Поможет ли распознавание лиц остановить распространение коронавируса?

Власти Москвы начали использовать системы распознавания лиц, чтобы отслеживать соблюдение 14-дневного карантина гражданами, прибывших в Россию из Китая и других стран, в которых зафиксировано распространение вируса COVID-19. Видеоданные позволяют установить, покидал ли своё место пребывания потенциальный больной, а также выяснить, с кем он встречался в течение карантина. Принятые меры уже показали свою эффективность, когда помогли выявить гражданку КНР, нарушившую режим двухнедельной изоляции. Разберёмся, как работают системы распознавания лиц, насколько часто они ошибаются и может ли медицинская маска помешать алгоритмам узнать человека, а также выясним перспективы массового внедрения таких систем.

Как это работает

Разработкой методов распознавания лиц и платформ для их реализации занимаются как компании, так и сообщество энтузиастов. Например, кроссплатформенная библиотека компьютерного зрения OpenCV (Open Source Computer Vision) содержит три алгоритма: Eigenfaces, Fisherfaces и Local Binary Pattern Histograms (LBPH).

Алгоритм Eigenfaces использует метод главных компонент. Для этого он сравнивает заданное фото с накопленной базой изображений, используя набор определённых численных признаков. При этом необходимо определить наиболее важные параметры, которые являются самыми значимыми для распознавания.

Алгоритм Fisherfaces предполагает наличие множества фотографий при разных условиях освещённости у каждого человека в базе данных.

Алгоритм LBPH суммирует локальные структуры изображения, сравнивая каждую точку картинки со смежными. При этом фото разбивается на несколько локальных областей, в каждой из которых выделяется центральная точка и сравнивается со смежными. На базе этих сравнений строятся шаблоны, из которых потом формируется модель распознавания лица.

В коммерческих системах распознавания лиц, как правило, используются комбинации алгоритмов, позволяющие оптимальным образом идентифицировать личность человека по фотографии.

Алгоритм работы системы распознавания лиц. Источник: Toshiba

Например, технологии распознавания лиц компании Toshiba используют выявление конфигурации контрольных точек лица человека. Алгоритм выделяет на изображении глаза, брови, нос, губы, формируя на их основе уникальную математическую модель лица. В разработке японской компании составляются полные математические модели. Это обеспечивает значительно более высокую точность распознавания по сравнению с методами, в которых анализируются отдельные точки и расстояния между ними. Такой подход позволяет уверенно идентифицировать человека, несмотря на признаки возрастных изменений, медицинские маски, очки, шарфы шляпы или бороду.

Области применения

Высокая точность современных систем распознавания позволяет использовать их как в решениях для мгновенной однократной идентификации личности, так и для систем, использующих ретроспективные данные, накапливаемые в различных корпоративных массивах.

Эпидемия коронавируса привела к тому, что и без того небыстрые процедуры прохождения контроля в аэропортах стали ещё медленнее, превратившись из бутылочного горлышка в игольное ушко. При этом всем участникам процесса приходится мириться с задержками, поскольку к задаче обеспечения безопасности авиаперевозок прибавилась ещё одна: контроль за распространением болезни.

В этом контексте распознавание лиц становится отличным решением. Автоматическая идентификация пассажиров по видеоизображению значительно ускоряет проверку личности. Уже не нужно проверять подлинность паспорта и искать человека среди списка террористов. А ещё такая идентификация надёжнее: компьютерную систему не получится подкупить или запугать.

Ещё один аргумент в пользу новой технологии — сложность фальсификации. Изготовить фальшивые бумажные документы значительно проще, чем достоверный слепок лица.

Системы распознавания лиц успешно внедрены в 557 коридорах проверки безопасности 62 аэропортов Китая, среди которых такие крупные авиаузлы как Шанхайский международный аэропорт Пудун и Международный аэропорт Гуанчжоу Байюнь. Благодаря использованию системы распознавания лиц пропускная способность этих аэропортов значительно увеличилась.

Не менее успешно применяется распознавание лиц в Москве. В случае с китайской туристкой, предположительно заражённой коронавирусом, система позволила успешно:

• найти водителя такси, на котором девушка ехала из аэропорта,
• зафиксировать нарушение режима, когда она вышла во двор, где встретилась со своим знакомым — его личность также установили и взяли анализы,
• собрать сведения обо всех проживающих в доме, где проживала гражданка Китая.

Перспективы

Можно прогнозировать дальнейшее внедрение системы распознавания лиц в массовое использование во всех странах мира. Особенно это важно для международных транспортных узлов — аэропортов и железнодорожных вокзалов с большими пассажиропотоками.

Ускорение процедур прохождения пограничного контроля положительно скажется на экономическом росте всех стран, ведь пассажиры — это источник дохода. Во время поездок тратится много денег, которые стимулируют экономику, увеличивая ВВП.

Внедрение технологий идентификации по лицу способно превратить путешествие в другие страны в приятное мероприятие. Очереди на регистрацию и получение багажа станут архаизмом вместе с посадочными талонами и паспортами. Безопасность полётов и поездок также повысится, ведь искусственный интеллект будет отслеживать не только пассажиров, но и весь багаж.

В условиях пандемии критически важным становится выявление больных и всех, с кем они контактировали. Благодаря системе распознавания лиц провести эти процедуры можно в кратчайшие сроки и с высокой точностью. И этому не помешают медицинские маски, которые надевают многие пассажиры в надежде защититься от заражения. Современные разработки успешно справляются с определением личности людей в шарфах и масках, обеспечивая высокую точность распознавания даже в таких сложных условиях.