Распознавание по лицу: Как работает распознавание лиц и можно ли обмануть эту систему |

Содержание

Как работает распознавание лиц и можно ли обмануть эту систему

Система камер с распознаванием лиц в Москве признана одной из самых развитых в мире. Чем это нам грозит? Как работают алгоритмы и можно ли их обмануть? Какое будущее у технологии распознавания лиц?

Что такое распознавание лиц?

Распознавание лиц — это технология, которая позволяет автоматически идентифицировать (распознать, кто на фото) или верифицировать (подтвердить, что на фото именно этот человек) человека на фото, видео или вживую. Для распознавания используют нейросети, которые умеют считывать и анализировать уникальные черты человеческого лица, а затем сверять их с базой.

Об эксперте: Татьяна Гайнцева, преподаватель Deep Learning School (МФТИ), автор блога об искусственном интеллекте и нейронных сетях.

За вами выехали. Как работает тотальная слежка и можно ли стать невидимкой?

(Видео: РБК)

Как развивалась технология распознавания лиц

Первые эксперименты в области машинного распознавания лиц представил в 1960-х годах Вуди Бледсо — профессор Техасского университета в Остине, исследователь искусственного интеллекта. Его рабочая группа создала базу из 800 снимков людей в разных ракурсах. Далее ученые размечали лица 46 точками-координатами с помощью прототипа современного планшета. Посредством специального алгоритма система разворачивала лица под разными углами, увеличивала и уменьшала масштаб. На втором этапе алгоритм использовал 22 измерения, действуя согласно байесовской теории принятия решений — чтобы общий вывод был максимально точным. В итоге система, разработанная Бледсо, справлялась в 100 раз быстрее, чем человек.

В 1988 году Майкл Кирби и Лоуренс Сирович из Университета Брауна применили подход Eigenface с использованием линейной алгебры для анализа изображений. Для разметки лиц они применяли менее 100 различных значений.

В 1991 году Алекс Пентланд и Мэтью Терк из MIT усовершенствовали технологию Eigenfaces, задействуя факторы окружающей среды. Им удалось автоматизировать процесс распознавания.

В конце 1990-х годов Управление перспективных исследовательских проектов при Минобороне США (DAPRA) и Национальный институт стандартов и технологий выпустили программу FERET с самой обширной базой лиц — более 14 тыс. изображений. Изначально ее использовали, чтобы находить и распознавать преступников по всему миру, но затем представили для открытого доступа.

С 2010 года Facebook начал использовать функцию распознавания лиц, чтобы находить пользователей на публикуемых фото и предлагать их отметить.

В 2011 году власти Панамы и США запустили совместный проект FaceFirst. Это технология распознавания лиц, которую использовали для пресечения незаконной деятельности в аэропорту Токумен в Панаме. В том же году полиция и спецслужбы США начали применять распознавание лиц для опознания трупов — включая Усаму бен Ладена.

С 2014 года распознавание лиц используют в камерах мобильных телефонов, а с 2017 — в ретейле.

Как работает распознавание лиц?

В основе технологии — две нейросети:

Первая — сеть-«выравниватель» (англ. aligner). Она берет картинку, которая поступает с камеры наблюдения, детектирует на ней все лица, которые сможет найти, «вырезает» и «выравнивает» их.

Вот как это выглядит:

Этап №1. Программа вырезает лица

(Фото: wikipedia.org)

Программа вырезает обнаруженные лица (те, что плотно расположены друг к другу, повернуты в профиль или просто очень маленькие и нечеткие, система может не распознать).

Затем она их выравнивает: детектирует на лице точки глаз, носа и рта.

Этап №2. Программа распознает ключевые точки на лице

(Фото: wikipedia.org)

Наконец, поворачивает и подгоняет размер фото так, чтобы точки глаз, носа и рта находились в определенных местах.

Этап №3. Программа приводит фото к стандартному виду

(Фото: Tsinghua University)

Некоторые алгоритмы используют больше семи точек — то есть, обводят контуры лица. Это может понадобиться, к примеру, для создания дипфейков.

