สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีจดจำใบหน้า

2024 ผู้เขียน: Malcolm Clapton | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-17 04:12

รัฐบาลและธุรกิจใช้เทคโนโลยีนี้อย่างไร เป็นไปได้ไหมที่จะหลอกกล้องด้วยระบบระบุใบหน้า และเป็นไปได้ไหมที่จะค้นหาบุคคลบนอินเทอร์เน็ตโดยใช้ภาพถ่าย

Elena Glazkova Ivideon นักการตลาด

สำหรับรัฐ การจดจำใบหน้าเป็นส่วนสำคัญของระบบรักษาความปลอดภัยและรายการงบประมาณที่น่าประทับใจ สำหรับนักข่าว อาจเป็นยาครอบจักรวาลหรือเครื่องมือในการสมรู้ร่วมคิดของโลกก็ได้ สำหรับธุรกิจ เครื่องมือ หรือผลิตภัณฑ์ ไม่ว่าคุณจะเลือกด้านใด คำถามพื้นฐานก็ยังคงมีอยู่ ผู้ใช้มักจะค้นหาคำตอบของพวกเขาบนอินเทอร์เน็ต (โดยเฉลี่ย 28,704 ข้อความค้นหาการจดจำใบหน้าต่อเดือน) แต่ไม่พบคำตอบเสมอไป การแก้ไขสถานการณ์

การจดจำใบหน้าคืออะไร

แยกแมลงวันออกจากชิ้นเนื้อกันเถอะ ผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะจดจำใบหน้าในสมาร์ทโฟนของตนเองมากขึ้น โดยใช้การระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์เพื่อปลดล็อกอุปกรณ์ และมีเพียงเจ้าของเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ กล้อง 3D จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับกระบวนการรับรู้ ดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะหลอกลวงอุปกรณ์ด้วยรูปถ่าย

นอกจากนี้ยังมีการระบุใบหน้าแบบเรียลไทม์และในสภาพจริง: ในกรณีนี้ มีการเชื่อมโยงกับระบบเฝ้าระวังวิดีโออย่างแยกไม่ออก โดยที่ใบหน้าจะถูก "ดึง" จากสตรีมวิดีโอที่ถ่ายโดยกล้องอย่างแท้จริง

ลองนึกภาพกล้อง CCTV สมัยใหม่คุณภาพสูงที่วางอยู่เหนือความสูงโดยเฉลี่ยของมนุษย์ในที่ที่มีแสงสว่างเพียงพอ ประมาณจำนวนคนเท่ากันโดยประมาณที่เดินผ่านหน้าเธอทุกวัน พวกเขาไม่เคลื่อนไหวเร็วมาก

วิดีโอที่ถ่ายไว้สามารถเก็บไว้ในที่เก็บถาวรบนคลาวด์ โมดูลการวิเคราะห์เชื่อมต่อกับกล้อง: การผสมผสานที่ซับซ้อนของอัลกอริธึม (ปัญญาประดิษฐ์ โครงข่ายประสาทเทียม เท่านั้น) บวกกับอินเทอร์เฟซผู้ใช้ โมดูล "ดึง" ใบหน้าจากสตรีมวิดีโอ กำหนดเพศและอายุ และป้อนข้อมูลลงในฐานข้อมูล

มีภาพเพิ่มเติมเรื่อยๆ ระบบจะจดจำใบหน้าที่รู้จักทั้งหมดโดยอัตโนมัติและบันทึกไว้ในที่เก็บถาวร และผู้ใช้ที่มีการรับเข้าจะระบุข้อมูลเพิ่มเติม: ชื่อ ตำแหน่ง สถานะ เครื่องหมายอื่นๆ ("แขกวีไอพี" หรือ "ขโมย") คุณสามารถอัปโหลดรูปถ่ายของบุคคลที่ต้องการได้ และโมดูลจะค้นหาการตรวจหาบุคคลนี้ทั้งหมดในไฟล์เก็บถาวร

ทันทีที่มีเครื่องหมายผ่านหน้ากล้องอีกครั้ง ระบบจะบันทึกเหตุการณ์นี้เป็นเหตุการณ์สำคัญ และส่งการแจ้งเตือนแบบพุชไปยังผู้ใช้ที่สนใจ

