Содержание
Что такое распознавание лиц и как оно работает?
Что такое распознавание лиц?
Распознавание лиц – это способ идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Систему распознавания лиц можно использовать для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени.
Распознавание лиц – это категория биометрических систем аутентификации. Другие виды биометрических систем аутентификации включают распознавание голоса, распознавание отпечатков пальцев и распознавание сетчатки или радужной оболочки глаза. Эти технологии в основном используются для обеспечения безопасности и соблюдения правопорядка, однако наблюдается рост интереса к другим областям использования.
Как работает распознавание лиц?
Многим знакома технология распознавания лиц FaceID, используемая для разблокировки iPhone (это только один из примеров применения технологи распознавания лиц).
Как правило, технология распознавания лиц не использует огромную базу данных фотографий для определения личности человека. Она идентифицирует и распознает одного человека как единственного владельца устройства и ограничивает доступ для других людей.
В общем случае, технология распознавания лиц работает путем сопоставления лиц людей, проходящих мимо специальных камер, с изображениями людей в списке наблюдения. Списки наблюдения могут содержать фотографии кого угодно, в том числе людей, которые не подозреваются в каких-либо правонарушениях. Изображения могут поступать из любых источников, даже из учетных записей в социальных сетях. Существуют различные технологии распознавания лиц, но в целом они работают следующим образом:
Шаг 1. Обнаружение лица
Камера обнаруживает и фиксирует положение изображения лица, как одного, так и в толпе. На изображении может быть человек, смотрящий в анфас или в профиль.
Шаг 2. Анализ лица
Затем выполняется снимок и проводится анализ изображения лица. Большинство технологий распознавания лиц используют 2D, а не 3D-изображения, поскольку 2D-изображения удобнее сопоставлять с общедоступными фотографиями или фотографиями в базе данных. Программа считывает геометрию лица. Ключевые факторы включают расстояние между глазами, глубину глазниц, расстояние от лба до подбородка, форму скул и контуры губ, ушей и подбородка. Цель состоит в том, чтобы определить черты, отличающие данное конкретное лицо.
Шаг 3. Преобразование изображения в данные
В процессе анализа аналоговая информация (лицо) преобразуется в набор цифровой информации (данных) на основе черт лица человека. По сути, анализ лица представляет собой математическую формулу. Цифровой код называется «отпечатком лица». У каждого человека есть свой уникальный отпечаток лица, так же как и отпечатки пальцев.
Шаг 4. Поиск совпадения
Затем отпечаток лица сравнивается с данными в базе известных лиц. Например, у ФБР есть доступ к 650 миллионам фотографий, взятых из баз данных различных государств. В Facebook все фотографии, на которых отмечены люди, становятся частью базы данных Facebook, которая также может использоваться для распознавания лиц. Если отпечаток лица совпадает с изображением в базе данных для распознавания лиц, устанавливается, чье это лицо.
Из всех биометрических систем идентификации распознавание лиц считается наиболее естественным. Это интуитивно понятно, поскольку мы обычно узнаем себя и других по лицам, а не по отпечаткам пальцев и радужной оболочке глаз. По оценкам, более половины населения мира регулярно сталкивается с технологиями распознавания лиц.
Где используется распознавание лиц?
w3.org/1999/xhtml»>Технология распознавания лиц используется для самых разных целей. К ним относятся:Разблокировка телефонов
Различные телефоны, включая последние модели iPhone, используют технологию распознавания лиц для разблокировки устройств. Эта технология обеспечивает мощный способ защиты личных данных и гарантирует недоступность конфиденциальных данных в случае кражи телефона. Apple утверждает, что шанс разблокировки телефона случайным лицом составляет примерно один из миллиона.
Соблюдение правопорядка
Технология распознавания лиц используется правоохранительными органами. Согласно отчету NBC, использование этой технологии распространено в правоохранительных органах США и других стран. Полиция собирает фотографии задержанных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц.
Фотографии задержанных добавляются в базы данных, по которым впоследствии полиция выполняет поиск преступников.
Кроме того, мобильное распознавание лиц позволяет полицейским использовать смартфоны, планшеты и другие портативные устройства, чтобы фотографировать водителей и пешеходов на месте и сразу же сравнивать их фотографии с базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться их идентифицировать.
Аэропорты и пограничный контроль
Распознавание лиц стало привычным явлением во многих аэропортах по всему миру. Все больше путешественников имеют биометрические паспорта. Это позволяют им не стоять в длинных очередях, а проходить автоматизированный контроль электронных паспортов и быстрее добираться до выхода на посадку. Распознавание лиц не только сокращает время ожидания, но и позволяет повысить безопасность в аэропортах. Министерство внутренней безопасности США прогнозирует, что к 2023 году распознавание лиц будет использоваться для 97% путешественников.
Эта технология используется не только в аэропортах и на пограничном контроле, но и для повышения безопасности на крупных мероприятиях, таких как Олимпийские игры.
Поиск пропавших без вести
Распознавание лиц можно использовать для поиска пропавших без вести и жертв торговли людьми. Предположим, пропавшие люди добавлены в базу данных распознавания лиц. В этом случае правоохранительные органы могут получить уведомление, как только эти люди будут идентифицированы системой распознавания лиц в аэропорту, магазине или другом общественном месте.
Снижение уровня преступности в розничной торговле
Распознавание лиц используется для идентификации покупателей, ворующих товары, организованных преступников в сфере розничной торговли или людей, попадавшихся в прошлом на мошенничестве, при входе в магазин.
Фотографии людей сопоставляются с крупными базами данных преступников, и, когда покупатели, представляющие потенциальную угрозу, входят в магазин, сотрудники службы предотвращения потерь и обеспечения безопасности розничной торговли получают уведомление.
Улучшение качества розничной торговли
Технология распознавания лиц предлагает возможности улучшения качества обслуживания клиентов в розничной торговле. Например, терминалы в торговых центрах могут распознавать покупателей, предлагать товары на основе их истории покупок и указывать им правильное направление. Технология Face Pay позволит покупателям избегать длинных очередей в кассы с более медленными способами оплаты.
Банки
Биометрический онлайн-банкинг – еще одно преимущество технологии распознавания лиц. Вместо использования одноразовых паролей станет возможно авторизовать транзакции, глядя на смартфон или компьютер.
Благодаря технологии распознаванию лиц злоумышленники не смогут взламывать пароли. Если злоумышленники украдут базу данных фотографий, «оценка витальности» – метод, используемый для определения, является ли источник биометрического образца живым человеком или поддельным изображением – должна (теоретически) помешать им использовать фотографии из базы для имитации живого человека. Благодаря технологии распознавания лиц дебетовые карты и подписи могут уйти в прошлое.
