Никаких очередей в магазинах, паспортный контроль в прошлом, а для совершения онлайн-платежей достаточно посмотреть в камеру смартфона – это не очередной сюжет из «Чёрного зеркала», а реальность, которую формируют технологии распознавания лиц.
То, что начиналось с идентификации людей на фотографиях в социальных сетях, в 2020 году представляет собой востребованную технологию, которая с каждым месяцем, если не днём, глубже проникает в быт миллионов людей, накапливая о них персональные данные. И Казахстан не исключение.
Informburo.kz рассказывает, где активно используются системы распознавания лиц, как разные страны адаптируют законодательство под новые технологи и чего от них ожидать в ближайшее время.
Как работают системы распознавания лиц?
Распознавание лиц – одна из возможностей технологии компьютерного зрения, алгоритмов (нейросетей), обученных находить, распознавать и отличать изображения. Это могут быть лица людей, животные, объекты на дороге, разновидности огнестрельного оружия и многое другое. Для подобных систем изображения – это набор данных с отличительными признаками. В случае распознавания людей алгоритмы опираются на биометрические данные – характеристики лица, например, жёсткие ткани, кривые глазного гнезда, носа и подбородка.
Принципы работы технологии исследователи описали в 2001 году. Наиболее востребованный, метод Виолы – Джонса, находит человека по соотношению ярких и тёмных участков на изображении, фиксируя области, где их взаимное расположение напоминает лицо. Совсем недавно такую систему было несложно обмануть, спрятав лицо под капюшон, маску или специальный макияж, но с каждым годом видеокамеры становятся совершеннее.
Первые системы распознавания лиц сравнивали только двумерные снимки из базы данных с изображением, зафиксированным камерой. Точность идентификации сильно зависела от внешних факторов, включая освещение и ракурс, при этом человеку нужно было обязательно смотреть в камеру. Потом на смену им пришли системы на основе 3D-распознавания. В зависимости от программного обеспечения алгоритмы учитывают разное количество уникальных характеристик лица, включая форму скул, длину носа, расстояние между глазами или от подбородка до лба и многое другое.
Система распознаёт человека по 80 узловым точкам, фиксируя ключевые и второстепенные характеристики лица. Затем программа переводит данные с изображения в числовой код, также называемый отпечатком лица (faceprint). На последнем этапе система сверяет результат с базой данных полиции, где может храниться дополнительная информация о гражданах: его Ф.И.О., адрес, телефон и не только. Другая крупная база данных – социальные сети, в частности Facebook.
Но и у 3D-моделирования есть недостатки, что стимулирует новые разработки. К примеру, компания Identix предложила технологию распознавания лиц по анализу текстуры кожи, будь то линии, поры, шрамы и другие характерные детали. Разработчики уверены, что их система сможет различить даже близнецов, и ей не помешают очки на лице или яркий макияж. Также существуют алгоритмы, способные определять личность даже в полной темноте или при плохом освещении. Инфракрасные камеры фиксируют тепловой след, который излучает человек.
На каких телефонах работает Face ID
Как мы уже упоминали выше, опция была представлена меньше двух лет назад, поэтому список телефонов с Face ID не будет длинным. Подчеркнем, мы имеем ввиду именно оригинальную Face ID технологию, которая есть только в яблочных устройствах:
- Iphone X;
- Iphone XS;
- Iphone XS Max;
- Iphone XR;
- IPad Pro 2018;
- И в последующих моделях.
Аналоги лицевой верификации есть и у Samsung, и у LG, и у Huawei – во всех последних моделях обязательно присутствует такая опция. Но, повторимся, она еще пока даже в половину не настолько точная и классная, как у гаджетов от Apple.
Где применяется технологии распознавания лиц?
В 2020 году использование технологии распознавания лиц начинается с мобильных приложений и финансовых услуг и не заканчивается проектами безопасных городов, военными разработками и беспилотными автомобилями. И это не считая магазинов без продавцов в Китае и США, где камеры считывают, с какой продукцией покупатель идёт к выходу, а с его карточки автоматически списываются деньги за покупку.
