Система распознавания лиц

«Распознавание лиц» перенаправляется сюда. Чтобы узнать о когнитивном процессе человека, см. Восприятие лица . Чтобы узнать о других целях, см. раздел «Распознавание лиц» .

Программное обеспечение для распознавания лиц в аэропорту США

Автоматические билетные кассы с системой распознавания лиц на станции метро Мориномия в Осаке

Система распознавания лиц — это технология, потенциально способная сопоставить человеческое лицо из цифрового изображения или видеокадра с базой данных лиц. Такая система обычно используется для аутентификации пользователей через службы проверки личности и работает путем определения и измерения черт лица по заданному изображению.

Разработка подобных систем началась в 1960-х годах, начиная с формы компьютерного приложения . С момента своего создания системы распознавания лиц в последнее время нашли более широкое применение на смартфонах и в других технологиях, таких как робототехника . Поскольку компьютерное распознавание лиц предполагает измерение физиологических характеристик человека, системы распознавания лиц относятся к категории биометрических . Хотя точность систем распознавания лиц как биометрической технологии ниже, чем распознавание радужной оболочки глаза , получение изображения отпечатка пальца , распознавание ладони или распознавание голоса , она широко применяется благодаря бесконтактному процессу. Системы распознавания лиц используются в современных системах взаимодействия человека и компьютера , видеонаблюдении , правоохранительной деятельности , досмотре пассажиров, принятии решений о приеме на работу и жилье, а также в автоматическом индексировании изображений.

Системы распознавания лиц сегодня используются во всем мире правительствами и частными компаниями. Их эффективность варьируется, а некоторые системы ранее были отменены из-за их неэффективности. Использование систем распознавания лиц также вызвало споры: утверждается, что системы нарушают неприкосновенность частной жизни граждан, обычно делают неправильную идентификацию, поощряют гендерные нормы. и расовое профилирование , и не защищают важные биометрические данные. Появление синтетических носителей, таких как дипфейки, также вызвало обеспокоенность по поводу их безопасности. Эти претензии привели к запрету систем распознавания лиц в нескольких городах США . Растущая обеспокоенность общества привела к тому, что компания социальных сетей Meta Platforms закрыла свою систему распознавания лиц Facebook в 2021 году, удалив данные сканирования лиц более чем одного миллиарда пользователей. Это изменение представляет собой один из крупнейших сдвигов в использовании распознавания лиц в истории технологии. IBM также прекратила предлагать технологию распознавания лиц из-за аналогичных проблем.

История технологии распознавания лиц

Автоматическое распознавание лиц было впервые предложено в 1960-х годах Вуди Бледсо , Хелен Чен Вулф и Чарльзом Биссоном, чья работа была сосредоточена на обучении компьютеров распознавать человеческие лица. Их ранний проект по распознаванию лиц получил название «человек-машина», поскольку человеку сначала нужно было установить координаты черт лица на фотографии, прежде чем их можно было использовать компьютером для распознавания. Используя графический планшет , человек мог бы точно определить координаты черт лица, такие как центры зрачков, внутренние и внешние уголки глаз, а также вершины линий на линии роста волос. Координаты использовались для расчета 20 индивидуальных расстояний, включая ширину рта и глаз. Человек мог обрабатывать около 40 изображений в час, создавая базу данных вычисленных расстояний. Затем компьютер автоматически сравнивал расстояния для каждой фотографии, вычислял разницу между расстояниями и возвращал закрытые записи как возможное совпадение.

В 1970 году Такео Канаде публично продемонстрировал систему сопоставления лиц, которая определяла анатомические особенности, такие как подбородок, и рассчитывала соотношение расстояний между чертами лица без вмешательства человека. Более поздние тесты показали, что система не всегда может достоверно идентифицировать черты лица. Тем не менее интерес к этой теме рос, и в 1977 году Канаде опубликовала первую подробную книгу о технологии распознавания лиц.

В 1993 году Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны (DARPA) и Армейская исследовательская лаборатория (ARL) учредили программу технологии распознавания лиц FERET для разработки «возможностей автоматического распознавания лиц», которые можно было бы использовать в продуктивной реальной жизненной среде «для обеспечения безопасности, сотрудники разведки и правоохранительных органов при исполнении своих обязанностей». Были оценены системы распознавания лиц, которые были опробованы в исследовательских лабораториях, и тесты FERET показали, что, хотя производительность существующих автоматизированных систем распознавания лиц различается, несколько существующих методов могут быть эффективно использованы для распознавания лиц на неподвижных изображениях, снятых в контролируемой среде. Испытания FERET породили три американские компании, которые продавали автоматизированные системы распознавания лиц. Vision Corporation и Miros Inc были основаны в 1994 году исследователями, которые использовали результаты тестов FERET в качестве аргумента в пользу продажи. Viisage Technology была основана подрядчиком по защите идентификационных карт в 1996 году для коммерческого использования прав на алгоритм распознавания лиц, разработанный Алексом Пентландом из Массачусетского технологического института .

После испытания поставщика систем распознавания лиц FERET в 1993 году офисы Департамента транспортных средств (DMV) в Западной Вирджинии и Нью-Мексико стали первыми офисами DMV, которые использовали автоматизированные системы распознавания лиц, чтобы люди не получали несколько водительских прав под разными именами. Водительские права в Соединенных Штатах на тот момент были общепринятой формой удостоверения личности с фотографией . В офисах DMV по всей территории Соединенных Штатов проводилась технологическая модернизация и создавались базы данных с фотографиями, удостоверяющими личность. Это позволило офисам DMV внедрить на рынке системы распознавания лиц для поиска фотографий для новых водительских прав в существующей базе данных DMV. Офисы DMV стали одним из первых крупных рынков автоматизированной технологии распознавания лиц и познакомили граждан США с распознаванием лиц как стандартным методом идентификации. Увеличение числа заключенных в США в 1990-е годы побудило штаты США создать подключенные и автоматизированные системы идентификации, включающие в себя цифровые биометрические базы данных, в некоторых случаях это включало распознавание лиц. В 1999 году Миннесота включила систему распознавания лиц FaceIT от Visionics в систему бронирования фотографий , которая позволила полиции, судьям и судебным приставам отслеживать преступников по всему штату.

В этом отображении сдвига красная стрелка меняет направление, а синяя стрелка — нет и используется как собственный вектор.

Алгоритм Виолы-Джонса для обнаружения лиц использует функции Хаара для обнаружения лиц на изображении. Здесь на лицо наносится черта Хаара, похожая на переносицу.

До 1990-х годов системы распознавания лиц разрабатывались преимущественно с использованием фотографических портретов человеческих лиц. Исследования по распознаванию лиц, позволяющие надежно определить местонахождение лица на изображении, содержащем другие объекты, получили распространение в начале 1990-х годов с помощью анализа главных компонент (PCA). Метод PCA обнаружения лиц, также известный как Eigenface , был разработан Мэтью Тёрком и Алексом Пентландом. Тёрк и Пентланд объединили концептуальный подход теоремы Карунена-Лёва и факторный анализ , чтобы разработать линейную модель . Собственные лица определяются на основе глобальных и ортогональных особенностей человеческих лиц. Человеческое лицо рассчитывается как взвешенная комбинация нескольких собственных лиц. Поскольку для кодирования человеческих лиц определенной популяции использовалось небольшое количество Eigenfaces, метод обнаружения лиц PCA Терка и Пентланда значительно сократил объем данных, которые необходимо было обработать для обнаружения лица. Пентланд в 1994 году определил особенности Eigenface, включая собственные глаза, собственные рты и собственные носы, чтобы продвигать использование PCA в распознавании лиц. В 1997 году был разработан метод распознавания лиц PCA Eigenface. был улучшен за счет использования линейного дискриминантного анализа (LDA) для создания Fisherfaces . LDA Fisherfaces стал преимущественно использоваться в распознавании лиц на основе функций PCA. Хотя Eigenfaces также использовались для реконструкции лица. В этих подходах не рассчитывается глобальная структура лица, связывающая черты или части лица.

Подходы к распознаванию лиц, основанные исключительно на признаках, были заменены в конце 1990-х годов системой Bochum, которая использовала фильтр Габора для записи черт лица и вычисляла сетку структуры лица для связывания черт. Кристоф фон дер Мальсбург и его исследовательская группа из Университета Бохума разработали Elastic Bunch Graph Matching в середине 1990-х годов, чтобы извлекать лицо из изображения с помощью сегментации кожи. К 1997 году метод обнаружения лиц, разработанный Мальсбургом, превзошел большинство других систем обнаружения лиц, представленных на рынке. Так называемая «система Bochum» по распознаванию лиц продавалась на рынке под названием ZN-Face операторам аэропортов и других оживленных мест. Программное обеспечение было «достаточно надежным, чтобы проводить идентификацию по неидеальным изображениям лиц. Оно также часто может видеть такие препятствия для идентификации, как усы, бороды, измененные прически и очки - даже солнцезащитные».

Обнаружение лиц в видеозаписи в реальном времени стало возможным в 2001 году благодаря системе обнаружения лиц Виолы-Джонса . Пол Виола и Майкл Джонс объединили свой метод обнаружения лиц с подходом Хаара к распознаванию объектов на цифровых изображениях, чтобы запустить AdaBoost , первый детектор лиц фронтального обзора в реальном времени. К 2015 году алгоритм Виолы-Джонса был реализован с использованием небольших детекторов малой мощности на портативных устройствах и встроенных системах . Таким образом, алгоритм Виолы-Джонса не только расширил практическое применение систем распознавания лиц, но также стал использоваться для поддержки новых функций в пользовательских интерфейсах и телеконференциях .

