Näotuvastus: erinevus redaktsioonide vahel

Eemaldatud sisu Lisatud sisu
P palun keeletoimetage...
PResümee puudub
1. rida:
{{keeletoimeta}}{{ToimetaToimetaAeg|kuu=veebruar|aasta=2013}}
[[Image:Surveillance equipment 5413.jpg|thumb|right|Šveits Euroopa järelvalve: Näotuvastamise ja sõiduki margi, mudeli, värvi ja numbrimärgi lugeja.]]
[[Image:Surveillance equipment 5410.jpg|thumb|right|Külgvaade.]]
[[Image:Surveillance equipment 5411.jpg|thumb|right|[[Infrapuna]] valgusallikas. See on inimsilmale nähtamatu, kuid loob päevase valguskeskkonna [[valvekaamera]]tele]]
 
[[ImagePilt:Surveillance equipment 5413.jpg|thumb|rightpisi|Šveits Euroopa järelvalve: Näotuvastamise ja sõiduki margi, mudeli, värvi ja numbrimärgi lugeja.]]
[[ImagePilt:Surveillance equipment 5410.jpg|thumb|rightpisi|Külgvaade.]]
[[ImagePilt:Surveillance equipment 5411.jpg|thumb|rightpisi|[[Infrapuna]] valgusallikas. See on inimsilmale nähtamatu, kuid loob päevase valguskeskkonna [[valvekaamera]]tele]]
'''Näo tuvastamise süsteem''' ([[inglise]] ''facial recognition system'') on [[arvuti|arvuti]] rakendus, mida kasutatakse isiku automaatseks identifitseerimiseks või kontrollimiseks. Tehnoloogia töötab, kasutades inimese näojoonte [[pilt|pilti]], võrreldes seda olemasolevate piltidega [[andmebaas]]is.
 
<br />
Näo tuvastamise süsteeme kasutatakse turvasüsteemides ning on võrreldavad teiste biomeetriliste turvasüsteemidega, nagu silma [[iirise skanner]], [[sõrmejälje skanner]] jms.
 
==Ajalugu==
Näo tuvastamise süsteemi ajalugu sai alguse 1960-ndate keskpaigas. See teema on huvi pakkunud teoreetiliselt ning ka praktilise tähtsuse tõttu paljudele teadlastele.<br />
 
1964 ja 1965 [[Woody Bledsoe]] koos [[Helen Chan Wolf]]i ja [[Charles Bisson]]iga töötasid selle kallal, et arvuti suudaks ära tunda inimeste nägusid. Bledsoe oli oma töö üle uhke, aga kuna ta töötas nimetu luureagentuuri heaks, mis ei lubanud palju reklaami, avaldati vaid väike osa tema tööst. Mõningad raskused mis ta nimetas, olid näiteks suur varieeruvus pea asendil, valguse tugevus ja nurk, näoilme ja vananemine. Bledsoe tegevus oli näo tuvastamise süsteemi ajaloos väga oluline.<br />
1980ndate lõpul toimusid suured teadustöö uuringud.<br />
 
1997, pärast Bledsoed, jätkas tema tööd peamiselt [[Peter Hart]]. Ta katsetas näo tuvastamise süsteemi andmebaasiga, kuhu kuulus üle 2000 foto. Arvuti kontrollis nägude kattuvusi andmebaasis olevate piltidega.<br />
1980ndate lõpul toimusid suured teadustöö uuringud.<br />
 
1997, pärast Bledsoed, jätkas tema tööd peamiselt [[Peter Hart]]. Ta katsetas näo tuvastamise süsteemi andmebaasiga, kuhu kuulus üle 2000 foto. Arvuti kontrollis nägude kattuvusi andmebaasis olevate piltidega.<br />
 
1997 arendasid süsteemi edasi Christoph von der Malsburg ning kraadiga lõpetanud õppurid Bochumi Ülikoolist Saksamaal ning Lõuna-California Ülikoolist Ameerika Ühendriikides. Nendes süsteemid olid maailmas ühed parimad. Bochumi süsteemi arendamist hakkas toetama Ühendriikide ARL ([[United States Army Research Laboratory]]). Tarkvara müüdi [[ZN-Face]] nime all ning kasutajateks olid näiteks saksa pank ning lennujaamad.
 
