Insonning shaxsiyatini biometrik tanib olishning bir qancha usullari mavjud. Barmoq izini aniqlashdan tortib irisni skanerlashgacha bo’lgan ko’plab usullar mavjud. Insonni yuz profili bo’yicha tanib olish texnikasi ham uzoq vaqtdan beri ma’lum. O’tgan asrning oltmishinchi yillarida bu sohada birinchi kompyuter ishlanmalari paydo bo’ldi. Ammo o’sha paytda kompyuter tizimlari juda katta va katta maydonlarni egallaganligi sababli ular hech qanday amaliy maqsadni olmagan. Yuqori quvvatli kompyuterlarning paydo bo’lishi va ko’pincha hisoblash vazifalarini klaster taqsimlash, shuningdek, sun’iy intellekt dasturlarini amaliy qo’llash bilan hamma narsa o’zgardi.
Masofaviy identifikatsiya haqida juda ko’p turli xil fikrlar mavjud. Kimdir shaxsiy hayotga tajovuz qilishdan va firibgarlikdan qo’rqadi, kimdir, aksincha, xalq ommasi orasida xavfli jinoyatchilarni aniqlash imkoniyatidan xursand. Bularning barchasi qonunchilikni qayta ko’rib chiqish va doimiy o’zgartirishlarni talab qiladi. Ammo keling, ijobiy va salbiy tomonlarini qoldirib, eng ilg’or texnologiyalar va tanib olish algoritmlari va to’g’ridan-to’g’ri bunday echimlarni amalga oshirish haqida gapiraylik. Asosiy urg’u zamonaviy texnologiyalarga qaratiladi va keling, ushbu sohadagi tayyor echimlarni biroz ko’rib chiqaylik.
Yuzni aniqlash tizimlarini texnik joriy etish
Inson yuzini tanib olish komplekslarini yaratishning uchta asosiy usuli mavjud.
– Shaxsiy kompyuterda videokameradan olingan ma’lumotlarni bevosita mahalliy nazorat qilish va qayta ishlash. Bunday tizimlar nazorat punktlari va terminallarda qo’llaniladi, ularning maqsadi fuqarolar oqimini nazorat qilishdir. Misol uchun, bunday oddiy komplekslar kirish tizimi o’rniga korxonaning nazorat punktlarida qo’llaniladi. Bu juda qulay, chunki ma’lumotlar to’g’ridan-to’g’ri vaqt jadvaliga o’tadi. Ushbu amalga oshirish mahalliy bo’lib, mahalliy nazoratdan boshqa maqsadlarni ko’zlamaydi.
-IP kameralardan uzatiladigan ma’lumotlarni masofadan qayta ishlash. Amalga oshirish tegishli dasturiy ta’minot o’rnatilgan serverda video oqimini qayta ishlashni ta’minlaydi.
-Axborotni bevosita videokameralarda qayta ishlash. Qayta ishlangan metadata deyarli sof shaklda serverga uzatiladi. Odatda kamera-server to’plamida o’rnatilgan aniqlash funksiyalariga ega (mijoz-server) maxsus kameralar uchun maxsus ishlab chiqilgan dasturiy ta’minot mavjud. Ushbu usulning kamchiliklari bunday video kameralar uchun ancha yuqori narx hisoblanadi. Ammo o’zaro ta’sir serverida tejash imkoniyati mavjud, chunki identifikatsiyalash ishlarining bir qismi kameraga o’rnatilgan dasturiy ta’minot tomonidan amalga oshiriladi, bu odatda apparat va dasturiy ta’minotni amalga oshirish gibrididir.
Yuzni tanishni amalga oshirish amaliyoti
2D – yuzni aniqlash
Bugungi kunda eng keng tarqalgan dasturiy ta’minot ikki o’lchovli tasvir tahliliga asoslangan. Dunyoda ishlab chiqarilgan mahsulotlarning aksariyati aynan 2D texnologiyasini qo’llab-quvvatlaydi. Muayyan dasturiy ta’minot yordamida 2D tasvirlar 3D ga aylantiriladi va 3D tasvirlar uchun taqdim etilgan usullar yordamida qayta ishlanadi. Lekin hammasi joyida.
