитектур сверточных нейронных сетей (далее — CNN) в предыдущее десятилетие способствовало увеличению точности и производительности систем распознавания образов.

Среди выдающихся исследователей в области распознавания образов — британский разработчик Джеффри Хинтон. Его работы сыграли основополагающую роль в развитии CNN. Французский ученый Ян Лекун считается одним из основоположников метода глубокого обучения, создателем CNN. Его работы способствовали развитию методов распознавания образов и автоматического извлечения признаков. Огромный вклад в развитие нейронных сетей и распознавание образов внес итальянский ученый в области вычислительной нейробиологии Томазо Поджо. Его новаторские исследования способствовали пониманию принципов, лежащих в основе восприятия — как людей, так и машин.

Значительный вклад в развитие этой области внесли такие глобальные игроки, как Google, Microsoft, Amazon, IBM, NVIDIA, Qualcomm, Intel. Эти компании активно инвестируют в исследования и разработки, что способствует постоянному улучшению технологий.

Полезные, комические, трагические

Как и любая инновация, распознавание образов затрагивает не только технические аспекты применения, но также этические, юридические, психологические.

Машины иногда ошибаются. Известен случай использования этой технологии в криминальном расследовании в 2020 году в США. Система неправильно идентифицировала молодого афроамериканца как преступника, что повлекло его неправомерный арест. Этот резонансный эпизод подчеркнул риск предвзятости и ошибок в системах распознавания лиц.

Технологии распознавания образов также имеют проблемы с анализом границ и форм объектов на изображении. Например, сложно определить, где заканчивается один объект и начинается другой, особенно если они находятся рядом и имеют похожую форму или цвет. Это может приводить к неправильной классификации или локализации объектов.

Для улучшения алгоритмов распознавания образов требуется разработка новых методов анализа и сегментации изображений. Это позволит более точно определить границы объектов и выделить их на фоне.

Влияние освещения и угла обзора

Освещение и угол обзора также могут повлиять на точность распознавания образов. Если объект находится в плохо освещенном месте или находится под углом, то система может некорректно определить его форму или даже не распознать его вовсе.

Для решения этой проблемы разработчикам технологий распознавания образов приходится использовать специальные алгоритмы и методы компенсации освещения и коррекции угла обзора.

Ограничения и будущие направления

В настоящее время технологии распознавания образов все еще имеют свои ограничения. Они могут быть не совсем точными и не всегда правильно определять объекты на изображении. Кроме того, некоторые методы могут быть затратными и требовать больших вычислительных мощностей.

Однако разработчики активно работают над улучшением этих технологий и развитием новых подходов. В будущем можно ожидать более точного распознавания образов, большей скорости обработки и меньшего влияния внешних факторов.

Технологии распознавания образов имеют широкий спектр применения и все больше используются в различных сферах — от безопасности и видеонаблюдения до маркетинга и рекламы. С их помощью можно повысить эффективность бизнеса, улучшить качество обслуживания клиентов и создать новые возможности в различных отраслях.

Технологии распознавания образов становятся все более востребованными и играют важную роль в развитии современного общества. С их помощью возможно достичь качественных изменений в различных сферах деятельности и создать более безопасное и комфортное окружение для жизни и работы.

Классические методы распознавания образов

Классические методы распознавания образов представляют собой набор техник и алгоритмов, которые используются для анализа и классификации изображений.

Фильтр Собеля (или оператор Собеля)

Этот алгоритм используется для выделения границ на изображении. Он работает путем применения матрицы свертки к каждому пикселю изображения и позволяет вычислять градиент яркости. Так определяется, где на изображении находятся переходы от светлых к темным областям и наоборот.

Image Moments

Другой алгоритм связан со статистическими характеристиками изображения, такими как центр массы, площадь, ориентация и т. д. Они используются для анализа формы объектов на изображении. Например, можно вычислить моменты, чтобы определить положение и размер объекта.