Украина использует американское программное обеспечение для распознавания лиц Clearview AI для идентификации погибших российских солдат. Украина провела 8600 обысков и опознала семьи 582 погибших российских солдат. ИТ-волонтерский отдел украинской армии, использующий это программное обеспечение, впоследствии связывается с семьями погибших солдат, чтобы повысить осведомленность о деятельности России в Украине. Основная цель – дестабилизировать российское правительство. Это можно рассматривать как форму психологической войны . Около 340 украинских чиновников в пяти министерствах используют эту технологию. Его используют для поимки шпионов, которые могут попытаться проникнуть в Украину.

База данных Clearview AI для распознавания лиц доступна только государственным учреждениям, которые могут использовать эту технологию только для оказания помощи в ходе правоохранительных расследований или в связи с национальной безопасностью.

Программное обеспечение было передано в дар Украине компанией Clearview AI. Предполагается, что Россия использует его для поиска антивоенных активистов. Clearview AI изначально был разработан для правоохранительных органов США. Использование его на войне поднимает новые этические проблемы. Один лондонский эксперт по слежке Стивен Хэйр обеспокоен тем, что украинцы могут показаться бесчеловечными: «Это действительно работает? Или это заставляет [российских] говорить: «Посмотрите на этих беззаконных, жестоких украинцев, которые делают это с нашими мальчиками»? "

Методы распознавания лиц

Автоматическое обнаружение лиц с помощью OpenCV

Хотя люди могут распознавать лица без особых усилий, Распознавание лиц — сложная задача распознавания образов в вычислительной технике . Системы распознавания лиц пытаются идентифицировать человеческое лицо, которое является трехмерным и меняет внешний вид в зависимости от освещения и выражения лица, на основе его двухмерного изображения. Для выполнения этой вычислительной задачи системы распознавания лиц выполняют четыре этапа. Первое обнаружение лица используется для отделения лица от фона изображения. На втором этапе сегментированное изображение лица выравнивается с учетом позы лица , размера изображения и фотографических свойств, таких как освещенность и оттенки серого . Цель процесса выравнивания — обеспечить точную локализацию черт лица на третьем этапе — извлечении черт лица. Такие особенности, как глаза, нос и рот, точно определены и измерены на изображении, чтобы представить лицо. Установленный таким образом вектор признаков лица затем на четвертом этапе сопоставляется с базой данных лиц.

Традиционный

Некоторые собственные лица из AT&T Laboratories Cambridge

Некоторые алгоритмы распознавания лиц идентифицируют черты лица, извлекая ориентиры или особенности из изображения лица субъекта. Например, алгоритм может анализировать относительное положение, размер и/или форму глаз, носа, скул и челюсти. Эти функции затем используются для поиска других изображений с совпадающими характеристиками.

Другие алгоритмы нормализуют галерею изображений лиц, а затем сжимают данные о лицах, сохраняя только те данные в изображении, которые полезны для распознавания лиц. Затем зондовое изображение сравнивается с данными лица. Одна из первых успешных систем основан на методах сопоставления шаблонов применяется к набору заметных черт лица, обеспечивая своего рода сжатое представление лица.

Алгоритмы распознавания можно разделить на два основных подхода: геометрический, который рассматривает отличительные особенности, или фотометрический, который представляет собой статистический подход, который разделяет изображение на значения и сравнивает значения с шаблонами для устранения отклонений. Некоторые классифицируют эти алгоритмы на две широкие категории: целостные модели и модели, основанные на признаках. Первый пытается распознать лицо целиком, в то время как основанный на признаках подразделяется на компоненты, например, по признакам, и анализирует каждый из них, а также его пространственное положение по отношению к другим признакам.

Популярные алгоритмы распознавания включают анализ главных компонентов с использованием собственных граней , линейный дискриминантный анализ , сопоставление графов эластичных групп с использованием алгоритма Fisherface, скрытую модель Маркова , многолинейное обучение подпространства с использованием тензорного представления и нейронно-мотивированное динамическое сопоставление связей . Современные системы распознавания лиц все чаще используют методы машинного обучения, такие как глубокое обучение .

Идентификация человека на расстоянии (HID)

Чтобы обеспечить идентификацию человека на расстоянии (HID), изображения лиц с низким разрешением улучшаются с помощью галлюцинации лица . На изображениях камер видеонаблюдения лица часто очень маленькие. Но поскольку алгоритмы распознавания лиц, которые идентифицируют и отображают черты лица, требуют изображений с высоким разрешением, были разработаны методы повышения разрешения, позволяющие системам распознавания лиц работать с изображениями, снятыми в средах с высоким соотношением сигнал/шум . Алгоритмы галлюцинации лица, которые применяются к изображениям до того, как эти изображения будут отправлены в систему распознавания лиц, используют машинное обучение на основе примеров с заменой пикселей или индексами распределения ближайших соседей , которые также могут включать демографические и возрастные характеристики лица. Использование методов галлюцинации лица повышает производительность алгоритмов распознавания лиц с высоким разрешением и может использоваться для преодоления присущих алгоритмам сверхвысокого разрешения ограничений. Техники лицевых галлюцинаций также используются для предварительной обработки изображений, в которых лица замаскированы. Здесь снимается маскировка, например солнцезащитные очки, и к изображению применяется алгоритм галлюцинации лица. Такие алгоритмы галлюцинаций лиц необходимо обучать на одинаковых изображениях лиц с маскировкой и без нее. Чтобы заполнить область, открытую после снятия маскировки, алгоритмам галлюцинаций лица необходимо правильно отобразить все состояние лица, что может оказаться невозможным из-за мгновенного выражения лица, запечатленного на изображении с низким разрешением.

Трехмерное распознавание

3D модель человеческого лица

Технология трехмерного распознавания лиц использует 3D-датчики для сбора информации о форме лица. Эта информация затем используется для определения отличительных особенностей на поверхности лица, таких как контур глазниц, носа и подбородка. Одним из преимуществ 3D-распознавания лиц является то, что на него не влияют изменения освещения, как на другие методы. Он также может идентифицировать лицо под разными углами обзора, включая вид в профиль. Трехмерные данные о лице значительно повышают точность распознавания лиц. Исследования в области трехмерного распознавания лиц стали возможными благодаря разработке сложных датчиков, которые проецируют структурированный свет на лицо. Методика 3D-сопоставления чувствительна к выражениям, поэтому исследователи из Техниона применили инструменты метрической геометрии , чтобы рассматривать выражения как изометрии . Новый метод захвата 3D-изображений лиц использует три камеры слежения, которые направлены под разными углами; одна камера будет направлена ​​спереди объекта, вторая — в сторону, а третья — под углом. Все эти камеры будут работать вместе, поэтому они смогут отслеживать лицо объекта в режиме реального времени, а также обнаруживать и распознавать лица.

Тепловизионные камеры

Псевдоцветное изображение двух людей , полученное в длинноволновом инфракрасном свете (тепловом при температуре тела).

Другой формой получения входных данных для распознавания лиц является использование тепловизионных камер . Благодаря этой процедуре камеры распознают только форму головы и игнорируют аксессуары объекта, такие как очки, шляпы или макияж. В отличие от обычных камер, тепловизионные камеры могут снимать изображения лиц даже в условиях низкой освещенности и в ночное время без использования вспышки и раскрытия положения камеры. Однако базы данных для распознавания лиц ограничены. Попытки создать базы данных тепловых изображений лиц начались в 2004 году. К 2016 году существовало несколько баз данных, в том числе IIITD-PSE и база данных термальных лиц Нотр-Дама. Современные системы теплового распознавания лиц не способны надежно обнаружить лицо на тепловом изображении, снятом на открытом воздухе.

В 2018 году исследователи из Исследовательской лаборатории армии США (ARL) разработали метод, который позволит им сопоставлять изображения лиц, полученные с помощью тепловизионной камеры, с изображениями в базах данных, снятыми с помощью обычной камеры. Этот метод, известный как метод межспектрального синтеза, поскольку он объединяет распознавание лиц из двух разных модальностей изображения, синтезирует одно изображение путем анализа нескольких областей и деталей лица. Он состоит из модели нелинейной регрессии, которая сопоставляет конкретное тепловое изображение с соответствующим видимым изображением лица, и задачи оптимизации, которая проецирует скрытую проекцию обратно в пространство изображения. Ученые ARL отметили, что этот подход работает путем объединения глобальной информации (т. е. особенностей всего лица) с локальной информацией (т. е. особенностей глаз, носа и рта). Согласно тестам производительности, проведенным в ARL, модель многообластного кросс-спектрального синтеза продемонстрировала улучшение производительности примерно на 30% по сравнению с базовыми методами и примерно на 5% по сравнению с современными методами.

Приложение

Социальные сети

Основанная в 2013 году компания Looksery собирала деньги для своего приложения по модификации лица на Kickstarter. После успешного краудфандинга в октябре 2014 года был запущен Looksery . Приложение позволяет вести видеочат с другими людьми через специальный фильтр по лицам, который изменяет внешний вид пользователей. для улучшения изображений Уже имеющиеся на рынке приложения , такие как Facetune и Perfect365, ограничивались статическими изображениями, тогда как Looksery позволял использовать дополненную реальность для живого видео. В конце 2015 года SnapChat приобрела Looksery, которая впоследствии стала его знаковой функцией линз. Приложения фильтров Snapchat используют технологию распознавания лиц, и на основе черт лица, идентифицированных на изображении, на лицо накладывается трехмерная сетчатая маска. Различные технологии пытаются обмануть программное обеспечение для распознавания лиц с помощью масок, препятствующих распознаванию лиц .

