Где и как работает распознавание лиц и можно ли его обмануть
Толчок развитию технологии распознавания лиц дало объединение систем видеонаблюдения и искусственного интеллекта. Если от камер требуется только грамотное расположение и хорошее качество картинки, то анализом лиц занимается нейросеть. Вопросы слежки за людьми и безопасности персональных данных обсуждают в соцсетях, на форумах и телевидение. В статье мы ответим на вопросы:
- с чего всё начиналось?
- как технология работает?
- как это делает нашу жизнь безопаснее?
- могут ли это использовать против нас и следить за нами?
- можно ли обмануть эту систему?
- какое у неё будущее?
В 1960-х годах профессор Техасского университета Вудро Бледсо с коллегами создал систему по упорядочиванию фотографий лиц. В её основу легла байесовская теория принятия решений. Учёные разработали специальный планшет, где вводились вертикальные и горизонтальные координаты основных черт лица: глаз, носа и рта.
Записанные координаты сохранялись в системе. И когда в неё вносилось новое фото человека, система выдавала схожее изображение из сохранённых ранее фото с введёнными координатами. В этом эксперименте не использовались компьютеры, но в нём впервые использовался на практике биометрический метод.
В 1970-х годах эту систему модернизировали, добавив дополнительные маркеры толщины губ и цвета волос.
Eigenface – дословно «собственные лица». Этот метод распознавания лиц сотрудники университета Брауна Лоуренс Сирович и Майкл Кирби создали в 1988 году. При анализе изображений использовалась линейная алгебра, для разметки лиц применялось до 100 значений.
В 1991 году Алекс Пентланд и Мэтью Тёрк из Массачусетского технологического института смогли автоматизировать алгоритм Eigenfaces. После этого управление перспективных исследовательских проектов при минобороны США и Национальный институт стандартов и технологий выпустили программу FERET. В 2002 году её начали применять для поиска преступников.
В 2011 году в панамском аэропорту Токумен установили крупнейшую на тот момент биометрическую установку, которую использовали для борьбы с преступностью. Тогда же систему стали применять американские военные для опознания тел погибших. Благодаря технологии удалось подтвердить личность террориста Усамы Бен Ладена.
Сейчас распознавание лиц используются в правоохранительных органах, ритейле, развлекательных приложениях вроде FaceApp и в сервисах знакомств. Например, приложение Badoo запустило в 2017 году функцию поиска двойников. Первой соцсетью, применившей распознавание лиц, стала в 2010 году Facebook.
Рынок биометрии в 2015-2018 годах ежегодно рос на 36%, о чём свидетельствуют данные J’son & Partners Consulting. Российский рынок отличается активным внедрением систем распознавания лиц, тогда как в мире основной тренд это разработки в области идентификации отпечатков пальцев.
К концу 2018 года на долю технологий распознавания лиц на биометрическом рынке России пришлось 50%. В течение четырёх лет этот сегмент рос ежегодно на 106,7%
Широкое распространение получили терминалы по распознаванию лиц. Внешне они похожи на смартфон или планшет и крепятся на специальные штативы или на стену рядом с дверью или турникетом. Это избавляет сотрудников от необходимости вводить пароли, предъявлять документы или пользоваться ключ-картами.
Запрос на безопасность существовал в обществе всегда. Поэтому когда технология вышла на рынок услуг, её начали внедрять в вузах, бизнес-центрах и административных зданиях. В числе лидеров на рынке биометрии в России технология FindFace от NtechLab – «дочки» госкорпорации «Ростех».
Российская компания NtechLab со своей технологией в декабре 2015 года обошла разработчиков Google и победила в мировом чемпионате по распознаванию лиц The MegaFace Benchmark
Если в мире биометрические технологии изначально использовались в государственном секторе для внедрения биометрических паспортов и систем погранконтроля, то в России освоение этой сферы началось с коммерческого сегмента. В 2014 году 87% российского биометрического рынка приходилось на системы контроля и управления доступом (СКУД) и учёт рабочего времени. Когда власти регионов начали внедрять систему распознавания лиц в общественных местах, транспорте и на инфраструктурных объектах, доля коммерческого сегмента снизилась до 53%.
Наравне с NtechLab разработкой в сфере распознавания лиц в России занимаются VisionLabs, Sensemaking Lab и «Центр речевых технологий» (ЦРТ). Система работает по алгоритму:
- Детектирование лица и силуэта на изображении
- Исправление визуальных искажений
- Верификация лица
Когда началась пандемия коронавируса, появилась необходимость проверять температуру и ношение масок. Встроенные в терминалы распознавания лиц термометры определяют температуру меньше чем за секунду, а погрешность не превышает полградуса. Проверка наличия маски не мешает идентифицировать человека.
Всё чаще биометрию начинают использовать и для повышения уровня удобства. В середине октября 2021 года система FacePay, позволяющая проезд в метро «оплатить лицом», заработала на всех станциях Москвы. Перед турникетами на полу наклеены чёрные круги, на которые надо встать чтобы камера «срисовала» лицо. После этого вход откроется, а деньги с карты спишутся.
Чтобы воспользоваться услугой, нужно в приложении «Метро Москвы» привязать банковскую карту и «Тройку». Но при этом у банка должны быть ваши биометрические данные и согласие на их обработку. Поэтому тем, кто не хочет пользоваться этой системой, не стоит опасаться из-за случайных списаний денег при прохождении рядом с терминалом.
Система пока «сыровата». Когда новость о FacePay опубликовали в Instagram-аккаунте московского метро, пользователи стали жаловаться, что считывание лиц иногда занимает до 20 секунд и создаёт очереди.
Эта сфера – лидер по применению биометрических технологий в России. В ней есть свои «чёрные списки» с недобросовестными посетителями. Когда человек из такого списка заходит в банк, охрана получает сигнал и реагирует.
С 30 июня 2018 года банкам и госорганам разрешили собирать биометрические данные физлиц в единую биометрическую систему (ЕБС) и проводить удалённую идентификацию клиентов. После идентификации клиент может из дома открыть счёт и заказать карту, для этого нужно будет подтвердить операции голосом и через фото.
Появление ЕБС уравнивает крупные и мелкие банки в части привлечения клиентов. Теперь человеку, чтобы оформить карту, не нужно ехать в отделение интересующего банка. Сдать биометрические данные можно в ближайшем отделении любого банка, а потом через интернет оформить карту в другом банке.
В 2017 году в Москве заработала одна из крупнейших в мире систем безопасности с применением технологии распознавания лиц. В ней задействовано около 200 тысяч камер. Кроме камер, в эту инфраструктуру входят сотни серверов, устройства хранения данных, компьютеры и графические ускорители.
NtechLab разработала для МВД видеорегистраторы с распознаванием лиц. Камера размером чуть меньше рации крепится на форму и анализирует видеопоток, выделяя лица и отправляя данные на сервер. Гаджет тестируется полицией и частными охранными предприятиями.
Для поиска пропавших людей с воздуха «Лаборатория Касперского» создала нейросеть для дронов. Беспилотник распознаёт человека с высоты 150 метров даже если в кадр попала только часть тела.
Машинное зрение лучше человеческого глаза анализирует изображения. Например, когда картинку рассматривает оператор, он в первую очередь ищет цветовые несоответствия – такова физиология. Однако когда человек в камуфляже, что среди грибников случается часто, заметить его с высоты сложнее. Для нейросети же цвет одежды не играет большой роли. Но главное – программа находит людей за миллисекунды
Поисково-спасательный отряд «Лиза Алерт» использует машинное зрение для поиска людей с воздуха с 2018 года. Но раньше нейросеть работала на наземных компьютерах, поэтому изображения обрабатывались только когда дроны возвращались на землю. Теперь система работает в реальном времени, что позволяет более оперативно вести поиски.
31 января 2021 года в Москве планировался несанкционированный митинг. Используя технологию распознавания лиц, полицейские задержали в метро некоторых участников до начала акции. Система срабатывала на лица людей, которые уже занесены в базу участников несанкционированных акций.
«Ростех» во время чемпионата мира по футболу, который проходил в России в 2018 году, подключил к системе распознавания лиц FindFace Security около 500 камер в регионах, где проходили матчи. Камеры устанавливались на улицах, в метро, на стадионах и фанзонах. Это позволило во время чемпионата задержать более 180 нарушителей, часть которых находилась в федеральном розыске.
Технологию FindFace Security разработала дочерняя компания NtechLab. Система функционирует на десяти спортивных аренах страны, среди которых стадионы «Петровский» в Санкт-Петербурге, «Казань Арена» и «Татнефть Арена» в Казани и «Металлург» в Магнитогорске.
В этом случае система видеонаблюдения охватывает весь торговый зал. Когда посетитель что-то крадёт или повреждает и попадает на камеры, операторы заносят его в «чёрный список». Эти списки синхронизируются и работают во всех магазинах сети. Когда нарушитель приходит снова, охрана магазина получает сигнал.
К внутренним системам торговых центров можно подключать внешние базы данных и искать, например, пропавших и разыскиваемых людей. Такая система работает в «Бауцентре» в Калининграде.
В Москве системой распознавания лиц оборудованы все ж/д вокзалы и аэропорты. Также она действует на ж/д вокзале в Сочи, на транспортных узлах Сахалина и Саранска. На таких объектах основная задача системы – поиск преступников, находящихся в розыске.
А для удобства пассажиров в России разработана система, которая позволила бы регистрироваться на самолёт без паспорта и посадочного документа. Но разработчиков из ЦРТ сдерживает нормативное регулирование. В Европе такое уже практикуется.
В этой сфере нейросеть распознает не лица, а машины. ГИБДД и Росгвардия летом 2021 года начали использовать дроны для выявления нарушений ПДД в 17 регионах страны: в Тюменской, Омской, Амурской, Ростовской, Воронежской, Новосибирской, Свердловской областях, в Пермском, Забайкальском, Красноярском и Краснодарском краях, в республиках Удмуртия, Адыгея, Татарстан, Бурятия, Ингушетия и в Москве.
На участке, где используются дроны, находится наряд ДПС. Инспекторы с беспилотников получают информацию о нарушениях. Чаще всего они фиксируют административные нарушения на дороге. Аппаратно-программный комплекс «Шмель» может следить сразу за пятью полосами движения, распознавать номера и определять разыскиваемые машины.
В марте 2019 года на выставке eShow в Барселоне компания PayXpert представила киоск, в котором товар или услугу можно оплатить с помощью лица. Для этого нужно скачать приложение, привязать к нему банковскую карту и сфотографироваться. После «оплаты лицом» деньги автоматически списываются с карты.
В повседневной жизни технология может обеспечивать доступ в многоквартирные дома. А если устанавливать терминалы распознавания лиц на проходных в офисных и административных зданиях, это позволяет управлять рабочим временем сотрудников.
На фоне возросшей террористической угрозы и массшутингов в учебных заведениях терминалы начали устанавливать в университетах. В числе таких вузов Уральский государственный университет путей сообщения. Также 1 сентября 2021 года в Пермском госуниверситете начали тестировать систему распознавания лиц в первом и втором корпусах. Страшная ирония в том, что спустя 20 дней студент этого же вуза устроил массовый расстрел в восьмом корпусе университета.
NtechLab начинала с нашумевшего в своё время приложения FindFace для поиска людей по фото в соцсети «ВКонтакте». Его запустили в 2016 году, аудитория превысила 1 млн человек. Благодаря этому сервису, журналисты смогли установить личность Арама Петросяна, который захватил в августе 2016 года отделение «Ситибанка» в Москве. Позже сервис часто оказывался в центре скандалов из-за нарушения приватности. 1 июля 2018 года он прекратил работу.
Похожие претензии были к американской системе ClearView Ai, которая помогала полиции искать людей, используя фото из Facebook и Twitter. Доступ к 3 млрд фото пользователей имели более 600 полицейских департаментов США. 2 ноября 2021 года в Facebook (переименована в Meta 28 октября 2021 года) также заявили о прекращении использования технологии распознавания лиц.
«Люди, которые соглашались (на её использование), больше не будут автоматически определяться на фото и видео. Мы удалим индивидуальные шаблоны для распознавания лиц более чем миллиарда людей», – говорится в заявлении соцсети.
Дополнительные риски сбора биометрических данных – их утечка и ошибки в распознавании. Технология распознавания лиц от Amazon в 2018 году ошибочно опознала 28 членов Конгресса США как преступников.
Системы распознавания лиц отличают реальное лицо от фотографии. Это позволяет избежать мошенничеств. Очки и головные уборы тоже не дают ожидаемого эффекта тем, кто хочет обойти систему.
Систему не удалось обмануть никакими ухищрениями: один из фанатов, которому по решению суда запрещено посещение спортивных мероприятий, пять раз пытался проникнуть в фанзону, маскируясь то очками, то капюшоном, то кепкой, но это не помогло
В 2017 году команда Григория Бакунова, занимавшего на тот момент пост директора по распространению технологий «Яндекса», придумала макияж, с помощью которого можно обмануть технологию распознавания лиц. В качестве экспериментов разработчики наносили на лица макияж и смотрели, как система распознаёт разрисованные физиономии. После этого команда разработала алгоритм, который индивидуально подбирает подходящий макияж.
«Довольно быстро был написан не очень сложный, но эффективный генетический алгоритм, который получал на входе фотографию, а потом итеративно сравнивал её с оригиналом, добиваясь максимального анти-сходства. По достижении нужных нам результатов формулировался план макияжа, который и претворялся в жизнь», – написал Бакунов в своём Telegraph.
Макияж позволял обманывать банковские системы и уклоняться от слежки. Но разработчики решили не выпускать сервис, потому что, по словам Бакунова, слишком велик шанс, что его будут использовать злоумышленники. «Потому что технологии – это, конечно, хорошо, но совесть мне как-то дороже», – аргументировал Бакунов.
Специалистам компании Videomax удалось обмануть алгоритм «Face-Интеллект». Они выяснили, что сделать это можно, если одновременно надеть парик с длинными волосами, а поверх него – головной убор, наклеить усы, пластыри и нарисовать синяки. Точность идентификации в этом случае падала до 51%.
Разработчики из Вьетнама смогли взломать на iPhone X функцию распознавания лиц Face ID. Для этого они использовали 3D-маску, силикон и скотч.
Универсальных методов обмана системы распознавания лиц нет потому, что нет единой такой системы. Компании используют разные технологии, работа которых строится на различающихся нейросетях.
