لم يعد القناع الطبي يحفظ التعرف على الوجه

إذا كنت تعتقد أن القناع الطبي سيخدع كاميرات التعرف على الوجه ، فهناك خبران سيئان بالنسبة لك. أولاً ، تمكن الباحثون من تحسين أنظمة رؤية الماكينة بشكل كبير ، بحيث يتم الآن التعرف بشكل موثوق إلى حد ما في نصف الوجه أو في منطقة العين (نصف الوجه ، مستوى التعرف الناجح هو 90 ٪ ).

والأخبار السيئة الثانية هي أن انتشار الفيروس التاجي دفع الشركات الصينية SenseTime و FaceGo و Minivision إلى إدخال تقنيات التعرف على الوجوه المغلقة جزئيًا في نماذج كاميرات الفيديو التجارية . بسبب اندلاع Covid-19 ، بدأ العديد من المواطنين في النزول إلى الشوارع وهم يرتدون الأقنعة - لذلك ، من الضروري تحديث أنظمة المراقبة بالفيديو.

يمكن الآن التعرف على الأشكال الجديدة للتعرف على الوجوه ليس فقط الأشخاص المقنعين الذين يغطون أفواههم ، ولكن أيضًا الأشخاص الذين يرتدون الحجاب أو اللحى المزيفة. تم نشر واحدة من أولى الأوراق العلمية حول هذا الموضوع في عام 2017 ، هذه المقالة " التعرف على الوجه المقنع (DFI) مع KeyPoints للوجه باستخدام شبكة الالتقاء المكانية التوافقية ؛ arXiv : 1708.09317v1 ).


عينات من مجموعة بيانات تدريب الشبكة العصبية

كما تعلم ، يعمل التعرف على الوجوه من خلال تحديد عدة نقاط رئيسية على وجه الشخص - وعلاقتها ، مما يؤدي إلى توقيع "رسومي" فريد. عادة ما توجد هذه النقاط الرئيسية حول العين والأنف والشفاه. لكي يعمل النظام مع إغلاق النصف السفلي من الوجه ، وضع الباحثون المزيد من النقاط الرئيسية حول العين والأنف.


هيكل الشبكة العصبية التلافيفية في نظام

DFI تعثر الشبكة العصبية في نظام DFI على 14 نقطة رئيسية في صورة الوجه ، لكن الدقة تنخفض اعتمادًا على مستوى الإخفاء وتعقيد الخلفية وراء الشخص.

ومع ذلك ، منذ عام 2017 ، تم إجراء المزيد من الأبحاث حول هذا الموضوع ، والآن أصبح من الواضح أن التكنولوجيا لها قيمة تجارية كبيرة. SenseTime ، الشركة الصينية الرائدة في تطوير الذكاء الاصطناعي ، كانت أول من قام بتكييف نظام التعرف على الوجوه ، الذي أعلنت عنه الشركة الأسبوع الماضي.

يقول بيان صحفي لـ SenseTime أن الخوارزمية الخاصة به "مصممة لقراءة 240 نقطة رئيسية للوجه حول العينين والفم والأنف". يمكنه العثور على تطابق باستخدام أجزاء الوجه المرئية فقط. وبعبارة أخرى ، قد تكون النقاط الرئيسية حتى حول العين كافية لإنشاء بصمة فريدة ، وإن كانت بصمة جزئية للوجه.


SenseTime نظام

باحثون من جامعة برادفورد تحت إشراف الأستاذ حسن أوغايل مايو 2019 ذكرتحول النموذج المحسن للتعرف على الوجه ، بعد أن حقق دقة التعرف 90٪ في نصف الوجه و 100٪ في ثلاثة أرباع الوجه. تم نشر المقال العلمي "التعرف على الوجه العميق باستخدام بيانات الوجه غير الكاملة" في أنظمة الجيل المستقبل للكمبيوتر (doi: 10.1016 / j.future.2019.04.025 ).

تدعي شركة صينية أخرى للتعرف على الوجه ، Minivision ، أن برمجياتها قادرة الآن على التعرف على الأشخاص المقنعين. في مواجهة وميض Covid-19 والخروج الكبير إلى شارع الأشخاص المقنعين ، أطلقت Minivision حملة طارئة لجمع البيانات لزيادة تدريب النموذج. "قامت الإدارة بتعبئة الموظفين والأقارب بشكل عاجل لجمع مجموعة محدودة من البيانات في غضون يومين. كتب أباكوس أن المعلومات الرئيسية التي سجلها النظام على الوجوه المقنعة هي العيون .

الاندفاع ناجم عن استجابة الصين الصارمة للوباء. في العديد من المناطق السكنية الأكثر تضررا من الفيروس ، يقتصر الدخول فقط على سكان المنطقة. قامت Minivision بتطبيق خوارزمية جديدة في أنظمة التعرف على الوجوه لمنع البوابات في المجتمعات في نانجينغ للتعرف بسرعة على السكان دون الحاجة إلى خلع أقنعةهم.



تُستخدم برامج SenseTime و FaceGo في المقام الأول للتعرف على موظفي الشركة (لساعات العمل المحاسبية).

عندما تقتصر العينة على سكان منطقة أو شركة واحدة ، يتم تبسيط مهمة نظام التعرف على الوجوه بأمر من الحجم. سيكون من الصعب توسيع هذا النظام ليشمل مجموعة أوسع من الناس. عندما تصل العينة إلى مقياس معين ، فمن المرجح أن يصادف الأشخاص ذوي العيون المتشابهة. في هذه الحالة ، يزداد خطر الإيجابيات الكاذبة.

ومع ذلك ، تتطور أنظمة المقاييس الحيوية بسرعة. ربما ستتمكن الكاميرات يومًا ما من قراءة حتى القزحية وبصمات الأصابع من مسافة بعيدة. يجري تطوير مستشعرات عن بعد لأنظمة ضربات القلب ودرجة حرارة الجسم والمشية. بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما يحمل الأشخاص الهواتف الذكية والأجهزة الإلكترونية الأخرى التي يمكن التعرف عليها بسرية.

---

لمزيد من المعلومات حول حلول البنية التحتية للمفاتيح العمومية للمؤسسات ، اتصل بمديري GlobalSign +7 (499) 678 2210 ، sales-ru@globalsign.com.