Идентификация по лицу

Материал из свободной русской энциклопедии «Традиция»
Перейти к навигации Перейти к поиску

Идентификация по лицу — комплексы технологических мер захвата и анализа визуальной информации с целью распознания характерных признаков присущих идентифицируемому лицу. В расширенном спектре применяемых технологических мер для идентификации определённого объекта используются нейросетевые программы, в том числе для идентификации эмоций объекта и его эффективного просвета. Идентификация человека по лицу является безусловным насильственным вмешательством в неприкосновенность частной жизни человека, нарушением прав и свобод человека, преступна по своей сути и является инструментом тоталитарно организованных режимов власти. Любая борьба, любое противодействие, огласка и нарушение работы систем негласной идентификации человека оправданы как элементы борьбы за свободу, личную неприкосновенность и достоинство свободного человека.

Система распознавания лиц в России[править | править код]

В России активно используют технологию распознавания лиц. В Москве к ней подключены полторы тысячи камер. Они установлены в метро, во дворах, на подъездах жилых домов, в парках, школах, поликлиниках и в общественных местах. Сеть планируют расширить. Также московские полицейские получат очки дополненной реальности с технологией распознавания лиц.

Компания Watcom Group планирует предложить магазинам и торговым центрам технологию распознавания лиц, с помощью которой бизнес сможет анализировать данные о поле, возрасте, поведении и эмоциях покупателей.[1]

Власти Москвы объявят конкурс на создание масштабной системы распознавания лиц. «Вместе с МВД мы ведем работу, которая охватит более 200 тысяч видеокамер в Москве и будет одной из крупнейших систем в мире, соперничать, может, будет с китайскими системами», — объявил Собянин.

Он также сообщил, что в настоящее время внедряется и система распознавания речи. «И сейчас проводим эксперименты в школах, поликлиниках, больницах, в транспорте для внедрения этой технологии, которая облегчит труд огромному количеству людей и сделает более эффективными эти отрасли», — сказал градоначальник.[2]

Государственное применение системы распознавания лиц в России:[править | править код]

Сентябрь 2017 года. Три тысячи камер наблюдения на московских улицах подключили к системе распознавания лиц.

Апрель 2018 года. Системы распознавания лиц начали тестировать в московском метро.

Май 2018 года. Появились первые промежуточные итоги тестирования: система в метро позволила поймать 40 человек.

Январь 2019 года. В аэропорту «Шереметьево» начали тестировать автоматизированный паспортный контроль на основе системы распознавания лиц и отпечатков пальцев.

Апрель 2019 года. Камеры для распознавания лиц начали устанавливать на турникетах в метро.

Май 2019 года. Московские полицейские начали тестировать носимые камеры с алгоритмом распознавания лиц.

Сентябрь 2019 года. Московские власти заказали систему распознавания лиц для контроля массовых общественно-политических мероприятий. Общественные активисты подали иск к московским властям с требованием признать незаконным применение системы распознавания лиц в городской сети камер наблюдения.

Ноябрь 2019 года. Суд отказал в признании применения системы незаконной.

Январь 2020 года. Подан второй иск к московским властям из-за использования системы распознавания лиц, на этот раз из-за ее применения на митинге.[3]

Законодательство в сфере распознавания лиц в настоящее время формируется, поэтому многие вопросы, по-прежнему, в серой зоне. Например, Китай считает, что у государства есть право собирать данные о гражданах в любом объеме. Например, в Синьцзян-Уйгурском автономном районе Китая, по данным ООН, системы распознавания лиц используются для контроля за этническими уйгурами. Часть американских штатов, например, Калифорния, уже приняли мораторий на распознавание лиц. В Европе обсуждается введение аналогичного (правда, временного) моратория на подобные технологии.

«Социальный мониторинг» от Собянина[править | править код]

Система распознавания, которая используется для поиска преступников и выписки штрафов, получит доступ к фотографиям профиля пользователей портала mos.ru. Кроме того, власти будут собирать данные со смартфонов. Издание rbc.ru обнаружило на портале госзакупок контракт, заключенный подведомственным департаменту информационных технологий Москвы ГКУ «Информационный город» с пермской компанией «Брайт софт». Стоимость работ — 236 млн руб.

