Словарь ИИ

Что такое распознавание лиц

Коротко

Распознавание лиц это технология компьютерного зрения, которая находит лицо на фото или видео и сравнивает его с образцами, чтобы определить или подтвердить, кто это.

Безопасность и право · face recognition

Михаил МозгПроверено: 16 октября 20261 минута чтения

Ребенку

Ты узнаешь друга во дворе, даже если он в новой шапке: помнишь его глаза, нос и улыбку. Компьютер тоже можно научить узнавать лица, если показать ему много фотографий. Это удобно, например, чтобы телефон открывался только хозяину. Но лицо нельзя поменять, как пароль, поэтому свои фотографии стоит беречь и не раздавать кому попало.

Простыми словами

Система сначала находит на снимке лицо, потом выравнивает его и превращает в набор чисел, своего рода цифровой отпечаток. Этот отпечаток сравнивают с сохраненными. Если нужно подтвердить, что перед камерой владелец телефона, сравнение идет с одним образцом. Если нужно узнать человека в толпе, то с целой базой. Чем больше похожи наборы чисел, тем вероятнее совпадение, а порог решает, когда считать лица одинаковыми. Ошибки случаются: плохой свет, маска, возраст и недостаток похожих лиц в обучающих данных снижают точность.

Для бизнеса

Компании применяют технологию для пропуска сотрудников, оплаты и входа по лицу, проверки клиента при дистанционном оформлении услуг, учета посетителей. По 152-ФЗ сведения о внешности, по которым устанавливают личность, относятся к биометрическим персональным данным, и обрабатывать их можно только с письменного согласия человека, кроме случаев из закона. Отсюда требования к защите базы, месту хранения и альтернативе для тех, кто согласия не дал. Риски: утечка шаблонов, которые нельзя сменить, как пароль, ошибки на отдельных группах людей, обман камеры фотографией или маской. Перед запуском проверьте точность при вашем освещении и камерах, а также защиту от подмены. Хранение биометрии планируют вместе с безопасностью данных всего проекта.

Для специалиста

Распознавание лиц (face recognition) включает детекцию лица, выравнивание по ключевым точкам, извлечение эмбеддинга сверточной сетью и сравнение по косинусному сходству или евклидову расстоянию. Различают верификацию 1:1 (тот ли это человек) и идентификацию 1:N (кто это из базы). FaceNet (Schroff и др., 2015) обучал сеть на тройках изображений с триплетной функцией потерь и получил 99,63% на наборе LFW, описывая лицо всего 128 байтами. ArcFace (Deng и др., 2018) ввел аддитивный угловой отступ (additive angular margin) в функцию потерь, усилив разделение классов. Качество задают доли ложных совпадений и ложных отказов при выбранном пороге. Защита от подмены (presentation attack detection) отсекает фото, видео и маски. Статья 11 закона 152-ФЗ требует письменного согласия на обработку биометрии, а статья 5 Регламента ЕС 2024/1689 запрещает нецелевой сбор изображений лиц для баз распознавания и, с исключениями, удаленную идентификацию в реальном времени в общественных местах для правоохранительных целей.

Пример

Бизнес-центр переводит пропуск сотрудников на вход по лицу. Каждый подписывает письменное согласие, для несогласных остаются карты, а шаблоны лиц хранятся на сервере в здании, а не у облачного поставщика.

Связанные термины

Вопросы и ответы

Нужно ли согласие на распознавание лиц?

Да, если изображение лица используют, чтобы установить личность: по 152-ФЗ это биометрические персональные данные, и нужно письменное согласие. Исключения перечислены в законе, например для правосудия и безопасности.

Насколько точно работает такая система?

На хороших снимках современные системы ошибаются редко, но точность падает при плохом свете, необычном ракурсе и на группах, которых мало в обучающих данных. Поэтому порог и точность проверяют на ваших камерах.

Источники

Где это применяют в компании

Безопасность данных при внедрении ИИ-агентов

Не уверены, нужно ли это вашей компании?

Карта ИИ-решений