Распознавание лиц: никто не спрячется

В наше время для запуска комплекса распознавания лиц в автоматическом режиме с приемлемым результатом не требуются сверхусилия и большие вложения. Однако применение этих технологий на практике вызывает вопросы. Несмотря на энтузиазм силовых органов и технологических гигантов, споры о законности и этичности массовой слежки не утихают.

Как всё это устроено

Разработка систем распознавания лиц началась в те времена, когда ещё не было развитых устройств видеосъёмки и мощных компьютеров — в шестидесятых годах двадцатого века. Лаборанты расставляли на изображениях маркеры, отмечая ключевые точки (глаза, рот, нос, брови и т.д.), затем компьютерные алгоритмы считывали эти данные и нормализовывали их — сдвигали по осям, компенсировали наклон и поворот головы модели.

После этого, карта точек-маркеров конкретного человека записывалась в базу хранения компьютера и могла быть использована для сравнения с другими картами. Так и работало распознавание: операторы вручную расставляли маркеры, компьютер выравнивал трёхмерную модель и сопоставлял её с данными других людей.

Современные системы распознавания лиц используют в общем ту же последовательность действий, только гораздо быстрее и участие человека в этом процессе сведено до минимума. Искусственные нейросети обрабатывают фотографии или видеопотоки, самостоятельно выявляют составляющие портретов и сравнивают их с базами данных.

Расцвет автоматизированных комплексов идентификации начался одновременно с быстрым развитием вычислительных систем в начале двадцать первого века, которое в свою очередь стало причиной взлёта технологий машинного обучения. Способность нейросетей классифицировать и находить закономерности здорово пригодилась для задач распознавания лиц.

При этом выяснилось, что правильно настроенная система умеет работать с изображениями невысокого качества, не обращает внимания на помехи, а также попытки запутать её (например, может идентифицировать человека, с усами и без, в очках и без них и т.д.) Совершенствование технологий анализа видеоизображений привело к возможности выдавать достаточно высокие результаты идентификации человека даже без сканирования его лица.

Не только лица можно узнавать

Нейросети научились строить трёхмерные модели скелетов людей в сочетании с индивидуальными паттернами их движений. То есть система распознавания, получив на входе видеопоток с камеры наблюдения, сможет узнать конкретную персону, даже если её лицо ни разу не попало в кадр — достаточно лишь проанализировать, например, походку.

Применение камер, которые работают не только в видимом диапазоне спектра, позволяет использовать их в качестве своего рода распознающих тепловизоров. Тепловые карты разных людей так же индивидуальны, как и черты лиц — зоны нагрева и охлаждения участков тела зависят от расположения кровеносных сосудов, работы мышц и внутренних органов. Нейросети справляются с анализом таких карт и умеют по ним строить процесс идентификации.

Распознавание лиц само по себе лишь небольшая часть общего комплекса систем дистанционной идентификации. То, что люди узнают друг друга, разглядывая лица встречных, вовсе не значит, что и интеллектуальным комплексам необходимо сосредоточиться на физиономиях изучаемых объектов. Более того, для определения конкретного человека, очень часто не нужны его визуальные характеристики.

Например, можно узнать кого-то по индивидуальному «рисунку» сердцебиения. Разработка американских военных позволяет при помощи инфракрасного лазера с расстояния до двухсот метров, считывать характер работы сердечной мышцы и анализировать его для идентификации человека.

Воистину богатые возможности распознавания людей открываются при комбинировании систем разных типов: не очень точные результаты работы, например, системы анализирующей черты лиц в потоке людей, могут быть усилены при анализе геопозиционирующих систем в их телефонах. Но об этом аспекте глобальной системы слежки поговорим чуть позже. Для того, чтобы перейти к следующему пункту, важно понять: современные интеллектуальные комплексы не оставляют шансов человеку остаться неузнанным в любом общественном месте и не только.

Что нужно для внедрения и кому это нужно

Как и в самом начале эры технологии распознавания лиц, главные заинтересованные стороны в скорейшем внедрении комплексов, анализирующих видеопотоки с камер, — это силовые структуры государств. Ведомства, контролирующие правопорядок, разведывательные организации, военные — все они с энтузиазмом относятся к возможности знать как можно больше о жизни граждан.

Благо, для того, чтобы внедрить системы распознавания лиц в современных условиях, как правило, не нужны сложные инфраструктурные решения. Мегаполисы большинства стран уже имеют разветвлённую сеть видеонаблюдения — предыдущие волны борьбы с терроризмом позволили сделать это. Ещё несколько лет назад, для интеллектуального анализа лиц нужны были специальные камеры компьютерного зрения — именно они давали достаточно качественную картинку. Выпускаемые сегодня IP-камеры обеспечивают системы распознавания лиц видеопотоком с приемлемыми параметрами.

В итоге, для того чтобы уже действующий комплекс видеонаблюдения обрел функции распознавания граждан, в большинстве случаев будет достаточно лишь добавить в существующие центры обработки данных дополнительное оборудование. Оно примет на вход видеопотоки с камер, а на выходе выдаст результаты своей работы, которые могут без труда быть интегрированы в предварительно внедрённые системы управления и базы данных.

Как внедряют распознавание лиц

Нетрудно догадаться, что крупнейший рынок и одна из самых оснащённых камерами и системами распознавания лиц страна — это Китай. Ожидается, что в этом году количество камер видеонаблюдения, установленных в общественных местах этого государства, достигнет приблизительно 650 млн. То есть, на каждых двух жителей будет приходиться одна камера.

Власти этой страны форсируют систему слежки за гражданами: в метро, в аэропортах, при заключении контракта с мобильным оператором.

Не всегда работа комплексов наблюдения и анализа в Китае происходит без нареканий. Распространение коронавируса в этом году выявило несколько проблем: поголовное ношение медицинских масок вызывает сбои. Власти Suzhou решили бороться с гражданами, гуляющими по городу в пижамах, публикуя их снимки и личные данные, но даже такие лояльные к тотальной слежке граждане, как китайцы, были возмущены этими действиями — власти были вынуждены отменить решение и извиниться.

Китайский опыт внедрения систем контроля за гражданами греет душу российских чиновников и представителей силовых ведомств. Три тысячи городских камер видеонаблюдения были подключены к системе распознавания лиц в Москве в 2017 году.

Результаты работы этой системы, видимо, были признаны удовлетворительными и её расширение продолжается: запланирована закупка дополнительного оборудования на 1,2 миллиарда рублей с перспективой подключения системы распознавания лиц ко всем 162 тысячам нынешних московских городских камер.

Останавливаться никто не собирается: закупается всё новое оборудование; и всё более совершенные системы, например, очки дополненной реальности с распознаванием лиц для полицейских.

Сбои в работе этой системы тоже случаются. Например, была обнаружена подпольная торговля данными, полученными в результате работы комплексов.

Неужели никто не против?

Попытки опротестовать применение системы распознавания лиц, как нарушающей их права, не принесли успеха: московский суд отклонил иск, признав, что слежка за гражданами законна.

Граждане Евросоюза и США отстаивали свои права успешнее:

• в Сиэттлском аэропорту запретили установку системы распознавания лиц в терминале прибытия;
• власти Окленда, Сан-Франциско, Соммервилла и Бруклина запретили технологии распознавания лиц;
• под действие запрета может попасть весь штат Массачусетс;
• существует вероятность полного запрета технологии в США;
• Евросоюз присматривается к технологиям распознавания лиц и выражает озабоченность;
• на пять лет запрещена работа этих систем в публичных местах.

Возможно, стоило бы порадоваться за граждан Евросоюза и США, чьи власти принимают во внимание сомнения и озабоченные голоса; и посочувствовать гражданам России и Китая, власти которых равнодушны к этим проблемам. Однако можно прислушаться и к более трезвым оценкам процесса наступления глобальной слежки, например, ко мнению Брюса ШНАЙЕРА: уделяя повышенное внимание конкретно интеллектуальным комплексам анализа лиц, мы упускаем из внимания проблему в целом.

Всеобщее проникновение сетей и компьютерных систем позволяет следить за гражданами множеством разных способов, ограничение свобод и внедрение всевидящего ока Большого Брата происходит в том числе и посредством контроля цифрового следа. Операторы больших данных торгуют информацией, которую они получают через свои сервисы и наживают огромные состояния на них; контроля этих процессов почти нет. Распознавание лиц — лишь небольшой аспект более крупной проблемы.

Изображение: Donamix