По данным британской Comparitech, среди 50 стран, где правительство и частные структуры обширно и агрессивно собирают и хранят биометрические данные граждан, пятёрку возглавили Китай, Пакистан, Малайзия, США и Индия. По мнению исследователей, в топ-5 стран, где сбор данных наиболее эффективно регулируется правительством, вошли Ирландия, Португалия, Великобритания, Кипр и Румыния.
Согласно исследованию, в каждой стране биометрические данные используются в сфере банковских услуг (отпечатки пальцев). Во многих государствах их собирают у иностранных граждан, а также используют либо тестируют камеры видеонаблюдения с распознаванием лиц. Авторы исследования считают, что биометрические данные лучше защищены в европейских странах, на которые распространяется Общеевропейский регламент по защите данных в ЕС (GDRP).
В январе 2020 года Еврокомиссия и вовсе предложила временно запретить использование технологий распознавания лиц в общественных местах. Если ограничения вступят в силу, мораторий продлится от трёх до пяти лет. За это время европейским странам предстоит найти решения по предотвращению возможных злоупотреблений технологиями, нарушений прав граждан на частную жизнь и приватность персональных данных.
В США противники системы распознавания лиц пошли дальше. С начала 2020 года в Сан-Диего (штат Калифорния) вступил в силу трёхлетний мораторий на использование систем распознавания лиц. Временный запрет стал результатом длительной общественной кампании против использования в штате системы тактической идентификации (Tactical Identification System, TACIDS). В неё входит база данных для распознавания лиц, используемая местными, штатными и федеральными агентствами.
С 2020 по 2020 год полицейские провели через систему более 65 000 проверок с помощью смартфонов и планшетов. Главные аргументы правозащитников против технологии заключались в недопустимости вмешательства в частную жизнь граждан и предвзятости полиции к этническим меньшинствам.
Deepfakes web β
Платформа: Цена: $2 в час
С помощью этого инструмента вы можете создавать deepfake видео в интернете. Однако кривая обучения здесь немного больше, чем то, что вы найдете в других приложениях.
Вам нужно зарегистрироваться и загрузить свои видео. Все остальное происходит в облаке, где используются мощные графические процессоры. На изучение видео/изображений и смену лиц уходит почти 4 часа. Вы также можете использовать обученную модель, чтобы менять лица, что занимает около 30 минут.
Качество выходного видео зависит от значений «потерь»: чем ниже значения потерь (при обучении из загруженных видео), тем выше качество. И, конечно, только вы можете получить доступ к своим видео и учебным данным.
А что насчёт стран, устанавливающих системы распознавания лиц?
В 2020 году Китай с крупнейшей в мире сетью видеонаблюдения обладал 200 миллионами камер по всей стране и собирался вдвое увеличить их количество к 2020 году. Система устанавливает личность граждан по ID-номеру, хранящемуся в базе данных, либо номеру машины, а также определяет национальность, возраст и пол. В случае обнаружения разыскиваемого гражданина или противозаконных действий полицейским достаточно несколько минут для задержания нарушителя.
Известен случай, когда система наблюдения и распознавания лиц помогла найти пропавшего ребёнка и установить личность похитительницы. Благодаря камерам полицейские отследили её передвижения по городу и задержали женщину с ребёнком на вокзале. Тем же способом камеры определяют, кто из граждан перешёл дорогу в неположенном месте или участвовал в акциях протеста и уличных беспорядках.
Только камерами китайская полиция не ограничивается. В 2020 году она начала тестировать портативные аналоги, встроенные в очки для полицейских наподобие Google Glass. Похожими технологиями с недавних пор могут похвастаться и российские полицейские. В 2019 году в России началось тестирование видеорегистратора с функцией распознавания лиц, подходящего для патрулирования. Устройство разработали Dahua Technology Rus и NtechLab, связав видеорегистратор с приложением FindFace Security Mobile.
В Москве установлено 3000 тысяч камер наблюдения, оснащённых функцией распознавания лиц. За два года устройства помогли задержать более 100 разыскиваемых преступников. По словам производителей камер, их устройства также пригодились на главных футбольных стадионах в период чемпионата мира по футболу. Разные углы обзора, слабая освещённость, всевозможные прикрытия в виде очков или бороды камерам не помешали.
