Σύστημα Αναγνώρισης Προσώπου

Ένα Σύστημα Αναγνώρισης Προσώπου είναι μια εφαρμογή των Συστημάτων Αναγνώρισης Προτύπων, που χρησιμοποιείται για αυτοματοποιημένη αναγνώριση ή επιβεβαίωση της ταυτότητας ενός ατόμου από μία ψηφιακή εικόνα ή ένα καρέ από βίντεο. Ένας τρόπος για να γίνει αυτό, είναι η σύγκριση χαρακτηριστικών προσώπου μεταξύ της εισόδου στο σύστημα (στατική εικόνα) και μιας βάσης δεδομένων χαρακτηριστικών.
Συνηθίζεται να χρησιμοποιείται σε συστήματα ασφαλείας και μπορεί να συγκριθεί με άλλες βιομετρικές μεθόδους όπως η αναγνώριση δαχτυλικών αποτυπωμάτων ή αναγνώριση αμφιβληστροειδούς χειτώνα.

3D - Τριών Διαστάσεων

Η τρισδιάστατη μέθοδος αναγνώρισης προσώπου αποτελεί μια παραλλαγή της κλασικής δισδιάστατης αναγνώρισης, όπου χρησιμοποιείται η τρισδιάστατη γεωμετρική αναπαράσταση του ανθρώπινου προσώπου. Είναι γνωστό ότι η τρισδιάστατη αναγνώριση προσώπου μπορεί να επιτύχει σαφέστατα καλύτερα αποτελέσματα από τη δισδιάστατη, πλησιάζοντας την ταυτοποίηση δαχτυλικού αποτυπώματος.
Στην τρισδιάστατη μέθοδο, επιτυγχάνονται καλύτερα αποτελέσματα εξετάζοντας τη γεωμετρία συμπαγών στοιχείων του προσώπου. Έτσι αποφεύγονται προβλήματα που προέκυπταν με τη δισδιάστατη μελέτη και αφορούσαν αλλαγές στο φωτισμό, αλλαγές στην έκφραση των προσώπων, make up, διαφοροποίηση στον προσανατολισμό του προσώπου κατά τη λήψη του στιγμιοτύπου κλπ.
Το σημαντικότερο μειονέκτημα της τρισδιάστατης αναγνώρισης προσώπων, είναι η ανάγκη για τρισδιάστατα μοντέλα, που απαιτούν τη χρήση ειδικών τύπων συστήματα λήψης. Βέβαια, εξίσου ικανοποιητικές είναι πλέον πολλαπλές λήψεις του ίδιου αντικειμένου από διαφορετικές οπτικές γωνίες, που με κατάλληλη επεξεργασία, μπορεί να αποδώσει τις μεταβλητές που ενδιαφέρουν το σύστημα.
Η έρευνα στον τομέα της τρισδιάστατης αναγνώρισης προσώπου, ενισχύεται από την ανάπτυξη αισθητήρων που μπορούν να κάνουν καλύτερη δουλειά από τις απλές 3D μηχανές λήψης. Οι αισθητήρες αυτοί λειτουργούν προβάλλοντας δομημένο φως στο υπό εξέταση πρόσωπο, ενώ μπορούν να συνδεθούν παράλληλα περίπου 12 πάνω σε ένα CMOS Chip, καθένας λαμβάνοντας διαφορετικό τμήμα του οπτιοκού φάσματος. Άλλες μέθοδοι, συμπεριλαμβάνουν τη χρήση αόρατων δομών φωτός για τη λήψη των δεδομένων, καθώς δεν θα απαιτούσαν την ύπαρξη (ή όχι) φωτός στο χώρο που βρίσκεται το πρόσωπο.

Βιομετρική αναγνώριση

Για την επίτευξη ακόμα καλύτερων αποτελεσμάτων, με μεγαλύτερη εγκυρότητα, χρησιμοποιείται μια επιπλέον διαδικασία που ονομαζεται Surface Texture Analsis (ανάλυση υφής επιφάνειας). Με τη χρήση αλγορίθμων για τη μετατροπή ενός τμήματος της επιφάνειας του προσώπου, σε μαθηματικές ακολουθίες, μετρήσιμες στο χώρο, το σύστημα μπορεί να αναγνωρίσει γραμμές και πόρρους στο δέρμα, που έχει στην πραγματικότητα το πρόσωπο. Η εταιρία Identix® ισχυρίζεται ότι αυτού του είδους η ανάλυση, δίνει μια ώθηση 20 έως 25% στην επιτυχή αναγνώριση προσώπου.

