Биометрия: как работают современные методы идентификации личности

Технологии бесконтактной оплаты с каждым годом развиваются все стремительнее. Сегодня, чтобы совершить покупку, необязательно брать с собой карту, смартфон, фитнес-браслет или любой другой гаджет. Системы компьютерного зрения могут проводить анализ предпочтений потребителей, учитывать спрос и формировать индивидуальное предложение. По словам Владимира Борисова, директора департамента решений на базе искусственного интеллекта Oberon, использование биометрии при оплате товаров и услуг давно не миф, а повседневная реальность.

Возможности биометрических данных

В России активно развивается практика оплаты покупок с использованием биометрии в магазинах и кафе: по данным платежной системы VISA, 70% опрошенных россиян в будущем планируют применять не платежные карты, а лицевую биометрию.

Например, сеть популярных кафе запускала программу "Плати одним взглядом и получай скидку 20%". Смысл кампании заключался в том, что все обладатели карт Visa Сбербанка могли активировать биометрический способ оплаты в любом заведении сети в Москве и получить скидку 20% на все меню - было достаточно просто посмотреть в камеру сканирующего устройства при оплате, чтобы система нашла фотографию пользователя в базе и списала средства с имеющейся банковской карты. Подтвердить свое согласие на использование биометрических данных можно в мобильном приложении, офисе или при использовании банкоматов Сбербанка.

Системы компьютерного зрения применяются не только для оплаты, но и помогают отслеживать наличие товаров на полках магазинов, вести подсчет уникальных посетителей, формировать статистику по частоте повторных посещений, анализировать покупателей по полу и возрасту, а также строить тепловые карты - маршрут перемещения посетителей по отделам. Кроме того, применение технологии позволяет оптимизировать раскладку продуктов в магазине. При размещении товаров разных брендов на соседних полках интеллектуальная система видеоаналитики позволяет оценить, насколько популярен у потребителей тот или иной продукт и какая маркетинговая акция привлекла дополнительных покупателей. Система компьютерного зрения оценивает число посетителей возле конкретных товаров - растет оно или снижается, помогая тем самым выявить причины, по которым продукты остаются нетронутыми. Так, ни одна обычная CRM-система не сможет провести подобный анализ, а также отследить, привела ли очередная акция к увеличению интереса покупателей к конкретному товару.

Крупная сеть магазинов в Москве оснащает свои помещения системой компьютерного зрения с концепцией "магазины без персонала". Чтобы воспользоваться сервисом, покупателю необходимо скачать мобильное приложение, зарегистрироваться в нем, привязать банковскую карту, на входе отсканировать QR-код, взять с полок необходимые товары и выйти из супермаркета. Списание денежных средств с банковской карты произойдет автоматически. ­Технология помогает оптимизировать процесс покупки продуктов, экономит время посетителей и затраты на оплату персонала.

Методы идентификации: безопасно ли это?

В последние годы растет интерес к методам распознавания личности. Биометрические характеристики основаны на биологических особенностях человеческого тела и являются наиболее безопасными по сравнению с использованием паролей, PIN-кодов, смарт-карт и т.д.

Среди основных методов идентификации можно выделить использование отпечатков пальцев, распознавание с помощью биометрии лица, распознавание по голосу, идентификацию по радужной оболочке глаза и сравнение рисунка вен на ладони.

В зависимости от типа обработки сбор биометрических данных происходит по-разному.

Сначала создается биометрический шаблон на основе одной или нескольких модальностей - изображения лица и характеристик голоса. Далее полученная информация сопоставляется с данными посредством детекции. Этот процесс может проходить и автоматически - например, когда человек идет по коридору, а его лицо попадает в объектив камеры. Однако для "подтверждения" личности по отпечатку пальцев или рисунку вен понадобятся специальные сканеры с инфракрасной камерой.

Для того чтобы приобрести товар посредством идентификации по голосу, система собирает данные и устанавливает личность по ряду характеристик - голосовому источнику, резонансным частотам, речевому тракту и динамике управления артикуляцией. Например, данный метод будет актуален для банковской сферы, чтобы идентифицировать голос человека по телефону в случае заявок на кредит или рассрочку.

При оплате покупок с помощью лица распознавание происходит в несколько этапов: сначала детектируется лицо, идет liveness-проверка, то есть система самостоятельно устанавливает, живой ли человек перед камерой или это его изображение. Затем идентифицируется личность, происходит проверка привязки биометрических данных к банковской карте и наличия средств на счете. После этого система списывает деньги и автоматически формирует данные о транзакции.

Защита биометрических данных

Оплата покупок с помощью биометрии - наиболее безопасный способ, поскольку биометрические данные пользователей соответствуют всем требованиям регуляторов и хранятся в Сбербанке или в Единой биометрической системе "Ростелекома" - в зависимости от того, на каком сервисе построена услуга.

При оплате покупок в магазине с применением биометрии обмануть систему благодаря фото или видео помешает технология liveness detection. В специализированной системе применяется мультивендорный подход - множество постоянно меняющихся алгоритмов. Биометрический шаблон хранится в обезличенной форме отдельно от персональных данных. Голос и изображения подлежат математической обработке, то есть создается такая модель, по которой невозможно восстановить фото или аудио.

Однако стоит отметить, для идентификации отдельного человека используется определенное количество уникальных признаков. Поэтому для снижения вероятности ошибок стоит проходить ее в несколько этапов - создавать биометрию по лицу и радужной оболочке глаз, отпечаткам пальцев и расположению вен на ладонях.

Будущее биометрии в России: тренды развития системы

Сегодня оплата с помощью биометрии становится популярна во многом благодаря развитию технологий и носимых устройств, оснащенных функциями идентификации. Решение быстро становится частью повседневной жизни людей по всему миру. Особенно это стало популярно после интеграции технологии в смартфоны.

Если говорить о трендах и прогнозах на будущее, мы видим, что с учетом пандемии обработка биометрических данных смещается все больше в сторону распознавания личности по лицу или голосу, поскольку носит бесконтактный характер.

В ноябре 2021 года в Госдуму внесли на рассмотрение ряд правовых актов, регламентирующих процесс удаленной биометрической идентификации и применения различных государственных и иных сервисов.

Биометрический способ оплаты активно развивается на транспорте и в банковской сфере, чтобы усилить защиту денежных средств. Например, в октябре 2021 года на многих станциях московского метро стало возможно оплачивать проезд с помощью лицевой биометрии - для использования сервиса требуется только внести свои данные в приложении "Метро Москвы". Такое решение поможет оптимизировать скопление людей и избежать очередей перед турникетами, что особенно актуально во время пандемии.

Развитию рынка также способствует рост спроса на носимые устройства, оснащенные биометрической идентификацией. Большинство предложений на рынке уже имеют функции распознавания лиц или хотя бы сканер отпечатков пальцев. Это упрощает жизнь пользователей, которые предпочитают экономить время на покупке товаров в интернете и разблокировке устройства. Кроме того, решения на основе искусственного интеллекта помогают защитить данные и, например, оповещать пользователя, если кто-то за спиной смотрит в экран его ноутбука.

В 2022 году спрос на сервисы с использованием биометрической идентификации будет только расти. А технологии машинного зрения - внедряться и в других сферах: строительстве, промышленности, нефтегазовой сфере и т.д.