Как сделать распознавание лица на телефоне
Обновлено: 06.07.2024
В Android Lollipop появилась функция Trusted face , которая позволяет разблокировать планшет или телефон с помощью распознавания лиц. Тем не менее, это не так надежно, как Apple Face ID, и люди все равно могут получить доступ к вашему устройству Android, если они знают ваш пароль. Следовательно, сторонние разработчики создали собственные приложения для распознавания лиц для Android, чтобы в полной мере воспользоваться этой захватывающей технологией.
Защитите свои настройки и приложения: IObit Applock
Отзывчивая поддержка клиентов.
Pro версия является отличной ценностью.
Борется при плохом освещении.
Скучные темы приложения.
Android-приложение iObit Applock добавляет дополнительный уровень безопасности к настройкам вашего устройства и другим приложениям, содержащим конфиденциальные данные. В дополнение к разблокировке лица, он также поддерживает аутентификацию по отпечатку пальца. Если кто-то попытается разблокировать ваш телефон, iObit сделает снимок и отправит его на ваш электронный адрес, чтобы вы могли определить виновника. Версия с рекламной поддержкой предоставляется бесплатно, но пожизненная защита с круглосуточной технической поддержкой стоит всего $ 2,99.
Для разработчиков: Luxand FaceSDK
Развлечения для разработчиков, с которыми можно экспериментировать.
Совместим с Android, iOS, Windows, Mac и Linux.
Ограниченное использование для не-разработчиков.
Нет встроенной функции разблокировки лица.
Если вы хотите глубже погрузиться в появляющуюся область приложений для распознавания лиц, то Luxand был создан для вас. Это общедоступный SDK с несколькими API-интерфейсами для обнаружения лиц, предназначенными для забавных и практических целей. Вы даже можете создавать приложения дополненной реальности. Само приложение позволяет назначать имена лиц на фотографиях, которые Luxand запомнит и узнает в будущем. Следовательно, это может быть полезно для автоматической пометки друзей на фотографиях или проведения наблюдения.
Защитите вашу конфиденциальность: True Key
Назначьте уникальные учетные данные для аутентификации конкретным веб-сайтам.
Работает с любой ОС.
Расширение браузера совместимо только с Google Chrome и Microsoft Edge.
Ненадежная техническая поддержка.
Распознавание лиц — это лишь одна из многих функций этого надежного приложения для обеспечения конфиденциальности. Созданный Intel Security, True Key использует мощные алгоритмы шифрования AES-256 и многофакторную аутентификацию для защиты ваших конфиденциальных данных от посторонних глаз. Являетесь ли вы пользователем Apple или Android, True Key синхронизирует все ваши устройства для максимальной безопасности.
Лучшее приложение для профессионалов здравоохранения: Face2Gene
Веб-сайт содержит обширный блог, часто задаваемые вопросы и другие полезные ресурсы.
Бесплатно для устройств iOS и Android.
Доступно только для лицензированных медицинских специалистов.
Не использовать для самодиагностики.
Face2Gene помогает врачам и медсестрам ставить диагнозы, используя биометрические данные. Он анализирует фотографии пациентов для выявления морфологических особенностей, которые могут указывать на заболевание или расстройство. Приложение также ссылается на Лондонскую медицинскую базу данных, где медицинские работники могут просматривать фотографии и информацию, связанную с различными заболеваниями.
Для сканирования больше чем лица: BlippAR
Играть в игры дополненной реальности.
Определите растения и животных в дикой природе.
Не всегда точно.
Перспективная концепция, но плохо выполненная.
BlippAR распознает больше, чем лица. Он рекламирует себя как браузер дополненной реальности, который может идентифицировать растения, животных, еду и знаменитые достопримечательности по фотографиям или в реальной жизни. Хотя это не всегда надежно, возможности распознавания лиц впечатляют. Например, если вы видите на телевизоре актера, имя которого вы хотите узнать, просто наведите камеру вашего телефона на экран. BlippAR будет искать в Интернете совпадение лиц.
