Veido atpažinimas: negali gyventi su juo, negali gyventi be jo

Veido atpažinimo paklausa ir pripažinimas didėja dėl įvairių jo privalumų. Tačiau kartu, kaip nurodėme visą praėjusį mėnesį, jis gali kelti ir rūpesčių bei susirūpinimą. Iš tiesų tai yra savotiškas meilės ir neapykantos santykis, kuriame atsidūrėme su veido atpažinimu. Todėl tiek pardavėjams, tiek naudotojams tampa svarbi tema, kaip rasti tinkamą pusiausvyrą tarp jo privalumų ir trūkumų.
 
Veido atpažinimas turi tam tikrų privalumų. Vienas didžiausių jo privalumų - tikslumas. Bėgant metams veido atpažinimas tapo tikslesnis nei bet kada anksčiau. "Metams bėgant veidų atpažinimo algoritmų tikslumas padidėjo eksponentiškai. Dabar yra daug bendrovių, kurios gali teigti, kad jų klaidingo nesutapimo rodiklis yra 98-99 proc., jei sistema naudojama idealiomis sąlygomis ir su galingu serveriu", - sakė SAFR Europe viceprezidentas Čarlis Benetas (Charlie Bennett).
 
Tai tapo įmanoma dėl dviejų veiksnių: vienas iš jų - pažanga gilaus mokymosi ir dirbtinio intelekto srityse, o kitas - galingesnių GPU prieinamumas.
 
"Gilusis mokymasis taiko daugybę apdorojimo sluoksnių, kad išmoktų duomenų reprezentacijas su keliais požymių išskyrimo lygiais. Veido atpažinimo algoritmai gali panaudoti hierarchinę giluminio mokymosi algoritmų architektūrą, kad išmoktų diskriminacinę veido reprezentaciją, ir gerokai pagerino naujausią našumą realiose taikomosiose programose. Atsiradus galingiems GPU ir gilaus mokymosi algoritmams bei dideliems anotuotų duomenų rinkiniams, veido atpažinimo tikslumas per pastaruosius kelerius metus gerokai padidėjo", - sakė NEC laboratorijos Singapūre vadovas Christopheris Lamas.
 
Ypač verta paminėti tai, kad veido atpažinimas gali išlaikyti tikslumą net tada, kai žmonės dėvi kaukes.
 
"Pandemija suteikė naują dimensiją ir imperatyvą - veidus staiga iki pusės uždengė kaukės. Veido atpažinimo paslaugų teikėjai į šį iššūkį reagavo, daugiau dėmesio skirdami periokulinės srities aplink akis bruožams. Daugelis algoritmų dabar pasiekia tokį patį tikslumą, kai veidų atvaizdai yra su kaukėmis, kaip ir prieš penkerius metus, kai atvaizdai buvo lyginami be kaukių", - sakė "Cognitec Systems" Azijos ir Ramiojo vandenyno regiono viceprezidentas Terry Hartmannas.

 
Kraštas prieš serverį

Tuo tarpu veido atpažinimo algoritmai tapo lengvesni, todėl juos galima paleisti ne brangiuose serveriuose, o kraštiniuose įrenginiuose. "Kadangi veido atpažinimas yra trijų etapų procesas, t. y. veido aptikimas, požymių išskyrimas ir atitikimas, pirmieji du etapai iš tikrųjų gali būti atliekami fotoaparate. Todėl matome keletą hibridinių įgyvendinimų, kai kamera atlieka veido aptikimą, apkarpoma veido sritis ir siunčiama į serverį požymių išskyrimui ir atitikimui. Toks įgyvendinimas gali paskirstyti veido atpažinimo apkrovą tarp krašto (kameros) ir serverio, ir paprastai gali pasiekti geresnį našumą, jei tai daroma tinkamai", - sakė Lam.
 
"Daugumai įmonių lygio veido atpažinimo algoritmų reikia galingų brangių serverių, o tai reiškia, kad techninės įrangos sąnaudos neleidžia daugumai klientų įgyvendinti veido atpažinimo. SAFR platforma turi greičiausią ir lengviausią algoritmą, kuris gali veikti kameroje arba nedideliame pigiame kraštiniame įrenginyje nesumažinant tikslumo", - sakė Bennett.