การตรวจจับในบริบทของการจดจำใบหน้าเป็นสถานการณ์ที่โดยหลักการแล้วอัลกอริทึมเข้าใจว่าเป็นใบหน้า ไม่ใช่แอปเปิ้ลหรือนางเงือกจากแก้ว Starbucks ก่อนอื่นเขาต้องการพลังในการคำนวณ จากนั้นจึงจะจับคู่ใบหน้ากับฐานหรือจดจำได้

หากคุณอ่านสองสามย่อหน้าก่อนหน้านี้จนจบ ขอแสดงความยินดี ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าการจดจำใบหน้าทำงานอย่างไรในสถานการณ์ในอุดมคติ คำอธิบายนี้เหมาะสำหรับทุกระบบ: ตั้งแต่ระบบที่ใช้ในรถไฟใต้ดินมอสโกไปจนถึงโซลูชันสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก

สิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจคือ การสร้างสถานการณ์ในอุดมคติในชีวิตจริงเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงทั้งเมือง ไม่ใช่สำนักงานหรือร้านค้า ตัวอย่างเช่น บนรถไฟใต้ดินมีผู้คนมากมาย ต่างคนต่างเดินเร็ว คุณต้องมีกล้องจำนวนมาก ต้องใช้เงิน และผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถควรวางกล้องไว้

เป็นไปได้ไหมที่จะหลอกอัลกอริธึมการจดจำใบหน้า

แม้จะมีข้อผิดพลาดเป็นครั้งคราว แต่ความแม่นยำของการจดจำเครื่องมักจะดีกว่าที่ผู้คนกำหนดใบหน้า ประเทศจีนจะสร้างฐานข้อมูลการจดจำใบหน้าขนาดยักษ์เพื่อระบุพลเมืองใด ๆ ภายในไม่กี่วินาทีจะปรากฏในจีนในไม่ช้า ระบบที่สามารถค้นหาบุคคลที่เฉพาะเจาะจงจากผู้อยู่อาศัยอื่น ๆ 1.3 พันล้านคนใน 3 วินาทีด้วยความแม่นยำ 90%

และยังเป็นการยากที่จะตอบคำถามนี้อย่างแจ่มแจ้ง เนื่องจากไม่มีอัลกอริธึมในอุดมคติเดียวสำหรับการจดจำใบหน้าแว่นตาขนาดใหญ่, เครา, หมวก, การเคลื่อนไหวความเร็วสูง, การแต่งหน้าแบบพิเศษ (เช่น ตาข่าย "Black Swan" ที่วาดบนใบหน้า, แมว, วงกลมและแท่ง วิธีการหลบหนีจากระบบจดจำใบหน้าด้วยการแต่งหน้า) - ทั้งหมดนี้อาจทำให้อัลกอริทึมสับสน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาพรวมเพราะสำหรับการรับรู้ก็เพียงพอแล้วที่จะโกงระบบการจดจำ 70% ของใบหน้าที่เปิดอยู่ ตอนนี้ลองนึกดูว่าจำเป็นต้องใช้เทคนิคข้างต้นในเมืองจริง ฟังดูไม่ง่ายเลยใช่ไหม

"แว่นกันจดจำ" จากประเทศญี่ปุ่น ย้อนไปเมื่อปี 2015

และนี่คือหน้ากากสามมิติในปี 2014

จำใบหน้าออนไลน์ได้ไหม

อินเทอร์เน็ตเป็นสถานที่ที่ขัดแย้ง: ผู้คนที่นี่สามารถกังวลได้ในเวลาเดียวกันว่ากล้องวินาทีทุกตัวบนท้องถนนจะตรวจจับบุคลิกของพวกเขาหรือไม่ และต้องการ "จดจำใบหน้าของคนอื่นจากภาพถ่ายออนไลน์อย่างจริงใจ" ลองพิจารณาเทรนด์การจดจำใบหน้าแยกกัน

