Сначала немного занимательной статистики для понимания вопроса. Современные компьютерные технологии способны распознавать человека по фотографии или видеозаписи с корректностью от 97,5 до 99,6%.
Система распознавания лиц в крупном мегаполисе с населением около 15-и миллионов жителей обрабатывает за полсекунды миллиард изображений с десятков тысяч видеокамер. Банки собирают биометрию клиентов с перспективой вскорости перейти на технологию Facepay – услуги банкомата без пластиковой карточки. Идентификация посредством сканирования лица.
Как утверждают разработчики, помехой уверенному распознаванию клиента не станут ни перемена прически, ни медицинская маска, ни солнцезащитные очки. Даже актерский грим не сможет ввести систему в заблуждение. Толчок прогрессу дало резкое повышение мощности и быстродействия компьютерных процессоров. А вот полигоном для отработки и тестирования алгоритмов распознавания стали социальные сети.
Роль социальных медиа в биометрии
На Facebook и особенно в Instagram пользователи выкладывают миллиарды фото- и видеоматериалов с собой и своими близкими. Без социальных медиа процесс разработки системы распознавания человека по лицу затянулся бы на десятилетия.
Один Facebook предоставил бесконечную испытательную базу данных для биометрии:
- Сначала система должна выделить (фиксировать) похожий на лицо объект в рамках общего поля восприятия. Для решения задачи используются характерные признаки, присущие человеческому лицу. Чем больше признаков выявлено на картинке – тем выше вероятность опознавания объекта как субъекта.
- Второй этап. Фиксация антропологических точек на лице, которые могут быть использованы для идентификации индивидуума. Расстояние между зрачками глаз, размеры ушей, губ, носа и все остальное.
- На третьем этапе алгоритм ограничивает и обрезает область лица, исключая влияние несущественных параметров и факторов.
- Теперь можно начать сопоставлять собранную базу измерений с данными людей, ранее прошедших процедуру биометрии.
Все остальное – дело техники. Вычислить конкретного человека по имеющемуся списку параметров не сложнее, чем найти ответ в поиске Google по ключевым словам. Только здесь вместо ключевых фраз используются графические данные. Как видите, технология распознавания лиц с точки зрения алгоритмики выстроена просто.
Практическое применение технологии распознавания лиц
Любители конспирологических теорий пугают обывателей тем, что систему идентификации придумали для тотальной слежки и установления цифрового рабства. В реальности ни то, ни другое не имеет практического или экономического смысла.
Средства массовой информации и так способны управлять массовым сознанием на достаточном уровне. Конечно, задача поиска преступников и террористов важна. Но усилия по разработке систем распознавания лиц в первую очередь имеют экономическое значение.
Внедрение таких систем позволит сэкономить миллионы долларов, затрачиваемых на выпуск банковских карт и пропусков на предприятиях. Никакие удостоверения личности при широком внедрении биометрической идентификации не понадобятся. В любом учреждении посетителю достаточно улыбнуться в видеокамеру и это на 100% заменит предъявление документа.
С точки зрения надежности, трудно представить, каким образом злоумышленники могли бы имитировать тысячи параметров, по которым производится распознавание лица индивидуума. Системы компьютерного распознавания лиц позволят если не полностью избавиться от мошенничества, то, по крайней мере, сведут обманы к разумному минимуму.