Маркетинг и реклама
Маркетологи используют распознавание лиц для повышения качества обслуживания клиентов. Например, бренд замороженной пиццы DiGiorno использовал распознавание лиц в маркетинговой кампании 2017 года, в ходе которой проводился анализ выражений лиц на вечеринках, посвященных DiGiorno, и оценивалась эмоциональная реакция людей на пиццу. Медиа-компании также используют технологию распознавания лиц для проверки реакции аудитории на трейлеры к фильмам, персонажей пилотных серий телевизионных проектов и оптимального размещения рекламы на телевидении.
Рекламные щиты с технологией распознавания лиц, такие как на площади Пикадилли в Лондоне, позволяют брендам запускать персонализированную рекламу.
Здравоохранение
Больницы используют распознавание лиц для оказания помощи пациентам. Медицинские организации тестируют использование технологии распознавания лиц для доступа к картам пациентов, упрощения регистрации пациентов, выявления эмоций и боли у пациентов и даже для выявления определенных генетических заболеваний. Компания AiCure разработала приложение, использующее технологию распознавания лиц, чтобы пациенты принимали лекарства в соответствии с предписаниями. По мере того, как биометрические технологии становятся менее дорогими, ожидается рост их внедрения в секторе здравоохранения.
Отслеживание посещаемости студентами или работниками
Некоторые учебные заведения Китая используют технологию распознавания лиц, чтобы учащиеся не пропускали занятия.
Для сканирования лиц учащихся и сопоставления их с фотографиями в базе данных для подтверждения личности используются специальные планшеты. В более широком смысле эту технологию можно использовать для регистрации работников на рабочих местах, чтобы работодатели могли отслеживать посещаемость.
Распознавание водителей
Согласно потребительским отчетам, автомобильные компании экспериментируют с технологией распознавания лиц, чтобы заменить ключи от машины. Эта технология заменит ключ для открытия и запуска автомобиля. Она также запоминает предпочтения водителей относительно положения сиденья и зеркал, а также настроек радиостанций.
Отслеживание игровой зависимости
Распознавание лиц может помочь игорным компаниям в большей степени защитить своих клиентов. Наблюдать за теми, кто входит в игровые залы и перемещается по ним, сложно для персонала, особенно в больших людных местах, таких как казино.
Технология распознавания лиц позволяет игорным компаниям идентифицировать клиентов, являющихся заядлыми игроманами, и вести учет их игры, чтобы сотрудники могли посоветовать, когда пора остановиться. Казино могут столкнуться с серьезными штрафами, если игроки из списков добровольного исключения будут уличены в азартных играх.
Примеры технологии распознавания лиц
- Amazon ранее продвигал свой облачный сервис распознавания лиц Rekognition для правоохранительных органов. Однако в июне 2020 года в блоге компании было опубликовано, что она планирует ввести годичный мораторий на использование своей технологии полицией. Причина заключалась в том, что необходимо время для принятия федеральных законов США по защите прав и гражданских свобод человека.
- Apple использует распознавание лиц, чтобы пользователи могли быстро разблокировать телефоны, входить в приложения и совершать покупки.
- British Airways выполняет распознавание лиц пассажиров, вылетающих рейсами из США. Лица путешественников могут быть отсканированы камерой для подтверждения их личности при посадке в самолет без предъявления паспорта или посадочного талона. Авиакомпания использует эту технологию на внутренних рейсах по Великобритании, вылетающих из аэропорта Хитроу, и работает над посадкой с использованием биометрических данных на международные рейсы.
- Cigna, американская страховая компания в сфере здравоохранения, позволяет клиентам в Китае подавать заявки на медицинское страхование, подписанные с использованием фотографии, а не рукописной подписи, чтобы сократить количество случаев мошенничества.
- Coca-Cola по-разному использовала распознавание лиц в разных странах мира. Примеры включают вознаграждение клиентов за сдачу тары в переработку в торговых автоматах в Китае, размещение персонализированной рекламы на торговых автоматах в Австралии и маркетинговые мероприятия в Израиле.
- Facebook начал использовать распознавание лиц в США в 2010 году, когда он автоматически отмечал людей на фотографиях с помощью встроенного инструмента, предлагая соответствующие теги. Этот инструмент сканирует лицо пользователя и предлагает варианты, кто этот человек. С 2019 года Facebook сделал эту функцию опциональной, поскольку стремится стать более ориентированным на конфиденциальность. Здесь описано, как включить или отключить распознавание лиц в Facebook.
- Google включает эту технологию в приложение Google Фото и использует для сортировки изображений и автоматической отметки распознанных людей на фото.
- Косметическая фирма MAC использует технологию распознавания лиц в некоторых офлайн-магазинах, позволяя покупателям виртуально «примерить» макияж с помощью имеющихся в магазине зеркал с дополненной реальностью.
- McDonald’s использует распознавание лиц в своих японских ресторанах для оценки качества обслуживания клиентов, в том числе для анализа того, улыбаются ли сотрудники, помогая клиентам.
- Snapchat – один из пионеров в разработке программного обеспечения для распознавания лиц: он позволяет брендам и организациям создавать фильтры, повторяющие лицо пользователя. Отсюда и повсеместное увлечение масками с мордами щенков и цветочными коронами в социальных сетях.
Компании-разработчики технологий распознавания лиц включают:
- Kairos
- Noldus
- Affectiva
- Sightcorp
- Nviso
Преимущества технологии распознавания лиц
Помимо разблокировки смартфона, распознавание лиц дает и другие преимущества:
Повышение безопасности
На государственном уровне распознавание лиц может помочь идентифицировать террористов или других преступников. На личном уровне распознавание лиц можно использовать как инструмент безопасности для блокировки устройств и в личных камерах видеонаблюдения.
Снижение уровня преступности
Распознавание лиц упрощает поиск грабителей, воров и правонарушителей. Одно только знание о присутствии системы распознавания лиц может служить сдерживающим фактором, особенно в отношении мелких преступлений. Помимо физической безопасности, имеются преимущества и в сфере кибербезопасности. Компании могут использовать технологию распознавания лиц вместо паролей для доступа к компьютерам. Теоретически эту технологию невозможно взломать, поскольку красть или менять, как в случае с паролем, нечего.
Устранение предвзятости при остановке и обысках
Обеспокоенность общественности по поводу необоснованных остановок и обысков является источником разногласий в полиции. Технология распознавания лиц может улучшить этот процесс. Выявление подозрительных личностей в толпе с помощью автоматизированного, а не управляемого человеком процесса, такого как технология распознавания лиц, может снизить потенциальную предвзятость и сократить количество остановок и обысков законопослушных граждан.
