Безопасен ли face id для глаз?

Шаг 6: Тренировка

На этом втором этапе мы должны взять все пользовательские данные из нашего набора данных и «инструктор» в OpenCV Recognizer. Это делается непосредственно с помощью определенной функции OpenCV. Результатом будет файл .yml, который будет сохранен в каталоге «trainer /».

Итак, давайте начнем создание подкаталога, в котором мы будем хранить подготовленные данные:

Загрузите с GitHub второй скрипт python: 02_face_training.py

Убедитесь, что у вас установлена библиотека PIL на вашем Raspberry Pi. Если нет, запустите следующую команду в терминале:

Мы будем использовать в качестве распознавателя, LBPH (LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS) Face Recognizer, включенный в пакет OpenCV. Мы делаем это в следующей строке:

Функция «getImagesAndLabels (path)» будет принимать все фотографии в каталоге: «dataset /», возвращая 2 массива: «Идентификаторы(lds)» и «Лица(Faces)». С этими массивами в качестве входных данных мы будем «обучать наш распознаватель»:

В результате файл с именем «trainer.yml» будет сохранен в каталоге тренера, который был ранее создан нами.

Это оно! Я включил последний оператор печати, который я отобразил для подтверждения, количество лиц, которых мы обучили.

Процесс обработки видеоизображения

Техническое, или машинное, зрение реализует сложный процесс выделения, идентификации и преобразования видеоинформации, который содержит шесть основных этапов:

• получение (восприятие) информации с датчика;
• предварительная обработка изображения;
• сегментация;
• описание;
• распознавание;
• интерпретация.

После восприятия информации в виде визуального изображения производится ее предварительная обработка для снижения посторонних помех, улучшения изображений отдельных элементов объекта или сцены. Затем происходит сегментация, заключающаяся в подразделении сцены на составляющие части или элементы для выделения на изображении интересующих объектов.

Шаг 4: Определение Лица

Самой основной задачей Распознавания Лица является, конечно же, «Определения Лица». Прежде всего, вы должны «захватить» лицо, чтобы распознать его, по сравнению с новым лицом, захваченным в будущем.

Наиболее распространенный способ обнаружения лица (или любых объектов), использует «классификатор каскадов Хаар».

Обнаружение объектов с использованием «классификатора каскадов Хаар» — эффективный метод обнаружения объектов, предложенный Полом Виолой и Майклом Джонсом в своей статье «Быстрое обнаружение объектов с использованием расширенного каскада простых функций» в 2001 году. Это подход, основанный на механизме обучения, каскадная функция обучается из множества положительных и отрицательных изображений. Затем он используется для обнаружения объектов на других изображениях.

В уроке мы будем работать с распознаванием лиц. Первоначально алгоритм требует много положительных изображений (изображений лиц) и негативных изображений (изображений без лиц) для обучения классификатора. Затем нам нужно извлечь из него функции. Хорошей новостью является то, что OpenCV поставляется с тренером, а также с детектором. Если вы хотите обучить свой классификатор для любого объекта, такого как автомобиль, самолеты и т. Д., Вы можете использовать OpenCV для его создания. Его полная информация приведена здесь: Обучение каскадного классификатора.

Если вы не хотите создавать свой собственный классификатор, OpenCV уже содержит много предварительно подготовленных классификаторов для лица, глаз, улыбки и т. Д. Эти файлы XML можно загрузить из каталога haarcascades.

Достаточно теории, давайте создадим детектор лица с OpenCV!

Загрузите файл: faceDetection.py из GitHub.

Верьте или нет, несколько строк кода — все, что вам нужно, чтобы обнаружить лицо, используя Python и OpenCV.

Когда вы сравниваете последний код, используемый для проверки камеры, вы поймете, что к нему добавили несколько частей

Обратите внимание на следующую строку:. Это строка, которая загружает «классификатор» (который должен находиться в каталоге с именем «Cascades /» в каталоге вашего проекта)

Это строка, которая загружает «классификатор» (который должен находиться в каталоге с именем «Cascades /» в каталоге вашего проекта).

Затем мы установим нашу камеру и внутри цикла, загрузим входное видео в режиме серого (то же, что мы видели раньше).

Теперь мы должны назвать нашу классификаторную функцию, передав ей некоторые очень важные параметры, такие как масштабный коэффициент, количество соседей и минимальный размер обнаруженного лица.

Где,

• grey- это входное изображение в оттенках серого.
• scaleFactor — это параметр, определяющий размер изображения при каждой шкале изображения. Он используется для создания масштабной пирамиды.
• minNeighbors — параметр, указывающий, сколько соседей должно иметь каждый прямоугольник кандидата, чтобы сохранить его. Более высокое число дает более низкие ложные срабатывания.
• minSize — минимальный размер прямоугольника, который считается лицом.