Для посещения: Railer Mobile Face Recognition посещаемость
Экономит драгоценный класс и рабочее время.
Делитесь данными о посещаемости с родителями и администраторами.
Распознавание лиц одним касанием доступно только на iOS.
Требуется время для настройки.
Railer — впечатляющий инструмент, который понравится учителям. Вместо того, чтобы ежедневно снимать ролл, сделайте снимок на уроке с помощью смартфона, и Рейлер примет участие для вас. Благодаря аналитике и возможностям управления отпуском, Railer также используется в профессиональных условиях. Функция распознавания лиц одним касанием особенно полезна для изучения имен студентов и коллег.
Лучшая поисковая система для сканирования лица: распознавание лица LogMe
Узнайте, на каких знаменитостей вы похожи.
Багги производительности и случайные сбои.
Проблемы конфиденциальности, так как каждый может загрузить фотографию любого человека.
LogMe — это система поиска лиц с аспектами социальных сетей. Когда пользователи загружают фотографии, LogMe извлекает лица и добавляет их в свою базу данных. Можно добавлять изображения прямо из галереи вашего устройства или приложений, таких как Instagram. Возможность просматривать похожие лица на основе сходства особенно интересна.
Для предприятий: распознавание лица BioID
Сайт содержит полезные ресурсы для разработчиков.
Определяет идентификаторы фотографий для онлайн-транзакций.
Все еще в стадии разработки.
Больше ориентированы на бизнес и разработчиков.
Использовать камеру и собственное лицо для разблокировки смартфона очень удобно. Но насколько безопасно?
Система сканирования лица в смартфоне впервые была представлена в iPhone X в 2017 году. Конкуренты Apple быстро подхватили технологию и незамедлительно представили свои модели смартфонов на базе ОС Android с разблокировкой с помощью сканирования лица.
Блогеры, журналисты и обычные пользователи, конечно, моментально задались вопросом: насколько надежна эта технология по сравнению со сканером отпечатка пальца, и можно ли её обмануть? Оказалось, что можно, но не на всех устройствах.
Face ID на iPhone
Продукция Apple славится не только дизайном и удобством, но и беспрецедентным уровнем безопасности. Технология Face ID не стала исключением. Работает технология следующим образом — при первом включении смартфон просит пользователя отсканировать свое лицо, вращая им перед камерой по осям для получения объемного снимка лица. В последующем, при разблокировке лицо сравнивается с тем шаблоном, который находится в памяти смартфона. Для сравнения используется сложное программное обеспечение, основанное на заранее обученной нейросети.
За счет использования ИК-камеры и датчиков глубины невозможно обмануть систему, поднеся к ней фотографию или показав 3D-маску. На этот случай система проверяет, находится ли перед камерой живой человек, делает она это с помощью нескольких моментальных снимков и последующего их сравнения. Если лицо настоящее, то снимки за счет движения мимических мышц будут немного различаться в нескольких точках, а, значит, лицо настоящее, а не застывшая маска.
Правда, в 2019 году специалистам удалось найти в системе слабое место. Оказалось, что если на пользователе надеты очки (солнцезащитные или затемненные), то система сравнивает лицо пользователя в двухмерном формате. И в таком случае можно использовать 3D-маску с очками и заклеенными изолентой областями на очках, имитирующими глаза.
Встроить такие датчики стоит недешево — отчасти отсюда и высокая цена устройства. Но как обстоят дела у конкурентов на Android?
Аналог Face ID на Android
Решения в среднем сегменте у Samsung, Huawei и других компаний основаны на более простом принципе с использованием селфи-камеры и изредка установленной ИК-подсветкой для освещения лица в темноте. Создание карты глубины используется крайне редко, в избранных флагманах, таких, например, как Google Pixel. Это помогает держать цену на устройства достаточно низкой, однако безопасность таких решений хромает, порой, на обе ноги.
