आप चेहरे की पहचान तकनीक के बारे में पता करने की जरूरत क्या

Zaur Abutalimov

उत्पाद सेवा बादल वीडियो निगरानी के निदेशक और व्यापार के लिए वीडियो विश्लेषण Ivideon.

ऐलेना Glazkova

बाजार Ivideon।

राज्य के लिए, चेहरा पहचानने - सुरक्षा प्रणाली का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है और एक प्रभावशाली बजट मद। पत्रकारों के लिए - या तो एक रामबाण या दुनिया साजिश का एक साधन। व्यापार के लिए - एक उपकरण या उत्पाद। किसका पक्ष है और न ही स्वीकार करते हैं, बुनियादी सवालों अभी भी बने हुए हैं। इन उपयोगकर्ताओं के लिए जवाब नियमित इंटरनेट (28 704 एक महीने में चेहरा पहचानने के विषय पर एक प्रश्न के एक औसत) खोज है, लेकिन शो हमेशा नहीं है। इस स्थिति को सुधारने के लिए।

चेहरा पहचानने क्या है

कटलेट से अलग मक्खियों। उपयोगकर्ता तेजी से अपने स्वयं में चेहरा पहचानने का सामना करना पड़ स्मार्टफोनकहाँ बायोमीट्रिक पहचान डेटा सकता है केवल मालिक को डिवाइस और लाभ पहुँच अनलॉक करने के लिए प्रयोग किया जाता है। मान्यता प्रक्रिया जरूरी शामिल 3 डी कैमरा के दौरान, यह एक तस्वीर गैजेट धोखा देने के लिए असंभव था।

फिर भी वहाँ वास्तविक समय और वास्तविक स्थितियों में व्यक्तियों की पहचान है, ऐसी स्थिति में यह inseparably है वीडियो निगरानी प्रणाली, जहां लोगों को सचमुच शूट कैमरों के "दूर छीन" के साथ जुड़े वीडियो स्ट्रीम।

एक उच्च गुणवत्ता वाले आधुनिक वीडियो कैमरा, बस एक अच्छी तरह से प्रकाशित जगह में एक आदमी की औसत ऊंचाई के ऊपर रखा कल्पना कीजिए। उसे हर दिन इससे पहले कि यह एक ही लोगों के बारे में एक ही राशि के बारे में लेता है। ले जाएँ वे बहुत तेजी से नहीं कर रहे हैं।

कब्जा वीडियो बादल संग्रह में संग्रहीत किया जा सकता है। कैमरा विश्लेषणात्मक मॉड्यूल जोड़ता है: एल्गोरिदम का एक जटिल संयोजन (कृत्रिम बुद्धि, तंत्रिका नेटवर्क, सब है कि) के साथ साथ यूजर इंटरफेस। मॉड्यूल "पकड़ लेता है" वीडियो स्ट्रीम के चेहरे, डेटाबेस में लिंग और उम्र, और पुट डेटा निर्धारित करता है।

धीरे-धीरे छवि बड़ा हो जाता है। नाम, स्थिति, स्थिति, और अन्य चिह्न ( «वीआईपी-अतिथि" या "चोर"): सिस्टम स्वचालित रूप से सभी खोजे गए चेहरे और एक फ़ाइल में उन्हें स्टोर, और एक सहिष्णुता निर्दिष्ट उपयोगकर्ता को अतिरिक्त जानकारी memorizes। आप इच्छित व्यक्ति की एक तस्वीर अपलोड कर सकते हैं, और मॉड्यूल है कि व्यक्ति के सभी का पता लगाने में संग्रह मिल जाएगा।

एक बार एक निशान के साथ एक व्यक्ति को फिर से कैमरे के सामने से गुजरता है, प्रणाली एक महत्वपूर्ण घटना के रूप में यह पता लगाता है और दिलचस्पी रखने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए एक धक्का-सूचना भेजता है।

संदर्भ में चेहरा पहचानने की जांच - इस स्थिति जब एल्गोरिथ्म मूल रूप से महसूस किया है कि उसके सामने व्यक्ति के बजाय एक सेब या स्टारबक्स कप के साथ एक जलपरी। कंप्यूटिंग शक्ति उसे पहली बार ऐसा करने की आवश्यकता, और उसके बाद ही यह डेटाबेस या याद करने के लिए व्यक्ति के साथ तुलना की जा सकती।