==Tehnikad==
===Tavapärased===
Mõnedede näo tuvastamise süsteemide [[algoritm|algoritmid]] tuvastavad nägusid väljaulatuvate piirjoonte piltide abil. Näiteks algoritm võib analüüsida suhtelist asukohta, suurust ja/või silma kuju, nina, põsesarnasid ja lõualuud. Neid näojooni kasutatakse, et leida teistelt piltidelt sarnaseid jooni. Teised algoritmid normaliseerivad nägude galeriid ja tihendavad nägude andmeid, salvestades piltide infot, mis on vajalik näo tuvastamiseks. Üks varajasemaid edukaid programme põhineb olulisemate näojoonte kokkusobitamise mallide tehnikal, pakkudes omamoodi näo pildi. <br />
 
Tuvastamise algoritmid võib jagada kahte peamisse rühma, geomeetriline, mis vaatleb eritunnustega jooni, või fotomeetriline, mis on statistiline lähenemine, mis väärtustab pildi ja võrdleb väärtusi šablooniga, et elimineerida erinevused. <br />
 
Mõnedede näo tuvastamise süsteemide [[algoritm|algoritmid]] tuvastavad nägusid väljaulatuvate piirjoonte piltide abil. Näiteks algoritm võib analüüsida suhtelist asukohta, suurust ja/või silma kuju, nina, põsesarnasid ja lõualuud. Neid näojooni kasutatakse, et leida teistelt piltidelt sarnaseid jooni. Teised algoritmid normaliseerivad nägude galeriid ja tihendavad nägude andmeid, salvestades piltide infot, mis on vajalik näo tuvastamiseks. Üks varajasemaid edukaid programme põhineb olulisemate näojoonte kokkusobitamise mallide tehnikal, pakkudes omamoodi näo pildi. <br />
Tuvastamise algoritmid võib jagada kahte peamisse rühma, geomeetriline, mis vaatleb eritunnustega jooni, või fotomeetriline, mis on statistiline lähenemine, mis väärtustab pildi ja võrdleb väärtusi šablooniga, et elimineerida erinevused. <br />
Populaarsemad tuvastamise algoritmid sisaldavad PCA ([[Principal Component Analysis]]) koos LDA ([[Linear Discriminate Analysis]]), elastse kokkusobitamisega ([[Elastic Bunch Graph Matching]]), [[Hidden Markov model]], neuronite mudeliga ([[Dynamic link matching]]) ja [[eigenface]]iga.
 
===3-D===
Uus tekkinud trend väitis, et kolmemõõtmelise näo tuvastamisega on võimalik saavutada ennenägematut täpsust. See tehnika kasutab 3-D sensoreid, et saada informatsiooni näo kuju kohta. Seda teavet kasutatakse, et identifitseerida näo iseäralikku pinda, nagu näiteks silmaaukude kontuur, nina ja lõug. <br />
 
Üks eelis 3-D näo tuvastamise juures on see, et see süsteem ei ole mõjutatud valgusemuutusest nagu seda on teised tehnikad. Samuti on nägu võimalik tuvastada eri nurkade alt, sealhulgas profiili vaatena.<br />
 
Isegi kõige täiuslikum 3-D süsteem võib olla tundlik kauguse ja näo miimika suhtes.
 
===Naha tekstuuri analüüs===
Teine tekkinud trend kasutab visuaalseid detaile nahal, nagu standardselt digitaalselt pildistatud või skaneeritud pildid. Tehnika, mida kutsutakse naha tekstuuri analüüsiks, muudab unikaalsed silmaga nähtavaid jooned, mustrid ja punktid inimese nahal matemaatiliseks ruumiks.<br />
 
Katsetused näitavad, et tänu naha tekstuuri analüüsile, näo tuvastamisel võib näo pilte suurendada 20 kuni 25 protsenti.
 