Если поначалу распознавание лиц применялось только в правоохранительных органах и сфере безопасности, то сейчас компании, которые занимаются в России внедрением технологии распознавания лиц, нацелены на массовый сегмент. Это финансовые организации, ритейл и контроль доступа.
Продукты российской компании VisionLabs используют банк «Открытие», «Тинькофф» и «Почта банк». По словам основателя компании Александра Ханина, в банковской сфере есть два сценария дальнейшего применения технологии.
Первый – оформление кредитов в банке. Клиент предоставляет нужные документы, потом его фотографируют. Снимок сравнивается с исторической базой. Такой сценарий позволяет избежать мошенничеств с поддельными паспортами.
Во втором случае терминал электронной очереди с камерой устанавливается на входе в банк. Когда клиент берёт талон, камера сравнивает его лицо с существующими в базе клиентами. В таком случае сотрудник банка заранее знает, кто к нему придёт и какие продукты ему можно предложить.
В больших и островных странах актуально применение технологии для дистанционного обслуживания клиентов. Это избавило бы клиентов от дальних поездок в районные центры. Если банкам и страховым организациям такое решение упрощает взаимодействие с клиентами, то интернет-магазинам это могло бы дать рост продаж.
Среди решений для ритейла – анализ обезличенных данных. Компании могут анализировать маршруты клиентов, время ожидания, точки привлечения внимания, возраст, пол и эмоции. Такие данные можно использовать и для наблюдения за перемещением граждан по городу. Это помогло бы оптимизировать общественный транспорт и выявить места наилучшего расположения кафе и магазинов.
Система распознавания лиц. Как она работает на примере Москвы и Лондона
Мэр Москвы Сергей Собянин заявил, что в 2019 году в столице заработает система распознавания лиц с помощью уличных видеокамер. Сейчас такая технология уже используется в московском метро; Собянин говорит, что мэрия в вопросе наблюдения за гражданами ориентируется на китайские мегаполисы.
Лондон на протяжении последних 15 лет имеет репутацию города с самым большим количеством видеокамер.
Русская служба Би-би-си сравнила, как используются видеонаблюдение и распознавание лиц в этих двух городах.
Как устроено видеонаблюдение в Москве
Считается, что современная система видеонаблюдения в рамках программы "Безопасный город" в Москве появилась в 2011-2012 году. До этого она была довольно архаичной, использовалась неэффективно, многие камеры просто не работали. В 2016 году директор департамента дополнительных услуг "Ростелекома" Илья Лисовский говорил изданию The Village, что в Москве установлено 140 тысяч видеокамер нового поколения.
С тех пор, судя по сообщениям разных СМИ, количество видеокамер увеличивалось примерно на 7-10 тысяч в год. В мае 2019-го Сергей Собянин сказал, что в Москве их 167 тысяч. Мэр добавил, что видеозаписи оттуда используются при расследовании 70% всех совершенных преступлений.
Большинство камер установлены у подъездов жилых домов и административных зданий, в школах, вузах, торговых центрах. Не менее 2,5 тысяч установлены в местах массового скопления людей.
Автор фото, Getty Images
"Комсомольская правда" приводила статистику: чаще всего записи с видеокамер используются для расследования вандализма или краж (в 52% случаев) и для разбора ДТП (в 40% случаев).
В ходе следствия, а потом суда по "болотному делу" о беспорядках на Болотной площади Москвы 6 мая 2012 года стало понятно, что в основу обвинительных материалов легли записи с камер уличного наблюдения. Новые задержания проводились по мере поступления все новых видеозаписей, эти же кадры использовались в суде как доказательства вины демонстрантов.
После убийства в центре Москвы оппозиционного политика Бориса Немцова в феврале 2015 года выяснилось, что ключевые камеры, которые могли бы зафиксировать убийц, не работали.
В июле 2016 года "Медуза" впервые рассказала о технологии FaceТ и приложении FindFace. Это они лежат в основе современного биометрического наблюдения, позволяют распознать лицо прохожего и идентифицировать его по правоохранительным базам данных. Именно об этих видеокамерах и говорил Сергей Собянин.
Автора технологии зовут Артем Кухаренко. Сначала он написал приложение, позволяющее по фотографии определить породу собаки, потом занялся людьми, став одним из создателей компании N-Tech Lab. Компания разработала нейросеть, которая позволяет узнать человека по фотографии и идентифицировать его, сравнив изображение с его фотографиями в социальных сетях. В первую очередь, во "ВКонтакте".
Технологией сразу же заинтересовались власти Москвы и других российских городов. И, главное, правоохранительные органы.
В тестовом режиме система работала в 2017 и 2018 году во время Кубка Конфедераций и чемпионата мира по футболу в Москве. По официальной версии, чтобы выявлять болельщиков из черного списка, которым запрещен проход на стадионы.
Автор фото, Getty Images
Впервые технологию распознавания лиц в Москве опробовали во время чемпионата мира по футболу
Мы быстро, просто и понятно объясняем, что случилось, почему это важно и что будет дальше.
Конец истории Реклама подкастов
Официальных данных, сколько человек и за что арестовали в России после опознания видеокамерой, нет.
На практике в октябре 2018-го с системой столкнулся активист леворадикальной организации "Другая Россия" Михаил Аксель. Он рассказал изданию "Медиазона", что его остановили полицейские на станции метро "Спортивная".
Один из сотрудников правоохранительных органов показал ему свой смартфон. Там была фотография Акселя, сделанная камерой наблюдения, и сведения о нем из базы полиции. Смартфон издавал предупреждающий звук и мигал красным цветом. Это означало, что человек находится в розыске, объяснил полицейский.
После разбирательства Акселя отпустили. Он утверждал, что его данные в базу занесли сотрудники антиэкстремистского центра "Э". На вопрос молодого человека, как убрать его данные из базы, раз он официально ни в чем не обвиняется, сотрудник полиции ответил: "Никак".
Международная правозащитная группа "Агора" готовила ежегодные доклады "Россия под наблюдением" — о том, как российские власти "выстраивают тотальную систему наблюдения" за своими гражданами. "Обычный законопослушный житель России сегодня подвергается постоянному риску произвольного доступа к информации о его частной жизни и персональным данным через интернет, мобильный телефон, системы видеонаблюдения на улицах, в торговых центрах, на стадионах и прочих общественных местах, при любом случайном контакте с правоохранительной системой", — говорилось в одном из них.
В августе 2018 года Сергей Собянин сказал, что власти Москвы, развивая город, во многом ориентируются на китайские мегаполисы.
Китай — мировой лидер по технологиям наблюдения за своими гражданами. К 2020 году там планируется установить 600 миллионов видеокамер. У полицейских есть специальные очки-дисплеи, которые могут выдать информацию о прохожем — достаточно просто на него посмотреть. В апреле 2017 года на востоке Китая задержали находящегося в розыске мужчину. Полиция с помощью видеонаблюдения нашла его на стадионе во время концерта, где было 70 тысяч человек.
Как устроено видеонаблюдение в Британии
По данным организации Caught on Camera (она на протяжении 30 лет занимается разработкой систем видеонаблюдения по заказу государственных и коммерческих структур), в Лондоне и населенных пунктах вокруг него установлено 500 тысяч видеокамер, то есть в два с половиной раза больше, чем планируется оборудовать в Москве.
С середины 2000-х британские СМИ говорят о "кафкианском масштабе" видеонаблюдения — примерно с той же аргументацией, что и российские оппозиционные активисты. Оно якобы является вторжением в частную жизнь, и представители власти могут использовать его в своих целях.
Но конкретных примеров вторжения в частную жизнь эти СМИ, как правило, не приводят.
В мае 2019 года суд в Уэльсе начал рассматривать дело 36-летнего Эда Бриджеса. Он пожаловался, что полиция идентифицировала его с помощью видео в конце 2017 года как участника демонстрации протеста, хотя он просто ходил по магазинам в ходе рождественского шоппинга.
В газетах, как и в России, регулярно появляются фото и видео подозреваемых в различных преступлениях — с уличных видеокамер. 15 сентября 2017 года человек по имени Ахмед Хассан устроил взрыв на станции метро "Парсонс-грин" — полиция сумела восстановить все его действия в то утро.
Также с помощью видеокамер полиция вычислила "Александра Петрова" и "Руслана Боширова", которых британские власти считают исполнителями покушения на бывшего сотрудника российских спецслужб Сергея Скрипаля в Солсбери.
29 мая 2019-го в ходе судебного процесса, расследующего теракт на Лондонском мосту 3 июня 2017 года, следствие показало не только минивэн, на котором ехали нападавшие, но и их переговоры накануне.
Системы распознавания лиц
Facial recognition technology (FRT)
Распознавание лиц — это автоматическая локализация человеческого лица на изображении или видео и, при необходимости, идентификация личности человека на основе имеющихся баз данных. Интерес к этим системам очень велик в связи с широким кругом задач, которые они решают.
Смотрите также DeepFake (от deep learning – «глубокое обучение» и fake – «подделка») – метод синтеза человеческого изображения на основе искусственного интеллекта. Он используется для объединения и наложения существующих изображений на видео.
Содержание
Что такое распознавание лица?
Techopedia [1] определяет распознавание лица как биометрическое программное приложение, способное однозначно идентифицировать или верифицировать человека путем сравнения и анализа шаблонов на основе контуров лица человека [2] .
Проще говоря, каждый человек имеет уникальное строение лица. Специальное программное обеспечение способно анализировать его, сопоставляя с информацией в базе данных для последующей идентификации того, кто вы такой.
Как работает технология распознавания лиц?
Главный недостаток технологии распознавания лиц – это ухудшение качества распознавания при
- ухудшении освещенности;
- изменении положения головы или ракурса.
Существует несколько подходов для создания алгоритма распознавания лиц.
Эмпирический подход использовался в самом начале развития компьютерного зрения. Он базируется на некоторых правилах, которые использует человек для детектирования лица. К примеру, лоб обычно ярче, чем центральная часть лица, которая, в свою очередь, однородна по яркости и цвету. Еще одним важным признаком является наличие частей лица на изображении – носа, рта, глаз. Для определения лиц производится значительное уменьшение участка изображения, где предполагается наличие лица, или строятся перпендикулярные гистограммы. Эти методы легко реализовать, но они практически непригодны при наличии большого количества посторонних объектов на фоне, нескольких лиц в кадре или при изменении ракурса. «Сибур», «Атомстройэкспорт», «Полюс» и другие предприятия поделились лучшими практиками цифровизации на TAdviser SummIT
Следующий подход использует инвариантные признаки, характерные для изображения лица. В его основе, как и в предыдущем методе, лежит эмпирика, то есть попытка системы «думать» как человек. Метод выявляет характерные части лица, его границу, изменение формы, контрастности и т.д., объединяет все эти признаки и верифицирует. Данный метод может использоваться даже при повороте головы, но при наличии других лиц или неоднородном фоне распознавание становится невозможным.
Следующий алгоритм – это детектирование лиц с помощью шаблонов, которые задает разработчик. Лицо представляется неким шаблоном или стандартом, и цель алгоритма – произвести проверку каждого сегмента на наличие этого шаблона, причем проверка может производиться для разных ракурсов и масштабов. Такая система требует множество трудоемких вычислений.
Все современные технологии распознавания лиц используют системы, обучающиеся с помощью тестовых изображений. Для обучения используются базы с изображениями, содержащими лица, и не содержащими лица. Каждый фрагмент исследуемого изображения характеризуется как вектор признаков, с помощью которого классификаторы (алгоритмы для определения объекта в кадре) определяют, является данная часть изображения лицом или нет.
Технологически системы иногда могут сильно отличаться в плане распознавания лиц, но все они имеют примерно общие принципы работы.
Шаг 1: Обнаружение лица
Для начала камера обнаружит лицо человека, будь он один или находясь в толпе. Лицо лучше всего обнаруживается в тот момент, когда человек смотрит прямо в камеру, однако современные технологические достижения позволяют также обнаруживать лицо и в тех ситуациях, когда человек не смотрит прямо в камеру (конечно, в определенных пределах).
Шаг 2: Анализ лица
Затем снимается фотография лица и начинается его анализ. Большинство решений для распознавания лиц использует 2D-изображения вместо объемных 3D-изображений, поскольку они могут более просто сопоставлять 2D-фото с общедоступными фотографиями или фотографиями, имеющимися в базе данных. Каждое лицо составлено из различимых ориентиров или узловых точек. Каждое человеческое лицо имеет 80 узловых точек. Программы для распознавания лиц анализируют узловые точки, такие как расстояние между вашими глазами или форма ваших скул.
Шаг 3: Конвертация изображения в данные
После этого анализ вашего лица превращается в математическую формулу. Ваши черты лица становятся числовым кодом. Такой числовой код называется отпечатком лица (faceprint). Подобно уникальной структуре отпечатка большого пальца, каждый человек имеет свой собственный отпечаток лица.
Шаг 4: Поиск совпадений
Далее ваш код сравнивается с базой данных отпечатков лиц. В этой базе данных имеются фотографии с идентификаторами, которые можно сравнивать.
ФБР имеет доступ к более чем 641 миллиону фотографий, включая 21 государственную базу данных, такие как DMV. Другой пример базы данных, к которой многие имеют доступ, — это фотографии в Facebook. Любые фотографии, помеченные именем человека, становятся частью базы данных Facebook.
Затем технология определяет соответствия ваших точных данных тому, что представлено в базе данных. Результатом этого становится идентификация человека с предоставлением дополнительной информации (ФИО, адрес и т.п.).
Где используется распознавание лиц?
Технологии распознавания лиц применяются в самых разнообразных сферах [3] :
- обеспечение безопасности в местах большого скопления людей;
- системы охраны, избежание незаконного проникновения на территорию объекта, поиск злоумышленников;
- фейс-контроль в сегменте общепита и развлечений, поиск подозрительных и потенциально опасных посетителей;
- верификация банковских карт;
- онлайн-платежи;
- контекстная реклама, цифровой маркетинг, Intelligent Signage и Digital Signage;
- фототехника;
- криминалистика;
- телеконференции;
- мобильные приложения;
- поиск фото в больших базах фотоснимков;
- отметка людей на фото в социальных сетях и многие другие.
Apple планирует использовать систему распознавания лиц в качестве разблокировки телефона – селфи, снятое владельцем телефона на фронтальную камеру, будет сравниваться с заранее загруженным фото-эталоном.
