Развитие технологии распознавания лиц

Development of face recognition technology

Автор: Аракелян Арина Гагиковна

ФГБОУ ВО «ВлГУ», Владимир, Россия.

e-mail: curlyhair@yandex.ru

Arakelyan Arina Gagikovna

VLSU, Vladimir, Russia.

e-mail: curlyhair@yandex.ru

Аннотация: технология распознавания лиц в настоящее время является методом, способным применяться в естественных условиях. Существует множество факторов, положительно влияющих на дальнейшее развитие этой технологии, среди которых основными являются доступность изображений и государственное финансирование. В статье рассмотрены факторы, благодаря которым происходит развитие технологии распознавания лиц.

Abstract: face recognition technology is currently a method that can be applied in natural conditions. There are many factors that positively influence the further development of this technology, among which the availability of images and government funding are the main ones. The article discusses the factors due to which the development of face recognition technology is taking place.

Ключевые слова: распознавание лиц, глубокие нейронные сети.

Keywords: face recognition, deep neural networks.

Тематическая рубрика: Технические науки и технологии.

Технология распознавания лиц использует искусственный интеллект для идентификации изображений людей, попавших в поле обзора камеры или размещенных на веб-странице. По мере того, как возрастала точность технологии распознавания лиц, увеличивалась и заинтересованность государств в развитии и оценке разработки алгоритмов распознавания лиц, а также в оказании финансовой помощи компаниям-разработчикам для получения продуктов, необходимых для работы уголовного правосудия, национальной обороны, национальной безопасности и разведки, а также для различных коммерческих приложений.

Современная технология распознавания лиц - мощное практическое применение искусственного интеллекта. Данная технология больше не ограничивается хорошо освещенными фотографиями, сделанными с близкого расстояния. Скорее, технология распознавания лиц теперь может обнаруживать изображения, снятые с расстояния в сотни метров, иногда при плохом освещении или под углом, а также когда лицо человека частично находится под маской или скрыто иным образом. Алгоритмы распознавания лиц нового поколения, использующие сверхбыстрые процессоры, могут сравнивать лицо, снятое камерой или опубликованное в Интернете, с миллионами изображений лиц, хранящихся в базе данных, и с высокой степенью достоверности составить список потенциальных совпадений с изображениями внесенных в базу данных людей.

Быстрое развитие технологии полагается на следующие современные тенденции:

1) Доступность изображений лиц в массовых количествах, во многом благодаря появлению социальных сетей.

2) Краудсорсинг идентификации лиц, при этом наиболее крупные корпорации, работающие в области распознавания лиц, привлекают тысячи сотрудников из разных стран для помощи в маркировке лиц и черт лица.

3) Применение алгоритмов глубокой сверточной нейронной сети, которые имитируют мозг млекопитающих и особенно хорошо реализуют функцию распознавания образов, необходимую для распознавания лиц.

4) Аппаратные усовершенствования, позволяющие обрабатывать данные посредством графических процессоров нового поколения при работе  с глубокими нейронными сетями. Это позволяет за считанные секунды сравнить изображение лица или объекта с миллионами известных изображений.

5) Появление проекта NIST Face Recognition Vendor Test, который в настоящее время привлекает значительное количество разработчиков алгоритмов распознавания лиц, которые хотели бы обеспечить финансирование своих проектов государственными организациями и укрепить позиции на рынке. Конкурс NIST позволяет компаниям-разработчикам реализовать созданные ими продукты.

В рамках конкурса, государственные организации финансируют проводящиеся создателями проектов исследования и разработку алгоритмов распознавания лиц. Как университеты, так и коммерческие организации могут разрабатывать новые алгоритмы и добровольно представлять их в NIST для тестирования, после чего по результатам проверки представленных алгоритмов определяются лучшие исполнители, становящиеся победителями конкурса.

Помимо проекта NIST, существуют и менее крупные конкурсы и организации, проводящие тестирование алгоритмов распознавания лиц, что открывает новые возможности для разработчиков подобных проектов.

Таким образом, несмотря на то, что в настоящее время технология распознавания лиц уже находится на высоком уровне, существует множество факторов, способствующих ее дальнейшему развитию.

Список литературы:

1. Subcommittee on Privacy Technology and the Law of the Committee on the Judiciary United States Senate. What Facial Recognition Technology Means for Privacy and Civil Liberties. - CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015.

2. Gerardus Blokdyk. Facial Recognition A Complete Guide. – 5STARCooks, 2018.