Recunoastere faciala

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare
Recunoașterea facială automată utilizând bibliotecile OpenCV

Recunoașterea facială (în engleză face detection ) este o tehnică de inteligență artificială , utilizată în biometrie pentru a identifica sau a verifica identitatea unei persoane pornind de la una sau mai multe imagini care o portretizează.

Operațiune

De obicei, recunoașterea are loc prin tehnici de procesare digitală a imaginilor , ignorând tot ceea ce nu reprezintă o față, cum ar fi clădiri, copaci, corpuri, care sunt de obicei definite ca fundaluri . Se poate spune că este o recunoaștere a tiparului , în care tiparul care trebuie recunoscut este fața umană.

Pentru a facilita identificarea unei fețe, primele sisteme au avut în vedere faptul că o față umană este compusă din doi ochi, un nas și o gură. Cele mai recente sisteme, pe de altă parte, sunt capabile să recunoască o persoană chiar dacă fața sa este rotită sau, în orice caz, nu în vedere frontală.

Recunoașterea se poate face prin modelarea feței ca obiect în două dimensiuni ( 2D ) sau în trei dimensiuni ( 3D ). [1] [2]

Metode principale

Printre principalii algoritmi utilizați în recunoaștere se numără:

  • PCA ( Analiza componentelor principale ):
permite obținerea dintr-un spațiu de înaltă dimensiune (egal cu numărul de pixeli ai imaginii) un subespai semnificativ în scopuri de recunoaștere ( fețele proprii ). Necesită o cantitate relativ mică de resurse de calcul, dar este puternic afectat de rotații și traduceri, precum și de variații de iluminare și fundal.
  • LDA ( Analiza Discriminantă Liniară ):
pe lângă obținerea unui sub spațiu cu dimensionalitate mai mică, ca în cazul PCA, permite o subdiviziune în clase în care varianța este minimă ( fațele de pescuit , de la Ronald Fisher )

Deoarece diferiții algoritmi au puncte tari și puncte slabe diferite, acestea sunt adesea combinate pentru a îmbunătăți calitatea rezultatelor.

Aplicații practice

Recunoașterea facială poate fi utilizată într- un sistem în timp real pentru a recunoaște cu ușurință și instantaneu cine este persoana din fața senzorului ( cameră sau cameră digitală , cameră video , cameră web , ...). În China, acesta a fost deja instalat prin intermediul camerelor video pe străzile orașelor mari, în care figurează milioane de oameni [3] .

Recent, rețeaua socială Facebook a activat opțiunea de recunoaștere facială a imaginilor publicate de utilizatori, generând unele controverse cu privire la protecția vieții private a persoanelor descrise [4] .

Există câteva tipuri de captcha cu care utilizatorul trebuie să recunoască manual, într-o imagine, unde se află chipul unei persoane. [5] [6]

În Anglia, British Airways permite utilizarea recunoașterii faciale pentru îmbarcarea pasagerilor care călătoresc în Regatul Unit . Fețele pasagerilor pot fi analizate de o cameră pentru a-și verifica identitatea și a permite accesul la avion fără a arăta pașaport sau carte de îmbarcare. Compania aeriană utilizează această tehnologie pentru zborurile din Marea Britanie cu plecare din Heathrow și lucrează la un serviciu de îmbarcare biometrică pentru zborurile internaționale cu plecare din Heathrow. [7]

Apple folosește recunoașterea facială pentru a permite utilizatorilor să accelereze deblocarea telefonului, accesul la aplicații și achizițiile. [8]

Politica de confidențialitate pentru a limita recunoașterea facială: GDPR

Regulile generale pentru protecția datelor cu caracter personal 2016/679 (Regulamentul general privind protecția datelor sau GDPR) este principala legislație europeană privind protecția datelor cu caracter personal.

Conform art. 9.1 din GDPR "este interzisă prelucrarea datelor cu caracter personal care dezvăluie originea rasială sau etnică, opiniile politice, credințele religioase sau filosofice sau apartenența la sindicat, precum și prelucrarea datelor genetice, a datelor biometrice destinate identificării unice a unei persoane fizice, date referitoare la sănătatea sau viața sexuală sau orientarea sexuală a persoanei. "

Ce sunt datele biometrice este specificat în schimb în art. 4.14: sunt „date cu caracter personal obținute dintr-un tratament tehnic specific referitor la caracteristicile fizice, fiziologice sau comportamentale ale unei persoane fizice care permit sau confirmă identificarea unică, cum ar fi imaginea feței sau datele de amprentă digitală;”

Consimţământ

Pentru prelucrarea legală a datelor biometrice, unul dintre bazele legale prevăzute de art. 9.2 din GDPR.

Un temei juridic fundamental este consimțământul.

Conform GDPR, este necesară o declarație sau o acțiune pozitivă fără ambiguități pentru a obține consimțământul conform. Prin urmare, consimțământul trebuie să fie explicit, ar putea consta, de exemplu, dintr-o declarație scrisă. În contextul digital, pe de altă parte, este posibil să completați formulare electronice în acest scop.

