الاثنين 17 فبراير 2020 آخر تحديث: الاثنين 17 فبراير 2020
تقنيات متطورة للتعرف على الوجوه
التعرف على الوجه
الساعة 23:22 (الرأي برس- متابعات)

بعد بدء انتشار تقنيات التزييف العميق DeepFake في العام 2019 بدأت المخاوف تزداد حول تقنيات التعرف على الوجه والآفاق الضارة التي يمكن استخدامها فيها. وعلى الرغم من وجود هذه التقنية في الكثير من الهواتف الجوالة والكومبيوترات المحمولة، فإننا سنركز على الجانب الذي يتطلب تحليلا لملايين الصور والذي يُعتبر أكثر تقدما ويقدم نتائج أكثر دقة.

تحليل الوجه

 ما هي تقنيات التعرف على الوجه؟

تعمل تقنيات التعرف على الوجه بتحليل الوجه البشري في الصور، ومن ثم تحويل ذلك إلى بيانات رقمية وفقا لمزايا موجودة في كل وجه (مثل المسافة بين العينين، وطول الأنف، وشكل محيط الشفاه، وتباعد الأذنين وعرض الذقن، وغيرها)، ومن ثم مطابقة الوجه مع صورة لصاحب الجهاز إن كان فردا، أو مع صور في قاعدة بيانات للوجوه في القطاعات الأخرى. ويمكن استخدام هذه التقنية للتعرف على شخصية صاحب الوجه أو للتأكد من أنه يمتلك الصلاحيات الكافية للدخول إلى موقع ما أو استخدام جهاز ما. وتتم هذه العملية في أجزاء من الثانية، وصولا إلى بضع ثوان وفقا لدرجة التحليل التي يقوم بها النظام.

ولكن لمَ انتشرت هذه التقنية أكثر من تقنيات التعرف الأخرى، مثل بصمة العين والإصبع ونبرة الصوت، وغيرها؟ يعود السبب إلى سهولة قراءة بيانات الوجه عن بُعد مقارنة ببصمة العين أو الإصبع، ناهيك عن الضجيج المصاحب للتعرف على نبرة الصوت في المناطق العامة، وسهولة تغيّر هذه العوامل، مثل احتراق بصمة إصبع المستخدم، أو إصابته بالزكام أو وجود فيروس أدى إلى حدوث التهاب في العين، وغيرها. ومن السهل استخدام هذه التقنية لمراقبة المشاة والتعرف على زوار المتاجر بسهولة، وخصوصا في حالات الاعتداءات أو السرقة مقارنة بضرورة وجود المجرم بالقرب من جهاز ما للتعرف على بصمة إصبعه أو عينه أو نبرة صوته.

تطور التقنية

ويعمل الكثير من كبرى الشركات على أبحاث في هذا المجال وتنشر اكتشافاتها النظرية فيما يتعلق بتحليل الذكاء الصناعي لهذه البيانات وتحليل الصور والوجوه، ومن بينها «مايكروسوفت» و«آبل» و«فيسبوك» و«غوغل». واستطاعت خوارزمية (الخوارزمية هي نهج عمل برنامج ما لتحقيق الهدف المرغوب) GaussianFace التي طورها باحثون في جامعة هونغ كونغ الصينية في العام 2014 التفوق على قدرات التعرف البشرية، حيث استطاع النظام النجاح بالتعرف على الوجوه بنسبة 98.52 في المائة مقارنة بـ97.53 في المائة للتعرف البشري. واستطاعت «غوغل» في العام 2015 تحقيق نسبة 99.63 في المائة من التعرف الصحيح على الوجوه بعد مقارنتها بعدة صور وربط صاحب الصورة بصوره الأخرى، وهي تقنية تستخدمها الشركة في تطبيق Google Photos للصور في هواتفها الجوالة لفرزها وترتيبها وفقا للأشخاص الموجودين فيها.

وفي العام 2018، نشرت دائرة التقنية والعلوم التابعة لمركز الأمن القومي الأميركية نتائج اختبارات لـ12 تقنية للتعرف على الوجه، حصل أعلاها على نسبة 99.44 في المائة في أقل من 5 ثوان. وتم تطوير هذه التقنيات لدرجة أعلى، حيث بات بإمكانها التعرف على مشاعر صاحب الوجه من صورة ثابتة له، وتحديد ما إذا كان سعيدا أم غاضبا أم مضطربا أم حزينا أم خائفا، وغيرها من المشاعر الأخرى.