โปรแกรมจดจำใบหน้าเป็นทั้งโมดูลการวิเคราะห์ที่อธิบายข้างต้น (กล้องวงจรปิด + ซอฟต์แวร์ + ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์) หรือซอฟต์แวร์ที่คล้ายกับบริการ FindFace ที่รู้จักกันดี (อื้อฉาวเล็กน้อย) ทุกวันนี้ เป็นไปไม่ได้ที่จะดาวน์โหลดโปรแกรมจดจำใบหน้า "ฟรีและไม่ต้องลงทะเบียน" ในกรณีส่วนใหญ่

บริการเว็บ FindFace.ru ซึ่งช่วยในการค้นหาผู้คนบนโซเชียลเน็ตเวิร์ก VKontakte ด้วยรูปถ่ายของพวกเขา ก่อตั้งขึ้นเมื่อวันที่ 18 กุมภาพันธ์ 2016 เหนือสิ่งอื่นใด ต้องขอบคุณเขาที่ทำให้ทุกคนสามารถค้นหาโปรไฟล์ของเด็กผู้หญิงที่แสดงในภาพยนตร์โป๊ได้ ในไม่ช้า บริการนี้ก็เริ่มใช้กับแฟลชม็อบจำนวนมากในการตรวจจับใบหน้า ซึ่งมีสิทธิ์ทุกอย่างที่จะไม่มีใครตรวจพบ เรื่องอื้อฉาวปะทุขึ้นซึ่งทำงานเหมือนโฆษณาแบบปากต่อปาก: เทคโนโลยีที่เป็นพื้นฐานของการบริการได้รับรางวัลอันทรงเกียรติมากมายและกระตุ้นความสนใจของลูกค้าจากรัฐและธุรกิจ ตั้งแต่วันที่ 1 กันยายน 2018 บริการนี้ไม่ได้ให้บริการ FindFace ซึ่งเคยใช้เพื่อจดจำผู้ประท้วงอีกต่อไป ประกาศยุติการค้นหาผู้คนด้วยบริการภาพถ่าย เนื่องจาก NtechLab ได้เปลี่ยนโฉมเป็นโซลูชันสำหรับภาคธุรกิจต่างๆ

ความฝันของผู้ใช้ที่เข้าสู่คำขอมีลักษณะดังนี้: คุณไปที่ไซต์อัปโหลดรูปถ่ายของบุคคลที่ถูกลักลอบอยู่ในรถไฟใต้ดินโปรแกรมจดจำใบหน้าและให้ลิงก์ไปยังโปรไฟล์บน เครือข่ายสังคม ใช่ โดนจับ! หรือเช่นนี้: คุณดาวน์โหลดโปรแกรมลงในคอมพิวเตอร์ เชื่อมต่อเว็บแคมกับเว็บแคม และจดจำใบหน้าแมวของคุณ สำเร็จ - ตอนนี้คุณจะได้รับการแจ้งเตือนทุกครั้งที่แมวขโมยไส้กรอก

ความเป็นจริงนั้นโหดร้าย ไซต์แรกที่นำเสนอบางสิ่งที่ไม่ต้องการให้คุณทำงาน และไซต์ที่สองต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษา Python แอปพลิเคชั่นที่เหมือนฝันมากหรือน้อยที่เรียกว่า SearchFace ซึ่งเพิ่งเริ่มต้นใหม่เมื่อเร็ว ๆ นี้ Searchface ถูกรีสตาร์ทด้วยการอนุญาตผ่าน VKontakte แต่โซเชียลเน็ตเวิร์กได้ปิดฟีเจอร์นี้ที่เรียกว่า FindClone คุณอัปโหลดรูปภาพ และอัลกอริทึมพยายามจดจำใบหน้าเดียวกันในฐานข้อมูลโซเชียลเน็ตเวิร์ก VKontakte แอปพลิเคชันไม่ได้ให้ลิงก์ไปยังโปรไฟล์ ให้เฉพาะรูปภาพเท่านั้น และไม่สำคัญว่าจะอัปโหลดโดยใคร หากผู้ใช้ใช้งานโซเชียลเน็ตเวิร์กมาเป็นเวลานาน การออกภาพถ่ายจะสร้างเอฟเฟกต์ "ชีวประวัติ" ที่น่าขนลุก แต่ถ้าไม่เป็นเช่นนั้น รูปภาพที่รู้จักก็อาจทำให้พวกเขาหัวเราะได้