DeepFace — это система распознавания лиц с глубоким обучением , созданная исследовательской группой Facebook . Он идентифицирует человеческие лица на цифровых изображениях. Он использует девятислойную нейронную сеть с более чем 120 миллионами весов соединений и был обучен на четырех миллионах изображений, загруженных пользователями Facebook. ФБР Сообщается, что точность системы составляет 97% по сравнению с 85% для системы идентификации следующего поколения .

Алгоритм TikTok считался особенно эффективным, но многим оставалось задаться вопросом, какое именно программирование позволило приложению столь эффективно угадывать желаемый контент пользователя. В июне 2020 года TikTok опубликовал заявление относительно страницы «Для вас» и того, как они рекомендовали пользователям видео, в которых не использовалось распознавание лиц. Однако в феврале 2021 года TikTok согласился выплатить 92 миллиона долларов по иску в США, в котором утверждалось, что приложение использовало распознавание лиц как в пользовательских видеороликах, так и в своем алгоритме для определения возраста, пола и этнической принадлежности.

Проверка личности

Растущее применение распознавания лиц связано с использованием служб проверки личности . Многие компании и другие компании сейчас работают на рынке, предоставляя эти услуги банкам, ICO и другим электронным предприятиям. Распознавание лиц используется как форма биометрической аутентификации для различных вычислительных платформ и устройств; В Android 4.0 «Ice Cream Sandwich» добавлено распознавание лиц с помощью передней камеры смартфона как средство разблокировки устройств. в то время как Microsoft представила вход в систему с помощью распознавания лиц на своей Xbox 360 игровой консоли с помощью аксессуара Kinect , а также Windows 10 через платформу Windows Hello (для которой требуется камера с инфракрасной подсветкой). В 2017 году смартфон Apple iPhone X представил линейку продуктов распознавания лиц с помощью платформы Face ID , которая использует систему инфракрасной подсветки.

Идентификатор лица

Apple представила Face ID на флагманском iPhone X в качестве биометрической аутентификации, преемницы Touch ID , системы на основе отпечатков пальцев . Face ID имеет датчик распознавания лиц, который состоит из двух частей: модуля «Ромео», проецирующего более 30 000 инфракрасных точек на лицо пользователя, и модуля «Джульетта», считывающего рисунок. (ЦП) устройства Шаблон отправляется в локальный «Безопасный анклав» в центральном процессоре для подтверждения совпадения с лицом владельца телефона.

Рисунок лица недоступен для Apple. Система не будет работать с закрытыми глазами, чтобы предотвратить несанкционированный доступ. Технология учится на изменениях во внешности пользователя и поэтому работает с головными уборами, шарфами, очками и многими солнцезащитными очками, бородой и макияжем. Это также работает в темноте. Это делается с помощью «прожекторного осветителя», который представляет собой специальную инфракрасную вспышку, которая излучает невидимый инфракрасный свет на лицо пользователя, чтобы правильно прочитать 30 000 точек лица.

Здравоохранение

Алгоритмы распознавания лиц могут помочь в диагностике некоторых заболеваний по особенностям носа, щек и других частей человеческого лица . Опираясь на разработанные наборы данных, машинное обучение было использовано для выявления генетических аномалий только на основе размеров лица. FRT также использовался для проверки пациентов перед хирургическими процедурами.

В марте 2022 года, согласно публикации Forbes, FDNA, компания по разработке искусственного интеллекта, заявила, что за 10 лет они работали с генетиками над созданием базы данных примерно по 5000 заболеваний, из которых 1500 можно обнаружить с помощью алгоритмов распознавания лиц. .

Развертывание FRT для

Индия

В интервью глава Национального управления здравоохранения доктор Р.С. Шарма заявил, что технология распознавания лиц будет использоваться совместно с Aadhaar для аутентификации личности людей, нуждающихся в вакцинах. Десять организаций по правам человека и цифровых прав, а также более 150 человек подписали заявление Фонда свободы Интернета , в котором выражается тревога по поводу использования технологии распознавания лиц в процессе вакцинации центрального правительства. Внедрение системы, подверженной ошибкам, без соответствующего законодательства, содержащего обязательные гарантии, лишит граждан основных услуг, а привязка этой непроверенной технологии к развертыванию вакцинации в Индии приведет лишь к исключению людей из системы доставки вакцин.

В июле 2021 года в пресс-релизе правительства Мегхалаи говорилось, что технология распознавания лиц (FRT) будет использоваться для проверки личности пенсионеров для выдачи цифрового сертификата жизни с использованием мобильного приложения «Pensioner's Life Certification Verification». Уведомление, согласно пресс-релизу, призвано предложить пенсионерам «безопасный, простой и удобный интерфейс для подтверждения своей жизнедеятельности органам, выплачивающим пенсии, не выходя из дома с помощью смартфонов». Г-н Джейд Джеремия Люнгдо, студент юридического факультета, направил юридическое уведомление соответствующим органам, подчеркнув, что «заявление было развернуто без какого-либо закрепленного законодательства, регулирующего обработку персональных данных, и, следовательно, оно не является законным, и правительство не уполномочено данные обработки."

Развертывание в службах безопасности

Швейцарское европейское наблюдение : распознавание лиц, марка, модель, цвет автомобиля и считыватель номерных знаков

Содружество

и Пограничные силы Австралии Таможенная служба Новой Зеландии создали автоматизированную систему пограничного контроля под названием SmartGate , которая использует распознавание лиц и сравнивает лицо путешественника с данными в микрочипе электронного паспорта . Все канадские международные аэропорты используют распознавание лиц в рамках программы Primary Inspection Kiosk, которая сравнивает лицо путешественника с его фотографией, хранящейся в электронном паспорте . Эта программа впервые появилась в международном аэропорту Ванкувера в начале 2017 года, а в 2018–2019 годах она была распространена на все остальные международные аэропорты.

Полиция Великобритании тестирует технологию распознавания лиц в реальном времени на публичных мероприятиях с 2015 года. В мае 2017 года мужчина был арестован с помощью системы автоматического распознавания лиц (AFR), установленной на фургоне полиции Южного Уэльса. Ars Technica сообщила, что «похоже, это первый раз, когда [AFR] привел к аресту». Однако в отчете Big Brother Watch за 2018 год было обнаружено, что эти системы были неточны до 98%. В отчете также говорится, что две британские полицейские службы, полиция Южного Уэльса и столичная полиция , использовали распознавание лиц в реальном времени на публичных мероприятиях и в общественных местах. В сентябре 2019 года использование полицией Южного Уэльса системы распознавания лиц было признано законным. будет регулярно использоваться столичной полицией . Живое распознавание лиц тестируется на улицах Лондона с 2016 года и с начала 2020 года В августе 2020 года Апелляционный суд постановил, что использование системы распознавания лиц полицией Южного Уэльса в 2017 и 2018 годах нарушает права человека.

США

Выход на посадку на рейс с «биометрическими сканерами лица», разработанными Таможенной и пограничной службой США в международном аэропорту Хартсфилд-Джексон Атланта.

Государственный департамент США управляет одной из крупнейших в мире систем распознавания лиц с базой данных о 117 миллионах взрослых американцев, фотографии которых обычно взяты из фотографий водительских прав. Хотя работа еще далека от завершения, ее используют в некоторых городах, чтобы узнать, кто был на фотографии. ФБР использует фотографии в качестве инструмента расследования, а не для установления личности. По состоянию на 2016 год распознавание лиц использовалось для идентификации людей на фотографиях, сделанных полицией в Сан-Диего и Лос-Анджелесе (не на видео в реальном времени и только без бронирования фотографий) и использование планировалось в Западной Вирджинии и Далласе .

В последние годы Мэриленд использовал распознавание лиц, сравнивая лица людей с фотографиями в их водительских правах. Система вызвала споры, когда ее использовали в Балтиморе для ареста неуправляемых протестующих после смерти Фредди Грея под стражей в полиции. Многие другие штаты используют или разрабатывают аналогичную систему, однако в некоторых штатах действуют законы, запрещающие ее использование.

ФБР отпечатки также внедрило программу идентификации следующего поколения, включающую распознавание лиц, а также более традиционные биометрические методы, такие как пальцев и сканирование радужной оболочки глаза , которые могут быть получены как из криминальных, так и гражданских баз данных. Федеральное управление общей отчетности раскритиковало ФБР за то, что оно не решило различные проблемы, связанные с конфиденциальностью и точностью.

Начиная с 2018 года Таможенная и пограничная служба США установила в аэропортах США «биометрические сканеры лица». Пассажиры, вылетающие международными рейсами, могут пройти регистрацию, досмотр и посадку после того, как будут сняты и проверены изображения лиц путем сопоставления их фотографий, удостоверяющих личность, которые хранятся в базе данных CBP. Изображения, снятые для путешественников с гражданством США, будут удалены в течение 12 часов. Администрация транспортной безопасности (TSA) выразила намерение принять аналогичную программу для внутренних авиаперевозок во время процесса проверки безопасности в будущем. Американский союз гражданских свобод является одной из организаций, выступающих против программы, и считает, что программа будет использоваться в целях наблюдения.