Функция будет определять лица на изображении. Затем мы должны «маркировать» лица на изображении, используя, например, синий прямоугольник. Это делается с помощью этой части кода:

Если грани найдены, они возвращают позиции обнаруженных лиц в виде прямоугольника с левым углом (x, y) и имеют «w» в качестве его ширины и «h» как его высоту ==> (x, y, w, час). См. Приведенную выше картинку.

Как только мы получим эти координаты, мы можем создать «ROI» (рисованный прямоугольник) для лица и представить результат с помощью функции imshow ()

Запустите вышеупомянутый скрипт python в вашей среде python, используя терминал Rpi:

Результат:

Вы также можете включить классификаторы для «обнаружения глаз» или даже «обнаружения улыбки». В этих случаях вы будете включать функцию классификатора и рисовать прямоугольник внутри контура лица, потому что не было бы смысла обнаруживать глаз или улыбку за пределами лица.

На GitHub вы найдете другие примеры:

И в приведенной выше картине вы можете увидеть результат.

Вы также можете изучить приведенный ниже учебник, чтобы лучше понять функцию как происходит распознавания лиц:

Развитие технологии распознавания лиц: мировые практики

Если говорить о развитии разработок с внедрением технологии распознавания лиц, стоит отметить достаточно быстрый рост в этом секторе именно Азиатско-Тихоокеанского региона. При этом США в настоящее время предлагают самый большой рынок для применения таких систем биометрической идентификации личности. Индия и Китай также являются лидерами в этой индустрии.

В частности, Китай разрабатывает и расширяет систему видеонаблюдения по всей стране. В конце 2017 года использовалось 176 млн камер видеонаблюдения. Ожидается, что к 2020 году количество этих устройств увеличится до 626 млн единиц.

В Индии действует проект Aadhaar — крупнейшая биометрическая база данных в мире, в которой зарегистрированы 1,2 млрд пользователей. Так, с 1 марта 2018 года Агентство Индии по уникальной идентификации (UIDAI) собиралось ввести виртуальные номера Aadhaar, которые состояли бы из 16 цифр. Однако это решение пока не удалось реализовать: в настоящий момент все еще разгораются споры вокруг такого типа реестра граждан.

Проект Aadhaar в Индии. Фото: bloomberg.com

Высший избирательный суд Бразилии участвует в общенациональном проекте по сбору биометрических данных жителей страны. Цель этой инициативы — к 2020 году собрать биометрическую базу данных, зарегистрировав в ней 140 млн граждан.

Технология распознавания жестов для сектора мобильных устройств

Бесконтактный ввод команд стал уже привычным средством управления, по крайней мере, для тех, кто уже знаком со спортивными играми на приставке Wii или с развлечениями на базе приставки Xbox 360 и системы Kinect. Тем не менее пока эти технологии предусматривают стационарное размещение самого приемника. Японские инженеры предлагают сделать систему подвижной за счет новых алгоритмов и поддержки массового оборудования, включая смартфоны и веб-камеры.

Сердцем новой технологии является фирменная программная разработка OKAO Vision, изначально предназначенная для распознавания лиц. На ее основе компания Omron создала систему распознавания жестов, которая может работать и на обычных ПК, и на мобильных устройствах с операционными системами Android или iOS.

Именно низкое потребление ресурсов является ключевым фактором в возможном переносе этой технологии на мобильные платформы. Для распознавания жестов в новой системе Omron достаточно снимка руки всего 40 пикселей в высоту. Даже по таким данным технология может определить движения руки вверх, вниз, влево и вправо, а также различные движения пальцев.

Жесты распознаются на расстоянии от 10 см до нескольких метров от камеры. При использовании популярного мобильного процессора Snapdragon с тактовой частотой 1 ГГц система распознает жесты с частотой до 30 кадр/с. Важная особенность технологии — анализ взаимосвязи между позицией/движением лица и руки, что позволяет более точно определять намерения пользователя.

Кроме очевидного потенциала новой технологии в смартфонах и планшетах, Omron считает, что она также может найти применение и в других типах техники. Например, подобные системы можно использовать для управления компьютером, для удаленного управления затвором фотокамеры или для переключения каналов на телевизоре.

