Система распознавания лиц: как она работает и чего стоит опасаться?

—> —> 9 реальных причин опасаться технологии распознавания лиц / Все новости / Главная

Быстрое распространение технологии распознавания лиц — один из самых пугающих трендов последних лет. Изначально эта технология позиционировалась как инструмент для повышения безопасности. Но, по факту, она становится фундаментом для очень тревожных социальных преобразований.

С помощью распознавания лиц власти Китая уже ведут повсеместный надзор за своим населением. Технологию пытаются брать на вооружение спецслужбы и правоохранительные органы самых разных стран, хотя на Западе с этим борются правозащитники.

Несмотря на это, многие люди в полной мере не осознают весь чудовищный потенциал этого инструмента. Вот несколько конкретных причин, по которым технологию распознавания лиц нужно воспринимать как угрозу свободе любого общества.

Она создает систему тотального автоматизированного видеонаблюдения

Видеонаблюдение широко распространено во всем мире. Но для того, чтобы правительство могло предъявить человеку обвинение в чем-либо, оно должно найти конкретные кадры, на которых запечатлено правонарушение.

Технология распознавания лиц меняет правила игры. Это уже не просто видеонаблюдение — это самый настоящий надзор, позволяющий контролировать каждый шаг человека даже тогда, когда он занимается повседневными делами. Все это создает крайне нездоровую обстановку в обществе.

Она работает без четкой нормативно-правовой базы

В большинстве стран нет конкретного законодательства, которое бы регулировало использование технологии распознавания лиц. Это состояние юридической подвешенности открывает двери для злоупотреблений. В такой обстановке любой, у кого есть доступ к системе, может вести наблюдение за конкретным человеком. В том числе, в личных целях.

Она нарушает правовые принципы необходимости и соразмерности

Общеизвестный принцип права, признанный ООН, заключается в том, что любое наблюдение должно быть необходимым и соразмерным. Это означает, что слежка должна ограничиваться преследованием реальных преступников и запускаться в связи с реальными преступлениями. Ситуация, когда за всеми следят авансом, “во имя общей безопасности”, попросту нарушает свободу и основные права человека. А значит, технология распознавания лиц — симптом недоверия государства своим же гражданам.

Она нарушает право на неприкосновенность частной жизни

Право на неприкосновенность частной жизни действует даже в общественных местах. Оно гарантирует, что наша личность не будет необоснованно идентифицирована кем бы то ни было — как частной компанией, так и государством. Технология распознавания лиц основана на том, что записывает, хранит и анализирует изображения людей. А значит, уже своей базовой архитектурой она подрывает это право.

Она оказывает негативное воздействие на демократическую политическую культуру

Протест — одна из важнейших основ демократии. Увы, технология распознавания лиц может сдерживать людей от участия в массовых уличных акциях. Само осознание факта, что твоя личность может быть распознана машиной, провоцирует пассивное и конформистское поведение граждан. Этот эффект превентивного запугивания оказывает негативное влияние на демократическую политическую культуру и подрывает право на свободу собраний, митингов и публичного выражения мнений.

Она лишает граждан возможности дать согласие

Как правило, люди не имеют доступа к информации о том, где и как используются образы, собранные системой распознавания лиц. Часто они даже не знают, что были записаны и проанализированы машиной. Это значит, что человеку не дают возможности дать согласие на запись, анализ и хранение своих изображений в базах данных. Отказывая гражданину в возможности дать согласие, система лишает его выбора и контроля над использованием собственных изображений.

Она часто оказывается неточной

В теории, технология распознавания лиц должна быть точной. На практике, все существующие алгоритмы допускают некоторую погрешность. Например, в Соединенных Штатах они часто неверно идентифицируют темнокожих людей. Ошибка же в работе алгоритма может привести к незаконному аресту. И даже если потом власти разберутся в ситуации, никому не хочется быть задержанным просто так.

Она может привести к эффекту “предубеждения автоматизации”

Эффект “предубеждения автоматизации” — ситуация, в которой люди начинают чрезмерно зависеть от автоматизированных систем, будучи уверенными в их непогрешимости. Но ничего непогрешимого не бывает. Машина может допустить одно неверное решение из миллиона, но его будет достаточно, чтобы сломать кому-то жизнь.

Она подразумевает наличие секретных надзорных органов

Технология распознавания лиц автоматически подразумевает наличие баз данных, которые содержат изображения людей. А сам факт наличия таких баз — повод поднимать тревогу. Он означает, что частные компании или правоохранительные органы уже составляют списки потенциальных подозреваемых и неблагонадежных. Все это нарушает презумпцию невиновности и создает серьезную угрозу личным правам и гражданским свободам. Отдельное беспокойство вызывает безопасность этих баз данных и их уязвимость перед хакерами.

Вывод

Технология распознавания лиц уже создана, а значит, она сама по себе никуда не исчезнет и не испарится, как дурной сон. Отныне это — насущная и реальная проблема гражданского общества. Люди сами должны постоянно следить за тем, чтобы этот опасный инструмент не использовался во зло.

В прошлом месяце в американском городе Сан-Франциско власти под давлением общественности и правозащитников уже запретили правоохранительным органам пользоваться этой технологией. В Украине, насколько нам известно, подобные системы никто и не пытался внедрять. Но если когда-нибудь вопрос об использовании распознавания лиц будет вынесен обсуждение, у вас будет девять железных аргументов против. Потому то никакая общественная безопасность не стоит того, чтобы ради нее жертвовать правами и свободами человека.