Хотя технологии распознавания лиц могут показаться чем-то футуристическим, тем не менее, они уже активно используются в самых разных направлениях. Вот несколько удивительных применений этой технологии.
Безопасность устройства
Некоторые приложения используют распознавание лиц для защиты ваших данных. Даже безопасный пароль не может защитить ваши аккаунты и информацию от опытных хакеров, поэтому люди решили прибегнуть к технологиям распознавания лиц. Эти приложения требуют показать им ваше лицо, чтобы разблокировать ваш смартфон или получить доступ к личным данным.
Выявление генетических нарушений
Существуют специальные медицинские приложения, такие как Face2Gene и DeepGestalt, которые используют распознавание лиц для обнаружения генетических нарушений. Они анализируют лица и сравнивают их с базой данных лиц тех людей, у которых имеются различные нарушения.
Магазинная кража
Многие магазины оснащены системами распознавания лиц, которые выделяют людей в качестве угрозы, если они что-то крали в магазинах. Такая система может идентифицировать магазинного воришку и уведомить владельца магазина о его прошлых проделках, даже если такой вор никогда не бывал в данном магазине ранее. Хотя такая система может предоставлять значительные выгоды для владельцев магазинов, но часто эффективность таких систем ставится под сомнение. Если невиновный человек будет помечен в качестве вора, то это может повлиять на его жизнь.
Покупка алкоголя
Некоторые продуктовые магазин и бары в Великобритании используют распознавание лиц, чтобы определить, достаточно ли лет покупателю, чтобы иметь право покупки алкоголя. Продуктовые магазины разрешают покупателям использовать систему самопроверки без необходимости в дополнительном сотруднике, проверяющим паспорта. Если система посчитает, что клиенту менее 25 лет, то он должен будет предъявить паспорт для проверки.
Безопасность в школах
Распознавание лиц начинают внедрять в школах. Одна школа в Швеции использует FRT для проверки посещаемости на уроках. Школы в США, особенно в Нью-Йорке, начинают тестировать использование технологий распознавания лиц в качестве «системы раннего оповещения» против угроз со стороны таких лиц, как сексуальные маньяки. Технология также может распознавать 10 видов оружия для предотвращения актов насилия в школах.
Использование в авиакомпаниях
Такие авиакомпании как Delta и JetBlue используют распознавание лиц для идентификации пассажиров. Биометрическое сканирование лица является необязательным, но позволяет пассажирам использовать свои лица в качестве билета, экономя время и сокращая затраты на проверку билетов.
Приложения, которые вас старят
Была ли ваша лента новостей в соцсестях заполнена пожилыми лицами людей в последнее несколько месяцев? Возрастной фильтр FaceApp, который использует распознавание лиц для старения вашего лица, набрал обороты в мире соцсетей. К сожалению, существуют опасения, что собираемые им данные о лицах не защищены на должном уровне.
Статьи по теме Биометрия и Системам видеоаналитики
- Системы видеоаналитики — Каталог решений и проектов
- ИБ — Биометрическая идентификация — Каталог решений и проектов
- Биометрический рынок сегодня
- Биометрическая идентификация (рынок России)
- Национальная биометрическая платформа (НБП)
- Биометрическая идентификация (мировой рынок)
- Технологии биометрической идентификации
- Мифы биометрии
- Краткая история биометрии
- Биометрия и пограничный контроль
- СКУД
- Биометрические системы учета рабочего времени
- Системы видеонаблюдения
- Видеоаналитика
- Системы аутентификации
- ИБ — Система обнаружения мошенничества (фрод)
Новости по теме Системы распознавания лиц (в России)
2022: В России начался бум решений по лицевой биометрии
Компания RecFaces, занимающаяся разработкой биометрических решений для бизнеса, 29 апреля 2022 года сообщила о выявлении тенденции, набирающей обороты на российском рынке. Аналитики компании обнаружили, что в России начал стремительно расти спрос на решения лицевой биометрии, причем максимальный интерес к данным программным продуктам наблюдается в таких отраслях, как финансовая сфера, промышленность и коммерческая недвижимость. Эксперты RecFaces зафиксировали, что рост спроса на решения по распознаванию лиц только за первые две декады апреля 2022 года составил более 80% по сравнению с апрелем 2021 года. Для анализа были использованы данные клиентов RecFaces.
По данным J’son and Partners Consulting объем мирового рынка биометрических услуг вырастет до $40 млрд к 2022 году, а в России он оценивается более чем в $300 млн. Российские разработчики создали программные продукты для биометрической идентификации личности в финансовой сфере, транспортной инфраструктуре, и других отраслях. Биометрическая идентификация решает ряд отраслевых задач в области физической безопасности, позволяет выявлять нежелательных посетителей и снизить риски появления инцидентов.
На апрель 2022 года, в связи с напряженной политической ситуацией в мире, потребность в повышении уровня безопасности в офисах и на предприятиях значительно возросла. Но рост числа запросов связан не только с задачами по безопасности, значительно выросло и количество запросов, направленных на работу с клиентом, повышения удобства обслуживания, особенно в финансовом секторе. Специалисты RecFaces проанализировали динамику прироста количества клиентов из разных отраслей в апреле 2022 года и выявили, что число клиентов из финансовой отрасли увеличилось более чем на 120%. Впечатляющие показатели были зафиксированы также по другим отраслям. Количество клиентов среди производственных компаний выросло более чем на 60%. Также значительно увеличился спрос на биометрические решения в сфере коммерческой недвижимости, число клиентов среди инновационных офисов класса А+ выросло в апреле этого года более чем на 70%, что является рекордным показателем для этого сектора.
Россия является одним из лидеров рынка лицевой биометрии в мире. Российский рынок активно переходит от разовых внедрений и государственных проектов к лицевой биометрии, как к повсеместной, широко распространенной технологии. Корпоративный сектор постоянно увеличивает количество внедрений, и в ближайшее время он значительно обгонит государственный сегмент по объему внедрений.
2020: Банки в России запустили системы распознавания лиц при входе в отделения
23 ноября 2020 года стало известно о появлении систем распознавания лиц на входе в российские банковские отделения. Одним из первых такую технологию внедрил Альфа-банк — он установил её в четырех офисах. В ближайшие годы кредитная организация намерена запустить систему более чем в 300 филиалах. Подробнее здесь.
Суд в России разрешил властям следить за населением при помощи систем распознавания лиц
В ноябре 2019 года Савеловский районный суд Москвы оставил без удовлетворения иск жительницы столицы Алены Поповой, которая требовала признать незаконным применение системы распознавания лиц в работе камер наблюдения. Суд пришел к выводу, что слежка не является вмешательством в частную жизнь граждан. Подробнее здесь.
В российских фитнес-клубах появилась система распознавания лиц
8 ноября 2019 года АНО «Национальное фитнес соединение» объявило о начале внедрения технологии распознавания лиц в фитнес-клубах. Сервис разработала компания NtechLab на основе собственного алгоритма FindFace. Подробнее здесь.
«Ростелеком» запускает систему распознавания лиц в банкоматах
8 ноября 2019 года стало известно о том, что в России появятся банкоматы с функцией распознавания лиц. Соответствующую технологию создаёт «Ростелеком», которая является оператором Единой биометрической системы (ЕБС) и намерена использовать её в новом проекте. Подробнее здесь.
Кофейни в России внедрили систему распознавания лиц для изучения привычек клиентов
1 ноября 2019 года стало известно о начале тестирования |системы распознавания лиц в сети кофеен «Правда Кофе» и OneBucksCoffee. Заведения внедрили облачный сервис Ivideon Faces, чтобы изучать привычки клиентов. Подробнее здесь.
Как работает система распознавания лиц в метро Москвы
11 сентября 2019 года стало известно о запуске системы распознавания лиц для оплаты проезда на станции «Сухаревская» московского метрополитена. Подробнее здесь.
Москва установит систему распознавания лиц участников протестных акций. Она станет крупнейшей после Китая
В начале сентября 2019 года стало известно о контракте на сумму 260 млн рублей, который Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) заключил с «Ситрониксом» для технического сопровождения массовых мероприятий. Планируется создать систему распознавания лиц участников митингов. Подробнее здесь.
Сколько подозреваемых помогла задержать система распознавания лиц в Москве
27 июня 2019 года стали известны итоги тестовой работы системы распознавания лиц. С помощью 1000 «умных» камер, установленных снаружи подъездов жилых домов, было задержано 90 человек. Подробнее здесь.
Полиция в России начинает использовать камеры с распознаванием лиц
22 мая 2019 года стало известно об использовании российскими полицейскими носимых камер с функцией распознавания лиц. Устройства для МВД разработала компания NtechLab. Подробнее здесь.
Новости по теме Системы распознавания лиц (в мире)
2023: В США набирает обороты новый вид грабежа с использованием технологии распознавания по лицу
В начале апреля 2023 года стало известно о том, что в США участились случаи банковских краж с использованием технологии разблокировки смартфонов по лицу их владельцев.
Схема грабежа сводится к тому, что злоумышленник тем или иным способом знакомится со своей будущей жертвой. Это может происходить в каком-либо общественном месте, например, в баре или клубе, через интернет или просто на улице. Затем преступник предлагает выпить коктейль, который на деле представляет собой смесь различных наркотических веществ. После того, как жертва оказывается в бессознательном состоянии, злоумышленник крадёт банковские карты, наличные средства и другие ценности. Кроме того, преступник пытается разблокировать смартфон пострадавшего по изображению его лица и перевести все доступные средства через приложения банков и финансовых организаций.
Как сообщает FoxNews, о резком росте подобных преступлений объявили правоохранительные органы Нью-Йорка. Следователи связали десятки инцидентов с двумя отдельными группами подозреваемых. Сумма краж в некоторых случаях исчислялась десятками тысяч долларов.
Более того, зафиксированы как минимум три смертельных случая, связанных с передозировкой наркотическими веществами во время подобных ограблений. Одним из скончавшихся оказался Джон Амбергер (John Umberger), 33-летний политический консультант из Вашингтона: с его счетов было похищено около $25 тыс. Патологоанатомы обнаружили фентанил, кокаин, лидокаин и этанол в его организме. Смертью закончилось роковое знакомство с неизвестными 25-летнего Хулио Рамиреса (Julio Ramirez), у которого преступники украли примерно $20 тыс. В таких же обстоятельствах скончалась 35-летняя Кэтрин «Кэти» Галлахер, модельер, одевавшая известных личностей, в том числе Леди Гагу. [4]
2022: Apple, Google и Microsoft переходят на авторизацию без паролей
5 мая 2022 года Apple, Google и Microsoft объявили о том, что переходят на авторизацию без пароля на всех мобильных, декстопных платформах и в браузерах. Сообщения появились на официальных сайтах американских корпораций. Внедрить единый стандарт авторизации с помощью отпечатка пальца, скана лица или PIN-кода компании планируют с 2023 г. Подробнее здесь
Европарламент утвердил запрет на использование систем распознавания лиц полицией
В начале октября 2021 года Европейский парламент принял резолюцию о необходимости введения в ЕС запрета на использование систем автоматического распознавания лиц в общественных местах.
Объясняя принятое решение, Европейский парламент заявил, что использование ИИ правоохранительными органами сопряжено с различными рисками, включая непрозрачное принятие решений, дискриминацию, вторжение в частную жизнь, проблемы с защитой личных данных, человеческого достоинства, а также свободы слова и информации.
Помимо призыва к запрету систем распознавания лиц для правоохранительных целей, в резолюции содержится призыв к постоянному запрету использования правоохранительными органами технологий анализа других особенностей человека, в частности походки, отпечатков пальцев, ДНК, голоса и остальных биометрических и поведенческих данных.
В рамках резолюции Европейский парламент прямо выразил озабоченность по поводу таких сервисов распознавания лиц, как Clearview AI, база данных которого содержит более трех миллиардов изображений, которые были незаконно собраны из социальных сетей и других сервисов.
Принятая резолюция не является обязательной к выполнению, но она демонстрирует готовность депутатов (377 проголосовали «за», 248 «против», 62 воздержались) поддержать предстоящие законопроекты, такие как Акт об искусственном интеллекте.
Предложение Еврокомиссии по законопроекту ограничивает использование удаленной биометрической идентификации, в том числе технологию распознавания лиц, в общественных местах, за исключением случаев, когда данные используются для борьбы с самыми тяжкими преступлениями, такими как похищение людей и терроризм. [5]
В Китае запретили использовать системы распознавания лиц в коммерческих целях без согласия людей
28 июля 2021 года высший суд Китая опубликовал судебное разъяснение, устанавливающее границы использования технологии распознавания лиц компаниями на территории Китая.
Интерпретация разрешает компаниям применять в своих продуктах технологию для распознавания лиц, но запрещает принуждать людей к ее использованию в приложениях для доступа к различным услугам. В общественных местах компании могут нарушать права личности, если их использование технологии распознавания лиц нарушает соответствующие законы и правила. Компании должны получать для начала согласие пользователей перед сбором информации о лице.
Компании также могут столкнуться с обвинениями в нарушении личных прав, если они не предоставят клиентам другую альтернативу распознаванию лиц для доступа в общественные места или онлайн-сервисы. Однако правила не распространяются на ситуации, связанные с общественной безопасностью, чрезвычайными ситуациями в области здравоохранения и другими кризисами, согласно интерпретации.
Ян Ваньмин, вице-председатель Верховного народного суда, сказал на пресс-конференции 28 июля 2021 года, что интерпретация отчасти является реакцией на растущее явление злоупотребления китайскими компаниями инструментами распознавания лиц. В судах участились случаи, когда компании собирают информацию о лице без согласия или заставляют клиентов соглашаться на сбор информации о лице.
Китай завершает разработку закона о защите персональных данных, а само постановление вступит в силу с 1 августа 2021 года. [6]
В офисе Canon установили камеры для распознавания улыбок
В середине июня 2021 года Canon установила камеры с технологией «распознавания улыбки» на базе искусственного интеллекта в офисах своей китайской дочерней компании Canon Information Technology. Камеры позволяют только улыбающимся работникам входить в комнаты или назначать встречи, гарантируя, что каждый сотрудник всегда на 100% счастлив. Подробнее здесь.
В странах Евросоюза введут дополнительные ограничения на использование ИИ в системах видеонаблюдения и видеоаналитики
15 апреля 2021 года стало известно о том, что Европейский парламент готовит поправки в законодательство, запрещающие применение искусственного интеллекта для массового видеонаблюдения за людьми и оценки социального поведения. Исключение составляют системы военного назначения.