आप समाप्त करने के लिए पिछले कुछ पैराग्राफ को पढ़े, बधाई हो, अब आप जानते हैं कि कैसे एक आदर्श स्थिति में चेहरे का पता लगाने। किसी भी प्रणाली के लिए उपयुक्त, मास्को मेट्रो में इस्तेमाल किए जाने वाले, छोटे व्यवसाय के समाधान के लिए से विवरण।

मुख्य बात को समझने के लिए: वास्तविक जीवन में आदर्श स्थिति मुश्किल बनाने के लिए, खासकर जब यह पूरे शहर, नहीं कार्यालय या दुकान के लिए आता है। उदाहरण के लिए, मेट्रो में बहुत से लोगों को, सब अलग अलग हैं, वे तेजी से चलते हैं। कैमरा एक बहुत जरूरत है, वे पैसे के लायक हैं, उन्हें सक्षम विशेषज्ञों की जरूरत है जगह।

यह एल्गोरिथ्म चेहरा पहचानने चाल करने के लिए संभव है

एक मिस के मामले के बावजूद, मशीन पहचान की सटीकता अक्सर जिसके साथ लोग चेहरे को परिभाषित करने वाली है। चीन जल्दी ही हो जाएगाचीन की दिग्गज कंपनी चेहरे की पहचान डेटाबेस का निर्माण करने के सेकंड के भीतर किसी भी नागरिक की पहचान के लिए प्रणाली सक्षम की एक विशेष व्यक्ति को ढूंढें 90% की सटीकता के साथ 3 सेकंड के लिए 1.3 अरब अन्य निवासियों के बीच।

अभी तक स्पष्ट रूप से इस सवाल का, क्योंकि केवल सही चेहरा पहचानने एल्गोरिथ्म मौजूद नहीं है जवाब देने के लिए मुश्किल है। बिग चश्मा एक दाढ़ी, एक टोपी, उच्च गति आंदोलन, विशेष मेकअप (उदाहरण के लिए, चेहरा जंगला पर चित्रित चिपके"ब्लैक स्वान", जवानों, हलकों और चिपक जाता है। कैसे मेकअप का उपयोग कर चेहरा पहचान प्रणालियों से बचने के लिए) - यह सब भ्रमित एल्गोरिथ्म करने में सक्षम है। विशेष रूप से संयोजन में, यह पहचान करने के लिए पर्याप्त है, क्योंकिकैसे पहचान प्रणाली है कि क्या धोखा देने के लिए 70% खुला चेहरा। अब कल्पना करें कि आप वास्तविक शहर में ऊपर की पाली उपयोग करना चाहिए। यही कारण है कि इतना आसान सही नहीं है, तो?

क्या यह संभव है व्यक्तियों ऑनलाइन पहचान करने के लिए

इंटरनेट - विरोधाभास की एक जगह: यहाँ के लोग एक साथ के बारे में, प्रत्येक कि क्या निर्धारित नहीं करता है चिंता कर सकते हैं उनके व्यक्तित्व की सड़कों पर एक दूसरे कैमरा, और सही मायने में "तस्वीरों के लिए अन्य लोगों के चेहरों को पहचान करना चाहते हैं ऑनलाइन। " चेहरा पहचानने की इस पंक्ति को अलग से विचार करें।

चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर - यह या तो विश्लेषण मॉड्यूल (सीसीटीवी कैमरा + सॉफ्टवेयर + बादल भंडारण), या मुलायम, जाने-माने (थोड़ा परिवादात्मक) सेवा FindFace के लिए इसी तरह के ऊपर है। आज डाउनलोड मान्यता कार्यक्रम "मुक्त करने के लिए और पंजीकरण के बिना," संस्थाओं ज्यादातर मामलों में, ज़ाहिर है, असंभव।

किसी ऐसे उपयोगकर्ता को क्वेरी दर्ज करता है का सपना, जाहिर है, इस प्रकार है: जाओ साइट के लिए, फ़ोटो अपलोड मानव मेट्रो पर चुपके फिल्माया, कार्यक्रम चेहरे की पहचान और सामाजिक नेटवर्क में प्रोफ़ाइल के लिए लिंक देता है। अहा, मैं पकड़ा! आपके कंप्यूटर के लिए, उसे वेब कैमरा और उसे बिल्ली raspoznaosh थूथन करने के लिए कनेक्ट डाउनलोड कार्यक्रमों के लिए: या यह है। सफलता - अब आप हर बार सूचना एक बिल्ली सॉसेज चुरा प्राप्त होगा।