В 2019 году исследователи сообщили, что иммиграционная и таможенная служба использует программное обеспечение для распознавания лиц в базах данных государственных водительских прав, в том числе в некоторых штатах, которые выдают лицензии иммигрантам без документов.

В декабре 2022 года 16 крупных внутренних аэропортов США начали тестирование технологии распознавания лиц, где киоски с камерами проверяют фотографии в удостоверениях личности путешественников, чтобы убедиться, что пассажиры не являются самозванцами.

Китай

Смотрите также: Массовая слежка в Китае

В 2006 году правительство Китая инициировало проект «Скайнет» (天網) для внедрения системы видеонаблюдения по всей стране, а по состоянию на 2018 год Для этого проекта по всей стране было развернуто 20 миллионов камер, многие из которых способны распознавать лица в режиме реального времени. Некоторые официальные лица утверждают, что нынешняя система Skynet может просканировать все население Китая за одну секунду, а население мира — за две секунды.

Выходы на посадку с технологией распознавания лиц на Западном вокзале Пекина

В 2017 году полиция Циндао смогла идентифицировать двадцать пять разыскиваемых подозреваемых с помощью оборудования для распознавания лиц на Международном фестивале пива в Циндао, один из которых скрывался в течение 10 лет. Оборудование работает, записывая 15-секундный видеоклип и делая несколько снимков объекта. Эти данные сравниваются и анализируются с изображениями из базы данных полицейского управления, и в течение 20 минут субъект может быть идентифицирован с точностью 98,1%.

В 2018 году китайская полиция в Чжэнчжоу и Пекине использовала умные очки для фотографирования, которые сравнивались с правительственной базой данных, используя распознавание лиц для идентификации подозреваемых, получения адреса и отслеживания людей, выходящих за пределы своего дома.

По состоянию на конец 2017 г. Китай внедрил распознавания лиц и искусственного интеллекта технологию в Синьцзяне . Репортеры, посетившие регион, обнаружили камеры наблюдения, установленные примерно через каждые сто метров в нескольких городах, а также контрольно-пропускные пункты распознавания лиц в таких местах, как заправочные станции, торговые центры и входы в мечети. В мае 2019 года Хьюман Райтс Вотч сообщила об обнаружении кода Face++ в Интегрированной платформе совместных операций (IJOP), приложении для наблюдения за полицией, используемом для сбора данных и отслеживания уйгурской общины в Синьцзяне . В июне 2019 года Хьюман Райтс Вотч опубликовала исправление к своему отчету, в котором говорилось, что китайская компания Megvii , судя по всему, не участвовала в разработке IJOP и что код Face++ в приложении неработоспособен. В феврале 2020 года, после вспышки коронавируса , Megvii подала заявку на получение банковского кредита для оптимизации системы измерения температуры тела, которую она запустила, чтобы помочь выявлять людей с симптомами коронавирусной инфекции в толпе. В заявке на кредит Megvii заявила, что ей необходимо повысить точность идентификации лиц в масках.

Многие общественные места в Китае оснащены оборудованием для распознавания лиц, включая железнодорожные вокзалы, аэропорты, туристические достопримечательности, выставки и офисные здания. В октябре 2019 года профессор Чжэцзянского научно-технического университета подал в суд на сафари-парк Ханчжоу за злоупотребление частной биометрической информацией клиентов. Сафари-парк использует технологию распознавания лиц для проверки личности владельцев Годовых карт. Около 300 туристических объектов в Китае установили системы распознавания лиц и используют их для приема посетителей. Сообщается, что этот случай является первым случаем использования систем распознавания лиц в Китае. В августе 2020 года Радио Свободная Азия сообщило, что в 2019 году Гэн Гуаньцзюнь, житель города Тайюань , который использовал приложение WeChat от Tencent , чтобы переслать видео другу в США, впоследствии был осужден по обвинению в преступлении «завязывание ссоры». и провоцируя неприятности». Судебные документы показали, что китайская полиция использовала систему распознавания лиц, чтобы идентифицировать Гэн Гуаньцзюня как «заграничного активиста демократии», и что отделы управления сетью и пропаганды Китая напрямую следят за пользователями WeChat.

В 2019 году протестующие в Гонконге разрушили умные фонарные столбы из-за опасений, что в них могут содержаться камеры и система распознавания лиц, используемые для наблюдения китайскими властями. Правозащитные группы раскритиковали китайское правительство за использование технологии распознавания лиц искусственного интеллекта в подавлении уйгуров. Христиане и практикующие Фалуньгун.

Индия

Основная статья: Автоматизированная система распознавания лиц (Индия)

Несмотря на то, что технология распознавания лиц (FRT) не совсем точна, его все чаще используют в целях идентификации полицией Индии. Системы FRT генерируют оценку вероятности совпадения или оценку достоверности между подозреваемым, которого необходимо идентифицировать, и базой данных идентифицированных преступников, доступной в полиции. Национальная автоматизированная система распознавания лиц (AFRS) уже разрабатывается Национальным бюро регистрации преступлений (NCRB), органом, созданным при Министерстве внутренних дел. Проект направлен на разработку и внедрение национальной базы данных фотографий, которая будет соответствовать технологической системе распознавания лиц центральных и государственных органов безопасности. Фонд свободы Интернета выразил обеспокоенность по поводу проекта. НПО подчеркнула, что точность систем FRT «обычно преувеличена, а реальные цифры оставляют желать лучшего». Внедрение таких неисправных систем FRT приведет к высокому уровню ложноположительных и ложноотрицательных результатов в этом процессе распознавания». 

В соответствии с решением Верховного суда Индии по делу «Справедливость К.С. Путтасвами против Союза Индии» (22017 10 SCC 1), любое оправданное вмешательство государства в право людей на неприкосновенность частной жизни, которое защищается как основное право в соответствии со статьей 21 Конституции, должно быть подтверждено определенным порогам, а именно: законности, необходимости, соразмерности и процессуальным гарантиям. По данным Фонда свободы Интернета, предложение Национальной автоматизированной системы распознавания лиц (AFRS) не соответствует ни одному из этих порогов, ссылаясь на «отсутствие законности», «явный произвол» и «отсутствие гарантий и ответственности».

Хотя проект AFRS на национальном уровне все еще находится в разработке, полицейские управления в различных штатах Индии уже внедряют системы технологии распознавания лиц, такие как: TSCOP + CCTNS в Телангане, Пенджабская система искусственного интеллекта (PAIS) в Пенджабе, Тринетра в Уттар-Прадеше, Полицейская система искусственного интеллекта в Уттаракханде, AFRS в Дели, Автоматизированная мультимодальная система биометрической идентификации (AMBIS) в Махараштре, FaceTagr в Тамилнаде. Сеть и системы отслеживания преступности и преступности (CCTNS), которая представляет собой проект в режиме миссии в рамках Национального плана электронного управления (NeGP), рассматривается как система, которая соединит полицейские участки по всей Индии и поможет им «разговаривать». друг другу. Целью проекта является оцифровка всей информации, связанной с РПИ, включая зарегистрированные РПИ, а также расследованные дела, предъявленные обвинения, а также подозреваемых и разыскиваемых лиц во всех полицейских участках. Это составит национальную базу данных о преступности и преступниках в Индии. CCTNS реализуется без действующего закона о защите данных. CCTNS предлагается интегрировать с AFRS, хранилищем всех данных о лицах, связанных с преступлениями и уголовными преступлениями, которые можно использовать для предполагаемой идентификации или проверки человека на основе различных входных данных, от изображений до видео. Это вызвало обеспокоенность по поводу конфиденциальности со стороны организаций гражданского общества и экспертов по конфиденциальности. Оба проекта были осуждены как инструменты « массовой слежки » со стороны государства. В Раджастане полицейское приложение RajCop недавно было интегрировано с модулем распознавания лиц, который может сопоставлять лицо подозреваемого с базой данных известных лиц в режиме реального времени. Полиция Раджастана в настоящее время работает над расширением сферы применения этого модуля, сделав обязательной загрузку фотографий всех арестованных лиц в базу данных CCTNS, что «поможет создать обширную базу данных известных преступников».

Шлемы с камерой были разработаны и используются полицией Раджастана в ситуациях, связанных с обеспечением правопорядка, для фиксации действий полиции и деятельности «злоумышленников, которые впоследствии могут служить доказательствами при расследовании таких случаев». Приложение PAIS (Пенджабская система искусственного интеллекта) использует глубокое обучение, машинное обучение и распознавание лиц для идентификации преступников и оказания помощи полицейским. В штате Телангана установлено 8 тысяч камер видеонаблюдения. столица Хайдарабад постепенно превращается в столицу наблюдения.

Ложное срабатывание происходит, когда технология распознавания лиц ошибочно идентифицирует человека как того, кем он не является, то есть дает неправильный положительный результат. Они часто приводят к дискриминации и усилению существующих предубеждений. Например, в 2018 году полиция Дели сообщила, что ее система FRT имеет точность 2%, которая упала до 1% в 2019 году. Система FRT даже не смогла точно различить разные полы.

Правительство Дели в сотрудничестве с Индийской организацией космических исследований (ISRO) разрабатывает новую технологию под названием Crime Mapping Analytics and Predictive System (CMAPS). Целью проекта является использование космических технологий для «борьбы с преступностью и поддержания правопорядка». Система будет подключена к базе данных, содержащей данные преступников. Предполагается, что эту технологию можно будет использовать для сбора данных в режиме реального времени на месте преступления.

