Jak działa rozpoznawanie twarzy? Może się wydawać, że nie ma nic

Jak działa rozpoznawanie twarzy?
Może się wydawać, że nie ma nic prostszego niż rozpoznanie twarzy. My, ludzie, rutynowo
rozpoznajemy znajomych nawet po wielu latach. Dla komputera nie jest to jednak zadanie
oczywiste. Stworzenie algorytmu, realizującego tę funkcję, okazuje się skomplikowane, jednak
naukowcy nie składają broni. W ostatnim czasie technologie komputerowego rozpoznawania
twarzy zaczęły być powszechnie dostępne i wykorzystywane.
Ważny okazuje się tu być fakt, że nasze umysły mają strukturę modularną.
Moduły są zlokalizowane w konkretnych częściach mózgu. Ludzie, którzy doznali uszkodzeń
neurologicznych, częstokroć tracą umiejętność postrzegania oczywistych z pozoru faktów: przestają
na przykład odróżniać przedmioty ożywione od nieożywionych. Dzieje się tak dlatego właśnie, że
uszkodzony został moduł odpowiadający za daną funkcję. Modularna teoria umysłu wyraźnie
przypomina koncepcję programowania strukturalnego, gdzie główny program nie ma dostępu do
danych i algorytmów poszczególnych procedur. Programu "nie interesuje", w jaki sposób będzie
wykonana dana procedura.
W naszym mózgu znajduje się wyspecjalizowany "moduł rozpoznawania twarzy". Nie umiemy
podać kryteriów, jakimi kierujemy się przy identyfikacji osób, gdyż w gruncie rzeczy nie robimy
tego my, lecz genetycznie zakodowane w mózgu moduły. Mechanizm ich działania jest ukryty
przed naszą świadomością. Obrazy twarzy są wstępnie analizowane przez zamknięte w modułach
algorytmy. Tak więc oprogramowanie do rozpoznawania twarzy wykonuje bardzo podobne zadanie,
co konkretny fragment naszego mózgu!
Jak to działa?
Do komputerowego rozpoznawania twarzy używa się szeregu technik. Jednym z
najpopularniejszym algorytmów jest eigenface. Opiera się on na obszernej bazie danych
poszczególnych twarzy. Nakłada się na nie filtry, tak by uwypuklić różnorakie elementy twarzy położenie nosa, twarzy, oczu. Dane te poddaje się skomplikowanej analizie statystycznej, by
uzyskać reprezentację danego wizerunku w postaci ciągu parametrów.
Eigenface to jedna z najpopularniejszych technik opisu wyglądu twarzy. Największą słabością
algorytmu jest dwuwymiarowość. Konkurencyjne technologie modelowania trójwymiarowego
pozwalają weryfikować tożsamość niezależnie od kąta obserwacji, dzięki czemu można je stosować
do rozpoznawania ludzi w tłumie. W badaniach nad rozpoznawaniem twarzy stosuje się też sieci
neuronowe, dzięki którym można elastycznie traktować różnice pomiędzy poszczególnymi
ujęciami.
Wybrane aplikacje korzystające z systemu rozpoznawania twarzy:
- Picasa Web Albums: System wyszukuje twarze i umożliwia ich nazwanie, a następnie
automatycznie identyfikuje je na pozostałych fotografiach kolekcji. Dzięki temu możemy
przeszukiwać i katalogować nasze zdjęcia pod kątem występujących na nich osób. Co ciekawe,
zdarza się także, że zidentyfikowane przez system twarze nie należą do osób, sfotografowanych
portretów, twarze uchwyconych na telewizorze czy plakacie albo rzeźbie. Niewątpliwą zaletą
algorytmu wyszukującego twarze, jest umiejętność znajdywania i wyświetlania nie tylko twarzy
osób na pierwszym planie, ale i w tle.
Program ma czasem trudności z tym, co nam, ludziom wydaje się banalne dzięki właściwościom
ludzkiego oka, które automatycznie i bezbłędnie poznaje osoby. System nie rozpoznaje twarzy w
nietypowym położeniu i na zdjęciach obróconych o 90 czy 180 stopni. Zdarza się, że Picasa
automatycznie kwalifikuje zdjęcia jednej osoby jako kogoś zupełnie innego. Najczęściej dzieje się
tak, w przypadku gdy twarz przedstawiana jest z profilu..
-Myheritage.pl: Po dodaniu zdjęć system wyszukuje twarze ze zdumiewającą dokładnościąprzeszkodą nie jest nieostre zdjęcie, niewielka w stosunku do zdjęcia twarz mocne światło z góry,
ciemne tło, a nawet zasłonięcie części twarzy np. szklanką. Twarz nie zostaje wykryta jeśli jest
przedstawiona z profilu.
Następnie naszym zadaniem jest oznaczenie i nazwanie osób występujących na zdjęciach, wg
autorów aplikacji jedynie raz. System na podstawie naszych oznaczeń powinien przez porównanie
rozpoznać i nazwać tych samych ludzi. Jest to słaby punkt tego systemu-jego podpowiedzi co do
imion i nazwisk są w przeważającej mierze nietrafne-pokazują ostatnio oznaczone i podpisane
osoby.