อันที่จริง ตัวอย่าง SearchFace ตอบคำถามอย่างชัดเจนว่า "โซเชียลเน็ตเวิร์กใช้การจดจำใบหน้าได้อย่างไร" มันจะแม่นยำกว่าถ้ากำหนดด้วยวิธีนี้: "โซเชียลเน็ตเวิร์กใช้สำหรับการจดจำใบหน้าอย่างไร" คำตอบนั้นง่าย: เหมือนฐานข้อมูล จำนวนชุดค่าผสมที่ไม่ซ้ำกันจำนวนนับไม่ถ้วน (นี่คือลักษณะที่ใบหน้าในภาพถ่ายมองหาอัลกอริธึมของ Facebook, VKontakte และอื่น ๆ) เป็นพื้นฐานสำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นพื้นฐานของโซลูชันการจดจำใบหน้าอย่างใดอย่างหนึ่ง

โซลูชันต่างกันทั้งหมด และโครงข่ายประสาทเทียมก็ต่างกันด้วย และลูกค้าและผู้ให้บริการจะไม่เปิดเผยรายละเอียดและคุณสมบัติทางเทคนิคตามกฎโดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมดูลการรู้จำเพศและอายุสามารถระบุได้เนื่องจากสามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ใน Odnoklassniki, VKontakte, Instagram และ Facebook

วิธีการตั้งโปรแกรมการจดจำใบหน้า

คุณไม่จำเป็นต้องตอบคำถามของนักพัฒนาและนักพัฒนาหากคุณไม่ใช่นักพัฒนา ดังนั้นเราจึงหันไปหาผู้เชี่ยวชาญเพื่อขอความช่วยเหลือ

Dmitry Soshnikov สมาชิกของ Russian Association for Artificial Intelligence และผู้เชี่ยวชาญอาวุโสด้านการพัฒนา AI และระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่ Microsoft

การจดจำใบหน้า (เช่นเดียวกับการดำเนินการอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง) เป็นงานทั่วไป ดังนั้น หลายบริษัทจึงให้บริการสำเร็จรูปในรูปแบบของ cloud APIs (ซอฟต์แวร์ตัวกลางระหว่างแอปพลิเคชัน) สำหรับโซลูชันคุณภาพสูงของงานเหล่านี้ นอกจากยักษ์ใหญ่ด้านไอทีอย่าง Microsoft และ Google แล้ว บริษัทเฉพาะทาง ซึ่งรวมถึงบริษัทรัสเซีย ก็มีส่วนร่วมในการจดจำใบหน้าด้วยเช่นกัน ผลิตภัณฑ์ของพวกเขามีการพัฒนาอย่างรวดเร็วและมีคุณสมบัติที่น่าตื่นเต้นยิ่งขึ้น เช่น การระบุใบหน้าและเงาในฝูงชน

การฝึกโครงข่ายประสาทเทียมตั้งแต่ต้นเป็นเรื่องยากกว่ามาก เราต้องการชุดข้อมูลเริ่มต้นขนาดใหญ่และมีคุณภาพสูง นั่นคือภาพถ่ายผู้คนหลายหมื่น (หรือมากกว่านั้น) นอกจากนี้ จำเป็นต้องมีทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญและความรู้เกี่ยวกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง บริษัทขนาดใหญ่มีเครื่องมือทั้งหมดนี้อยู่ในมือ ดังนั้นพวกเขาจึงแก้ปัญหาได้ดีกว่ามาก

นอกจากนี้ยังมีวิธีแก้ปัญหาระดับกลาง - เพื่อใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วเป็นต้น ตัวเลือกนี้น่าจะทำงานได้แย่กว่าบริการคลาวด์สำเร็จรูปเล็กน้อย แต่จะช่วยให้คุณสามารถควบคุมระบบได้อย่างเต็มที่ สิ่งนี้จะต้องมีความเข้าใจในระดับหนึ่งเกี่ยวกับการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมและโครงข่ายประสาทเทียม และส่วนใหญ่แล้ว ความรู้บางอย่างเกี่ยวกับภาษา Python ซึ่งได้รับความนิยมในฐานะภาษาโปรแกรมหลักในหมู่ผู้เชี่ยวชาญ Data Science