OKAO Vision

Технология OKAO Vision может с успехом применяться в следующих областях:

• системы автоматизации зданий для управления освещением и доступом;
• системы безопасности;
• медицинское оборудование;
• автоматизация производства;
• оборудование для торговых залов с целью регулирования количества открытых касс в зависимости от количества людей, оценки удовлетворенности людей обслуживанием;
• оборудование для маркетинговых исследований — определение количества подошедших к рекламному стенду людей, оценка их реакции на рекламу, фиксация пола и возраста тех, кого привлек рекламный щит.

Рис. 3. Основные функции распознавания параметров лица модулем HVC-P

Функции, реализуемые OKAO Vision (рис. 3):

• распознавание лица;
• идентификация пользователя;
• распознавание пола пользователя;
• определение возраста;
• определение выражения лица (нейтральное, радост-ное, удивленное, раздраженное, расстроенное);
• определение направления взгляда;
• распознавание моргания;
• распознавание жестов рук;
• распознавание человеческого тела и его положения.

Все функции предусматривают отображение вероятности распознавания того или иного факта.

При использовании технологии OKAO в фотокамерах или смартфонах доступны также и дополнительные функции:

• улучшение качества и однородности кожи лица на фото;
• ретуширование артефактов;
• удаление эффекта «красных глаз»;
• увеличение размера глаз (по установке параметра в меню клиента);
• отбеливание зубов;
• исправление и удаление нежелательных артефактов на лице.

Преимущества технологии:

• широкие возможности для интеграции модуля HVC в любое устройство;
• компактные размеры модуля HVC (Д×Ш×В): 60×40×14,2 мм;
• возможность приобретения только ПО;
• 10 уникальных функций распознавания;
• высокая точность распознавания;
• возможность бесплатного предоставления демо-кита во временное пользование.

Интерфейсы будущего

Сегодня понятие «интерфейсы будущего» в значительной мере ассоциируется со средствами воздействия на продолжающие оставаться неохваченными органы обоняния и осязания, а также вкусовые рецепторы. Во всяком случае, японские эксперты уже предвидят появление рисоварок, позволяющих пользователям получать представление о вкусе риса в процессе его приготовления. Традиционные средства устройства ввода, как клавиатура или система распознавания речи, будут применяться для получения сведений о текущем эмоциональном состоянии пользователя. Это, в частности, позволит устранить «бестактность» систем голосового общения, встраиваемых, например, в современные бортовые компьютеры автомобилей.

Тонкая грань между безопасностью и катастрофой

Многие эксперты убеждены, что биометрия заменит пароли и сделает так, что в мире будет ещё безопаснее. Таким образом, в будущем люди позволят системам сканировать радужку, отпечатки пальцев и даже лицо, что исключит необходимость введения сложных комбинаций символов.

Microsoft тестирует технологию, которая позволяет пользователям подтверждать личность с помощью фотографий типа селфи. Компания NEC исследует, можно ли распознавание лиц использовать для защиты электронных платежей. MasterCard работает над системой идентификации по селфи, которая позволит пользователям отправлять деньги без паролей.

Однако, достижения 3D-печати подрывают безопасность новых технологий: сегодня можно напечатать действительно реалистичную копию чьего-то лица

Разработчики новых систем идентификации должны будут принять это во внимание, если они хотят создать действительно безопасную продукцию

Например, MasterCard и Google просят пользователей моргнуть – простое действие, которое мешает мошенникам обмануть систему с помощью лица, напечатанного методом 3D, или обычной фотографии. К сожалению, продукт Google подводит – некоторым людям удаётся обойти защиту с помощью простой анимации.

Как насчет других биометрических данных?

Конечно, технология распознавания лиц в центре внимания, но полиция и другие организации внимательно изучают новые биометрические данные, которые идентифицируют людей, помимо отпечатков пальцев и ДНК.

Говорят, что анализы текстуры кожи компенсируют проблемы при попытке распознать частично закрытые или искаженные лица, анализируя расстояние между порами кожи. Этот метод не часто тестировался, но разработчики утверждают, что, возможно, он позволит различать близнецов.

Еще один биометрический анализ, который интересует полицию, так как он применим на расстоянии и без взаимодействия с человеком, – это анализ походки.

Алгоритмы идентифицируют людей по уникальному стилю их шага, отражая различия в анатомии, генетике, социальном происхождении, привычках и индивидуальности.

Алгоритмы идентифицируют людей по уникальному стилю их шага, отражая различия в анатомии, генетике, социальном происхождении, привычках и индивидуальности.

Есть еще распознавание вен, когда оптические сканеры составляют карту кровеносных сосудов на руке, пальце или в глазу. Считается, что сканеры трудно обмануть, так как наши вены находятся под кожей. Система PalmSecure Fujitsu использует карты вен для мониторинга сотрудников на различных предприятиях.

