Većina ljudi prihvata prepoznavanje lica zbog njegove primene u Instagram filterima i Face ID-u. Ipak, ova relativno nova tehnologija kod nekih budi nelagodu. Vaše lice je jedinstveno kao otisak prsta, a složenost tehnologije prepoznavanja lica je značajna.
Kao i svaka nova tehnologija, prepoznavanje lica ima i svoje mane. Ti nedostaci postaju sve očigledniji kako vojska, policija, oglašivači i tvorci deepfake sadržaja pronalaze nove načine da iskoriste softver za prepoznavanje lica.
Sada je važnije nego ikada da ljudi razumeju kako prepoznavanje lica radi. Takođe je ključno znati ograničenja ove tehnologije i kako će se ona razvijati u budućnosti.
Prepoznavanje lica je iznenađujuće jednostavno
Pre nego što detaljnije istražimo različite metode prepoznavanja lica, bitno je razumeti sam proces. Evo tri različite primene softvera za prepoznavanje lica, uz jednostavna objašnjenja kako se lica prepoznaju ili identifikuju:
Osnovno prepoznavanje lica: Kod animojija i Instagram filtera, kamera telefona „traži“ karakteristične crte lica, posebno oči, nos i usta. Algoritmi se zatim koriste da „zaključaju“ lice i odrede u kom pravcu gleda, da li su usta otvorena itd. Važno je napomenuti da ovo nije identifikacija lica, već samo softver koji detektuje postojanje lica.
Face ID i slični programi: Nakon podešavanja Face ID-a (ili sličnih programa), telefon fotografiše vaše lice i meri rastojanja između crta lica. Svaki put kada otključavate telefon, on „gleda“ kroz kameru da izmeri i potvrdi vaš identitet.
Identifikovanje nepoznatih lica: Kada organizacija želi da identifikuje lice u svrhu bezbednosti, oglašavanja ili policijskih istraga, koristi algoritme da uporedi to lice sa opsežnom bazom podataka. Ovaj proces je sličan Apple-ovom Face ID-u, ali se odvija u većem obimu. Teoretski, može se koristiti bilo koja baza podataka (lične karte, profili na društvenim mrežama), ali baza jasnih, već identifikovanih fotografija je najefikasnija.
U redu, hajde da se upustimo u detalje. Pošto je „osnovno prepoznavanje lica“ koje se koristi za Instagram filtere relativno jednostavan proces, fokusiraćemo se na identifikaciju lica i razne tehnologije koje se koriste za tu svrhu.
Većina sistema za prepoznavanje lica se oslanja na 2D slike
Kao što se može pretpostaviti, većina softvera za prepoznavanje lica koristi 2D slike. To nije zato što je 2D snimanje najpreciznije, već zbog praktičnosti. Većina kamera snima fotografije bez dubine, a javne fotografije koje se koriste za baze podataka (npr. profilne slike na društvenim mrežama) su takođe u 2D formatu.
Zašto 2D snimanje nije superprecizno? Zato što ravnoj slici nedostaju važne identifikacione karakteristike, kao što je dubina. Računar sa ravne slike može izmeriti rastojanje između zenica i širinu usta, ali ne i dužinu nosa ili istaknutost čela.
Pored toga, 2D snimanje se oslanja na vidljivi spektar svetlosti, što znači da ne funkcioniše u mraku i može biti nepouzdano u uslovima lošeg ili neobičnog osvetljenja.
Očigledno rešenje je korišćenje 3D snimanja lica. Ali kako je to izvodljivo? Da li je potrebna posebna oprema za 3D prikaz lica?
IR kamere dodaju dubinu vašem identitetu
Iako se neke aplikacije za prepoznavanje lica oslanjaju isključivo na 2D slike, nije neuobičajeno da se koriste i 3D slike. Štaviše, vaše iskustvo sa prepoznavanjem lica verovatno podrazumeva i 3D element.
Ovo se postiže tehnikom zvanom lidar, sličnom sonaru. U suštini, uređaji za skeniranje lica, poput vašeg iPhone-a, emituju bezopasnu infracrvenu (IC) matricu na vaše lice. Ta matrica, koja predstavlja niz laserskih zraka, se odbija od vašeg lica i snima je IR kamera (ili ToF kamera) na vašem telefonu.
Gde se dešava 3D efekat? IR kamera vašeg telefona meri vreme potrebno da se svetlost odbije od svakog dela vašeg lica i vrati do telefona. Naravno, svetlost koja se odbija od nosa ima kraći put od one koja se odbija od ušiju, a IR kamera koristi ove informacije da kreira jedinstvenu mapu dubine vašeg lica. Kada se koristi uz osnovne 2D slike, 3D slike znatno povećavaju tačnost softvera za prepoznavanje lica.