Например, даже флагманские модели неоднократно удавалось обмануть с помощью обычной фотографии, распечатанной в высоком разрешении. Выяснилось, что смартфон не анализирует глубину и в результате принимает фотографию за реальное лицо. Такой же фокус можно провернуть, поднеся к камере смартфон с фотографией. Что уж говорить о более сложных трюках с 3D-масками и распечатанными в 3D-принтерах головами. Не даром многие производители не рекомендует использовать Face Unlock для подтверждения личности при совершении финансовых транзакций.
Что есть кроме Face ID?
В противовес сканеру лица, Huawei и Samsung предложили в своих смартфонах сканеры радужной оболочки глаза. Как и отпечаток пальца, рисунок радужной оболочки является уникальным для каждого человека и в отличие от от сканера отпечатка не страдает от проблем, связанных с запотеванием и загрязнением считываемой поверхности, ведь радужка глаза надежна защищена от воздействия внешних факторов.
Но выяснилось, что в современном виде и эта технология несовершенна, и её легко обмануть с помощью все той же маски с наложенными на нее линзами.
В общем производители также не рекомендуют полностью полагаться на такой способ разблокировки смартфона. Для полной безопасности рекомендуется использовать смешанный метод, с применением отпечатка пальца и сканера лица/глаза.
Подводим итог
В смартфонах на Android с ToF-датчиком и моделях iPhone с Face ID обмануть систему разблокировки по лицу обычной фотографией не удастся. Чтобы злоумышленник использовал 3D-маску и прочие технологичные способы, вы должны представлять для него большой интерес: например, быть владельцев миллионных счетов в банке. Вряд ли кто-то будет заниматься этим без четко выраженной мотивации.
Тем не менее специалисты уверены, что банальный дактилоскопический датчик обеспечивает более высокий уровень безопасности. Так что, если несколько миллионов у вас все-таки лежат, а на смартфоне есть банковское приложение, лучше использовать вариант разблокировки по отпечатку.
Если вы заботитесь о безопасности данных, почитайте в нашей статье, как зашифровать файлы на Google Диске.
А еще узнайте из нашего материала, можно ли подхватить вирус, скачивая приложения из Google Play и AppStore?
В начале этого года Google представил новый продукт: Firebase Machine Learning Kit. ML Kit позволяет эффективно использовать возможности машинного обучения в Android и iOS приложениях. В этом посте я буду рассказывать о том, как с его помощью создать Android приложение для обнаружения лиц в реальном времени.
Обнаружение лиц — это только одна из возможностей компьютерного зрения, которую предлагает Firebase ML Kit (или, вернее, облегчает её использование). Это функция, которая может быть полезна во многих приложениях: подписывание людей на фотографиях, работа с селфи, добавление эмоджи и других эффектов во время съёмки, фотографирование только тогда, когда все улыбаются с открытыми глазами, и т.д. Возможности безграничны.
Мы уже публиковали статьи о других функциях Firebase ML Kit:
Однако, реализовать детектор лиц в собственном приложении по-прежнему нелегко. Нужно понять, как работает API, какую информацию он предоставляет, как её обрабатывать и использовать, учитывая ориентацию устройства, источник камеры и выбранную камеру (переднюю или заднюю).
В идеале мы должны получить код вроде этого:
Основные компоненты здесь — это camera, frame, faceDetector. Прежде чем разобраться с каждым из них, предположим, что наш layout содержит сам компонент камеры и некий оверлей, на котором мы будем рисовать квадратики вокруг обнаруженных лиц.
Камера (Camera)
Независимо от того, какой API-интерфейс камеры мы используем, самое главное, чтобы он предоставлял способ обработки отдельных кадров. Таким образом, мы сможем обрабатывать каждый входящий кадр, идентифицировать лица в нём и отображать это пользователю.
Кадр (Frame)
Кадр представляет собой информацию, предоставленную камерой, для обнаружения лиц. Он должен содержать всё, что требуется детектору лиц для их обнаружения. Эта необходимая информация определяется ниже:
- data — массив байтов, содержащий информацию о том, что камера отображает;
- rotation — ориентация устройства;
- size — ширина и высота предпросмотра камеры;
- format — формат кодирования кадров;
- isCameraFacingBack — указывает, используется ли передняя камера или задняя.