Эти методы широко применяются, например, для выделения ключевых черт лица (глаза, рот, нос) в системах безопасности, идентификации и авторизации, а также в фото- и видеоредакторах.

Применение методов в других областях

• Медицина: методы анализа границ и форм используются для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и снимки магнитно-резонансной томографии. Это помогает выявлять и диагностировать заболевания, определять форму органов и опухолей.

• Производство: методы анализа границ и форм применимы для контроля качества продукции. Например, для обнаружения дефектов на поверхности деталей и изделий.

• Оптическое распознавание символов (OCR): методы анализа границ и форм работают для выделения и распознавания букв и цифр на изображениях рукописного текста. А также они эффективны при измерении размеров и форм — для создания индивидуальной одежды или анализа геометрии объектов в инженерных сооружениях.

Применение в практических проектах

Наиболее известный проект в этой категории — онлайн-сервис для хранения и организации фотографий и видеозаписей Google Photos. Создатели используют методы анализа границ и форм для автоматической категоризации фотографий, выделения объектов (например, лиц) и для поиска изображений по содержанию.

Другой пример — библиотека с открытым исходным кодом для компьютерного зрения и анализа изображений OpenCV предоставляет реализации алгоритмов анализа границ разработчикам, которые создают приложения для обработки изображений и распознавания объектов.

Примеры применения метода Локальных Бинарных Шаблонов

• Система оптического распознавания символов Tesseract OCR — успешно применяется в системах OCR и документальном анализе
• Мобильное приложение для распознавания объектов на фотографиях CamFind
• Приложение для распознавания музыки Shazam от Apple

Описание метода Локальных Бинарных Шаблонов (LBP)

Метод Локальных Бинарных Шаблонов (LBP) — это метод, используемый для текстурного анализа изображений. Он основывается на создании бинарных шаблонов на основе значений яркости пикселей в окружающей области каждого пикселя изображения. Используя эти шаблоны, можно описать текстурные характеристики изображения. Главное преимущество метода LBP заключается в том, что он не зависит от яркости изображения и эффективно работает при разных условиях освещения.

Примеры продуктов, основанных на методе Локальных Бинарных Шаблонов

• Платформа для распознавания и анализа лиц Face++, разработанная компанией Megvii. Эта платформа может обнаруживать и сравнивать уникальные текстурные шаблоны на лицах и применяется в системах идентификации и верификации лиц.
• Проект Commercial Texture Analysis Software разработал программное обеспечение для анализа текстур с использованием метода LBP. Эти инструменты применяются в медицине, материалах, контроле качества и анализе свойств материалов.

Каскады Хаара

Каскады Хаара — это еще один классический метод, используемый для быстрого обнаружения различных классов объектов на изображении. Он применяется, например, для обнаружения рук людей, животных или номеров автомобилей. Работает этот метод следующим образом: набор классификаторов обучается на большом количестве примеров положительных и отрицательных изображений объектов. Затем к изображению применяется каскад этих классификаторов, где более простые классификаторы используются первыми для быстрого отсеивания большого числа негативных областей, а более сложные классификаторы — для более точной проверки.

Обучение алгоритма на характерных признаках Хаара

На этапе обучения алгоритма используется большой набор тестовых изображений, содержащих положительные и отрицательные примеры. Для каждого объекта на положительных изображениях извлекаются характерные признаки Хаара, представляющие собой яркие различия в различных областях изображения.

Каскады Хаара

После обучения создается каскад классификаторов. Каскад состоит из нескольких этапов (классификаторов), каждый из которых является бинарным классификатором (да/нет). Этапы каскада характеризуются пороговым значением, при котором объект считается обнаруженным или отклоненным. Процесс обнаружения начинается с применения первого этапа каскада к изображению. Если этап не прошел, изображение отклоняется. Если прошел, то изображение передается следующему этапу, и так далее. Когда все этапы каскада успешно пройдены, объект считается обнаруженным.