Издание цитирует техническое задание, по которому на mos.ru следует внедрить процедуру сохранения «эталонной фотографии из профиля пользователя в дополнительную галерею подсистемы автоматической регистрации сценариев индексирования видеоинформации (ПАРСИВ) Единого центра хранения данных (ЕЦХД) ГУ МВД по Москве». ЕЦХД обрабатывает данные с камер наружного наблюдения, подключенных к системе распознавания лиц, отмечает издание.

Доработка также должна обеспечить «сбор медиаданных и телеметрии» смартфонов москвичей.[4]

Система распознавания лиц в Китае[править | править код]

С 2015 года система распознавания лиц работает в Китае. Действия жителей страны для оценки социального рейтинга фиксируют миллионы камер наблюдения.

В ноябре китайская система приняла рекламную фотографию на автобусе за человека. Робот выписал штраф известной предпринимательнице Дун Минчжу, которая якобы перешла дорогу на красный свет в городе Нинбо.[1]

В 2019 г. в Китае работает, по официальным данным, 170 с лишним миллионов камер видеонаблюдения и правительство работает над объединением этих систем с искусственным интеллектом и системой распознавания лиц, чтобы, в конечно итоге, создать мегасистему наблюдения, в эту систему входит так же и Интернет.

Согласно последнему отчету американской компании IDC, занимающейся исследованиями рынка, в 2018 году Китай потратил 10,6 млрд долларов на оборудование для видеонаблюдения. Компания добавляет, что, как полагают, расходы Китая в 2023 году достигнут 20,1 млрд долларов. При этом 64,3 процента от этой суммы тратятся именно на камеры видеонаблюдения, которые множатся, как плесневые грибы. По данным IDC в 2022 году в Китае будет установлено 2,76 миллиарда камер наблюдения. И это очень тревожная тенденция как для будущего Китая, так и для будущего всего мира, обкатка системы управления которым как раз и происходит сейчас в Китае.

Китайские города, офисы, транспорт, классные комнаты и даже комнаты отдыха уже залиты технологией распознавания лиц. В классах технология распознавания лиц отслеживает учащихся и сообщает об их действиях учителям и родителям. Иногда ситуация доходит до абсурда: для доступа к использованию туалетной бумаги в общественных уборных Китай требует, чтобы граждане сканировали свое лицо. То есть людям опять предлагается торговать лицом, чтобы просто вытереть себе зад.

Но Китай и не думает останавливаться на достигнутом и, как сообщает Global Times, китайские ученые недавно разработали 500-мегапиксельную облачную камеру с искусственным интеллектом, способную осуществлять панорамный снимок всего стадиона с возможностью мгновенного нацеливания на одного человека.

Комментарий Редакции The Big The One: Одной из характерных особенностей идущих сейчас протестов в Гонконге является борьба людей с камерами видеонаблюдения: им наносят механические повреждения, заливают краской, светят лазерными указками, выводя из строя матрицы. Последнее нововведение вольнодумцев — использование технологий Deepfake без привлечения вычислительных ресурсов, нейросетей и Искусственного Интеллекта.[5]

Как это работает[править | править код]

Распознавание лиц работает на основе разных датчиков и технологий. Чаще всего для этого используются обычные или инфракрасные камеры. Сначала кадры с камеры пропускаются через алгоритм детектирования лица. Если в кадре есть лицо, область с ним отдается алгоритму для распознавания лиц. При классическом подходе на лице размечаются несколько десятков ключевых точек, расположенных в фиксированных участках лица, например, несколько точек по краю глаза.

Сравнивая взаимное расположение точек с базой, система определяет наиболее близкого человека. И если совпадение достаточно близкое, проводит между лицами из базы и перед камерой соответствие.

В последние годы для распознавания лиц используются нейросетевые алгоритмы. Они обучаются на огромном количестве фотографий людей и учатся определять важные для распознавания признаки на лицах. После получения фотографии обученная нейросетевая модель выдает вектор (или цифровой индекс). Он сравнивается с лицами из базы, которым также присвоен такой индекс.