Articolul 7.1 din GDPR: „Dacă prelucrarea se bazează pe consimțământ, operatorul de date trebuie să poată demonstra că persoana vizată și-a dat consimțământul pentru prelucrarea datelor sale personale.”

Prin urmare, operatorul de date trebuie să se asigure că declarația este semnată de persoana vizată pentru a evita o posibilă lipsă de dovezi în viitor.

Mai mult, art. 7.3 specifică faptul că partea interesată are dreptul de a-și retrage consimțământul în orice moment.

Evaluarea impactului asupra protecției datelor

Art. 35.1: „Când un tip de prelucrare, atunci când implică în special utilizarea noilor tehnologii, având în vedere natura, obiectul, contextul și scopul prelucrării, poate prezenta un risc ridicat pentru drepturile și libertățile fizice ale persoanelor, datele operatorul efectuează, înainte de a continua prelucrarea, o evaluare a impactului tratamentelor preconizate asupra protecției datelor cu caracter personal. O singură evaluare poate examina un set de tratamente similare care prezintă riscuri similare ridicate. "

În trei cazuri, evaluarea impactului este necesară în special:

  • o evaluare sistematică și cuprinzătoare a aspectelor personale referitoare la persoanele fizice, pe baza prelucrării automate, inclusiv profilarea, și pe care se bazează deciziile care au efecte juridice sau afectează în mod semnificativ persoanele fizice menționate;
  • prelucrarea pe scară largă a anumitor categorii de date cu caracter personal menționate la articolul 9 alineatul (1) sau a datelor referitoare la condamnări penale și infracțiuni menționate la articolul 10;
  • supravegherea sistematică pe scară largă a unei zone accesibile publicului.
  • pentru a determina dacă o prelucrare se efectuează pe scară largă, trebuie să se facă trimitere la numărul de persoane vizate, volumul de date și / sau tipurile de date, durata activității de prelucrare și domeniul geografic al activității de prelucrare.

Conform art. 35.7 evaluarea conține cel puțin:

  • o descriere sistematică a operațiunilor de prelucrare preconizate și a scopurilor prelucrării, inclusiv, dacă este cazul, interesul legitim urmărit de operatorul de date;
  • o evaluare a necesității și proporționalității tratamentelor în raport cu scopurile;
  • o evaluare a riscurilor pentru drepturile și libertățile persoanelor vizate;
  • măsurile prevăzute pentru a aborda riscurile, inclusiv măsuri de siguranță, măsuri de securitate și mecanisme pentru a asigura protecția datelor cu caracter personal și pentru a demonstra conformitatea cu prezentul regulament, luând în considerare drepturile și interesele legitime ale persoanelor vizate și ale altor persoane în cauză.

Securitatea prelucrării

Luând în considerare riscul de probabilitate și severitate variabilă pentru drepturile și libertățile persoanelor fizice, operatorul de date și operatorul de date pun în aplicare măsuri tehnice și organizatorice adecvate pentru a asigura un nivel de securitate adecvat riscului:

  • pseudonimizarea și criptarea datelor cu caracter personal;
  • capacitatea de a asigura confidențialitatea, integritatea, disponibilitatea și reziliența sistemelor și serviciilor de procesare în mod permanent;
  • capacitatea de a restabili prompt disponibilitatea și accesul datelor cu caracter personal în cazul unui incident fizic sau tehnic;
  • o procedură de testare, verificare și evaluare regulată a eficacității măsurilor tehnice și organizatorice pentru a garanta securitatea prelucrării.

Notă

  1. ^(EN)în tehnologie 3D
  2. ^(EN) Recunoașterea feței în 3D Arhivat la 6 iulie 2007 în Arhiva Internet . pe p. 15
  3. ^ https://www.wired.it/attualita/tech/2019/02/16/riconoscimento-face-cina-ungheria-liberta/
  4. ^ Recunoaștere facială pe Facebook , pe lastampa.it . Adus la 22 iunie 2011 (arhivat din original la 11 iunie 2011) .
  5. ^ Descărcări gratuite de Captcha Face Recognition: Luxand FaceSDK by Luxand Development, Faceky by In-Sense și multe altele
  6. ^ Articol științific despre IEEE ( PDF ), pe ieeexplore.ieee.org .
  7. ^ Ce este recunoașterea facială - definiție și explicație , pe www.kaspersky.it , 1 aprilie 2021. Accesat la 25 mai 2021 .
  8. ^ Ce este recunoașterea facială - definiție și explicație , pe www.kaspersky.it , 1 aprilie 2021. Accesat la 25 mai 2021 .

Elemente conexe

linkuri externe

Adus de la „ https://it.wikipedia.org/w/index.php?title=Facial_Recognition&oldid=121015420 ”