2D tanib olishning tarqalishiga dunyoda allaqachon ishlab chiqilgan va ma’lum bir tuzilmani qo’llab-quvvatlaydigan, yaxshi hujjatlashtirilgan va foydalanishga deyarli tayyor bo’lgan ulkan ma’lumotlar bazalarining mavjudligi yordam beradi. Shuningdek, ma’lumotlar bazalari doimiy ravishda yangilanadi va ulardan namuna olish algoritmlari takomillashtiriladi. Yuz tasviri ma’lumotlar bazalarining ommaviy va tijorat ilovalari mavjud.
3D – yuzni aniqlash
Bunday tanib olish kamroq xatolik darajasini o’z ichiga oladi, lekin uni amalga oshirish bir necha marta qiyinroq. Tahlil qilish uchun 3D niqoblarni olish ancha qiyin. Muvaffaqiyatli yuzni skanerlash turli burchak va pozitsiyalardan kuzatuv nuqtalari bo’lgan uskunani talab qiladi. Ya’ni, 3D-da tanib olish aniqligining yuqori foizi ortida uskunaning yuqori narxi yotadi. Yuqorida aytib o’tilganidek, eng oson yo’li tegishli dasturiy ta’minot yordamida 2D tasvirlarni 3D ga aylantirishdir.
Teri tuzilishi bo’yicha inson yuzini aniqlash
Bugungi kunda videokamera matritsalari takomillashtirilmoqda va yuqori aniqlikdagi tasvirlar allaqachon shunday rezolyutsiyada tahlil qilish uchun mos bo’lib, terining teshiklari va epidermis tuzilishi bo’yicha tahlil qilish mumkin. Shuningdek, insonning turli xil individual xususiyatlari, masalan, teridagi sochlarning rangi, ularning uzunligi va qalinligi. Yana bir soha teri yuzasini o’zgartirishni o’z ichiga oladi, masalan, ko’z atrofidagi ajinlar va burmalar. Yuqori aniqlikdagi fotosuratda epidermis tahliliga ko’ra, egizaklarning yuzlarini tanib olish yaxshi amalga oshirilgan, bu faqat 2D va 3D texnologiyalaridan foydalanganda aniq ta’rif bermaydi. Garchi eng yaxshi natija ushbu usullarni birgalikda ishlatadigan texnikadan kelib chiqadi.
Termal yuzni aniqlash
Juda istiqbolli texnologiya, ammo hozir faqat amalga oshirish prototiplari mavjud. Muxtasar qilib aytganda, yalang’och tananing (yuzning) ma’lum joylari tashqi muhitga juda aniq issiqlik beradi, bu qon tomirlarining terining yuzasiga joylashishi bilan bog’liq. Va turli xil termal nurlanishga ega bo’lgan turli hududlarni bir-biri bilan osongina solishtirish mumkin, bu identifikatsiyalash sifati bo’ladi. Bunday tahlil bilan tashqi ko’rinishni o’zgartirish usullari bilan yashirish (soch turmagi, tepa elementlari, bo’yanish, ko’zoynak va aksessuarlarni o’zgartirish) unchalik samarali emas. Ammo aytib o’tilganidek, texnologiya hali sanoat miqyosida joriy etilmagan.
Yuzni aniqlash dasturi va algoritmlari
Dasturiy ta’minotda bir nechta muhim o’lchovlar yoki ko’rsatkichlar qabul qilinadi. FRR parametri noto’g’ri ishlamay qolish darajasidir. Bu shuni anglatadiki, dasturiy ta’minot tizimda ro’yxatdan o’tgan shaxsning haqiqiyligini aniqlay olmadi. Ya’ni, ma’lumotlar bazasida ma’lumotlar bor, lekin negadir taqqoslash o’tmadi. Dekodlashdagi parametr False Reject Rate kabi eshitiladi.
Keyingi muhim FAR ko’rsatkichi noto’g’ri tasdiqlar darajasidir. Ya’ni, tavsifdan ko’rinib turibdiki, ma’lum bir shaxsning shaxsiyati ma’lumotlar bazasiga kiritilmaydi va tizim negadir yozuv mavjudligini tasdiqlaydi. Parametr «False Acceptance Rate» degan ma’noni anglatadi.
Ushbu parametrlar identifikatsiyalashning asosiy printsipida yagona emas va dastlabki kirish sifatida xizmat qiladi va tanib olish dasturining sozlamalariga qarab sezilarli darajada keskinlashishi yoki xiralashishi mumkin. Bu ko’rsatkichlar bir-biriga qarama-qarshidir, masalan, bir parametr pasayganda, ikkinchisi ortadi va aksincha.