Технология распознавания лиц: как работает, кто использует и как ее обмануть

Современному миру знакомы инновации, направленные на снижение уровня преступности. Ученым удалось найти решение для сложной математической задачи — компьютерного распознавания лиц. Теперь такие технологии есть в разных странах, ведь с их помощью можно решить множество проблем в разных сферах, в том числе в сфере охраны, криминалистики, фейс-контроля. Эта тема близка к одной из целей устойчивого развития ООН: индустриализация, инновации и инфраструктура. Как работают системы распознавания лиц, какие они бывают, где и для чего используются? И можно ли обойти систему?

Как это работает

Технология распознавания лиц работает по схожему принципу с человеческим мозгом. Ведь мы сначала видим изображение, в данном случае человека, обращаем внимание на черты его лица и обрабатываем их у себя в голове. Так же и с технологиями: система должна искать лицо на изображении и выделять нужную область.

Для этого используются разные алгоритмы. Иногда система определяет схожесть пропорций, выделяет контуры на изображении и сопоставляет их с контурами лиц или выделяет симметрии с помощью нейросетей. Специалисты считают метод Виолы — Джонса наиболее эффективным, ведь его используют в режиме реального времени. Такая система может распознать лицо человека даже при повороте на 30 градусов. Данный метод работает на признаках Хаара: он представляет собой черно-белые прямоугольные маски разной формы, которые накладываются на изображение. Тогда алгоритм складывает яркости пикселей снимка, которые находятся под пикселями маски, и рассчитывает разность значений. Система сравнивает результаты с загруженными данными и продолжает отслеживать лицо на изображении (при этом подбирая нужный ракурс и регулируя качество снимка).

Когда система выбрала удачный снимок, она начинает распознавать лицо и сравнивать его со своей базой. Программа ищет опорные точки на лице, из которых складываются черты лица. Она выделяет около 100 таких точек (самые важные из них — расстояние между глазами, ширина ноздрей, длина носа, форма скул, лба, подбородка).

В общественных местах обычно используются 3D-изображения, так как они дают возможность лучше распознавать объект. Несколько камер фотографируют изображение с разных ракурсов, на основе чего создается его трехмерная модель. На ней система определяет контрольные точки и сравнивает их со своей базой данных. Если параметры совпадают, система идентифицирует человека.

Но 3D-моделями современные компании уже не удивить. Вот компания Identix, например, создала высокоточную биометрическую технологию. Она анализирует текстуру кожи человека (линии, шрамы, поры). Сами разработчики сообщают, что это увеличивает точность работы системы на 25%.

Разработчики русского стартапа NTechLab считают, что традиционное распознавание лиц не всегда безопасно, поэтому они работают над технологией Life Detection. Она может опередить, живой ли человек находится перед камерой. Для этого его могут попросить улыбнуться, моргнуть или что-то сказать. Такую систему будет намного сложнее обмануть маской или напечатанной фотографией.

Где применяются технологии распознавания лиц

Во всем мире власти прикладывают усилия к повышению безопасности и комфорта жителей. Например, в метрополитене Шэньчжэня запустили систему оплаты поездок при помощи такой технологии. Для ее реализации была запущена 5G-сеть. Теперь люди не предъявляют билет, а подходят к экрану у входа на станцию и сканируют свое лицо. Система узнает человека и автоматически списывает деньги с привязанного счета. К слову, после сканирования люди могут прочитать информацию о себе (пол, возраст, длительность пребывания в метро) и посмотреть фотографии.

Подобная практика внедряется и в московском метро: там в 2018 году начали тестировать систему биометрической идентификации. С помощью камер сотрудникам полиции уже удалось разыскать 9 человек, которые находились в розыске.

В британских тюрьмах Халл, Хамбер и Линдхолм в марте этого года внедрили систему распознавания лиц, чтобы бороться с передачей запрещенных предметов (наркотиков и мобильных телефонов). Даже сканирование отпечатков пальцев не позволяло выявлять частые контрабандные поставки. Сейчас используют технологию сканирования радужной оболочки глаза от американской компании Tascent. Дело в том, что рисунок радужной оболочки позволяет отобрать около 200 точек, с помощью этого метода обеспечивается высокая степень надежности аутентификации.

Японская компания NEC в феврале этого года запустила первые в мире банкоматы, которые выдают деньги посредством распознавания лиц.

Технологии распознавания лиц также широко используются во внутренних и международных аэропортах. Например, аэропорт Амстердама Схипхол использует аппараты для распознавания лиц в процессе посадки пассажиров в самолет. Вместе с авиакомпанией Cathay Pacific технология пока применяется в тестовом режиме. То есть после прохождения регистрации на рейс человек сканирует паспорт, посадочный талон и лицо, а уже после этого проходит паспортный контроль. Перед посадкой лицо пассажира снова сканируется; если изображение соответствует фотографии из базы, система пропускает человека дальше. Такой алгоритм избавляет пассажиров от необходимости предъявлять паспорт и посадочный талон во время поездки, что ускоряет процедуру.

Нашумевшее дополнение iPhone X тоже работает по алгоритму распознавания лиц. При помощи инфракрасной камеры, датчиков глубины, освещенности и точечного сканера, программа создает трехмерную карту лица. По идее, система должна распознавать лицо даже при слабом освещении, в очках и в шляпе, чтобы помочь владельцу разблокировать айфон.

Международная компания IBM в начале 2019 года выпустила базу данных, которая содержит 1 миллион фотографий лиц (взятых из сервиса Flickr). Это сделано для того, чтобы помочь разработчикам обучать биометрические системы. IBM посчитала, что использованные данные недостаточно разнообразные, поэтому снабдила фото метками с данными черепно-лицевых размеров, симметриями лица, обозначениями возраста и пола. Но даже у таких серьезных компаний случаются недочеты: используемая технология распознавания лиц лучше подходила для белых мужчин, нежели для женщин или людей других национальностей. По данным исследований Массачусетского технологического института, система IBM в 35% случаев не смогла распознать темнокожих женщин. В то же время доля ошибок при идентифицировании белых мужчин составляла не больше 1%.