В ответе от 25 ноября 2020 г. на запрос о праве на информацию, поданный Фондом свободы Интернета с просьбой предоставить информацию о системе распознавания лиц, используемой полицией Дели (с номером ссылки DEPOL/R/E/20/07128), Управление заместителя комиссара полиции по вопросам общественной информации по борьбе с преступностью заявило, что они не могут предоставить информацию в соответствии со статьей 8 (d) Закона о праве на информацию 2005 года. Запрос о праве на информацию (RTI) от 30 июля 2020 года был подан в Управление комиссара полиции Калькутты с просьбой предоставить информацию о технологии распознавания лиц, которую использовало департамент. Запрошенная информация была отклонена заявив, что департамент был освобожден от раскрытия информации в соответствии со статьей 24 (4) Закона о праве на информацию.

Латинская Америка

На президентских выборах в Мексике в 2000 году правительство Мексики использовало программное обеспечение для распознавания лиц, чтобы предотвратить фальсификации результатов голосования . Некоторые люди регистрировались для голосования под разными именами, пытаясь подать несколько голосов. Сравнивая новые изображения лиц с теми, которые уже есть в базе данных избирателей, власти смогли сократить число дублирующих регистраций.

В Колумбии автобусы общественного транспорта оснащены системой распознавания лиц FaceFirst Inc, позволяющей идентифицировать пассажиров, разыскиваемых Национальной полицией Колумбии . FaceFirst Inc также создала систему распознавания лиц для международного аэропорта Токумен в Панаме. Система распознавания лиц используется для идентификации людей среди путешественников, которых разыскивает Панамская национальная полиция или Интерпол . В международном аэропорту Токумен действует система наблюдения по всему аэропорту, использующая сотни камер распознавания лиц в реальном времени для идентификации разыскиваемых лиц, проходящих через аэропорт. Система распознавания лиц изначально была установлена ​​в рамках контракта на сумму 11 миллионов долларов США и включала в себя компьютерный кластер из шестидесяти компьютеров, оптоволоконную кабельную сеть для зданий аэропорта, а также установку 150 камер наблюдения в терминале аэропорта и на территории аэропорта. около 30 ворот аэропорта .

На чемпионате мира по футболу 2014 года в Бразилии федеральная полиция Бразилии распознавания лиц использовала очки . Системы распознавания лиц «сделано в Китае» также были задействованы на летних Олимпийских играх 2016 года в Рио-де-Жанейро. Компания Nuctech поставила 145 терминалов досмотра для стадиона Маракана и 55 терминалов для Олимпийского парка Деодоро .

Европейский Союз

Полиция как минимум в 21 стране Европейского Союза использует или планирует использовать системы распознавания лиц как в административных, так и в уголовных целях.

Греция

Греческая полиция заключила контракт с Intracom-Telecom на поставку не менее 1000 устройств, оснащенных системой распознавания лиц в реальном времени. Поставка ожидается до лета 2021 года. Общая стоимость контракта составляет более 4 миллионов евро, большая часть которого оплачена Фондом внутренней безопасности Европейской комиссии .

Италия

В 2017 году итальянская полиция приобрела систему распознавания лиц Sistema Automatico Riconoscimento Immagini (SARI). В ноябре 2020 года МВД объявило о планах использовать его в режиме реального времени для выявления людей, подозреваемых в поисках убежища.

Нидерланды

Нидерланды . внедряют технологии распознавания лиц и искусственного интеллекта с 2016 года База данных голландской полиции в настоящее время содержит более 2,2 миллиона фотографий 1,3 миллиона голландских граждан. Это около 8% населения. В Нидерландах полиция не использует распознавание лиц на муниципальных системах видеонаблюдения.

Южная Африка

В Южной Африке в 2016 году город Йоханнесбург объявил о внедрении интеллектуальных камер видеонаблюдения с автоматическим распознаванием номерных знаков и лиц.

Развертывание в розничных магазинах

Американская фирма 3VR, ныне Identiv, является примером поставщика , который начал предлагать системы и услуги распознавания лиц ритейлерам еще в 2007 году. В 2012 году компания рекламировала такие преимущества, как «аналитика пребывания и очереди для сокращения времени ожидания клиентов», «аналитика наблюдения за лицами для облегчения персонализированного приветствия клиентов со стороны сотрудников » и возможность «создавать программы лояльности путем объединения Данные точек продаж (POS) с распознаванием лиц».

США

Национальной В 2018 году Исследовательский совет по предотвращению потерь федерации розничной торговли назвал технологию распознавания лиц «многообещающим новым инструментом», который стоит оценить.

В июле 2020 года информационное агентство Reuters сообщило, что в 2010-х годах аптечная сеть Rite Aid развернула системы и компоненты видеонаблюдения с распознаванием лиц от FaceFirst, DeepCam LLC и других поставщиков в некоторых торговых точках в США. Кэти Лэнгли, вице-президент Rite Aid по защите активов, использовала фразу «сопоставление функций» для обозначения систем и сказала, что использование систем привело к снижению уровня насилия и организованной преступности в магазинах компании, в то время как бывший вице-президент по защите активов Боб Оберослер подчеркнул повышение безопасности персонала и снижение необходимости участия правоохранительных органов . В заявлении Reuters в 2020 году в ответ на сообщение компания Rite Aid заявила, что прекратила использовать программное обеспечение для распознавания лиц и отключила камеры.

По словам директора Рида Хейса из исследовательского совета по предотвращению потерь Национальной федерации розничной торговли, программа наблюдения Rite Aid была либо крупнейшей, либо одной из крупнейших программ в розничной торговле. Home Depot , Menards , Walmart и 7-Eleven входят в число других американских ритейлеров, которые также участвуют в крупномасштабных пилотных программах или внедрении технологии распознавания лиц.

Среди магазинов Rite Aid, исследованных агентством Reuters в 2020 году, те, в населенных пунктах, где цветные люди составляли наибольшую расовую или этническую группу, имели в три раза больше шансов установить эту технологию. выражая обеспокоенность, связанную с обширной историей расовой сегрегации и расового профилирования в Соединенных Штатах . В Rite Aid заявили, что выбор мест был «основан на данных», основанных на историях краж в отдельных магазинах, местных и национальных данных о преступности , а также на инфраструктуре объекта.

Australia

В 2019 году система распознавания лиц для предотвращения краж использовалась в сиднейском казино Star Casino , а также была развернута в игровых заведениях Новой Зеландии.

В июне 2022 года потребительская группа CHOICE сообщила, что распознавание лиц используется в Австралии в магазинах Kmart, Bunnings и The Good Guys. Впоследствии «Хорошие парни» приостановили использование технологии до тех пор, пока компания CHOICE не подаст судебный иск в Управление комиссара по информации Австралии, в то время как Баннингс продолжал использовать технологию, а Kmart продолжал ее испытания.

Дополнительные возможности

Диснея Волшебное королевство , недалеко от Орландо, Флорида , во время испытания технологии распознавания лиц для входа в парк.

На по американскому футболу матче чемпионата Super Bowl XXXV в январе 2001 года полиция Тампа-Бэй, штат Флорида, использовала программу распознавания лиц Viisage для поиска потенциальных преступников и террористов, присутствовавших на мероприятии. Потенциально идентифицированы 19 человек с незначительным судимостью.

Системы распознавания лиц также используются программным обеспечением для управления фотографиями для идентификации объектов на фотографиях, обеспечивая такие функции, как поиск изображений по человеку, а также предлагая поделиться фотографиями с конкретным контактом, если его присутствие было обнаружено на фотографии. К 2008 году системы распознавания лиц обычно использовались в качестве контроля доступа в системах безопасности .

США популярной музыки и кантри-музыки Знаменитость Тейлор Свифт тайно применила технологию распознавания лиц на концерте в 2018 году. Камера была встроена в киоск рядом с билетной кассой и сканировала посетителей концерта, когда они входили на концерт, в поисках известных сталкеров .

18 августа 2019 года газета The Times сообщила, что принадлежащий ОАЭ «Манчестер Сити» нанял техасскую фирму Blink Identity для внедрения систем распознавания лиц в программе для водителей. Клуб запланировал одну сверхскоростную полосу для болельщиков на стадионе «Этихад» . Однако группы по защите гражданских прав предостерегают клуб от внедрения этой технологии, заявив, что это может привести к «нормализации инструмента массовой слежки». Сотрудник по политике и кампаниям Liberty Ханна Коучман заявила, что шаг «Манчестер Сити» вызывает тревогу, поскольку фанаты будут обязаны делиться глубоко конфиденциальной личной информацией с частной компанией, где их можно будет отслеживать и контролировать в повседневной жизни.

В 2019 году казино в Австралии и Новой Зеландии внедрили распознавание лиц для предотвращения краж, а представитель сиднейского казино Star Casino заявил, что они также будут обеспечивать «обслуживание клиентов», например, приветствовать посетителя обратно в бар.

В августе 2020 года на фоне пандемии COVID-19 в США стадионы американского футбола Нью-Йорка и Лос-Анджелеса объявили об установке системы распознавания лиц на предстоящих матчах. Цель — сделать процесс входа максимально бесконтактным. Диснея Волшебное королевство , расположенное недалеко от Орландо, штат Флорида , также объявило об испытании технологии распознавания лиц, которая позволит создать бесконтактный опыт во время пандемии; Первоначально испытание планировалось провести с 23 марта по 23 апреля 2021 года, но с конца апреля 2021 года ограниченные сроки были отменены.