- запрет применения ИИ-систем для манипулирования поведением людей, проведения оценки социального поведения, за исключением случаев, когда это необходимо для обеспечения общественной безопасности.
- Системы удаленной биометрической идентификации в общественных местах (например, системы распознавания лиц) смогут внедряться только с согласия властей.
- ИИ-приложения, применение которых может быть связано с большими рисками, перед внедрением должны будут проходить специальную проверку.
- К «высокорисковым» ИИ-системам будут относиться те, от которых может зависеть безопасность и жизнь человека (например, беспилотные автомобили или системы для удаленной хирургии), а также его права и демократическая свобода.
Входящие в ЕС страны должны будут сформировать соответствующие органы для тестирования, сертификации и инспекции ИИ-систем. Компании, разрабатывающие запрещенные законодательно ИИ-сервисы или предоставляющие неверную информацию о них, могут быть оштрафованы на сумму в размере до 4% от их дохода [7] .
Армия США внедряет систему распознавания лиц военных на КПП
В начале апреля 2021 года стало известно, что армия США разрабатывает новую систему биометрических камер для |распознавания лиц военных на КПП. Новое ПО будет сравнивать изображения, сделанные камерой, с предварительно созданной галереей утвержденных лиц. Объявлен соответствующий тендер на разработку технологии. Подробнее здесь.
Анонс системы распознавания лиц RealSense ID
В начале января 2021 года компания Intel объявила о выпуске нового программно-аппаратного комплекса для распознавания лиц, которое можно использовать в розничных магазинах для упрощения платёжных операций, организации доступа в помещения и т.п. Подробнее здесь.
В США впервые запретили компаниям использовать системы распознавания лиц
В начале сентября 2020 года стало известно о том, что Портленд стал первым городом в США, где негосударственным компаниям запретили использование систем распознавания лиц. Запрет касается всех частных предприятий, государственных учреждений, а также частных лиц, если речь идет о «местах общественного пользования». Подробности здесь.
Британский суд запретил полиции пользоваться системами распознавания лиц
11 августа 2020 года Апелляционный суд Великобритании постановил, что полиция Южного Уэльса незаконно использовала технологии по распознаванию лиц, что является нарушением прав человека. Теперь полиции запрещено пользоваться этими технологиями.
В деле, возбужденном активистом кампании по правам человека Эдом Бриджесом, которое поддерживает правозащитная группа Liberty, суд постановил, что полиция Южного Уэльса нарушила право на неприкосновенность частной жизни в соответствии с Европейской конвенцией о правах человека. Более того, суд постановил, что процедуры по защите данных также как и меры, необходимые для устранения потенциальной возможности технологии дискриминировать по признакам расы или пола не соблюдались должным образом.
Иск, направленный Бриджесом в 2019 году, был первоначально отклонен судьями Высокого суда. Однако, Бриджес обжаловал решение в Апелляционном суде, где его апелляция была поддержана по трем из пяти причин.
Адвокат Liberty Меган Гулдинг назвала приговор «крупной победой в борьбе против дискриминационного и репрессивного распознавания лиц».
Комиссар по системе распознавания лиц Тони Портер, который следит за тем, чтобы работа системы соответствовала кодексам, заявил:
Он добавил, что решение и выводы суда являются ключевым этапом этого эволюционного процесса. Полиция Южного Уэльса отметила, что не будет обжаловать решение. [8]
В Бостоне запретили системы распознавания лиц
25 июня власти американского города Бостон (штат Массачусетс) проголосовали за введение запрета на использование систем распознавания лиц. Таким образом, уже в нескольких городах упомянутого штата, включая Спрингфилд, Кембридж, Сомервилл, а также в Сан-Франциско (штат Калифорния) действует аналогичный запрет. Подробнее здесь.
Microsoft пыталась продать технологию распознавания лиц властям США
Компания Microsoft пыталась продать свою технологию распознавания лиц Управлению по борьбе с наркотиками (Drug Enforcement Administration, DEA) США в 2017 году, когда сама публично призывала выработать нормы в сфере применения данной технологии. Американский союз гражданских свобод (American Civil Liberties Union, ACLU) получил [9] электронные письма через открытый судебный иск, поданный в октябре прошлого года, которые связаны с переговорами Microsoft и ведомства [10] .
Как указывается в электронных письмах за период с сентября 2017 года по декабрь 2018 года, Microsoft в частном порядке пригласила агентов DEA в свой офис в Рестоне, штат Вирджиния, для демонстрации системы распознавания лиц, и позже DEA протестировало технологию. В электронных письмах также сообщается, что DEA выразило обеспокоенность по поводу покупки технологии, опасаясь критики со стороны общественности, когда ФБР использовало подобные технологии в то время.
По словам критиков, технологии распознавания лиц нарушают право американцев на неприкосновенность частной жизни и непропорционально демонстрирует предвзятость по отношению к представителям других рас.
Представители DEA и Microsoft отказались комментировать данную ситуацию.
Amazon заявила о приостановлении использования полицией США собственной технологии распознавания лиц
Компания Amazon заявила о приостановлении использования полицией США собственной технологии распознавания лиц, сообщает Associated Press.
10 июня 2020 года крупнейший мировой ретейлер объявил о том, что выступает за строгий контроль за использованием технологий распознавания лиц. Ранее Amazon активно продавал свою систему распознавания лиц Rekognition, в том числе полицейским управлениям и другим правоохранительным органам в США. По сообщению компании, для организаций, которые используют распознавание лиц для борьбы с незаконным трафиком людей и для поиска пропавших детей, доступ к технологии сохранится.
На рассмотрение Палаты представителей поступил законопроект о реформе полиции. Документом предусмотрен запрет на использование федеральными правоохранительными органами технологии распознавания лиц в реальном времени.
Amazon запретила полицейским использовать свою программу Rekognition для распознавания лиц
Об этом говорится в блоге компании [11] . В Amazon объяснили: необходимо, чтобы правительство США начало вводить «более строгие правила», которые смогут регулировать системы и технологии распознавания лиц. Там уточнили, что компания готова в этом помочь властям.
Как пишут СМИ, в Amazon считают, что американское правительство, используя системы распознавания лиц, нарушает права и свободы человека.
IBM уходит с рынка систем распознавания лиц
Компания IBM решила уйти с рынка систем распознавания лиц и призвала к «общенациональному диалогу» по поводу их использования правоохранительными органами. Как сообщил глава IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna), компания «больше не предлагает универсальные системы распознавания лиц и программное обеспечение для анализа».
Решение IBM было принято на волне интереса полиции к технологиям распознавания лиц, связанного с массовыми демонстрациями в США.
В адресованном Конгрессу США открытом письме Кришна объяснил уход IBM с рынка систем распознавания лиц и объявил о намерении «сотрудничать с Конгрессом в целях обеспечения справедливости и расового равенства, первоначально сосредоточившись на трех ключевых областях политики: реформе полиции, ответственном использовании технологий, расширении навыков и образовательных возможностей» [12] [13] .
LG запустила для магазинов и кафе блокчейн-систему оплаты по лицу
В конце апреля 2020 года LG CNS запустила блокчейн-систему оплаты с распознаваем лица. Сначала технология заработала в собственной столовой компании, чтобы оценить ее эффективность и преимущества. Подробнее здесь.
Китай ввёл стандарты для систем распознавания лиц
В середине марта 2020 года Китай ввел новые стандарты для приложений, которые собирают биометрические данные, в том числе для систем распознавания лиц.
Китайские исследователи и разработчики решили тщательно изучить возможности технологии распознавания лиц после того, как в 2019 году разгорелось несколько скандалов, в том числе по поводу утечки данных и приложения Zao для создания deep-fake. В результате Китай обновил рекомендации по сбору биометрических данных и требованиям к согласию.
Изначально стандарты безопасности персонональных данных, вступившие в силу в 2018 году, стали ответом Китая на европейские спецификации GDPR. Последние обновления закона, вступающие в силу 1 октября, предусматривают, что пользователи должны давать активное согласие на сбор биометрических данных с помощью всплывающего окна, подсказки или других средств. Поставщики услуг также должны информировать пользователей о цели, методе и объеме сбора данных, а также предлагать другую информацию для изучения. В обновленных стандартах компаниям также рекомендуется хранить биометрическую информацию отдельно от информации, позволяющей установить личность, и предлагается несколько разъяснений по обработке данных, включая доступ третьих сторон.
Китайские производители приложений подверглись резкой критике со стороны пользователей и правительства за неконтролируемый сбор данных. Исследования, проведенные Comparitech в декабре, показали, что Китай почти во всех отношениях хуже всего защищает биометрические данные. В ноябре 2019 года в Китае был подан первый иск касающийся систем распознавания лиц, когда профессор права Го Бин (Guo Bing) подал в суд на парк дикой природы за внедрение этой технологии без уведомления и согласия посетителей. [14]
В аптеках появились системы распознавания лиц для борьбы с наркоманами
В середине января 2020 года в шанхайских аптеках появились системы распознавания лиц для борьбы с наркоманами. Люди, покупающие в терминале лекарства по рецептам, должны подтвердить свою личность перед получением препарата. Предполагается, что такая система не позволит потенциальным правонарушителям получать лекарства по рецепту, чтобы затем превращать их в материалы для нелегальных наркотиков.
Система сканирует как фармацевтов, так и пациентов. Помимо выявления лиц, злоупотребляющих наркотиками, она должна предотвращать сговор медицинских работников с покупателями с целью незаконной продажи лекарств, содержащих психотропные вещества или транквилизаторы. В Китае проблема наркотиков, получаемых из лекарственных средств, стоит особенно остро, и пресечь эту активность очень сложно из-за высокой распространенности и доступности подобных препаратов. Например, эфедрин или псевдоэфедрин, встречающийся в лекарствах от простуды и аллергии, является ключевым компонентом кристаллического метамфетамина.
Шанхайские госструктуры по борьбе с наркотиками довольны первыми испытаниями терминалов и планируют полностью охватить все медицинские учреждения города в первой половине 2020 года. По данным China News, система распознавания лиц уже используется в 31 организации здравоохранения в семи районах города и провела более 300 сканирований.
Терминалы для выдачи рецептурных препаратов стали еще одним примером применения технологии распознавания лиц в Китае. Успешно внедрив приложения для обеспечения безопасности, Китай продвигает новую технологию в сферу здравоохранения и образования.
Согласно отчету iiMedia Research, в 2019 году около 201 млн китайцев подписали согласие на распознавание лиц при обращении в госорганы. Ожидается, что к 2022 году численность этой группы превысит 760 млн человек. [15]
ЕК предложила временно запретить использование технологии распознавания лиц
Еврокомиссия рассматривает возможность запрета использования технологии распознавания лиц в общественных местах на срок до пяти лет, чтобы за это время разработать способы предотвращения потенциальных злоупотреблений данной технологией, сообщает ресурс Euractiv [16] .
Согласно оказавшемуся в распоряжении ресурса документу, Еврокомиссия не исключает введение ужесточенных правил для защиты персональных данных граждан ЕС и их прав на неприкосновенность частной жизни. Страны ЕС также должны будут учредить надзорные органы, которые будут следить за соблюдением законодательства.
Длительность запрета может составить от трех до пяти лет, за которые сообщество разработает методику для оценки влияний технологий и меры по уменьшению рисков их применения. Исключения могут быть сделаны для научных исследований и проектов в области безопасности.
В Сан-Диего отключают госсистему распознавания лиц
В середине декабря 2019 года суд постановил, что действие платформы распознавания лиц, используемой более чем 30 государственными подразделениями Сан-Диего (Калифорния), будет приостановлено 1 января 2020 года. Решение было принято после длительной кампании групп защиты гражданских прав. Подробнее здесь.
Распознавание лиц во всех аэропортах США
Министерство внутренней безопасности США (DHS) хочет внести поправки в действующие правила и начать требовать, чтобы все путешественники, включая граждан США и законных постоянных жителей страны, фотографировались при въезде и выезде из любого аэропорта США. Действующее правило гласит, что любые путешественники, проходящие через аэропорты, распложенные в `стране свободы`, могут быть подвергнуты проверке по распознаванию лиц [17] [18] .
В настоящее время это правило не применяется к гражданам США и владельцам зеленых карт, но недавно DHS дала четко понять, что они вынуждены пойти на этот шаг с целью предотвращения попыток ряда лиц использовать документы для путешествия в США в мошеннических целях. Кроме того, новое правило позволит DHS [19] выявлять преступников, которые могут находиться в розыске и пытаться покинуть США, а также даст им информацию об известных преступниках и подозреваемых лицах. DHS намерена начать внедрение биометрический системы контроля въезда-выезда, которая использует распознавание лиц путешественников, включая граждан США и постоянно проживающих в стране на законных основаниях граждан в течение 2020 года.
Когда распознавание лиц впервые было предложено внедрить в качестве меры безопасности в помещениях аэропортов на территории США, правительство пообещало Конгрессу и народу, что технология, которую некоторые люди считают навязчивой, не будет требоваться в качестве условия путешествия. Однако недавняя подача заявки от DHS означает, что это уже не так, и, начиная со следующего года, каждый человек, проходящий через аэропорт, должен будет пройти сканирование для распознавания лица.
Согласно позиции DHS, проверки для распознавания лиц повышают общий уровень безопасности и позволяют предотвращать нарушение правил, таких как просрочка визы, а также с их помощью можно оперативно сообщать соответствующим органам о случаях, когда преступник хочет бежать из страны. Проверки распознавания лиц, внедренные по отношению к каждому человеку, сделают аэропорты более безопасными, но это также создает риск конфиденциальности. DHS подтвердил, что благодаря этой технологии он поймал в аэропортах несколько самозванцев, пытающихся незаконно въехать в США, и предотвратил незаконное перемещение сотен людей через юго-западную границу.
Несмотря на то, что биометрическая система безопасности въезда-выезда широко не применялась, она, несомненно, была рекомендована после принятия в 1996 году закона о реформе незаконной иммиграции и ответственности иммигрантов. За последние двадцать лет в многочисленных правительственных докладах был сделан вывод о том, что система проверки лиц иностранных граждан на въезде-выезде является неотъемлемой частью национальной безопасности США. Однако широкое внедрение распознавания лиц может дать слишком много власти правительству и отдаленно напоминает недавно объявленное в Китае обязательное сканирование лица, необходимое для новых пользователей мобильных телефонов.