Запрет на технологию

Оказывается, не все приветствуют использование технологии распознавания лиц. Например, Сан-Франциско уже стал первым городом в США, где полицейским запретили использовать такие системы (они применяли их, чтобы идентифицировать подозреваемых в толпе). Американцы считают, что это ограничивает их свободу передвижения и таким образом полиция вмешивается в их частную жизнь. В США технологию используют даже в некоторых торговых центрах, чтобы лучше понимать эмоции покупателей. Этот закон не распространяется только на международный аэропорт города и морской порт, так как они находятся под юрисдикцией федерального правительства. Но технологией распознавания лиц могут пользоваться частные лица (владельцы ресторанов, например).

Можно ли обмануть систему?

Обычно обмануть пытаются мошенники, чтобы она не смогла их распознать или же приняла за другого человека. В таких случаях они надевают темные очки, кепки, шарфы или же просто закрывают лицо рукой. Однако нужно понимать, что для того, чтобы скрыться от камер, так нужно ходить постоянно в реальной жизни, чтобы другие камеры фиксировали то же изображение. Сегодня для успешной идентификации лица достаточно только 70% открытого лица. Вышеупомянутая система NTechLab работает и в Китае, где люди часто ходят в медицинских масках; система распознает даже лица в них. Наличие очков или кепки может снизить точность распознавания всего на 3–5%. Даже если человек наденет очки на глаза, он все равно будет смотреть вниз и скрывать лицо кепкой. А такое поведение само по себе уже достаточно подозрительное. Ведь кроме глаз алгоритм также анализирует геометрию лица и его черты. Но есть вероятность, что человека с пластической операцией и очень ярким макияжем система может и не распознать. Но стоит ли это таких жертв? В любом случае в общественных местах (например, в аэропорту), если лицо скрыто, человека все равно попросят максимально его открыть и смотреть в камеру.

Интересно вспомнить про эксперимент корпорации Apple после запуска системы распознавания Face ID. Она может разблокировать айфон, сканируя лицо хозяина. Вскоре оказалось, что телефон смог разблокировать брат-близнец владельца айфона, а вьетнамской фирме Bkav вообще удалось разблокировать телефон с помощью обычной маски стоимостью $20. Поэтому именно маску или профессиональный грим системе распознать сложнее всего. А вот ученые из Университета Карнеги — Меллона создали специальное цветное покрытие для оправы очков, которое делает человека невидимым для системы в 80% случаев. Цветная схема на очках обманывает систему, заставляя ее принимать одного человека за другого. В частности, в 88% случаев алгоритм воспринял белого мужчину в таких очках за актрису Милу Йовович, а в 88% случаев — женщину южноазиатского происхождения за мужчину с Ближнего Востока.

И вот мы снова столкнулись в дискуссии: безопасность vs частичный отказ от приватности. Посмотрим, что из этого выйдет.

Как работает технология распознавания лиц в смартфоне?

В современные смартфоны всё активнее внедряется система распознавания лиц. Но как она работает?

Можно сказать, что iPhone X открыл новую эпоху. Технология распознавания лиц — основная его «фишка». И никто не сомневается в том, что такой способ разблокировки будет внедряться и во многие другие смартфоны.

Чуть-чуть истории

Ещё в 1960-ых годах проводились специальные опыты, в ходе которых компьютер должен был научиться распознавать лицо человека. Тогда это ни к чему не привело, так как любая эмоция приводила к сбою. Также изобретенная система боялась изменения условий освещения.

Лишь в самом конце XX века появились системы, которые научились определять лица людей по фотографиям, запоминая их. При этом они перестали сбоить при появлении усов, бороды, очков и прочих «помех». Активнее всего подобные системы начали внедряться в цифровые фотоаппараты. Также они нашли себе место в охранном секторе.

У систем распознавания лиц долгое время был один существенный недостаток. Они сильно зависели от освещения и ракурса. Впрочем, в охранных сканерах эта проблема не была заметна. К ним лицо прикладывалось почти вплотную, освещаясь затем лампами. Избавиться же от вышеупомянутого недостатка помогло внедрение стереосъемки. Две камеры понимают глубину сцены, в связи с чем точность показаний вырастает в несколько раз.

Как работает технология распознавания лиц?

Постепенно новая функция начала появляться в смартфонах. Здесь биометрическая идентификация пользователя внедряется для того, чтобы разблокировать устройство не мог посторонний человек. В идеале получить доступ к персональной информации может только близнец. Переживать по этому поводу не стоит. Вряд ли кто-то будет всерьез скрывать что-то от родного брата или сестры. Да и никто не мешает установить для чтения каких-то особо секретных данных дополнительный пароль.

Работу системы распознавания лиц в смартфонах можно условно разделить на четыре этапа:

  1. Сканирование лица. Оно осуществляется при помощи фронтальной камеры или, как в случае с iPhone X, специального сенсора. Сканирование является трехмерным, поэтому фокус с показом фотографии срабатывать не будет.
  2. Извлечение уникальных данных. Система ориентируется на набор особенностей сканируемого лица. Чаще всего это контуры глазниц, форма скул и ширина носа. В продвинутых системах также могут «замечаться» шрамы.
  3. Извлечение из памяти шаблона с ранее полученными данными.
  4. Поиск соответствий. Финальный этап, на котором система решает, разблокировать ли дисплей. Мощности современных процессоров позволяют тратить на «размышление» всего доли секунды.

