Может ли тепловизор использоваться для распознавания лиц ?

Технологии распознавания лиц уже не выглядят как мечты футурологов, а стали реальностью нашей жизни, а в ряде стран даже обыденностью. И дело даже не в камерах наружного наблюдения, которыми все больше насыщают улицы городов, правда больше в странах, не отличающихся развитием демократических институтов.

Даже бюджетные разновидности смартфонов уже содержат модуль определения лица владельца. Причем в зависимости от продвинутости технологии и степени натренированности нейросети, могут определять лицо не только днем, но даже и ночью. Например подсвечивая инфракрасными лучами контрольные точки на лице. Именно они формируют массив информации, позволяющей дать однозначный ответ – тот или иной субъект взял в руки смартфон. Во всяком случае злоумышленнику придется поломать голову, чтобы взломать гаджет. Особенно если установить двух ступенчатую защиту при помощи пароля или отпечатка пальца.

Современные системы распознавания лиц (а уже протестированы и представлены решения, идентифицирующие людей даже по походке) достигают потрясающей точности, достигающей 99 %, но работают только при наличии освещенности, пусть маломощного источника света. В темноте распознать что-ли не получится.

Если конечно не сделать дерзкую попытку распознать… инфракрасное изображение.

Что и реализуют исследователи из корпорации Intel, известные не только как крупнейший производитель процессоров для персональных компьютеров и серверных решений, но и делающий свой вклад в технологии искусственного интеллекта.

Недавно мы писали, как пытаются при помощи обучения нейронной сети обнаруживать слонов по тепловому излучению, исходящему от их огромных тел.

Но отличить породу животного – например обезьяну от слона или тигра, на порядок проще, чем однозначно идентифицировать черты лиц сотен тысяч и миллионов людей. Точнее сделать это можно, но в оптическом, а не инфракрасном диапазоне.

Это приводит к серьезным проблемам. Не понятно, способна ли нейронная сеть, обученная на множестве изображений при видимом свете, также же хорошо идентифицировать людей в ИК спектре, без переобучения, поскольку тепловые данные:

• отображают плавные изменения между лицевыми областями. Нет четкой детализации;
• имеют меньшую контрастность.

Поясним на примере. Возьмем например нос. Индивидуальные особенности могут включать десятки, и даже сотни признаков – горбинка, широта ноздрей, высота, форма, расстояние до глаз и ушей и т.д. Достоверность определения зависит от мощностей вычислительных систем и широты пропускания канала связи, если распознавание происходит в режиме онлайн.

Кстати это уже реальность для китайских полицейских.

Специальные очки сканируют лица, направляют фото как запрос к центральной базе, и если обнаружен злоумышленник, например находящийся в розыске, он будет задержан. Поскольку вся идентификация занимает не более 3 секунд !

Так вот в инфракрасной части спектра, нос имеет на порядок меньше признаков. Например всего 2 градации цветовой гаммы. Проще говоря, например температура большей части носа будет 37 градусов, а кончик – 36,6. Маловато для распознавания ! Даже если присовокупить термограмму остальных частей лица. Информации недостаточно.

Задача новая, сложная, без гарантии результата, но попробовать то надо. Только так идут к цели истинные ученые. А в помощь им искусственный интеллект и десятилетия высокотехнологичного опыта корпорации Интел.

Разрешение

Если мы возьмем даже ТОПовые и дорогие модели тепловизоров с разрешением матрицы микроболометра 640*480, то количество точек составляет 307200. Это значительно меньше, чем разрешение обычной, оптической камеры самого дешевого смартфона, цена которого в сотни раз меньше.

В том, что с дешевыми тепловизорными сканерами идентификация лица в принципе невозможна, может убедиться любой из нас, если возьмет в руку этот измерительный прибор и направим на стекло. Получим инфракрасное отражение. Мы это или наш сосед по этажу, разобрать практически невозможно - все размыто и улавливаются только очертания.

Ученые из Intel воспользовались прецизионной инфракрасной камерой исследовательского класса Flir ThermaCam SC3000 с высокой тепловой чувствительностью 20 мК.

Подобные мощные термодетектирующие инструменты использовались и в опыте с моделированием системы теплообмена у аллигаторов, как далеких предков тираннозавров.

Идея состояла в сопоставлении обычных фотографий и сделанных в инфракрасной части спектра. Для этого было подготовлено два набора данных:

1. Инфракрасные термограммы головы, когда добровольцы находились перед тепловизором в течение 2-х минут для сканирования.
2. Обычные фото, сделанные с разных ракурсов – под углом, с поворотом и т.д.

Нейросети, как базовому компоненту искусственного интеллекта, еще очень далеко до человеческого мышления, но ее "коньком" является способность обучаться на больших массивах данных и выявлять закономерности, недоступные человеческому мозгу. В этом нейросети уже превосходят человека, в том числе врачей, например при постановке диагнозов болезней по рентгеновским снимкам.

После того, как машине “скормили” указанные наборы данных, были получены следующие результаты:

Данные	Точность распознавания
Фото	99%
ИК-изображения	82 %

Эти итоги показали, что совокупность идентифицирующих признаков на фотографиях и термограммах, позволяют с достаточно высокой вероятностью определить то или иное лицо.

Да, 82 % это не 99%, но многое зависит от разрешения тепловизионных матриц. Мы буквально за несколько лет прошли путь от раздражающего медленного 2G до "летающего" 4G, а уже сейчас выпускаются смартфоны с 5G, а в некоторых странах этот стандарт уже внедрен.

Мы это к тому, что пусть не так быстро, как оптика, но ИК-камеры тоже будут более продвинутыми и указанный процент распознавания будет однозначно повышен.

Кстати стандарт передачи данных 5G имеет самое непосредственное отношение к системам распознавания. Загрузка графики в облако для обработки нейросетью требует высокоскоростного канала связи.

Практическое применение

1. Умный дом и защита от воров и других нежелательных лиц. Не важно день или ночь. Дверь откроется и другие устройства сможет задействовать только хозяин.
2. Эффективная борьба с распространением вирусных заболеваний. Технология не только выявит больного тепловизорным устройством, но и автоматически по фотографии подгрузит из базы сведения о нем. Есть вопрос по правам человека и защите персональных данных, но мы рассматриваем только техническую сторону вопроса.
3. Конфиденциальности больше нет ? До последних пор считалось, что тепловизионные изображения сохраняют конфиденциальность, поскольку термограмма не содержит однозначный набор идентифицирующих признаков. Теперь оказывается, что это не так. А значит придется работать над новой нормативной и законодательной базой.