Inhoud
- Wat u moet weten over technologie voor gezichtsherkenning
- Is het mogelijk om het algoritme voor gezichtsherkenning te misleiden
- Wat is het doel van gezichtsherkenning?
Voor de staat is gezichtsherkenning een belangrijk onderdeel van het beveiligingssysteem. Voor journalisten is het een wondermiddel of een instrument van wereldwijde samenzwering. Voor zaken – een tool.
Wat u moet weten over technologie voor gezichtsherkenning
Gebruikers komen vaker gezichtsherkenningstechnologie tegen op hun eigen smartphones, waarbij biometrische identificatie wordt gebruikt om het apparaat te ontgrendelen en alleen de eigenaar toegang heeft tot de gegevens. Een 3D-camera is noodzakelijkerwijs betrokken bij het herkenningsproces, zodat het onmogelijk is om de gadget voor de gek te houden met een foto.
Er is ook gezichtsidentificatie in realtime en onder reële omstandigheden: in dit geval is het onlosmakelijk verbonden met videobewakingssystemen, waar gezichten letterlijk worden “weggerukt” uit de videostream die is vastgelegd door camera’s.
Stel je een hoogwaardige moderne CCTV-camera voor die net boven de gemiddelde lichaamslengte op een goed verlichte plaats staat. Voor haar passeren dagelijks ongeveer hetzelfde aantal van ongeveer dezelfde mensen. Ze bewegen niet erg snel.
Video kan worden opgeslagen in een cloudarchief. Op de camera is een analytische module aangesloten: een complexe combinatie van algoritmen (kunstmatige intelligentie, neurale netwerken) en een gebruikersinterface. De module “flitst” gezichten van de videostream, bepaalt geslacht en leeftijd en voert gegevens in de database in.
Geleidelijk worden afbeeldingen groter. Het systeem onthoudt automatisch alle herkende gezichten en slaat ze op in het archief, en de gebruiker met toestemming geeft aanvullende gegevens aan: naam, positie, status, andere markeringen (“VIP-gast” of “dief”). Je kunt een foto uploaden van de persoon die je nodig hebt, en de module zal alle detecties van deze persoon in het archief vinden.
Zodra een persoon met een markering opnieuw voor de camera passeert, legt het systeem dit vast als een belangrijke gebeurtenis en stuurt het een pushmelding naar geïnteresseerde gebruikers.
Is het mogelijk om het algoritme voor gezichtsherkenning te misleiden
Desalniettemin is het moeilijk om deze vraag eenduidig te beantwoorden, omdat er niet één ideaal algoritme voor gezichtsherkenning is. Grote glazen, een gelijmde baard, een pet, een hoge bewegingssnelheid, speciale make-up (bijvoorbeeld het “rooster”, golven, cirkels en stokken.) – Dit alles kan het algoritme verwarren. Zeker in het totaal, want 70% van een open gezicht is genoeg voor herkenning.
Ondanks de fouten die zijn opgetreden, is de nauwkeurigheid van de machineherkenning vaak al groter dan die waarmee mensen hun gezichten bepalen. In China is er al een systeem dat in 3 seconden een specifieke persoon kan vinden tussen 1,3 miljard andere inwoners met een nauwkeurigheid van 90%.
Wat is het doel van gezichtsherkenning?
Veel bedrijven bieden kant-en-klare diensten in de vorm van cloud-API’s (softwaretussenpersonen tussen applicaties) voor een hoogwaardige oplossing voor deze problemen. Naast IT-giganten als Microsoft, Facebook en Google houden gespecialiseerde bedrijven zich ook bezig met gezichtsherkenning. Hun technologie evolueert snel en biedt nog meer interessante functies, zoals het identificeren van gezichten en silhouetten in een menigte.
Winkelidentiteit wordt gebruikt voor gerichte advertenties. In sommige winkels heeft X5 Retail Group bijvoorbeeld camera’s geïnstalleerd om gezichtsuitdrukkingen en de leeftijd van klanten te herkennen. Door deze gegevens te analyseren, geeft het systeem op het beeldscherm producten weer die een persoon mogelijk leuk vindt. Een ander voorbeeld is de zaak Lolli. & Pops, een grote snoepwinkel in de Verenigde Staten. Het gezichtsherkenningssysteem bepaalt vaste klanten en stuurt meldingen naar hun smartphones over producten die ze misschien leuk vinden (rekening houdend met individuele voorkeuren en zelfs allergieën voor producten).
Veel geluk kerels!