В Китае сканирование лица стало обязательным при покупке SIM-карты
В начале декабря 2019 года в Китае вступил в силу закон, обязывающий граждан проходить процедуру сканирования лиц перед покупкой SIM-карт. В правительстве утверждают, что такая мера должна сделать идентификацию людей проще, а также защитить права и интересы населения в интернете.
Прежде для покупки SIM-карты жителям КНР было достаточно предъявить копию своей идентификационной карты. Но после принятия нового закона все граждане страны стали обязаны проходить процедуру распознавания лица при заключении договоров с мобильными операторами.
Сканирование лица поможет избежать краж личных данных и перепродаж SIM-карт, добавили в министерстве информационных технологий Китая. Операторы уже рассылают гражданам уведомления о том, что новые SIM-карты нужно покупать в официальных салонах, а не с рук.
Министерство промышленности и информатизации Китая обнародовало постановление еще в сентябре 2019 года, чтобы дать возможность поставщикам телекоммуникационных услуг технически подготовиться.
Как сообщает BBC, китайские власти намерены контролировать сотни миллионов человек, которые пользуются мобильным интернетом, а также хотят быть уверенными, что никто не делает это анонимно или под чужим именем.
Пользователи китайских соцсетей жалуются на усиление контроля со стороны государства, принятие властями решений без обсуждения с общественностью, а также напоминают об утечках личных данных.
В Китае уже давно принимаются меры по деанонимизации пользователей интернета. Так, были введены правила для онлайн-сервисов, обязывающих их устанавливать личность человека перед тем, как разрешать ему публиковать контент. [20]
ПО для распознавания лиц может узнавать человека по МРТ-снимку мозга
В конце октября 2019 года стало известно, что программное обеспечение для распознавания лиц может точно сопоставлять фотографии людей с МРТ-снимками головного мозга. Подробнее здесь.
Запуск системы распознавания лиц при посадке на борт самолёта
В середине сентября 2019 года лондонский Гатвик стал первым аэропортом Великобритании, который подтвердил, что будет постоянно использовать систему распознавания лиц для проверки личности перед посадкой пассажиров в самолеты. Подробнее здесь.
American Airlines начала использовать систему распознавания лиц вместо посадочных талонов
В конце августа 2019 года American Airlines начала использовать технологию распознавания лиц, чтобы пассажиры могли садиться в самолет без посадочного талона. Авиакомпания заявляет, что эта система совершенно безопасна и ускоряет посадку. Подробнее здесь.
Система распознавания лиц определила, что убийца хочет взять кредит на труп жертвы
В конце августа 2019 года китайская полиция задержала мужчину, обвиняемого в убийстве своей подруги, когда ПО для распознавания лиц предположило, что он пытался отсканировать лицо жертвы для заявки на кредит.
Полиция считает, что 29-летний мужчина по имени Чжан задушил свою девушку веревкой 11 апреля 2019 года после ссоры. Предполагается, что затем убийца отправился в бега, спрятав тело в багажнике арендованного автомобиля. Кроме того, убийца от лица жертвы связался с ее работодателями через учетную запись WeChat и получил отпуск. Прибыв в родной город Саньмин на следующий день, он пытался подать заявку на кредит, используя приложение под названием Money Station.
Эта система использует ИИ для проверки личности заявителей и просит их подмигнуть, чтобы помочь процессу проверки и идентификации. Однако жертва, разумеется, подмигнуть не смогла. Подозрительная заявка тут же была направлена на рассмотрение оператору. Сотрудники кредитной организации немедленно связались с полицией, когда при повторной ручной проверке обнаружили синяки на лице женщины и глубокую красную линию на ее шее. Еще одной зацепкой стало то, что ПО для распознавания голоса определило, что за получением кредита обратился мужчина, а не женщина.
На основании полученных данных прокуратура Китая одобрила задержание предполагаемого убийцы. Его поймали на удаленной ферме, где он пытался сжечь тело своей жертвы. Теперь его обвиняют в убийстве, подделке личности и краже средств жертвы. Хотя дата окончательного слушания по делу еще не назначена, его детали потрясли общественность. Многие признаются, что и не подозревали, как ПО по распознаванию лиц и голоса может использоваться в таких ситуациях для помощи полицейским. [21]
На футбольном стадионе установили систему распознавания лиц Panasonic, которая не пропускает фанатов из чёрного списка
В конце августа 2019 года японский производитель электроники Panasonic объявил о том, что камеры видеонаблюдения компании, установленные на футбольном стадионе датского клуба Brøndby IF, теперь будут включать программное обеспечение для распознавания лиц. Новые камеры будут выявлять лиц из черного списка, которым запрещен доступ на территорию стадиона. Подробнее здесь.
Британия запускает систему распознавания лиц пропавших людей
В середине июля 2019 года стало известно о запуске в Британии системы распознавания лиц пропавших людей. Для тестирования технологии Министерство внутренних дел обратилось к полиции в графствах Уэст-Мидлендс, Кент, а также к британской дорожной полиции.
Как сообщает издание The Telegraph со ссылкой на Национальное агентство по борьбе с преступностью, ежегодно в Британии пропадает около 180 тыс. человек, а каждый 200-й из них — это ребёнок.
Правоохранительные органы будут использовать тысячи камер видеонаблюдения для идентификации людей, которые могут находиться в розыске. Их лица будут сопоставляться с соответствующей базой данных.
Власти решили расширить возможности системы распознавания лиц, несмотря на большую критику относительно точности работы технологии.
Исследование, обнародованное в июне 2019 года Эссекским университетом по заказу Скотланд-Ярда, показало, что 81% «подозреваемых», помеченных с помощью технологии распознавания лиц, невиновны, и что подавляющее большинство «опознанных» людей на самом деле не объявлено в розыск. Эти данные получены на основе работы технологии на 10 массовых мероприятиях с 2016 года.
В британском Министерстве внутренних дел сообщили, что систему распознавания лиц для поиска пропавших без вести будут использовать не в режиме реального времени, чтобы избежать ошибочных действий полиции из-за спешки, а в рамках анализа изображений с камер видеонаблюдения.
Министр внутренних дел Саджид Джавид (Sajid Javid) поддержал распространение технологии распознавания лиц полицией, несмотря на протесты активистов, борющихся за конфиденциальность.
В 2019 году в Британии пройдут судебные разбирательства, касающиеся правомерности использования систем распознавания лиц. [22]
ФБР использует фотографии водителей для создания неофициальной системы распознавания лиц
7 июля 2019 года стало известно о том, что федеральные правоохранительные органы США используют фотографии водителей для создания неофициальной системы распознавания лиц. Подробнее здесь.
Второй город в США запретил системы распознавания лиц
В конце июня 2019 года стало известно о запрете систем распознавания лиц в Сомервилле (штат Массачусетс, США), где проживает около 81 тыс. человек. Это второй город после Сан-Франциско, где местные государственные органы и полиция не смогут пользоваться программным обеспечением для идентификации личности по лицу.
Кроме того, в Сомервилле запретили использование данных или доказательств, полученных с помощью программных систем распознавания лиц, в ходе уголовных расследований или судебных разбирательств. При этом местное законодательство не ограничивает использование распознавания лиц государственными или федеральными правоохранительными органами, отмечает издание VentureBeat.
Авторы постановления, блокирующего технологии распознавания лиц, называют их «функциональным эквивалентом требования, чтобы каждый человек всегда носил и предъявлял удостоверение личности с фотографией». Также говорится о ложно-положительных совпадениях при определении лиц женщин, молодежи, иммигрантов или цветных людей.
Запрет был единогласно одобрен советом Сомервилла, в который входят 11 членов. При этом 9 из них сами создавали этот законопроект, поэтому неудивительно, что он был принят.
Большинство представителей городского совета считают, что работа систем распознавания лиц противоречит правам человека и грозит злоупотреблением со стороны силовых структур. Депутаты, таким образом, согласились с доводами правозащитников, опасающихся тотальной слежки за гражданами. Об аналогичных запретах также задумались власти Окленда и штата Массачусетс в целом.
Ранее Американский союз защиты гражданских свобод совместно с 70 другими правозащитными организациями потребовал от компании Amazon прекратить поставки технологий распознавания лиц правительству и призвал Конгресс ввести общий запрет на эту практику. [23]
NEC внедряет в университетах систему распознавания лиц, выявляющую подмену студентов на экзаменах
20 мая 2019 года компания NEC объявила о развёртывании своей системы распознавания лиц в австралийских образовательных учреждениях NeoFace с целью предотвращения мошенничества во время сдачи экзаменов. Подробнее здесь.
Полиция в Лондоне штрафует пешеходов, скрывающих лица от систем их распознавания
В середине мая 2019 года стало известно о том, что лондонская полиция оштрафовала мужчину за попытку скрыть лицо от камеры с системой распознавания лиц.
В декабре 2018 года правоохранительные органы в британской столице начали тестировать новое программное обеспечение для распознавания лиц. Для этого на улицах начали припарковывать фургоны с соответствующим оборудованием и предупреждениями о мониторинге.
Один из пешеходов, проходя мимо такого автомобиля, решил скрыть лицо воротником свитера и прикрыть голову. Полицейские заметили такое поведение, задержали мужчину и потребовали предъявить документы. Задержанный не оказался преступником, но ему выписали штраф в размере 90 фунтов стерлингов (около 7500 рублей по курсу на 17 мая 2019 года) за «неподобающее поведение».
Офицеры утверждают, что, когда они остановили прикрывающего лицо мужчину, тот начал проявлять агрессию и угрожать. Сам задержанный в разговоре с BBC сообщил, что натянул на голову свитер, потому что на улице было холодно, а полицейские не имели право требовать показать лицо.
В пресс-службе полиции сообщили, что полицейские были проинструктированы в отношении людей, которые прикрывают лицо или избегают камер. Им были даны указания останавливать людей «по своему усмотрению».
Как пишет газета The Independent, в ходе испытания системы распознавания лиц за восемь часов было арестовано восемь подозрительных лиц. Только в трех случаях это было сделано по сигналу программы, рассказали изданию осведомлённые источники. Арестованные были подозреваемыми в ограблениях и других правонарушениях.
До того, как начать тестирование технологии распознавание лиц, полиция заявила, что «любой человек, который отказывается от сканирования, не обязательно будет считаться подозрительным». [24]
Полиция поймала вора, используя фотографию известного актера в системе распознавания лиц
В середине мая 2019 года стало известно о том, что полиция Нью-Йорка (NYPD) использовала фотографию Вуди Харрельсона в своей программе для распознавания лиц, чтобы поймать преступника, который был похож на этого известного актера. Подробнее здесь.
Запрет систем распознавания лиц
В середине мая 2019 года Сан-Франциско стал первым американским городом, в котором было запрещено использование систем распознавания лиц. За такую инициативу проголосовал городской наблюдательный совет. Подробнее здесь.
Полиция начала аресты по ложным сигналам систем распознавания лиц
22 апреля 2019 года 18-летний студент из Нью-Йорка Усман Бах подал в суд на Apple за незаконный арест, который произвела полиция из-за ошибки в системе распознавания лиц в одном из магазинов американской корпорации. Подробнее здесь.
Panasonic установила в крупной сети супермаркетов камеры, распознающие лица и покупки
В начале апреля 2019 года крупная японская сеть супермаркетов FamilyMart сообщила о начале использования системы распознавания лиц, которая позволяет оплачивать покупки без привлечения кассиров. Подробнее здесь.
Оплатить поездки в китайском метро теперь можно лицом
В марте 2019 года Шэньчжэньский метрополитен запустил систему оплаты поездок при помощи технологии распознавания лиц. Технология заработала на станции Футянь, а для ее реализации там была запущена пилотная 5G-сеть. Подробнее здесь.
В британских тюрьмах появилась система распознавания лиц для борьбы с передачей «запрещенки»
В начале марта 2019 года стало известно о том, что в британских тюрьмах Халл, Хамбер и Линдхолм появилась система распознавания лиц, предназначенная для борьбы с передачей запрещенных предметов, таких как мобильные телефоны и наркотики.
В 2018 году сотрудники тюрем зафиксировали более 23 000 случаев запрещенных передач, что на 4 000 больше, чем в 2017 году. Согласно данным разведки Великобритании, некоторые посетители поставляют контрабандные товары в несколько тюрем по всей стране. При этом использование отпечатков пальцев и проверка документов без электронного сообщения между тюрьмами не позволяют выявить таких нарушителей.
Опробованная в тюрьмах технология биометрии и распознавания лиц использует аппарат IDScan и программное обеспечение, разработанное лондонской компанией Facewatch. В тюрьмах также была использована технология сканирования радужной оболочки глаза, разработанная Tascent, американской компанией по биометрической идентификации и безопасности.
В тюрьме HMP Humber сотрудники сканировали лица 770 посетителей в течение шести недель, чтобы определить, кто использует поддельные удостоверения личности или посещает разных заключенных в разное время. Используя новые системы безопасности, сотрудники тюрьмы смогли выявить ряд подозрительных лиц, которым после расследования может быть отказано в посещении британских тюрем. Кроме того, собранные данные могут служить доказательствами при дальнейших расследованиях как в тюрьме, так и за ее пределами.
Тем не менее, подобное использование системы распознавания лиц вызвало возмущение в некоторых слоях общества. Британские борцы за гражданские свободы Big Brother Watch обратились в Европейский суд по правам человека с жалобой на использование правительством Великобритании технологии массового наблюдения. [25]
NEC запустила банкоматы, позволяющие снимать деньги при помощи распознавания лица
В конце февраля 2019 года корпорация NEC объявила о запуске первых в мире банкоматов, позволяющих снимать наличные посредством распознавания лиц. Банкоматы были созданы в сотрудничестве с крупным тайваньским банком E.SUN Commercial Bank. Подробнее здесь.
IBM выпустила базу из 1 млн фотографий лиц для обучения биометрических систем
В конце января 2019 года IBM выпустила базу данных, содержащую 1 млн фотографий лиц, взятых с сервиса Flickr, чтобы помочь разработчикам обучать биометрические системы.
Компания считает, что данные, используемые для систем распознавания лиц, недостаточно разнообразны, и предложила расширить базу анализируемых изображений. Все представленные фото снабжены метками с данными черепно-лицевых размеров, симметрии лица, обозначениями возраста и пола. Исследователи компании надеются, что эти детали помогут разработчикам достичь большей точности при распознавании лиц.