Преимущества и недостатки классических методов

Неоспоримое достоинство классических алгоритмов распознавания образов заключается в том, что они не требуют данных для обучения, обрабатывают изображения на высокой скорости и могут работать в реальном времени. Каскады Хаара и алгоритмы на основе характеристических признаков эффективны без обучения на больших наборах данных. Это делает их полезными в ситуациях, где обучение невозможно или затруднительно. Кроме того, их легко интерпретировать, потому что они основаны на четких математических принципах.

К недостаткам можно отнести то, что настройка параметров классических методов может быть трудоемкой задачей и требует экспертных знаний для достижения хороших результатов. Классические методы чувствительны к изменениям в условиях съемки. Их производительность может снижаться в сложных сценариях.

Нейронные сети с отобранными вручную признаками

Это гибридный метод, сочетающий преимущества нейронных сетей и участие экспертов в различных областях знаний. В этом методе эксперты вручную выбирают или создают определенные признаки из данных, которые затем подаются на вход нейронной сети для обучения и решения конкретных задач.

Нейронные сети с отобранными вручную признаками могут быть особенно полезны в ряде практических областей, где экспертное знание играет важную роль и имеется ограниченное количество данных. Например, в медицинской диагностике, финансовом анализе, обнаружении аномалий в сфере кибербезопасности и промышленных системах, в контроле качества за продукцией на производстве, в инженерных областях, геологических и геофизических исследованиях.

Применение каскадов Хаара

Каскады Хаара предоставляют высокую скорость обнаружения и могут использоваться для различных типов объектов: лиц, глаз, автомобилей и других. Этот метод стал популярным в области компьютерного зрения, благодаря своей эффективности и способности работать в реальном времени.

Библиотека OpenCV, например, предоставляет реализации каскадов Хаара для обнаружения таких объектов, как улыбки, автомобили, велосипеды на изображениях и в видеопотоке. Это одна из наиболее популярных библиотек для реализации систем компьютерного зрения. Другой аналогичный проект — Dlib. Он включает реализации такого типа классификаторов для задач распознавания лиц.

Преимущества метода

• Эксперты вносят свои знания о предметной области, выбирая или создавая наиболее информативные признаки для решения задачи, что помогает улучшить производительность модели.
• Снижается размерность данных и исключаются избыточные или неинформативные признаки, что сокращает вычислительную сложность.
• Модели, построенные на основе нейронных сетей с отобранными признаками, могут быть более интерпретируемыми, чем глубокие нейронные сети, так как признаки имеют четкое физическое или предметное значение.
• Отбор признаков может построить модель, требующую меньше размеченных данных для обучения, что особенно полезно в случаях с ограниченным объемом данных.

Недостатки метода

• Ограниченность отбора признаков только знаниями экспертов.
• Трудоемкость исследований и зависимость от экспертов.
• Неспособность моделей обучаться на новых данных.

Нейросетевые методы распознавания образов

Этот тип методов базируется на применении нейросетей различных типов, таких как сверточные сети (CNN), трансформеры (visual transformers), автоэнкодеры (autoencoders) и другие. Они используются для извлечения основных характеристик или признаков исходных образов и изображений, а также для классификации этих образов и решения задач оптимизации.

Нейросетевые методы обеспечивают высокую точность распознавания образов, особенно когда имеется доступ к большим объемам данных для обучения. Они могут быть адаптированы к различным задачам распознавания образов, таким как сегментация, классификация и детекция объектов. Нейросети способны автоматически извлекать сложные признаки из изображений, что делает их эффективными в распознавании объектов с разнообразными текстурными и геометрическими характеристиками.

Недостатками нейросетевых методов являются требование большого количества данных для обучения для достижения высокой точности, ограниченная доступность данных может стать препятствием. Также обучение и работа с нейросетями требуют значительных вычислительных ресурсов и специализированных аппаратных ускорителей. Неправильно подобранные данные могут привести к переобучению или низкой производительности нейросетей.

Анализ границ с нейросетевыми детекторами

Анализ границ с использованием нейросетевых детекторов, таких как HED (Holistically-nested edge detector), pidinet, dexinet и другие, представляет собой подход к распознаванию границ и контуров на изображениях при помощи глубоких нейронных сетей.