Jedną z ciekawszych funkcji serwisu jest wybieranie przez użytkownika dowolnej konfiguracji
rozpoznanych osób i automatyczne sprawdzanie czy i na ilu wspólnych zdjęciach się znajdują.
Ostatnią z ciekawostek jest porównywanie naszej twarzy do znanych ludzi. System automatycznie
wyszukuje na zdjęciach twarze i oczy . Jednak podobieństwo (współrzędne punktów
charakterystycznych) np. czubek nosa, brodę, kości policzkowe trzeba znaleźć samemu.
- Facebook: System skanuje wszystkie nowe zdjęcia wgrywane do serwisu, a następnie
identyfikuje twarze korzystając z ogromnej bazy wcześniej otagowanych nazwiskami zdjęć. Gdy
umieszczamy w serwisie nowe zdjęcia, dostajemy automatyczne sugestie, co do oznaczenia osób na
nim się znajdujących.
Co to oznacza w praktyce?
Po utworzeniu nowych profili, dodaniu znajomych i zdjęć znanych osób: Johnny'ego Deppa, Nicole
Kidman, Scarlett Johannson, Niny Dobrev, Iana Somerhaldera, Paula Wesleya przyszedł czas na
oznaczanie twarzy.
Facebook oznaczył prawidłowo dwa z czterech zdjęć Johny'ego Deppa. Na zdjęciu profilowym
miał on ubrane okulary przeciwsłoneczne (jednak było przez nie widać oczy) i średnio długie,
rozpuszczone włosy.
Na zdjęciach testowanych:
•zdj.1 obrócony w lewo w okularach- prawidłowo wykryta i zidentyfikowana twarz
•zdj.2 obrócony w lewo- Facebook nie wykrył twarzy-powodem była może słaba jakość zdjęć, zbyt żółta
twarz
• zdj.3 obrócony w prawo, w okularach, sylwetka ukazana do pasa, twarz niewielka-co ciekawe,
twarz prawidłowo wykryta i przypisana do osoby
•zdj.4 obrócony w prawo, dredy, bródka zapleciona w dwa warkocze, chusta na głowie-twarz
Johny'ego Deppa nie zostaje wykryta, podobieństwo ze zdjęciem nr 2-nasycenie koloru żółtego
Zdjęcie profilowe Iana było stosunkowo duże i była na nim wyraźna twarz aktora.
Kolejne zdjęcia były przez nas zmodyfikowane mniej lub bardziej:
•zdj.1 efekt rybiego oka – twarz nie została rozpoznana
•zdj.2 część twarzy nie jest oświetlona – twarz nie jest rozpoznana
Spróbowałyśmy rówież zobaczyć jak Facebook radzi sobie przy rozpoznawaniu twarzy kilku
znajomych na zdjęciu. Oto efekty:
•zdj.1 twarz aktora zasłonięta przez ciemne okulary, postać jest bokiem, ma czapkę i otwartą buziętwarz nie została rozpoznana; twarz aktorki również zasłonięta przez ciemne okulary, z lekko
wykrzywioną buzią-nie została rozpoznana
•zdj.2 nietypowa mimika twarzy i ułożenie głowy – aktorzy nie zostali rozpoznani
•zdj.3 nocna sceneria, słabe oświetlenie, twarze aktorów są bokiem – nie zostali rozpoznani
•zdj.4 zła jakość zdjęcia, kiepskie oświetlenie – nikt nie został rozpoznany
•zdj.5 efekt rybiego oka – nikt nie został rozpoznany
Wnioski: Facebook prawidłowo wyszukuje twarze na fotografiach bardzo podobnych do fotografii
profilowych. Osoby oznaczane są prawidłowo zazwyczaj jeśli oprócz tych warunków spełniony jest
jeszcze jeden-ich twarze powinny być dobrze oświetlone i nie z profilu. Pod tym względem zdają
się go wyprzedzać Myheritage i Picasa Web albums.
- Face.com: Technologię rozpoznawania twarzy face.com wykorzystuje się do automatycznego
tagowania zdjęć na Facebooku. Korzystanie z Face.com wymaga uzyskania klucza do usługi.
Dostępne są gotowe biblioteki dla PHP i JavaScriptu. Oferują metody wykrywania i rozpoznawania
twarzy, trenowania indeksu na zbiorze zdjęć, mechanizmy zarządzania tagami i kontami
użytkownika. Obecnie face.com udostępnia za darmo wszystkim deweloperom interfejs
programowania, pozwalający na łatwe rozpoznawanie twarzy z poziomu ich aplikacji. Producent tej
aplikacji twierdzi, że pozwala ona na identyfikowanie twarzy nawet na kiepskiej jakości zdjęciach,
o złej ostrości czy oświetleniu. Radzić ma sobie z brodami, wąsami, rozmaitymi fryzurami,
okularami.