Функция распознавания лиц может быть реализована даже при помощи фронтальной камеры — лишь бы она имела два объектива. Однако в таком случае работа данной функции окажется нестабильной. Дело в том, что лишь специальные датчики обеспечат сканирование лица даже в темноте, тогда как «фронталке» требуется яркое освещение. Также особые датчики виртуально выводят на лицо большее количество точек, поэтому они срабатывают даже при появлении бороды, очков и других помех. Словом, в каком-нибудь DOOGEE Mix 2 система точно будет работать заметно хуже, чем в iPhone X. Другое дело — юбилейный продукт Apple стоит гораздо дороже, чем все остальные смартфоны с функцией распознавания лица.

За технологией будущее?

Нужные для сканирования лица датчики требуют идеальной установки. Сдвиг на сотые доли миллиметра приведет к тому, что работа функции перестанет быть идеальной — поэтому при производстве смартфона может наблюдаться повышенный выход брака, а это приводит к росту его стоимости. Да и сами датчики стоят весьма дорого, неспроста их использует только компания Apple, хотя никаких патентов на них у неё нет.

Одним словом, пока функцию распознавания лиц производители «андроидов» будут реализовывать посредством фронтальной камеры. Уже сейчас её можно встретить в Samsung Galaxy S8 и Note 8. Но владельцы этих устройств подтвердят вам, что работает она не лучшим образом — легче использовать сканер отпечатков пальцев. Поэтому пока о будущем функции ничего сказать нельзя. Нужно ждать, будет ли Apple внедрять соответствующие датчики в более доступные смартфоны, а также появятся ли они в устройствах на базе Android.

Заключение

Переживать по поводу сохранения ваших идентификационных данных не стоит. Созданный при сканировании лица шаблон находится в отдельном разделе памяти — чтение этого сектора компьютером или сторонними программами невозможно. Впрочем, это касается и отпечатков пальцев. А каким видом идентификации пользоваться удобнее — это выбирать только вам.

Держали ли вы когда-нибудь в руках смартфон, умеющий распознавать лицо? И ждете ли вы массового внедрения данной функции? Поделитесь своим мнением в комментариях, мы будем этому рады!

Безопасность или угроза свободе: зачем обществу распознавание лиц

В мае городской совет Сан-Франциско запретил полиции и другим местным органам власти использовать технологию распознавания лиц. Власть приняла позицию правозащитников: технология может использоваться не только для поимки преступников, но и как инструмент тотальной слежки за гражданами.

Действительно ли система распознавания лиц представляет угрозу гражданским свободам? И станет ли этот запрет прецедентом для мировой общественности?

Спустя несколько дней после решения совета Сан-Франциско, 18 мая, в The New York Times вышел материал про то, как по всей Америке технология распознавания лиц помогает отправлять преступников за решетку.

В частности, подозреваемого в сексуальном нападении на 15-летнего подростка в Пенсильвании не могли вычислить около трех лет. Несмотря на то, что перед преступлением он сам отправил пострадавшему свое фото — пусть и нечеткое. Журналист сделал вывод, что без системы распознавания лиц у полиции не было шанса поймать преступника.

Что произошло в Сан-Франциско

США исторически позиционируют себя как оплот демократии, где сильно развиты гражданские права и свободы. Любое их притеснение остро воспринимается общественностью и правозащитниками.

Всего в США установлено порядка 50 млн камер видеонаблюдения. Это в 4 раза меньше, чем в Китае, и почти в 12 раз больше, чем в Великобритании. С помощью видеонаблюдения в США в 2010-2016 годах было арестовано более 2 800 преступников, а в 2018 полицейские продвинулись в раскрытии более 8 000 дел.

На данный момент в США нет федерального закона, регламентирующего применение технологии распознавания лиц. Правила обработки биометрических данных законодательно закреплены только в некоторых штатах. Например, в штате Иллинойс закон BIPA (Biometric Information Privacy Act) обязывает организации, которые собирают биометрические данные, информировать об этом граждан и в письменной форме объяснять, зачем это делается.

Калифорния стоит особняком в вопросе защиты биометрических данных. В 2018 году был принят закон CCPA (California Сonsumer Privacy Act). Согласно ему, с конца 2020 года все фотографии человека будут приравнены к биометрическим данным, то есть их будет запрещено использовать и обрабатывать без персонального согласия владельца. В первую очередь закон CCPA в нынешней редакции касается бизнеса, собирающего биометрические данные человека. Но закон еще может быть доработан и по отношению к госструктурам.

В начале 2019 года суд Калифорнии постановил, что полицейские не имеют права заставлять людей разблокировать телефон с помощью отпечатка пальца или функции распознавания лица. До этого полицейские имели на это формальные права.

Поэтому недавнее решение совета Сан-Франциско запретить использовать технологию распознавания лиц полицейским выглядит последовательным.

Парадокс происходящего заключается в том, что Сан-Франциско — колыбель мирового технологического прогресса, место, где технологии впервые появляются на свет, а затем находят применение во всем мире. И здесь же они сталкиваются с первыми запретами на использование.

Нужно ли обществу распознавание лиц

Сама технология face recognition способна приносить явную и ощутимую пользу: в начале года московские полицейские поймали похитителя картины из Третьяковки, в метро Шэньчжэня теперь можно оплатить проезд «лицом», а бизнес во всем мире научился предотвращать кражи и узнавать клиентов еще при входе в магазин.

Тем не менее, система распознавания лиц порождает конфликт двух общественных интересов.

