Serwis korporacyjny APA Group  

Artykuły

Face recognition – co to jest i jak można wykorzystać rozpoznawanie twarzy?

Tagujemy fotki znajomych, dzielimy się naszymi postarzonymi wizerunkami w mediach społecznościowych, nakładamy zabawne filtry, albo prosimy system o oszacowanie naszego wieku. Aplikacje oparte o rozpoznawanie twarzy i emocji święcą swoje pięć minut w internecie. Co chwilę, to jedna to druga przyciąga naszą uwagę i oczarowuje magią sztucznej inteligencji. Niestety czar szybko pryska a aplikacja, którą przed chwilą żyła cała sieć, odchodzi w zapomnienie. Do czasu, gdy pojawi się kolejna, jeszcze dokładniejsza, jeszcze bardziej niesamowita i zabawniejsza. I tę zapewne także zasilimy tysiącami naszych zdjęć, nie zastanawiając się jak i po co zostaną one wykorzystane przez medialnych gigantów. A że zostaną wykorzystane, możemy mieć pewność.

Jeszcze do niedawna rozpoznawanie twarzy było praktycznie wyłącznie domeną ludzi. Od połowy lat sześćdziesiątych komputery sukcesywnie uczą się tej umiejętności i dziś są prawie tak samo precyzyjne jak człowiek. Ostatni algorytm tego typu opracowany przez Facebooka – DeepFace – trafia w sedno w 97,25% przypadków, podczas gdy współczynnik ten wynosi u ludzi 97,56% – różnica jest już więc naprawdę niewielka.

Wraz z rozwojem tej technologii i coraz jej częstszym pojawianiem się na ulicach naszych miast, lotniskach czy podczas imprez masowych, należy  zadać sobie pytanie nad korzyściami i zagrożeniami jakie jednocześnie niesie. Bo tak, jak ma to miejsce w przypadku każdej nowej technologii, brak stosownych regulacji lub ospałość ustawodawców może doprowadzić do tego, że to, co mamy najcenniejsze – nasz wizerunek – trafi w niepowołane ręce. A jak widać na przykładzie wspomnianych na wstępie aplikacji, wcale nie musimy żyć w Chinach, aby udostępnić swoją twarz podmiotom, które niekoniecznie muszą mieć czyste intencje.

Co to jest face recognition i jak działa?

Wydawałoby się, że nie ma nic prostszego niż rozpoznawanie twarzy i emocji. Ludziom przychodzi to z wielką łatwością. Odpowiada za to wzrok i część naszego mózgu – tzw. zakręt wrzecionowaty, w którym dochodzi do przetworzenia otrzymanych informacji. Jeśli dojdzie do uszkodzenia tego obszaru, mamy do czynienia z tak zwaną prozopagnozją – zaburzeniem wzrokowym, które upośledza prawidłowe rozpoznawanie twarzy i emocji. 

Aby maszyna mogła dokonać tego samego co człowiek, musiała wzrosnąć moc obliczeniowa komputerów i ich umiejętność uczenia się. Choć sam proces zajął naukowcom sporo czasu, to zasada jego działania jest dość prosta. Ludzka twarz składa się z zespołu cech jakimi są rozstaw oczu, kształt i długość nosa, kontur warg, kształt uszu czy podbródka. Nakładając na nasze oblicze odpowiednią siatkę punktów, maszyna może stworzyć taki wirtualny obraz twarzy i porównać ją z modelem, który znajduje się w bazie. Żeby jednak system był dokładny, radził sobie ze zmiennymi emocjami, różnym oświetleniem, ustawieniem, starzeniem czy czytał głębię twarzy – np. po to żeby odróżnić faktyczne oblicze od podstawionego pod kamerę zdjęcia – musiały zostać wykorzystane sieci neuronowe i dodatkowe algorytmy, które zminimalizowały pomyłki. 

