Угадай, кто под маской: смогут ли камеры наблюдения распознать человека в новых реалиях
В последние годы технологии распознавания лиц активно используются в повседневной жизни. С их помощью банки вычисляют мошенников, фотографии которых хранятся в специальных базах, автоматические системы при входах на стадионы не дают болельщикам воспользоваться чужими абонементами и не позволяют футбольным хулиганам из черного списка попасть на матч, многие люди и вовсе каждый день используют эту технологию при разблокировке смартфонов. По оценке аналитической компании MarketsandMarkets, к 2021 году рынок распознавания лиц вырастет до $6,84 млрд, еще четыре года назад его объем был почти в два раза меньше. Развитие технологий распознавания лиц значительно повысило эффективность работы систем видеонаблюдения. Например, в январе 2020 года московская мэрия заплатила не меньше $3,2 млн, чтобы интегрировать технологию распознавания лиц российской компании NtechLab с городскими видеокамерами. По словам мэра Москвы Сергея Собянина, до сентября 2020 года система должна полностью заработать на входах в метро. Она позволяет в режиме реального времени распознать лицо человека в толпе и сравнить его изображение с фотографиями людей, которые находятся в федеральной базе розыска. При этом пандемия коронавируса заставила мир столкнуться с новой реальностью, одним из признаков которой стали защитные маски. Люди должны носить их в общественных местах, магазинах, аптеках и во время поездок на общественном транспорте. В России, например, обязательный масочный режим ввели в большинстве регионов страны, в нескольких субъектах федерации определили отдельные районы, где требование нужно выполнять, власти еще пяти ограничились рекомендациями. Китай как эпицентр распространения инфекции первым столкнулся с тем, что жители стали носить маски и респираторы на улицах. Еще эта страна — одна из лидеров по внедрению и развитию технологий распознавания лиц. В феврале 2020 года китайская компания SenseTime рассказала, что улучшила алгоритмы и теперь искусственный интеллект может идентифицировать человека в медицинской маске. Фотография: Andy Wong / AP " class="c-caption__img"> Фотография: Andy Wong / AP Простыми словами работу системы по распознаванию лиц можно описать так: алгоритмы находят ключевые точки на лице человека, соединяют их и переводят в числовой вектор, уникальный для каждого. В 2017 году исследователи Корнеллского университета в США опубликовали научную работу, в которой описали, как алгоритм опирался на 14 ключевых точек вокруг глаз и носа, поэтому мог опознать людей в маске, с накладной бородой и в шарфе, закрывающим нижнюю часть лица. Алгоритмы SenseTime опираются на 240 ключевых точек, поэтому пространства вокруг носа и глаз зачастую хватает, чтобы распознать человека. В 2019 году ученые из Университета Брадфорда в Британии представили результаты своего эксперимента. Исследователи обучили нейросеть распознавать лицо по его части. Искусственный интеллект в 100% случаев верно распознавал лицо, опираясь только на данные его верхней половины. В 90% случаев нейросеть не ошибалась, имея дело только с глазами и носом. При этом компьютер часто неверно определял лицо, когда ему показывали отдельную его часть: нос, лоб, щеку или рот. Основой для эксперимента стали 2800 фотографий двухсот студентов и преподавателей бразильского университета. В интервью изданию The Bell сооснователь NtechLab Александр Кабаков рассказал, что алгоритм компании «достаточно точный и хорошо работает с перекрытием». По его словам, систему изначально готовили, чтобы бороться с преступностью, поэтому очки, усы и бороды не мешают распознаванию лиц. «У нас уже были истории, когда распознавались люди в мотоциклетных шлемах, так что маска вряд ли сработает для защиты от алгоритма», — уточнил Кабаков. Он добавил, что погодные условия и время суток распознаванию тоже не помешают. Специалист по анализу данных, директор компании Social Data Hub Артур Хачуян полагает, что Кабаков «немного приукрашивает», когда говорит о возможности распознать лица в масках. «Если это обычная медицинская маска, которая продается в аптеке и надевается ниже носа, то действительно ее влияние на алгоритмы будет не сильно большим, где-то в районе 5-7% погрешности. Если это „модные маски“, которые носит молодежь и закрывают лицо практически до глаз, то они вносят такой уровень энтропии, что невозможно будет сказать, тот это человек или нет», — рассказал Хачуян RTVI. Фотография: Глеб Щелкунов / Коммерсантъ " class="c-caption__img"> Фотография: Глеб Щелкунов / Коммерсантъ Он уточнил, что процедуру распознавания лица можно разделить на две части: сначала «умная» камера определяет лицо человека на снимке (Face Detection), а потом сравнивает его с той информацией, которая уже занесена, например, в федеральную базу розыска (Facial recognition). «На выделение лица квадратиком маска не влияет, это действительно так. Даже если она больше 60% лица закроет. Можно ли потом использовать это лицо для его сравнения с базой, это вот вопрос», — добавил эксперт. Специалист в области искусственного интеллекта Роман Душкин рассказал RTVI, что если обучить нейронную сеть на изображениях людей в масках, то она начнет их распознавать. «Качество будет пониже, потому что меньше опорных точек. Маски у всех одинаковые и фактически нейросети надо будет распознавать только по верхней части лица», — уточнил эксперт. Также он назвал ошибочным мнение, что в Москве лица всех людей занесены в базу и их можно распознать: система фиксирует только лица, занесенные в федеральную базу розыска. Внедрение видеокамер с распознаванием лиц вызывает новый виток вечных споров о том, что важнее — безопасность или тайна личной жизни, как далеко может зайти государство в попытках контролировать людей. Кажется, сейчас положение дел в России уж точно не похоже на сюжет сериала «Черное зеркало», да и до Китая, который известен системами слежки за гражданами, пока тоже далеко. Технологии тем временем активно развиваются, например, в том же Китая искусственный интеллект умеет распознавать людей не только по лицу, но и по их силуэту, а также походке. Поэтому то, как далеко смогут зайти подобные технологи, нам всем, кажется, предстоит узнать на личном опыте.
