Оставьте шляпу и шарф – этим больше никого не обманешь. Теперь программы распознавания лиц смогут видеть вашу хитроумную маскировку насквозь – даже если вы будете в маске.
Амарджо Сингх из Кембриджского университета и его коллеги натренировали алгоритм машинного обучения определять 14 ключевых точек лица. Это те точки, которым наш мозг уделяет больше всего внимания, когда мы смотрим на чье-либо лицо.
Чтобы определить точки даже в том случае, когда они не видны, исследователи вручную обработали два набора фотографий людей в головных уборах, очках, шарфах и с накладными бородами по 2000 изображений в каждом. В одной группе были фото с простым фоном, во второй – с более сложным. Алгоритм просмотривал эти изображения и учился понимать, как соотносятся замаскированные и не замаскированные лица.
Система точно идентифицировала людей в шарфах в 77 процентах случаев; в головных уборах и шарфах – в 69, а в головных уборах, шарфах и очках – в 55 процентах случаев. «Эта точность меньше, чем у программного обеспечения, работающего с незамаскированными лицами, – говорит Сингх, – но лучшая среди распознающего маскировку».
Системе достаточно увидеть часть ключевых точек лица, – большинство из которых расположены у глаз и у рта – чтобы предположить, где могут быть остальные. На основе этого предположения она может идентифицировать человека с уже известной картой лицевых точек.
«Как следствие, она способна видеть сквозь вашу маску», – говорит Сингх. Кроме того, вам, скорее всего, стоит распрощаться с CV Dazzle, нашумевшим камуфляжным мейк-апом против распознавания лиц, позиционировавшимся как способ сохранить анонимность в мире видеоаналитики. «Система замечательно справляется в этим видом камуфляжа, поскольку работает с лицевыми точками», – говорит исследователь. Он представит свою разработку в конце октября на International Conference on Computer Vision в Италии.
Также Сингх планирует повести исследование еще дальше и выяснить, возможна ли разработка алгоритма, идентифицирующего человека в жесткой пластиковой маске, вроде маски Гая Фокса, популярной в некоторых протестах.
«Система может использоваться для идентификации преступников, скрывающих личность», – утверждает Синг. Но он признает, что также ее смогут использовать авторитарные правительства, чтобы идентифицировать протестующих. «В некотором роде это вторгается в приватность людей», – говорит ученый.
Во всем мире правоохранительные органы используют распознающее лица ПО. В августе правительство Великобритании заявило, что планирует потратить 4,6 миллиона фунтов на модернизацию, которая бы позволила автоматически выявлять подозреваемых на лайв-видео.
«Всегда есть взаимные уступки между безопасностью и частной жизнью», – говорит Анил Джайн из Университета штата Мичиган. Но добавляет, что за людьми в общественных местах и так постоянно следят камеры видеонаблюдения, поэтому не стоит слишком волноваться из-за очередного улучшения технологий.
Пока что система далека от совершенства. Чем меньше ключевых точек она видит, тем хуже распознает людей на фото. Кроме того, программу сбивает перегруженный фон. Она может опознать всего 43 процента людей, надевших шарф, очки и головной убор, если за ними сложный фон.
«Более того, не ясно, насколько хорошо система покажет себя в полевых условиях», – говорит Джайн. Алгоритм тренировали на фотографиях всего 25 людей, чего недостаточно для обоснования реальной эффективности.
Да и уловки против слежки не отстают в инновациях. В прошлом году исследовательская команда из Университета Карнеги Меллон обнаружила, что можно обмануть систему распознавания лиц, надев очки со специальной расцветкой. Так что, возможно, пришло время поменять вашу накладную бороду на яркие очки.