Dziś rozpoznawanie twarzy jest na tyle skuteczne, że systemy FR radzą sobie nawet z wyławianiem osób z tłumu lub wówczas, gdy noszą nakrycia głowy, szaliki czy chusty. Na przykład w Indiach (Delhi), zaledwie w ciągu 4 dni, dzięki systemom tego typu, kamery CCTV zlokalizowały i zidentyfikowały prawie 3000 zaginionych dzieci, natomiast w eksperymencie przeprowadzonym przez BBC, chiński system rozpoznawania twarzy potrzebował zaledwie 7 minut żeby zlokalizować dziennikarza tej stacji i wyłowić go z tłumu.

Zasadniczo face recognition znajduje dziś zastosowanie w trzech obszarach ludzkiej aktywności:
1. Monitoringu i bezpieczeństwie;
2. Medycynie
3. Marketingu.

W miarę ulepszania systemu i eliminowania jego niedoskonałości, z pewnością znajdzie także miejsce w innych sektorach rynku, jego zaletą jest bowiem:

  • duża uniwersalność;
  • bezdotykowy charakter;
  • szybkość działania.

Badania opublikowane w czerwcu 2019 r. szacują, że do 2024 r. globalny rynek tych technologii wygeneruje ok. 7 miliardów dolarów przychodów. Producenci systemów FR mają więc o co konkurować.

Bezpieczeństwo i monitoring

O ile inne metody biometryczne – jak na przykład skan siatkówki czy odcisk palca – potrafią być nawet dokładniejsze w weryfikacji niż face recognition, o tyle nie są one na tyle szybkie i wymagają zaangażowania sprawdzanej osoby. Tymczasem skan za pomocą technologii FR zajmuje dosłownie sekundę, a dodatkowo może być przeprowadzony nawet wówczas, gdy osoba, której tożsamość weryfikujemy, nie do końca jest tego świadoma.

Zastosowana we właściwych intencjach FR może pomóc odnaleźć w tłumie poszukiwanego przestępcę, wyłowić chuligana z zakazem stadionowym czy zidentyfikować tablice rejestracyjne kierowcy, któremu odebrano prawo jazdy. Zalety są więc ogromne i mogą znacznie zwiększyć bezpieczeństwo w takich newralgicznych miejscach jak lotniska, stacje kolejowe czy w trakcie imprez masowych. A zasięg i obszar monitorowanego obszaru może się jeszcze diametralnie zwiększyć jeśli połączymy FR z dronami, które wyposaży się w specjalne kamery tego typu.

W 2016 roku tego typu technologia pomogła na przykład zidentyfikować mężczyznę odpowiedzialnego za zamachy bombowe w Brukseli, była także wykorzystana do pilnowania porządku na Finale Ligi Mistrzów w 2017 r. Coraz częściej rozpoznawanie twarzy wprowadzane jest także na lotniskach i na przejściach granicznych, gdzie może znacznie przyspieszyć proces odpraw i kontroli pasażerów. Jednym z ostatnich takich przykładów jest lotnisko w Sydney, które dąży do tego, aby wyeliminować tradycyjne odprawy, a twarz stała się odpowiednikiem paszportu i karty pokładowej na każdym etapie procesu poprzedzającego lot.

Już dziś technologie FR wprowadzane są także w fabrykach, elektrowniach, dużych zakładach przemysłowych czy obiektach wojskowych, w których dostęp do określonych pomieszczeń mogą mieć tylko pracownicy z odpowiednią autoryzacją. Służą także do otwierania szlabanów i weryfikacji tablic rejestracyjnych pojazdów

Tego typu metody mogą stać się również przydatne dla historyków, socjologów, antropologów czy genetyków. Na przykład w USA technologia FR została wykorzystana do rozpoznawania twarzy bezimiennych żołnierzy Wojny Secesyjnej – ich wizerunki były porównywane ze współczesnymi zdjęciami w bazie i na tej podstawie ustalano ewentualne pokrewieństwo. 

