Как фронталка Mac могла бы распознавать лица без TrueDepth

Apple никогда не стремилась обкатывать новые технологии на своих компьютерах, предпочитая оснащать их уже проверенными решениями. Именно поэтому Retina-дисплей, сканер Touch ID, оптимизированная зарядка и другие нововведения появлялись на Mac уже после того проявили себя на iPhone или iPad. Такой подход можно понять. Компьютеры приносят компании заметно меньше денег, поэтому и оснащаются чаще всего они, так сказать, по остаточному принципу. А ведь можно было и поэкспериментировать с ними.

Face ID может появиться в компьютерах Mac уже в этом году

По слухам, Apple вот-вот намеревается снабдить некоторые модели Mac поддержкой интерфейса Face ID. Якобы в Купертино хотят научить свои компьютеры узнавать владельца в лицо. В общем говоря, это удобно, потому что распознавание могло бы происходить автоматически ещё в момент открытия крышки ноутбука либо запуска, если речь идёт об iMac.

MacBook c Face ID

Apple могла бы сэкономить и научить фронталку MacBook распознавать лица

Но все понимают, что такой апгрейд не может быть бесплатным – для Apple уж точно. Всё-таки компании придётся укомплектовать компьютеры специальной системой датчиков и трёхмерной камерой, которые стоят денег. А, интересно, нельзя ли было обойтись без этого?

Мне кажется, что в теории современным Mac хватило бы и фронтальной камеры, которой они оснащаются по умолчанию, а обязанности по распознаванию можно возложить на программные алгоритмы. Как это реализовать? Давайте помечтаем.

Система TrueDepth, которая отвечает за распознавание лиц в iPhone и iPad, задействует трёхмерную камеру для определения объёма, чтобы исключить попытку разблокировки фотографией, а инфракрасный излучатель «распыляет» на лицо пучок света, считывая рельеф.

Затем ПО сопоставляет полученную информацию с изображением, хранящимся в памяти устройства, и принимает решение о разблокировке либо отказе (на самом деле никакого изображения в памяти не хранится, всё тщательно зашифровано и заменено хэшем, просто так удобнее было объяснять).

Распознавание лиц на камеру

Google научилась имитировать объём на фото путём деления пикселя надвое и создания эффекта параллакса

Без трёхмерного сканирования обойтись нельзя. Но для этого необязательно задействовать 3D-камеру. Вместо этого можно применить методику имитации объема от Google. Поисковый гигант использует её для создания портретных снимков в своих смартфонах с одиночной камерой.

Она состоит в том, чтобы программным образом разделить один пиксель надвое и таким образом вести съёмку как бы с двух ракурсов. Несмотря на то что в таком режиме съёмки стереобаза выходит очень маленькой, этого хватает, чтобы сделать портретный снимок, выделив объект съёмки от заднего фона.

Но как такая 3D-съёмка, или, вернее будет сказать параллакс-съёмка, поспособствует распознаванию? Она обеспечит кадру объём и определит границы лица, исключив вероятность ошибочной разблокировки с помощью фотографии или видеозаписи. Затем в дело вступают другие механизмы.

Для непосредственно идентификации можно применить те самые алгоритмы, которые используются в современных смартфонах на Android, в приложениях вроде FindFace и системах распознавания лиц Правительства Москвы. Несмотря на то что они несовершенны и, в общем говоря, иногда ошибаются, вероятность ложного срабатывания у них достаточно невысока, тем более что её можно минимизировать, поручив это нейронным сетям. Благо база из миллионов лиц в косвенном распоряжении Apple уже есть.

Распознавание лиц в темноте

Подсветить лицо пользователя может подсветка дисплея. Да, вот так просто

Осталось решить только вопрос распознавания в темноте. Это можно сделать двумя способами.

Первый – сложный – состоит в том, чтобы задействовать методику осветления кадра, применяемую для ночной съёмки. Благо у Apple она уже есть, а уж научить компьютерное железо работать с ней, скорее всего, особых проблем не доставит. Но, так или иначе, это дополнительные расходы на трансфер технологии, её оптимизацию и отладку.
Второй метод – простой – заключается в том, чтобы задействовать программную вспышку. Ну, проще говоря, заставить экран компьютера во время сканирования немного повышать яркость до таких пределов, когда лицо уже можно различить и распознать. Остальное сделают нейронные сети. Причём этот метод не исключает первого, и они вполне могли бы работать в паре.

Выглядит ли такой сценарий правдоподобным? Конечно, нет. Ведь зачем изобретать что-то новое, если есть вполне готовый вариант. Поэтому я бы ожидал, что Apple воспользуется имеющейся в её распоряжении аппаратной методикой сканирования и либо повысит цену компьютеров на сумму понесённых расходов, либо сэкономит на чём-нибудь ещё. А программное распознавание, скорее всего, так и останется нереализованным. И напрасно.

Подписывайтесь на все наши социальные сети:

Vk — vk.com/apple.inside

Instagram — instagram.com/apple.inside

Telegram — t.me/appleinside

Twitter — twitter.com/my_appleinside