वास्तविकता क्रूर है। पहली साइट है कि इसी तरह के ऑफर, काम करने के लिए मना कर दिया, और अन्य - अजगर प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता है। कम या ज्यादा कहा जाता है एक सपना एप्लिकेशन की तरह SearchFaceजो हाल ही में पुनः आरंभSearchface "VKontakte" के माध्यम से प्राधिकरण के साथ दोबारा शुरू। लेकिन सामाजिक नेटवर्क इस समारोह को बंद कर दिया FindClone कहा जाता है। आप अपनी तस्वीरों को अपलोड करें, और कलन विधि सामाजिक नेटवर्क का डेटाबेस "VKontakte" में एक ही व्यक्ति की पहचान के लिए प्रयास करता है। आवेदन करने के लिए संदर्भ प्रोफाइल, केवल चित्रों जारी नहीं किया है - और यह कोई फर्क नहीं पड़ता कि वे कौन भेजा गया। उपयोगकर्ता लंबे सामाजिक नेटवर्क में सक्रिय हैं, तो तस्वीर मुद्दा बनाया भयानक "जीवनी" प्रभाव, लेकिन यदि नहीं, मान्यता प्राप्त छवि हँसते कर सकते हैं।

असल में, उदाहरण के SearchFace स्पष्ट रूप से सवाल का जवाब "कैसे सामाजिक नेटवर्क चेहरा पहचानने उपयोग करने के लिए?"। इस तरह से यह cformulirovat को अधिक सटीक: "सामाजिक नेटवर्क चेहरे पहचान करने के लिए उपयोग किया जाता है के रूप में" जवाब सरल है: डेटाबेस। संख्या के अद्वितीय संयोजन के एक अनंत संख्या (इस एल्गोरिदम के लिए है फेसबुक"VKontakte" और तस्वीर पर दूसरे व्यक्ति को देखो) तंत्रिका नेटवर्क है, जो एक निर्णय चेहरा पहचानने का आधार हैं के प्रशिक्षण के लिए आधार बनाता है।

समाधान सभी भिन्न हैं, और तंत्रिका नेटवर्क भी अलग है, और जानकारी और तकनीकी विशिष्टताओं, ग्राहकों और सेवाओं के आपूर्तिकर्ताओं, एक नियम के रूप में, खुलासा नहीं कर रहे हैं। विशेष रूप से, लिंग और उम्र मान्यता मॉड्यूल निर्धारित करने में सक्षम तथ्य यह है कि यह "सहपाठियों" में निहित जानकारी से सीख सकते हैं की वजह से, Instagram और फेसबुक है, "VKontakte"।

क्रमादेशित चेहरा पहचानने के रूप में

आप डेवलपर्स के लिए सवाल, और डेवलपर्स का जवाब कभी नहीं करना चाहिए, यदि आप एक डेवलपर नहीं कर रहे हैं। इसलिए, हम एक विशेषज्ञ करने के लिए मदद के लिए बदल गया।

दिमित्री Soshnikov

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए रूसी संघ के सदस्य और ऐ प्रणाली और मशीन सीखने माइक्रोसॉफ्ट के विकास पर वरिष्ठ विशेषज्ञ।

चेहरा पहचान (और साथ ही अन्य संबंधित संचालन) - यह एक ठेठ समस्या है। इसलिए, कई कंपनियों के इन समस्याओं के लिए उच्च गुणवत्ता के समाधान के लिए एक बादल एपीआई (अनुप्रयोगों के बीच प्रोग्रामिंग बिचौलियों) के रूप में पूरा सेवाएं प्रदान करते हैं। माइक्रोसॉफ्ट और गूगल जैसे आईटी दिग्गजों के अलावा, चेहरा पहचानने भी रूस सहित विशेष कंपनियों, में शामिल हैं। अपने उत्पादों को तेजी से विकसित और ऐसे व्यक्तियों और भीड़ में छाया की पहचान के रूप में एक और भी दिलचस्प सुविधाएं उपलब्ध कराते हैं।

