Sisu
- Mida peate teadma näotuvastustehnoloogia kohta
- Kas on võimalik näotuvastuse algoritmi petta
- Mis on näotuvastuse eesmärk?
Riigi jaoks on näotuvastus turvasüsteemi oluline osa. Ajakirjanike jaoks on see kas imerohi või maailma vandenõu vahend. Ettevõtluse jaoks – tööriist.
Mida peate teadma näotuvastustehnoloogia kohta
Kasutajad puutuvad näotuvastustehnoloogiaga sagedamini kokku omaenda nutitelefonides, kus seadme avamiseks kasutatakse biomeetrilist tuvastamist ja andmetele pääseb juurde vaid omanik. 3D-kaamera osaleb tingimata tuvastusprotsessis, nii et vidina fotoga on võimatu petta.
Näo tuvastamine toimub ka reaalajas ja reaalsetes tingimustes: sel juhul on see lahutamatult seotud videovalvesüsteemidega, kus näod on sõna otseses mõttes kaaperdatud kaamerate jäädvustatud videovoost.
Kujutage ette kvaliteetset kaasaegset CCTV kaamerat, mis on paigutatud inimese keskmisest kõrgemale ja hästi valgustatud kohta. Tema ees möödub iga päev umbes sama arv umbes samu inimesi. Nad ei liigu eriti kiiresti.
Videot saab salvestada pilvearhiivis. Kaameraga on ühendatud analüütiline moodul: algoritmide (tehisintellekt, närvivõrgud) ja kasutajaliidese keeruline kombinatsioon. Moodul “kisub” nägusid videovoogu, määrab soo ja vanuse ning sisestab andmed andmebaasi.
Järk-järgult muutuvad pildid suuremaks. Süsteem jätab kõik tuvastatud näod automaatselt meelde ja salvestab need arhiivi ning kasutaja näitab loal täiendavaid andmeid: nimi, asukoht, olek, muud märgid (“VIP-külaline” või “varas”). Saate üles laadida vajaliku inimese foto ja moodul leiab arhiivist kõik selle inimese avastused.
Niipea, kui märgiga inimene möödub taas kaamera ees, registreerib süsteem selle kui olulise sündmuse ja saadab huvitatud kasutajatele tõuketeate.
Kas on võimalik näotuvastuse algoritmi petta
Sellest hoolimata on sellele küsimusele keeruline ühemõtteliselt vastata, kuna pole olemas ühte ideaalset näotuvastuse algoritmi. Suured klaasid, liimitud habe, kork, suur liikumiskiirus, spetsiaalne meik (näiteks “võre”, lained, ringid ja pulgad). – See kõik võib algoritmi segadusse ajada. Eriti tervikuna, sest tunnustamiseks piisab 70% avatud näost.
Vaatamata ilmnenud vigadele ületab masinatuvastuse täpsus sageli juba selle, millega inimesed oma näo määravad. Hiinas on juba loodud süsteem, mis suudab leida 1,3 miljardi teise elaniku seast konkreetse inimese 3 sekundiga täpsusega 90%.
Mis on näotuvastuse eesmärk?
Paljud ettevõtted pakuvad nende probleemide kvaliteetse lahenduse jaoks pilv-API-de (rakendustevaheliste tarkvaravahendajate) kujul tavalisi teenuseid. Lisaks IT-hiiglastele nagu Microsoft, Facebook ja Google tegelevad näotuvastusega ka spetsialiseerunud ettevõtted. Nende tehnoloogia areneb kiiresti ja pakub veelgi huvitavamaid funktsioone, näiteks näo ja silueti tuvastamine rahvamassist.
Jaemüügi identiteeti kasutatakse sihitud reklaamimisel. Näiteks paigaldas X5 Retail Group mõnes kaupluses kaamera, et tuvastada klientide näoilmeid ja vanust. Neid andmeid analüüsides kuvab süsteem monitori ekraanil tooteid, mis võivad inimesele meeldida. Teine näide on Lolli juhtum. & Pops, suur kommipood USA-s. Näotuvastussüsteem määrab kindlaks püsikliendid ja saadab nende nutitelefonidele teatised toodete kohta, mis võivad neile meeldida (võttes arvesse individuaalseid eelistusi ja isegi toodete allergiaid).
Õnne poisid!
