Technologia rozpoznawania twarzy Bezpieczna droga naprzód dla policji, handlu detalicznego
Opublikowany: 2020-08-29Bollywood stworzyło sekwencję piosenek i tańca na temat technologii rozpoznawania twarzy już w latach 90
Rozpoznawanie twarzy działa dokładnie tak, jak sugeruje jego nazwa - dokładnie identyfikuje osobę
Walmart co roku traci z powodu kradzieży 1% ze swoich 3 miliardów dolarów. Oprogramowanie do rozpoznawania twarzy może odgrywać ważną rolę w ostrzeganiu sprzedawców, gdy znany złodziej sklepowy wchodzi do sklepu
Sztuka inspiruje życie, tak jak życie inspiruje sztukę. Czasami technologia inspiruje też sztukę. Bollywood już w latach 90. stworzyło sekwencję piosenek i tańca na temat technologii rozpoznawania twarzy. Nigdy nie było to pytanie hipotetyczne: „ Kitabein bahut sii padhi hongii tumne, kabhi koi chehra kya tumne padha hai?”. Podobnie jak prawdziwie wizjonerska sztuczna inteligencja, piosenka mówi o identyfikowaniu emocji, a także wskazuje na wyższość hasła opartego na rozpoznawaniu twarzy w porównaniu z hasłem tekstowym.
Do 2020 r. katastrofa roku przyspieszyła akceptację technologii rozpoznawania twarzy ze względu na jej dokładność, skalowalność i brak uprzedzeń w przeciwieństwie do ludzkiego odpowiednika. Jedyną usterką w wyścigu o przetrwanie jest etyka korzystania z AI, przynajmniej na razie. Korzystając z obrazu z kamery na żywo, technologia rozpoznawania twarzy może być używana w czasie rzeczywistym do identyfikowania użycia maski na twarz i śledzenia kontaktów.
Technologia nie ma moralnego kompasu, ludzie z niej korzystają. Rozpoznawanie twarzy działa dokładnie tak, jak sugeruje jego nazwa – dokładnie identyfikuje osobę. Identyfikacja ta jest wykorzystywana przede wszystkim dla bezpieczeństwa i ochrony przez organy ścigania oraz do budowania profilu użytkownika przez sieci handlowe. Przyjęcie tej technologii rośnie z każdym dniem.
Wraz z głębszą penetracją Internetu, nadejściem 5G, rozwojem Internetu i większym zapotrzebowaniem na inteligentne domy i inteligentne miasta technologie rozpoznawania twarzy są wykorzystywane w bankowości, usługach finansowych, ubezpieczeniach, produkcji, handlu detalicznym i edukacji. Według raportu opracowanego przez Allied Market Research, globalny rynek technologii rozpoznawania twarzy ma wygenerować szacunkowe przychody w wysokości 9,6 miliarda USD przy łącznym rocznym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 21,3 procent do 2022 roku.
Bezpieczeństwo i ochrona: pomoc organom ścigania
Bezpieczeństwo przedsiębiorstwa
Rozpoznawanie twarzy odgrywa bardzo ważną rolę w cyfrowej opiece zdrowotnej, zapobieganiu epidemiom chorób, identyfikowaniu osób z ochronnymi nakryciami głowy, a nawet wykrywaniu temperatury. Bezpieczeństwo na lotniskach, kontrole graniczne, bezpieczeństwo cybernetyczne i opieka zdrowotna bardzo skorzystały na rozpoznawaniu twarzy. W szczególności, gdy blokada z powodu Corony zostaje zniesiona, policja lub prywatni ochroniarze otrzymują w czasie rzeczywistym informacje o naruszeniu wytycznych, takich jak nie noszenie maski lub nieutrzymywanie dystansu społecznego.
Rozpoznawanie twarzy pomaga również w śledzeniu kontaktów, aby zbudować mapę głównych kontaktów, które zbliżyły się do zarażonej osoby. Możliwość szybszego przetwarzania filmów z większą dokładnością oszczędza krytyczny czas w przeciwieństwie do ludzi oglądających materiał z kamery.