Чувство безопасности. Система дает уверенность, что потенциальный преступник не уйдет от правосудия: его поиск становится эффективнее за счет распознавания лиц. Кроме того, информационные технологии позволяют в реальном времени фиксировать сам факт преступления — полиция Китая, например, умеет определять драку по характерным взмахам рук и ног;

Право на конфиденциальность и личное пространство. Для системы наблюдения изначально нет различий между преступником и законопослушным гражданином: за всеми наблюдают одинаково. Здесь простая аналогия: некоторых водителей удивляет и даже оскорбляет, когда их останавливают для проверки документов, — на их взгляд, останавливать должны «только нарушителей». Однако система не может выявить преступника без одинаковых условий для всех объектов. Предугадывать преступления до их совершения умели только в «Особом мнении» Филипа К. Дика.

Никто не против, чтобы видеонаблюдение велось в аэропортах или на социально значимых объектах — вся мировая общественность выступает за безопасность и борьбу с терроризмом.

Наиболее прогрессивные государства регламентируют работу систем распознавания лиц, не ущемляя прав граждан. Например, в Евросоюзе с 2018 года действует закон GDPR, защищающий все биометрические данные человека (в том числе фотографии) от использования и обработки в любых целях, за исключением оказания медицинской помощи или угрозы национальной безопасности.

Но система распознавания лиц в руках некоторых государств вызывает опасения. Всем знаком пример социального рейтинга в Китае. Со стороны (тем, кто никогда там не жил) кажется, что в Китае наступила эра киберпанка — человеческая культура демонстрирует упадок на фоне растущего технологического контроля со стороны властей.

Отчасти тому есть неоднозначные подтверждения. В начале мая была обнаружена открытая база данных жителей двух районов Пекина — она была собрана с помощью системы распознавания лиц. Однако удивительно в этой истории другое: база не была никак защищена. Китай тратит большие деньги на повсеместное внедрение системы распознавания лиц. Но есть ощущение, что эти деньги тратятся больше на устрашение, а не на контроль.

Что будет дальше

Запрет в Сан-Франциско может стать прецедентом для всей Америки. С марта 2019 в Сенате разрабатывается законопроект, который должен сформировать единые правила работы с биометрикой для бизнеса: фотографии будут приравнены к конфиденциальным данным, а их обработка будет запрещена без согласия человека. Законопроект уже поддержали несколько сенаторов и Microsoft.

В рынок технологий распознавания лиц вкладываются большие деньги. У частных и государственных инвесторов есть свой интерес. В 2017 году весь рынок распознавания лиц оценивался в $2,9 млрд, а к 2022 году он будет стоить уже более $9,6 млрд. В мае китайский разработчик системы распознавания лиц Face++ (компания Megvii — разработчик технологий ИИ) привлек $750 млн в преддверии IPO. Запреты и существенные ограничения могут негативно сказаться на бизнесе и технологическом развитии в целом.

Не стоит забывать, что инструментов слежки за гражданами у государств всегда хватало и без распознавания лиц. Отследить перемещения человека можно по банковской карте или сим-карте. Нельзя купить билет на поезд или самолет без паспорта. Более того, во многих крупнейших аэропортах мира перед вылетом нужно сдавать отпечатки пальцев — например, в Лос-Анджелесе, Лондоне, Мумбаи, Шэньчжэне.

Технологии могут использоваться и восприниматься по-разному. История показывает, что прогресс можно замедлить, но нельзя остановить. Технологии не стоит запрещать, однако можно и нужно регулировать прикладные аспекты их использования.

Всё, что нужно знать о системе распознавания лиц

2 года назад в Китае на пивном фестивале удалось поймать 25 разыскиваемых преступников. Это стало возможно при помощи технологии распознавания лиц, которой удалось идентифицировать большинство людей в толпе. Планируется, что в будущем эта технология все чаще будет применяться в разных сферах. Мы расскажем всё, что необходимо знать о распознавании лиц.

Зачем нужна технология распознавания лиц?

Представьте, что вы заходите к себе в подъезд, все двери сами открываются перед вами, дома вся техника тоже узнает вас. В магазинах вы можете расплачиваться без карты, только лишь дав просканировать своё лицо. Любая проверка документов также ограничивается непродолжительным снятием вас на камеру. Разумеется, параноикам такое точно придется не по нраву. А как к ней относиться простым людям?

Прежде всего, стоит понимать, что идентификация по лицу сильно упрощает многие процессы в нашей жизни. Пример можно взять самый банальный: у многих смартфонов есть такая функция. Они мгновенно разблокируют устройство, как только хозяин подносит экран к лицу. Удобно ли это? Несомненно.

Также эта технология сможет помогать в обеспечении порядка на улицах и в выявлении неблагонадежных субъектов в обществе.

Как работает технология распознавания лиц?

Как вы сами распознаете лица? Вы сравниваете различные характеристики, например размер глаз, их расположение, ширина носа, высоту лба и так далее. Искусственный интеллект работает по похожим механизмам: он совмещает все метрики человеческого лица и получают индивидуальную формулу для каждого образца.

Каков же алгоритм действий системы распознавания?

Во-первых, она находит на изображении лицо человека. Кажется, что это довольно просто, но, тем не менее, это очень важный пункт. Не всегда искусственный интеллект может распознать лицо, а иногда он может увидеть его там, где его на самом деле нет. Например, в узоре на стене.

Во-вторых, система вычисляет антропометрические точки. Антропометрические точки — это опорные точки, расстояния между которыми и используются в качестве основных характеристик.

В-третьих, проводятся преобразования изображения. Отзеркаливание, коррекция, смена угла — всё делается для того, чтобы получить фронтальный портрет.

В-четвертых, вычисляются «лицевые базисы», которые называются дескрипторами. Это характеристики, которые описывают лицо без влияния посторонних факторов, таких как головные уборы, освещение, макияж и так далее.

В-пятых, на основе полученных характеристик составляется цифровой шаблон, который прогоняется по доступным базам в поисках соответствия.