Нейросетевые детекторы границ позволяют добиться высокой точности в обнаружении границ на изображениях. Это особенно полезно в задачах, где точное определение контуров объектов критически важно.

Нейросети могут автоматически извлекать сложные граничные признаки, детали и текстурные характеристики с высокой детализацией, что трудно обнаружить классическими методами.

Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети (Convolutional neural network — CNN) — класс нейронных сетей, разработанный специально для анализа данных с пространственной структурой, таких как изображения и видео. Архитектура этого метода была предложена Яном Лекуном в 1988 году. CNN относится к технологиям глубокого обучения.

Преимущества сверточных нейросетей

• CNN обладают способностью достигать высокой точности в решении задач компьютерного зрения, включая классификацию изображений, сегментацию и детекцию объектов.
• Они способны к автоматическому извлечению признаков из входных данных. Это упрощает процесс обработки изображений и помогает избежать необходимости вручную создавать признаки.
• Архитектуры CNN могут быть адаптированы к различным задачам, начиная от распознавания лиц до анализа медицинских изображений.
• Существуют предобученные CNN модели, которые можно использовать в качестве базовой архитектуры и дообучать на конкретных данных.

Недостатки сверточных нейросетей

• Требовательность к вычислительным ресурсам.
• Необходимость большого объема данных.
• Сложны для интерпретации и объяснения.
• Некоторые модели могут иметь тенденцию к запоминанию данных обучения и не всегда обобщать хорошо на новые данные.

Трансформеры

Трансформеры представляют собой относительно новую архитектуру нейронных сетей, которая была разработана для обработки последовательных данных, таких как тексты и временные ряды. Ведут себя примерно как CNN, давая в ряде случаев лучшее решение. Они способны на выдающиеся результаты в различных задачах, но пока недостаточно освоены.

Преимущества трансформеров

• Параллелизация: они могут обрабатывать данные параллельно, что делает их эффективными в многопроцессорных системах.

Трансформеры и их применение

Трансформеры — это модели глубокого обучения, которые успешно применяются в различных областях, таких как обработка изображений, машинный перевод, извлечение информации и другие. Основным компонентом трансформеров является механизм внимания, который позволяет моделям концентрироваться на важных элементах входных данных, что улучшает их производительность.

Однако у трансформеров есть свои минусы. Во-первых, они требуют большого объема данных для обучения. Во-вторых, их решения могут быть сложными для объяснения. Настройка параметров и выбор архитектуры трансформеров может быть сложной задачей, требующей экспертных знаний.

Достоинства и недостатки нейросетевых методов

Одним из главных достоинств нейросетевых методов является то, что в работе с ними мало ручных настроек. Нейросети способны изучать сложные признаки, адаптироваться к разным задачам и использоваться в различных областях, таких как текст, звук, изображения и др. Это делает их универсальными.

Однако нейросетевые методы также имеют недостатки. Они требуют больших и специально собранных датасетов для обучения и могут быть требовательными к вычислительным ресурсам. Кроме того, эти методы могут быть сложными для интерпретации.

Как выбрать метод распознавания образов для конкретной задачи

При выборе метода распознавания образов для конкретной задачи необходимо учитывать следующие факторы:

• Вид задачи и тип данных, с которыми нужно работать.

Более подробно о применении этих методов на практике можно узнать [здесь](ссылка на статью).

Методы оценки профессиональных рисков

Профессиональные риски могут быть разделены на риски травмирования работника и риски получения им профессионального заболевания в зависимости от источника их возникновения.

При выборе метода оценки уровня профессиональных рисков следует учитывать следующие факторы:

• Цель оценки.
• Точность и достоверность метода.
• Возможность применения метода в конкретных условиях и для конкретных видов деятельности.

Важно отметить, что работодатель вправе разработать свой собственный метод оценки уровня профессиональных рисков, учитывая специфику своей деятельности.