- Google +: używa funkcji „Find my face”. Działa ona na zasadzie opt-in, czyli nie jest
automatycznie włączona. Jeśli zdecydujemy się na skorzystanie z tej opcji, to przy dodawaniu
zdjęcia, będziemy informowani, kto z naszych znajomych został na nim zidentyfikowany. Jeżeli
system poprawnie zidentyfikuje daną osobę, to potwierdzamy i wprowadzamy oznaczenie.
Po oznaczeniu, informacja o tym fakcie trafia do zainteresowanej osoby, która może jeszcze
zatwierdzić lub odrzucić nasz wybór. Zatwierdzenie połączy zdjęcie z jej profilem, a odrzucenie
sprawi, że zdjęcie wraz ze znacznikiem pozostanie na naszej stronie, ale nie będzie odsyłało do
profilu oznaczonej osoby.
Minusy tych systemów: kiedy wstawimy zdjęcie, gdzie jesteśmy mało widoczni, zasłonięci przez
kogoś, system może nas nie rozpoznać. Poza tym, kiedy na zdjęciu mamy zniekształconą twarz np.
wskutek nietypowej mimiki, również możemy zostać nie rozpoznani. Również, gdy oświetlenie jest
słabe system może nas nie rozpoznać.
-Aparaty cyfrowe: najczęściej dodawaną nową funkcją w aparatach jest detekcja twarzy.
Spowodowane jest to faktem, że większość zdjeć wykonywanych aparatem to zdjecia ludzi. Dzięki
detekcji aparat sam odnajduje twarze w kadrze i dobiera parametry i nastawy aparatu tak, aby twarz
na zdjęciu była ostra i dobrze naświetlona. Technologię opracowała firma FotoNation, która
sprzedaje system pod nazwą FaceTracker. Technologia okazała się wysoce skuteczna.
-Wiele nowych laptopów jest wyposażonych w technologię logowania na podstawie obrazu twarzy,
uchwyconego wbudowaną kamerą. Aplikacja KeyLemon, wzbogaca o tę funkcję dowolny
komputer z kamerą internetową. Należy jednak pamiętać, że zabezpieczenia takie łatwo jest
oszukać - wystarczy podstawić zdjęcie właściciela!
-Oczywiście, technologie rozpoznawania twarzy służą nie tylko do ułatwiania życia. Zadania
realizowane przez takie systemy to: systemy bezpieczeństwa, ewidencja ludności, poszukiwanie
ludzi, wyszukiwanie osób podobnych, kryminalistyka, szukanie sobowtórów, zliczanie ruchu w
komunikacji, kontrola czasu pracy, wykorzystanie przy zabezpieczeniu dużych imprez,
zabezpieczanie komputera, detekcja twarzy w aparatach cyfrowych i wiele, wiele innych.Są one
również wykorzystywane do kontroli tożsamości na lotnisku we Frankfurcie nad Menem. Władze
meksykańskie używały elektronicznych technik kontroli tożsamości podczas wyborów
prezydenckich w 2000 roku. Departament Stanu USA w ramach systemu wizowego dysponuje bazą
siedemdziesięciu pięciu milionów twarzy.
W tworzenie systemów rozpoznawania
twarzy na lotniskach poważnie
zaangażowany jest niemiecki Instytut
Fraunhofera. Wyprodukowana przez
tamtejszych badaczy aplikacja potrafi
ustalić płeć danej osoby, a nawet próbuje
określić jej stan emocjonalny.
Trzeba jednak zaznaczyć, że tego rodzaju narzędzia nie zawsze okazują się skuteczne. Lotnisko w
Tampa na Florydzie zrezygnowało z tej technologii po prostu dlatego, że nie udało się dzięki niej
uchwycić żadnego przestępcy..
Co dalej?
Nie ulega wątpliwości, iż narzędzia rozpoznawania twarzy będą się dynamicznie rozwijać.
Prawdopodobnie będzie się je wykorzystywać w narzędziach do wyszukiwania zdjęć w Internecie,
do kontroli tożsamości na lotniskach czy przejściach granicznych. Czy jednak na pewno chcemy, by
każdy mógł wyszukać wszystkie nasze zdjęcia, jakie znalazły się w internecie? Zwróćmy uwagę, że
sieć monitoringu policyjnego nieustannie powiększa się, a technologia zdjęć satelitarnych staje się
coraz doskonalsza. Czy dzięki coraz sprawniejszym systemom komputerowej identyfikacji służby
bezpieczeństwa będą miały pełną wiedzę o miejscu pobytu każdego z nas?
Wątpliwości co do prywatności są w tym kontekście uzasadnione. Rozwiązaniem tych problemów
nie jest ograniczanie rozwoju technik sztucznej inteligencji. Nie ulega wątpliwości, że należy pilnie
wyznaczyć ramy prawne, które uregulują stosowanie tych narzędzi. Nie wolno dopuścić do
sytuacji, w której ich użycie znalazłoby się poza kontrolą.