Удобство
По мере распространения технологии распознавания лиц, покупатели смогут расплачиваться в магазинах, используя собственное лицо, и не вынимать кредитные карты или наличные деньги. Это позволит сэкономить время в очереди к кассе. Поскольку для распознавания лиц не требуется никакого контакта, как при снятии отпечатков пальцев или выполнении других мер безопасности, эта технология особенно полезна во время эпидемии COVID. Распознавание лиц обеспечивает быструю, автоматическую и беспроблемную проверку.
Быстрая обработка
Процесс распознавания лица занимает всего секунду, что дает преимущества компаниям, использующим технологию распознавания лиц. В эпоху кибератак и продвинутых инструментов взлома компаниям нужны безопасные быстрые технологии. Распознавание лиц позволяет быстро и эффективно проверить личность человека.
Интеграция с другими технологиями
Большинство решений для распознавания лиц совместимы с программами обеспечения безопасности. Фактически, эта технология легко интегрируется. Это снижает объем дополнительных инвестиций, необходимых для ее внедрения.
Недостатки технологии распознавания лиц
Некоторые люди не возражают, когда их снимают, и не имеют ничего против использования распознавания лиц там, где от этого есть явная выгода или необходимость. Однако использование этой технологии может вызвать бурную реакцию у других людей. Некоторые из недостатков или проблем распознавания лиц:
Тотальная слежка
Некоторые опасаются, что использование технологии распознавания лиц, повсеместные видеокамеры, искусственный интеллект и анализ данных создадут предпосылки для массового наблюдения и могут ограничить свободу личности.
Хотя технология распознавания лиц позволяет правительствам выслеживать преступников, она также может позволить им выслеживать обычных законопослушных людей.
Возможные ошибки
Результат распознавания лиц не исключает ошибок, а это может привести к обвинению людей в преступлениях, которых они не совершали. Например, к ошибке может привести небольшое изменение ракурса камеры или изменение внешнего вида, например прически. В 2018 году издание Newsweek сообщило, что технология распознавания лиц Amazon ложно идентифицировала 28 членов Конгресса США как лиц, арестованных за преступления.
Нарушение конфиденциальности
Вопрос этики и конфиденциальности – самый спорный. Известно, что правительства хранят фотографии граждан без их согласия. В 2020 году Европейская комиссия заявила, что рассматривает вопрос запрета использования технологии распознавания лиц в общественных местах на срок до пяти лет, чтобы дать время на разработку нормативной базы для предотвращения нарушений конфиденциальности и этических норм.
Огромное хранилище данных
Программное обеспечение для распознавания лиц основано на технологии машинного обучения, требующей огромных наборов данных для обучения и получения точных результатов. Такие огромные наборы данных требуют надежного хранилища. Малые и средние компании могут не располагать достаточными ресурсами для хранения необходимых данных.
Хотя биометрические данные обычно считаются одним из самых надежных методов аутентификации, их использование также сопряжено со значительным риском. Это связано с тем, что в случае взлома данных кредитной карты ее хозяин может заблокировать свой кредитный счет и принять меры для изменения украденной личной информации. А что делать, если вы потеряете свое «цифровое лицо»?
Во всем мире собираются, хранятся и анализируются растущие объемы биометрических данных. Часто это делается организациями и правительствами, имеющими неоднозначную репутацию в области кибербезопасности.
Все чаще задается вопрос, насколько безопасна инфраструктура, в которой хранятся и обрабатываются эти данные?
Поскольку программное обеспечение для распознавания лиц все еще находится в зачаточном состоянии, законы, регулирующие эту область, только разрабатываются (а иногда и полностью отсутствуют). Обычные граждане, данные которых скомпрометированы, имеют относительно немного законных возможностей для действия. Киберпреступники часто ускользают от властей или получают обвинительные приговоры спустя годы после преступлений, а их жертвы не получают компенсаций и вынуждены сами заботиться о себе.
По мере распространения технологии распознавания лиц, возрастают и возможности злоумышленников красть данные о лицах для совершения мошеннических действий.
Комплексный пакет кибербезопасности – необходимая часть защиты конфиденциальных данных и обеспечения безопасности в интернете.
Рекомендуется использовать решение Kaspersky Security Cloud, обеспечивающее защиту всех устройств и включающее антивирус, защиту от программ-вымогателей, защиту мобильных устройств, управление паролями, VPN и родительский контроль.
Биометрические технологии являются интересными решениями в области безопасности. Несмотря на риски, эти решения весьма удобны и их сложно дублировать. Они будут развиваться и в будущем, а задача будет заключаться в усилении их преимуществ и минимизации рисков.
Статьи по теме:
- Что такое приватность данных?
- Интернет вещей: что это такое?
- Что такое безопасность облака?
- Надежные пароли: как их создать и какие они имеют преимущества?
- Дипфейки и другие поддельные видео – как защитить себя?
Технологии биометрической идентификации от компании BioSmart
Биометрические решения BIOSMART предназначены для идентификации человека по отпечатку пальцев, венам ладони и лицу
Системы BIOSMART работают в составе СКУД и систем учета рабочего времени.
Они помогают защитить ресурсы бизнеса от несанкционированного доступа и максимально эффективно организовать работу сотрудников.
Решения BIOSMART применяются во всех сферах экономики: на промышленных предприятиях, в транспортной и строительной отраслях, в финансовом секторе, ритейле, IT, здравоохранении и компаниях госсектора.
Идентификация по лицу
Метод заключается в идентификации человека по индивидуальным особенностям лица.
Как происходит идентификация по лицу
Биометрический терминал идентификации по лицу оборудован стереокамерой с адаптивной подсветкой. 3D-технология съемки позволяет с высокой степенью точности зафиксировать черты лица человека при любом уровне освещения и даже в полной темноте. Изображение кодируется в виде математического шаблона и хранится в базе данных.
В дальнейшем терминал идентифицирует человека, сличая черты его лица с шаблонами в базе данных.
Преимущества
Лицо каждого человека неповторимо и имеет больше уникальных особенностей, чем отпечаток пальца. Стереокамера идентифицирует человека абсолютно надежно: она заметит отличия в лицах близнецов и людей любой национальности.
Биометрия по лицу надежно защищает от подлога: в отличие от RFID-карты, лицо нельзя потерять, забыть дома, украсть или передать коллеге.
Лицевой терминал оборудован мощным процессором, поэтому идентификация занимает менее полусекунды.
Распознавание лица происходит бесконтактно — это гигиенично, удобно и абсолютно безопасно для здоровья.
Безопасность
Компания BIOSMART выпускает терминалы идентификации по лицу со встроенной защитой против спуфинга — попыток обмануть терминал с помощью поддельного изображения.
Надежный алгоритм «антиспуфинг распознавание лиц» — ноу-хау компании. Он гарантирует, что терминал не отреагирует на фотографию или видео.