Musimy mieć jednak świadomość, że intencje instytucji wykorzystujących rozpoznawanie twarzy, nie zawsze muszą być słuszne. W niepowołanych rękach FR może stać się przyczynkiem do inwigilowania obywateli i łamania praw człowieka. Warto szczególnie w tym zakresie obserwować co dzieje się w Chinach, w których na daną chwilę istnieje już około 170 milionów kamer przemysłowych, a kolejne 400 milionów ma być zainstalowanych do 2020 roku.

W Pekinie technologia FR jest na przykład testowana przez policjantów, którzy za pomocą specjalnych okularów, wspomaganych sztuczną inteligencją, skanują twarze przechodniów i rejestracje przejeżdżających samochodów, tym samym wyławiając z tłumu osoby znajdujące się na liście osób niepożądanych. 

Rozpoznawanie twarzy wchodzi tam nawet do szkół, a emocje uczniów są monitorowane przez kamerę umieszczoną z przodu sali, do budynku można wejść natomiast wyłącznie po zeskanowaniu twarzy. Wkrótce uczniowie będą więc mogli zapomnieć o drzemkach na lekcjach lub wagarach, każdy ich krok będzie obserwował państwowy urzędnik. Skojarzenia z orwellowską utopią są nad wyraz czytelne.

Zdrowie i medycyna

Nasza twarz to odzwierciedlenie emocji jakie nami rządzą, obraz przebytych chorób, czy obecnego samopoczucia. Nic więc dziwnego, że drobiazgowy skan naszego oblicza może dać sztucznej inteligencji informacje, które przydatne będą, by monitorować nasze zdrowie.

Face recognition może pomóc nam:

  • wykryć różnego rodzaju choroby genetyczne, których symptomami są zmiany rysów twarzy (np. zespół DiGeorge’a weryfikowany jest przez FA ze 96,6% skutecznością) a także inne choroby jak np. udar.
  • śledzić stosowanie leków, które powinien zażywać pacjent;
  • wspierać osoby starsze, niepełnosprawne lub cierpiące na wady wymowy, które nie potrafią wyartykułować swoich potrzeb.
  • wspierać leczenie bólu i monitorować jego natężenie.

APA bierze na przykład udział w projekcie Pain Monit, którego celem jest zaprojektowanie i opracowanie systemu umożliwiającego ocenę poziomu bólu podczas kursu fizjoterapii. Technologia łączy zaawansowane algorytmy komputerowe, uczenie maszynowe i monitoring bólu w oparciu o video. Na podstawie analizy twarzy i postawy dążymy do opracowania zestawu wskaźników, które wykryją i opiszą skalę bólu, jaki dotyka pacjenta. 

Podobne analizy przeprowadza się nawet na zwierzętach. Na przykład w Chinach, prowadzono eksperymentalny program, w którym system po wyrazie pysków krów, rozpoznawał czy są w dobrej formie i czy nie potrzebują wizyty weterynarza.

Marketing, sprzedaż i promocja

Personalizacja i zrozumienie potrzeb konsumentów to Złoty Graal marketingu. Rozpoznawanie twarzy to technologia, która w końcu może te marzenia ziścić. No bo wyobraźmy sobie taką sytuację: konsument wchodzi do galerii handlowej, system automatycznie rozpoznaje z kim ma do czynienia i przekazuje tę informacje znajdującym się w galerii sklepom lub sprzedawcom. Teraz za każdym razem, gdy kupujący staje przed witryną sklepową, reklamy mogą wyświetlić towary nie tylko dopasowane do jego cech demograficznych – płci, wieku, rasy, historii zakupów – ale nawet do emocji, no bo przecież je też rozpoznały. Jeśli stwierdzą, że kupujący jest w gorszym nastroju będą mogły zaproponować produkt, który ten nastrój poprawi. 