อันที่จริง มันสะดวกที่จะทำการทดลองต่างๆ แสดงภาพข้อมูล และทำการคำนวณเมทริกซ์อย่างมีประสิทธิภาพด้วยแพ็คเกจ NumPy ที่ยอดเยี่ยม นี่ไม่ใช่ภาษาที่ดีที่สุดสำหรับการพัฒนาอุตสาหกรรม เนื่องจากไม่มีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างระบบซอฟต์แวร์ที่มีความปลอดภัยขนาดใหญ่ แต่ยังไม่มีทางเลือกอื่นในด้านการฝึกอบรม Deep Neural Network

การจดจำใบหน้าทำงานอย่างไรในธุรกิจ

ความต้องการใช้การจดจำใบหน้าในธุรกิจฟินเทค ค้าปลีก และธุรกิจประเภทอื่นๆ เกี่ยวข้องโดยตรงกับความพร้อมของเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้น กลไกการทำงานนั้นเรียบง่าย: ทุกองค์กรและทุกองค์กรมีกล้องวงจรปิด ซึ่งใช้เป็นเครื่องมือสำหรับการรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ตามมา ในโลก ระบบเฝ้าระวังจะถ่ายวิดีโอระดับ Full HD หลายเทราไบต์ต่อเดือน นั่นคือมีข้อมูลจำนวนมากสำหรับการประมวลผล

ผู้ผลิตสามารถ "แฟลช" ซอฟต์แวร์ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลบนอุปกรณ์ได้ กล้องวิเคราะห์วิดีโอออนบอร์ดมักมีราคาค่อนข้างแพง

อีกทางเลือกหนึ่งคือการวิเคราะห์ในระบบคลาวด์ นั่นคือศูนย์ข้อมูลระยะไกลที่เชื่อมต่อกับกล้องราคาไม่แพง นี่คือลำดับความสำคัญที่ถูกกว่า แถมยังให้ความยืดหยุ่นด้วย - คุณสามารถปรับโซลูชันสำหรับธุรกิจเฉพาะได้

ความนิยมของเทคโนโลยีจดจำใบหน้าในด้านต่าง ๆ ของกิจกรรมกำลังเพิ่มขึ้น ตัวอย่างเช่น Sberbank เป็นหนึ่งในผู้นำด้านการประกาศโครงการจดจำใบหน้าที่มีชื่อเสียงหลายโครงการ และสามารถโต้แย้งได้ว่าเขาจำคุณได้จากจำนวนหนึ่งพันคน: ตู้เอทีเอ็มจะระบุลูกค้าด้วยตาของเขาเองในเรื่องนี้ บางที ทิงคอฟฟ์ เท่านั้น ในปี 2560 Sberbank ได้เข้าซื้อกิจการ Sberbank และลงทุน 25.07% ของ VisionLabs ในเทคโนโลยีจดจำใบหน้า ซึ่งสร้างซอฟต์แวร์สำหรับการจดจำใบหน้า ในปี 2561 สถาบันการเงินแห่งหนึ่งสามารถทดสอบการจดจำใบหน้าในรถไฟใต้ดินมอสโกและแม้กระทั่งจับอาชญากร 42 คน อาชญากร 42 คนถูกจับได้ด้วยระบบจดจำใบหน้าของ Sberbank เพื่อทดสอบ มันจะจดจำคุณได้จากพัน: ตู้เอทีเอ็มจะระบุลูกค้าโดย สายตาของตู้เอทีเอ็มที่มีการระบุใบหน้าเพื่อให้ผู้โจมตีไม่สามารถถอนเงินจากบัตรของบุคคลอื่นรวมทั้งประกาศการรวบรวมข้อมูลไบโอเมตริกซ์ (การบันทึกเสียง,วิดีโอใบหน้า) ของลูกค้า ในเดือนเมษายนของปีนี้ Sberbank ควบคุมผู้พัฒนาระบบเสียงและจดจำใบหน้า - "ศูนย์เทคโนโลยีคำพูด" (MDT)

