AI TrustID

TrustID

Это система для идентификации и верификации личности, которая умеет определять соответствие людей на 2 фото друг другу, «живость» фото, а также кто именно запечатлен на фото. Отличительной особенностью решения является то, что вся система, включая базу данных, размещена на вашем сервере (on-premise), что обеспечивает полную безопасность ваших данных. Далее рассмотрим 3 главных алгоритма, на которых базируется вся работа системы: Comparison, Liveness и Поиск 1:n.

Comparison

Этот алгоритм сравнивает людей на 2 фото и выдает ответ, один и тот же человек на обоих фото или 2 разных. Алгоритм работает не с самими фото, а с так называемыми векторами фото.

На лице берутся 512 опорных точек, и по ним строятся линии.

Эти линии с 2 фото сопоставляются между собой, и делается вывод о соответствии. Опорные точки берутся таким образом, что возрастные изменения, очки, борода и т. д. не являются помехой для определения того, что на 2 фото один и тот же человек.

Кроме того, такое количество точек не позволяет спутать близнецов.

Liveness

Для определения того, что в ваше приложение входит действительно его владелец надо проверить 2 аспекта:

Фото с камеры соответствует имеющемуся у вас фото владельца

Существующее фото — Фотографии в устройствах

Подставное фото с телефона — Фотографии в устройствах

Фото с камеры - это фото реального человека, а не фото фотографии

Реальное селфи — Селфи в реальном времени

Работа алгоритма – по сути это принятие решения о «живости» фото искусственным интеллектом и наша задача заключается в том, чтобы научить ИИ правильно отличать реальное фото от подделки (спуфа). Как это происходит? Десятки специально обученных нами людей собирают наборы из сотен тысяч рассортированных реальных и фейковых фотографий (датасеты). Готовые датасеты загружаются в ИИ для обучения. ИИ находит общие признаки у всех реальных фото и общие признаки у всех фейковых фото, а также признаки, отличающие реальные фото от спуфа. Отметим, что зачастую эти признаки совершенно неразличимы для человеческого глаза. Когда обучение модели завершено, к работе приступают тестировщики. Это не те же самые люди, которые собирали датасеты. Они не знают на каких фейковых материалах обучен ИИ и пытаются любыми способами обмануть систему чтобы она пропустила фейковое фото как реальное или же наоборот отклонила реальное как фейк. И если это случается, то обучение системы продолжается уже конкретно на подобных фото. Снова собираются датасеты и загружаются в модели. Уникальность ИИ с машинным обучением состоит в том, что даже при работе уже в реальных продуктах с реальными фото и реальными попытками обмана система продолжает обучаться и совершенствоваться даже при полном отсутствии ошибочных срабатываний.

Поиск 1:N

Еще одна из возможностей TrustID — это 1:n поиск, при котором лицо ищется в базе ранее загруженных изображений, а выходным результатом является набор похожих лиц, степень схожести которых с исходным лицом превышает определенный порог. Например, нам надо посмотреть все фото в базе данных преступников, которые похожи на подозреваемого более чем на 70%. Предположим, что таких всего трое. Первый похож на 98%, второй на 73% и третий на 71%. TrustID выдаст результаты в порядке убывания. Для поиска среди 2 млн зарегистрированных лиц в базе требуется 0,6 секунды. Поиск происходит так быстро за счет наших авторских алгоритмов извлечения признаков лица и отсечения на основании этих признаков непохожих людей сразу целыми партиями. Например, все фото с непохожим носом отсеются сразу даже если остальные признаки очень похожи.

Кроме того, есть возможность проверять фото не со всей базой данных, а с заранее выбранной группой. Для этого при загрузке фото в базу надо сразу присваивать к какой группе относится пользователь. Например, для проверки школьников при входе в кабинет можно искать ученика конкретно в его классе.

Приобретая наше решение TrustID вы получаете мощнейший безопасный инструмент для идентификации и верификации ваших пользователей и посетителей.