В 2020 году московская мэрия объявила конкурс на закупку оборудования для систем распознавания лиц почти на два миллиарда рублей. Власти намерены создать сеть из 200 тысяч умных камер для улиц и общественного транспорта. Такие устройства автоматически проверяют людей, сравнивая их со списком розыска. В случае совпадения фотография отправляется полицейским, от которых зависят дальнейшие решения. По мнению разработчиков, такой алгоритм должен сократить этические риски, но сбор биометрических данных во время видеонаблюдения стал поводом для одного судебного дела.
В 2020 году активистка Алёна Попова, оштрафованная за одиночный пикет, судилась с московским департаментом информационных технологий и МВД. Она посчитала, что суд неправомерно использовал записи камер наблюдения с распознаванием лиц, рассматривая дело о проведении пикета у Госдумы годом ранее. По Закону «О персональных данных», использование биометрических сведений гражданина возможно только с его согласия в письменной форме. Суд активистка проиграла и собралась обжаловать его решение, в том числе в ЕСПЧ.
О необходимости регламентировать систему распознавания лиц в рамках российского законодательства говорят и правозащитники из движения «Роскомсвобода». Также они выступают за создание органов общественного контроля во избежание злоупотребления технологий со стороны силовых структур и защиту базы данных от утечек информации.
В Казахстане ситуация пока неоднозначная. В январе 2020 года казахстанские СМИ писали, что в одном из районов Алматы появятся камеры видеонаблюдения с распознаванием лиц Qamqor. Позже в полиции опровергли эту информацию, указав, что меморандум по установке камер ни с кем не заключали, хотя некая компания предложила установить камеры в одном из районов города для демонстрации возможностей системы.
Непонятно, получит ли эта история продолжение. Но если учитывать заинтересованность президента Касым-Жомарта Токаева перенимать китайский опыт в цифровизации персональных данных граждан, внедрение систем распознавания лиц – вполне реальная перспектива. В прошлогодний визит в Китай казахстанский лидер посетил завод крупнейшего мирового производителя систем видеонаблюдения Hikvision и оценил возможности «умных» камер.
Продукция китайского производителя также представлена в Казахстане и других странах Центральной Азии, но с недавних пор находится под американскими санкциями. Правительство США внесло компанию в список 28 государственных учреждений и частных фирм, причастных к нарушению прав этнических меньшинств в Синьцзяне.
Из ближайших соседей «умную» систему видеонаблюдения также внедряет Кыргызстан. С 2020 года в Бишкеке работают 60 камер, 20 из которых оснащены функцией распознавания лиц. Систему стоимостью более 5 миллионов долларов кыргызской полиции бесплатно предоставила китайская госкомпания CEIEC. Ранее она внедряла подобные технологии в странах Южной Америки и Африки.
Thomas Peter / Reuters
Городские власти рассчитывают установить в столице 1000 камер видеонаблюдения, но местные правозащитники и активисты из Комитета гражданского контроля выступают за мораторий на систему распознавания лиц.
Doublicat
Платформа: / Цена: Бесплатно
Doublicat позволяет вам сделать селфи и поместить свое лицо на мем или GIF в своей библиотеке. Это займет около 5 секунд, чтобы ваше лицо было наложено на лицо Брэда Питта, Леонардо Ди Каприо или Тейлора Свифта.
Вы будете удивлены, увидев, насколько хорошо ваше наложенное лицо принимает те же выражения, что и оригинал. Вы можете переслать результаты своей семье и друзьям или опубликовать их в Instagram.
Вывод будет довольно странным, если будет много движений лица, но в целом это интересный эксперимент. По словам разработчиков приложения, само изображение удаляется с серверов сразу после его обработки. Однако при этом сохраняется представление черт лица.
Тренды и риски
Опасения, что система распознавания лиц будет работать не только на поддержание безопасной городской среды, но и для вычисления участников несанкционированных митингов или слежки за оппозиционно настроенными активистами, могут быть оправданы. Авторы журналистского расследования The Wall Street Journal рассказывали о том, как специалисты Huawei помогали правительствам Уганды и Замбии следить за оппозицией. Но на повестке остаются и другие актуальные вопросы: например, как защитить базы данных от утечки информации, что делать, если система ошиблась, признав в невинном человеке разыскиваемого преступника, или как не стать жертвой кибербуллинга.