Может показаться, что такую систему легко обмануть, показав фотографию человека. На самом деле в современных системах распознавания лиц также применяются алгоритмы определения живости лица. Есть несколько основных методов определения, что перед камерой стоит живой человек. Часто в одной системе используется сразу несколько. Например, базовые методы анализа оптического потока и определения плоской поверхности, отслеживание мимических движений, в том числе изменения направления взгляда и моргания. Правда, для определения мимики или моргания необходимо проанализировать не один снимок, а, как минимум, несколько, что замедляет процесс распознавания.

Помимо обычных двумерных камер для распознавания лиц используют и более «экзотические» системы. Многие из них можно увидеть в смартфонах: Samsung пару лет экспериментировала с датчиком для сканирования уникального узора радужки, а Apple и Google применяют в своих смартфонах более сложную систему трехмерного сканирования.

Эта система состоит из инфракрасной камеры и двух инфракрасных излучателей. Один из них просто равномерно освещает лицо, а второй проецирует на него узор из точек или полосок. Это позволяет восстанавливать рельеф поверхности лица. Значит, простой распечаткой для обмана такой системы уже не обойтись. При этом применить такую технологию для поиска преступников на улицах не получится. Для этого в базе данных розыска должны храниться не простые их «фотороботы», а полноценные 3D-сканы каждого лица.[3]

Clearviews[править | править код]

Ходить по улицам незамеченным? Вскоре вы можете забыть, что не все утверждают, пишет New York Times. Представьте, что вы идете по улице, незнакомец фотографирует вас, а затем использует приложение, чтобы быстро узнать, как вас зовут, где вы живете и много других личных вещей. Новая начинающая компания Clearview AI теперь делает такой сценарий возможным.

Как сообщает New York Times, сотни американских исполнительных органов в настоящее время используют программное обеспечение Clearviews, включая ФБР.

Согласно газетной статье, приложение сравнивает фотографию с базой данных, содержащей более трех миллиардов изображений. Clearview говорит, что изображения были собраны на Facebook, Venmo, YouTube и других сайтах. После поиска приложение отображает хиты и ссылки на страницы, на которых изначально была размещена фотография. Имя легко найти, и оттуда вы можете найти бесчисленное множество другой информации в Интернете.

База данных Clearview намного больше, чем другие базы правоохранительных органов. Обладая более чем 641 миллионами паспортных фотографий и изображений водительских прав американских граждан, ФБР располагает одной из крупнейших таких баз данных.

Приложение Clearview пока не открыто для публики, но рано или поздно оно появится, сообщили New York Times сотрудники полиции и инвесторы Clearview.[6]

FindFace[править | править код]

Система распознавания лиц FindFace от компании NtechLab. Ее успешно опробовали на Чемпионате мира по футболу в России в 2018 году. Эта же система работает на входах в офисы некоторых компаний. Она же ищет подозреваемых на улицах Москвы и в общественном транспорте. Кроме того, ее можно применять для анализа реакций людей на товары и услуги или для входа в банковские приложения по лицу. Иными словами, она имеет разные применения, но «под капотом» используется одни и те же алгоритмы.

Помимо базовых составляющих у FindFace также есть дополнительные возможности, например, способность распознавать эмоции, что можно применять для выявления агрессивных людей или других целей. Сейчас разработчики NtechLab работают над алгоритмом, способным узнавать человека не только по лицу, но и по всему силуэту. Даже если лица не видно.[3]

Способы обхода системы[править | править код]

Специальные очки[править | править код]

Распознавание - специальные очки.jpg

Американские очки, делающие владельца невидимым для камер, распознающих лица, собрали 41 тысячу долларов на краудфандинговой платформе Kickstarter в 2016 году. И с тех пор продаются по тысяче долларов за штуку. Правда, покупатели жалуются, что они скрывают лицо лишь под определенным углом к объективу.[3]

Пластиковые маски[править | править код]