Эксперты предупреждают о возможности предвзятости искусственного интеллекта. Исследования показали, что используемая технология гораздо лучше подходит для распознавания лиц белых мужчин, чем женщин или людей других национальностей. Даже собственная система IBM была раскритикована. По данным исследователей MIT, система IBM Watson в 35% случаев не могла идентифицировать темнокожих женщин, хотя доля ошибок при распознавании белых мужчин не превышала 1%.
IBM приняла это к сведению и сообщила, что обновленная служба визуального распознавания Watson использует более разнообразные наборы данных для обучения. Тем не менее доля ошибок при распознавании лиц темнокожих женщин все еще довольно велика и составляет 17%. Проводимые исследования насторожили общественность – технология распознавания лиц используется правоохранительными органами, однако при таком уровне ошибок возникает вопрос о ее целесообразности.
В докладе Центра защиты конфиденциальных данных юридической школы Джорджтаунского университета за 2016 год говорится, что афроамериканцы чаще становятся подозреваемыми, чем белые мужчины, а ошибки в работе полицейских систем распознавания лиц могут усугубить эту ситуацию. [26]
Распознавание лиц не работает в каждом втором смартфоне
В начале января 2019 года некоммерческая организация из Голландии провела тестирование 110 моделей смартфонов и обнаружила, что функция распознавания лиц, используемая для блокировки устройств, не работает должным образом более чем на каждом втором аппарате.
Исследование, проведенное Consumentenbond и его международными партнерами, показало, что для разблокировки 42 из протестированных смартфонов достаточно иметь фотографию владельца телефона. Подойдет любая фотография, например, полученная из социальных сетей, с камер видеонаблюдения или любым другим способом.
Результаты этого исследования вызывают беспокойство у пользователей и служб безопасности. Использование напечатанной фотографии лица владельца — это первая проверка функции распознавания лиц, которую используют обычные пользователи и тестеры. Но главное, это первая уловка, которой попробуют воспользоваться злоумышленники для взлома смартфона, защищенного идентификацией лица, прежде чем перейти к более сложным атакам, которые включают создание масок или 3D-печатных голов владельца телефона. [27]
Любая система распознавания лиц, которая не проходит «фототест», обычно считается бесполезной. Согласно Consumentenbond, модели Asus, BlackBerry, Huawei, Lenovo, LG, Nokia, Samsung, Sony и Xiaomi не прошли подобные тесты. В случае с Sony провалили тест абсолютно все модели. Еще шесть моделей — Honor и шесть моделей LG — прошли тестирование только в «строгом» режиме. Хотя по результатам этого теста пользователи могут заключить, что включать распознавание лиц не стоит, 68 устройств, включая флагманские модели Apple iPhone XR и XS, выдержали эту простую атаку, как и многие другие высокопроизводительные модели на Android от Samsung, Huawei, OnePlus и Honor.
Полный список моделей, которые прошли фототест, можно найти на сайте Consumentenbond. [28]
Самые популярные системы распознавания лиц в Китае
К концу 2018 года Китай активно использует системы распознавания лиц в самых разных местах – магазинах, объектах транспортной инфраструктуры и даже туалетах. Власти создают национальную систему, которая позволит идентифицировать человека за несколько секунд. Для этого используются камеры видеонаблюдения, которых в стране насчитывается около 170 млн, а к 2020 году их должно стать 570 млн. То есть на каждых двух китайцев будет приходиться по одной камере.
Как пишет издание Business Insider, благодаря большому населению и слабым законам в области неприкосновенности частной жизни полиция и коммерческие компании активно создают технологии мониторинга с использованием распознавания лиц. Наиболее крупные проекты перечислены ниже. [29]
Одной из наиболее распространенных программ для распознавания лиц является Face++, которая используется для управления доступом повсюду – от железнодорожных вокзалов Пекина до офисного здания Alibaba.
Сама Alibaba разработала собственные системы, которые будут применяться в шанхайском метро для идентификации пассажиров с помощью их лица и голоса.
Полицейские, следящие за безопасностью на одном из китайских железнодорожных вокзалов, носят специальные солнечные очки с функцией распознавания лиц. Устройство способно идентифицировать человека за 100 миллисекунд и уже не раз помогало правоохранительным органам в поимке преступников.
В китайском Шеньчжене впервые в мире заработала камера фиксации нарушений пешеходами. Она установлена на одном из напряженных переходов города и следит за людьми, перебегающими дорогу на запрещающий сигнал светофора. Для определения личности нарушителя камера использует технологию распознавания лиц.
На вступительных экзаменах в колледжи по всей стране используется распознавание лиц и отпечатков пальцев, чтобы гарантировать, что экзаменуемые являются настоящими студентами.
После ряда похищений детей некоторые детские сады открывают двери только тем людям, чьи лица зарегистрированы в системе. В одном из детских садов установили более 200 камер для обеспечения безопасности.
Даже в некоторых туалетах установили автоматы с распознаванием лиц. Аппарат выдает 60 см туалетной бумаги одному человеку не чаще чем раз в девять минут.
В ресторанах KFC можно оплатить заказ при помощи сканера лица. Системой могут воспользоваться зарегистрированные пользователи, совершающие покупки с помощью Alipay. Чтобы оплатить еду клиенту необходимо посмотреть на трехмерную веб-камеру, которая сделает снимок и отсканирует его лицо. Информация, привязанная к учетной записи в Alipay, позволит верифицировать пользователя и совершить покупку.
Клиенты также могут использовать распознавание лиц для оплаты покупок в магазинах, управляемых одним из крупнейших китайских онлайн-ритейлеров JD.com.
У Alibaba есть магазины с безналичной оплатой Hema, в которых пользователи сканируют лицо и вводят номер телефона для проведения платежей через систему Alipay.
Компания Alibaba совместно с производителем гостиничных информационных систем Shiji установила систему распознавания лиц для регистрации в 50 отелях. Китайские туристы, прибегающие к услугам онлайн-турагентства Fliggy (принадлежащего Alibaba), могут сначала забронировать в нем отель, а затем, используя «маску» своего лица быстро заселиться в отель и оформить депозит.
China Merchants Bank установил в Китае банкоматы с распознаванием лиц. Они используют специально разработанный алгоритм, который сопоставляет лицо пришедшего за деньгами человека с базой анкет клиентов банка.
Alibaba развернула вендинговый автомат для продажи автомобилей с использованием технологии распознавание лиц.
Страховая компания Taikang проверяет личность клиентов по их лицу, используя программное обеспечение, созданное поисковиком Baidu.
В Пекине решили бороться с незаконной арендой госжилья с помощью умных замков, распознающих хозяев по лицу
В конце декабря 2018 года стало известно, что в государственном жилье Пекина ускоренными темпами внедряются «умные» замки с технологией распознавания лиц. С их помощью местные власти усиливают меры против незаконной пересдачи в аренду государственного жилья, предоставляемого малообеспеченным семьям по льготным расценкам.
Предполагается, что к концу июня 2019 года замки со встроенной системой сканирования лиц будут использоваться во всех программах предоставления льготного госжилья в Пекине с участием 120 тыс. квартиросъемщиков, сообщает The South China Morning Post со ссылкой на пекинское издание The Beijing News. [30]
Сопоставляя информацию, полученную при сканировании лиц посетителей, с изображениями из сохраненной базы данных, система распознает хозяев и не открывает двери незнакомцам, рассказал в интервью Beijing News директор информцентра при Пекинском государственном жилищном центре Шан Чжэньюй (Shan Zhenyu).
Кроме того, система может использоваться для присмотра за одинокими пожилыми людьми. Если престарелый человек в течение определенного периода времени не выходит и не заходит в дом, управляющему по недвижимости будет отправлено уведомление о необходимости зайти с проверкой.
В таких крупных мегаполисах, как Пекин, аренда жилья очень дорогая. В среднем съемная квартира в столице Поднебесной обходится примерно в 5 тыс. юаней в месяц (около $730), тогда как арендная плата за госжилье может составлять менее 2 тыс. юаней в месяц ($290).
Власти Пекина надеются, что умные замки, узнающие хозяев по лицу, повысят безопасность, предотвратят незаконную передачу в субаренду и гарантируют, что льготой пользуются только действительно нуждающиеся люди.
По состоянию на конец 2018 года смарт-замки с распознаванием лиц задействованы в 47 программах предоставления льготного госжилья в Пекине. С их помощью получено порядка 100 тысяч скан-изображений лиц арендаторов и членов их семей.
Китайский Airbnb устанавливает в домах «умные» замки с распознаванием лиц
В конце 2018 года Xiaozhu сообщила о начале внедрения «умных» замков с распознаванием лиц в домах и квартирах, которые предлагаются арендовать с помощью сервиса. Новая технология, позволяющая проверять личность арендаторов, стала частью больших усилий по улучшению охраны и безопасности на быстрорастущем рынке краткосрочной аренды жилья. Подробнее здесь.
Провал в Лондоне. Система распознавания лиц в метро никого не узнает
В конце декабря 2018 года стало ясно, что развернутая в лондонском метро система распознавания лиц никого не узнает. Лондонских полицейских критикуют за использование немаркированных фургонов для проверки спорных и неточных технологий автоматического распознавания лиц у рождественских покупателей. Подробнее здесь.
Туалеты с распознаванием лиц в Китае сокращают потребление туалетной бумаги
В конце 2018 года стало известно о растущем в Китае числе общественных туалетов с системой распознавания лиц, которая позволяет экономить туалетную бумагу.
В декабре такой туалет заработал в Baotu Spring Park в городе Цзинань (провинция Шаньдун), расположенный в 400 км к югу от Пекина. В этой уборной находится автомат, выдающий туалетную бумагу после сканирования лица. За один подход аппарат выдает примерно 70 см бумаги, а для получения дополнительной порции санитарно-гигиеническго изделия этому же человеку нужно подождать 9 минут и снова поднести голову к камере для идентификации.
Сообщается, что благодаря биометрической системе потребление туалетной бумаги сократилось с 10 до 4 рулонов в день. Пользование туалетом и бумагой является бесплатным.
В Китае очень распространено воровство туалетной бумаги, а также мыла для рук и бумажных полотенец из общественных уборных. Именно поэтому в некоторых туалетах вовсе отказались от выдачи посетителям туалетной бумаги, и людям приходится приносить ее с собой.
Большинство китайцев, которые опробовали дозатор туалетной бумаги, говорят, что их не беспокоит необходимость сканирования лица. Главный недостаток, по их словам, заключается в том, что иногда выданной бумаги оказывается недостаточно и потому приходится ждать, пока терминал сможет выдать дополнительный объем.
Установка оборудования, ограничивающего выдачу туалетной бумаги, стала частью масштабной программы, получившей название «Туалетная революция», которая реализуется в Китае с 2015 года. Она была запущена на фоне крайне плачевного состояния туалетов в стране и недовольства многих туристов от их посещения. В связи с этим у китайских туалетов сложилась крайне плохая репутация.
В 2019 году в КНР планируется построить или отремонтировать около 21 тыс. туалетов на туристических направлениях. В 2018-м были открыты и модернизированы около 24 тыс. уборных. [31]
Для разблокировки смартфона хакеры и полиция печатают голову владельца на 3D-принтере
К концу года 2018 года многие смартфоны оснащаются функцией разблокировки при помощи распознавания лица. В декабре журнал Forbes решил проверить, безопасна ли эта технология, если использовать 3D-печатную модель головы. Оказалось, что хакеры или полиция вполне могут использовать 3D-принтеры для получения доступа к мобильным устройствам.
Журналист Forbes Томас Брюстер (Thomas Brewster) напечатал на 3D-принтере трехмерную модель своей головы в компании Backface в британском Бирмингеме за £300 (25 тыс. рублей). Для ее изготовления использовались снимки с 50 камер. После редактирования изображений получилась трехмерная модель в натуральную величину, которая напоминает реального человека.
Тест проводился на пяти разных смартфонах — iPhone X, LG G7 ThinQ, Samsung Galaxy S9, Samsung Galaxy Note 8 и OnePlus 6. После настройки функции разблокировки Брюстер смог разблокировать все четыре Android-смартфона с помощью 3D-модели лица. Он сообщил, что все телефоны на Android, которые участвовали в эксперименте, были разблокированы с «различной степенью легкости».
Единственным телефоном, который не удалось разблокировать стал iPhone X. Когда проходила его презентация Apple утверждала, что работала с голливудскими студиями и тестировала технологию Face ID с 3D-печатными масками и другими объектами, чтобы выяснить, можно ли их подделать.
Face ID использует массив датчиков для идентификации пользователя, в то время как Android-телефоны, как правило, полагаются на селфи-камеру, которая является менее точной.
Технологии распознавания лиц получили широкое распространение в США и Великобритании к 2018 году. Это вызвало резкую критику со стороны борцов за гражданские права, которые утверждают, что необходимо ввести более строгие законы для защиты прав на неприкосновенность частной жизни. Например, в США биометрические данные, включая отпечатки пальцев и модель лица, не защищены пятой поправкой. Это означает, что, хотя полиция не может заставить человека ввести пароль, она может принудительно приложить палец к сканеру или поднести телефон к лицу, а также создать 3D-копию головы, чтобы разблокировать гаджет. [32]
В 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц
20 августа 2018 года в 14 американских аэропортах заработала система распознавания лиц. О ее эффективности рассказала Служба таможенного и пограничного контроля США (U.S. Customs and Border Patrol, CBP).
Как сообщается на сайте ведомства, 22 августа 26-летний пассажир, прилетевший в Вашингтонский аэропорт имени Даллеса из Сан-Паулу (Бразилия), предъявил на пункте контроля паспорт гражданина Франции. Однако биометрическая система выявила, что лицо мужчины не совпадает с фотографией в документе.
Когда прибывшего в США отправили на дополнительный досмотр, он «явно нервничал» и, как выяснилось, не зря. В его туфле нашли удостоверение личности на имя гражданина республики Конго, которым на самом деле являлся задержанный. Теперь за попытку въехать в США под фальшивыми документами ему грозит тюремное заключение.
В CBP надеются, что биометрические системы позволят не только выявлять на нарушителей, но и ускорить процедуру прохождения паспортного контроля пассажиров, прибывающих из-за рубежа. При этом гражданам США к августу 2018 года позволено отказываться от сканирования лица.