Методы оценки профессионального риска

Согласно рекомендациям Минтруда, методы оценки профессионального риска сгруппированы следующим образом:

• Методы, основанные на анализе информации о производственной деятельности и условиях труда.
• Методы, основанные на измерении параметров производительности труда и физического состояния работника.
• Методы, основанные на оценке качества воздуха, воды, почвы и других сред производства и рабочей среды.
• Методы, основанные на проведении экспертизы, с использованием определенных критериев.

По каждой группировке приведены методы в таблицах ниже.

Методы оценки профессиональных рисков для предприятий малого и микро-бизнеса

Доступ к полной версии этой статьи доступен только платным пользователям бератора. Чтобы получить доступ, необходимо оформить заказ на бератор.

Как работает технология распознавания лиц

Технология распознавания лиц основана на анализе уникальных черт лица каждого человека. Специальное программное обеспечение анализирует эти черты и сопоставляет их с информацией в базе данных для идентификации человека.

Главным недостатком технологии распознавания лиц является ухудшение качества распознавания при различных условиях освещения и углах обзора.

Существует несколько подходов для создания алгоритма распознавания лиц.

Эмпирический подход

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.

Инвариантные признаки

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.

Детектирование с помощью шаблонов

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.

Обучение систем посредством тестовых изображений

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.

Принципы работы систем распознавания лиц

Технологически системы иногда могут сильно отличаться в плане распознавания лиц, но все они имеют примерно общие принципы работы.

Шаг 1: Обнаружение лица

Для начала камера обнаружит лицо человека, будь он один или находясь в толпе. Лицо лучше всего обнаруживается в тот момент, когда человек смотрит прямо в камеру, однако современные технологические достижения позволяют также обнаруживать лицо и в тех ситуациях, когда человек не смотрит прямо в камеру (конечно, в определенных пределах).

Шаг 2: Анализ лица

Затем снимается фотография лица и начинается его анализ. Большинство решений для распознавания лиц использует 2D-изображения вместо объемных 3D-изображений, поскольку они могут более просто сопоставлять 2D-фото с общедоступными фотографиями или фотографиями, имеющимися в базе данных.

Каждое лицо составлено из различимых ориентиров или узловых точек. Каждое человеческое лицо имеет 80 узловых точек. Программы для распознавания лиц анализируют узловые точки, такие как расстояние между вашими глазами или форма ваших скул.

Шаг 3: Конвертация изображения в данные

После этого анализ вашего лица превращается в математическую формулу. Ваши черты лица становятся числовым кодом. Такой числовой код называется отпечатком лица (faceprint). Подобно уникальной структуре отпечатка большого пальца, каждый человек имеет свой собственный отпечаток лица.

Шаг 4: Поиск совпадений

Далее ваш код сравнивается с базой данных отпечатков лиц. В этой базе данных имеются фотографии с идентификаторами, которые можно сравнивать. Технология определяет соответствия ваших точных данных тому, что представлено в базе данных. Результатом этого становится идентификация человека с предоставлением дополнительной информации (ФИО, адрес и т.п.).

Где используется распознавание лиц?

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

Хотя технологии распознавания лиц могут показаться чем-то футуристическим, тем не менее, они уже активно используются в самых разных направлениях. Вот несколько удивительных применений этой технологии.

1. Безопасность устройства: Некоторые приложения используют распознавание лиц для защиты ваших данных. Эти приложения требуют показать им ваше лицо, чтобы разблокировать ваш смартфон или получить доступ к личным данным.

2. Выявление генетических нарушений: Существуют специальные медицинские приложения, такие как Face2Gene и DeepGestalt, которые используют распознавание лиц для обнаружения генетических нарушений. Они анализируют лица и сравнивают их с базой данных лиц тех людей, у которых имеются различные нарушения.