Совместные проекты BIOSMART с оператором Единой биометрической системы показали, как работает распознавание по лицу на практике.
Так, технология распознавания лиц с успехом применяется в системах биоэквайринга. Биометрическое изображение используется для одобрения платежной операции или помогает подтвердить возраст клиента при покупках, имеющих ограничения по возрасту.
Идентификация по лицу
Лицо каждого человека неповторимо и имеет больше уникальных особенностей, чем отпечаток пальца. Стереокамера идентифицирует человека абсолютно надежно: она заметит отличия в лицах близнецов и людей любой национальности.
Идентификация по ладони
В основе метода — идентификация человека по индивидуальному строению сети венозных сосудов под кожей руки.
Как происходит идентификация по рисунку вен ладони
Устройство сканирует ладонь в мультиспектральном инфракрасном свете и считывает ее отражение. Гемоглобин в венах поглощает часть ИК-излучения, поэтому на отражении проявляется узор кровеносных сосудов.
Математические алгоритмы преобразуют узор в цифровой код и упаковывают его в зашифрованный файл-шаблон размером всего 2 кб.
Чтобы идентифицировать человека, устройство сканирует его ладонь и сравнивает полученный биометрический шаблон с шаблонами в базе данных.
Преимущества
Рисунок вен ладони индивидуален и имеет больше уникальных особенностей, чем отпечаток пальца. Он окончательно формируется к 12 годам и не меняется в течение всей жизни человека.
В отличие от RFID-карты, рисунок вен нельзя потерять, забыть дома, украсть или передать коллеге.
Состояние поверхности руки не имеет значения: сканер вен безошибочно распознает человека по грязной или влажной ладони, ладони с порезами и мозолями и даже ладони в тонкой медицинской перчатке.
Новейшие сканеры вен осуществляют распознавание ладони бесконтактно — это гигиенично, удобно и абсолютно безопасно для здоровья.
Идентификация по ладони
В основе метода — идентификация человека по индивидуальному строению сети венозных сосудов под кожей руки.
Гарантии безопасности
Рисунок вен не виден при обычном свете, поэтому его нельзя сфотографировать или подделать.
Устройство сканирует ладонь в нескольких ИК-спектрах одновременно, поэтому его невозможно обмануть с помощью силиконового муляжа.
В цифровом шаблоне зашифрованы лишь некоторые значимые параметры индивидуального рисунка вен, поэтому восстановить из него полноценное изображение руки невозможно. Даже если злоумышленник получит доступ к базе данных — он никак не сможет ее использовать.
Всюду, где используется идентификация по ладони, этот метод зарекомендовал себя как наиболее удобный и секьюрный среди всех методов биометрического подтверждения личности.
Видеоролик BIOSMART об идентификации человека по венам ладони. Преимущества и сферы применения метода.
Идентификация по отпечатку пальца
В основе метода — сканирование индивидуального рисунка папиллярных линий на подушечках пальцев.
Емкостные сканеры регистрируют разницу электрических потенциалов между бугорками и впадинами папиллярного узора, оптические — распознают отпечаток пальца с помощью встроенной камеры. Чтобы идентифицировать человека, устройство сличает его отпечаток пальца с шаблонами в базе данных.
Идентификация человека по отпечаткам пальцев — преимущества:
- Отпечатки пальцев уникальны и не меняются в течение всей жизни. При повреждении кожи — восстанавливаются.
- В отличие от RFID-карты, пальцы невозможно потерять, забыть дома, украсть или передать коллеге.
- Оптические сканеры долговечны и устойчивы к повреждениям: царапины на внешней поверхности сканера не влияют на качество изображения.
- Емкостные сканеры, оборудованные системой подогрева, подтверждают личность даже при минусовых температурах.
Идентификация по отпечаткам пальцев VS идентификация по ладони руки
Сканирование отпечатков пальцев — самый распространенный метод биометрической идентификации.
Биометрические системы идентификации по отпечаткам пальцев используются на предприятиях, в банках, социальных учреждениях. Они эффективны и стоят дешевле, чем системы по венам или геометрии ладони.
Однако биометрическая идентификация по отпечатку пальца может быть неэффективна на производствах, допускающих частые микротравмы рук сотрудников. На кухнях ресторанов и строительных площадках предпочтительнее использовать системы по венам ладони.
Гарантии безопасности
Биометрическая информация хранится в зашифрованном виде: файлы-идентификаторы содержат лишь некоторые значимые параметры папиллярного узора человека, поэтому восстановить из файла полноценное изображение отпечатка невозможно. Даже если злоумышленник получит доступ к базе данных — он никак не сможет ее использовать
Емкостные сканеры регистрируют электрический отклик поверхности пальца, поэтому реагируют только на палец живого человека. Их невозможно обмануть с помощью муляжа.
Идентификация по отпечаткам пальцев
В основе метода — идентификация человека по индивидуальному рисунку папиллярных линий на подушечках пальцев.
О КОМПАНИИ
ТЕХНОЛОГИИ
BIOSMART-STUDIO
© 2020 ООО «Прософт-Биометрикс»
Исследования осуществляются ООО «НИЦ ПРОСОФТ-СИСТЕМЫ» при грантовой поддержке Фонда «Сколково»
ПРОДУКТЫ
8 800 600 25 46
Звонок по России — бесплатный
Сделано с любовью на Фабрике
ТЕХПОДДЕРЖКА
ИНТЕГРАЦИИ
МАТЕРИАЛЫ
РЕШЕНИЯ
Click to order
Ваш заказ
Заполните эти поля, и мы свяжемся с вами, чтобы уточнить детали предварительного заказа, комплектацию, цены, сроки поставки и монтажа
Мы используем файлы cookie, чтобы сделать сайт удобнее для вас
Хорошо
Что такое распознавание лиц и как оно работает?
Что такое распознавание лиц?
Распознавание лиц — это способ идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Системы распознавания лиц можно использовать для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени.
Распознавание лиц является категорией биометрической безопасности. Другие формы биометрического программного обеспечения включают распознавание голоса, распознавание отпечатков пальцев и распознавание сетчатки или радужной оболочки глаза. Эта технология в основном используется для обеспечения безопасности и правоохранительных органов, хотя растет интерес и к другим областям использования.
Как работает распознавание лиц?
Многие люди знакомы с технологией распознавания лиц через FaceID, используемую для разблокировки iPhone (однако это только одно приложение распознавания лиц). Как правило, распознавание лиц не опирается на массивную базу данных фотографий для определения личности человека — оно просто идентифицирует и признает одного человека единственным владельцем устройства, ограничивая при этом доступ для других.