Tanib olish algoritmlarini ishlab chiquvchilar juda ko’p, hatto samaradorlik nuqtai nazaridan ma’lum bir reyting mavjud, bu erda har bir kompaniya tegishli o’rinni egallaydi va o’z algoritmini yaxshilashga harakat qiladi. Institutlar algoritmlarni sinovdan o’tkazish bilan shug’ullanadi. Masalan, NIST AQSh Milliy Texnologiya Standartlari Institutidir. Algoritmlarga o’zgartirishlar kiritishda har qanday ishlab chiquvchi kompaniya sinovdan yangi usulda o’tishi mumkin, eng yaxshi ishlab chiquvchilardagi o’rnini ko’taradi yoki pasaytiradi.
Ushbu bozorning bir nechta etakchi vakillari bor, ularning barchasi dasturiy ta’minot ishida o’z metodologiyasi va nuanslariga ega, ammo ular bir narsa bilan shug’ullanadilar – ular tan olinishni yaxshi ko’radilar. Reytingning barcha ishtirokchilari, birinchi navbatda, tijorat yo’nalishi bo’lganligi sababli, ularning usullari va algoritmlarini hamma ko’rishi uchun joylashtirish axloqiy emas. Qiziqqan har bir kishi uchun ma’lumot tarmoqda osongina qidiriladi, chunki sizib chiqishlar sodir bo’ladi va ularning xavfsizlik xizmatlariga ega korporatsiyalar bundan mustasno emas. Bu erda eng istiqbolli va taniqli algoritmlar:
• megvii-000 (China);
• visionlabs-003 (Rossiya);
• morfo-002 (Frantsiya);
• ntechlab-003 (Rossiya);
• cogent-000 (USA).
Mana, ushbu sohadagi beshta etakchi algoritmlar, ammo yuqorida aytib o’tilganidek, ularning etarli soni mavjud va, albatta, butunlay ochiq echimlar mavjud va ular tegishli ochiq kodli litsenziyalar ostida chiqariladi. Yuzni tanib olish uchun tayyor uskunalarni ishlab chiqaruvchilar samaradorlik reytinglarida ko’rsatilmagan, chunki chunki bu faqat algoritmlar va ba’zan hatto dasturiy ta’minot qobig’isiz ham. Va tayyor uskunaga joriy etish boshqa ishlab chiqaruvchilar tomonidan mualliflardan foydalanish huquqi uchun zarur litsenziyalarni sotib olgan holda amalga oshiriladi.
Yuzni aniqlash uchun dasturiy ta’minot va modul ishlab chiqaruvchilari
Bu erda biz ushbu bozor segmentida sezilarli natijalarga erishgan ishlab chiqaruvchilarni ko’rib chiqamiz va ularning uskunalari haqiqatan ham iste’molchilar tomonidan qabul qilingan. Keling, rus o’yinchilaridan boshlaylik, nomlar ularning Internetdagi vakillariga havolalar:
• ISS – Rossiya, SecurOS® Face Software Developer
• Sigur – Rossiya ko‘p jihatdan yetakchi ishlab chiquvchi hisoblanadi;
• ITV – Rossiya, Intellect dasturi;
• Macroscop – Rossiya, Macroscop Basic dasturi.
Har bir kompaniya o’z dasturiy ta’minoti va kirishni boshqarish tizimini taklif qiladi. Foydalanish shartlarini ularning veb-saytlarida topish mumkin.
Taniqli yuzlarning ma’lumotlar bazalari
Ma’lumotlar bazalari yuzni aniqlash tizimlari uchun kerak. Ular, albatta, davlat segmentida ham, tijorat segmentida ham mavjud. Markazlashtirilgan ma’lumotlar bazalarining yo’qligi identifikatsiya komplekslarini rivojlantirishning umumiy tendentsiyasiga to’sqinlik qiladi.