37. rida ⟶ 45. rida:
 
==Tuntumad kasutajad ning kasutamisalad==
[[London]]i linnaosa Newham [[Suurbritannia|UK]]-s, on paigutanud näo tuvastamise kaamerad avalikult kõikjale linna ([[CCTV]] süsteem).<br />
 
Saksamaa Föderaalpolitsei kasutab näo tuvastamise süsteeme, et võimaldada inimestel läbida täielikku automatiseeritud piirikontrolli [[Frankfurt]]i Rhein-Main rahvusvahelises lennujaamas. Abonendid peavad olema Euroopa Liidu või Šveitsi kodanikud. Alates 2005. aastast Saksamaa Föderaalne kriminaalpolitsei pakub tsentraliseeritud näo tuvastamise pildistamise kohta kõikidele Saksa politsei asutustele.<br />
Tuvastamise süsteeme kasutatakse ka kasiinodes, et püüda kaardivargaid ning teisi mustas nimekirjas olevaid isikuid. <br />
 
[[Austraalia]] tolliametil on automatiseeritud piirikontrolli süsteem [[SmartGate]], mis kasutab näo tuvastamise süsteemi. Süsteem võrdleb isiku pilti [[e-pass]]i mikrokiibiga kindlustamaks, et passi valdaja on ikka selle õige omanik. <br />
Tuvastamise süsteeme kasutatakse ka kasiinodes, et püüda kaardivargaid ning teisi mustas nimekirjas olevaid isikuid. <br />
[[Pensilvaania]] õigusvõrgustik otsib kuriteopaikade fotodelt ja CCTV lindistatult varem arreteeritute (''inglise'' mugshot) andmebaasist isikuid. Paljud külmutatud juhtumid on lahendatud kui 2005ndal aastal süsteem käivitati. Teised õiguse teostamise asutused [[USA]]-s või mujal kasutavad varem arreteeritute andmebaasi kohtus või kriminaaljuurdlustes. <br />
 
Ühendriikide välisministeerium ([[U.S Department of State]]) omab ühte maailma suurimat näo tuvastamise süsteemi andmebaasi, kus on üle 75 miljoni foto ning mis on aktiivselt kasutusel viisade töötlemisel. <br />
[[Austraalia]] tolliametil on automatiseeritud piirikontrolli süsteem [[SmartGate]], mis kasutab näo tuvastamise süsteemi. Süsteem võrdleb isiku pilti [[e-pass]]i mikrokiibiga kindlustamaks, et passi valdaja on ikka selle õige omanik. <br />
 
[[Pensilvaania]] õigusvõrgustik otsib kuriteopaikade fotodelt ja CCTV lindistatult varem arreteeritute (''inglise'' mugshot) andmebaasist isikuid. Paljud külmutatud juhtumid on lahendatud kui 2005ndal aastal süsteem käivitati. Teised õiguse teostamise asutused [[USA]]-s või mujal kasutavad varem arreteeritute andmebaasi kohtus või kriminaaljuurdlustes. <br />
 
Ühendriikide välisministeerium ([[U.S Department of State]]) omab ühte maailma suurimat näo tuvastamise süsteemi andmebaasi, kus on üle 75 miljoni foto ning mis on aktiivselt kasutusel viisade töötlemisel. <br />
 
[[Kosmoselaev Maa]] [[Epcot]]is kasutab tuvastamise süsteemi, mis on üks osa sõitmiseks.
 