Также различаются сами методы распознавания лиц. Как правило, они делятся на те, что используют локальные признаки лица и те, что используют глобальные признаки лица.

Один из самых распространенных и перспективных методов — это нейросетевой метод. Он делает распознавание более точным, а также позволяет работать с изображениями низкого качества.

Как же все это будет работать на практике? В идеале всё должно будет выглядеть следующим образом:

Камера видеонаблюдения каждый день снимает определенный поток людей. Предположим, она установлена у входа в бизнес-центр;

Сами видеофайлы будут направляться в облачное хранилище;

Затем к камере подключается аналитический модуль, который несет в себе сложное сочетание алгоритмов. Их предназначение состоит в том, чтобы определять лица на кадрах и заносить их в базу, попутно угадывая их пол и возраст;

К каждому изображению вручную добавляются определенные данные и метки. Например, имя, фамилия, компания и должность.

Вот так примерно постепенно и формируется база лиц, с которой система будет постоянно сверяться.

Область применения

Технология распознавания лиц уже дошла до такого уровня развития, что её начинают внедрять повсеместно, в том числе и в коммерческие проекты.

Как уже было сказано выше, эта система используется органами правопорядка во многих странах, а также в некоторых моделях смартфона есть функция, которая разблокирует телефон только после сканирования лица хозяина.

Технология будет полезна на закрытых предприятиях, чтобы исключить ситуации, когда по пропуску сотрудника проходит посторонний человек.

Похожий принцип можно использовать и сфере ЖКХ: жильцов многоквартирных домов система будет пускать только после анализа их внешности.

Можно ли обмануть систему распознавания лиц?

Исследования в этой области не стоят на месте, а значит точность работы этой технологии будет продолжать расти. Уже сейчас существуют алгоритмы, которые не уступают человеческим возможностям.

Но запутать искусственный интеллект все-таки можно. Задачу распознавания лица усложнят сложный макияж, массивные очки с рисунком, маски, капюшоны и головные уборы.

Развитие технологии

Вместе с развитием алгоритмов увеличивается и количество камер с данной функцией. Абсолютный лидер здесь Китай: сейчас количество камер в этой стране уверенно приближается к 400 миллионам! Для примера, в Москве таких устройств около 200 тысяч.

При правильном использовании система распознавания лиц ощутимо повышает уровень безопасности. Но не стоит забывать о важности защиты персональных данных. Работы в этой сфере также активно ведутся.

Но что же делать тем, кто по тем или иным причинам стремится к анонимности? Неужели им придется навсегда запереться дома и не выходить на улицу? Возможно, что в будущем данная проблема тоже будет решена. Если у большого числа людей будет сильная потребность в конфиденциальности, то в какой-то момент они заявят об этом. Частично эту задачу решит вопрос с сохранением персональных данных. Если люди будут уверены, что их личная информация не попадет в чужие руки, то они будут меньше бояться засветиться перед камерой. Возможно, что в будущем также будут придуманы другие легальные способы сохранить анонимность, не прибегая к затворничеству.

Подписывайтесь на канал «Обсуди» в Яндекс Дзен, чтобы не пропускать интересные новости и статьи.

Как работает система распознавания лиц: подключена в Москве или нет, зачем нужна

В столице установили такую современную систему, благодаря которой камера видеонаблюдения сможет определить личность человека, его пол и возраст в режиме реального времени. К таким технологиям присоединили около трех тысяч видеокамер в рамках городской сети видеонаблюдения.

Распознавание лиц в Москве уже работает или еще нет

Новую столичную систему видеонаблюдения перестроили и под возможность распознавать личность человека. Система основана на возможности использования нейросетей при уточнении пола и возраста человека в режиме реального времени. Лица всех присутствующих на видео проходят процесс сканирования, а затем по изображению идет поиск информации во всех базах данных.

Например, в базе правоохранительных органов, если же гражданин каким – то образом нарушил закон. Также такой анализ поможет представителям власти найти преступника по его передвижениях в черте города, так как новая система умеет составлять сборку видеозаписей с различных камер наблюдений по одному установленному изображению нарушителя.

Как известно, Московская сеть включает в себя 160 тысяч записывающих устройств, что позволяет провести полный обзор почти 95% жилых домов. Также жители Москвы имеют право самостоятельно подключать камеры к своим домам и присоединять их к системе видеонаблюдения, соответственно, и к системе распознавания лиц.

Благодаря внедрению такого рода системы, у жителей появился дополнительный уровень защиты. К тому же, использование и внедрение технологии должно осуществляться бережно и ответственно. Артем Ермолаев, руководитель Департамента информационных технологий Москвы, сообщил, что их ведомство на данный момент работает в направлении достижения оптимального баланса между соблюдением конфиденциальности и обеспечением безопасности граждан столицы.

Также не стоит беспокоиться о том, что при использовании системы будет обеспечена внутренняя политика контроля, а также права всех жителей столицы будут соблюдены. Как стало известно, на сегодняшний день такая система идентификации людей является единственной в мире, где ее пользование осуществляется в таких крупных масштабах.

Кому в России выгодна система распознавания лиц?

По мнению современных блогеров, такая система распознавания лиц не принесет должной пользы в сфере обеспечения безопасности и правопорядка, а вот, как считают, известные интернет – личности, навредить новшество сможет крупно, особенно это касается коррупционной области.

На данный момент, такую инициативу по внедрению системы распознаванию лиц, которую власти хотят внедрить повсеместно, активно обсуждают во многих интернет – ресурсах, а также в печатных изданиях. Помимо этого, инициатива получила должное внимание и в стенах Кремля. Нашумевшее предложение вызвало и негативные отзывы.