खुद को जमीन से तंत्रिका नेटवर्क और अधिक जटिल है प्रशिक्षित करने के लिए। इनपुट डेटा की एक बड़ी और उच्च गुणवत्ता वाले सेट, यह है कि आवश्यकता है, सैकड़ों हजारों (या बेहतर और भी अधिक!) लोगों की तस्वीरों की। इसके अलावा, यह ऐ और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में पर्याप्त कंप्यूटिंग संसाधनों और ज्ञान की आवश्यकता होगी। बड़ी कंपनियों के इन सभी उपकरण, इतना बेहतर समस्या का समाधान है।

वहाँ भी एक मध्यवर्ती समाधान है - पहले से ही तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने, उदाहरण के लिए प्रयोग किया जाता है, OpenFace. यह विकल्प की संभावना के लिए तैयार क्लाउड सेवा से भी बदतर एक छोटे से काम करने के लिए हो सकता है, तथापि, प्रणाली पर पूरा नियंत्रण है करने की अनुमति देगा है। इस काम की समझ का एक निश्चित स्तर की आवश्यकता होगी तंत्रिका नेटवर्क और तंत्रिका नेटवर्क चौखटे और, जाहिरा तौर पर, पायथन के कुछ ज्ञान है, जो डाटा विज्ञान पेशेवरों के बीच मुख्य प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में लोकप्रियता हासिल की है।

वास्तव में, यह डेटा की कल्पना और उत्कृष्ट NumPy पैकेज के लिए प्रभावी मैट्रिक्स गणना धन्यवाद निर्माण करने के लिए विभिन्न प्रयोगों बाहर ले जाने के लिए सुविधाजनक है। यह सबसे अच्छा भाषा नहीं है वाणिज्यिक विकास के लिए है क्योंकि यह किसी भी प्रभावी साधन और अधिक सुरक्षा सॉफ्टवेयर सिस्टम बनाने के लिए हालांकि, उसे करने के लिए विकल्प गहरी तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित के क्षेत्र में अभी तक शामिल नहीं है, कोई।

कैसे व्यापार में चेहरे की पहचान करता है

fintehe में चेहरा पहचानने की मांग, व्यापार के खुदरा और अन्य प्रकार के सीधे प्रौद्योगिकी की उपलब्धता में वृद्धि से संबंधित है। यांत्रिकी सरल है: सभी उद्यमों और सभी संगठनों में निगरानी कैमरे, जो डेटा संग्रह और बाद में विश्लेषकों के लिए उपकरण के रूप में इस्तेमाल कर रहे हैं देखते हैं। निगरानी प्रणाली की दुनिया में पूर्ण HD, यह है कि में वीडियो की पिछले एक महीने टेराबाइट्स में निकाल दिया जाता है, सूचना संसाधन संग्रहीत किया जाता है वास्तव में एक बहुत कुछ है।

डेटा विश्लेषण के लिए आवश्यक सॉफ्टवेयर उपकरण निर्माता के लिए "सिले" जा सकता है। "बोर्ड पर" वीडियो विश्लेषण की मदद से कैमरा आम तौर पर काफी महंगे हैं।

वैकल्पिक - बादल, यह है कि, दूरदराज के डेटा सेंटर है, जो किसी भी सस्ती कैमरा से जुड़ा है में एनालिटिक्स। यह बहुत सस्ता होता है, के साथ साथ लचीलापन प्रदान करता है - आप विशिष्ट के लिए दर्जी समाधान कर सकते हैं व्यापार.

गतिविधि बढ़ जाती है की विभिन्न क्षेत्रों में पहचान तकनीक लोकप्रियता व्यक्तियों। उदाहरण के लिए, बचत बैंक - विभिन्न हाई प्रोफाइल परियोजनाओं चेहरा पहचानने की घोषणा के मामले में नेताओं में से एक है, और लोगों का तर्क हैउन्होंने कहा कि एक हजार एटीएम से आपको पहचान ग्राहक की आंखों का निर्धारण उसे इस संबंध हो सकता है शायद कि "Tinkoff" में साथ। 2017 में, Sberbank का अधिग्रहणबचत चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में निवेश किया कंपनी VisionLabs के 25.07%, चेहरे की पहचान के लिए सॉफ्टवेयर का निर्माण। 2018 वित्तीय संस्था मास्को मेट्रो में चेहरा पहचानने, और यहां तक ​​पकड़ का परीक्षण करने में कामयाब रहा है के लिएव्यक्तियों के Sberbank की मान्यता की प्रणाली के लिए धन्यवाद पकड़ा 42 अपराधियों 42 आपराधिक परीक्षणउन्होंने कहा कि एक हजार एटीएम से आपको पहचान ग्राहक की आंखों का निर्धारण व्यक्तियों है कि हमलावरों अन्य लोगों के कार्ड से पैसे नहीं निकाल सकते हैं, साथ ही बॉयोमीट्रिक डेटा (आवाज ऑडियो, वीडियो चेहरा) ग्राहकों के संग्रह की घोषणा करते हुए की पहचान के साथ एटीएम। अप्रैल में इस वर्ष, Sberbank में एक मिल गया "भाषण प्रौद्योगिकी केंद्र" (एमडीजी) - आवाज की पहचान प्रणालियों और लोगों के डेवलपर की नियंत्रित करते हैं।