ولكن جميع هذه التقنيات تشترك باستخدامها لتقنيات الذكاء الصناعي والتعلم العميق من البيانات الواردة له. وينجم عن استخدام الذكاء الصناعي التقدم المستمر مع مرور الوقت وازدياد حجم عينة الصور التي تيم مطابقتها، حيث يتعلم الذكاء الصناعي من الأخطاء التي يرتكبها والتي يصححها له البشر، ومن النجاحات التي يقوم بها التي تعزز من إدراكه لآلية التحليل الصحيحة في كل حالة، مثل اختلاف تحليل وجوه السيدات عن الرجال، وأصحاب البشرة الداكنة مقارنة بالبشرة الفاتحة، وتقارب وجوه سكان جنوب شرقي آسيا من حيث الملامح، وتغير كمية الدهون الموجودة في وجوه المستخدمين بعد اكتساب أو فقدان الوزن، وغيرها من العوامل والمتغيرات الأخرى.

ونجم عن ذلك أن جميع الخوارزميات المستخدمة في الفترة بين 2013 و2018 كانت ذات نتائج أفضل مقارنة بخوارزميات الفترة الممتدة بين 2010 و2013. وللمقارنة، وجد تقرير للهيئة الوطنية الأميركية للمعايير والتقنية NIST صدر في العام 2018 بأن 0.2 في المائة من البحث من قاعدة بيانات يبلغ حجمها 26.6 مليون صورة كانت خاطئة، مقارنة بنسبة 4 في المائة في العام 2014 أي أن نسبة النجاح والتقدم قد ازدادت بنحو 20 ضعفا في 4 أعوام فقط.

استخدامات متنوعة

ويُتوقع أن يصل حجم سوق تقنيات التعرف على الوجوه إلى 7 مليارات دولار في العام 2024، وبنسبة نمو تبلغ 16 في المائة في الفترة بين عامي 2019 و2024. وللمقارنة، فإن حجم هذا السوق في العام الماضي كان 3.2 مليار دولار. وتتمحور كبرى الاستخدامات لهذه التقنية في المراقبة الأمنية للقطاع العام، مثل إصدار الوثائق الثبوتية، والحدود بين الدول، ودوريات الشرطة الأمنية، وللتعرف على هوية مرتكبي الحوادث الإجرامية والإرهابية من التسجيلات أو الصور الملتقطة. كما يمكن استخدامها في الطائرات المُسيّرة ذاتية القيادة Drones التي تستطيع حمل كاميرات بوزن 10 كيلوغرامات والتعرف على المشتبه بهم في التجمعات الكبيرة من مسافات تصل إلى 800 متر بعيدا عنهم وارتفاع 100 متر ومن زوايا مختلفة. ويمكن ربط هذه الطائرة المُسيّرة بكابل متصل بمصدر للطاقة على الأرض لتعمل لفترات طويلة جدا، مع نقلها للبيانات عبر كابلات متصلة بكومبيوترات على الأرض لحماية البيانات وضمان عدم اختراقها.

وبالحديث عن الأمن، فإن الصين تقود الدول التي تراقب المارة والمشاة باستخدام 200 مليون كاميرا مراقبة في العام 2018، مع خطتها لرفع العدد ليصل إلى 626 مليونا في العام 2020. ويبلغ معدل الكاميرات لكل ألف شخص في مدينة تشونغكنغ الصينية 168، بينما يبلغ العدد 68 لكل ألف شخص في لندن (الترتيب السادس)، وينخفض إلى 16 لكل ألف شخص في مدينة أتلانتا الأميركية (الترتيب العاشر). وتجدر الإشارة إلى أن 8 مدن من أصل أكثر 10 مدن استخداما لكاميرات المراقبة هي مدن صينية، إضافة إلى المدينتين المذكورتين. وثبتت مدينة موسكو 200 مليون كاميرا بنهاية العام 2019 تستطيع التعرف على وجوه المارة لرفع مستويات الأمن العام.

ويمكن أن يستفيد القطاع الصحي من هذه التقنيات من خلال تحليل وجه المستخدم والتعرف على تطور حالته المرضية أو تعافيه منها وفقا لملامح وجهه في الأمراض التي تظهر علاماتها على وجه المستخدم، إلى جانب قدرتها على التعرف على بعض الأمراض الجينية، واستخدامها خلال التخدير الموضعي في العمليات الجراحية للتعرف على حالة المريض وشعوره بالألم وتغيير جرعة المخدر فورا وفقا لتحليل النظام، وخصوصا لمرضى القلب الذين لا يمكنهم الحصول على جرعات كبيرة من المخدر.