Помимо разблокировки телефонов, распознавание лиц работает путем сопоставления лиц людей, проходящих мимо специальных камер, с изображениями людей из списка наблюдения.
Списки наблюдения могут содержать фотографии кого угодно, в том числе людей, которые не подозреваются в каких-либо правонарушениях, и изображения могут поступать откуда угодно — даже из наших учетных записей в социальных сетях. Системы лицевых технологий могут различаться, но в целом они работают следующим образом:
Шаг 1: Распознавание лиц
Камера обнаруживает и находит изображение лица, либо одного, либо в толпе. На изображении может быть изображен человек, смотрящий прямо перед собой или в профиль.
Шаг 2: Анализ лица
Затем изображение лица захватывается и анализируется. Большинство технологий распознавания лиц основаны на 2D-изображениях, а не на 3D-изображениях, потому что они могут более удобно сопоставлять 2D-изображение с общедоступными фотографиями или фотографиями из базы данных. Программа считывает геометрию вашего лица.
Ключевые факторы включают расстояние между глазами, глубину глазниц, расстояние от лба до подбородка, форму скул и контур губ, ушей и подбородка. Цель состоит в том, чтобы определить лицевые ориентиры, которые являются ключевыми для различения вашего лица.
Шаг 3. Преобразование изображения в данные
В процессе захвата лица аналоговая информация (лицо) преобразуется в набор цифровой информации (данных) на основе черт лица человека. Анализ вашего лица, по сути, превращается в математическую формулу. Числовой код называется отпечатком лица. Точно так же, как отпечатки пальцев уникальны, у каждого человека есть свой собственный отпечаток лица.
Шаг 4: Поиск соответствия
Затем ваш отпечаток лица сравнивается с базой данных других известных лиц. Например, ФБР имеет доступ к 650 миллионам фотографий из различных государственных баз данных.
В Facebook любая фотография, помеченная именем человека, становится частью базы данных Facebook, которая также может использоваться для распознавания лиц. Если ваш отпечаток лица совпадает с изображением в базе данных распознавания лиц, производится определение.
Из всех биометрических измерений наиболее естественным считается распознавание лица. Интуитивно это имеет смысл, поскольку обычно мы узнаём себя и других по лицам, а не по отпечаткам пальцев и радужной оболочке глаза. Подсчитано, что более половины населения мира регулярно прикасается к технологии распознавания лиц.
Как используется распознавание лиц
Эта технология используется для различных целей. К ним относятся:
Разблокировка телефонов
Различные телефоны, в том числе самые последние модели iPhone, используют распознавание лиц для разблокировки устройства.
Эта технология предлагает мощный способ защиты личных данных и гарантирует, что конфиденциальные данные останутся недоступными в случае кражи телефона. Apple утверждает, что вероятность того, что случайное лицо разблокирует ваш телефон, составляет примерно один к 1 миллиону.
Правоохранительные органы
Система распознавания лиц регулярно используется правоохранительными органами. Согласно этому отчету NBC, технология расширяется среди правоохранительных органов США, и то же самое верно и в других странах. Полиция собирает фотографии арестованных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. После того, как фотография арестованного будет сделана, его фотография будет добавлена в базы данных для сканирования всякий раз, когда полиция проводит очередной обыск.
Кроме того, мобильное распознавание лиц позволяет офицерам использовать смартфоны, планшеты или другие портативные устройства, чтобы сфотографировать водителя или пешехода в поле и немедленно сравнить эту фотографию с одной или несколькими базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться идентифицировать.
Аэропорты и пограничный контроль
Распознавание лиц стало обычным явлением во многих аэропортах по всему миру. Все большее число путешественников имеют биометрические паспорта, которые позволяют им миновать обычно длинные очереди и вместо этого пройти через автоматизированный контроль электронных паспортов, чтобы быстрее добраться до выхода на посадку. Распознавание лиц не только сокращает время ожидания, но и позволяет аэропортам повысить безопасность. Министерство внутренней безопасности США прогнозирует, что распознавание лиц будет использоваться 97% путешественников к 2023 году. Помимо аэропортов и пограничных переходов, технология используется для повышения безопасности на крупных мероприятиях, таких как Олимпийские игры.
Поиск пропавших без вести
Распознавание лиц можно использовать для поиска пропавших без вести и жертв торговли людьми.
Предположим, что пропавшие лица добавлены в базу данных. В этом случае правоохранительные органы могут быть предупреждены, как только они будут распознаны с помощью распознавания лиц — будь то в аэропорту, розничном магазине или другом общественном месте.
Сокращение преступности в розничной торговле
Распознавание лиц используется для идентификации, когда в магазины входят известные воры, организованные розничные преступники или люди с историей мошенничества. Фотографии людей можно сопоставить с большими базами данных преступников, чтобы специалисты по предотвращению убытков и безопасности розничной торговли могли быть уведомлены, когда покупатели, которые потенциально представляют угрозу, входят в магазин.
Повышение качества розничной торговли
Технология предлагает потенциал для улучшения розничной торговли для клиентов.
Например, киоски в магазинах могут распознавать клиентов, предлагать продукты на основе их истории покупок и указывать им правильное направление. Технология «Face pay» может позволить покупателям избежать длинных очередей на кассе с более медленными способами оплаты.
Банковское дело
Биометрический онлайн-банкинг — еще одно преимущество распознавания лиц. Вместо использования одноразовых паролей клиенты могут авторизовать транзакции, взглянув на свой смартфон или компьютер. Благодаря распознаванию лиц хакеры не могут взломать пароли. Если хакеры украдут вашу базу данных фотографий, «неживое» обнаружение — метод, используемый для определения того, является ли источник биометрического образца живым человеком или поддельным изображением — должно (теоретически) предотвратить их использование для целей выдачи себя за другое лицо. Распознавание лиц может оставить дебетовые карты и подписи в прошлом.
w3.org/1999/xhtml»> Маркетинг и рекламаМаркетологи использовали распознавание лиц для улучшения потребительского опыта. Например, бренд замороженной пиццы DiGiorno использовал распознавание лиц в маркетинговой кампании 2017 года, в ходе которой анализировались выражения лиц на вечеринках в стиле DiGiorno, чтобы оценить эмоциональную реакцию людей на пиццу. Медиакомпании также используют распознавание лиц для проверки реакции аудитории на трейлеры к фильмам, персонажей в пилотных сериалах и оптимальное размещение рекламных роликов на телевидении. Рекламные щиты с технологией распознавания лиц, такие как лондонская площадь Пикадилли, позволяют брендам запускать персонализированную рекламу.
Здравоохранение
Больницы используют распознавание лиц для оказания помощи пациентам. Поставщики медицинских услуг тестируют использование распознавания лиц для доступа к записям пациентов, упрощения регистрации пациентов, обнаружения эмоций и боли у пациентов и даже помощи в выявлении конкретных генетических заболеваний.