Детектор лиц (Face Detector)
Детектор лиц является самым важным компонентом — он берёт кадр, обрабатывает его и затем выводит результаты пользователю. Таким образом, детектор лиц использует экземпляр FirebaseVisionFaceDetector для обработки входящих кадров с камеры. Он также должен знать ориентацию камеры и её направление (передняя или задняя). Наконец, он должен знать на каком оверлее будут отображаться результаты. Скелет класса FaceDetector выглядит так:
Оверлей (Overlay)
Оверлей — это View-компонент, который находится поверх камеры. Он отображает рамки (или границы) вокруг обнаруженных лиц. Он должен знать ориентацию устройства, направление камеры (передняя или задняя) и размеры камеры (ширина и высота). Эта информация помогает определить, как рисовать границы вокруг обнаруженного лица, как масштабировать границы и следует ли их отражать.
На приведённой ниже диаграмме показаны компоненты, описанные выше, и способы взаимодействия их друг с другом с момента, когда камера подаёт на вход кадр, до момента, когда результаты отображаются пользователю.
Создание приложения для обнаружения лиц в реальном времени за 3 шага
Используя библиотеку для обнаружения лиц (которая содержит код, описанный выше), создание приложения становится довольно простым.
В этом примере я выбрал следующую библиотеку камеры.
Шаг 1. Добавьте FaceBoundsOverlay поверх камеры.
Шаг 2. Определите экземпляр FaceDetection и подключите его к камере.
Шаг 3. Настройте Firebase в проекте.
Заключение
Обнаружение лиц — это мощный функционал, а ML Kit делает его доступным и позволяет разработчикам выполнять с его помощью более сложные функции, такие как распознавание лиц, что выходит за рамки простого обнаружения: важно не только обнаружить лицо, но и определить, чьё оно.
Скоро в Ml Kit планируют добавить новую функцию — распознавание контура лица. С её помощью можно будет обнаруживать более 100 точек вокруг лица и быстро обрабатывать их. Это потенциально может быть полезно в приложениях с использованием объектов дополненной реальности или виртуальных стикеров (таких как Snapchat). Вместе функционалом обнаружения лиц можно будет создать много интересных приложений.
14.05.2016 ( 17.10.2018 ) | Антон Максимов | Комментарии
Это не шутка. Вы вполне можете активировать в настройках безопасности своего Android-устройства функцию Smart Lock, распознать свое лицо через фронтальную камеру и далее автоматически снимать блокировку с устройства лишь взглянув на его экран. Если кто-то другой захочет посмотреть в вашем телефоне что-то интересное, то ему предложат ввести PIN-код или графический ключ. Все очень просто.
В настройках телефона для этого надо зайти в раздел безопасности и настроить разблокировку телефона через PIN-код или графический ключ. После этого активируется пункт Smart Lock, в состав которого входят такие инструменты как распознавание лица, активация телефона в руке, по месту нахождения, а также распознавание голоса.
Процесс распознавания лица происходит при нажатии на кнопку питания (Power). В этом случае в нижней части экрана вместо замочка появляется пиктограмма с изображение портрета. После этого, если лицо было распознано, показывается открытый замок и телефон можно разблокировать обычным образом (без ввода PIN-кода или того способа авторизации, который вы выбрали). Если же лицо не распознано, то появится закрытый замок, который обозначает, что телефон заблокирован и для снятия блокировки нужен ввод PIN-кода (или другого метода авторизации).
Таким способом можно достаточно эффективно защитить свое устройство от посторонних глаз, ведь в ваших руках он будет работать так, словно там нет дополнительной защиты. А если его возьмет кто-то другой, то уже не сможет его активировать без авторизации.
Хотя стоит помнить, и в описании настроек распознавания лиц об этом говорится, что распознавание лиц может быть неэффективным, если кто-то похожий на вас попробует разблокировать телефон. Так что если у вас есть похожие брат или сестра, то они легко разблокирует телефон и получит к нему доступ без всяких паролей и явок.
Читайте также: