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?
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?
Технология распознавания лиц | OneSpan
Что такое технология распознавания лиц?
Технология распознавания лиц — это система, используемая для обнаружения присутствия человека путем сравнения цифрового изображения или видео лица человека с ранее существовавшими данными. Распознавание лиц и сравнение лиц могут использоваться для проверки личности человека путем записи и анализа изображения или видео структуры лица человека и сравнения его с ранее существовавшим изображением, чтобы определить, есть ли совпадение. Ранее существовавшее изображение может быть из частной или общедоступной базы данных или изображение на удостоверении личности государственного образца.
Технология распознавания лиц разрабатывалась десятилетиями, но достижения последних нескольких лет сделали эти решения обычным явлением в нашей повседневной жизни. Инструменты распознавания лиц теперь доступны на смартфонах, и финансовые учреждения начинают применять сравнение лиц для проверки цифровой личности как часть открытия цифрового счета.
Здесь мы предоставим общий обзор технологии, ее преимуществ и недостатков, а также того, где она может быть использована в будущем.
Как работает распознавание лиц
Различные инструменты распознавания лиц работают по-разному, но в целом они следуют простому четырехэтапному процессу:
Шаг 1: Распознавание лиц
В одиночестве или в толпе, на видео или фото камера распознает человеческое лицо.
Шаг 2: Анализ
Технология выполняет подробный анализ изображения лица в режиме реального времени с помощью машинного обучения или искусственного интеллекта, оценивая расположение 80 узловых точек на лице человека. Расположение этих узловых точек уникально для каждого человека, и набор данных представляет черты лица, такие как расстояние между глазами человека, переносица и кривизна скул.
Шаг 3: преобразование изображения в данные
Затем уникальное расположение узловых точек преобразуется в биометрические данные, используемые системой распознавания лиц и сравнения лиц. Полученный числовой код называется отпечатком лица.
Шаг 4: Подбор матча
После того, как отпечаток лица установлен, эти биометрические данные можно сравнить с другими источниками данных, такими как существующие отпечатки лица в общедоступной или частной базе данных или изображение в документе, удостоверяющем личность, выданном правительством. Если система обнаруживает совпадение, она может уведомить любое приложение, использующее эту технологию.
Для чего используется распознавание лиц?
Технология распознавания лиц доказала свою ценность в различных сценариях использования для самых разных организаций. Вот несколько способов использования распознавания лиц для эффективной и действенной проверки личности сегодня:
- Безопасность устройства: Лицо человека может использоваться как фактор аутентификации для разблокировки его мобильных устройств. В этом случае прямое изображение сравнивается с ранее существовавшим изображением в частной базе данных телефона. Этой функцией оснащены некоторые модели мобильных устройств Apple iPhone и Microsoft Android.
- Меры по предотвращению кражи: Правоохранительные органы могут использовать системы распознавания лиц для идентификации подозреваемых в известных криминальных базах данных после кражи.
- Покупка алкоголя: Некоторые бары и магазины спиртных напитков используют технологию распознавания лиц для обнаружения поддельных удостоверений личности и водительских прав, одновременно улучшая качество обслуживания клиентов. Например, с помощью технологии распознавания лиц клиенты, которые согласны на хранение их данных в частной базе данных, принадлежащей магазину, могут безопасно покупать алкоголь в кассах самообслуживания.
- Школьная безопасность: Система распознавания лиц может использоваться в школе для выявления известных подозрительных лиц, таких как исключенные учащиеся, торговцы наркотиками или другие угрозы. После этого администрация может обратиться в службу безопасности школы, чтобы разобраться в ситуации.
- Охрана аэропорта: В аэропортах уже используется распознавание лиц, чтобы ускорить процесс обеспечения безопасности и посадки. В некоторых странах ручная проверка документов, удостоверяющих личность, может выполняться электронными воротами, которые используют распознавание лиц и сравнение лиц для проверки удостоверения личности путешественника. Кроме того, государственные учреждения использовали эту технологию для выявления лиц, просрочивших визу или находящихся под следствием.
- Правоохранительные органы: Используя технологию распознавания лиц, правоохранительные органы могут значительно повысить свою эффективность в борьбе с такими угрозами, как подделка личных данных. Например, Департамент транспортных средств Нью-Йорка использовал программу распознавания лиц для идентификации 21 000 случаев потенциального мошенничества с использованием личных данных с 2010 .
Преимущества и недостатки использования распознавания лиц
Как и в случае со многими новыми технологиями, системы распознавания лиц имеют как преимущества, так и недостатки:
Преимущества распознавания лиц
- Анализ толпы: Сотрудники правоохранительных органов могут использовать нательные камеры, оборудованные технологией распознавания лиц, для анализа биометрической информации большой толпы людей, сравнения информации с базой данных по распознаванию лиц, содержащих фотографии, и выявления потенциально опасных участников, например, тех, кто следит за террористами. список. Эта задача была бы практически невозможна без помощи технологии распознавания лиц.
- Опыт работы с клиентами: Распознавание лиц как фактор аутентификации обеспечивает превосходное качество обслуживания клиентов в отношении паролей и других биометрических факторов, таких как отпечаток большого пальца.
- Открытие цифрового счета: С помощью технологии распознавания лиц финансовые учреждения могут сделать мобильные приложения более безопасными и создать безопасные процессы открытия счетов, которые можно выполнять в цифровом виде, даже не заходя в отделение банка. Посмотрите это короткое видео ниже, чтобы увидеть, как распознавание лиц вписывается в процесс открытия цифрового счета.
Недостатки распознавания лиц
Будущее программного обеспечения для распознавания лиц
В будущее распознавания лиц неопределенно. Уже ведется много споров и разногласий относительно того, как следует использовать эту технологию. В то же время неправительственные организации все больше и больше внедряют эту технологию. Это широко распространено и становится все более популярным. Разговор не окончен, но маловероятно, что дверь в технологию распознавания лиц будет полностью закрыта. Национальный институт стандартов и технологий (NIST) также расширяет обсуждение с помощью новых исследований, включая влияние расы, возраста и пола на системы распознавания лиц, а также влияние масок для лица, связанных с коронавирусом. Дальнейшее изучение технологии приведет к более информированному обсуждению ее потенциальной ценности и этических проблем.
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 лиц. 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 получает все большее распространение 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 задержанного будет сделана, его фотография будет добавлена в базы данных для сканирования всякий раз, когда полиция проводит очередной обыск.
Кроме того, мобильное распознавание лиц позволяет полицейским 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, ранее занимавшиеся мошенничеством. 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 в целях выдачи себя за другое лицо. Распознавание лиц может оставить дебетовые карты и подписи в прошлом.
Маркетологи 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
Технологические компании, предоставляющие технологию распознавания лиц, включают:
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 беспрепятственную 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?
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 | Electronic Frontier Foundation
Распознавание лиц — это метод идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Системы распознавания лиц могут использоваться для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени. Правоохранительные органы также могут использовать мобильные устройства для идентификации людей во время остановок полицией.
Но данные распознавания лиц могут содержать ошибки, что может привести к обвинению людей в преступлениях, которых они не совершали. Программное обеспечение для распознавания лиц особенно плохо распознает афроамериканцев и другие этнические меньшинства, женщин и молодых людей, часто неправильно идентифицируя или не идентифицируя их, несоразмерно влияя на определенные группы.
Кроме того, распознавание лиц используется для нацеливания на людей, использующих защищенную речь. В ближайшем будущем технология распознавания лиц, вероятно, станет более распространенной. Его можно использовать для отслеживания перемещений людей по всему миру, как автоматические считыватели номерных знаков отслеживают транспортные средства по номерным знакам. Распознавание лиц в режиме реального времени уже используется в других странах и даже на спортивных мероприятиях в США.
Как работает распознавание лиц
Источник: Департамент транспорта штата Айова
Системы распознавания лиц используют компьютерные алгоритмы для выделения конкретных отличительных деталей лица человека. Эти детали, такие как расстояние между глазами или форма подбородка, затем преобразуются в математическое представление и сравниваются с данными о других лицах, собранными в базе данных распознавания лиц. Данные о конкретном лице часто называют шаблоном лица, и он отличается от фотографии, поскольку включает только определенные детали, которые можно использовать, чтобы отличить одно лицо от другого.
Некоторые системы распознавания лиц вместо того, чтобы точно идентифицировать неизвестного человека, предназначены для расчета вероятности совпадения между неизвестным человеком и определенными шаблонами лиц, хранящимися в базе данных. Эти системы будут предлагать несколько потенциальных совпадений, ранжированных в порядке вероятности правильной идентификации, вместо того, чтобы просто возвращать один результат.
Системы распознавания лиц различаются по своей способности идентифицировать людей в сложных условиях, таких как плохое освещение, низкое разрешение изображения и неоптимальный угол обзора (например, на фотографии, сделанной сверху и смотрящего вниз на неизвестного человека).
Когда дело доходит до ошибок, необходимо понимать две ключевые концепции:
«Ложноотрицательный результат» — это когда система распознавания лиц не может сопоставить лицо человека с изображением, которое фактически содержится в базе данных. Другими словами, система ошибочно возвращает нулевые результаты в ответ на запрос.
«Ложное срабатывание» — это когда система распознавания лиц сопоставляет лицо человека с изображением в базе данных, но на самом деле это совпадение неверно. Это когда полицейский отправляет изображение «Джо», но система ошибочно сообщает офицеру, что это фотография «Джека».