Таким образом, блогер Алена Попова, уже обратилась в суд, с целью подать заявление против такого рода камер, и потребовала, чтобы такую технологию отменили по закону. Девушка сообщила, что в тот момент, когда она стояла возле Госдумы с пикетом, и стало понятно, что ее личность была уставлена еще задолго до начала пикета. Поэтому Алена решила бороться с такого рода нововведениями.

Москвичка просит суд запретить распознавание лиц городской системой видеонаблюдения

2 октября в Савеловский суд Москвы поступило заявление от некой Алены Пововой. Девушка решила бороться с незаконными, по ее мнению, действиями правительства. Попова уверена, что система распознавания лиц в рамках городской системы наблюдения является незаконной.

Саркис Дарбинян предоставил данную информацию, так как он является представителем интересов Алены. Ссылаясь на 23 и 24 статьи Конституции Российской Федерации, Дарбинян заявил, что эта система нарушает закон о частной жизни Москвичей, а также без подписей граждан, применение распознавания лиц нарушает закон о защите персональных данных.

По информации от Мэрии Москвы, система начала свою работу еще два года назад, тогда распознавать лица могли уже 3000 видеокамер. А в этом году, по предварительным данным с целью обеспечить безопасность граждан и помочь правоохранительным органам в поиске преступников, было обновлено 40% имеющихся видеокамер. Всего их числится 162000 в Москве. В качестве тестового использования, систему распознавания лиц уже применяли во время чемпионата по футболу в прошлом году. К слову, система помогла задержать 98 правонарушителей, которые числились в базах.

Несколько месяцев назад Департамент информационных технологий сделал большой заказ на 260 миллионов у «Ситроникса» техническое решение для видеослежения с возможностью распознавания личности в период массовых мероприятий и юридическое обоснование законности оборудования.

К слову, Попова прославилась в апреле 2018 года, когда она решила провести самостоятельный пикет, и была оштрафована на 20 тысяч. Для ее задержания привлеклись изображения с камер видеонаблюдения с возможностью распознавания лиц. Девушка заявила, что ее персональные данные можно использовать только после ее письменного согласия. Заявительница сообщила, что распознавание лиц на данный момент незаконно, и это нарушает ее право на частную жизнь.

Подпишись на наш канал «Интересная Россия» в Яндекс Дзен

Распознавание лиц системой видеонаблюдения — необходимость, а не роскошь

Функции современных систем видеонаблюдения уже давно не исчерпываются только контролем доступа на объект и отслеживанием перемещений посетителей. По мере расширения технических возможностей системы слежения получили возможность распознавать и идентифицировать лица даже в плотном потоке людей, при затрудненных условиях съемки.

Функции современных систем видеонаблюдения уже давно не исчерпываются только контролем доступа на объект и отслеживанием перемещений посетителей. По мере расширения технических возможностей системы слежения получили возможность распознавать и идентифицировать лица даже в плотном потоке людей, при затрудненных условиях съемки. Такая аналитика требуется в следующих системах:

  • система контроля управления доступом — видеонаблюдение считается частью системы безопасности и управляет турникетами на проходной. Главная ее функция — снижение количества аварий и происшествий благодаря исключению человеческого фактора и улучшению трудовой дисциплины,
  • системы безопасности и противодействия краж в супермаркетах и других торговых помещениях — кражи в магазинах не всегда спонтанны. Часто их совершают систематически одни и те же люди, и отслеживание их появления еще на входе помогает предотвратить очередное хищение,
  • фейс-контроль в развлекательных заведениях — информация от входа может передаваться прямо на мобильное устройство владельца, что поможет установить дополнительный контроль за действиями охранников.

Задачи распознавания лиц

Перед современной системой распознавания лиц стоит несколько задач:

  • организовать систему управления доступом,
  • найти на территории незнакомцев, которых нет в базе,
  • сканирование пешеходного потока в поисках нужного лица, занесенного в базу,
  • поиск человека в так называемой чистой зоне, например проходной — когда человек сам хочет, чтобы система опознала его и впустила.

Как работает система распознавания лиц

Принцип работы распознавания лиц прост, независимо от выбранного алгоритма: система получает отсканированное изображение лица гостя и сравнивает его с эталонными картинками, которые уже хранятся в базе. Учитываются косметические изменения во внешности: макияж, борода, очки, стрижка. Важна и скорость реакции системы: на сканирование лица, поиск аналогий и получение отклика от базы данных должен пройти период времени, примерно равный времени, за который человек пройдет от двери к пропускной системе.

Специалисты используют три популярные схемы для подключения системы распознавания:

  • самая популярная — IP-камера снимает поток людей на видео и передает картинку на сервер, где происходит обработка информации, сравнение отсканированных лиц с имеющимися в базе и формирование аналитического отчета для оператора. Недостаток такой системы — ограниченность сервера, число камер, подключенных к нему, не безгранично. Больших затрат потребует покупка серверного оборудования и поддержание его в рабочем состоянии.
  • IP-камера сама анализирует поток, а на сервер передаются уже обработанные данные. К серверу предъявляются гораздо меньшие требования, чем в предыдущем варианте, зато возрастает список технических параметров, которым должна соответствовать камера. Цена таких камер значительно выше, чем у моделей более низкого класса.
  • обычная видеокамера встраивается в устройство контроля доступом, которое сканирует видеопоток, распознает лица и кроме этого, управляет доступом на объект — открывает и закрывает дверь или турникет. Такие устройства эффективно работают только в помещениях, но зато имеют сравнительно невысокую стоимость.

Три главных параметра, от которых зависит эффективность функционирования системы распознавания лиц: быстрый отклик система, точность алгоритма распознавания, широта базы данных с эталонами.