AiCure разработала приложение, которое использует распознавание лиц, чтобы гарантировать, что люди принимают лекарства в соответствии с предписаниями. Поскольку биометрические технологии становятся менее дорогими, ожидается, что их применение в секторе здравоохранения будет расти.
Отслеживание посещаемости учащимися или работниками
Некоторые учебные заведения в Китае используют распознавание лиц, чтобы учащиеся не пропускали занятия. Планшеты используются для сканирования лиц студентов и сопоставления их с фотографиями в базе данных для проверки их личности. В более широком смысле, эту технологию можно использовать для входа и выхода работников на свои рабочие места, чтобы работодатели могли отслеживать посещаемость.
Распознавание водителей
Согласно этому потребительскому отчету, автомобильных компаний экспериментируют с распознаванием лиц, чтобы заменить ключи от машины.
Эта технология заменит ключ для доступа и запуска автомобиля и запомнит предпочтения водителей в отношении положения сидений и зеркал, а также предустановленных радиостанций.
Мониторинг зависимости от азартных игр
Распознавание лиц может помочь игорным компаниям в большей степени защитить своих клиентов. Мониторинг тех, кто входит в игровые зоны и перемещается по ним, затруднен для человеческого персонала, особенно в больших людных местах, таких как казино. Технология распознавания лиц позволяет компаниям идентифицировать тех, кто зарегистрирован как игроман, и держать s запись их игры, чтобы персонал мог подсказать, когда пора остановиться. Казино могут столкнуться с огромными штрафами, если игроки из списков добровольного исключения будут пойманы за азартными играми.
Примеры технологии распознавания лиц
w3.org/1999/xhtml»>
Технологические компании, предоставляющие технологию распознавания лиц, включают:
w3.org/1999/xhtml»>Преимущества распознавания лиц
Помимо разблокировки смартфона, распознавание лиц дает и другие преимущества:
Повышенная безопасность
На правительственном уровне распознавание лиц может помочь идентифицировать террористов или других преступников. На личном уровне распознавание лиц можно использовать в качестве инструмента безопасности для блокировки личных устройств и личных камер наблюдения.
Снижение уровня преступности
Распознавание лиц облегчает поиск грабителей, воров и нарушителей. Одно только знание о наличии системы распознавания лиц может служить сдерживающим фактором, особенно от мелких преступлений.
Помимо физической безопасности, есть и преимущества кибербезопасности. Компании могут использовать технологию распознавания лиц вместо паролей для доступа к компьютерам. По идее, взломать технологию невозможно, так как нечего красть или менять, как в случае с паролем.
Устранение предвзятости при задержании и обыске
Беспокойство общественности по поводу необоснованных остановок и обысков вызывает споры у полиции — технология распознавания лиц может улучшить этот процесс. Выделяя подозреваемых среди толпы с помощью автоматизированного, а не человеческого процесса, технология распознавания лиц может помочь уменьшить потенциальную предвзятость и уменьшить количество остановок и обысков законопослушных граждан.
Повышенное удобство
По мере распространения технологии покупатели смогут расплачиваться в магазинах лицом, а не доставать кредитные карты или наличные.
Это может сэкономить время в очередях на кассе. Поскольку для распознавания лиц не требуется контакт, как при снятии отпечатков пальцев или других мерах безопасности, что полезно в мире после COVID, распознавание лиц предлагает быструю, автоматическую и беспроблемную проверку подлинности.
Более быстрая обработка
Процесс распознавания лица занимает всего секунду, что выгодно компаниям, использующим распознавание лиц. В эпоху кибератак и передовых хакерских инструментов компаниям нужны как безопасные, так и быстрые технологии. Распознавание лиц обеспечивает быструю и эффективную проверку личности человека.
Интеграция с другими технологиями
Большинство решений для распознавания лиц совместимы с большинством программ обеспечения безопасности. На самом деле он легко интегрируется. Это ограничивает объем дополнительных инвестиций, необходимых для его реализации.
В то время как некоторые люди не возражают против того, чтобы их снимали на публике, и не возражают против использования распознавания лиц, когда есть явная выгода или обоснование, эта технология может вызывать бурную реакцию у других. Некоторые из недостатков или опасений включают:
Наблюдение
Некоторые опасаются, что использование распознавания лиц наряду с вездесущими видеокамерами, искусственным интеллектом и анализом данных создает потенциал для массового наблюдения, которое может ограничить индивидуальную свободу. Хотя технология распознавания лиц позволяет правительствам выслеживать преступников, она также может позволить им выслеживать обычных и невиновных людей в любое время.
Возможные ошибки
Данные распознавания лиц не свободны от ошибок, что может привести к тому, что люди будут обвинены в преступлениях, которых они не совершали.
Например, небольшое изменение угла камеры или изменение внешности, например, новая прическа, может привести к ошибке. В 2018 году Newsweek сообщил, что технология распознавания лиц Amazon ошибочно идентифицировала 28 членов Конгресса США как людей, арестованных за преступления.
Нарушение конфиденциальности
Вопрос этики и конфиденциальности является наиболее спорным. Известно, что правительства хранят фотографии нескольких граждан без их согласия. В 2020 году Европейская комиссия заявила, что рассматривает возможность запрета технологии распознавания лиц в общественных местах на срок до пяти лет, чтобы дать время на разработку нормативно-правовой базы для предотвращения нарушений конфиденциальности и этических норм.
Массивное хранилище данных
Программное обеспечение для распознавания лиц основано на технологии машинного обучения, которая требует «обучения» массивных наборов данных для получения точных результатов.
Такие большие наборы данных требуют надежного хранения данных. Малые и средние компании могут не иметь достаточных ресурсов для хранения необходимых данных.
Безопасность распознавания лиц – как защитить себя
Хотя биометрические данные обычно считаются одним из самых надежных методов аутентификации, они также сопряжены со значительным риском. Это потому, что если данные чьей-либо кредитной карты будут взломаны, у этого человека есть возможность заморозить свой кредит и предпринять шаги для изменения личной информации, которая была взломана. Что делать, если вы потеряли свое цифровое «лицо»?
Во всем мире биометрическая информация собирается, хранится и анализируется во все возрастающих количествах, часто организациями и правительствами с неоднозначной репутацией в области кибербезопасности. Все чаще задают вопрос: насколько безопасна инфраструктура, которая хранит и обрабатывает все эти данные?
w3.org/1999/xhtml»> Поскольку программное обеспечение для распознавания лиц все еще находится в зачаточном состоянии, законы, регулирующие эту область, развиваются (а иногда и вовсе отсутствуют). Обычные граждане, чья информация скомпрометирована, имеют относительно немного правовых возможностей для преследования. Киберпреступники часто ускользают от властей или получают приговор спустя годы, а их жертвы не получают никакой компенсации и остаются на произвол судьбы.По мере того, как использование распознавания лиц становится все более распространенным, возможности хакеров для кражи ваших данных о лицах для совершения мошенничества увеличиваются.