При исследовании системы распознавания лиц важно внимательно следить за частотой «ложноположительных» и «ложноотрицательных» результатов, поскольку почти всегда существует компромисс. Например, если вы используете распознавание лиц для разблокировки телефона, будет лучше, если система не сможет идентифицировать вас несколько раз (ложноотрицательный результат), чем если система ошибочно идентифицирует других людей как вас и позволит этим людям разблокировать ваш телефон. (ложный положительный результат). Если результатом ошибочной идентификации является то, что невиновный человек попадает в тюрьму (например, ошибочная идентификация в базе данных фотографий), то система должна быть спроектирована так, чтобы иметь как можно меньше ложных срабатываний.
Как правоохранительные органы используют распознавание лиц
Источник: Департамент транспорта Аризоны
Правоохранительные органы все чаще и чаще используют распознавание лиц в повседневной работе полиции. Полиция собирает фотографии арестованных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. После того, как фотография арестованного будет сделана, фотография останется в одной или нескольких базах данных и будет сканироваться каждый раз, когда полиция проводит очередной обыск.
Затем правоохранительные органы могут запросить эти обширные базы данных фотографий, чтобы идентифицировать людей на фотографиях, сделанных из социальных сетей, видеонаблюдения, дорожных камер, или даже на фотографиях, которые они сами сделали в полевых условиях. Также можно в режиме реального времени сравнивать лица с «горячими списками» людей, подозреваемых в незаконной деятельности.
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.
Распознавание лиц используется в аэропортах, на пограничных переходах и во время таких мероприятий, как Олимпийские игры. Распознавание лиц также может использоваться в частных помещениях, таких как магазины и спортивные стадионы, но к распознаванию лиц в частном секторе могут применяться другие правила.
В поддержку такого использования технологии реконструкции лиц используются десятки баз данных на местном уровне, уровне штата и на федеральном уровне. По оценкам, 25% или более всех государственных и местных правоохранительных органов в США могут выполнять поиск по распознаванию лиц в своих собственных базах данных или базах данных другого агентства.
По данным журнала Governing, по состоянию на 2015 год не менее 39 штатов использовали программное обеспечение для распознавания лиц в своих базах данных Департамента транспортных средств (DMV) для выявления мошенничества. В 2013 году газета Washington Post сообщила, что 26 из этих штатов разрешают правоохранительным органам проводить поиск или запрашивать поиск в базах данных водительских прав, однако вполне вероятно, что это число со временем увеличилось.
Базы данных также находятся на локальном уровне, и эти базы данных могут быть очень большими. Например, офис шерифа округа Пинеллас во Флориде может иметь одну из крупнейших местных баз данных анализа лиц. Согласно исследованию Джорджтаунского университета, более 240 агентств просматривают базу данных около 8000 раз в месяц.
У федерального правительства есть несколько систем распознавания лиц, но наиболее актуальной для правоохранительных органов базой данных является база данных идентификации следующего поколения ФБР, которая содержит более 30 миллионов записей распознавания лиц. ФБР разрешает государственным и местным агентствам «отключить» доступ к этой базе данных, что означает, что ни один человек на федеральном уровне не проверяет индивидуальные поиски. В свою очередь, штаты разрешают ФБР доступ к своим собственным базам данных по распознаванию лиц преступников.
В ФБР также есть группа сотрудников, занимающихся исключительно поиском по распознаванию лиц, которая называется «Услуги анализа, сравнения и оценки лиц» («FACE»). ФБР может получить доступ к более чем 400 миллионам некриминальных фотографий из DMV штатов и Государственного департамента, а 16 штатов США разрешают FACE доступ к фотографиям водительских прав и удостоверений личности.
Учитывая большое количество баз данных DMV, использующих распознавание лиц, и количество американцев, чьи фотографии находятся в базе данных паспортов и виз США Государственного департамента, Джорджтаунский университет подсчитал, что почти половина всех взрослых американцев были введены по крайней мере в одну если не больше баз данных распознавания лиц.
Кто продает системы распознавания лиц
MorphoTrust, дочерняя компания Idemia (ранее известная как OT-Morpho или Safran), является одним из крупнейших поставщиков технологий распознавания лиц и других технологий биометрической идентификации в США. Она разработала системы для DMV штатов, федеральных правоохранительных органов и правоохранительных органов штатов, пограничного контроля и аэропортов (включая предварительную проверку TSA), а также государственного департамента. Другими распространенными поставщиками являются 3M, Cognitec, DataWorks Plus, Dynamic Imaging Systems, FaceFirst и NEC Global.
Угрозы, связанные с распознаванием лиц
Данные распознавания лиц легко собрать правоохранительным органам, а представителям общественности трудно их избежать. Лица все время находятся в открытом доступе, но, в отличие от паролей, люди не могут легко изменить свое лицо. Мы наблюдаем расширение обмена информацией между агентствами. Камеры становятся все более мощными, а технологии быстро совершенствуются.