3. Магазинная кража: Многие магазины оснащены системами распознавания лиц, которые выделяют людей в качестве угрозы, если они что-то крали в магазинах. Такая система может идентифицировать магазинного воришку и уведомить владельца магазина о его прошлых проделках, даже если такой вор никогда не бывал в данном магазине ранее. Хотя такая система может предоставлять значительные выгоды для владельцев магазинов, но часто эффективность таких систем ставится под сомнение. Если невиновный человек будет помечен в качестве вора, то это может повлиять на его жизнь.

Распознавание лиц: преимущества и применение

Введение

Распознавание лиц (FRT) – это технология, которая использует алгоритмы для идентификации и анализа лиц людей. В последние годы эта технология стала все более популярной и находит широкое применение в различных отраслях и сферах деятельности. В данной статье мы рассмотрим несколько примеров использования распознавания лиц и оценим его пользу и эффективность.

Применение технологии распознавания лиц

Покупка алкоголя

Некоторые продуктовые магазины и бары в Великобритании используют распознавание лиц, чтобы определить, достаточно ли лет покупателю, чтобы иметь право покупки алкоголя. Продуктовые магазины разрешают покупателям использовать систему самопроверки без необходимости в дополнительном сотруднике, проверяющим паспорта. Если система посчитает, что клиенту менее 25 лет, то он должен будет предъявить паспорт для проверки.

Безопасность в школах

Распознавание лиц начинают внедрять в школах. Одна школа в Швеции использует FRT для проверки посещаемости на уроках. Школы в США, особенно в Нью-Йорке, начинают тестировать использование технологий распознавания лиц в качестве системы раннего оповещения против угроз со стороны таких лиц, как сексуальные маньяки. Технология также может распознавать 10 видов оружия для предотвращения актов насилия в школах.

Использование в авиакомпаниях

Такие авиакомпании как Delta и JetBlue используют распознавание лиц для идентификации пассажиров. Биометрическое сканирование лица является необязательным, но позволяет пассажирам использовать свои лица в качестве билета, экономя время и сокращая затраты на проверку билетов.

Приложения, которые вас старят

Была ли ваша лента новостей в социальных сетях заполнена пожилыми лицами людей в последнее время? Возрастной фильтр FaceApp, который использует распознавание лиц для старения вашего лица, набрал обороты в мире социальных сетей. К сожалению, существуют опасения, что собираемые им данные о лицах не защищены на должном уровне.

Новости по теме Системы распознавания лиц (в России)

МИСИС, ВШЭ и Сбер создали технологию, которая в 30 раз быстрее других распознает лица на видео. Об этом разработке стало известно 8 декабря 2023 года. Подробнее здесь.

В России начался бум решений по лицевой биометрии

Компания RecFaces, занимающаяся разработкой биометрических решений для бизнеса, 29 апреля 2022 года сообщила о выявлении тенденции, набирающей обороты на российском рынке. Аналитики компании обнаружили, что в России начал стремительно расти спрос на решения лицевой биометрии, причем максимальный интерес к данным программным продуктам наблюдается в таких отраслях, как финансовая сфера, промышленность и коммерческая недвижимость. Эксперты RecFaces зафиксировали, что рост спроса на решения по распознаванию лиц только за первые две декады апреля 2022 года составил более 80% по сравнению с апрелем 2021 года. Для анализа были использованы данные клиентов RecFaces.

По данным Json and Partners Consulting объем мирового рынка биометрических услуг вырастет до $40 млрд к 2022 году, а в России он оценивается более чем в $300 млн. Российские разработчики создали программные продукты для биометрической идентификации личности в финансовой сфере, транспортной инфраструктуре и других отраслях. Биометрическая идентификация решает ряд отраслевых задач в области физической безопасности, позволяет выявлять нежелательных посетителей и снизить риски появления инцидентов.