อีกประการหนึ่งคือการประกาศ ทดสอบ นำร่อง และซื้อโซลูชันไม่ได้หมายความถึงการนำไปใช้จริง สิ่งที่ถูกใช้จริงใน Sberbank (และไม่ว่าจะใช้หรือไม่) ในความเป็นจริง Gref ชาวเยอรมันเท่านั้นที่สามารถพูดได้อย่างแน่นอน

การขายปลีกทำให้ทุกอย่างโปร่งใสยิ่งขึ้น โดยทั่วไป มีปัญหาสามประการที่การจดจำใบหน้าแก้ไขได้

ประการแรก การโจรกรรม ร้านค้าต่างๆ ดำเนินการโดยมิจฉาชีพ และมักจะเป็นคนเดียวกันในเครือข่ายเดียวกัน การจดจำใบหน้าช่วยให้คุณระบุ "ขโมยที่ลอย" และบุคคลอื่น ๆ ที่เคยละเมิดคำสั่งนี้ ทันทีที่ผู้บุกรุกเข้าสู่ฐานข้อมูลเมื่อเข้าไปในร้าน การรักษาความปลอดภัยจะได้รับการแจ้งเตือนใน Messenger หรือด้วยวิธีอื่นที่สะดวก

ประการที่สอง ความยากในการทำงานกับลูกค้าประจำ มีข้อมูลไม่เพียงพอในการซื้อและวันเกิดเพื่อปรับแต่งข้อเสนอสำหรับ VIP และแฟนแบรนด์ สามารถรวมการจดจำใบหน้าเข้ากับ CRM ได้ นั่นคือซอฟต์แวร์ที่ผู้จัดการป้อนข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับธุรกรรมทั้งหมดขององค์กร ในกรณีของโจรและวีไอพี การจดจำใบหน้าจะทำงานในลักษณะเดียวกัน: ใบหน้าจะเข้าสู่บัญชีดำหรือขาว และเมื่อปรากฏขึ้นอีกครั้ง ระบบจะส่งเสียงบี๊บไปยังบุคคลที่มีสิทธิ์เข้าถึง เพศและอายุจะถูกกำหนดโดยอัตโนมัติ และข้อมูลเพิ่มเติมจะถูกเพิ่มโดยพนักงานที่รับผิดชอบ

ประการที่สาม การระบุการขายปลีกใช้สำหรับการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น ในบางร้าน X5 Retail Group ที่ติดตั้ง X5 จะมีกล้องวิชันซิสเต็มสำหรับคอมพิวเตอร์เพื่อจดจำการแสดงออกทางสีหน้าและอายุของลูกค้า โดยการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ ระบบจะแสดงสินค้าที่บุคคลอาจชอบบนหน้าจอมอนิเตอร์ในชั้นซื้อขาย ภาพประกอบที่ชัดเจนอีกเรื่องหนึ่งคือกรณีของ Lolli & Pops ร้านขนมขนาดใหญ่ในสหรัฐอเมริกา ระบบจดจำใบหน้ากำหนดโปรแกรมความภักดีในร้านค้าในอนาคตของคุณจะถูกป้อนโดยการจดจำใบหน้าของลูกค้าประจำและส่งการแจ้งเตือนไปยังสมาร์ทโฟนของพวกเขาด้วยผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาต้องการ (โดยคำนึงถึงความชอบส่วนบุคคลและแม้แต่การแพ้อาหาร)

อีกตัวอย่างหนึ่งที่โดดเด่นของการใช้เทคโนโลยีในร้านค้าปลีกคือร้านค้าที่ไม่มีผู้ขายและเครื่องบันทึกเงินสด ตัวอย่างเช่น Alibaba Tao Cafe Amazon Go กับ Alibaba Tao Cafe: Staffless Shop Showdown เป็นร้านกาแฟและร้านค้าแบบบริการตนเองที่ตั้งอยู่ในเมืองหางโจว ขายเครื่องดื่ม ของว่าง ของชำ ของเล่น กระเป๋าเป้ และอื่นๆ Tao Cafe เปิดให้ผู้ใช้เว็บไซต์ Taobao เท่านั้น