===Lisakasutusvõimalused===
Lisaks sellele, et süsteeme kasutatakse turvasüsteemides, autorid on leidnud mitmeid teisigi rakendusi näo tuvastamise süsteemidele.<br />
 
Jaanuaris 2001 [[Super Bowl XXXV]]l [[Tampa Bay]] politsei [[Florida]]s kasutas näo identifitseerimise tarkvara [[Facelt]], et otsida potentsiaalseid kurjategijaid ja terroriste ürituselt (Süsteem leidis kokku 19 kuriteokahtlase toimikuga isikut). <br />
Aastal 2000 presidendi valimistel [[Mehhiko]] valitsus rakendas näo tuvastamise süsteemi tarkvara, et välistada valimispettusi. Mõned isikud registreerisid ennast ennast erinevate nimedega, et valida mitu korda. Võrreldes uusi näo pilte juba nendega, kes on valijate andmebaasis, aitas vähendada kattuvaid registreeringuid. Sarnaseid [[tehnoloogia|tehnoloogiaid]] kasutatakse Ühendriikides, et vältida inimesi tegemast isikukaarti või juhilube. <br />
 
Samuti on praegu hulganisti kasutusvõimalusi näo tuvastamise tehnoloogial, mis on praegu arendamisel. Näiteks võiks tehnoloogiat kasutada turvameetmena ATM'ides; pangakaartide ja isikukoodi asemel ATM võiks teha pildi näost ja võrrelda fotot panga andmebaasis olevate piltidega, et isikuid identifitseerida. Sama süsteemi võiks kasutada ka arvutite maailmas, kasutades veebikaamerat, et teha endast pilti. See pilt võiks asendada kõiki paroole. Sellega saaks ära hoida paroolide lahtimurdmised või nende unustamised. <br />
Aastal 2000 presidendi valimistel [[Mehhiko]] valitsus rakendas näo tuvastamise süsteemi tarkvara, et välistada valimispettusi. Mõned isikud registreerisid ennast ennast erinevate nimedega, et valida mitu korda. Võrreldes uusi näo pilte juba nendega, kes on valijate andmebaasis, aitas vähendada kattuvaid registreeringuid. Sarnaseid [[tehnoloogia|tehnoloogiaid]] kasutatakse Ühendriikides, et vältida inimesi tegemast isikukaarti või juhilube. <br />
Ühe uurimisvõimalusena Briti politsei kasutab biomeetrilist näo tuvastamise süsteemi. Seda kasutatakse näiteks lapseröövijate tuvastamiseks. <br />
 
Samuti on praegu hulganisti kasutusvõimalusi näo tuvastamise tehnoloogial, mis on praegu arendamisel. Näiteks võiks tehnoloogiat kasutada turvameetmena ATM'ides; pangakaartide ja isikukoodi asemel ATM võiks teha pildi näost ja võrrelda fotot panga andmebaasis olevate piltidega, et isikuid identifitseerida. Sama süsteemi võiks kasutada ka arvutite maailmas, kasutades veebikaamerat, et teha endast pilti. See pilt võiks asendada kõiki paroole. Sellega saaks ära hoida paroolide lahtimurdmised või nende unustamised. <br />
 
Ühe uurimisvõimalusena Briti politsei kasutab biomeetrilist näo tuvastamise süsteemi. Seda kasutatakse näiteks lapseröövijate tuvastamiseks. <br />
 
Veel ühe biomeetrilise kasutusena modernsed digikaamerad sisaldavad näo tuvastamise süsteemi, mis võimaldab paremini fokuseerida inimeste nägusid ja inimeste kaugust, tagades sellega, et fookuses olev inimene on pildistamisel peamine sihtmärk. Mõned kaamerad sisaldavad [[smile shutter]] tarkvara või teevad automaatselt teise pildi kui näiteks pildistamise ajal kellelgi olid silad kinni.
 
==Võrdlev uuring==
Biomeetriliste tehnikate hulgas näo tuvastamise süsteem ei pruugi olla kõige usaldusväärseim ja efektiivsem. Üks olulisemaid eeliseid on see, et see ei nõua abi uuritavatelt teemadelt.Korralikult töötavad süsteemid on kasutusel lennujaamades, multipleksides ja muudes avalikes kohtades, kus on vaja inimesi rahvamassi sees identifitseerida. Teised biomeetrilised süsteemid nagu näpujäljelugeja, iirise [[skanner|skanner]] ja hääle tuvastamised ei suuda sellist massilist identifitseerimist. Siiski on esitatud palju küsimusi ja probleeme näo tuvastamise süsteemi tarkvara efektiivsuse ja turvalisuse saavutamise kohta lennu- ja rongijaamades.
 