Rozpoznawanie twarzy jest łatwe do wdrożenia i jest uważane za mniej inwazyjne niż inne formy biometrii, ponieważ ludzie są z nim zaznajomieni. Kilka przedsiębiorstw przyjęło rozwiązania rozpoznawania twarzy w celu monitorowania i wymuszania używania masek i dystansu społecznego oraz poprawy produktywności przy ograniczonej sile roboczej.
Fakt, że większość rozwiązań rozpoznawania twarzy może współpracować z istniejącymi sieciami CCTV, również przyczynia się do jego szybkiego przyjęcia. Rozpoznawanie twarzy jest świetnym narzędziem zapewniającym większe bezpieczeństwo w oparciu o obecność biometryczną, szczególnie w miejscach, w których ludzie mają ograniczony dostęp ze względu na wrażliwe informacje, strefę zagrożenia biologicznego lub niebezpieczne maszyny.
Na przykład kompleks produkcyjny może zainstalować wejście oparte na rozpoznawaniu twarzy w strefie z określonymi maszynami, które powinny być używane tylko przez wcześniej określony zestaw wykwalifikowanych i przeszkolonych osób. Stały, zautomatyzowany monitoring zapewnia, że żaden nieprzeszkolony personel nie wchodzi do tego obszaru i nie obsługuje maszyny, która mogłaby stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa jego i innych pracowników.
Polecany dla Ciebie:
Jak platforma agregacji kont RBI ma przekształcić fintech w Indiach
Przedsiębiorcy nie mogą tworzyć zrównoważonych, skalowalnych start-upów poprzez „Jugaad”: Cit...
Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Pomoc policji
Rozpoznawanie twarzy jest bardzo pomocne w identyfikacji osób zaginionych – podejrzanych o przestępstwa, zwłoki, małe dzieci i osoby starsze z chorobami takimi jak demencja. W 2018 r. policja w Dehli przeprowadziła próbne rozpoznanie twarzy u około 45 000 dzieci i była w stanie zidentyfikować prawie 3000 zaginionych dzieci w ciągu zaledwie 4 dni.
Dane Biura Narodów Zjednoczonych ds. Narkotyków i Przestępczości (UNODC) z 2013 r. pokazują, że 138 funkcjonariuszy policji na lakh populacji w Indiach jest jednym z najniższych na świecie. Zarządzanie przestępczością jest ogromnym obciążeniem dla policji, której brakuje personelu. Wspomagane przez rozpoznawanie twarzy, nasze siły będą mogły sprawniej funkcjonować, a także będą w stanie zwalczać uprzedzenia, które wkradają się do systemu.
W maju 2020 r. rząd centralny zatwierdził wdrożenie automatycznego systemu rozpoznawania twarzy (AFRS) w całym kraju. Będzie to jeden z największych na świecie systemów rozpoznawania twarzy. Między innymi będzie mógł wydobyć obraz z nagrania wideo i dopasować go do wizerunku osoby, której nagranie znajduje się już w istniejącej bazie danych Krajowego Biura Rejestrów Przestępczości.
Sieci handlowe: budowanie prawdziwego profilu klienta
Większość ludzi doświadczyła osobistego charakteru małego sprzedawcy w swoich codziennych transakcjach biznesowych. Jesteśmy stworzeniami z przyzwyczajenia, często chodzimy do tej samej kawiarni i zamawiamy to samo cynamonowe cappuccino. Osobisty kontakt buduje się przez kilka lat zaufania, często pokolenia kupują z tego samego miejsca i od tej samej grupy ludzi. Niezrównana dbałość o szczegóły przez uważnego właściciela sklepu – w sklepie spożywczym, księgarni, kawiarni czy sprzedawcy warzyw. Wiedzą, jak lubisz kawę lub konkretne owoce sezonowe, które są dostępne w krótkim czasie. Uśmiechają się, ponieważ cię rozpoznają.