Медиакомпании начали использовать технологию распознавания лиц для оптимизации отслеживания, организации и архивирования фотографий и видео.

Преимущества и недостатки

По сравнению с другими биометрическими системами

В 2006 году эффективность новейших алгоритмов распознавания лиц оценивалась в рамках Face Recognition Grand Challenge (FRGC) . В тестах использовались изображения лица с высоким разрешением, трехмерные сканы лица и изображения радужной оболочки глаза. Результаты показали, что новые алгоритмы в 10 раз точнее алгоритмов распознавания лиц 2002 года и в 100 раз точнее алгоритмов 1995 года. Некоторые из алгоритмов смогли превзойти участников-людей в распознавании лиц и смогли однозначно идентифицировать однояйцевых близнецов.

Одним из ключевых преимуществ системы распознавания лиц является то, что она способна выполнять массовую идентификацию, поскольку для работы не требуется сотрудничество испытуемого. Правильно спроектированные системы, установленные в аэропортах, мультиплексах и других общественных местах, могут идентифицировать людей в толпе, причем прохожие даже не подозревают о существовании системы. Однако по сравнению с другими биометрическими методами распознавание лиц может быть не самым надежным и эффективным. Меры качества очень важны в системах распознавания лиц, поскольку изображения лиц могут сильно различаться. Такие факторы, как освещение, выражение лица, поза и шум во время захвата лица, могут повлиять на работу систем распознавания лиц. Среди всех биометрических систем распознавание лиц имеет самый высокий уровень ложного принятия и отклонения. таким образом, были подняты вопросы об эффективности или предвзятости программного обеспечения для распознавания лиц в случаях безопасности железных дорог и аэропортов, правоохранительных органов, а также при принятии решений о жилье и трудоустройстве.

Слабые стороны

Ральф Гросс, исследователь из Института робототехники Карнеги-Меллона в 2008 году, описывает одно препятствие, связанное с углом обзора лица: «Распознавание лиц становится довольно хорошим при полном фронте и отклонении на 20 градусов, но как только вы приближаетесь к профиль, были проблемы». Помимо вариаций поз, изображения лиц с низким разрешением также очень трудно распознать. Это одно из основных препятствий распознавания лиц в системах наблюдения. Также было высказано предположение, что настройки камеры могут способствовать более четкому изображению белой кожи, чем кожи других оттенков.

Распознавание лиц менее эффективно, если выражения лица различаются. Широкая улыбка может сделать систему менее эффективной. Например: Канада в 2009 году разрешила на фотографиях на паспорт только нейтральное выражение лица.

Существует также непостоянство в наборах данных, используемых исследователями. Исследователи могут использовать от нескольких до десятков объектов и от нескольких сотен до тысяч изображений. Наборы данных могут быть разнообразными и всеобъемлющими или в основном содержать изображения белых мужчин. Для исследователей важно предоставить друг другу наборы данных, которые они использовали, или иметь хотя бы стандартный или репрезентативный набор данных.

Хотя для некоторых систем распознавания лиц заявлена ​​высокая степень точности, эти результаты не универсальны. Постоянно худший показатель точности наблюдается у людей в возрасте от 18 до 30 лет, чернокожих и женщин.

Системы распознавания лиц подвергались критике за то, что они поддерживают и судят на основе предположений о цветных людях. а также на бинарном гендерном предположении. При классификации лиц цисгендерных людей на мужские и женские эти системы зачастую довольно точны. однако обычно были сбиты с толку или неспособны определить гендерную идентичность трансгендеров людей и небинарных . гендерные нормы Эти системы соблюдают настолько, что даже когда им показывали фотографию цисгендерного мужчины с длинными волосами, алгоритмы разделились между следованием гендерной норме мужчин с короткими волосами и мужскими чертами лица и запутались. Это случайное неправильное гендерное определение людей может быть очень вредным для тех, кто не идентифицирует себя со своим полом, присвоенным при рождении , игнорируя и лишая законной силы их гендерную идентичность. Это также вредно для людей, которые не придерживаются традиционных гендерных норм, поскольку лишает законной силы их гендерное самовыражение , независимо от их гендерной идентичности .

Неэффективность

Критики технологии жалуются, что лондонского района Ньюхэм по состоянию на 2004 год схема так и не узнал ни одного преступника, несмотря на то, что в базе данных системы несколько преступников проживают в районе, а система работает уже несколько лет. «Насколько известно полиции, ни разу автоматическая система распознавания лиц Ньюхэма не обнаружила живую цель». Эта информация, по-видимому, противоречит утверждениям о том, что системе удалось снизить уровень преступности на 34% (поэтому ее также внедрили и в Бирмингеме).

Эксперимент, проведенный в 2002 году местным полицейским управлением в Тампе , штат Флорида, дал столь же неутешительные результаты. Система в аэропорту Логан в Бостоне была отключена в 2003 году после того, как в течение двухлетнего периода испытаний не удалось найти ни одного совпадения.

В 2014 году Facebook заявила, что в стандартизированном двухвариантном тесте на распознавание лиц ее онлайн-система показала точность 97,25% по сравнению с контрольным показателем человека в 97,5%.

Системы часто рекламируются как имеющие точность, близкую к 100%; это вводит в заблуждение, поскольку результаты не универсальны В исследованиях часто используются образцы меньшего размера и менее разнообразные, чем это было бы необходимо для крупномасштабных приложений. Поскольку распознавание лиц не является абсолютно точным, оно создает список потенциальных совпадений. Затем оператор-человек должен просмотреть эти потенциальные совпадения, и исследования показывают, что операторы выбирают правильное совпадение из списка только примерно в половине случаев. Это вызывает проблему выбора не того подозреваемого.

Споры

Нарушения конфиденциальности

Организации по защите гражданских прав и борцы за конфиденциальность, такие как Electronic Frontier Foundation , Big Brother Watch и ACLU, выражают обеспокоенность тем, что конфиденциальность подвергается риску из-за использования технологий наблюдения . Распознавание лиц может использоваться не только для идентификации человека, но и для выявления других личных данных, связанных с человеком, таких как другие фотографии с изображением человека, сообщения в блогах, профили в социальных сетях, поведение в Интернете и схемы путешествий. Высказывались опасения по поводу того, кто будет иметь доступ к информации о вашем местонахождении и людях, находящихся с ними в любой момент времени. Более того, люди имеют ограниченные возможности избежать или помешать отслеживанию распознавания лиц, если они не скрывают свои лица. Это фундаментально меняет динамику повседневной конфиденциальности, позволяя любому маркетологу, правительственному учреждению или случайному незнакомцу тайно собирать идентификационные и связанные с ними персональные данные любого человека, захваченного системой распознавания лиц. Потребители могут не понимать или не знать, для чего используются их данные, что лишает их возможности дать согласие на передачу их личной информации.

В июле 2015 года Счетная палата правительства США подготовила отчет для высокопоставленного члена Подкомитета по конфиденциальности, технологиям и законодательству Комитета судебной власти Сената США. В отчете обсуждались коммерческое использование технологии распознавания лиц, вопросы конфиденциальности и применимый федеральный закон. В нем говорится, что ранее обсуждались вопросы, касающиеся технологии распознавания лиц, и это указывает на необходимость обновления законов о конфиденциальности Соединенных Штатов , чтобы федеральное законодательство постоянно соответствовало влиянию передовых технологий. В отчете отмечается, что некоторые отраслевые, правительственные и частные организации находились в процессе разработки или уже разработали «добровольные правила конфиденциальности». Эти рекомендации различались между заинтересованными сторонами , но их общая цель состояла в том, чтобы получить согласие и информировать граждан о предполагаемом использовании технологии распознавания лиц. Согласно отчету, добровольные правила конфиденциальности помогли противодействовать проблемам конфиденциальности, которые возникают, когда граждане не знают, как используются их личные данные.

В 2016 году российская компания NtechLab вызвала скандал в международных СМИ, запустив систему распознавания лиц FindFace , пообещав, что российские пользователи смогут фотографировать незнакомцев на улице и привязывать их к профилю в социальной сети Вконтакте. (ВК). В декабре 2017 года Facebook представил новую функцию, которая уведомляет пользователя, когда кто-то загружает фотографию, на которой изображено то, что Facebook считает его лицом, даже если он не отмечен тегами. Facebook попытался представить новую функциональность в положительном свете, несмотря на предшествующую негативную реакцию. Глава отдела конфиденциальности Facebook Роб Шерман назвал эту новую функцию, которая дает людям больше контроля над своими фотографиями в Интернете. «Мы посчитали это действительно расширяющей возможности», — говорит он. «Могут существовать фотографии, о которых вы не знаете». от Facebook DeepFace стал предметом нескольких коллективных исков в соответствии с Законом о конфиденциальности биометрической информации, в которых утверждалось, что Facebook собирает и хранит данные распознавания лиц своих пользователей без получения информированного согласия, что является прямым нарушением Закона о конфиденциальности биометрической информации 2008 года (BIPA). ). Последнее дело было прекращено в январе 2016 года из-за отсутствия у суда юрисдикции. В США компании по наблюдению, такие как Clearview AI, полагаются на Первую поправку к Конституции США для сбора данных из учетных записей пользователей на платформах социальных сетей в поисках данных, которые можно использовать при разработке систем распознавания лиц.