Αδυναμίες

Συμπεριλαμβανομένων των προαναφερθέντων, τα συστήματα αναγνώρισης προτύπων είναι ακόμα σε πολύ χαμηλό επίπεδο, σχετικά με αυτό που έχει στο μυαλό του κάποιος που ακούει το όνομά τους. Παρόλο που τα αποτελέσματά τους είναι έγκυρα και με πολύ μικρά ποσοστά σφάλματος υπό ιδανικές συνθήκες, δυσκολεύονται ιδιαίτερα όταν αυτές δεν πληρούνται. Για παράδειγμα, ο ερευνητής Ralph Gross του Ινστιτούτου Carnegie Mellon Robotics στο Pittsburgh, δηλώνει (-σε ελεύθερη μετάφραση-) "Η αναγνώριση προσώπου πηγαίνει πολύ καλά με πρόσωπα στραμμένα στο φακό έως και 20 μοίρες διαφορετικά, αλλά όσο μετακινείσαι προς το προφίλ, υπάρχουν προβλήματα" 
Παρόμοια προβλήματα εμφανίζονται όταν δεν υπάρχει επαρκής φωτισμός, όταν τα πρόσωπα φέρουν γυαλιά ηλίου, όταν τα μαλλιά του προσώπου εμπλέκονται στο πρόσωπο και γενικά οτιδήποτε μπορεί να ελαττώσει τα χαρακτηριστικά που αντιλαμβάνεται το πληροφοριακό σύστημα για το πρόσωπο. Μειώνοντας τα χαρακτηριστικά, το σύστημα χάνει την ευστάθειά του και δεν μπορεί να λάβει απόφαση με την ίδια σιγουριά, όπως αν είχε όλες τις παραμέτρους.

Αποτελεσματικότητα

Όταν θέλουμε να αποφασίσουμε για την αποτελεσματικότητα ενός πληροφοριακού συστήματος, πρώτα απ' όλα ελέγχουμε αν καλύπτει τις λειτουργικές απαιτήσεις, τις οποίες καλείται να πληροί. Στην προκειμένη περίπτωση, όταν αναφερόμαστε στα συστήματα αναγνώρισης προτύπων, θα πρέπει πρώτα να δούμε τον σκοπό τον οποίο εξυπηρετεί.
Σχετικά με τα συστήματα που χρησιμοποιούνται σε καθημερινές εφαρμογές, τα αποτελέσματα τα βλέπουμε εμείς οι ίδιοι οι χρήστες συνέχεια. Το Facebook μας κάνει "tag" χωρίς να το περιμένουμε, το smart phone μας μας δείχνει τη φωτογραφία του προσώπου που μας καλεί (ίσως και διαφορετική κάθε φορά), χωρίς να του έχουμε πει ποιος είναι και στα email που λαμβάνουμε, βλέπουμε τη φωτογραφία της επαφής που μας τη στέλνει, χωρίς να χρειαστεί να αναζητήσουμε το όνομά του σε φακέλους και υποφακέλους του ηλεκτρονικού μας υπολογιστή. Εμπειρικά, μπορεί κανεις να ισχυριστεί ότι τα προγράμματα αυτά κάνουν τη δουλειά τους καλά και πολλές φορές σωστά! Ίσως να μην έχουν 100% επιτυχία, αλλά σίγουρα δεν κάνουν τη ζωή μας πιο δύσκολη.
Σε αντίθεση, τα συστήματα που χρηματοδοτούνται για να προστατεύουν τους πολίτες και την πολιτεία, δεν επαρκούν και δεν έχουν φτάσει στο επίπεδο που θα έπρεπε. Σε δημοσίευση της βρετανικής The Guardian, που αναφέρεται σε σύστημα στο London Borough of Newham, το οποίο λειτουργεί από το 2004, δηλώνεται πως δεν έχει αναγνωριστεί ποτέ κανένας εγκληματίας, παρόλο που ζουν αρκετοί εκεί και υπάρχουν τα στοιχεία τους στη βάση δεδομένων του. Απάντηση σε αυτό βέβαια, θα μπορούσε να δοθεί από τον ισχυρισμό και μόνο ότι όταν οι άνθρωποι νιώθουν ότι βρίσκονται υπό τη διαρκή απειλή της εικοσιτετράωρης παρακολούθησης, από μόνοι τους θα κάνουν ό,τι μπορούν για να κρύψουν την ταυτότητά τους. Μεταξύ αυτών και οι κακοποιοί, που για το σύστημα αποτελούν άγνωστους μεταξύ αγνώστων.