Трамп усилия администрации для введения новых иммиграционных правил обратили внимание - и законный огонь - за его ограничения на способность людей, родившихся в большинстве мусульманских стран большинства, войти в США. В безумной озабоченности неясная часть исполнительных распоряжений не была тщательно изучена или даже очень замечена: ее расширение систем распознавания лиц в крупных аэропортах США для наблюдения за людьми, покидающими США, в надежде поймать людей, которые пересилили свои визы или были разысканы в уголовных расследованиях.

Это гораздо более мощная версия метода телефон или компьютер могут использовать для идентификации друзей на ваших фотографиях. Использование компьютеров для узнавать лица людей и проверять их личности может упрощение контроля доступа для безопасных корпоративных и правительственных зданий или устройств. Некоторые системы могут идентифицировать известных или подозреваемых преступников, Компании могут анализировать лица своих клиентов, чтобы помочь индивидуальные маркетинговые стратегии людям разных полов, возрасту и этническому происхождению. Существуют даже бытовые услуги, которые используют преимущества распознавания лиц, такие как виртуальные окуляр для очков и виртуальные макияжи.

Существуют также серьезные проблемы с конфиденциальностью, поскольку правительственные агентства и компании более способны отслеживать людей через свои сообщества и даже во всем мире. Рынок распознавания лиц стоит приблизительно US $ 3 млрд., И ожидается, что он вырастет до $ 6 млрд. 2021, Наблюдение является большой причиной роста; государственные органы являются основными потребителями. У ФБР есть база данных с изображениями примерно половина населения США, Существуют также опасения людей, использующих распознавание лиц, чтобы участвовать в онлайн-преследовании или даже реальное преследование.

Поскольку распознавание лица становится все более распространенным, мы должны знать, как он работает. Являясь тем, кто изучает и исследует правовые последствия новых технологий в уголовных расследованиях, я считаю, что важно понять, что он может и чего не может сделать, и как развивается эта технология. Только тогда мы можем сообщить о том, когда и как использовать компьютеры, чтобы распознать, что большинство людей - черты лица.

Как это работает?

В качестве одного из нескольких методов, называемых «биометрическими» системами идентификации, распознавание лица исследует физические особенности тела человека, пытаясь однозначно отличить одного человека от всех остальных. К другим формам такого рода работ относятся очень общие отпечаток пальца, сканирование сетчатки, диафрагма (с использованием более легко наблюдаемой части глаза) и даже распознавания голоса.

Все эти системы принимают данные - часто изображение - от неизвестного лица, анализируют данные на этом входе и пытаются сопоставить их с существующими записями в базе данных известных лиц или голосов людей. Распознавание лица делает это в три шага: обнаружение, создание лица и проверка или идентификация.

Когда изображение захватывается, компьютерное программное обеспечение анализирует его, чтобы определить, где находятся лица, скажем, толпа людей. В торговом центре, например, камеры наблюдения будет загружаться в компьютер с программным обеспечением распознавания лиц для идентификации лиц в видеопотоке.

Как только система идентифицирует любые потенциальные грани изображения, это более пристально смотрит на каждом из них. Иногда изображение должно быть переориентирован или изменен, Лицо, очень близко к камере, может показаться слегка наклоненным или слегка растянутым; кто-то дальше от камеры может казаться меньшим или даже частично скрытым от просмотра.

Когда программное обеспечение достигло надлежащего размера и ориентации лица, оно выглядит еще более тесно, стремясь создать то, что называется "faceprint. «Как и запись отпечатка пальца, faceprint - это набор характеристик, которые вместе взятые однозначно идентифицируют конкретное лицо одного человека. Элементы faceprint включают относительные местоположения черт лица, как глаза, брови и форма носа. У человека, у которого есть маленькие глаза, густые брови и длинный узкий нос, у него будет отличный внешний вид от кого-то с большими глазами, тонкими бровями и широким носом. Глаза являются ключевым фактором точности. Большие темные очки с большей вероятностью уменьшают точность программного обеспечения, чем волосы на лице или обычные очки для рецепта.

Лицевой порт можно сравнить с одна фотография чтобы проверить личность известного человека, скажем, работника, желающего войти в безопасную зону. Лицевые стороны также можно сравнивать с базами данных многих изображений в надежде отождествить неизвестного человека.

