Распознавание лица — как компьютер учится узнавать нас в толпе

Вас когда-нибудь поражало, как ваш мозг с первого взгляда узнаёт знакомое лицо в суете людей? А теперь представьте, что эту магию пытается повторить... компьютер! В этой статье мы разложим по полочкам, как работает система распознавания лиц, зачем она нужна и где уже помогает нам каждый день. И да, здесь будет всё с шутками и без занудства, чтобы даже школьнику было понятно.

Что такое распознавание лица и зачем оно нужно

Распознавание лица — это технология, которая позволяет компьютеру (или камере) определить, кто именно изображён на фото или видео. Представьте, что у компьютера есть суперспособность: он видит лицо и мгновенно «подбирает ключ» из своей базы, чтобы узнать, кто перед ним — друг, знаменитость или подозрительный тип.

Зачем это нужно?

• Открыть телефон одним взглядом — проще, чем вспоминать пароль!
• Найти друзей на сотнях фото в соцсетях (вспомните, как Instagram сам предлагает отметить знакомых).
• Обеспечить безопасность — полиция ищет преступников, а аэропорты контролируют пассажиров.
• Улучшить сервис в магазинах и банках.
• Следить за посещаемостью в школах и офисах.
• Помогать в медицине — например, распознавать генетические заболевания по лицу.

Звучит как из фантастики? А нет, всё уже вокруг нас!

Как работает система распознавания лица — от фото до результата

Давайте посмотрим, что происходит, когда камера «смотрит» на лицо.

1. Поиск лица на изображении

Камера или система берёт изображение (например, фото с камеры видеонаблюдения). Первое задание — найти на этом изображении лицо, а не стену или книгу.

Тут на помощь приходят детекторы лиц, которые умеют искать черты, характерные для лица: глаза, нос, рот. Самым известным классическим методом стали Хаар-признаки — прямоугольники разного цвета, которые «примеряются» к разным частям лица, сравнивая светлые и тёмные области. Но в современном мире Хаар-признаки — это скорее музейный экспонат, уступающий место нейросетям.

2. Выровнять лицо

Найденное лицо — как кусочек пазла. Его нужно повернуть, подогнать по размеру и выровнять так, чтобы глаза, нос и рот всегда были на одних и тех же местах на изображении. Это помогает системе работать одинаково хорошо, даже если человек наклоняет голову или смотрит вбок.

Здесь уже включается первая нейросеть — сеть-выравниватель (aligner), которая находит ключевые точки на лице (часто 7 и более), обводит контуры, и подгоняет фото под стандарт.

3. Получение вектора признаков лица

Дальше вступает в игру вторая нейросеть — распознаватель. Она берёт выровненное лицо и преобразует его в числовой вектор — набор чисел фиксированной длины, например, 512 значений. Этот вектор — как отпечаток пальца для лица: у каждого он уникален.

Почему это круто? Если два лица похожи, их векторы будут близки по значению. Если разные — векторы будут далеко друг от друга.

Пример с Моникой Беллуччи и Хью Джекманом

• Вектор лица Моники сильно отличается от вектора Хью.
• Но два разных фото Хью имеют похожие векторы.

Система измеряет расстояние между этими векторами и решает: это один и тот же человек или нет.

Немного истории: как технологии распознавания лица выросли из пещеры

Первая попытка обучить машину узнавать лица появилась ещё в 1960-х годах у профессора Вуди Бледсо. Тогда система анализировала 46 точек на лице и могла сравнивать лица в разных ракурсах, справляясь в 100 раз быстрее человека. С тех пор технологии развивались как на дрожжах: от линейной алгебры и методов Eigenfaces в 1980-90-х до нейросетей, которые сейчас достигают точности почти 100%.

Крупные компании, как Google с FaceNet и Facebook с DeepFace, подняли точность распознавания лиц до 99%+. Нейросети теперь учатся на миллионах лиц и узнают даже те, что не были в базе!

Где и как используется распознавание лица

Безопасность и правоохранительные органы

• Поиск преступников и подозреваемых.
• Обеспечение порядка на массовых мероприятиях.
• Контроль доступа на объекты.

Медицина

• Мониторинг состояния пациентов.
• Выявление генетических заболеваний по лицу.

Ретейл и банки

• Борьба с мошенничеством.
• Оплата товаров по лицу (да, в некоторых KFC уже можно платить взглядом).
• Онлайн-банкинг через биометрию.

Образование

• Контроль посещаемости и предотвращение списывания на онлайн-экзаменах.

Автомобили

• Распознавание водителя для настройки сидений и защиты машины.

Взгляд изнутри: Face ID и как смартфон «видит» лицо

Apple сделала популярной технологию Face ID, которая идёт дальше плоских фото. Камера TrueDepth посылает инфракрасные точки на лицо и строит трёхмерную модель. Это позволяет распознавать владельца даже в темноте и если у него изменилась внешность — например, выросла борода.

Все данные лица надёжно хранятся в защищённом модуле iPhone — чтобы хакерам было не по зубам.

Технологические тонкости — 2D против 3D и даже тепловизор

• 2D-распознавание — основывается на обычных фото. Простой и распространённый метод, но уязвим к освещению и углам.

• 3D-распознавание — строит трёхмерную модель лица, что повышает точность. Однако требует дорогого оборудования и пока не идеально.

• Тепловизионное распознавание — перспективное направление, способное распознавать лица в темноте и сквозь маски, но пока в экспериментальной стадии.

Проблемы и вызовы — когда технологии встречаются с реальностью

Как и любая крутая технология, распознавание лиц не без греха.

• Ошибки распознавания. В 2018 году система Amazon ошибочно признала 28 членов Конгресса США преступниками. А в Москве человека по ошибке задержали из-за неверной идентификации.

• Приватность и согласие. Часто фото для обучения нейросетей берутся без разрешения людей, что вызывает споры и даже запреты.

• Дискриминация. Алгоритмы хуже распознают лица людей с темной кожей и женщин, потому что датасеты изначально содержат в основном фото светлокожих мужчин.

• Манипуляции и злоупотребления. В руках властей распознавание лиц может превратиться в инструмент тотального контроля. Китай — яркий пример социальной антиутопии с миллионами камер и системой социального рейтинга.

Можно ли обмануть распознавание лиц?

Если вы думаете, что достаточно надеть маску или нарисовать узоры — не так просто!

• В 2017 году учёные создали макияж, который мешал нейросети узнавать лицо.
• Во время протестов в Лондоне люди использовали цветные патчи, чтобы сбить камеры с толку.
• Вьетнамцы обманули Face ID с помощью 3D-маски и силикона.

Но современные алгоритмы постоянно учатся и улучшаются — и скрыться от них становится всё сложнее.

Заключение: будущее за распознаванием лиц — быстро, удобно, но с оговорками

Технология распознавания лиц уже плотно вошла в нашу жизнь: в смартфоны, камеры безопасности, банки и магазины. В ближайшие 15–20 лет мы перейдём на биометрические паспорта и повсеместное использование лиц для идентификации.

Но с этим приходит и потеря приватности — ведь каждый наш шаг может фиксироваться и анализироваться. Так что вопрос не в том, будет ли распознавание лиц повсюду, а в том, как мы будем с этим жить и как регулировать использование технологии.

Таблица сравнения основных технологий распознавания лиц

Распознавание лиц — это про нас самих. Кто мы, как нас видят машины и как сохранить право быть незамеченными, если захочется. Будьте на чеку, но не пугайтесь — будущее уже здесь, и оно смотрит вам в лицо!