Практика распознавания в лиц в масках. Работает или нет?

Может ли камера видеонаблюдения распознать лицо человека в маске? Этим вопросом задавался каждый человек. Единого мнения нет, несмотря на однозначные заявления разработчиков инновационных технологий и властей. Давайте разбираться, что такое современная система распознавания лиц. 

Заявления разработчиков и властей  

Из открытых российских источников, таких как ТАСС, можно узнать о заявлениях МВД, что обязательное ношение медицинских масок не оказывает негативного влияния на распознавание лиц в столице. Еще в середине прошлого года столичные власти развернули масштабную сеть видеокамер с функциями распознавания лиц от компании NtechLab. 

Один из основателей компании Кабаков А. подтвердил, что технология направлена на формирование “черных” списков нарушителей карантинного режима (выход на улицу лиц +65 лет, осуществление рукопожатий). При этом предприниматель утверждает, что алгоритм распознавания точен даже при использовании медицинских масок.   

Предпосылки для успешного распознавания лиц в масках

Итак, на чем же строятся заявления разработчиков технологий? Насколько разработки эффективны в реальных городских условиях?  Проведем анализ. 

50-60% лица достаточно 

Как работает распознавание лиц, если порядка 1/2 лица закрывается маской? Согласно заявлениям создателей программы для успешного распознавания достаточно 50-60% открытого лица. 

Однако человеческие лица различаются по размеру, если взять за основу классическую размерную сетку головы (54 см, что соответствует маркировке “XXS” и до  65 см, что соответствует “XXXXL”). Собственно и сами маски различаются по форме и размеру. 

У одних людей маска закрывает менее 1/2, у других до 60 % лица, у третьих — куда более. 

ВЫВОД: в ходе носки масок, процент открытого лица у людей различается. Все лица, которые закрыты более чем на 50-60% не могут точно распознаться системой.  

Отсутствие других аксессуаров

Если говорить о проценте видимых частей лица, то разработчики ПО предполагают отсутствие других аксессуаров, вещей, растительности  на лице (длинная челка, очки, шарфы, шапки, капюшоны). 

Использование вышеперечисленного снижает процент видимого лица к минимуму. 

Качество изображения

Только в том случае, если в систему распознавания попадают высококачественные изображения незакрытых маской частей лица, процент идентификации достаточно высок. При этом, как показывают независимые исследования США в зависимости от используемых алгоритмов, условий освещенности и иных факторов, результат будет разнится от 5 до 50%. 

Что на практике? В отечественную систему поступают кадры, которые назвать высококачественными не смогут назвать даже самые лояльные участники процесса. Может ли быть точным распознавание лиц в масках и без них? Ответ очевиден — нет. 

Прочтите статью “Что не стоит ожидать от устаревших систем видеомониторинга?”

Прямой взгляд в камеру

Разработчики признают, что высота установки камеры, угол наклона и поворота головы по отношению к объективу видеокамеры  влияют на качество видеоматериала и, соответственно, качество распознавания лица в маске. В большинстве случаев, от городских жителей вряд ли можно добиться прямого взгляда в камеру. 

Что говорит Apple?

Самым крупным разработчиком и продавцом устройств с распознаванием лиц является Apple. Компания  потратила на разработки порядка 2,0 млрд. долларов. 

При этом, когда шквал недовольных пользователей, столкнулись с необходимостью масочного режима и обратились в компанию для решения вопросов идентификации лиц в масках. Пресс-секретарь Apple заявил, что “Face ID предназначен для работы с видимыми глазами, носом и ртом. Верификация в маске не достаточно эффективна, поэтому представители компании рекомендуют использовать пин-код на клавиатуре”.

Важно понимать, что речь идет о сравнении одного фото одного пользователя в базе Face ID от Apple. В то же самое время разработчики отечественных систем распознавания лиц в маске, утверждают, что система работает на потоке людей. 

К примеру, если говорить о пассажиропотоке московского метро (а это порядка 5 млн. человек/сутки), то для идентификации по лицу даже половины людей — это сравнение одного лица с 2,5 млн. фото. 

Реально ли это?  Почему мировая компания, которая может скупить все российские компании-разработчиков вместе взятых без особых усилий, не берет на себя ответственность за подобные заявления? 

Практика применения в России

Наиболее эффективно функция распознавания лиц применяется в бизнесе (в торговле, банковском секторе, на производстве). Те предприятия, которые сделали выбор в пользу инновационного сервиса Faceter, точность исследований в 99,8% (официально подтверждено университетом Вашингтона). 

Система имеет слух, зрение и интеллект. Помогает бизнесу собирать и автоматизировать маркетинговые данные, создавать “черные” и “белые” списки, быстро оповещать владельца о событиях на объекте. 

Подробности на сайте. 

Итоги

Распознавание лиц по фото — актуальное решение для бизнеса и государственного сектора. В 2020-21 гг., ввиду сложной эпидемиологической обстановки, на первый план вышла проблема идентификация людей в масках. Насколько эффективны отечественные алгоритмы? Вопрос сложный.