Идентификация голоса уже используется банками и Министерством по налогам и сборам для подтверждения личности. В отличие от распознавания речи, которое переводит звуки в слова, идентификация голоса обнаруживает уникальные акустические паттерны, созданные голосовым трактом человека и его речевыми привычками.

Потеря права на частную жизнь — в мировом масштабе

ФБР официально поддерживает систему NGI (англ. Next Generation Identification) – база данных, содержащая изображения людей, обвиняемых или осужденных в уголовном судопроизводстве. Что в этом плохого?

Исследование также выявило, что представители ФБР в согласовании с несколькими положениями получили доступ к фотографиям, размещенным на документах, дающим право на вождение и входящих в комплект получения паспорта и визы, а также фотографии лиц, подозреваемых и осужденных за совершение преступления. В базе данных также находились фотографии иностранцев – потенциально около 100 миллионов человек.

ФБР активно использует распознавание лиц во время проведения расследований. Безусловно, такой подход окупается. Но здесь ситуация гораздо более сложная; технология распознавания лица ещё только развивается и несовершенная, и система ФБР не является исключением. Между тем, ФБР намеренно использует распознавание лиц, вопреки требованиям Оценки воздействия на частную жизнь.

Стоит добавить, что Московский городской совет и российские правоохранительные органы постоянно разрабатывают соответствующие решения и готовятся к внедрению технологии FaceN (создатели этой системы также являются авторами кода FindFace – сервиса, который помогает людям искать других на основе их фотографий. Эти новые системы будут подключены к сотням тысяч камер наблюдения в Москве.

FindFace — программа распознавания лиц в Интернете

FindFace – сервис, с помощью которого можно найти профиль ВКонтакте по фотографии. Существуют мобильные приложения для Android и iOS, а также веб-версия.

https://youtube.com/watch?v=VZnWnbFUJqQ

Приложение позволяет сделать 30 бесплатных поисков, а после этого услуга – платная.

В веб-версии функций чуть больше, и вы можете сразу увидеть профиль человека.

Лучше всего программа распознает фотографии, сделанные при дневном свете на средний смартфон, но в 2-3 раза менее точна, если вы фотографируете незнакомцев издалека. Но с помощью увеличения картинки эффективность вновь возрастает.

Развитие технологий приводит к тому, что все меньше информации остается скрытой, и наступает конец анонимности.

https://youtube.com/watch?v=zt1tiMGfLUw

Советы:

· Специалисты советуют одевать что-то на лицо, например, капюшон, маску или очки, чтобы обмануть камеру, либо смириться с тем, что в нашем обществе все меньше места личному пространству.

Шаг 5: Сбор данных

Прежде всего, я должен поблагодарить Рамиза Раджи за его великую работу над Распознаванием Лица на фотографиях:

а также Anirban Kar, который разработал очень всеобъемлющий учебник с использованием видео:

Я очень рекомендую Вам взглянуть на оба учебника.

Давайте начнем первый этап нашего проекта. То, что мы будем делать здесь, начинается с последнего шага (Определение Лица), мы просто создадим набор данных, где мы будем хранить для каждого идентификатора, группу фотографий в сером цвете с той частью, которая использовалась для обнаружения лица.

Сначала создайте каталог, в котором вы разрабатываете свой проект, например, FacialRecognitionProject:

В этом каталоге, помимо 3 сценариев python, которые мы создадим для нашего проекта, мы должны будем сохранить на нем классификатор лица. Вы можете скачать его с моего GitHub:

Затем создайте подкаталог, в котором мы будем хранить наши образцы лица и назовите его «dataset»:

И загрузите код из GitHub: 01_face_dataset.py

Код очень похож на код, который мы писали для обнаружения лиц. Мы добавили, что это была «команда ввода» для захвата идентификатора пользователя, который должен быть целым числом (1, 2, 3 и т. Д.),

И для каждого из захваченных кадров мы должны сохранить его как файл в каталоге «dataset»:

Обратите внимание, что для сохранения вышеуказанного файла необходимо импортировать библиотеку «os». Имя каждого файла будет следовать за структурой:. Например, для пользователя с face_id = 1, 4-й пример файла в каталоге dataset / будет выглядеть примерно так:

Например, для пользователя с face_id = 1, 4-й пример файла в каталоге dataset / будет выглядеть примерно так:

Как показано на фотографии моего Pi. В моем коде я собираю 30 образцов из каждого идентификатора. Вы можете изменить его на последнем «elif». Число выборок используется для разрыва цикла, в котором захватываются образцы лица.

Запустите скрипт Python и запишите несколько идентификаторов. Вы должны запускать скрипт каждый раз, когда хотите сгенерировать нового пользователя (или изменить фотографии для уже существующего).