На фоне увеличивающейся политической напряженности в мире в апреле 2022 года потребность в повышении уровня безопасности в офисах и предприятиях значительно возросла. Однако рост количества запросов не связан только с безопасностью, также значительно выросло количество запросов на работу с клиентами и повышение удобства обслуживания, особенно в финансовом секторе. Компания RecFaces проанализировала динамику прироста клиентов из разных отраслей в апреле 2022 года и выявила, что число клиентов из финансовой отрасли увеличилось на 120%. Зафиксированы впечатляющие показатели и в других отраслях. Количество клиентов в производственных компаниях выросло на 60%. В сфере коммерческой недвижимости значительно увеличился спрос на биометрические решения, и число клиентов среди инновационных офисов класса А+ выросло на 70% — это рекордный показатель для этого сектора.

Россия является одним из лидеров мирового рынка лицевой биометрии. Российский рынок активно переходит от разовых внедрений и государственных проектов к системам лицевой биометрии, становясь повсеместной и широко распространенной технологией. Корпоративный сектор постоянно увеличивает количество внедрений, и в ближайшее время он значительно обгонит государственный сегмент по объему внедрений.

Внедрение системы распознавания лиц в российских банках

23 ноября 2020 года стало известно о внедрении систем распознавания лиц на входе в российские банковские отделения. Одним из первых это сделал Альфа-банк, который установил такую технологию в четырех офисах. В ближайшие годы кредитная организация планирует запустить систему в более чем 300 филиалах.

Судебное разрешение на применение систем распознавания лиц в России

В ноябре 2019 года Савеловский районный суд Москвы отклонил иск Алены Поповой, жительницы столицы, касающийся применения системы распознавания лиц в камерах наблюдения. Суд пришел к выводу, что слежка не является вмешательством в частную жизнь граждан.

Внедрение системы распознавания лиц в российских фитнес-клубах

8 ноября 2019 года АНО Национальное фитнес соединение объявило о начале внедрения технологии распознавания лиц в фитнес-клубах. Сервис разработан компанией NtechLab на основе собственного алгоритма FindFace.

Система распознавания лиц в банкоматах от Ростелекома

8 ноября 2019 года стало известно о появлении банкоматов с функцией распознавания лиц в России. Технология создается Ростелекомом, который является оператором Единой биометрической системы (ЕБС) и планирует использовать ее в новом проекте.

Система распознавания лиц для изучения привычек клиентов в российских кофейнях

В российских кофейнях была внедрена система распознавания лиц для изучения привычек клиентов. Это позволяет улучшить обслуживание и адаптировать предложения под потребности клиентов.

Запуск системы распознавания лиц для оплаты проезда в московском метро

11 сентября 2019 года стало известно о запуске системы распознавания лиц для оплаты проезда на станции Сухаревская московского метрополитена. Эта новая технология позволит пассажирам проходить через турникеты без необходимости использования билетов или транспортных карт.

Москва установит систему распознавания лиц участников протестных акций

В начале сентября 2019 года стало известно о контракте на сумму 260 млн рублей, который Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) заключил с компанией Ситроникс для технического сопровождения массовых мероприятий. Одной из задач проекта является создание системы распознавания лиц участников протестных акций. Эта система будет использоваться для идентификации лиц потенциально опасных личностей и поможет в предотвращении нарушений общественного порядка.

Сколько подозреваемых помогла задержать система распознавания лиц в Москве

27 июня 2019 года стали известны результаты тестовой работы системы распознавания лиц в Москве. С помощью 1000 умных камер, установленных снаружи подъездов жилых домов, было задержано 90 человек. Благодаря этой системе удалось оперативно идентифицировать подозреваемых и помочь полиции в раскрытии различных преступлений.

Полиция в России начинает использовать камеры с распознаванием лиц

22 мая 2019 года стало известно, что полиция в России начала использовать носимые камеры с функцией распознавания лиц. Эти устройства, разработанные компанией NtechLab, позволяют правоохранительным органам оперативно распознавать лица подозреваемых и улучшить процесс задержания преступников.

Таким образом, системы распознавания лиц становятся все более распространенными в России, применяясь не только для обеспечения безопасности горожан, но и для оптимизации таких областей, как общественный транспорт и правоохранительная деятельность. Эти технологии приносят значительную пользу и помогают делать нашу жизнь безопаснее и комфортнее.