Większe sklepy detaliczne nie mogą odtworzyć tego formatu, ponieważ personel nie jest w stanie zapamiętać profilu każdego indywidualnego klienta. Od kilku lat sieci handlowe wykorzystują narzędzia CRM do lepszego zrozumienia swoich klientów, integrując e-maile, rozmowy telefoniczne i dane sprzedażowe, aby uzyskać obraz tego, jak wygląda ich idealny klient. Rozpoznawanie twarzy przenosi profilowanie na wyższy poziom.
Analizując obrazy z kamer, rozwiązanie do rozpoznawania twarzy może podać wiek i płeć klienta, a także przeanalizować emocje, jakie odczuwali wchodząc do sklepu, robiąc zakupy i wychodząc ze sklepu.
Technologia rozpoznawania twarzy wykorzystuje moc sztucznej inteligencji do znajdowania wzorców w bardzo zróżnicowanej bazie konsumentów, automatyzując proces profilowania klientów. Sztuczna inteligencja potrafi przesiewać pozornie niepowiązane dane i znaleźć wzorce – w tym, co kupuje większość klientów, w których obszarach sklepu spędzają najwięcej czasu i które obszary wymagają poprawy. Informacje uzyskane podczas przetwarzania kilku kluczowych parametrów pomagają w tworzeniu bardzo realnego wizerunku powracającego klienta, umożliwiając sklepom detalicznym dostosowywanie swoich towarów w celu przyciągnięcia ich do określonego segmentu klientów.
Lepsze profilowanie klientów pomaga również sieci detalicznej w bardziej ukierunkowanej reklamie oraz planowaniu wydarzeń i promocji. Dopasowane wiadomości tekstowe mogą być wysyłane z rekomendacjami, rabatami, nowymi kolekcjami sezonowymi i innymi. Chroni to sklep detaliczny przed bombardowaniem konsumenta wiadomościami lub e-mailami o transakcjach, którymi konsument nigdy nie był zainteresowany i, w większości przypadków, nie ma zamiaru skorzystać.
Sklep detaliczny może zidentyfikować klienta VIP, aby zapewnić mu spersonalizowane zakupy, które są zbliżone do tego, co dana osoba doświadczyła w mniejszych sklepach. Aktywne korzystanie z technologii rozpoznawania twarzy pomaga zapobiegać problemowi słabej obsługi klienta, który może stać się cichym zabójcą biznesu. Raporty z badań sugerują, że 91% klientów, którzy doświadczyli złej obsługi, po prostu odchodzi bez skargi do żadnego z pracowników i nigdy nie wraca.
Największa sieć detaliczna na świecie, Walmart, używa pilotażowo technologii rozpoznawania twarzy, aby poprawić obsługę klienta i rozpoznać „nieszczęśliwego” kupującego. Podobnie sieć aptek Walgreens wykorzystuje technologię rozpoznawania twarzy, aby oszacować płeć i przybliżony wiek swoich klientów w celu dostarczania ukierunkowanych wiadomości.
Technologia rozpoznawania twarzy pomaga zapobiegać kradzieżom sklepów. Walmart co roku traci z powodu kradzieży 1% ze swoich 3 miliardów dolarów. Oprogramowanie do rozpoznawania twarzy może odgrywać ważną rolę w ostrzeganiu sprzedawców, gdy znany złodziej sklepowy wchodzi do sklepu. Pracownik, który otrzymał alert, może zaoferować obsługę klienta zidentyfikowanej osobie. Ten wyraźny monitoring zniechęci ich do kradzieży sklepowych.
Twoja twarz jest polem minowym danych dla algorytmu rozpoznawania twarzy. Te dane zapewnią Ci bezpieczeństwo, ułatwią Ci zakupy, zapewnią również bezpieczeństwo innym wokół Ciebie. Więc następnym razem, gdy zobaczysz na kamerze CCTV naklejkę z napisem „Uśmiechnij się, jesteś przed kamerą”, uśmiechnij się.