В CBP утверждают, что в соответствии с политикой конфиденциальности служба не хранит «биографические данные» никаких путешественников, а фотографии, которые создаются в системах сканирования, используются только для идентификации личности. Изображения лиц американских граждан хранятся в системе 12 часов после проверки, а иностранцев — 14 суток.
Предполагается, что в будущем система распознавания лиц заменит посадочные талоны, а также проверки паспорта на всех этапах перед посадкой в самолет. Однако Союз защиты гражданских свобод (American Civil Liberties Union, ACLU) предупреждает, что несмотря на все обещания правительство может использовать технологию для негласного наблюдения за людьми, даже если они ни в чем не подозреваются. [33]
Системы распознавания лиц полиции Британии оказались бесполезными
В мае 2018 года стало известно о больших проблемах в системах распознавания лиц, которые используют британские полицейские. В результате может быть подано большое количество исков — этот вопрос стал «приоритетным» для Управления комиссара по информации (Information Commissioner’s Office), приводит BBC слова представителя регулятора Элизабет Денхем (Elizabeth Denham).
Британская правозащитная организация Big Brother Watch опубликовала результаты исследования, показавшие «ошеломляющее» количество невиновных людей, из которых технология распознавания лиц сделала потенциальных преступников.
Так, с мая 2017 года по март 2018-го система выдала для полиции Южного Уэльса 2685 совпадений людей с базой данных подозреваемых, однако 2451 из них оказались ложными.
Лондонские правоохранительные органы применяли технологию идентификации лиц на карнавале Ноттинг-Хилл в 2017 году. Показания системы оказались ошибочными в 98% случаев, когда срабатывал сигнал о том, что якобы замечен подозреваемый из полицейской базы данных. Решение устроено так, что при выявлении возможного нарушителя закона на пульт дежурного в ближайшее отделение полиции поступает сигнал.
Полиция начала винить выдающие некачественную картинку камеры и то, что систему использовали в первый раз, но и в последующих 15 мероприятиях (футбольные матчи, фестивали, парады), во время которых задействовали технологию, результат не улучшился. Только на трех система не ошиблась ни разу.
В полиции также рассказали, что за девять месяцев работы системы распознавания лиц она верно отметила более 2 тыс. человек, что привело к 450 арестам. При этом никто не попал в заключение ошибочно. Это объясняется тем, что помимо работы алгоритмов в работе задействованы люди, которые проверяют срабатывания и принимают окончательные решения. [34]
Ученые изобрели новый способ обмана систем распознавания лиц
С каждым днем системы распознавания лиц становятся сложнее и все чаще используются в повсеместной жизни, к примеру, в минувшем году компания Apple выпустила смартфон iPhone X, оснащенный биометрической системой Face ID. Однако подобные системы можно обмануть, в частности, с помощью инфракрасных светодиодов. Инфракрасные лучи не видимы простому глазу, однако большинство камер могут улавливать инфракрасные сигналы [35] .
Китайские исследователи создали [36] бейсбольную кепку, оснащенную миниатюрными инфракрасными светодиодами, которые размещены таким образом, что инфракрасные лучи, падающие на лицо владельца головного убора, помогают не только скрыть его личность, но и «выдать себя за другого человека для прохождения основанной на распознавании лица аутентификации». Данная задача более сложная и требует использования глубокой нейронной сети для распознавания статичного изображения лица и правильного проецирования инфракрасных лучей на лицо самозванца.
Для проверки своей теории исследователи использовали фотографии четырех случайных людей, им удалось обмануть системы распознавания лиц в 70% случаев при условии наличия небольшого внешнего сходства между жертвой и самозванцем.
Российские близнецы требуют с Apple 20 млн за то, что iPhone X не видит между ними разницы
Братья-близнецы из Владимира — 26-летние Александр и Илья Тунчики — направили в российский офис компании Apple претензию в связи с тем, что система распознавания лиц Face ID на их смартфонах iPhone X одинаково идентифицирует обоих молодых людей, тем самым, по их мнению, нарушая защиту персональных данных [37] .
Обиженные пользователи требуют от компании усовершенствовать технологию, а также компенсировать моральный ущерб в размере 20 млн руб., сообщил в январе 2018 год ТАСС Информационное агентство России представляющий интересы братьев юрист Роман Ардыкуца.
Распознавание лиц в ритейле
В ноябре 2017 года телеканал CNBC выпустил сюжет, рассказывающий о внедрении систем распознавания лиц в магазинах. Ритейлеры используют такие технологии для сбора данных о клиентах и подбора предложений на основе соответствующих данных.
В ритейле распознавание лиц применяется в основном для того, чтобы мотивировать покупателей. Например, если человека узнают на входе в магазин и видят его историю покупок, то сотрудники магазина лучше знают, что ему предложить. Так, если он покупал в магазине электроники телевизор, сотрудник его узнает, обратится по имени и предложит приобрести новый пульт.
По данным гонконгской ИТ-компании Jardine One Solution (JOS), многие розничные сети применяют возможности распознавания лиц для того, чтобы собирать данные о посетителях своих магазинов.
Сама JOS помогает розничным компаниям с распознаванием лиц клиентов с целью составления профиля покупателей и отслеживания их действий в торговой точке. Речь идет о таких данных, как количество посетителей, их возраст, пол, этническая принадлежность. Такие сведения помогают магазинам лучше знать о потоке клиентов и подбирать персонализированные предложения для них, отметил Лант.
К примеру, используя анализ данных, поступающих из систем распознавания лиц, можно подбирать музыку, играющую в торговом зале.
В JOS говорят, все полученные данные клиентов анонимны, однако вопрос конфиденциальности остается актуальным. Технологии не препятствуют внедрению таких систем, но есть опасения, связанные с личными данными и культурой, признает Марк Лант.
Он добавил, что ритейлеры тратят огромные средства на предотвращение утечек данных и защиту информации. Скандал, связанный с хищением данных миллионов клиентов Uber, показывает, что компании не могут чувствовать себя в безопасности, а пользователи должны проявлять осторожность, раскрывая персональную информацию, считает управляющий директор JOS.
Основатель и генеральный директор компании HeadCount (предлагает магазинам услуги по мониторингу и улучшению посещаемости) Марк Риски (Mark Ryski) говорит, что биометрические данные, в том числе те, которые генерируют системы распознавания лиц, относятся к категории деликатным и имеют большой потенциал — особенно в целях обеспечения безопасности и улучшения качества обслуживания клиентов.
По мнению старшего вице-президента по стратегии обслуживания клиентов компании InMoment Бреннана Уилки (Brennan Wilkie), у использования оборудования для распознавания лиц в торговых помещениях действительно есть большой потенциал. Например, такие устройства способны сопоставить выражение лица клиента в магазине с данными о нем, его лояльности бренду и других покупках. Для того, чтобы смягчить проблему конфиденциальности пользователей, магазинам нужно продемонстрировать клиентам, какие преимущества они получают, как это было в свое время с кассами самообслуживания или с банковскими картами с чипами, уверен он.
Ранее ИТ-директор «Дикси» Владимир Муравьев в интервью TAdviser рассказывал о проектах по таргетированной рекламе в магазинах одной из торговых сетей «Виктория» с использованием технологии распознавания лиц. Подробнее об этом здесь.
Согласно прогнозу аналитической компании MarketsandMarkets, объем мирового рынка систем распознавания лиц достигнет $6,8 млрд к 2021 году. [38]
Авторизацию в iPhone X по лицу взломали маской за $150. Видео
Вьетнамская фирма по кибербезопасности Bkav продемонстрировала способ обхода системы авторизации по лицу Apple Face ID, реализованую в новых мобильных устройствах компании — iPhone X. Для этого им потребовалось изготовить на 3D-принтере маску, которая лишь частями напоминает лицо владельца устройства [39] .
Подробнее смотрите Apple Face ID
Как обойти сканер лица на Samsung Galaxy Note 8
Веб-дизайнер Мэл Тахон опубликовал в своем твиттере видео о том, как легко обойти сканер лица на Galaxy Note 8. В своем эксперименте Тахон держит два Note 8 напротив друг друга, на одном из которых — его фото, а на другом — включенная система сканирования лица.
Обман биометрической защиты Samsung Galaxy S8
Систему биометрической идентификации в новейших смартфонах Samsung Galaxy S8 можно обмануть с помощью фотографии, выяснили участники немецкого хакерского сообщества Chaos Computer Club (CCC). О своем открытие они рассказали на сайте сообщества 22 мая 2017 года.
Allied Market Research
Allied Market Research предвещает рост рынка систем распознавания лиц до 9,6 млрд долларов к 2022 году при среднем темпе роста 21,3% в год. Лидером рынка, по прогнозам, станет США. 3D-технологии займут большую часть рынка по сравнению с 2D, а рынок ПО будет расти на 23,9% ежегодно до 2022 года. Рынок будет увеличиваться в том числе и за счет распространения приложений в области распознавания лиц.
Исследователи научились обманывать систему распознавания лиц
Распознавание лиц основано на нейронных сетях, которые обучаются на множестве примеров. Компьютеру показывают тысячи и миллионы лиц, и он начинает «понимать», где нос, брови и так далее. После этого, если показать определенное лицо, то компьютер считывает известные ему паттерны; анализирует, на что похож запрос; и выдает ответ.
Ученые из Университета Карнеги — Меллон научились обманывать систему распознавания [40] . Для этого они раскрашивали очки таким образом, что компьютер начинал ошибаться и принимал человека за другого. Для тестирования они использовали уже существующие нейронные сети, которые умеют очень хорошо распознавать лица — иногда лучше человека [41] .
Исследователям удалось выдать белого мужчину за Миллу Йовович почти в 90 процентах случаев. Женщину азиатской внешности в специальных очках компьютер в стольких же процентах случаев принимал за мужчину с Ближнего Востока.
Кроме того, они попробовали свой метод на коммерческой программе Face++, которая используется в Alibaba для авторизации платежей. В этом случае они не сажали человека в очках перед камерой, а сначала делали его фотографию в очках и потом загружали ее в программу. В итоге им удалось выдать одного человека за другого в 100 процентах случаев.
Общественные организации США против распознавания лиц
Коалиция из 52 общественных и правозащитных организаций США направила в Министерство юстиции письмо с просьбой расследовать чрезмерное использование технологий распознавания лиц в работе органов правопорядка. Также коалицию беспокоит неодинаковая точность машинного распознавания лиц разной расовой принадлежности, которая может стать основой для проявления расизма со стороны сотрудников органов [42] .
Особенно этими технологиями злоупотребляет местная полиция, полиция штатов и ФБР, гласит письмо. Коалиция просит Министерство юстиции в первую очередь заняться проверкой тех полицейских департаментов, которые уже находятся под следствием в связи с предвзятым отношением к гражданам с небелым цветом кожи.
Основанием для просьбы послужили результаты исследования Центра приватности и технологий Школы права университета Джорджтауна. Исследование показало, что лица половины взрослого населения США при разных обстоятельствах были отсканированы правительственным идентификационным ПО.
Исследователи отмечают, что в США на сегодняшний день не существует серьезных правил, регулирующих использование этого ПО. По словам Альваро Бедойи (Alvaro Bedoya), директора Центра и соавтора исследования, сфотографировавшись на водительские права, человек уже попадает в базу лиц полиции или ФБР. Это особенно существенно с учетом того, что распознавание лиц бывает неточным, и в этом случае может наносить вред невинным гражданам.
Примеры проектов в HSBC, MasterCard и Facebook
Банк HSBC собирает портретную галерею своих клиентов. Финансовый конгломерат переходит на новую систему идентификации — селфи. Фотография заменит все иные способы определения личности, как, например, отпечатки пальцев, распознавание голоса и введение PIN-кода [43] .
Услуга будет доступна для корпоративных клиентов НSBC. Через банковское мобильное приложение они смогут открывать счета по одному щелчку селфи. Банк же подтверждает личность клиента с помощью программы распознавания лиц. Фотография сличается со снимками, ранее загруженными в систему, например, с паспорта или водительских прав. Предполагается, что новый сервис избавит от необходимости запоминать цифровые коды и сократит время идентификации.
MasterCard объявила весной 2016 года на международном конгрессе мобильных технологий Mobile World Congress в Барселоне, что вскоре она будет разрешать использовать сэлфи в качестве альтернативы для паролей при онлайн-платежах. Сервис будет доступен следующим летом в США, Канаде и некоторых странах Европы, таких как Италия, Франция, Нидерланды, Великобритания и Испания.
Чтобы воспользоваться данной опцией, пользователям необходимо будет скачать специальное приложение на свой компьютер, планшет или смартфон. Затем посмотреть в камеру или использовать сканер устройства для распознавания отпечатков пальцев (если он имеется на устройстве). Однако (по крайней мере, на данный момент), пользователям все еще потребуется дополнительно предоставлять данные своей банковской карты. Лишь в том случае, если потребуется дополнительная идентификация, то пользователи смогут воспользоваться вышеописанной опцией.
Благодаря такому новому подходу, MasterCard собирается защитить пользователей от поддельных онлайн-транзакций, которые осуществляются с помощью краденых паролей пользователей, а также предоставить пользователям более удобную систему авторизации. Компания сообщила, что 92% людей, которые тестировали эту новую систему, предпочли ее традиционным паролям.
Некоторые эксперты сомневаются в защите информации от того, чтобы кибер-преступники не смогли легко получить отпечатки пальцев пользователя или фотографию его лица в том случае, если транзакция осуществляется при небезопасном использовании публичной сети Wi-Fi .
Эксперты по кибер-безопасности утверждают, что система должна включать несколько уровней безопасности для предотвращения потенциальной кражи фотографий лица пользователей. Ведь онлайн-платежи представляют собой привлекательную мишень для кибер-преступников.
MasterCard настаивает на том, что ее механизмы обеспечения безопасности будут в состоянии обнаруживать подобное поведение. Например, пользователям необходимо будет мигать для приложения, чтобы продемонстрировать «живой» образ человека, а не его фотографию или предварительно снятое видео. Система сопоставляет изображение лица пользователя, конвертируя его в код и передавая его по безопасному протоколу через Интернет в MasterCard. Компания обещает, что эта информация будет безопасно храниться на ее серверах, при этом сама компания не сможет реконструировать лицо пользователя.
Летом 2016 года стало известно, что исследователи обошли систему биометрической аутентификации, используя фото из Facebook. Атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам.
Команда исследователей из Университета штата Северная Каролина продемонстрировали метод обхода систем безопасности, построенных на технологии распознавания лиц, при помощи доступных фотографий пользователей соцсетей. Как поясняется в докладе специалистов, атака стала возможной благодаря потенциальным уязвимостям, присущим социальным ресурсам.