नहीं वास्तव में लागू - एक और बात यह है कि पूर्वावलोकन, परीक्षण, पायलट और खरीदने निर्णय है। यही कारण है कि अभी यह वास्तव में बचत बैंक में प्रयोग किया जाता है (और अगर प्रयोग किया जाता) कहने के लिए हो सकता है वास्तव में केवल जर्मन जी आर ई एफ सुरक्षित है।

खुदरा विक्रेताओं के साथ सभी पारदर्शिता। वास्तव में, वहाँ तीन समस्याओं कि पता लगाने के हल का सामना कर रहे हैं।

सबसे पहले, चोरी। भंडार काम कर रहे हैं धोखेबाजों, अक्सर एक ही नेटवर्क में एक ही लोगों के साथ। चेहरा मान्यता यह संभव "बहने चोरों" और दूसरों को निर्धारित करने के लिए, पहले से आदेश का उल्लंघन करता है। जल्द ही अपराधी के आधार में सूचीबद्ध स्टोर पर जाएं एक के रूप में के रूप में, सुरक्षा दूत या अन्य सुविधाजनक तरीके से सूचित किया जाएगा।

दूसरा, हमारे नियमित ग्राहकों के साथ काम की कठिनाई। डाटा खरीद और जन्मदिन पर वीआईपी-ग्राहकों और ब्रांड के प्रशंसकों के लिए प्रस्तावों को निजीकृत करने के लिए, बस पर्याप्त नहीं है। चेहरा पहचान सीआरएम के साथ एकीकृत किया जा सकता है - जिसमें प्रबंधकों संगठन के सभी लेन-देन पर सभी जानकारी दर्ज की जाती हैं यानी सॉफ्टवेयर। एक व्यक्ति काला या सफेद सूची में दर्ज है, और जब यह पुन: दिखाई देता है, सिस्टम का उपयोग के साथ व्यक्ति बीप करेगा: चोरों और एक ही के बारे में वीआईपी चेहरा पहचानने काम करता है के साथ मामलों में। लिंग और उम्र अपने आप पता लगा रहे हैं, और अतिरिक्त जानकारी के जिम्मेदार अधिकारी जोड़ने के लिए।

तीसरा, reteyle में व्यक्तियों लक्षित विज्ञापन के लिए इस्तेमाल की पहचान। उदाहरण के लिए, कुछ दुकानों में X5 रिटेल समूह की स्थापना कीX5 कंप्यूटर दृष्टि शामिल कैमरा चेहरे का भाव और ग्राहक उम्र पहचान करने के लिए। इस डेटा, ट्रेडिंग फ्लोर उत्पादों है कि आदमी को खुश कर सकते हैं पर स्क्रीन पर प्रदर्शित करता है प्रणाली का विश्लेषण करके। अधिक ज्वलंत चित्रण - प्रकरण Lolli और पॉप, संयुक्त राज्य अमेरिका में बड़े पेस्ट्री की दुकान। चेहरा पहचान प्रणाली निर्धारित करता हैआपका इन-स्टोर भविष्य के प्रति वफादारी कार्यक्रम चेहरे की पहचान से तंग आ गया हो जाएगा नियमित रूप से ग्राहकों और अपने स्मार्टफोन के लिए भेजता है नोटिस उत्पादों है कि उन्हें खुश कर सकते हैं (खाद्य पदार्थों के एक-एक वरीयताओं को और भी एलर्जी को ध्यान में रखकर) के साथ।

दुकानें व्यापारियों और बैंकों के बिना - में reteyle प्रौद्योगिकी के उपयोग की एक और अद्भुत उदाहरण। उदाहरण के लिए, अलीबाबा ताओ कैफेबनाम अलीबाबा ताओ कैफे अमेज़न जाओ: Staffless दुकान तसलीम - एक कैफे और सुपरमार्केट, हांग्जो में स्थित है। यह पेय, नाश्ता, भोजन, खिलौने, बैकपैक और तरह बेचता है। ताओ कैफे केवल साइट Taobao के उपयोगकर्ताओं के लिए खुला है।