Распознавание - Лео Сальвахо.jpg

ем, кто хочет сохранить приватность, американский художник Лео Сельвахио предлагает носить на улице маску с его лицом. По мнению художника, это не привлечет внимания прохожих и точно обманет камеры безопасности. Пластиковое лицо Сельвахио продает на официальном сайте за 200 долларов. Те, кто не готовы тратиться, могут бесплатно скачать и распечатать бумажный вариант.[3]

Бейсболка Justice Cap[править | править код]

Распознавание - Justice Cap.png

В 2014 году в продаже появилась бейсболка Justice Cap, оснащенная светодиодами, которые засвечивали лицо для фото- и видеокамер. Это оказалось очень простым и эффективным способом скрыться от видеонаблюдения. Стоила такая кепка всего $ 15.[7]

Маскировочный макияж[править | править код]

Распознавание - Маскировочный макияж.jpg

Вариантов маскировочного макияжа предлагали много, но пока ни один из них не смог скрыть человека от камер абсолютно надежно. Например, в 2010 году свои эскизы предложил другой американский художник Адам Харви. Он утверждал, что не придумал их, а подобрал, ориентируясь на погрешности популярных программ распознавания лиц — использовал библиотеки OpenCV и скрипты на Java и Processing.[3]

Специальные принты[править | править код]

Распознавание - Принты 1.png

В 2015 году американский математик Ян Гудфелоу разработал алгоритм для атаки на нейронные сети, распознающие объекты на фотографиях. Он добавил к фотографии панды специально сгенерированный шум и получил изображение, которое нейронная сеть распознавала как гиббона, хотя человек по-прежнему видел панду на обработанной фотографии.

Этот пример стал хрестоматийным для научных исследований и показал «темную сторону» генеративно-состязательных нейронных сетей, которые, кстати, тоже придумал Гудфелоу.

Распознавание - Принты 2.png

Годом позже исследователи из Университета Карнеги-Меллона (США) продолжили развивать идеи Гудфелоу и предложили с помощью нейросетей генерировать специальный принт для оправы очков. Цель была та же — обойти системы распознавания лиц. Разработанная нейронная сеть позволила подбирать специальные принты, которые «превращают» человека в любую выбранную знаменитость, или другого человека. Например, один из исследователей, надев такие очки, стал для фотобиометрической системы Милой Йовович.[7]

Множество способов[править | править код]

Распознавание - также.png

За несколько лет существования фотобиометрических систем было придумано множество способов их взлома: специальный макияж, платки и накидки с лицами других людей, стеклянные преломляющие маски, накладные маски с чужим лицом, очки со светодиодами и даже светоотражающая одежда. Например, костюм с вкраплением светоотражающих нитей, из-за которых на фото виден только сам костюм.[7]


Дипфейки[править | править код]

В случае идентификации по видеоиспользуют дипфейки — маски, созданные специальными программами, которые просто накладывают на реальное изображение чужое лицо. Несколько лет назад угловатость и комичность, с которой технология «оживляла» изображение, стала основой для нескольких интернет-мемов. Тогда Сильвестра Сталлоне заставили «исполнить» главную роль в «Один дома», а Арнольда Шварценеггера — все роли во «Властелине колец». Но если те подделки детекторы дипфейков (специальные программы, которые раскручивают созданную иллюзию в обратную сторону, выявляя критические несоответствия между теми самыми 80 ключевыми точками) определяли почти в 100 процентах случаев, то теперь этот показатель стал ниже.[8]

Другая тема[править | править код]

Распознавание лиц — это врожденная основа человеческого взаимодействия и самовыражения. Многие из наших подсознательных суждений основаны на движениях лица. Вы бы предпочли, чтобы к вам подошел кто-то с улыбкой или с усмешкой? Маски отменяют это человеческое чутье, усиливая страх, порожденный средствами массовой информации.

Деперсонализация — это форма «промывания мозгов», при которой люди становятся послушными, молчаливыми и социально отстраненными от других. Деперсонализация часто включает смешение полов![9]

См. также[править | править код]

Ссылки[править | править код]