Платежная система будет узнавать клиентов по походке и пульсу
Платежная система Mastercard Worldwide сообщила о разработке ряда новых систем идентификации пользователей на основе биометрических данных. В будущем компания намеревается внедрить оплату за проезд в общественном транспорте по походке человека. На очереди – распознавание плательщиков по сердцебиению и рисунку кровеносных сосудов.
Как заявил Аджай Бхалла (Ajay Bhalla), президент по корпоративным решениям безопасности Mastercard, платежная система завершила тестирование идентификации человека по его походке, и ведет переговоры с операторами общественного транспорта о внедрении этой системы. На транспортных турникетах предполагается установка камер, которые будут отвечать за идентификацию людей, приближающихся к устройству с намерением совершить оплату.
Г-н Бхалла уточнил, что для распознавания людей по сердцебиению предполагается использование специальных напульсников, которые нужно носить на руке.
Все перечисленные экспертом биометрические характеристики являются для каждого человека уникальными и, соответственно, могут использоваться для его идентификации.
Открой личико…
Разнообразие современных методов биометрической идентификации человека очень велико. В их рамках используются как статические характеристики человека - папиллярный рисунок на пальцах, рисунки радужной оболочки и сетчатки глаз, геометрия лица и кисти рук, рисунок вен руки, так и динамические физиологических или поведенческие характеристики: голос, динамика рукописного почерка, динамика клавиатурного почерка, а также походка и сердечный ритм.
Наиболее распространенным способом идентификации эксперты считают технологию распознавания лиц. Доля этих технологий в общем объеме российского биометрического рынка составляет порядка 50%.
Метод распознавания по геометрии лица заключается в создании двух- или трехмерного образа лица, вычисления расстояния между контурами глаз, губ, бровей, носа и т. д. (всего 68 точек) и вычисления дескриптора лица (набора характеристик, описывающих лицо независимо от посторонних факторов, таких как возраст, прическа, макияж), анализа специальных локальных признаков, а затем, на этапе верификации – сравнения полученного вектора лица (цифрового шаблона) с имеющимися в базе. Яркими представителями использования такого метода является тестовые испытания биометрической системы распознавания по лицу в метрополитене Москвы, установленный Сбербанком РФ первый в стране банкомат с технологией распознавания лиц, внедрение технологии Face ID для защиты данных на гаджетах iPhone и iPad Pro, системы оплаты поездок при помощи технологии распознавания лиц в метрополитене Шэньчжэня (КНР), а также сервис «Smile to Pay» («Улыбнись для оплаты»), доступный посетителям ряда ресторанов сети KFC в Ханчжоу.
Предполагается, что системы идентификации клиентов по лицу уже в ближайшем будущем будут широко использоваться в финансовом сегменте, для оплаты проезда на транспорте,
в системах компьютерного зрения и видеоаналитике, для организации контроля доступа к объектам или системам, в ретейле – для определения портрета покупателя, для управления рабочим временем, для обеспечения транспортной безопасности и обнаружения находящихся в розыске людей (на вокзалах и аэропортах), а также для выявления нарушителей. К примеру, уже сегодня подобными системами оборудован целый ряд спортивных арен России. Они обнаруживают и не пускают на матчи фанатов из «черных списков», которым суд запретил посещать спортивные мероприятия, а также подтверждает личность владельцев именных абонементов.
Распространению метода идентификации по голосу способствовало широкое распространение телефонных сетей и встраивание микрофонов в ПК.
С 1 июля 2018 года российские банки начали сбор биометрических данных клиентов. Пройдя идентификацию в системе, клиент может с помощью голоса и фотоизображения удаленно открыть счет или заказать выпуск карты. Использование технологии уже дало ощутимый эффект. Почта-банк отчитался о предотвращении около 10 тыс. мошеннических сделок на общую сумму в 1,5 млрд рублей по итогам 2017 года. Банк «Ренессанс Кредит» с ее помощью определял и отклонял большую часть мошеннических заявок, оформленных по поддельным паспортам. «Тинькофф банк» смог сэкономить ежемесячно десятки миллионов рублей. С 1 января 2021 года сбор биометрических данных клиентов вменяется российским банкам в прямую обязанность.
