Что такое служба распознавания лиц Azure?

Служба Azure Face предоставляет алгоритмы искусственного интеллекта, которые определяют, распознают и анализируют человеческие лица на изображениях. Программное обеспечение распознавания лиц важно во многих сценариях, таких как идентификация, сенсорный контроль доступа и автоматическое размытие лиц для конфиденциальности.

Вы можете использовать службу "Face" через клиентскую библиотеку SDK или непосредственно вызвав REST API. Чтобы приступить к работе, следуйте этому краткому руководству.

Вы также можете быстро и легко опробовать возможности службы распознавания лиц в браузере с помощью Vision Studio.

Эта документация включает статьи следующих видов:

• Краткие руководства — пошаговые инструкции, которые помогут вам вызвать службу и быстро получить результат.
• Практические руководства — содержат инструкции для более специфического или специализированного использования службы.
• Тематические статьи — подробно описывают функциональность и возможности службы.
• Учебники — расширенные руководства, которые описывают использование службы в качестве компонента бизнес-решений.

Для более структурированного подхода следуйте модулю Обучения для Face.

• Обнаружение и анализ лиц с помощью службы распознавания лиц

Примеры вариантов использования

Ниже приведены распространенные варианты использования службы распознавания лиц.

• Проверка личности пользователя: сверка с доверенным изображением лица. Эта проверка может предоставить доступ к цифровым или физическим свойствам, таким как банковский счет или здание. Доверенное изображение лица может поступать из выданных правительством идентификаторов, таких как паспорт или водительская лицензия, или из фотографии регистрации, сделанные лично. Во время проверки обнаружение живости играет важную роль в подтверждении того, что изображение исходит от реального человека, а не печатной фотографии или маски. Для получения дополнительных сведений о проверке с живостью см. руководство по живости. Для проверки подлинности без активности следуйте краткому руководству.

• Определение живого присутствия: Определение живого присутствия является функцией защиты от спуфингов, которая проверяет, присутствует ли пользователь физически перед камерой. Он используется для предотвращения атак спуфинга с помощью печатной фотографии, записанного видео или трехмерной маски лица пользователя. Руководство по проверке активности

• Управление доступом без сенсорного ввода. По сравнению с современными методами, такими как карты или билеты, идентификация с помощью распознавания лиц обеспечивает расширенные возможности управления доступом, с одновременным уменьшением рисков, связанных с гигиеной и безопасностью, которые возникают при совместном использовании карты, ее потере или краже. Распознавание лиц помогает в процессе регистрации с участием человека, например, в аэропорту, на стадионах, в парках развлечений, в зданиях, при использовании терминалов регистрации в офисах, больницах, тренажерных залах, клубах и школах.

• Редактирование лиц: Скрытие или размытие обнаруженных лиц людей, записанных в видео, для защиты их конфиденциальности.

Примеры технологии распознавания лиц см. в сценариях управления регистрацией клиентов и тегирования фотографий лиц на сайте GitHub.

Определение и анализ лиц

Во всех других сценариях на первом шаге должно выполняться обнаружение лиц. API обнаружения может распознавать лица на изображениях и возвращать координаты прямоугольников, в которых они расположены. Он также возвращает уникальный идентификатор, представляющий сохраненные данные о лице. Он используется в последующих операциях для распознавания или проверки лиц.

При необходимости функция определения лиц извлекает ряд атрибутов, связанных с лицом, таких как положение головы, возраст, выражение, волосяной покров лица и очки. Эти атрибуты представляют собой общие прогнозы, а не фактическую классификацию. Некоторые атрибуты полезны для обеспечения получения приложением высококачественных данных о лицах, когда пользователи добавляются в службу распознавания лиц. Например, приложение может рекомендовать пользователям снимать солнцезащитные очки, если на них надеты солнцезащитные очки.

Дополнительные сведения об определении и анализе лиц см. в статье с описанием основных понятий определения лиц. См. также справочную документацию по API обнаружения.