Вторая — сеть-«распознаватель». Она принимает на входе выровненное изображение, которое передала первая нейросеть, а на выходе выдает вектор лица — то есть, набор чисел фиксированной длины. У разных сетей эти векторы могут отличаться, но чаще всего это некая степень двойки. Например, 512:

Как работает вторая нейросеть, которая распознает лица

(Фото: KDnuggets)

На похожие лица сеть выдает похожие векторы и наоборот.

Возьмем одно фото Анджелины Джоли и два изображения Брэда Питта и прогоним их через сеть. На выходе получим три вектора. Измерим расстояние между вектором Анджелины Джоли и вектором первого Брэда Питта, а также между векторами двух Брэдов Питтов. В первом случае расстояние будет большим — это разные люди, а во втором — маленьким: это один человек.

Как нейросеть отличает одного человека от другого

(Фото: KDnuggets)

Чтобы обучить нейросети, используют огромные базы данных с лицами людей. Нейросети на входе сообщают, кому принадлежит это лицо, а затем, в ходе обучения, добиваются, чтобы она выдавала максимально точные результаты. Обучившись на миллионах разных людей, нейросеть начинает распознавать и новые лица — те, которых не было в базе.

Технология Face ID в смартфонах устроена немного иначе. Алгоритм распознает вас не по фото, а с помощью инфракрасных точек, которые проецируются на ваше лицо через камеру. После этого создается трехмерная модель и сравнивается с той, что вы уже внесли ранее.

Как работает технология FaceID

Где применяют распознавание лиц?

💣 Безопасность

Криминалисты, полиция и спецслужбы используют автоматизированные системы биометрической идентификации (ABIS) для поиска преступников, доказательства преступлений и их предотвращения — например, терактов или мошенничества с документами.

Камеры с распознаванием лиц применяют для обеспечения безопасности на массовых мероприятиях, для прохождения контроля в аэропортах, контроля доступа в различных организациях. Системы помогают находить пропавших детей, дезориентированных взрослых или людей, которых держат в рабстве.

💊 Здравоохранение и медицина

Распознавание лиц в больницах и домах престарелых помогает отслеживать, принимают ли пациенты лекарства и следить за их состоянием через специальный монитор. Нейросети даже умеют обнаруживать по лицу генетические заболевания по характерным признакам на лице — такие, как синдром Ди Джорджи, — и оценивать общее состояние пациента.

🍕 Ретейл, общепит и банки

Технология распознавания лиц помогает идентифицировать клиента и предотвратить мошенничество во время покупки в магазине, анализировать поведение покупателей и оптимизировать сервис так, чтобы продавать больше.

С помощью онлайн-биометрии можно открыть счет и получить кредит, а также снять деньги в банкомате. Например, в Китайском KFC и американском Amazon Go действует «оплата по лицу». В России биометрию планируют внедрить во всех крупнейших банках вместо обычной идентификации.

Еще одно перспективное направление — распознавание эмоций. Например, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и сотрудниками, работая онлайн, или анализировать, как пользователи реагируют на контент. В России подобными разработками занимается компания Neurodata Lab.

Выпуск YouTube-канала «Индустрия 4.0» о распознавании эмоций

📚 Образование

Сервисы на базе распознавания лиц помогают во время онлайн-обучения: следят, чтобы ученик не отвлекался во время экзамена, не списывал и не пользовался устными подсказками.

«Экзамус» — система прокторинга на базе ИИ

Самые продвинутые разработки в этой области

С 2016 по 2020 год точность распознавания лиц нейросетями улучшилась в 50 раз: коэффициент ошибок составил 0,8%. Согласно исследованию Facial Recognition Market 2019 года, мировой рынок распознавания лиц тогда оценивали в $3,2 млрд. Прогноз на 2024 год — $7 млрд, при ежегодном росте в 16%.

Самые масштабные разработки в области распознавания лиц — у Google, Apple, Facebook, Amazon и Microsoft (GAFAM).

В 2014 году Facebook запустил сервис DeepFace, который определяет, принадлежат ли два сфотографированных лица одному и тому же человеку с точностью 97,25%.

Как работает DeepFace

В 2015 Google представила свою разработку — FaceNet. Благодаря огромному массиву данных, которые собирают сервисы Google, FaceNet достигла рекордной точности — 99,63%. Технологию, в частности, используют в Google Фото для сортировки изображений и автоматических отметок людей на них.

Amazon с 2018 года активно продвигает свой облачный сервис распознавания лиц под названием Rekognition, которым пользуются правоохранительные органы США. Система умеет распознавать до 100 человек на одном фото и искать их в базах данных, содержащих десятки миллионов лиц.

По данным Центра стратегических и международных исследований, а также Управления по науке и технологиям МВД США, лучшим решением в 2020 году было признано FRT: его точность распознавания составила 99,97%.

В России есть пять крупных игроков на рынке распознавания лиц:

NTechLab;

VisionLabs;

Sensemaking Lab;

Группа ЦРТ.

NTechLab — разработчик нашумевшего приложения FindFace, которое использовали для поиска людей во «ВКонтакте» по фото. Сервис неоднократно оказывался в центре скандалов с нарушением приватности. Максимальная точность их алгоритмов для распознавания лиц — 99%. Компания также выступила подрядчиком для внедрения камер с распознаванием лиц в Москве.

Второй подрядчик московских властей в этой области — VisionLabs. Они также разрабатывали системы для московских камер и участвовали в других городских проектах. С недавних пор VisionLab стала частью экосистемы «Сбера», и теперь их разработки применяют, в том числе, для внедрения биометрии в банковских сервисах.

Группа ЦРТ в 2014 году первой внедрила систему распознавания лиц в спорте. Ее решения используются на стадионах «Газпром-Арена», «ВТБ-Арена» и других.

Что не так с распознаванием лиц в Москве?

В Москве действует одна из крупнейших в мире сетей с распознаванием лиц — более 200 тыс. камер общей стоимостью около 5 млрд руб.

Российскую технологию NTechLab признали лучшей в результате тестирования Национального института стандартов и технологий США. NTechLab вели совместные разработки с Genetec — поставщиком систем видеонаблюдения для американского правительства и спецслужб.

Выпуск YouTube-канала «Индустрия 4.0», посвященный распознаванию лиц

Систему для Москвы начали разрабатывать еще в 2015 году, а пилотный проект запустили в 2017-м: тогда это были 1,5 тыс. камер во дворах и подъездах. В 2018-м систему расширили, протестировав на чемпионате мира по футболу. Камеры помогли задержать около 100 нарушителей из базы уголовного розыска. В том же году с помощью камеры с распознаванием лиц задержали грабителя, находящегося в розыске МВД.

Московскую систему видеонаблюдения использовали во время пандемии в 2020 году. С ее помощью выявили более 200 нарушителей карантина и самоизоляции, которым пришлось выплатить штрафы.

Правозащитники указывают на опасность технологии для обычных граждан. Например, юрист Алена Попова неоднократно подавала иски к управлению МВД Москвы и московскому Департаменту информационных технологий с требованием запретить систему распознавания лиц на митингах.

Распознавание лиц и правда используют на митингах?

В феврале 2021-го появилась информация о том, что с помощью камер власти отслеживали участников митингов в Москве и привлекали их к ответственности. Полицейские останавливали людей на входе в метро или приходили к ним домой. Такое бывало и в других странах.

Во время протестов в Гонконге 2019-20 годов власти тоже использовали распознавание лиц, чтобы вычислять активистов. Для борьбы с этим протестующие использовали лазерные указки, маски с чужими лицами и проекторы для лица, а также громили столбы с камерами.

Протестующие в Гонконге используют лазеры против камер с распознаванием лиц

По мнению оппозиции, для распознавания используют программу Face++ от китайского стартапа Megvii. Эта система, предположительно, попала в черный список властей США за нарушение прав человека.

Еще один недавний пример — сайт Faces of the Riot, созданный студентом из Вашингтона. Он использовал приложение с открытым исходным кодом, чтобы извлечь лица из 827 видео, размещенных в соцсети Parler во время штурма Капитолия 6 января 2021 года. Затем он применил нейросеть для распознавания лиц, обученную на 200 тыс. фото из базы ФБР, и идентифицировал людей.

Какие еще проблемы есть у технологии сегодня?

👁️‍🗨️ Утечки. В данном случае в сеть утекают доступы к камерам наблюдения и результатам распознавания. За деньги можно проверить по фотографии, где и когда камеры засекли конкретного человека.

🤦 Ошибки в распознавании. В 2018 году технология распознавания лиц от Amazon ошибочно опознала 28 членов Конгресса США как преступников. Недавний пример — москвич Сергей Межуев, которого система распознавания лиц в метро ошибочно приняла за преступника в розыске. В итоге мужчину задержали, собрали все данные и не сняли подозрения, пока реальный подозреваемый не нашелся.

❌ Использование лиц без согласия. В США до недавнего времени для обучения нейросетей распознаванию лиц использовали датасеты с лицами из открытых источников. Готовые датасеты тоже были в открытом доступе. Однако сейчас их убрали, так как это нарушает законы о защите персональных данных. Теперь доступ к ним можно получить по запросу и только для исследовательских (некоммерческих) целей.

😠 Дискриминация и расизм. Для обучения нейросетей используют датасеты, которые содержат, в основном, фото людей титульной нации и расы. В итоге системы распознавания лиц плохо распознают азиатов, латиноамериканцев или афроамериканцев. Системы, которые используют в криминалистике, чаще указывают на чернокожих людей как на потенциальных преступников.

Исследование MIT от 2018 года показало, что алгоритмы Microsoft, IBM и китайского Megvii (FACE ++) очень часто ошибаются при идентификации темнокожих женщин по сравнению со светлокожими мужчинами.

Есть примеры дискриминации по полу: например, нейросеть, которая дорисовывает женским фото тело в бикини, а мужским — в костюме. Просто потому, что в сети большинство изображений именно такие.

👮 Использование технологии для манипуляции людьми. Оказавшись в руках властей, системы с распознаванием лиц вместе с базами персональных данных дают неограниченные возможности. Самый радикальный пример того, к чему это может привести — Китай.

Распознавание лиц в Китае: социальная антиутопия

В Китае распознавание лиц используют в полиции, аэропортах, на улицах, в общественном транспорте. Государство планирует распространить систему по всей стране: по данным CNBC, в конце 2018 года в Китае использовали более 200 млн камер наблюдения, а к концу 2021-го их число достигнет более 500 млн.

Одна из главных причин — внедрение системы социального рейтинга или кредита. Каждый гражданин страны получает положительные баллы за общественно-полезную деятельность, отсутствие нарушений, своевременную уплату налогов. За проступки баллы снимаются. Низкий или отрицательный рейтинг влечет разные последствия: отказ в выдаче кредита и социальных выплатах, запрет на вылет из страны и работу в определенных организациях.

Также при помощи этой технологии правительство Китая следит за представителями уйгурского этнического меньшинства. Сотни тысяч уйгуров поместили в города-гетто и лагеря для политзаключенных и всячески ограничивают их в перемещении.

Можно ли обмануть систему распознавания лиц?

Чтобы бороться с «умными» камерами, в ход идут специальные маски, проекторы, лазеры и другие приемы:

Однако все эти способы вряд ли помогут. Во-первых, мы до конца не знаем, по каким именно приметам нейросети распознают лица. Во-вторых, алгоритмы обучают по разным схемам и на разных датасетах. Чтобы их обмануть, нужно точно знать, как устроена конкретная нейросеть.

Можно, конечно, полностью скрыть лицо в публичных местах и на массовых мероприятиях. Но во многих странах — включая Россию и Китай — это запрещено законом.

Есть способы, которые помогают изменить уже готовые фото. Например, компания Generated Media создала Anonymizer: приложение, которое генерирует серию портретов на основе ваших фото и делает их неузнаваемыми для нейросетей.

Можно использовать специальную маску. К примеру, возьмем фото, на котором нейросеть опознала актрису Еву Лонгорию и немного изменим его:

Слева — исходное фото, справа — маска, наложенная на него, посредине — результат. Теперь алгоритм его не узнает, хотя для нас очевидно, что это та же самая женщина. Но и этот способ можно применить только если у вас есть доступ к архитектуре нейросети.

Как регулируют распознавание лиц в разных странах?

В ЕС и Великобритании действует самый жесткий регламент по защите данных — GDPR. Он запрещает любое посягательство на личную жизнь человека со стороны частных компаний и госорганов без его согласия. Это касается и систем распознавания лиц.

В США нет единого закона, который бы регулировал использование технологии. Ближе всех к европейскому GDPR по сути стоит Закон о конфиденциальности потребителей в Калифорнии (CCPA). В некоторых штатах действуют ограничения для полиции и других органов — например, в Орегоне, Вашингтоне, Техасе, Иллинойсе, Массачусетсе, Вермонте.

ИТ-корпорации настаивают на принятии законов на федеральном уровне. В 2020 году IBM объявила о прекращении продаж своих продуктов для распознавания лиц. Вслед за ними Amazon и Microsoft временно приостановили сотрудничество с госорганами в этой области. А в июле правозащитники из ACLU подали иск против ClearviewAI за нарушение закона штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации.

В Китае распознавание лиц используют повсеместно, и у госорганов есть неограниченные возможности по применению технологии. С недавних пор биометрия является обязательной даже при регистрации телефонного номера.

В России есть закон о защите персональных данных. Но он направлен, в первую очередь, на сохранность самих данных: их необходимо защищать, чтобы предотвратить утечки. Права самих граждан, чьи данные используются, никак не защищены. Безопасность биометрических данных в частной сфере пока не регулируется, но у властей с 2019 года есть право использовать распознавание лиц без согласия граждан.

Какое будущее у этой технологии?

Эксперты считают, что в ближайшие пару лет распознавание лиц окончательно станет массовой технологией. Ее будут применять в «умных» и обычных гаджетах, для идентификации и оплаты, прохода в офисы и регистрации в аэропорту, а также для доступа к онлайн-сервисам и аккаунтам в соцсетях. В течение 15-20 лет мы полностью перейдем на биометрические паспорта. А вот обмануть алгоритмы или укрыться от камер с распознаванием лиц станет практически невозможно.

Это означает полную утрату приватности и частной жизни.

Распознавание лиц и силуэтов людей, автомобилей и номерных знаков

Что мы делаем

NtechLab — мировой лидер в области решений для видеоаналитики. Наша технология, построенная на базе искусственного интеллекта и биометрической идентификации, обеспечивает распознавание лиц и силуэтов, объектов и автомобилей, а также действий с целью решения широкого спектра задач как для крупного и среднего бизнеса, так и для создания масштабных проектов на уровне городов и регионов.

ПОДБЕРИТЕ РЕШЕНИЕ

ДЛЯ БИЗНЕСА

Используйте возможности FindFace в вашей индустрии

РОЗНИЧНАЯ ТОРГОВЛЯ | ФИНАНСОВЫЕ ОРГАНИЗАЦИИ | КОРПОРАТИВНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ | ИНДУСТРИЯ РАЗВЛЕЧЕНИЙ | ОНЛАЙН-СЕРВИСЫ И МОБИЛЬНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ

ДЛЯ ГОСУДАРСТВА

№ 1 в области биометрических решений
для общественной безопасности

ОБЩЕСТВЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ | ТРАНСПОРТНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ | БИОМЕТРИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС | ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ УЧРЕЖДЕНИЯ | ANTI-COVID-19

ВЫБЕРИТЕ СЦЕНАРИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ FINDFACE

Мировое признание

Наши алгоритмы распознавания лиц, силуэтов, автомобилей и других объектов признаны лучшими по данным авторитетных международных конкурсов, академических и коммерческих исследовательских тестов.

Возможности технологии

РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦА

Обнаружение людей при работе с тысячами камер в режиме реального времени

Высочайшая скорость и точность верификации лиц даже при работе с базами в миллиард лиц и тысячами камер

Пол, возраст, эмоции, очки, борода, защитная маска

РАСПОЗНАВАНИЕ СИЛУЭТА

Алгоритм распознавания силуэтов NtechLab входит в тройку мировых лидеров

Программа распознавания лиц детектирует силуэты неограниченного числа людей

Система распознавания людей позволяет отслеживать силуэты сразу с нескольких камер видеонаблюдения

РАСПОЗНАВАНИЕ АВТОМОБИЛЯ И НОМЕРА

Умные автомобильные пропускные пункты, отслеживание перемещений автомобилей по городу или по территории объекта

Определение марки, модели, цвета и типа кузова легковых автомобилей

Выявление и анализ связей между идентификацией человека и идентификацией автомобиля

—

ОТПРАВИТЬ ЗАПРОС
НА ПРОБНУЮ ВЕРСИЮ

Заполните форму, чтобы получить доступ к демо-версии FindFace

О НАС ПИШУТ ВЕДУЩИЕ МИРОВЫЕ ИЗДАНИЯ

FindFace — высокоточный механизм распознавания лиц, выдающийся даже по меркам страны, известной своими космическими технологиями.

Это не единственная фирма, развивающая технологию распознавания лиц, но точно одна из самых передовых. Национальный институт стандартов и технологий Правительства США недавно определил, что NtechLab обладает одной из самых точных систем распознавания лиц в мире.

Программа распознавания лиц на фото и видео FindFace превосходит лучшие программы распознавания лиц Google и Китая.

Алгоритм NtechLab превзошел программное обеспечение Google по распознаванию лица в MegaFace, техническом соревновании, организованном Вашингтонским университетом.

NtechLab, одна из ведущих мировых компаний, специализирующихся на распознавании лиц, стремится удовлетворить растущие потребности в этой технологии у крупных предприятий.

В 2018 году Национальный технологический институт США (NIST) отметил технологическое превосходство NtechLab в надежности и мощи программного обеспечения.

Программа распознавания лиц на фото и видео FindFace превосходит лучшие программы распознавания лиц Google и Китая.

Распознавание лица MSG в Radio City выгнало маму девушки-скаута – NBC New York

распознавание лиц

Сара Уоллес •

Опубликовано 19 декабря 2022 г. •
Обновлено 20 декабря 2022 г., 15:27

Эн-Би-Си Юниверсал, Инк.

Недавний инцидент в Radio City Music Hall с участием матери девушки-скаута проливает свет на растущие споры о распознавании лиц, поскольку критики утверждают, что оно используется для нацеливания на предполагаемых врагов — в данном случае одной из самых известных компаний. в стране.

Келли Конлон и ее дочь приехали в Нью-Йорк на выходных после Дня Благодарения в рамках экскурсии девочек-скаутов в Radio City Music Hall, чтобы посмотреть рождественское шоу Spectacular. Но в то время как ее дочь, другие члены отряда девочек-скаутов и их матери наслаждались шоу, Конлон не позволили сделать это.

Это потому, что для Madison Square Garden Entertainment Конлон не просто мама. Они опознали и нацелились на нее, так как охранники подошли к ней сразу, как только он вошел в вестибюль.

«Думаю, для меня это было довольно одновременным, когда я проходила через металлоискатель и слышала по внутренней связи или громкоговорителю», — сказала она NBC New York. «Я слышал, что они говорят женщина с длинными темными волосами и серым шарфом».

Она сказала, что у нее спросили ее имя и предъявить удостоверение личности.

«Я полагаю, они сказали, что наше узнавание тебя зацепило», сказал Конлон.

На табличке написано, что распознавание лиц используется в качестве меры безопасности для обеспечения безопасности гостей и сотрудников. Конлон говорит, что она не представляла угрозы, но охранники все же выгнали ее, объяснив это тем, что они знали, что она адвокат.

«Они знали мое имя до того, как я им сказал. Они знали, с какой фирмой я связан, до того, как я им сказал. И они сказали мне, что мне нельзя там находиться», — сказал Конлон.

Конлон является сотрудником юридической фирмы Davis, Saperstein and Solomon из Нью-Джерси, которая в течение многих лет участвовала в судебном процессе о травмах против ресторана, который теперь находится под эгидой MSG Entertainment.

«Я не практикую в Нью-Йорке. Я не адвокат, который ведет какие-либо дела против глутамата натрия», — сказал Конлон.

Но MSG сказала, что она все равно была забанена — вместе с коллегами-адвокатами в этой фирме и другими.

«MSG ввела прямолинейную политику, которая не позволяет адвокатам, ведущим активное судебное разбирательство против Компании, посещать мероприятия на наших объектах до тех пор, пока этот судебный процесс не будет разрешен. Хотя мы понимаем, что эта политика разочаровывает некоторых, мы не можем игнорировать тот факт, что судебные разбирательства по своей сути создают Все затронутые адвокаты были уведомлены о политике, включая Дэвиса, Саперштейна и Саломона, который был уведомлен дважды», — говорится в заявлении представителя MSG Entertainment.

Критики использования полицией Нью-Йорка технологии распознавания лиц для идентификации подозреваемых говорят, что этот инструмент неточен и не всегда работает на людях с более темной кожей, но полицейское управление утверждает, что эта технология никогда не является единственным основанием для ареста. Об этом сообщает Джонатан Динст из I-Team.

«Вся эта схема является предлогом для коллективного наказания противников, которые посмеют подать в суд на MSG в их многомиллиардной сети», — сказал Сэм Дэвис, партнер фирмы, в которой работает Конлон.

Другие фирмы подали в суд из-за того, что их занесли в черный список. Конлон сказала, что, по ее мнению, недавний судебный приказ по одному из этих дел ясно дал понять, что владельцам билетов, таким как она, «не может быть отказано во входе на какие-либо шоу».

MSG заявила, что «в этой конкретной ситуации только одному адвокату, который решил присутствовать, было отказано во входе, а остальные члены ее группы, включая девочек-скаутов, смогли присутствовать и наслаждаться шоу».

«Я был просто мамой, сводившей свою дочь на рождественское представление», — сказал Конлон I-Team. «Я ждал снаружи… Это было неловко, это было унизительно».

Теперь Дэвис поднимает ставки, оспаривая лицензию MSG в Государственном управлении по алкоголю.

«Лицензия на продажу спиртных напитков, которую получила MSG, требует, чтобы они допустили представителей общественности, если только нет людей, которые могут нарушить порядок и представляют угрозу безопасности», — сказал Дэвис. «Забрать мать, разлучить мать с ее дочерью и девочками-скаутами, за которыми она присматривала, — и сделать это под предлогом защиты любого раскрытия судебной информации — абсолютно абсурдно. Тот факт, что они используют распознавание лиц для этого, просто страшно. Делать это не по-американски».

Представитель MSG повторил в своем заявлении, что безопасность является их наивысшим приоритетом и что распознавание лиц является лишь одним из методов, которые они используют. MSG Entertainment также заявила, что уверена, что их политика соответствует всем применимым законам, в том числе Закону штата Нью-Йорк о спиртных напитках.

Мужчина подает в суд на полицию штата Нью-Джерси после неправомерного ареста с опознанием лица

мам выгнали из шоу Rockettes после того, как их обнаружили с помощью технологии распознавания лиц

Адвокату Келли Конлон было отказано во входе на представление «Рождественского спектакля» с участием Rockettes в Radio City Music Hall в Нью-Йорке после того, как система распознавания лиц заметила ее в вестибюле.

Конлон говорила с NBC New York о том, что ее выгнали из зала из-за юридической фирмы, в которой она работает, что, по ее словам, было «унизительным».

В выходные после Дня Благодарения Конлон сказала, что она и ее дочь прибыли в Нью-Йорк вместе с другими членами отряда девочек-скаутов и их матерями, чтобы посмотреть выступление Rockettes в шоу «Christmas Spectacular».

Однако вскоре после того, как она вошла в театр, Конлон сообщила, что ее заметила служба безопасности и приказала уйти из-за ее места работы.

Конлон работает в юридической фирме Davis, Saperstein and Solomon из Нью-Джерси. В течение многих лет ее фирма участвовала в судебном процессе о травмах против ресторана, которым владеет MSG Entertainment. MSG управляет Radio City Music Hall и выпускает ежегодный праздничный мюзикл вместе с Rockettes.

Конлон почти сразу вспомнила, как к ней подошли охранники в театре.

«Думаю, это было довольно одновременным для меня, когда я проходила через металлоискатель, что я услышала по внутренней связи или громкоговорителю», — сказала она партнеру. «Я слышал, как они сказали «женщина с длинными темными волосами и серым шарфом».

Затем охранники попросили ее подтвердить свое имя и удостоверение личности.

Конлон добавил: «Я полагаю, они сказали, что наше признание подняло тебя».

По словам Конлона, охранники уже знали ее информацию.

Она сказала: «Они знали мое имя до того, как я им сказала. Они знали о фирме, с которой я был связан, еще до того, как я им сказал. И мне сказали, что мне нельзя там находиться».

Конлон, которая не занимается юридической практикой в Нью-Йорке и не занимается активными делами, связанными с глутаматом натрия, сказала, что не смогла увидеть представление с отрядом девочек-скаутов. Она вышла из вестибюля и ждала дочь снаружи.

Говоря о своем опыте, Конлон поделился: «Я был просто мамой, которая водила свою дочь на рождественское шоу. Я действительно ждал снаружи… Это было неловко, это было унизительно».

NBC New York сообщила, что Radio City Music Hall вывешивает таблички, предупреждающие посетителей о том, что в зале используются «различные меры безопасности, включая распознавание лиц с использованием биометрической идентификационной информации» для «обеспечения безопасности».

MSG Entertainment подтвердила в заявлении для NBC New York, что Конлон и другим адвокатам ее фирмы запрещено посещать театр

«MSG ввела прямую политику, которая не позволяет адвокатам, ведущим активные судебные процессы против Компании, посещать мероприятия в наших заведениях до тех пор, пока судебное разбирательство было разрешено», — говорится в заявлении представителя MSG. «Хотя мы понимаем, что эта политика разочаровывает некоторых, мы не можем игнорировать тот факт, что судебные разбирательства создают неблагоприятную среду по своей сути».

Представитель сказал: «Все затронутые адвокаты были уведомлены о политике, включая Дэвиса, Саперштейна и Саломона, который был уведомлен дважды».

Сэм Дэвис, партнер фирмы Конлона, также рассказал о ситуации в интервью NBC New York.

«Вся эта схема является предлогом для коллективного наказания противников, которые посмеют подать в суд на MSG в их многомиллиардной сети», — сказал он.

Он рассказал о своем плане оспорить лицензию развлекательной компании в Государственном управлении по алкоголю.

Дэвис объяснил: «Лицензия на продажу спиртных напитков, которую получила MSG, требует, чтобы они допускали представителей общественности, если только нет людей, которые могут нарушить порядок и представляют угрозу безопасности».

Он продолжил: «Забрать мать, разлучить мать с ее дочерью и девушками-скаутами, за которыми она присматривала — и сделать это под предлогом защиты любого раскрытия судебной информации — абсолютно абсурдно. Тот факт, что они используют распознавание лиц для этого, пугает. Делать это не по-американски».

В ответ представитель MSG сообщил NBC New York, что уверен, что их политика соответствует всем применимым законам, в том числе Управлению по алкоголю штата Нью-Йорк.

«В этой конкретной ситуации только одному адвокату, который решил присутствовать, было отказано во въезде, а остальные члены ее группы, включая девочек-скаутов, смогли присутствовать и наслаждаться шоу», — сказал представитель.

Ариана Брокингтон

Ариана Брокингтон — цифровой репортер TODAY из Лос-Анджелеса.