От узора радужки до удара по клавише
К числу популярных способов идентификации эксперты относят распознавание отпечатков пальцев. Метод основан на неповторимости у каждого человека папиллярных узоров пальцев. Его востребованности и распространенности во всем мире способствовали два основных фактора: разработка сканеров пальцевых отпечатков, которые применяются для идентификации владельца в персональных гаджетах (технология Touch ID на мобильных устройствах Apple, сканеры отпечатков пальцев на мобильных телефонах Xiaomi и так далее), а также переход многих стран мира на паспорта и въездные визы с биометрическими данными (оцифрованными отпечатками пальцев).
Биометрический метод идентификации по форме руки основан на создании трехмерного изображения вида кисти руки на специальном устройстве, и измерений параметров, которые уникальны для каждого индивидуума.
Методы аутентификации по радужной оболочке глаз, как и по сетчатке глаза, основаны на исключительности узоров радужной оболочки и капиллярному рисунку сетчатки, которые не меняются в течение всей жизни человека.
При идентификации человека по узору вен на руках производится анализ расположения вен, расположенных как на тыльной стороне кисти сжатой в кулак руки, так и на ладони. Например, в сентябре прошлого 2019 года решение AirWave Cactus с использованием данной технологии представил разработчик области ИИ компания Melux (КНР), а компания Amazon объявила о тестировании решения «hand pay» («оплата взмахом руки»), которое она намеревалась внедрить в сети магазинов Whole Foods.
Еще одним уникальным является его почерк. Причем не только рукописный, но и клавиатурный. В последнем случае исходными данными для идентификации являются такой показатель, как динамика клавиатурного набора: время между нажатием клавиш (темп работы) и время удержания клавиш (стиль работы).
Узнают по походке
Стоит отметить, что системы, идентифицирующие человека по его походке, уже созданы и готовы к массовому внедрению. Так, например, решение компании Watrix (КНР) позволяет находить заданного человека в режиме реального времени, по изображению, поступающего с камер наблюдения - их число может достигать 100 тыс. Программа учитывает тысячи индивидуальных параметров походки, от контура тела до манеры движения рук, и способна идентифицировать цель, даже если человек скрыл свое лицо или развернулся к камере спиной. По утверждению разработчиков, система работает почти со 100%-ной точностью и может распознать человека на кадрах с камер наблюдения с расстояния до 50 метров в любое время суток.
Как заявил в СМИ сооснователь и генеральный директор компании Хуан Юнчжэнь (Huang Yongzhen), новые возможности системы Watrix позволят удовлетворить запросы большинства крупных городов и провинций КНР, правоохранительные органы которых используют ее для поиска подозреваемых в преступлениях на улицах городов. Сегодня компания ведет переговоры о внедрении с компаниями из Сингапура, Индии, Нидерландов, Чехии и России.
О создании ИИ-системы распознавания по походке сообщили и исследователи из Манчестерского университета – она получила название SfootBD. По сообщению разработчиков, она в 380 раз точнее всех предыдущих систем распознавания походки, и могла бы с успехом заменить сканеры сетчатки или отпечатки пальцев, например, в аэропортах.
«Каждый человек во время ходьбы не только переставляет ноги, но и совершает около 24-х дополнительных движений, которые, в совокупности, формируют уникальные паттерны походки», - объяснил ведущий автор исследования Омар Кастилья Рейес (Omar Costilla Reyes). На сегодняшний день база данных SfootBD содержит изображения 20 тыс. различных жестов, которые люди совершают при ходьбе – сегодня это самая большая «база данных шагов» из всех существующих.
Опубликовано 17.03.2020