Вы можете быстро и легко попробовать обнаружение лиц в браузере с помощью Vision Studio.

Определение живости

Определение жизнеспособности лица определяет, является ли лицо во входном видеопотоке настоящим или подделкой. Это важный компонент в биометрической системе аутентификации, чтобы предотвратить спуфинг-атаки со стороны злоумышленников, пытающихся получить доступ к системе с помощью фотографии, видео, маски или других средств, чтобы выдать себя за другого человека.

Цель обнаружения активности заключается в том, чтобы система взаимодействовала с физическим лицом во время проверки подлинности. Такие системы становятся все более важными с ростом цифровых финансов, удаленного контроля доступа и процессов проверки подлинности в Интернете.

Решение для обнаружения живости успешно защищает от различных типов спуфинга, включая бумажные распечатки, 2D/3D маски и показы спуфинга на телефонах и ноутбуках. Обнаружение живости является активной областью исследований, которое непрерывно улучшается для противодействия все более сложным атакам спуфинга. Обновления постоянно развертываются для компонентов клиента и служб, так как общее решение становится более надежным для новых типов атак.

Решение для обнаружения признаков жизни достигло 0% частоты проникновения в тестах iBeta Level 1 и Level 2 для обнаружения атак предъявления (PAD), проведенные в лаборатории, аккредитованной NIST/NVLAP, и соответствующие международному стандарту ISO/IEC 30107-3 PAD.

Учебники

• Концепции руководства по распознаванию живости лица
• Мониторинг злоупотреблений

Справочные документы по пакету SDK для распознавания лиц:

• Java (Android)
• Swift (iOS)
• JavaScript (Web)

Операции распознавания лиц

Современные предприятия и приложения могут использовать технологии распознавания лиц, включая проверку лиц (сопоставление "один к одному") и идентификацию лиц (сопоставление "один ко многим") для подтверждения того, что пользователь является тем, кто они утверждают.

Идентификация

Идентификация лиц позволяет выполнять для одного лица на изображении сопоставление "один ко многим" с набором лиц в защищенном репозитории. Кандидаты на совпадение возвращаются в зависимости от того, насколько точно данные их лиц соответствуют данным лица в запросе. Этот сценарий используется для предоставления доступа в здание или аэропорт определенной группе людей или проверки пользователя устройства.

Ниже показан пример базы данных с именем "myfriends". Каждая группа может содержать до 1 млн различных объектов, представляющих людей. Каждый объект-персона может иметь зарегистрировано до 248 лиц.

Создав и обучив группу, вы можете идентифицировать новое обнаруженное лицо путем сравнения с группой. Если лицо определяется как человек в группе, то возвращается объект человека.

Проверка

Операция проверки отвечает на вопрос "Принадлежат ли эти два лица одному и тому же человеку?".

Проверка — это также сопоставление типа "один к одному", при котором одно лицо на изображении сопоставляется с одним лицом в защищенном репозитории или на фотографии для проверки того, что на них изображен один и тот же человек. Для контроля доступа можно использовать проверку доступа, например банковское приложение, позволяющее пользователям удаленно открывать кредитную учетную запись, принимая новую фотографию себя и отправляя ее с изображением своего идентификатора фотографии. Его также можно использовать в качестве окончательной проверки результатов вызова API идентификации.

Дополнительные сведения о распознавании лиц см. в руководстве по распознаванию лиц или справочной документации по API "Идентификация и проверка".

поиск похожих лиц;

Операция поиска похожих лиц сравнивает целевое лицо и набор потенциальных лиц, после чего находит небольшое количество лиц, очень похожих на целевое. Это удобно для поиска лиц по изображениям.

В службе поддерживаются два режима работы: matchPerson и matchFace. Режим matchPerson возвращает похожие лица после фильтрации для одного пользователя с помощью API Проверки. Режим matchFace игнорирует такой фильтр. Он возвращает список аналогичных лиц-кандидатов, которые могут как принадлежать одному и тому же человеку, так и не принадлежать.