ويمكن للمتاجر الاستفادة من هذه التقنيات بتحليل وجوه ومشاعر المستخدمين لدى المرور أمام منتجات معينة للتعرف ما إذا كانت تعجبهم أم لا، أو لتحديد هوية الزوار ومقارنتها بمن لديهم سجل إجرامي في سرقة المتاجر، وإخطار فريق الأمن في ذلك المتجر لمراقبة أولئك الزوار أكثر من غيرهم. كما يمكن استخدام هذه التقنية للتعرف على المنتجات التي تفضلها مجموعات مختلفة من المستخدمين، وفقا لجنسهم أو عمرهم أو عِرقهم، وذلك لتطوير ما يقدمه المتجر بشكل أفضل.

وسيتم استخدام هذه التقنيات في أولمبياد طوكيو هذا العام للتعرف على وجوه الناس والسماح لهم بالدخول إلى المناطق المرغوبة وفقا لتذاكرهم، وذلك لتسهيل مرورهم ورفع مستويات الأمان. وتقوم مدينة سيدني الأسترالية باختبار هذه التقنية في مطاراتها لتسريع مرور المسافرين عبر نقاط التفتيش الأمني.

مخاوف على الخصوصية

وفي ظل تقدم التقنية وجمع الحكومات لصور مواطنيها وزوارها، ووجود هجمات أمنية مستمرة على أجهزة القطاع الحكومي حول العالم، بدأت مخاوف الناس تتزايد حول إمكانية سرقة بياناتهم الحيوية التي تشمل بصمة وجههم، واستخدامها في سبل غير مشروعة التي قد تشمل تزييف الجرائم وربطها بأشخاص أبرياء.

وتمنع دول الاتحاد الأوروبي جمع المعلومات المرتبطة بالناس (بما في ذلك بصمة وجههم) والتحقيق في أمورهم الشخصية أو سفرهم دون الحصول على موافقتهم، وتعتبر ذلك خرقا لخصوصيتهم، مع منع السويد لاستخدام هذه التقنية في المدارس وتغريم من لا يمتثل منها. وفي الولايات المتحدة، تمنع 4 ولايات جمع البيانات الحيوية (واشنطن وتكساس وإلينوي وكاليفورنيا). ومن جهتها منعت مدينة سان فرنسيسكو استخدام تقنيات التعرف على الوجه على جميع المؤسسات الحكومية، إضافة إلى مدن سان دييغو وأوكلاند وسومرفيل، مع دراسة مدينة بورتلاند لمنع هذه التقنية أيضا في العام 2020، وقد تُوسّع نطاق المنع ليشمل المتاجر الخاصة وشركات الطيران ومواقع الفعاليات.

خداع تقنية التعرف على الوجوه

 انطلاقا من خوف المستخدمين على خصوصيتهم، استطاع شاب روسي تطوير خوارزمية تقترح وضع مساحيق التجميل بطرق وأنماط معينة تستطيع خداع خوارزميات التعرف على الوجه، ولكنه لم ينشرها حتى لا يستخدمها المجرمون. كما وطور شاب ألماني جهازا يستطيع حياكة أنسجة لارتدائها على الوجه بهدف خداع نظم المراقبة، مثل وضع شال يغطي الفم يحتوي على رسومات لعيني وشفاه. وكشفت مجلة «فوربس» عن وجود قدرة على إجراء تعديلات بسيطة على مربعات Pixel في الصور لخداع نظم المراقبة لا يمكن تحديدها بالعين البشرية ولكنها مربكة للخوارزميات.

ولتجاوز هذه الاختراقات، يعمل قطاع التعرف على الوجه على تطوير آلية لحماية النظم، والتي تشمل التأكد من أن صورة المستخدم مأخوذة وهو موجود أمام الكاميرا في تلك اللحظة، وليس من خلال صورة مطبوعة أو قناع، والتأكد من عدم دمج أجزاء من صور لأفراد مختلفين لإيجاد صورة جديدة لشخص وهمي، وخصوصا في صور جوازات السفر. ولكن الحل المثالي قد يكون باستخدام نظام هجين لا يعتمد على تقنيات التعرف على الوجه فقط، بل على مجموعة من العوامل، مثل الوجه وبصمة الإصبع وتسلسل إدخاله للمعلومات أو الإجابة عن سلسلة من الأسئلة بطريقته الفريدة، أو استخدام عنوانه في الإنترنت IP وموقعه الجغرافي (مثلما تقوم به شركات البطاقات الائتمانية لدى استخدام البطاقة في دولة جديدة ذات نسبة عالية في سرقة البطاقات أو بياناتها).

لمزيد من الأخبار يرجى الإعجاب بصفحتنا على الفيس بوك : إضغط هنا

لمتابعة أخبار الرأي برس عبر التليجرام إضغط هنا

شارك برأيك
المشاركات والتعليقات المنشورة لاتمثل الرأي برس وانما تعبر عن رأي أصحابها
إضافة تعليق
الأسم
موضوع التعليق
النص
صحافة 24