Как фронталка Mac могла бы распознавать лица без TrueDepth
Apple никогда не стремилась обкатывать новые технологии на своих компьютерах, предпочитая оснащать их уже проверенными решениями. Именно поэтому Retina-дисплей, сканер Touch ID, оптимизированная зарядка и другие нововведения появлялись на Mac уже после того проявили себя на iPhone или iPad. Такой подход можно понять. Компьютеры приносят компании заметно меньше денег, поэтому и оснащаются чаще всего они, так сказать, по остаточному принципу. А ведь можно было и поэкспериментировать с ними.
По слухам, Apple вот-вот намеревается снабдить некоторые модели Mac поддержкой интерфейса Face ID. Якобы в Купертино хотят научить свои компьютеры узнавать владельца в лицо. В общем говоря, это удобно, потому что распознавание могло бы происходить автоматически еще в момент открытия крышки ноутбука либо запуска, если речь идет об iMac.
MacBook c Face ID
Но все понимают, что такой апгрейд не может быть бесплатным - для Apple уж точно. Все-таки компании придется укомплектовать компьютеры специальной системой датчиков и трехмерной камерой, которые стоят денег. А, интересно, нельзя ли было обойтись без этого?
Мне кажется, что в теории современным Mac хватило бы и фронтальной камеры, которой они оснащаются по умолчанию, а обязанности по распознаванию можно возложить на программные алгоритмы. Как это реализовать? Давайте помечтаем.
Система TrueDepth, которая отвечает за распознавание лиц в iPhone и iPad, задействует трехмерную камеру для определения объема, чтобы исключить попытку разблокировки фотографией, а инфракрасный излучатель «распыляет» на лицо пучок света, считывая рельеф.
Затем ПО сопоставляет полученную информацию с изображением, хранящимся в памяти устройства, и принимает решение о разблокировке либо отказе (на самом деле никакого изображения в памяти не хранится, все тщательно зашифровано и заменено хэшем, просто так удобнее было объяснять).
Распознавание лиц на камеру
Без трехмерного сканирования обойтись нельзя. Но для этого необязательно задействовать 3D-камеру. Вместо этого можно применить методику имитации объема от Google. Поисковый гигант использует ее для создания портретных снимков в своих смартфонах с одиночной камерой.
Она состоит в том, чтобы программным образом разделить один пиксель надвое и таким образом вести съемку как бы с двух ракурсов. Несмотря на то что в таком режиме съемки стереобаза выходит очень маленькой, этого хватает, чтобы сделать портретный снимок, выделив объект съемки от заднего фона.
Но как такая 3D-съемка, или, вернее будет сказать параллакс-съемка, поспособствует распознаванию? Она обеспечит кадру объем и определит границы лица, исключив вероятность ошибочной разблокировки с помощью фотографии или видеозаписи. Затем в дело вступают другие механизмы.
Для непосредственно идентификации можно применить те самые алгоритмы, которые используются в современных смартфонах на Android, в приложениях вроде FindFace и системах распознавания лиц Правительства Москвы. Несмотря на то что они несовершенны и, в общем говоря, иногда ошибаются, вероятность ложного срабатывания у них достаточно невысока, тем более что ее можно минимизировать, поручив это нейронным сетям. Благо база из миллионов лиц в косвенном распоряжении Apple уже есть.
Нет, Apple не врет и не собирает изображения ваших лиц. Но она может объединить все iPhone в единый суперкомпьютер и использовать их мощности для обучения нейронных сетей. В результате получится очень умная, но при этом конфиденциальная система, которая почти не допускает ошибок. А даже если и допустит, то ничего страшного в этом нет. В конце концов, аппаратный Face ID время от времени прокалывается, снимая блокировку перед близнецами и детьми.
Распознавание лиц в темноте
Осталось решить только вопрос распознавания в темноте. Это можно сделать двумя способами.
- Первый - сложный - состоит в том, чтобы задействовать методику осветления кадра, применяемую для ночной съемки. Благо у Apple она уже есть, а уж научить компьютерное железо работать с ней, скорее всего, особых проблем не доставит. Но, так или иначе, это дополнительные расходы на трансфер технологии, ее оптимизацию и отладку.
- Второй метод - простой - заключается в том, чтобы задействовать программную вспышку. Ну, проще говоря, заставить экран компьютера во время сканирования немного повышать яркость до таких пределов, когда лицо уже можно различить и распознать. Остальное сделают нейронные сети. Причем этот метод не исключает первого, и они вполне могли бы работать в паре.
Выглядит ли такой сценарий правдоподобным? Конечно, нет. Ведь зачем изобретать что-то новое, если есть вполне готовый вариант. Поэтому я бы ожидал, что Apple воспользуется имеющейся в ее распоряжении аппаратной методикой сканирования и либо повысит цену компьютеров на сумму понесенных расходов, либо сэкономит на чем-нибудь еще. А программное распознавание, скорее всего, так и останется нереализованным. И напрасно. Face IdКомпания AppleКомпьютеры Apple
