В настоящее время потребность в защите конфиденциальных данных и материальных активов возросла из-за растущего значения технологий и связанных сетей. Кибератаки, кража личных данных и нарушения безопасности регулярно направлены на государственные и коммерческие проекты. Уровень риска подтверждается известными делами о кибермошенничестве, которые привели к финансовому ущербу. Большая часть преступлений совершается из-за ошибок традиционных систем контроля доступа, использующих такие токены, как удостоверения личности, физические ключи, пароли или PIN-коды. Эти системы аутентифицируют доступ на основе удостоверений личности, используя «то, что у нас есть» или «что мы знаем», а не «кто мы есть». С другой стороны, биометрические системы, фиксирующие уникальные физиологические и поведенческие маркеры, предлагают более безопасный и индивидуальный вариант проверки личности. Системы распознавания лиц становятся всё более популярными в различных приложениях, что делает их самой доступной технологией биометрической аутентификации.
В последние годы системы распознавания личности превратились в одну из самых динамичных и важных областей исследований в области безопасности и аутентификации. Тем не менее, определённые проблемы продолжают существовать, например, эффективное распознавание, обычно с использованием набора данных, содержащего изображения, голосовые образцы и биометрические записи одного человека для обеспечения уверенного распознавания. Использование биометрических технологий значительно модернизировало процесс идентификации отдельных лиц. Пароли и PIN-коды трудно запомнить, и их легко угадывать. Физические ключи и жетоны часто теряются, а удостоверения личности могут сломаться, повредиться, подделать или стать нечитаемыми. Хотя биометрические идентификаторы обычно сложнее обменяться или воспроизводить, чем пароли или физические токены, они также не полностью защищены от атак. Современные системы распознавания лиц могут быть введены в заблуждение высокоразрешающими распечатками, 3D-масками, повторяемыми видеоатаками или цифровыми сгенерированными враждебными образцами. Для снижения этих рисков используются методы анти-спуфинга лиц (FAS) и обнаружения атак на презентации (PAD), такие как анализ на основе текстур, обнаружение живости и обнаружение подделок на основе глубокого обучения. Современные системы биометрической идентификации используют сканирование отпечатков пальцев, распознавание лиц, геометрические модели рук, сканирование ладони, анализ узоров вен кисти, сканирование радужки, распознавание ушей и голосовая идентификация. С помощью этих методов как физический, так и цифровой контроль доступа становится более безопасным, удобным для пользователя и защищенным от вскрытия.
Биометрические идентификаторы имеют множество форм, но, возможно, самым узнаваемым и легко используемым является человеческое лицо. Системы распознавания лиц (FRS) идентифицируют и подтверждают аутентификацию человека, сравнивая его лицо с изображениями в базе данных. Эти системы могут идентифицировать людей по фотографиям или прямым видеопотокам. С развитием технологий система может сравнивать лица с тысячами профилей за считанные секунды. По сравнению с другими биометрическими технологиями, распознавание лиц обладает рядом преимуществ. Распознавание лиц может функционировать ненавязчиво и бесконтактно, в отличие от техник, требующих непосредственного физического вмешательства, таких как размещение руки на сканере для геометрии кисти, аккуратное расположение пальца для идентификации отпечатков пальцев или выравнивание глаза для сканирования сетчатки или радужки.
Рынок демонстрирует устойчивый рост интереса к технологии распознавание лиц, в основном за счет интереса со стороны государственного сектора (безопасность, контроль доступа), финансов (идентификация клиентов) и ритейла (анализ покупателей).
По данным MarketsandMarkets, Grand View Research и других аналитических отчетов объем рынка распознавания лиц с использованием компьютерного зрения в 2024 году составил от $5 до $6 млрд. К 2028-2030 годам рынок может достичь объема $10-15 млрд.
В настоящее время наблюдается устойчивый тренд развития технологии распознавания лиц с использованием систем компьютерного зрения как одной из наиболее безопасной и удобной для пользователей технологии аутентификации человека», - отметил профессор кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета при Правительстве РФ, д.т.н. Шахраманьян М.А.