NIST: медицинские маски нарушают работу систем распознавания лиц

• l http-equiv=»Content-Type» content=»text/html;charset=UTF-8″>ass=»post__hubs inline-list»>

… для работы алгоритмов .

Так, частота … приводится только тип , известный как … безопасности, включающие системы ».

Между тем некоторые …

Клоакинг фотографий для защиты от систем

… от .

Дело в том, что системы … Например, крупнейшая система Clearview.ai для … буквально портит систему .

Схема работы Fawkes …

Создание нейросети по на фотографиях из Вконтакте

Из песочницы

… нейросети по , для сортировки … Кодируем уникальные черты

pil_image = Image. … # Если нашли
encoding = unknown_face_encoding … ) # Сравниваем

if results[0 …

Disney разрабатывает систему для анимации

… программное обеспечение для , которое команда DTCI … пытались применить модель в реальном времени … свой анимированный детектор с другими алгоритмами …

В Бостоне запретили использование технологии

… системы, предназначенные для , способствуют расовой … и обладает возможностями . Бостонская полиция … продавала свою систему Rekognition полицейским …

Android и 3D камера. с защитой от Fraud

… начинаем.

Системы сейчас становятся всё … . Кроме этого писать алгоритмы … используется для . Конфигурация manual_capturer …

Все российские школы оборудуют системой «Оруэлл» с функцией от NtechLab

… видеонаблюдения с функцией на платформе Orwell … в них модуль производителя NtechLab. С …
«Российский разработчик технологии NtechLab ведет переговоры …

… отказалась развивать технологию — в компании считают …

… использования любых технологий , предлагаемых другими … и пользователи технологий несут общую … «на лету» в Django»« документов и …

Компьютерное зрение на WebRTC-сервере с аппаратным ускорением от Intel OWT

• Перевод
• Tutorial

… , начиная от базового текста и заканчивая … моделей и эмоций.

Опорные точки
Так … сверточную сеть для нейтрального, счастливого, грустного …

СКУД: проблемы, решения и управление рисками безопасности

… с помощью технологии . Всё, что требуется … » в случае с отпадают напрочь.
 
Дублировать … возможности нашей системы , работающей как в …

Deepfakes и deep media: Новое поле битвы за безопасность

Перевод

… может управлять чертами исторического деятеля, … генерального директора, синтезируя , оживленное движениями … точных «единиц действия » – данных о … для обнаружения подделок , который, как …

документов и : объединение во имя свободы или шаг к цифровой диктатуре?

… одновременное использование технологий и документов с … удаленной верификации, и документов выступают не …

В Москве отложили введение пропускного режима

… системе видеонаблюдения с и отслеживании геолокации … использовало эстонский сервис Identix.one на … предприниматели и юридические имеют право на …

Сноуден: пандемия закончится, а слежка за населением останется

… сотового телефона конкретного ».
Законы, … разных стран.

и инфракрасные сканеры … в Москве системы выявляют людей, … сетей для и идентификации …

В МТИ разработали модель, которая показывает, как мозг обрабатывает изображения

… трехмерного представления отдельного , а затем … включает в себя с разных точек … программном обеспечении для .

«Их подход … не спасает от »

Хакеры взломали систему Clearview AI, которой пользовались спецслужбы США и Канады

Информационная безопасность

… занимается разработкой системы для правоохранительных органов … создавать свою систему в 2017 году … регулировали использование систем . Лишь в последние …

Медицинская маска больше не спасает от

… .

Новые формы теперь могут распознавать …

Как известно, работает путём идентификации … улучшенной модели , добившись точности 90% на …

Неприкосновенность личной жизни? Нет, не слышали

… Используя софт для , чиновники идентифицировали … программное обеспечение по , используемое в … использования программ правоохранительными органами …

Уникальные : подсчет посетителей, поиск посторонних, идентификация в системах

… видеонаблюдения использует технологию , но не … и настроить
Облачное Ivideon работает … производителей.

Сервис открыт для полного …

Оверлей (Overlay)

Оверлей — это View-компонент, который находится поверх камеры. Он отображает рамки (или границы) вокруг обнаруженных лиц. Он должен знать ориентацию устройства, направление камеры (передняя или задняя) и размеры камеры (ширина и высота). Эта информация помогает определить, как рисовать границы вокруг обнаруженного лица, как масштабировать границы и следует ли их отражать.

На приведённой ниже диаграмме показаны компоненты, описанные выше, и способы взаимодействия их друг с другом с момента, когда камера подаёт на вход кадр, до момента, когда результаты отображаются пользователю.