В начале 2019 года доля технологий распознавания лиц в общем объеме всего российского биометрического рынка составила более 50%, а рост этого направления за последние четыре года составил 106,7% ежегодно. Эксперты из агентства J’son & Partners Consulting связывают коммерческое развитие технологий распознавания лиц с прорывами в области машинного обучения, цифрового зрения, а также интереса бизнеса к этой сфере.
Вместо документов и удостоверений
Биометрическими системами аутентификации называют системы идентификации, использующие для удостоверения личности людей их биометрические данные. По сути, человек может доказать свою личность не документом, а только своими биометрическими данными, которые уже были ранее привязаны к его профилю.
Биометрические системы доступа считаются очень удобными для пользователей, поскольку, в отличие от паролей, их нельзя забыть или взломать, а также потерять. Кроме того, невозможно передать эти данные третьим лицам.
Несмотря на безопасность этого вида аутентификации, некоторые эксперты отмечают, что в ряде случаев может быть применен насильственный метод использования биометрический идентификации без разрешения пользователя. Например, в отделении полиции сотрудники правоохранительных органов могут насильно разблокировать смартфон с помощью Face ID, а злоумышленники снять блокировку с украденного телефона через отпечаток пальца жертвы.
Существует несколько методов биометрической аутентификации: статическая и динамическая.
К статической относятся:
— Аутентификация по отпечатку пальца. Одна из самых старых биометрических систем идентификации. Метод использует уникальность рисунка папиллярных узоров на пальцах людей. Отпечаток, полученный с помощью сканера, преобразовывается в цифровой код, а затем сравнивается с ранее введенными наборами эталонов.
— Аутентификация по радужной оболочке глаза. Данная технология биометрической аутентификации личности использует уникальность признаков и особенностей радужной оболочки человеческого глаза. Радужная оболочка по текстуре напоминает сеть с большим количеством окружающих кругов и рисунков, которые могут быть измерены компьютером, рисунок радужки очень сложен, это позволяет отобрать порядка 200 точек, с помощью которых обеспечивается высокая степень надежности аутентификации. Для сравнения, лучшие системы идентификации по отпечаткам пальцев используют 60–70 точек. Из-за своей сложности достаточно редко применяется в коммерческом секторе.
— Аутентификация по сетчатке глаза. Для сканирования сетчатки используется инфракрасное излучение низкой интенсивности, направленное через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Из полученного сигнала выделяется несколько сотен особых точек, информация о которых сохраняется в шаблоне. Редко используется в коммерческом секторе из-за сложности в психологическом восприятии этого метода, а также технических особенностей — системы должны всегда показывать четкое изображение, а также устройства чувствительны к неправильной ориентации сетчатки.
— Аутентификация по геометрии руки. В этом методе для аутентификации используется форма кисти руки. Из-за того, что отдельные параметры формы руки не являются уникальными, инженерам приходится использовать несколько характеристик. Сканируются такие параметры руки, как изгибы пальцев, их длина и толщина, ширина и толщина тыльной стороны руки, расстояние между суставами и структура кости.
— Аутентификация по геометрии лица. Самая популярная на сегодняшний день система распознавания личности благодаря массовому внедрению видеокамер в местах с массовым скоплением людей. Техническая реализация биометрической системы аутентификации личности по геометрии лица представляет собой сложную математическую задачу. Для построения трехмерной модели человеческого лица выделяют контуры глаз, бровей, губ, носа и других различных элементов лица, затем вычисляют расстояние между ними и с помощью него строят трехмерную модель. Для определения уникального шаблона, соответствующего определенному человеку, требуется от 12 до 40 характерных элементов.
— Аутентификация по термограмме лица. Способ основан на исследованиях, которые показали, что термограмма (тепловое изображение — «Хайтек») лица уникальна для каждого человека. Термограмма получается с помощью камер инфракрасного диапазона. В отличие от аутентификации по геометрии лица, данный метод различает близнецов. Из-за невысокого качества аутентификации он не имеет широкого распространения.
Динамические системы распознавания личности:
— Аутентификация по голосу. Этот метод характеризуется простотой в применении. Ему не требуется дорогостоящая аппаратура, достаточно микрофона и звуковой платы. В настоящее время данная технология быстро развивается, так как этот метод аутентификации широко используется в современных бизнес-центрах. Кроме того, эту систему начали использовать банки для внедрения ЕБС. При этом система распознавания голоса считается достаточно низкокачественной, поскольку не может определить человека с простудой.
— Аутентификация по рукописному почерку. Основывается на специфическом движении человеческой руки во время подписания документов. Для сохранения подписи используют специальные ручки или восприимчивые к давлению поверхности. Этот вид аутентификации человека использует его подпись.
Сферы применения систем распознавания личности
Контроль доступа
Самым распространенным рынком использования биометрических систем распознавания данных являются приложения, с помощью которых люди оплачивают покупки. В каждом современном смартфоне встроены системы аутентификации, позволяющие разблокировать телефон с помощью отпечатка пальца или сканирования лица. Эти же технологии позволяют оплачивать покупки в магазинах, дают доступ к закрытым базам данных и паролям пользователей.
Выявление нарушителей
Россия является одним из лидеров в мире по строительству общественных систем распознавания личности. Например, московское правительство планировало в 2019 году провести конкурс на подключение 105 тыс. камер наблюдения к системе распознавания лиц. Если проект будет реализован, в городе появится крупнейшая в мире единая система камер для распознавания лиц.
Сейчас на территории Москвы установлено около 200 тыс. камер видеонаблюдения — в случае реализации проекта более половины из них будут оснащены системой распознавания лиц. Больше умных камер установлено только в Китае, однако правительство страны отказывается раскрывать их точное количество.
Подобные системы актуальны также и для сетевого ритейла, который с помощью черных списков и систем распознавания личности может обнаружить человека, ранее уже воровавшего в их магазинах. Кроме того, разные ритейлеры могут объединять свои базы данных для повышения качества поимки преступников.
Идентификация в банковском секторе
С июля 2018 года российские банки начали собирать биометрические данные своих клиентов. С помощью этой информации — голоса и своей фотографии — пользователи могут удаленно открывать счета или заказывать выполнение определенных услуг.
На сегодняшний день 146 российских банков собирают биометрические данные клиентов в 5,2 тыс. отделений. До конца года возможность сбора биометрии должны были внедрить все российские банки.
При этом существующая система имеет огромное количество брака и ошибок, отмечают представители банков. Это связано с тем, что сотрудники банков не умеют правильно собирать биометрическую информацию, а условия, в которых им приходится принимать эти данные, не подходят для качественной съемки или сдачи голосовых образцов.
Предпочтение покупателей
59% западных ритейлеров используют умные камеры для анализа поведения покупателей. Уже известно, что такие системы позволяют на 10% сократить количество покупателей, которые уходят из магазинов, не сделав ни одной покупки. Кроме того, распознавание лиц позволяет отслеживать количество людей в очередях, а также узнавать о настроении покупателей.
В дальнейшем российский рынок биометрических систем продолжит расти, в том числе и благодаря массовому коммерческому внедрению технологий распознавания личности. Кроме того, на бытовом уровне эти технологии в ближайшем будущем появятся в системах управления умными домами и автомобилями.