В следующем примере показано целевое лицо:

А здесь изображены лица-кандидаты:

Для поиска четырех похожих лиц режим matchPerson возвращает А и Б, которые показывают того же человека, что и целевое лицо. Режим matchFace возвращает фотографии А, Б, В и Г, т. е. четырех кандидатов, даже если некоторые из них не совпадают с целевым лицом или имеют низкое сходство. Дополнительные сведения см. в справочной документации по API поиска похожих объектов.

Лица в группе

Операция группирования делит набор неизвестных лиц на несколько небольших групп, основываясь на сходстве. Каждая группа является несвязанным подмножеством исходного набора лиц. Он также возвращает один messyGroup массив, содержащий идентификаторы лиц, для которых не найдены сходства.

Все лица в возвращенной группе, скорее всего, принадлежат одному человеку, но для одного человека может существовать несколько различных групп. Группы различаются по разным факторам, например по выражению лица. Для получения дополнительной информации см. справочную документацию по Group API.

Требования к входным данным

Общие требования к входным данным изображения:

• Поддерживаемые форматы входных изображений: JPEG, PNG, GIF (первый кадр), BMP.
• Размер изображения не должен превышать 6 МБ.

Требования к входным данным для обнаружения лиц:

• Минимальный размер обнаруживаемого лица составляет 36 x 36 пикселей на изображении, не превышающем 1920 x 1080 пикселей. Изображения с размером более 1920 x 1080 пикселей имеют пропорциональный минимальный размер лица. Уменьшение размера лица может привести к тому, что некоторые лица не будут обнаружены, даже если они больше минимального размера лица.
• Максимальный размер лица — 4096 x 4096 пикселей.
• Лица за пределами диапазона размеров от 36 x 36 до 4096 x 4096 пикселей не будут обнаружены.

Требования к входным данным для распознавания лиц:

• Некоторые лица могут быть не распознаны из-за композиции фотографий, таких как:
  • Изображения с экстремальным освещением, например, с сильной задней подсветкой.
  • Препятствия, закрывающие один или оба глаза.
  • Различия в типе волос или растительности на лице.
  • Изменения внешности лица из-за возраста.
  • Экстремальные выражения лица.

Требования к входным данным для проверки лиц:

• Фотография четкая и резкая— не размытая, пиксельная, искаженная или поврежденная.
• Фотография не изменяется, чтобы удалить пятна лица или изменить внешний вид лица.
• Фотография должна быть в поддерживаемом формате RGB (JPEG, PNG, WEBP, BMP). Рекомендуемый размер лица составляет 200 пикселей x 200 пикселей. Размер лица больше 200x200 не приведет к повышению качества ИИ. Размер файлов изображений не должен превышать 6 МБ.
• Пользователь не носит очки, маски, шляпы, наушники, головные покрытия или покрытия лиц. Лицо должно быть свободно от каких-либо препятствий.
• Использование лицевых украшений разрешено, если они не закрывают лицо.
• Только одно лицо должно быть видно на фотографии.
• Лицо должно быть в нейтральной передней позе с обоими глазами открытыми, рот закрытыми, без экстремальных выражений лица или наклона головы.
• Лицо должно быть свободно от каких-либо теней или красных глаз. Переснимите фотографию, если появится какая-либо из этих особенностей.
• Фон должен быть однородным и простым, без каких-либо теней.
• Лицо должно быть центрировано в пределах изображения и заполнять по крайней мере 50 % изображения.

Конфиденциальность и безопасность данных

Как и во всех ресурсах средств Foundry, необходимо учитывать политики Майкрософт по данным клиентов при использовании службы распознавания лиц. Дополнительные сведения см. на странице средств Foundry в Центре управления безопасностью Майкрософт.

Следующий шаг

Следуйте инструкциям в кратком руководстве, чтобы запрограммировать основные компоненты приложения для распознавания лиц на любом языке.