Данные распознавания лиц часто извлекаются из фотоснимков, сделанных при аресте, до того, как у судьи появится шанс определить виновность или невиновность. Фотографии с фотографий часто никогда не удаляются из базы данных, даже если задержанному никогда не предъявлялись обвинения.
Несмотря на повсеместное распространение распознавания лиц и совершенствование технологий, данные распознавания лиц подвержены ошибкам. Фактически, ФБР признало в своей оценке воздействия на конфиденциальность, что его система «может быть недостаточно надежной, чтобы точно определить местонахождение других фотографий той же личности, что приводит к увеличению процента ошибочных идентификаций». Хотя ФБР утверждает, что его система может найти настоящего кандидата в топ-50 профилей в 85% случаев, это только в том случае, если настоящий кандидат существует в галерее. Если кандидата нет в галерее, вполне возможно, что система все равно выдаст одно или несколько потенциальных совпадений, создав ложноположительные результаты. Эти люди, не являющиеся кандидатами, могут стать подозреваемыми в преступлениях, которых они не совершали. Подобная неточная система перекладывает традиционное бремя доказывания с правительства и заставляет людей пытаться доказать свою невиновность.
Распознавание лиц ухудшается по мере увеличения количества людей в базе данных. Это потому, что так много людей в мире похожи друг на друга. По мере увеличения вероятности сходства лиц точность сопоставления снижается.
Программное обеспечение для распознавания лиц особенно плохо распознает афроамериканцев. Исследование [.pdf], проведенное в 2012 году в соавторстве с ФБР, показало, что показатели точности для афроамериканцев ниже, чем для других демографических групп. Программное обеспечение для распознавания лиц также чаще неправильно идентифицирует другие этнические меньшинства, молодых людей и женщин. Криминальные базы данных включают непропорционально большое количество афроамериканцев, латиноамериканцев и иммигрантов, отчасти из-за расовой предвзятости полиции. Поэтому использование технологии распознавания лиц оказывает несоизмеримое влияние на цветных людей.
Некоторые утверждают, что резервная идентификация человека (человека, который проверяет идентификацию компьютера) может противодействовать ложным срабатываниям. Однако исследования показывают, что если людям не хватает специальной подготовки, они примерно в половине случаев принимают неправильные решения о том, подходит ли фотография кандидата. К сожалению, немногие системы имеют специализированную проверку персонала и сужают потенциальные совпадения.
Распознавание лиц можно использовать для обнаружения людей, использующих защищенную речь. Например, во время протестов вокруг смерти Фредди Грея полицейское управление Балтимора использовало фотографии в социальных сетях с помощью распознавания лиц, чтобы идентифицировать протестующих и арестовывать их. Из 52 агентств, проанализированных в отчете Джорджтаунского центра конфиденциальности и технологий, только одно агентство, Бюро уголовных расследований штата Огайо, имеет политику распознавания лиц, прямо запрещающую использование технологии для отслеживания лиц, занимающихся защищенной свободой слова.
Немногие системы распознавания лиц проходят проверку на предмет неправомерного использования. Из 52 агентств, опрошенных Джорджтауном, которые признали использование распознавания лиц, менее 10% имели общедоступную политику использования. Только два агентства (полицейское управление Сан-Франциско и South Sound 911 в Сиэтле) ограничивают покупку технологий теми, которые соответствуют определенным порогам точности. Только одна из них — полиция штата Мичиган — предоставляет документацию о своем процессе аудита.
Существует несколько мер по защите обычных американцев от неправомерного использования технологии распознавания лиц. Как правило, агентствам не требуются ордера, а многие даже не требуют от правоохранительных органов подозревать кого-либо в совершении преступления, прежде чем использовать распознавание лиц для его идентификации.
Закон штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации требует уведомления и согласия перед использованием технологии распознавания лиц в личных целях. Однако это относится только к компаниям, а не к правоохранительным органам.
Работа EFF над распознаванием лиц
Информация о конфиденциальности.
Это встраивание будет обслуживать контент с youtube-nocookie.com
Мы поддерживаем разумные ограничения на использование распознавания лиц как государственными, так и частными компаниями. Мы свидетельствовали о технологии распознавания лиц перед Подкомитетом Сената по конфиденциальности, технологиям и законодательству, а также перед комитетом Палаты представителей по надзору и правительственной реформе на слушаниях об использовании правоохранительными органами технологии распознавания лиц. Мы также участвовали в многостороннем процессе NTIA по распознаванию лиц, но вышли из него вместе с другими НПО, когда компании не смогли взять на себя значимые ограничения на использование распознавания лиц.