Davlat ma’lumotlar bazalari:
Davlat monopoliyasi o’z fuqarolari to’g’risidagi ma’lumotlarni qonuniy ravishda to’plash imkonini beradi. Bular pasport idoralari, haydovchilik guvohnomasini ro’yxatdan o’tkazish ma’lumotlari va boshqa narsalar doimo fotosuratlarni o’z ichiga oladi. Fuqarolarning mamlakatga kirishi va chiqishi uchun ham qonun hujjatlarida fotofiksatsiya zarur. Hukumat ma’lumotlar bazalariga kirish, qoida tariqasida, to’lanadi, lekin hatto yopiq davlat idoralaridan ham sizib chiqishlar mavjud bo’lganligi sababli, ulardan foydalanish uchun maxsus muammolar yo’q. Bu erda yana bir qiyinchilik paydo bo’ladi – bu baza o’g’irlangan mamlakat hududida dasturiy ta’minot va uskunalarning qonuniy ishlashining mumkin emasligi. Ro’yxatdan o’tish paytida sertifikatlash rad etilishi oddiy.
Tijorat ma’lumotlar bazalari:
Bunday asoslar foydalanish nuqtai nazaridan eng qulaydir, lekin ko’pincha maxsus ishlov berishni talab qiladi. Chunki ulardagi ma’lumotlar har doim ham ishonchli emas. Masalan, eng katta ijtimoiy tarmoq Vkontakte juda katta ma’lumotlar bazasiga ega. Ammo akkaunt va akkauntning fotosurati o’rtasidagi bog’lanishning ishonchliligi ulushi davlat ma’lumotlar bazalariga qaraganda ancha past.
Har qanday ma’lumotlar bazalaridan foydalanish uchun siz ideal ma’lumotlar bazalari yo’qligini tushunishingiz kerak va eng yaxshi tan olinishi uchun quyidagi ko’rsatkichlar kerak:
• Suratdagi piksellar soni;
• kontrast va yuz detallarini chizish;
• yuzning asosiy qismi joylashgan fon;
• yoritish;
• Yuzda interferensiya qiluvchi detallarning yo‘qligi va h.k.
Yuzni aniqlash tizimlarini qo’llash sohalari
Kirish nazorati tizimlari
Muvaffaqiyatsizliklarning eng past foizi ACSda. Masalan, ish vaqti va kirishni kuzatish va hisobga olish qurilmalari eng maqbul tanib olish rejimini ta’minlaydigan tarzda o’rnatiladi. Bunga to’g’ri yoritish, sinovdan o’tayotgan shaxsning pozitsiyasi, fon va eng yaxshi natijaga erishish uchun boshqa shartlar kiradi. Muhim omil – bu tekshirilayotgan shaxs tomonidan barcha talablarning bajarilishi, chunki uning manfaatlariga ko’ra, soat yoki nazorat punktidan osongina o’tish.
Shahar va transportda yuzni aniqlash tizimlari
Identifikatsiya tizimlarining asosiy maqsadlari
• bedarak yo‘qolganlarni qidirish;
• Qidiruvda bo’lgan jinoyatchilarni qidirish;
• Yaxshiroq xizmat ko’rsatish uchun odamlarning demografik ma’lumotlarini olish;
• Odamlarning qoniqishini yuzlaridan o’lchash;
• Jamoat transportidan foydalanadigan yo’lovchilar sonini hisoblash.
Ushbu qo’llash sohasi o’zining afzalliklari va kamchiliklariga ega. Masalan, ish dasturlariga kunning vaqti, ob-havo sharoiti bo’yicha o’zgartirishlarni hisobga olgan holda o’zgartirishlar kiritish kerak, harakatlanuvchi transport vositalarida esa harakat va tebranishning notekisligini hisobga olish kerak. Plyus – kutilmagan omil deb ataladigan narsa. Bu jinoyatchining kundalik hayotida hech qanday niqob kiymaydigan narsadir. Megapolislarda o’rnatilgan ko’p sonli kameralar ham ortiqcha.
Parijdagi statistik ma’lumotlarga ko’ra, o’rtacha o’tkinchi kuniga kamida uch yuz marta kamera ob’ektiviga tushadi. Bitta infratuzilmaga ulangan kameralar odamni uning kundalik harakati yo’nalishi bo’yicha aniq kuzatishi mumkin. Shuningdek, ma’lum bir algoritm bo’yicha ishlov berishda, shahar atrofidagi odamning kelajakdagi harakatlarini taxmin qilish mumkin.
Har yili yuzni tanib olish tizimlari qo’llaniladigan ko’proq sanoat va korxonalar mavjud. Quyida foizlar jadvali va tanib olish tizimlaridan foydalanish prognozi keltirilgan.
Купить камеры Face ID Вы можете в нашем магазине