Это не всегда легко

Ключевым фактором, влияющим на то, насколько хорошо работает распознавание лиц, является освещение, Равномерно освещенное лицо, видимое прямо с фронта, без теней и ничего не блокирующего взгляд камеры, является лучшим. Кроме того, хорошо ли изображение лица хорошо контрастирует с его фоном и как далеко это с камеры, может помочь или повредить процесс распознавания лиц.

Еще одна очень важная задача успешного распознавания лиц - это степень, с которой идентифицируемый человек сотрудничает или даже осознает этот процесс. Люди, которые знают, что используют распознавание лиц, например, этот сотрудник, пытающийся попасть в ограниченную комнату, относительно легко работать. Они могут смотреть прямо на камеру при правильном освещении, чтобы сделать вещи оптимальными для анализа программного обеспечения.

Другие люди не знают, что их лица подвергаются анализу - и могут даже не знать, что они вообще находятся под наблюдением этих систем. Изображения их лиц более сложны для анализа; лицо, выбранное из толпы, должно быть, должно быть преобразовано в цифровую форму и увеличено до того, как оно может сгенерировать лицевую карту. Это оставляет больше места для неверно идентифицировать человека.

Потенциальные проблемы

Когда система распознавания лиц неправильно идентифицирует человека, это может вызвать ряд потенциальных проблем, в зависимости от того, какая ошибка. Система, ограничивающая доступ к определенному месту, может ошибочно допускать несанкционированного пользователя - если, скажем, она была одета в маскировку или даже просто выглядела достаточно похожей на кого-то, кому должно быть разрешено. Или это может заблокировать вход уполномоченного лица, правильно ее идентифицировать.

В правоохранительных органах камеры наблюдения не всегда могут получить очень хорошие изображения лица подозреваемого. Это может означать идентификацию невиновного человека в качестве подозреваемого - или даже неспособность признать, что известный преступник снова исходил из закона.

Независимо от того, насколько точны, по-видимому, в телевизионных криминальных драмах, есть место для ошибок, хотя технология улучшается. Национальный институт стандартов и технологий оценил, что заявленные коэффициенты ошибок снижаются 50 процентов каждые два года, и в настоящее время около 0.8 процентов, Это лучше, чем распознавание голоса. частота ошибок выше 6 процентов. Но распознавание лица все еще может быть более подверженным ошибкам чем диафрагма и отпечаток пальца.

Вопросы конфиденциальности

Даже если это точно, хотя - и, возможно, даже больше, так как точность улучшается - распознавание лица повышается проблемы конфиденциальности, Одна из главных забот заключается в том, что, как и рост баз данных ДНК, черты лица и фотографии складированные государственными учреждениями, который станет способным отслеживать людей и стирать любое понятие конфиденциальности или анонимности.

Новые проблемы конфиденциальности постоянно возникают. Новое приложение для смартфонов, FindFace, позволяет людям снимать фотографию человека и использовать распознавание лица, чтобы найти свои учетные записи в социальных сетях. Якобы удобный способ общения с друзьями и коллегами, приложение предлагает неправильное использование. Люди могут использовать его для выявлять личности и беспокоить других.

Эти новые возможности также вызывают озабоченность по поводу других вредоносных видов использования общедоступных изображений. Например, когда полицейские предупреждают о пропавших детях, они часто включают фотографию лица ребенка. Существует небольшое регулирование или надзор, поэтому никто не знает, входят ли эти изображения в системы распознавания лиц.

Это, конечно же, даже не касается использования инструментов распознавания лиц наряду с другими технологиями, такими как камеры органов управления, программное обеспечение для геолокации и машинное обучение для оказания помощи в отслеживание в реальном времени, Это выходит за рамки простой идентификации и в том, где кто-то был, и где программное обеспечение предсказывает, что они уйдут. Объединение технологий предлагает привлекательные варианты борьбы с преступностью и углубляет трещины в нашей конфиденциальности.

Технология предоставляет мощные инструменты, и закон часто плохо подготовлен, чтобы идти в ногу с новыми событиями. Но если мы собираемся использовать распознавание лиц в иммиграционных и правоохранительных решениях, мы должны взаимодействовать со своими возможностями и своими недостатками, а также понимать вопросы точности, конфиденциальности и этики, которые поднимает эта новая способность.

Об авторе

Джессика Габель Чино, заместитель декана по академическим вопросам и доцент права, Университет штата Джорджия

Эта статья изначально была опубликована в Беседа, Прочтите оригинал статьи.

Книги по этой теме

at Внутренний рынок самовыражения и Amazon