เมื่อซื้อเครื่องดื่ม ระบบกล้องที่รองรับการจดจำใบหน้าจะระบุลูกค้าโดยอัตโนมัติ เชื่อมต่อกับบัญชีของเขาในร้านค้าออนไลน์และประมวลผลการชำระเงิน ผู้ซื้อออกจากพื้นที่ที่มีเซ็นเซอร์หลายตัวที่ระบุทั้งลูกค้าและสินค้า การสแกนทำงานได้แม้ว่าบุคคลนั้นจะซื้อสินค้าในกระเป๋าเสื้อหรือกระเป๋าก็ตาม

เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าพัฒนาขึ้นอย่างไร

ระบบกล้องวงจรปิด Face ID กำลังครองโลกอย่างแท้จริง ในมอสโกจำนวนกล้องในปี 2019 จะถึงเทคโนโลยีขั้นสูงและความปลอดภัย: จะมีกล้องวงจรปิดกี่ตัวในปีนี้ 174 พัน ไม่ได้หมายความว่าอุปกรณ์ทั้งหมดเหล่านี้สามารถจดจำบุคคลได้โดยค่าเริ่มต้น: ส่วนใหญ่มักจะมีรายงานว่าระบบสำหรับการรับรู้อาชญากรที่ต้องการผ่านกล้องวิดีโอจะเริ่มทำงานในมอสโกในปี 2019 มีกล้องประมาณ 160,000 ตัวที่มีฟังก์ชั่นนี้ อย่างไรก็ตาม ณ สิ้นปี 2561 สำนักงานนายกเทศมนตรีกรุงมอสโกได้ประกาศเจตนารมณ์ของทางการมอสโกในปี 2562 พวกเขาจะเปลี่ยนกล้องวิดีโอและเปิดตัวระบบจดจำใบหน้าเพื่อแทนที่อุปกรณ์เฝ้าระวังวิดีโอทั้งหมด และสร้างระบบที่เป็นนวัตกรรมใหม่อย่างสมบูรณ์ในปีหน้า

ความขัดแย้งคือ 160,000 นั้นไม่มาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับผู้นำอีกคนในการค้นหาเกี่ยวกับระบบจดจำใบหน้า - จีนณ สิ้นปี 2560 มี In Your Face: รัฐที่มองเห็นได้ทั้งหมดของจีนกล้องวงจรปิดมากกว่า 170 ล้านตัวและในอีกสามปีข้างหน้าเทคโนโลยีการเฝ้าระวัง 'พี่ใหญ่' ของจีนนั้นไม่ได้มองเห็นได้เกือบเท่าที่รัฐบาลต้องการให้คุณคิดว่า เชื่อมต่อเครือข่ายได้ประมาณ 400 ล้าน

การใช้การจดจำใบหน้าอย่างมีความสามารถและถูกต้องนั้นทำงานเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยและความสะดวกสบายเป็นหลัก ผู้คนมักจะได้รับความมั่นใจอย่างรวดเร็วในเทคโนโลยีที่ช่วยพวกเขาจากการเข้าคิวการแข่งขันฟุตบอล (ยิ้มให้กล้อง - ผ่าน) ป้องกันการโจรกรรมและหัวไม้หรือช่วยให้พวกเขาใช้จ่ายน้อยลงในการซื้อ (โปรแกรมความภักดี) แน่นอนว่าทั้งหมดนี้จำเป็นต้องมีกฎระเบียบบางประการ - นี่คือเหตุผลที่ว่าทำไมจึงมีการนำกฎหมายว่าด้วยการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลมาใช้

ในอนาคต มีแนวโน้มว่าระบบการจดจำใบหน้าในระบบเฝ้าระวังวิดีโอจะได้รับการควบคุมเช่นเดียวกับแนวทางปฏิบัติปัจจุบันในการทำงานกับการระบุใบหน้าบนอินเทอร์เน็ต ผู้ที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัวมักไม่อัปโหลดบนเว็บมากเกินไป - ความล้มเหลวบางส่วนของ SearchFace พิสูจน์ให้เห็นว่ากลยุทธ์ดังกล่าวมีประสิทธิภาพ

แน่นอนว่าเราไม่สามารถจำกัดตัวเองให้เดินไปตามถนนที่มีกล้องติดทุกทางแยกได้ไม่จำกัด แต่ความเป็นไปได้ที่จะไม่เปิดเผยชื่อจะเกิดขึ้นได้หากมีการร้องขอจากสังคม