В рамках эксперимента исследователи отобрали фотографии 20 добровольцев (пользователей Facebook, Google+, LinkedIn и других социальных ресурсов). Затем они использовали данные снимки для создания трехмерных моделей лиц, «оживили» их с помощью ряда анимационных эффектов, наложили на модель текстуру кожи и откорректировали взгляд (при необходимости). Получившиеся модели исследователи протестировали на пяти системах безопасности, четыре из них удалось обмануть в 55-85% случаев.
Согласно отчету компании Technavo (зима 216 года) одной из ключевых тенденций, оказывающих положительное влияние на рынок технологий биометрической идентификации по лицу (facial recognition), является внедрение мультимодальных биометрических систем в таких секторах, как здравоохранение, банковский, финансовый сектор, сектор ценных бумаг и страхования, сектор перевозок, автомобильный транспорт, а также в госсекторе.
Мультимодальные биометрические системы, построенные на сочетании нескольких биометрических технологий, таких как распознавание отпечатков пальцев, черт лица, голоса и т.д., отличаются высокой эффективностью обнаружения несанкционированного доступа к устройствам банковского самообслуживания, базам данных системы здравоохранения, мобильным устройствам, а также большому количеству онлайновых и офлайновых приложений.
В связи с растущей потребностью в повышении уровня безопасности в Европе ожидается устойчивый рост использования систем биометрической идентификации по лицу. По состоянию на 2015 г., несмотря на тот факт, что Европа является вторым крупнейшим участником мирового рынка технологий биометрической идентификации по лицу, другие технологии, такие как распознавание отпечатков пальцев, рисунка вен на руке и радужной оболочки глаза, распространены шире. Внедрение систем facial recognition осуществлялось более низкими темпами, что было связано с кризисом в еврозоне. Но аналитики ожидают, что в течение следующих четырех лет совокупные темпы годового роста этого рынка превысят 21%.
Производители инвестируют значительные средства в научные исследования и разработку систем биометрической идентификации по лицу. Ожидается, что это значительно ускорит развитие таких систем за счет идентификации качественных параметров лица, в том числе шрамов, длины носа или выражения лица, и которые могут быть использованы для определения возраста или пола человека.
Технологии биометрической идентификации по лицу могут использоваться в сфере розничной торговли для идентификации клиентов и отслеживания их покупок, покупательских привычек, возраста, пола, криминальной и кредитной истории. Ожидается, что данные, полученные с помощью таких систем, будут использоваться ритейлерами в маркетинговых целях и для того, чтобы делать клиентам специальные предложения на основе информации об их предыдущих покупках.
2015 год: По данным СМИ [44] , MasterCard анонсировал летом 2015 года запуск тестирования программы подтверждения онлайн-покупок будет происходить путем сканирования лица пользователя.
На завершающем этапе покупки интернет-покупателю необходимо будет сделать свое фото с помощью смартфона. MasterCard полагает, что это намного легче, чем запоминать пароли.
MasterCard использует технологию безопасности онлайн-платежей SecureCode, которая предполагает введение пароля для подтверждения оплаты в интернете. По данным компании, эта технология использовалась в 3 млрд транзакций за прошлый год, она предотвращает случаи использование мошенниками карты в интернете. Однако пароли забываются, их могут украсть или перехватить. Именно поэтому многие финансовые компании начали внедрять биометрические технологии для удобства пользователей и повышения уровня безопасности.
Сначала проект охватит 500 пользователей, а в случае успешного тестирования – будет запущен для публичного использования.
2014 год: Создатели израильского стартапа IsItYou планируют использовать фронтальные камеры смартфонов в качестве способа подтверждения личности людей при совершении банковских транзакций. Согласно данным издания ВВС, израильтяне уверены, что в будущем селфи смогут заменить пароли, отпечатки пальцев и другие формы идентификации личности. В IsItYou реализовали новую технологию распознавания лиц, обладающей высокой степенью точности и защиты от мошенничества [45] .
Основатель проекта Биньямин Леви (Benjamin Levy) рассказал, что благодаря высокому уровню защищенности IsItYou сможет распознать 99999 из 100 тысяч случаев обмана. Леви попытался убедить банки о необходимости внедрения его системы уже в следующем году. Она будет использоваться для проведения финансовых транзакций.
Google уже использует функцию распознавания лица в Android. Таким образом можно разблокировать устройство под управлением этой мобильной ОС. Тем не менее, разработчики неоднократно утверждали, что распознавание лица недостаточно защищено по сравнению с классическими способами. В связи с этим эксперты засомневались в утверждениях Биньямина Леви.
Мариос Саввидис (Marios Savvedes) из университета Карнеги-Меллон занимается исследованием функции распознавания лица. Он считает, что самостоятельно проведенное испытание на защищенность IsItYou не может быть надежным.
Такого же мнения придерживается мировой эксперт в области биометрии доктор Массимо Тистарелли (Massimo Tistarelli). Он сказал, что в Европе проводится полномасштабный научный проект Tabula Rasa, главная цель которого — разработка защиты от мошенничества для биометрических способов идентификации. По его словам, перед выходом на рынок следует провести ряд независимых исследований, подтверждающих эффективность продукта.
Большой Брат для новичков: как работают системы распознавания лиц
Одно из направлений Data Science — системы распознавания лиц. Благодаря им московские камеры признаны одними из самых совершенных в мире. Ловить преступников и входить в приложения с ними проще, а прятаться от правосудия и выдавать себя за другого человека — сложнее. Вместе с экспертом Вадимом Лукмановым разбираемся на базовом уровне, где применяются системы распознавания лиц и как они работают.
Где применяют распознавание лиц и что это такое
Под распознаванием лиц может пониматься одна из двух задач:
верификация — сравнение двух фотографий для определения, что на них один и тот же человек или нет;
идентификация — поиск человека в существующей базе или картотеке фотографий.
Объединяет эти задачи то, что их может выполнять одна и та же нейросеть.
Верификация происходит по следующему алгоритму. Когда пользователю надо куда-то зайти по фотографии лица, это может быть банковское приложение с биометрией, то происходит следующее:
приложение фотографирует пользователя и автоматически извлекает из изображения эмбеддинг — определённый вектор чисел;
в базе банка берётся фотография человека из прошлого;
два изображения автоматически сверяются;
если евклидово расстояние между двумя эмбеддингами меньше определённого показателя, то нейросеть делает вывод, что на фотографиях один и тот же человек, и подтверждает операцию.
Идентификация — это поиск человека по лицу. В некой базе данных или фотогалерее накапливается массив фотографий людей, как это происходит с теми же фотографиями с камер в Москве. В качестве запроса берётся новая фотография человека, точнее, эмбеддинг из неё, и сравнивается с предыдущими изображениями в базе. Если мы ищем на улице человека, подозреваемого в краже товара из магазина, или хотим выявить нарушителя среди болельщиков на футбольном матче, то фотографируем каждого посетителя на входе. И если находится достаточно близкий эмбеддинг в базе, то можно отказать человеку, который запечатлён на фото, во входе на матч или задержать его. Если эмбеддинг недостаточно близкий, значит, человека нет в базе, и органы правопорядка он не интересует.
Распознавание лиц может использоваться везде, где есть камеры: на улице, в помещении, на стадионах, в метро и общественном наземном транспорте, в аэропортах, на вокзалах, в магазинах, банках и других общественных местах. Соответствующие программы и алгоритмы можно устанавливать на стационарные компьютеры и на мобильные устройства, также они используются в системе «Умный город», в некоторых домофонах, в приложениях, банковских или других.
Распознавание лиц используется:
для безопасности: поиск преступников, подозреваемых и нарушителей общественного порядка, невозможность взлома банковских паролей;
для поиска пропавших без вести;
для рекламы: распознавание клиента на входе с персональными предложениями, проверка эмоциональных реакций на товар или услугу, повышение качества сервиса;
в розничной торговле: бесконтактная оплата лицом на кассе, товарные предложения и скидки с учётом истории покупок, сокращение очередей.
Как устроено распознавание лиц
В основе системы распознавания лиц лежит обученный пайплайн — последовательность взаимосвязанных между собой программ. В нём выделяется несколько составляющих:
Детектор лиц. Обучается независимо от остальных частей пайплайна. Для обучения и тестирования детектора лиц необходим датасет, в котором есть размеченные прямоугольники лиц — bounding boxes — и, желательно, размеченные ключевые точки лица: глаза, нос, уголки рта. Если под рукой нет своего датасета, можно использовать публичный датасет WIDER face, в котором более 300 тысяч размеченных лиц.
Обычно никто не придумывает архитектуру детектора, и просто берут публичные, например, MTCNN, Retina Face, SCRFD, Yolov5Face. В зависимости от кейса применения детектор могут дополнительно дообучать на своих данных и ускорять.
Выравниватель. Эта часть пайплайна наименее важная, и обычно её нет нужды обучать. Сначала детектор лица предсказывает прямоугольник и ключевые точки лица, обычно пять точек. Затем выравниватель с помощью аффинного преобразования поворачивает и сдвигает ключевые точки, а вместе с ними и лицо, до эталонного положения.
Эмбеддер — распознаватель, извлекатель эмбеддингов и дескрипторов. Это самая важная часть программы: обученная модель больше всего весит и дольше всего работает по времени. Для него нужны три составляющие:
Хорошая архитектура нейросети. Архитектуру обычно берут из лидеров на Imagenet — одном из самых важных бенчмарков в компьютерном зрении, или ансамбль из нескольких архитектур в связке с дистиляцией знаний (knowledge distillation).
Объёмный датасет. Датасет обычно состоит из сотен тысяч фото реальных людей в разном ракурсе, разных возрастов, полов и рас. Датасет может быть опенсорны. Сейчас такие почти не найти, но перечислим популярные в прошлом MSCeleb1M, VGG2, UMD faces, MegaFace. Датасет можно собрать самостоятельно, купить у специализированных компаний или получить от клиентов.
Хорошая функция потерь (loss function). Функция потерь — обычно ArcFace или её улучшения. Обучение модели происходит как задача классификации
От обученной модели отрезают последний полносвязный слой, и получают эмбеддер.
Трекер. Нужен для отслеживания траекторий людей и используется не в каждой системе. Мобильное приложение банка может работать без трекера, в то время как для распознавания лиц по уличным камерам он необходим, так как дополнительно позволяет не запускать детектор лица на каждом кадре, а в магазине может использоваться для определения наиболее популярных полок. Популярные трекеры базируются на фильтре Калмана и Венгерском алгоритме.
При распознавании лиц на видео обычно эмбединги извлекаются с каждого кадра по отдельности, и потом усредняются в один агрегированный эмбединг. Для того чтобы кадры с плохо видимым лицом давали меньший вклад, часто обучают небольшую нейросеть, которая присваивает веса каждому кадру: чем лучше видно лицо, тем выше вес.
Слабые места современного распознавания лиц
Системы распознавания лиц уже могут многое. Но есть нюансы.
Во-первых, существующим системам свойственна расовая предвзятость — racial bias: людей европеоидной расы они распознают лучше, чем представителей других рас. Это не проблема алгоритмов, а только проблема существующих датасетов, на которых обучали и тестировали большинство подобных программ. Тем не менее этот недостаток зачастую приводит к дискриминации по расовому и национальному признаку: системы, используемые в юриспруденции и криминалистике пока что выделяют темнокожих людей как более вероятных преступников.
Во-вторых, за последние годы люди неоднократно придумывали способы обхода распознавания лиц, осуществляя так называемые состязательные атаки — adversarial attacks. В 2017 году сотрудник Яндекса Григорий Бакунов придумал макияж, обманывавший алгоритмы искусственного интеллекта, и рассказал о нём в СМИ.
В основе этого проекта лежал генетический алгоритм, подбиравший на основе исходной фотографии некий не схожий с оригиналом образ. Исходя из полученных данных, визажист придумывал макияж для конкретного человека и наносил его на лицо. Впоследствии Бакунов закрыл проект, руководствуясь этическими соображениями.
В 2019 году сотрудники компании Huawei Moscow предложили свой способ, так сказать, шапку-невидимку. Для этого на обычном цветном принтере распечатывали прямоугольные бумажные наклейки, которые приклеивались человеку на головной убор. Это позволило сильно ухудшить качество распознавания лиц, в основе которого был ArcFace.
В долгосрочной перспективе эти алгоритмы не работают, их легко обойти, и потому систему распознавания лиц «сломать» сложно. Но усложнить работу искусственного интеллекта с помощью тёмных очков, макияжа, волос, маски для лица всё же реально.
Ещё один подводный камень — так называемое определение живого присутствия — liveness detection, когда пользователь хочет войти в систему за кого-то другого. То есть, человек хочет, чтобы его распознали, но определили неправильно. Для этого используются фото, распечатанные на принтере, фото людей на экране гаджетов, реже — силиконовые маски с изображением людей. Чтобы отличить статичное изображение в кадре от живого присутствия человека, необходимо разрабатывать отдельный liveness-детектор.
Плюсы и минусы применения систем распознавания лиц
Возможность отследить человека по лицу значительно облегчает поиск преступников, пропавших без вести и похищенных людей, позволяет входить по лицу куда угодно: в офисы, учебные заведения, общественный транспорт, аэропорты, вокзалы, на мероприятия, оплачивать товары и услуги, не трогая лишних предметов руками и снижая риск передачи инфекций, пользоваться мобильными приложениями без пароля или отпечатка пальца. Без технологий распознавания лиц такая задача, как поиск людей в толпе, не представлялась бы возможной.
Но есть и обратная сторона: именно системы распознавания лиц неоднократно сыграли решающую роль при поиске и задержании участников акций протеста в Москве и Гонконге, а также во время карантинных мер из-за пандемии коронавируса. И что для одних людей станет удобным и облегчающим жизнь нововведением, для других может обернуться возможностью слежки и необоснованного контроля. Юристы и правозащитники не раз предупреждали о возможности возникновения такой опасности и сопутствующих нарушений прав человека — отрицательный пример Китая известен многим.
Эксперты уверены, что в ближайшие годы технология распознавания лиц станет массовой во всём мире, что чревато утратой приватности в повседневной жизни. Технологии будут совершенствоваться, но для их этичного и разумного применения нужна взвешенная законодательная база для защиты данных и неприкосновенности частной жизни.