Lidarsko snimanje je pomalo apstraktan koncept. Ako vam je lakše, zamislite da je IR mreža sa vašeg telefona (ili drugog uređaja za prepoznavanje lica) kao igračka sa ekserima. Kao što ekseri ostavljaju udubljenje, vaše lice ostavlja udubljenje u IC mreži, pri čemu je nos najdublji.
Termalno snimanje omogućava prepoznavanje lica u mraku
Jedan od nedostataka 2D prepoznavanja lica je to što se oslanja na vidljivi spektar svetlosti. Jednostavno rečeno, osnovno prepoznavanje lica ne radi u mraku. Ali ovo se može rešiti korišćenjem termovizijske kamere.
„Čekajte malo“, možda se pitate, „zar termalna slika ne koristi IR svetlost?“ Da, koristi. Ali termovizijske kamere ne emituju IR svetlost, već samo detektuju IR svetlost koju objekti emituju. Topli objekti emituju dosta IR svetlosti, dok hladni objekti emituju zanemarljivu količinu. Napredne termovizijske kamere mogu otkriti i male razlike u temperaturi, što ih čini idealnim za prepoznavanje lica.
Prikaz spektra vidljive svetlosti, termalna slika i kombinovana termalna slika.
Postoji nekoliko različitih načina za identifikaciju lica pomoću termalne slike. Sve ove tehnike su neverovatno složene, ali imaju neke sličnosti, pa ćemo ih pokušati pojednostaviti:
Potrebno je više fotografija: Termovizijska kamera snima više slika lica subjekta. Svaka fotografija se fokusira na drugačiji spektar IC svetlosti (duge, kratke i srednje talase). Obično dugotalasni spektar pruža najviše detalja o licu.
Mape krvnih sudova su korisne: Ove IC slike se mogu koristiti za izdvajanje strukture krvnih sudova na licu osobe. Iako zvuči jezivo, mape krvnih sudova se mogu koristiti kao jedinstveni otisak prsta. Takođe, mogu se koristiti za pronalaženje udaljenosti između delova lica (ako termalno snimanje daje loše slike), ili za identifikaciju modrica i ožiljaka.
Subjekt se može identifikovati: Kombinovana slika ili skup podataka se kreira korišćenjem više IR slika. Ta slika se zatim upoređuje sa bazom podataka lica radi identifikacije.
Naravno, termalno prepoznavanje lica uglavnom koristi vojska, to nije tehnologija koju ćete naći u prodavnicama, niti će dolaziti uz vaš sledeći telefon. Pored toga, termalno snimanje ne funkcioniše dobro tokom dana ili u osvetljenim prostorima, pa nema mnogo primena osim vojnih.
Ograničenja prepoznavanja lica
Dosta smo pričali o nedostacima prepoznavanja lica. Kao što smo videli kod IR i termalnog snimanja, moguće je prebroditi neka ograničenja. Međutim, i dalje postoje nerešeni problemi:
Prepreke: Naocare za sunce i drugi dodaci mogu ometati rad softvera za prepoznavanje lica.
Poze: Prepoznavanje lica najbolje funkcioniše sa neutralnom slikom lica okrenutog napred. Naginjanje ili okretanje glave otežava prepoznavanje, čak i kod sistema zasnovanih na infracrvenom zračenju. Takođe, osmeh, naduvani obrazi ili druge poze mogu promeniti način na koji računar meri vaše lice.
Svetlost: Svi oblici prepoznavanja lica koriste svetlost, bilo vidljivu ili infracrvenu. Usled toga, neobični uslovi osvetljenja mogu smanjiti tačnost identifikacije. To bi se moglo promeniti, jer se razvija tehnologija prepoznavanja lica zasnovana na sonaru.
Baza podataka: Bez dobre baze podataka, prepoznavanje lica ne može funkcionisati. Nemoguće je identifikovati lice koje prethodno nije bilo pravilno zabeleženo.
Obrada podataka: U zavisnosti od veličine i formata baze podataka, potrebno je vreme da računar pravilno identifikuje lica. U nekim slučajevima, kao kod policije, ograničenja u obradi podataka ograničavaju korišćenje prepoznavanja lica u svakodnevnoj upotrebi.
Za sada je najbolje koristiti druge oblike identifikacije uz prepoznavanje lica. Vaš telefon će tražiti šifru ili otisak prsta ako ne uspe da prepozna lice, a kineska vlada koristi lične karte i tehnologiju praćenja kako bi smanjila mogućnost greške u svom sistemu prepoznavanja lica.
U budućnosti će naučnici sigurno pronaći način da reše ove probleme. Možda će koristiti tehnologiju sonara uz lidar za kreiranje 3D mapa lica u svim uslovima i pronaći načine da obrade podatke o licima u kratkom roku. Ova tehnologija ima veliki potencijal za zloupotrebu, pa je dobro biti u toku sa njenim razvojem.
Izvori: Univerzitet u Rijeci, The Electronic Frontier Foundation