Алгоритмы распознавания

Системы безопасности используют разные методы распознавания человеческой внешности, причем идеального пока не найдено — у каждого есть свои плюсы и минусы.

Нейронные сети — популярный метод, позволяющий получить качественное распознавание в течение короткого времени. Сканирование лица имеет много слоев, благодаря этому система быстро находит соответствие в своей базе данных. Есть и недостатки:

  • новый эталон добавить в базу очень сложно, это потребует переобучения всей сети,
  • внесение изменений параметров может длиться до нескольких дней,
  • функции распознания нуждаются в выстраивании, так как параметры алгоритма распознавания до конца не формализованы.

Скрытые Марковские модели. В их основе лежит статистическое сравнение полученных изображений с эталонами. У этого метода есть несколько существенных недостатков, что снижает его популярность:

  • имеет большое время отклика — вызвано тем, что система подбирает дополнительную модель для сравнения,
  • система легко может спутать похожих людей, так как имеет низкую способность к различению,
  • долгий и несовершенный алгоритм обучения,
  • время на перебор моделей в базе данных нельзя сократить.

Гибкое сравнение на графах. Этот метод использует в качестве вспомогательного способа 2D-моделирование. Система составляет графы — двухмерные модели лиц, которые выглядят как сетка с индивидуальным расположением ребер и вершин. Эталонный граф, который демонстрирует главный параметр распознавания, остается неизменным, а другие меняются в структуре лица. При этом учитываются основные антропометрические точки, которые в течение жизни не меняются: расстояние между ушами и глазами, ширина носа или губ. Подробные модели с большим количеством точек позволяют распознать лицо как можно точнее, но в этом случае увеличится и время отклика системы.

Сложность процесса распознавания привела к необходимости для работы такой системы мощных компьютеров. Как и при других алгоритмах, внедрение новых эталонов в базу требует сил и времени, а чем обширнее база эталонов, тем дольше обрабатывает их система.

Основа системы распознавания лиц — умные камеры

IP-камеры отвечают за сканирование лица нового посетителя, обработку полученной модели и отклика от системы. Специфические характеристики камер делят их на несколько видов в зависимости от функции, которую они выполняют в системе:

  • обнаружение объекта — выступают своего рода “сторожами” подконтрольной территории. Они не распознают лица, а лишь наводят на объект умные видеокамеры с более совершенными техническими характеристиками, которые и сканируют биометрические параметры гостя. Их устанавливают при входе на территорию для фиксации посетителей, используют для общей видеосъемки. Технические их характеристики далеки от совершенства: фокусное расстояние до 1 мм, разрешение от 1 Мрх, но этого для обнаружения проникновения на объект вполне достаточно.
  • опознание — берут за основу 3-4 основных биометрических параметра, по которому и осуществляется сканирование. Фокусное расстояние доходит до 6 мм, разрешение стартует от 2 Мрх.
  • Идентификация — такие камеры делают детальное сканирование лица по нескольким параметрам, чтобы полученное изображение высокого качества могло использоваться в более совершенной системе распознавания лиц. Фокусное расстояние колеблется от 8 до 12 мм, а разрешение – от 5 Мрх.

Кроме фокусного расстояния и разрешения, на качество распознавания влияют количество источников света, адаптация камеры к плохому освещению, место ее установки, угол обзора и средства защиты от негативных проявлений окружающей среды.

Обычно камеры размещаются на проходной или в дверях производственного или коммерческого помещения. Оптимальное место — на уровне лица посетителя или под небольшим углом. Так можно обеспечить лучший угол обзора и качество распознавания.

Распространенные программы для систем распознавания

Разработкой систем распознавания лиц занимаются многие компании — эта сфера стала востребованной не только в связи с возможностью предотвращения коммерческих убытков, злоупотреблений персонала и банальных краж, но и в свете участившихся преступлений в общественных местах. С помощью программ распознавания можно вычислить потенциального преступника еще на подходе к зданию с большим количеством людей.

Компания Синезис, Face Director

В линейке этой компании множество разных систем видеонаблюдения и программ бизнес-аналитики на их основе. Эта программа “ловит” и идентифицирует лицо, изображение которого совпало с эталоном в ее базе данных, и сопровождает его на протяжении всего пути объекта. Ее преимущества обусловили широкую распространенность программы:

  • подача тревожного сигнала, если объект пытается прикрыть лицо,
  • высокое качество идентификации — до 99%,
  • широкий выбор углов обзора позволяет сканировать и идентифицировать лицо с любой точки.

Компания House Control, Face Интеллект

Специализируется на промышленных системах безопасности и идентификации лиц. Использует популярный алгоритм с открытым кодом, написанный еще несколько лет назад. Программа универсальна и адаптируется к большинству моделей аналоговых и цифровых видеокамер. Для качественного распознавания потребуется статичность объекта хотя бы на несколько секунд, поэтому важно правильно установить видеокамеру. Оптимальное место — позади турникета. Здесь программа показывает наиболее качественное распознавание.

Компания VOCORD, VOCORD FaceControl

Компания работает уже 20 лет, специализируясь на программах и системах безопасности с нестандартными параметрами. Эта программа — уникальна, так как является собственной разработкой фирмы. От других программ со схожими задачами она отличается широкими возможностями, которые предлагает оператору:

  • камера выхватывает лица, имеющиеся в базе, из пешеходного потока высокой плотности,
  • идентифицирует пол и возраст объекта,
  • выводит оператору предупреждения на экран, причем делит их на разные категории в зависимости от типа объекта, которого ему присвоила система,
  • процесс распознавания идет в режиме реального времени,
  • предлагает оператору составить аналитический отчет по проделанной работе,
  • осуществляет поиск по базе лиц и в архиве.
Ссылка на основную публикацию