В 2020 году компания NtechLab закрыла проект FindFace.ru – первый в мире сервис для поиска людей по фотографии в российской социальной сети «ВКонтакте». Инструмент с алгоритмами машинного обучения, опередивший Google, позволял найти профиль незнакомого человека по его фотографиям в интернете. С одной стороны, сервис значительно упрощал поиск, с другой, стал инструментом для травли работников порноиндустрии. Инициаторы «облавы» рассылали компромат на порноактрис их друзьям и знакомым, а также публиковали находки в специальной группе в VK. Позже её заблокировала администрация VK.
Этот случай не столько про испорченную репутацию порномоделей (хотя и про это тоже), сколько про утрату приватности в интернете. Если раньше социальные сети продавали обезличенную информацию об аудитории компаниям для рекламы, то теперь алгоритмы умеют анализировать фотографии, узнавая о рядовом пользователе гораздо больше, чем следовало бы.
После закрытия популярного сервиса NtechLab сообщила, что займётся инновационными решениями для государства и бизнеса. Появление на рынке подобных сервисов может открыть новые возможности для создания персонализированной рекламы.
Зная, какие магазины и заведения посещают потенциальные клиенты, маркетологи смогут точнее определять целевую аудиторию и выбирать стратегию продаж. Выиграет ли от этого пользователь – другой вопрос. Хотя не исключено, что в каких-то случаях так будет проще и быстрее находить нужные товары и услуги. Так, например, крупнейший ритейлер Walmart с помощью распознавания лиц анализирует эмоции клиентов. Система сканирует мимику посетителей, определяя, кто ушёл довольным покупкой, а кто нет. Также записанные эмоции можно сопоставить с историей транзакций, чтобы проследить изменения в покупательских привычках клиента.
Технология распознавания лиц открывает как новые возможности, вроде оплаты покупок по фотографии или оформления кредита за три минуты, так и новые схемы киберпреступлений и ограничения прав. Учитывая, что законодательные нормы пока не поспевают за техническим прогрессом, новые решения ещё не раз заставят посмотреть на привычные ценности. И, возможно, что-то пересмотреть.
Как настроить на Iphone
Давайте кратко остановимся на том, как настроить Face ID на Iphone – на самом деле, там и настраивать ничего не нужно.
- Зайдите в Настройки аппарата, в раздел «Идентификатор лица»;
- Далее перечислите, какие области взаимодействия вы хотели бы защитить при помощи этой системы;
- Потом включится фронтальная камера;
- Теперь вам нужно будет вкруговую отсканировать свое лицо;
- Завершающим действием станет ввод резервного пароля;
- Готово. Теперь, как только вы активируете дисплей и поднесете сенсор к лицу, Iphone разблокируется.
Кстати, благодаря ИК-датчикам, система отлично работает и днем, и ночью, поэтому вы можете не переживать по поводу недостатка освещения. Судя по отзывам, сбои в работе программы случаются крайне редко, и чаще всего все они связаны с деятельностью владельца аппарата.
DeepFaceLab
Платформа: Цена: Бесплатный
DeepFaceLab является ведущим программным обеспечением для создания подделок. Она использует новые нейронные сети для замены лиц в видео. Она размещена на GitHub и породила бесчисленное множество видео в интернете.
По словам его разработчиков, более 95% глубоких подделок видео создаются с помощью DeepFaceLab. Его используют несколько популярных каналов YouTube, таких как Ctrl Shift Face, iFake и Shamook.
DeepFaceLab прекрасно работает, но для его использования необходимы технические знания. Как только вы загрузите и разархивируете инструмент, вы увидите множество папок и ряд командных файлов. Существует папка с именем «workspace», которая содержит все обучающие модели, исходные видео и выходные данные. Инструмент работает с определенными именами и местоположениями файлов, чтобы пакетный файл мог функционировать.