 
Įvairesni naudojimo atvejai

 
Veido atpažinimas išlieka svarbiausia saugumo taikymo sritimi įvairiose vertikaliose srityse. Tačiau vis dažniau jis naudojamas verslo žvalgybai ir naudotojų patirčiai valdyti, o pandemija šią tendenciją dar labiau paspartino. "Pastaruosius dvejus metus skaitmeninės tapatybės rinka augo itin sparčiai. Pandemijos situacija paspartino daugelį sektorių siūlyti skaitmeninius vartus, per kuriuos žmonės galėtų naudotis verslo, valdžios, kelionių ir prekybos paslaugomis. Veido atpažinimas tapo pagrindine šių skaitmeninės tapatybės schemų priemone, ypač tobulėjant mobiliosioms tapatybės tikrinimo sistemoms ir nuotolinio prisijungimo technologijoms", - sakė Hartmannas.
 
Hartmannas taip pat paminėjo keletą pavyzdžių. "Kelionių pramonė buvo pažangiausia vertikalioji sritis... Oro uostai ir toliau investuoja į greitesnį "vientisos kelionės" koncepcijos įgyvendinimą, kad būtų palengvintos visos operacijos nuo šaligatvio iki vartų naudojant veido atpažinimo ir identifikavimo priemones. Renginių pramonė ieško neliečiamų, greitų įeigos kontrolės sprendimų, kad sumažintų sąveikos skaičių ir atitiktų įvairias taisykles. Klubai, užeigos ir renginių vietos gali greitai registruoti narius ir iš anksto užsiregistravusius svečius per veidą, nežiūrėdami į asmens tapatybės dokumentus, taip panaikindami ilgas eiles prie įėjimų ir užtikrindami greitas operacijas, neliečiant prietaisų ir paviršių", - sakė jis.

 
Prieštaravimai

Nepaisant veido atpažinimo privalumų, jis turi ir problemų, kurios kelia nerimą ir susirūpinimą naudotojams. Pirmiausia tai privatumo, duomenų rinkimo ir šališkumo tam tikrų etninių grupių atžvilgiu klausimai.
 
Kalbant apie privatumą, buvo pranešimų apie veidų atpažinimo sistemas, kurios veidus naudoja ne tik asmenims atpažinti, bet ir kitiems su tais asmenimis susijusiems duomenims iš socialinės žiniasklaidos ir interneto išgauti. Todėl reikia gerosios patirties.
 
"Kalbant konkrečiai apie veido atpažinimo technologiją, siekdami skatinti šia politika grindžiamą verslo veiklą, be to, rengiame vidaus procesus, kad sumažintume su žmogaus teisėmis ir privatumu susijusią riziką, stengiamės užtikrinti, kad mūsų klientai ir partneriai, teikiantys mūsų produktus ir paslaugas, naudodami veido atpažinimo technologiją, tinkamai taikytų ją, gerbdami žmogaus teises. Be to, kad laikomės atitinkamų įstatymų ir reglamentų kiekvienoje šalyje ir regione, kiekvienas darbuotojas teikia pirmenybę pagarbai žmogaus teisėms visuose mūsų verslo veiklos etapuose", - sakė Lam.
 
Su privatumu glaudžiai susiję ginčai dėl duomenų, kurie naudojami algoritmams mokyti ir turėtų būti gerai apsaugoti, rinkimo. "Reguliavimo institucijos nustatė, kad, deja, ne visos veidų atpažinimo bendrovės laikosi regiono, kuriame jos yra įdiegtos, įstatymų, todėl matėme nemažas baudas ir bendroves, kurios buvo priverstos ištrinti duomenis iš savo duomenų rinkinių. Bendrovėje "RealNetworks" apibrėžėme pagrindinius principus, kurie viršija vietos įstatymus, tarp jų - vertiname tuos, kurie naudojasi mūsų produktais ir yra matomi su mūsų produktais, ir imamės visų būtinų atsargumo priemonių, kad asmens teisės nebūtų pažeistos", - sakė Bennettas.
 
Galiausiai, šališkumas tam tikrų etninių grupių atžvilgiu retkarčiais pasitaiko dėl prasto algoritmų apmokymo arba jų apmokymo naudojant prastos kokybės ir (arba) netinkamai pažymėtus vaizdus. "Veido atpažinimo technologijų pardavėjai yra atsakingi už geriausios praktikos, kuri padėtų nustatyti ir sumažinti bet kokį paslėptą šališkumą, nustatyti teisingumo rodiklius ir išbandyti algoritmus realaus pasaulio scenarijuose, įgyvendinimą. Pastaraisiais metais mokslininkų bendruomenė bendradarbiauja siekdama tobulinti mokymo procedūras, duomenis ir rezultatus, kad sumažėtų klaidingų atpažinimų ne tik pagal lytį, bet ir pagal amžių, etninę priklausomybę ir kitus kintamuosius", - sakė Hartmannas.