Комплексный пакет кибербезопасности является неотъемлемой частью защиты вашей конфиденциальности и безопасности в Интернете. Мы рекомендуем Kaspersky Security Cloud, который обеспечивает защиту для всех ваших устройств и включает в себя антивирус, защиту от программ-вымогателей, мобильную безопасность, управление паролями, VPN и родительский контроль.
Биометрическая технология предлагает очень убедительные решения в области безопасности. Несмотря на риски, системы удобны и трудно воспроизводимы. Эти системы будут продолжать развиваться в будущем — задача будет состоять в том, чтобы максимизировать их преимущества при минимизации рисков.
Статьи по теме:
- Как защитить вашу конфиденциальность от хакеров
- Интернет вещей: что такое IoT
- Что такое облачная безопасность?
- Надежные пароли: как создать и преимущества
- Fake Videos & Deep Fake — как пользователи могут защитить себя?
Распознавание лиц — это не просто идентификация и проверка лица: это также кластеризация фотографий, анализ расы, отслеживание в реальном времени и многое другое
Правительства и корпорации отслеживают, как мы ведем свою жизнь, с помощью уникального маркера, который большинство из нас не может скрыть или изменить: наши собственные лица.
По всей стране сообщества сопротивляются законам, ограничивающим эту опасную технологию. В ответ некоторые правительства и корпорации заявляют, что эти законы должны применяться только к некоторым формам распознавания лиц, таким как идентификация лиц, а не к другим, таким как кластеризация лиц.
Мы не согласны. Все формы распознавания лиц представляют собой угрозу конфиденциальности, свободе слова и расовой справедливости. В этом посте рассматриваются многие из различных видов распознавания лиц и объясняется, почему все они должны регулироваться законами.
Что такое распознавание лиц?
На самом базовом уровне технология распознавания лиц берет изображения человеческих лиц и пытается извлечь информацию о людях на них.
Вот как это обычно работает сегодня:
Сначала изображение автоматически обрабатывается, чтобы определить, что является лицом, а что нет. Это часто называют «распознаванием лиц». Это необходимое условие для всех более сложных форм распознавания лиц, которые мы обсуждаем ниже.
Само по себе распознавание лиц не обязательно вредит конфиденциальности пользователей. Однако во многих технологиях распознавания лиц существует значительное расовое неравенство.
Затем система извлекает признаки из каждого изображения лица. Необработанные данные изображения обрабатываются в меньший набор чисел, которые суммируют отличительные черты лица. Это часто называют «отпечатком лица».
Отпечатки лиц, а не необработанные изображения лиц, можно использовать для всех проблемных задач, описанных ниже. Компьютер может сравнить отпечатки лица с двух отдельных изображений, чтобы попытаться определить, являются ли они одним и тем же человеком. Он также может попытаться угадать другие характеристики человека (например, пол и эмоции) по отпечатку лица.
Сопоставление лиц
Наиболее широко используемый класс распознавания лиц часто называют «сопоставлением лиц». Он пытается сопоставить два или более отпечатков лица, чтобы определить, принадлежат ли они одному и тому же человеку.
Любая система распознавания лиц, используемая для «отслеживания», «кластеризации» или «проверки» неизвестного человека, может быть легко использована для «идентификации». Часто это делается путем взятия отпечатка лица с нового изображения (например, снятого камерой видеонаблюдения) и сравнения его с базой данных «известных» отпечатков лица (например, с государственной базой данных фотографий, удостоверяющих личность). Если неизвестный отпечаток лица достаточно похож на любой из известных отпечатков лица, система возвращает потенциальное совпадение. Это часто называют «идентификацией лица».
Сопоставление лиц также можно использовать, чтобы выяснить, принадлежат ли два отпечатка лица одному и тому же лицу, не обязательно зная, кому принадлежит это лицо. Например, телефон может проверять лицо пользователя, чтобы определить, следует ли его разблокировать, что часто называется «проверкой лица». Кроме того, сайт социальной сети может сканировать фотографии пользователя, чтобы попытаться определить, сколько уникальных людей присутствует на них, хотя он может не идентифицировать этих людей по имени, что часто называют «кластеризацией лиц».
Эта технология может использоваться для сопоставления «один к одному» (две фотографии одного и того же человека?), «один ко многим» (соответствует ли эта эталонная фотография какому-либо из набора изображений?) или «многие ко многим». много совпадений (сколько уникальных лиц присутствует в наборе изображений?).Даже без привязки лиц к именам сопоставление лиц можно использовать для отслеживания перемещений человека в режиме реального времени, например, по магазину или по городу, часто называется «отслеживание лиц».
Все формы сопоставления лиц вызывают серьезные опасения в отношении цифровых прав, включая идентификацию лица, проверку, отслеживание и кластеризацию. Законодатели должны решить их все. Любая система распознавания лиц, используемая для «отслеживания», «кластеризации» или «верификации» неизвестного человека, может быть легко использована и для «идентификации». Базовая технология часто одинакова. Например, все, что требуется, — это связать набор «известных» отпечатков лица с кластером «неизвестных» отпечатков лиц, чтобы превратить кластеризацию в идентификацию.
Даже если технология идентификации лиц никогда не используется, технологии кластеризации и отслеживания лиц могут угрожать конфиденциальности, свободе слова и равенству. Например, полиция может использовать технологию отслеживания лица, чтобы проследить за неизвестным протестующим от митинга до его дома или машины, а затем идентифицировать его с помощью базы данных адресов или номерных знаков. Или полиция может использовать технологию кластеризации лиц для создания массива фотографий определенного неопознанного протестующего и вручную идентифицировать протестующего, сравнивая этот массив с базой данных фотографий, где такая ручная идентификация была бы невозможна на основе одной фотографии протестующего. .
Точность, ошибка и предвзятость
В 2019 году Ниджер Паркс был незаконно арестован после того, как система распознавания лиц ошибочно опознала его. Несмотря на то, что он находился в 30 милях от места предполагаемого преступления, Паркс провел 10 дней в тюрьме, прежде чем полиция признала свою ошибку.
Несмотря на то, что он находился в 30 милях от места предполагаемого преступления, Ниджер Паркс провел 10 дней в тюрьме после того, как система распознавания лиц ошибочно опознала его.