खरीद चेहरा पहचान के लिए समर्थन के साथ कैमरा प्रणाली पीता है जब स्वचालित रूप से ऑनलाइन स्टोर में उनके खाते से संबद्ध ग्राहक को दिखाता है और भुगतान संसाधित। खरीदार कई सेंसर, जो दोनों क्लाइंट और उत्पादों की पहचान के साथ सुसज्जित, कमरे के माध्यम से जाना। काम करता है स्कैन भले ही लोगों को अपनी जेब या बैग में खरीद डाल दिया।

विकासशील चेहरा पहचान तकनीक के रूप में

वीडियो निगरानी प्रणाली व्यक्तियों की पहचान वास्तव में दुनिया भर में ले जा रहा है के साथ। मास्को में, 2019 में कैमरों की संख्या तक पहुंचने के लिएउच्च प्रौद्योगिकी और सुरक्षा: इस वर्ष में कितने कैमरों दिखाई देगा 174 हजार। इसका मतलब यह नहीं है कि इन डिफ़ॉल्ट डिवाइस के सभी व्यक्तित्व को पहचान सकते हैं: सबसे अधिक सूचनामान्यता प्रणाली अपराधियों कैमकॉर्डर द्वारा चाहता था कर रहे हैं 2019 में मास्को में काम करेंगे इस सुविधा के साथ कैमरे के 160 हजारों के बारे में। फिर भी, मास्को सिटी हॉल के 2018 के अंत में अपने इरादे की घोषणा2019 में मास्को में अधिकारियों अपने कैमकॉर्डर की जगह और चेहरे की पहचान प्रणाली को चलाने के लिए जा रहे हैं सभी निगरानी उपकरणों की जगह और अगले साल में एक पूरी तरह से अभिनव प्रणाली के रूप में।

यह इतना नहीं है - विरोधाभास में 160 हजार। चीन - विशेष रूप से जब चेहरा पहचानने के विषय पर अन्य प्रमुख खोज इंजन प्रश्नों के साथ तुलना में। वहाँ, 2017 के अंत में थाआपके समक्ष में: चीन सब देखकर राज्य है 170 से अधिक मिलियन वीडियो निगरानी कैमरे और अगले तीन वर्षों के लिए योजना बनाईचीन की 'बिग ब्रदर' निगरानी तकनीक नहीं लगभग सब देखकर सरकार के रूप में आपको लगता है के लिए करना चाहता है नेटवर्क से कनेक्ट 400 मिलियन के बारे में है।

चेहरा पहचानने की उचित और सही उपयोग सुरक्षा और आराम को बढ़ाने के लिए मुख्य रूप से काम करता है। आम तौर पर लोगों को प्रवेश जल्दी प्रौद्योगिकियों कि उन्हें एक फुटबॉल मैच के लिए कतार से खत्म करने में विश्वास (मुस्कुराते हुए चैम्बर - पारित कर दिया), चोरी और गुंडागर्दी, या मदद को रोकने के लिए कम निष्ठा कार्यक्रम खरीद पर खर्च करने के लिए ()। सभी इस, ज़ाहिर है, एक निश्चित विनियमन की आवश्यकता है - विशेष रूप से इस सुरक्षा के लिए कानून बना रहे हैं व्यक्तिगत डेटा.

भविष्य में, शायद, वीडियो निगरानी प्रणाली में चेहरा पहचानने की गुंजाइश इसी तरह इंटरनेट पर व्यक्तियों की पहचान के साथ काम करने की वर्तमान अभ्यास करने के लिए विनियमित किया जाएगा। तलाश गोपनीयता लोग सिर्फ अतिरिक्त नेटवर्क में लोड नहीं है - सेवा SearchFace के आंशिक विफलता साबित होता है इस रणनीति प्रभावी है।

बेशक, एक अनिश्चित काल के लिए ही चलने में सड़कों, जहां कैमरों प्रत्येक पर रखा जाता है में सीमित नहीं कर सकते चौराहे, लेकिन संभावना गुमनाम रहने के लिए ही बना है, अगर यह द्वारा अनुरोध किया गया है समाज।