I choć ten scenariusz nie ziścił się jeszcze słowo w słowo, to faktycznie zaczyna nabierać kształtu. Na przykład Facebook patentuje technologię FR, która pozwoli pracownikom detalicznych sklepów zaciągać informacje o potencjalnym kliencie z jego konta społecznościowego i tym samym po rozpoznaniu go w sklepie, dostosować stosowną ofertę. W chińskim KFC rozpoznawanie twarzy wykorzystywane jest natomiast do swego rodzaju przesiewania menu dla klientów i proponowania potraw, które teoretycznie najbardziej powinny przypasować osobie w danym wieku czy danej płci. 

Zresztą technologia face recognition nie tylko spersonalizuje nasze zamówienia ale także ułatwi płacenie za towar. Podczas gdy w bezobsługowych sklepach Amazon GO rozpoznawanie twarzy jest stosowane jedynie jako element wspomagający cały proces zakupowy, o tyle chiński Alipay (będący częścią giganta Alibaba) idzie o krok dalej. W zakupowym centrum miasta Wenzhou powstał cały obszar tzw. smart płatności, czyli kilkunastu sklepów, w których klienci mogą płacić za zakupy po prostu stając przed ekranem wielkości tabletu. Proces weryfikacji kupującego trwa nie dłużej niż 10 sekund.

Technologia FR nie jest zresztą tylko i wyłącznie używana w zakupach offline. Odkąd nasze telefony i komputery mają wbudowane kamery, rozpoznawanie twarzy przeniosło się także w wymiar e-commerce i logowania za pomocą twarzy do różnych serwisów i usług.

Na przykład Nat West, chwali się, że jest pierwszym brytyjskim bankiem, który umożliwia klientom otwarcie konta za pomocą selfie, eliminując tym samym wymóg wizyt w oddziale i długotrwałe oczekiwanie na weryfikację. Coraz częstsze staje się logowanie w ten sposób do serwisów internetowych nie mówiąc już o odblokowaniu „spojrzeniem” własnego telefonu, którą to technologię po raz pierwszy wprowadził na szerszą skalę w swoich produktach Apple. A skoro już dziś możemy odblokować w ten sposób telefon to dlaczego za chwilę nie mamy w ten sam sposób uruchamiać samochodu?</>

Ciekawie przedstawiają się też eksperymenty kanadyjskiego start-up’u Next Tech, współpracującego w tym zakresie z Microsoftem. Projekt łączy technologię wykrywania twarzy z rzeczywistością rozszerzoną (augmented reality – AR). Podczas zakupów w sieci – dzięki kamerce komputera – konsument będzie miał możliwość nie tylko oceniać wybrany towar za pomocą określonych emocji ale również w czasie rzeczywistym przymierzyć na przykład okulary przeciwsłoneczne, technologia będzie się bowiem dostosowywała do jego mimiki. Zakupy online już wkrótce mogą stać się więc bardziej realne.

Pełne oblicze face recognition

Wraz z rozwojem technologii mobilnych i umieszczaniem kamer zarówno w naszych telefonach jak i komputerach, możemy spodziewać się lawinowego wzrostu wykorzystania FR w codziennym życiu i coraz ciekawszych prób jej zastosowania. Biorąc pod uwagę olbrzymią uniwersalność FR i jednocześnie atrakcyjny dla internautów charakter, tym bardziej istotne staje się szczegółowe czytanie warunków i regulaminów, na bazie których działają tego typu programy. Do prawidłowego funkcjonowania i uczenia się algorytmy FR potrzebują danych, nie bądźmy jedną z tysięcy zer i jedynek, które zasilają aplikacje niewiadomego pochodzenia i o niesprecyzowanych celach. Jak każde narzędzie, face recognition ma swoją jasną i ciemną stronę. Sprawdzajmy jak wykorzystywany jest nasz wizerunek. Tylko w ten sposób możemy mieć pewność, że wyjdziemy z tego spotkania z twarzą.

1 Gwiazda2 Gwiazdki3 Gwiazdki4 Gwiazdki5 Gwiazdek (oddanych głosów: 3 średnia: 5,00 z 5)
Loading...

Dodaj komentarz

Zobacz również