Ниджер Паркс — как минимум третий человек, ложно арестованный из-за неисправной технологии распознавания лиц. Не случайно все трое были чернокожими. Распознавание лиц никогда не бывает идеальным, но тревожно более подвержено ошибкам, когда применяется к любому, кто не является белым и цисгендерным мужчиной. В новаторском исследовании 2018 года Джой Буоламвини и доктор Тимнит Гебру показали, что системы распознавания лиц ошибочно идентифицируют цветных женщин более чем в 40 раз чаще, чем белых мужчин. Совсем недавно NIST-тестирование различных современных систем распознавания лиц подтвердило широкую, драматическую тенденцию несоизмеримых «ложноположительных» показателей в разных демографических группах с более высоким уровнем ошибок для лиц, которые не были белыми и мужскими.
Кроме того, системы идентификации лиц, которые могут лучше работать в лабораторных условиях — например, пытаясь идентифицировать хорошо освещенные снимки головы — обычно гораздо менее точны в реальном мире. Когда той же технологии дают более реалистичную задачу, например, идентификацию людей, проходящих через выход на посадку в аэропорту, она работает гораздо хуже.
По многим причинам широкое распространение идентификации по лицу — даже если оно было точным и беспристрастным — несовместимо со свободным обществом. Но сегодняшняя технология далека от точности, и она глубоко предвзята таким образом, что преувеличивает существующий систематический расизм в нашей системе уголовного правосудия.
Мы ожидаем, что исследователи обнаружат такие же неприемлемые ошибки и предвзятость при отслеживании лиц и кластеризации, как уже были обнаружены при идентификации лиц. Это еще одна причина, по которой законы о конфиденциальности должны касаться всех форм распознавания лиц.
Другая форма распознавания лиц: анализ лиц
Распознавание лиц имеет множество применений, помимо сопоставления одного отпечатка лица с другим. Он также используется, чтобы попытаться угадать демографические черты человека, эмоциональное состояние и многое другое, основываясь на его чертах лица. Растущая индустрия стремится использовать то, что часто называют «анализом лица» или «выводом лица», чтобы попытаться извлечь такого рода вспомогательную информацию из живых или записанных изображений лиц. Анализ лица можно использовать в сочетании с другими технологиями, такими как отслеживание взгляда, для изучения реакции лица на то, на что вы смотрите.
Демографический анализ
Некоторые поставщики заявляют, что они могут использовать технологии распознавания лиц для присвоения своим целям демографических характеристик, включая пол, расу, этническую принадлежность, сексуальную ориентацию и возраст.
Сомнительно, чтобы такой демографический анализ лиц когда-либо действительно «работал». Он основан на предположении, что различия в строении лица являются идеальным отражением демографических характеристик, хотя во многих случаях это неверно. Эти демографические данные часто являются социальными конструкциями, и многие люди не подходят под социальные ярлыки.
Когда она «работает», по крайней мере, по словам того, кто ее внедряет, технология демографического вывода по лицу может быть чрезвычайно опасной для маргинализированных групп. Например, эти системы позволяют маркетологам дискриминировать людей по признаку пола или расы. Магазины могут попытаться использовать анализ лица, чтобы направить неопознанных покупателей к различным товарам и скидкам в зависимости от их пола или эмоционального состояния — попытка ошибочная, успешная она или нет. В крайнем случае автоматический демографический вывод может помочь автоматизировать геноцид.
Эти технологии также могут навредить людям, не работая. Например, «распознавание пола» неправильно идентифицирует любого, кто не демонстрирует традиционные гендерные черты, и может нанести вред трансгендерным, небинарным, гендерно неконформным и интерсексуальным людям. Вот почему некоторые активисты проводят кампанию за запрет автоматического распознавания пола и сексуальной ориентации.
Анализ эмоций
Анализ лица также предположительно может идентифицировать эмоции или «влияние» человека как в режиме реального времени, так и на исторических изображениях. Несколько компаний продают услуги, которые, как они утверждают, могут определить, как человек себя чувствует, основываясь на его лице.
Эта технология является лженаукой: в лучшем случае она может научиться определять некоторые культурные нормы. Но люди часто выражают эмоции по-разному, в зависимости от культуры, темперамента и нейродивергенции.
Эта технология является лженаукой: в лучшем случае она может научиться определять некоторые культурные нормы. Но люди часто выражают эмоции по-разному, в зависимости от культуры, темперамента и нейродивергенции. Попытка раскрыть универсальное сопоставление «выражения лица» с «эмоциями» — это охота на бекасов. Исследовательский институт AI Now сослался на отсутствие научной основы этой технологии и потенциал для дискриминационных злоупотреблений в резком отчете 2019 года.отчет и призвал регулирующие органы запретить его использование для принятия важных решений о человеческих жизнях.
Несмотря на отсутствие научной поддержки, распознавание эмоций пользуется популярностью среди многих рекламодателей и исследователей рынка. Достигнув пределов опросов потребителей, эти компании теперь стремятся оценить, как люди реагируют на средства массовой информации и рекламу, посредством видеонаблюдения, с их согласия или без него.
Что еще более тревожно, эти системы могут быть развернуты для полиции «до преступления» — используя компьютерные предположения о психическом состоянии для тщательного изучения людей, которые не сделали ничего плохого. Например, Министерство внутренней безопасности США потратило миллионы на проект под названием «FAST», который, среди прочего, будет использовать вывод по лицу для обнаружения «злого умысла» и «обмана» у людей в аэропортах и на границах. Анализ лица также может быть включен в так называемые «детекторы агрессии», которые якобы могут предсказать, когда кто-то собирается приступить к насилию. Эти системы чрезвычайно предвзяты и далеко не надежны, но, вероятно, будут использоваться для оправдания чрезмерной силы или неправомерного задержания любого, кого система сочтет «злым» или «обманчивым». Использование алгоритмов для выявления людей для задержания или дисциплинарной проверки чрезвычайно опасно и сделает гораздо больше для усиления существующей предвзятости, чем для обеспечения безопасности кого-либо.
Некоторые исследователи дошли до того, что предположили, что «преступность» можно предсказать по лицу. Это явно неправда. Такая технология неприемлемо усугубила бы более серьезные проблемы с прогностической охраной.
Примите меры
Снижение рисков, связанных со многими формами распознавания лиц, требует, чтобы каждый из нас был уполномочен принимать окончательное решение о том, как наши биометрические данные собираются, используются или передаются. Чтобы защитить себя и свое сообщество от несанкционированного сбора биометрических данных корпорациями, свяжитесь со своими представителями и попросите их присоединиться к сенаторам Джеффу Меркли и Берни Сандерсу в отстаивании национального закона о конфиденциальности биометрической информации.
Использование правительством технологии распознавания лиц представляет собой еще большую угрозу нашим основным свободам.