ИИ открыл двери для массовой прослушки населения

Шпионаж (прослушка) и наблюдение (слежка) — это разные, но связанные вещи. Если нанять частного детектива для прослушки, то он может спрятать несколько жучков в доме, машине — и в итоге получит отчёт с записями разговоров объекта. Если же ему поручили работу по наблюдению, то содержание отчёта будет другим: куда ходил человек, с кем разговаривал, что покупал, что делал. До появления интернета установить за кем-то наблюдение было дорого и долго. Нужно было вручную следить за человеком, отмечая, куда он ходит, с кем разговаривает, что покупает, что делает и что читает. Но этот старый мир навсегда ушёл в прошлое. Теперь наши телефоны отслеживают местоположение, банковские карты регистрируют покупки, приложения отслеживают, с кем мы разговариваем и что читаем. Компьютеры собирают данные обо всех наших действиях, и по мере удешевления хранения и обработки эти данные всё чаще сохраняются и используются. То, что было индивидуальной работой, сейчас стало массовым. Слежка за людьми стала бизнес-моделью для интернет-компаний , и у нас нет разумного способа отказаться от неё.

https://habr.com/ru/companies/globalsign/articles/893562/

#ИИ #массовая_слежка #шпионаж #Keras #Yolo #камеры_наблюдения #распознавание_лиц #NSO_Group

Решение задач распознавания на Flutter

Задачи распознавания изображений и звука имеют широкий спектр применений в различных приложениях. Используя Flutter, как мощный фреймворк для разработки кроссплатформенных мобильных приложений, вполне возможно реализовать функционал распознавания данных в несколько шагов. В этой статье мы рассмотрим некоторые из задач распознавания, такие как распознавание лиц, текста и звука, и приведем фрагменты кода и рекомендуемые библиотеки для их реализации на Flutter.

https://habr.com/ru/articles/890700/

#flutter #распознавание_речи #распознавание_лиц #распознавание_текста #google #ml_kit

Прогресс «на лицо»: Сбер и НСПК создают биометрическую альтернативу Apple Pay

После отключения Apple Pay и Google Pay весной 2022 года развитие сферы бесконтактных платежей в нашей стране получило неожиданное ускорение. То, что изначально выглядело как серьезный удар по удобству пользователей, на деле стало мощным стимулом для развития отечественных платежных технологий. Сперва рынок увидел развитие СБПэй и других мобильных платежных систем, а теперь Сбер и НСПК готовят запуск системы биометрических платежей в России.

https://habr.com/ru/companies/x-com/articles/875930/

#xcomshop #оплата_лицом #распознавание_лиц #Сбер #нспк

Сложность физической биометрической идентификации монозиготных близнецов

Представьте зал суда. Прокурор с гордостью представляет неопровержимые, как ему кажется, доказательства: отпечаток пальца, запись с камеры наблюдения, ДНК-экспертизу. Всё сходится идеально, виновность очевидна. И тут адвокат, заявляет: «Ваши доказательства подходят и к его брату-близнецу»... Физическая биометрическая идентификация однояйцевых или монозиготных близнецов - частная задача биометрии, актуальная для систем с высокой стоимостью ошибки (например, в оборонке). По сути, задача сводится к одному вопросу - сможет ли система отличить однояйцевых близнецов друг от друга. Но каждый новый кейс сияет ярко, потому что указывает на несовершенства существующих технологий. Эта статья — обзор ключевых биометрических технологий, таких как анализ отпечатков пальцев, распознавание лиц и радужной оболочки. Разберём, в чем сложность идентификации близнецов, рассмотрим результаты исследований и выясним, что уже работает, а что пока остаётся под вопросом. Узнать правду

https://habr.com/ru/articles/870886/

#биометрия #близнецы #распознавание_лиц #отпечатки #радужка #генетика #двойники #идентификация #идентификация_личности #мошенничество

В кино сплошная ложь: почему позаимствованный глаз босса не откроет хранилище

Мы все видели, как в голливудских блокбастерах герои легко обходят системы безопасности, используя поддельные отпечатки пальцев или маски. Но насколько это соответствует действительности? Сравним киношные клише с реальными технологиями биометрической аутентификации. Узнаем, какие угрозы действительно существуют и как защититься от них. От классических атак перехвата данных до современных методов глубокого обучения — введение в биометрию. Узнать правду

https://habr.com/ru/articles/870594/

#кибербезопасность #биометрия #биометрические_системы #фильмы #распознавание_лиц #распознавание_речи #глубокое_обучение #генеративносостязательные_сети #взломы #аутентификация

