ЖУРНАЛ СТА №2/2020

СТА 2/2020 ОБЗОР/ТЕХНОЛОГИИ К АК РАБОТАЮТ МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦА Распознавание лица – это процесс идентификации или проверки лично- сти человека по его лицу. В основе ме- тода лежат следующие технологии: за- хват лица, анализ и сравнение модели по основным характерным точкам лица человека. На сегодняшний день он считается самым естественным из всех биометри- ческих измерений. Метод раскладывается на следующие основные этапы. 1. Обнаружение лица – анализ видеопо- тока или изображения для выявления человеческих лиц. 2. Захват лица – преобразование анало- говой информации (лица) в набор цифровых данных на основе алгорит- мов определения и оцифровки харак- терных черт лица человека. 3. Сопоставление лиц – автоматическая проверка принадлежности двух лиц (первого – выявленного при обнару- жении, второго – хранящегося в базе данных) одному и тому же человеку. Д АННЫЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ И ПРОВЕРКИ Биометрическая технология приме- няется для идентификации и аутенти- фикации человека с использованием данных, уникальных и специфических для этого человека. Прежде чем идти дальше, давайте определимся с терми- нами «идентификация» и «аутентифи- кация». Идентификация отвечает на вопрос: «Кто вы?» Аутентификация отвечает на вопрос: «Вы действительно тот, кем себя назы- ваете?» Далее приведём несколько примеров этапов реализации технологий распо- знавания лиц. 1. В случае анализа биометрических данных лица 2D- или 3D-камера за- хватывает и фиксирует изображение лица. Затем проводится преобразова- ние аналоговых данных захваченного изображения с применением алго- ритма преобразования в цифровые данные для последующего сравнения с оцифрованными шаблонами изоб- ражений, хранящихся в базе данных. 2. Автоматизированные системы позво- ляют проводить идентификацию или проверку личности людей всего за не- сколько секунд на основе оцифро- ванных шаблонов их характерных черт лица, таких как расстояние меж- ду глазами, переносица, контур губ, ушей, подбородка и т.п. 3. Распознавание лиц может проводить- ся среди толпы в динамичных и не- стабильных условиях. Примером это- го могут служить показатели, полу- ченные благодаря системе идентифи- кации лиц в реальном времени (LFIS) Gemalto, алгоритмы которой основа- ны на многолетнем опыте в области биометрических технологий. 4. Владельцы iPhone X уже знакомы с технологией распознавания лиц. Тем не менее биометрическое решение Face ID, разработанное Apple, было подвергнуто резкой критике в Китае в конце 2017 года из-за его неспособ- ности провести различие между неко- торыми лицами китайских граждан. Основные тенденции развития технологии распознавания лиц Дмитрий Швецов В статье рассмотрены мировые тенденции развития технологии распознавания лиц, которые формируют ландшафт рынка биометрии в 2020 году. В обзоре приведён перечень лучших технологий и провайдеров распознавания лиц, описано влияние искусственного интеллекта на методы идентификации, сделан обзор рынков и доминирующих сценариев использования технологий в 2019–2024 годах. Лучшие инструменты распознавания лиц разработаны и внедрены в Китае, Индии, США, ЕС, Великобритании, Бразилии, России. Представлены современные требования к системам безопасности и к соблюдению конфиденциальности биометрических данных, рассмотрены уязвимости технологий распознавания лиц для взлома и переход к гибридным решениям. 6 www.cta.ru