В 2019 году Financial Times впервые сообщила, что программное обеспечение для распознавания лиц использовалось в районе Кингс-Кросс в Лондоне. Комплекс вокруг лондонского вокзала Кингс-Кросс включает в себя магазины, офисы, штаб-квартиру Google в Великобритании и часть колледжа Святого Мартина. По данным Управления комиссара по информации Великобритании : «Сканирование лиц людей, которые законно ведут свою повседневную жизнь, с целью их идентификации представляет собой потенциальную угрозу конфиденциальности, которая должна беспокоить всех нас». Комиссар по информации Великобритании Элизабет Денэм начала расследование использования системы распознавания лиц King's Cross, которой управляет компания Argent. В сентябре 2019 года компания Argent объявила, что программное обеспечение для распознавания лиц больше не будет использоваться в Кингс-Кросс . Арджент заявил, что программное обеспечение было развернуто в период с мая 2016 года по март 2018 года на двух камерах, освещающих пешеходную улицу, проходящую через центр застройки. В октябре 2019 года в отчете заместителя мэра Лондона Софи Линден выяснилось, что в рамках секретной сделки столичная полиция передала Ардженту фотографии семи человек для использования в системе перекрестного распознавания лиц их Кинга.

В период с 2017 по 2019 год система автоматического распознавания лиц подвергалась испытаниям в полиции Южного Уэльса. неоднократно Использование этой технологии было оспорено в суде частным лицом Эдвардом Бриджесом при поддержке благотворительной организации Liberty (дело, известное как R (Bridges) v. Главный констебль полиции Южного Уэльса). Дело рассматривалось в Апелляционном суде , и решение было вынесено в августе 2020 года. В деле утверждалось, что использование распознавания лиц было нарушением конфиденциальности на том основании, что не было достаточной правовой базы или соразмерности в использовании распознавания лиц и что его использование нарушало Законы о защите данных 1998 и 2018 годов . Дело было решено в пользу Бриджеса без возмещения ущерба. Дело было урегулировано заявлением о правонарушении. В ответ на этот случай британское правительство неоднократно пыталось принять законопроект, регулирующий использование распознавания лиц в общественных местах. В предложенных законопроектах предпринята попытка назначить комиссара, способного регулировать использование системы распознавания лиц государственными службами аналогично комиссару по системам видеонаблюдения . Такой законопроект еще не вступил в силу [по состоянию на сентябрь 2021 г. ].

В январе 2023 года Нью-Йорка генеральный прокурор Летиша Джеймс запросила дополнительную информацию об использовании технологии распознавания лиц у Madison Square Garden Entertainment после сообщений о том, что фирма использовала ее, чтобы не допустить в Мэдисон-Сквер-Гарден юристов, участвующих в судебных процессах против компании . Она отметила, что такой шаг может пойти вразрез с федеральными, государственными и местными законами о правах человека.

Несовершенные технологии в правоохранительных органах

По состоянию на 2018 год До сих пор ведутся споры относительно того, работает ли технология распознавания лиц менее точно на цветных людях. Одно исследование, проведенное Джой Буоламвини (MIT Media Lab) и Тимнитом Гебру (Microsoft Research), показало, что частота ошибок при распознавании пола цветных женщин в трех коммерческих системах распознавания лиц варьируется от 23,8% до 36%, тогда как для светлокожих мужчин она составляет от 23,8% до 36%. составлял от 0,0 до 1,6%. Общий уровень точности идентификации мужчин (91,9%) был выше, чем женщин (79,4%), и ни одна из систем не обеспечивала небинарное понимание пола. Исследование также показало, что наборы данных, используемые для обучения коммерческих моделей распознавания лиц, не репрезентативны для более широкой популяции и ориентированы на светлокожих мужчин. Однако другое исследование показало, что несколько коммерческих программ для распознавания лиц, проданных правоохранительным органам по всей стране, имели более низкий уровень ложного несоответствия для чернокожих, чем для белых.

Эксперты опасаются, что системы распознавания лиц могут нанести вред гражданам, которых, по утверждению полиции, они пытаются защитить. Это считается несовершенной биометрией, и в исследовании, проведенном исследователем Джорджтаунского университета Клэр Гарви, она пришла к выводу, что «в научном сообществе нет единого мнения о том, что это обеспечивает положительную идентификацию кого-либо». Считается, что с такой большой погрешностью в этой технологии как юристы, так и компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения для распознавания лиц, заявляют, что технология должна предоставлять только часть дела — никаких доказательств, которые могут привести к аресту человека. Отсутствие правил, обязывающих компании, занимающиеся технологиями распознавания лиц, соблюдать требования о тестировании на расовую предвзятость, может стать существенным недостатком при принятии их использования в правоохранительных органах. CyberExtrumer, компания, которая продает себя правоохранительным органам, заявила, что они не проводили тестирование или исследование предвзятости в своем программном обеспечении. CyberExtrumer отметил, что некоторые цвета кожи программному обеспечению сложнее распознать из-за текущих ограничений технологии. «Подобно тому, как людей с очень темной кожей трудно идентифицировать с помощью распознавания лиц, люди с очень бледной кожей такие же», — сказал Блейк Сенфтнер, старший инженер-программист CyberExtrumer.

Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) провел обширное тестирование системы FRT с проверкой 1:1. и 1: множество идентификаций. Также была проверена разная точность FRT в разных демографических группах. Независимое исследование пришло к выводу, что в настоящее время ни одна система FRT не имеет 100% точности.

Защита данных

В 2010 году Перу принял Закон о защите персональных данных, который определяет биометрическую информацию, которая может быть использована для идентификации человека, как конфиденциальные данные. В 2012 году Колумбия приняла всеобъемлющий Закон о защите данных, который определяет биометрические данные как конфиденциальную информацию. Согласно статье 9 (1) Общего регламента ЕС по защите данных (GDPR) от 2016 года, обработка биометрических данных с целью «уникальной идентификации физического лица» является конфиденциальной, и данные распознавания лиц, обработанные таким образом, становятся конфиденциальными персональными данными. В ответ на вступление GDPR в законодательство государств-членов ЕС исследователи из ЕС выразили обеспокоенность тем, что, если бы в соответствии с GDPR от них требовалось получать согласие человека на обработку данных распознавания лиц, база данных лиц в масштабе MegaFace никогда бы не смогла установиться снова. В сентябре 2019 года Шведское управление по защите данных (DPA) впервые в истории наложило финансовый штраф за нарушение Общего регламента ЕС по защите данных (GDPR) в отношении школы, которая использовала эту технологию для замены отнимающих много времени перекличек во время занятий. DPA установило, что школа незаконно получила биометрические данные своих учеников, не проведя оценку последствий. Кроме того, школа не проинформировала DPA о пилотной схеме. Был наложен штраф в размере 200 000 шведских крон (19 000 евро/21 000 долларов США).

В Соединенных Штатах Америки несколько штатов США приняли законы, защищающие конфиденциальность биометрических данных. Примеры включают Закон штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации (BIPA) и Закон штата Калифорния о конфиденциальности потребителей (CCPA). В марте 2020 года жители Калифорнии подали коллективный иск против Clearview AI , утверждая, что компания незаконно собирала биометрические данные в Интернете и с помощью технологии распознавания лиц создала базу данных биометрических данных, которая продавалась компаниям и полиции. На тот момент Clearview AI уже столкнулась с двумя судебными исками в рамках BIPA. и расследование Комиссара по конфиденциальности Канады на предмет соблюдения Закона о защите личной информации и электронных документов (PIPEDA).

Запреты на использование технологии распознавания лиц

Соединенные Штаты Америки

В мае 2019 года Сан-Франциско, штат Калифорния, стал первым крупным городом США, запретившим использование программного обеспечения для распознавания лиц полицией и другими местными правительственными учреждениями. Руководитель Сан-Франциско Аарон Пескин ввел правила, которые потребуют от агентств получения одобрения Наблюдательного совета Сан-Франциско на приобретение наблюдения . технологий Правила также требуют, чтобы агентства публично раскрывали предполагаемое использование новой технологии наблюдения. В июне 2019 года Сомервилл , штат Массачусетс, стал первым городом на восточном побережье , запретившим программное обеспечение для наблюдения за лицами для государственного использования. особенно в полицейских расследованиях и муниципальном надзоре. В июле 2019 года Окленд, штат Калифорния, запретил использование технологии распознавания лиц городскими департаментами.

Американский союз гражданских свобод («ACLU») провел кампанию по всей территории Соединенных Штатов за прозрачность технологий наблюдения. и поддержал запрет в Сан-Франциско и Сомервилле на программное обеспечение для распознавания лиц. ACLU работает над тем, чтобы бросить вызов секретности и наблюдению с помощью этой технологии.

Во время протестов Джорджа Флойда городские власти запретили использование системы распознавания лиц в Бостоне , штат Массачусетс. По состоянию на 10 июня 2020 г. Муниципальное использование запрещено в:

• Беркли, Калифорния
• Окленд, Калифорния
• Бостон , Массачусетс – 30 июня 2020 г.
• Бруклин, Массачусетс
• Кембридж, Массачусетс
• Нортгемптон, Массачусетс
• Спрингфилд, Массачусетс
• Сомервилл, Массачусетс
• Портленд, Орегон – сентябрь 2020 г.

Городской совет Уэст-Лафайета, штат Индиана, принял постановление, запрещающее технологию наблюдения за распознаванием лиц.