8 внешних факторов, влияющих на эффективность распознавания лиц с видеокамер

Сразу скажу – камеры с большим разрешением не решат ваших проблем, если вы решили строить систему распознавания лиц. Увы, в большинстве случаев результат станет только хуже, а заплатите вы больше!

https://habr.com/ru/articles/867272/

#распознавание_лиц #безопасный_город #face_recognition #видеоаналитика #камеры_видеонаблюдения #система_распознавания_лиц #идентификация_лиц #интеллектуальное_видеонаблюдение #ip_камера #архитектура_системы

Ищем потерявшихся питомцев с помощью нейросетей

Представьте себе, ваш питомец вдруг сбежал отправился в увлекательное путешествие по соседским дворам. Паника, нервы, поиски, бумажные объявления... И хорошо, если ваш пушистик чипирован, но ведь о таком заботятся не все. Можно пойти шерстить порталы с потеряшками, но где искать? Как они работают? Тот еще квест! Хотелось бы автоматизировать этот поиск и здесь как нельзя кстати подойдут нейросети. Мы обучили сеточки для детектирования и распознавания мордочек, которые могут стать основой для удобного сервиса поиска потерявшихся животных. Мы запилили удобного демо-бота с этими сеточками, он называется FindPet . И теперь с удовольствием представляем его вам и рассказываем, как мы его создавали.

https://habr.com/ru/companies/ntechlab/articles/847994/

#ntechlab #поиск_питомцев #котики #пёсики #распознавание #распознавание_лиц #питомцы #детектирование #компьютерное_зрение #машинное+обучение

Real-time-распознавание лиц: методы обучения быстрых и точных моделей для работы на мобильных девайсах

Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Селютин, я старший исследователь в компании VisionLabs. Наши решения по распознаванию лиц можно встретить в офисных центрах, московском метро и кассах самообслуживания супермаркетов. Во всех этих кейсах мы используем нейросети, которые адаптируем специально для мобильных устройств. В этой статье я расскажу про постановку задачи распознавания лиц, подходящие мобильные архитектуры, обучение распознаванию лиц на больших объемах данных и способы повысить точность маленькой архитектуры.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/842762/

#visionlabs #распознавание_лиц #обучение_моделей #MobileNet #RegNet #ConvNeXt #GhostNet

Ваше лицо кажется знакомым: разведка, анализ и методы атак на ML в системах распознавания лиц

Мы живем в мире, где системы распознавания лиц (далее — CРЛ) используются практически везде: от валидации возраста и биометрической идентификации в режиме онлайн до наблюдения и проведения оплаты в реальном мире. Технологические аспекты таких алгоритмов развиваются на наших глазах: начиная с простых систем, основанных на базовых алгоритмах, мы перешли к системам, использующим алгоритмы машинного обучения, однако и их развитие еще далеко от завершения. В предыдущих исследованиях мы затронули биометрическую идентификацию, и эта работа является логичным продолжением погружения в системы распознавания лиц и эксплуатацию их недостатков. Пораспознаем лица?

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/837536/

#ml #Биометрия #распознавание #распознавание_лиц #машинное_обучениe #патчи

Используем gocv, чтобы определить возраст, эмоции и пол человека по фото

Opencv предоставляет широкие возможности по обработке изображений и работе с нейросетями. В статье мы напишем сервис, который позволит извлекать из изображений ряд параметров человека: пол, возраст, эмоции, а также местонахождение лица на фотографии. Получение данных характеристик бывает полезно для автоматического анализа видео и фото. Например, на конференции мы можем определить средний возраст участников, процентное соотношение мужчин и женщин, а также реакцию на конкретный доклад. Для демонстрации будем использовать модели caffe и onnx . Сервис напишем с использованием golang . Ниже приведен пример изображения, на котором распознан пол и примерный возраст человека. В нашем сервисе мы будем возвращать JSON, в котором будут указаны возраст, эмоции, пол и местоположение лиц на фотографии.

https://habr.com/ru/companies/first/articles/833934/

#распознавание_лиц #нейросети #golang #gocv #opencv #анализ_фото #caffe #onnx