==Kriitika==
===Nõrkused===
Näo tuvastamise süsteem ei ole täiuslik veel ning süsteem ei toimi igal tingimusel, vaid teatud tingimustel. Ralph Gross,teadlane Carnegie Melloni robootika instituudist, kirjeldab kuidas üheks suureks takistuseks on näo vaatenurk kaamera suhtes. Süsteem ei suuda tuvastada inimesi väga suure nurga all.<br />
 
Samuti on veel probleeme süsteemi toimimise osas kui on halb valgus, päikeseprillid, pikad juuksed, halva resolutsiooniga pildid või muud objektid mis nägu mingil määral moonutavad või varjavad. <br />
 
Veel üks suur miinus näo tuvastamise süsteemi efektiivsuse koha pealt on, siis kui näoilmet muuta. Isegi naeratus võib süsteemi toimimist rikkuda. Näiteks: [[Kanada]] lubab ainult neutraalse näoilmega passifotosid.
 
===Efektiivsus===
Süsteemi kriitikud kaebavad, et Londoni linnaosa Newham süsteem on nagu 2004. aastal, mis pole ühtegi kurjategijat veel tuvastanud, vaatamata sellele, et mitmed kurjategijad andmebaasis elavad seal ja süsteem on töötanud juba palju aastaid. "Sugugi mitte ühe korra, niipalju kui politsei mäletab, pole automaatne näo tuvastamise süsteem leidnud kurjategija." See informatsioon on aga vastuolus väitega, et süsteem vähendas kuritegevust 34% - see oli ka põhjuseks, miks süsteemi hakati kasutama ka [[Birmingham]]is. <br />
 
Katsetused kohaliku politsei poolt Floridas, on sarnased pettuma panevad tulemused. <br />
 
"Kaamera tehnoloogia, mille eesmärk on kohapeal ära tunda potentsiaalsed terroristid nende näo omaduste alusel lennujaamades, kukkus läbi esimesel peakatsetusel Bostoni Logani lennujaamas."
 
===Eraelu puutumatusega seotud probleemid===
Paljud elanikud on hakanud muretsema, et nende privaatsus on ohustatud. Mõni kardab, et see võib viia "ühiskonna täieliku järelvalveni", et valitsusel ja teistel asutustel on kogu aeg võimalus teada saada, kus sa oled ja mida teed. Seda ei tohiks alahinnata, sest nagu ajalugu on näidanud, on riigid varemgi sellise võimaluse korral valesti tegutsenud.
 
==Viimase aja areng==
Aastal 2006 hinnati näo tuvastamise süsteemide algoritmid ([[Face Recognition Grand Challange]]).Katsetes kasutati kõrge resolutsiooniga näo pilte, 3-D näo skannerit ning iirise pilte. Tulemused näitasid, et uued algoritmid on 10 korda täpsemad kui näo tuvastamise süsteemid olid aastal 2002 ja 100 korda paremad kui 1995. Mõned algoritmid suutsid edestada osalejate tundmisi ning suutsid identifitseerida identsed kaksikud. <br />
 
Madala resolutsiooniga pildid nägudest saab suurendada kasutades näo hallutsinatsioone ([[face hallucination]]. Suurimad edasijõudmised on toimunud suurte megapikslitega kaamerates, mis on aidanud lahendada ebapiisava resolutsiooni probleeme.
 
==Viited==
* [http://en.wikipedia.org/wiki/Facial_recognition_system#cite_note-18 Artikkel] on tõlgitud siit.
 
==Välised viited==
==Välislingid==
* [http://face-rec.org/ Näo tuvastamise süsteemi koduleht.]
* [http://groups-beta.google.com/group/face-rec/ Näo tuvastamise süsteemi teaduse kommuun.]