27 октября 2020 года 22 правозащитные группы призвали Университет Майами запретить технологию распознавания лиц. Это произошло после того, как ученики обвинили школу в использовании программного обеспечения для идентификации протестующих студентов. Однако в университете эти обвинения были опровергнуты.

штата Закон о реформе полиции Массачусетс вступит в силу в июле 2021 года; Запрет, принятый законодательным органом, был отклонен губернатором Чарли Бейкером . Вместо этого закон требует судебного ордера, ограничения персонала, который может проводить обыск, записи данных о том, как используется технология, и создания комиссии для выработки рекомендаций относительно будущих правил.

Отчеты 2024 года показали, что некоторые полицейские управления, в том числе полицейское управление Сан-Франциско , обошли запреты на технологию распознавания лиц, введенные в соответствующих городах.

Европейский Союз

В январе 2020 года Европейский Союз предложил, но затем быстро отказался от предложенного моратория на распознавание лиц в общественных местах.

Европейская коалиция « Верните свое лицо » была создана в октябре 2020 года. Коалиция призывает запретить распознавание лиц и запустила Европейскую гражданскую инициативу в феврале 2021 года. Более 60 организаций призывают Европейскую комиссию строго регулировать использование биометрического наблюдения. технологии.

Распознавание эмоций

В 18 и 19 веках была широко распространена вера в то, что выражение лица раскрывает моральную ценность или истинное внутреннее состояние человека, а физиогномика была уважаемой наукой в ​​западном мире. С начала 19 века фотография использовалась для физиогномического анализа черт лица и выражения лица для выявления безумия и слабоумия . заново открыли изучение человеческих эмоций и их проявлений В 1960-х и 1970-х годах психологи , которые попытались определить нормальный диапазон эмоциональных реакций на события. Исследования в области автоматического распознавания эмоций с 1970-х годов были сосредоточены на мимике и речи , которые считаются двумя наиболее важными способами передачи эмоций другим людям. В 1970-х годах была создана система кодирования лицевых действий (FACS) для физического выражения эмоций. Его разработчик Пол Экман утверждает, что существует шесть эмоций, универсальных для всех людей, и что их можно закодировать в выражениях лица. Исследования автоматического распознавания выражений конкретных эмоций в последние десятилетия были сосредоточены на изображениях человеческих лиц, вид спереди.

В 2016 году алгоритмы распознавания эмоций по чертам лица были среди новых технологий, наряду с высокой четкости системами видеонаблюдения , с высоким разрешением трехмерным распознаванием лиц и распознаванием радужной оболочки глаза , которые вышли из университетских исследовательских лабораторий. В 2016 году Facebook приобрела FacioMetrics, корпоративное подразделение Университета Карнеги-Меллон, занимающееся распознаванием эмоций по чертам лица . В том же году Apple Inc. Emotient , занимающийся распознаванием эмоций по чертам лица приобрела стартап . К концу 2016 года коммерческие поставщики систем распознавания лиц предложили интегрировать и внедрить алгоритмы распознавания эмоций по чертам лица. института Media Lab Массачусетского технологического Дочерняя компания Affectiva к концу 2019 года предложила продукт для обнаружения эмоций по выражению лица, который может распознавать эмоции людей во время вождения .

Системы распознавания лиц

Разработка технологии распознавания лиц — это, по сути, гонка вооружений между исследователями конфиденциальности и компаниями, работающими с большими данными. Компании, работающие с большими данными, все чаще используют сверточную технологию искусственного интеллекта для создания еще более совершенных моделей распознавания лиц. Решения по блокировке распознавания лиц могут не работать в более новых версиях программного обеспечения или в других типах моделей распознавания лиц. Одним из популярных примеров блокировки распознавания лиц является система макияжа и причесок CVDazzle , но создатели отмечают на своем веб-сайте, что она уже давно устарела, поскольку была разработана для борьбы с определенным алгоритмом распознавания лиц и может не работать. Другим примером является появление системы распознавания лиц, которая может идентифицировать людей, носящих маски и солнцезащитные очки, особенно после пандемии COVID-19.

Учитывая, что компании, работающие с большими данными, имеют гораздо больше финансирования, чем исследователи конфиденциальности, системам распознавания лиц очень трудно идти в ногу со временем. Также нет никакой гарантии, что методы запутывания, которые использовались для изображений, сделанных в прошлом и сохраненных, такие как маски или запутывание программного обеспечения, защитят пользователей от анализа этих изображений с помощью распознавания лиц с помощью будущих технологий.

В январе 2013 года японские исследователи из Национального института информатики создали очки «защитный козырек», которые используют почти инфракрасный свет, чтобы сделать лицо под ним неузнаваемым для программного обеспечения для распознавания лиц, использующего инфракрасный свет. В последней версии используется титановый каркас, светоотражающий материал и маска, в которой используются углы и узоры, которые нарушают технологию распознавания лиц за счет как поглощающих, так и отражающихся источников света. Однако эти методы используются для предотвращения инфракрасного распознавания лиц и не работают при распознавании лиц ИИ на простых изображениях. Некоторые проекты используют состязательное машинное обучение для создания новых печатных шаблонов, которые сбивают с толку существующее программное обеспечение для распознавания лиц.

Одним из методов, который может защитить от систем распознавания лиц, являются специальные стрижки и модели макияжа, которые не позволяют используемым алгоритмам распознавать лицо, известное как ослепление компьютерного зрения . Кстати, стили макияжа, популярные среди джаггало, также могут защитить от распознавания лиц.

Маски для лица, которые носят для защиты от заразных вирусов, могут снизить точность систем распознавания лиц. 2020 года Исследование NIST протестировало популярные системы сопоставления «один к одному» и обнаружило, что процент неудач у людей в масках составляет от пяти до пятидесяти процентов. The Verge предположила, что точность систем массового наблюдения, которые не были включены в исследование, будет даже менее точной, чем точность систем взаимного соответствия. Распознавание лиц Apple Pay может преодолевать множество препятствий, включая сильный макияж, густую бороду и даже солнцезащитные очки, но не работает с масками. Однако распознавание лиц в масках становится все более надежным.

Другое решение — применение запутывания к изображениям, которые могут обмануть системы распознавания лиц, но при этом выглядеть нормальными для пользователя-человека. Их можно использовать, когда изображения публикуются в Интернете или в социальных сетях. Однако, поскольку изображения, оказавшиеся в Интернете, трудно удалить, запутывание этих изображений можно преодолеть, а лицо пользователя можно будет идентифицировать благодаря будущим достижениям технологий. Двумя примерами этого метода, разработанными в 2020 году, являются программный приложение камеры Camera Adversaria от ANU и университета Чикагского алгоритм маскировки изображений Fawkes , который применяет запутывание к уже сделанным фотографиям. Однако к 2021 году алгоритм запутывания Фоукса уже стал целью Microsoft Azure , которая изменила свой алгоритм, чтобы снизить эффективность Фоукса.

См. также

• AI-эффект
• Признание Амазонки
• Приложения искусственного интеллекта
• Искусственный интеллект для видеонаблюдения
• Автоматическое распознавание номерного знака
• Биометрические технологии в контроле доступа
• Профилировщик лица Coke Zero
• Компьютерная обработка языка тела
• Компьютерное зрение
• ДипФейс
• FaceNet
• Восприятие лица
• Грандиозное испытание по распознаванию лиц
• Найти лицо
• Тест на соответствие лица в Глазго
• ИСО/МЭК 19794-5
• МАЛИНТЕНТ
• Национальное биометрическое удостоверение личности
• Поиск мультимедийной информации
• Мультилинейное обучение подпространству
• Распознавание образов , аналогии и рассуждение на основе прецедентов
• Сканирование сетчатки
• SenseTime
• Супер распознаватели
• Соответствие шаблону
• Трехмерное распознавание лиц
• Сопоставление вен
• Анализ походки
• Fawkes (программное обеспечение для маскировки изображений)

Списки

• Список тем по компьютерному зрению
• Список новых технологий
• Очерк искусственного интеллекта

Дальнейшее чтение

• Фарохи, Саджад; Шамсуддин, Сити Мариям; Флюссер, Ян; Шейх, У.У.; Хансари, Мохаммед; Джафари-Хузани, Курош (2014). «Распознавание лиц в ближнем инфракрасном диапазоне путем объединения моментов Цернике и непрореженного дискретного вейвлет-преобразования». Цифровая обработка сигналов . 31 (1): 13–27. дои : 10.1016/j.dsp.2014.04.008 .
• "The Face Detection Algorithm Set to Revolutionize Image Search" (Feb. 2015), MIT Technology Review
• Garvie, Clare; Bedoya, Alvaro; Frankle, Jonathan (October 18, 2016). Perpetual Line Up: Unregulated Police Face Recognition in America. Center on Privacy & Technology at Georgetown Law. Retrieved October 22, 2016.
  • "Facial Recognition Software 'Sounds Like Science Fiction,' but May Affect Half of Americans". As It Happens. Canadian Broadcasting Corporation. October 20, 2016. Retrieved October 22, 2016. Interview with Alvaro Bedoya, executive director of the Center on Privacy & Technology at Georgetown Law and co-author of Perpetual Line Up: Unregulated Police Face Recognition in America.
• Press, Eyal, "In Front of Their Faces: Does facial-recognition technology lead police to ignore contradictory evidence?", The New Yorker, 20 November 2023, pp. 20–26.

External links

• Media related to Facial recognition system at Wikimedia Commons
• A Photometric Stereo Approach to Face Recognition (master's thesis). The University of the West of England, Bristol.