Он узнает его из тысячи

В Москве приступили к новому этапу тестирования интеллектуальной системы распознавания лиц, которая позволяет по видеокамерам выявить граждан, находящихся в розыске. Такие системы уже работают на железнодорожных вокзалах, в аэропортах, а также на ряде станций столичного метрополитена.

ПРОГРАММНОЕ обеспечение этих комплексов умеет одновременно распознавать до 20 лиц в секунду, и при этом им не страшны большие потоки людей. Рассмотрев физиономию, система обращается к базе данных, в которой хранятся лица разыскиваемых. Если, как говорится, «вашу маму и там, и тут передают», то на пульт к дежурному полицейскому поступает сигнал. Дальше он уже самостоятельно проводит оценку, действительно ли это один и тот же человек, сверяет изображение с анкетными данными. И только после этого принимает решение – давать ли сигнал патрулю о задержании. Этак разыскные мероприятия могут уйти в прошлое!

Но насколько вообще эффективны такие системы распознавания лиц? Например, в аэропорту Домодедово система видеонаблюдения умеет отличать сотрудников аэропорта от обычных пассажиров. Причём точность выявления составила более 90%.

Что касается камер, которые распознают людей в метро, то их точность, по заявлениям одного из вендоров, участвующих в проекте, составляет 93%. Что важно, идентифицировать лицо условного преступника не помешают даже наклон или поворот головы, очки, головной убор или тени на лице.

Современное программное обеспечение способно даже выявлять людей в медицинских масках. Что касается растительности на лице, то здесь, согласно исследованиям, случай ложного срабатывания системы составляет всего 0, 0001%. Всё это достигается за счёт того, что алгоритмы ориентируются на десятки точек на лице. Поэтому, чтобы обмануть всю систему целиком, нужно либо полностью постоянно прикрывать лицо маской, либо смотреть вниз, закрывая лицо козырьком кепки, либо кардинально изменить свои черты лица. Однако все эти методы маскировки слишком заметны и у любого нормального сотрудника правоохранительных органов вызовут подозрения.

Всевидящее око?

Если же говорить о пользе подобных комплексов в каком-то числовом выражении, то в метро пока не сообщают о точном количестве преступников, пойманных с помощью систем распознавания лиц. Есть лишь расплывчатая фраза, что их число весьма «существенное».

Где же располагаются подобные камеры? Как рассказывают в пресс-службе метрополитена, «особое внимание уделяется станциям, расположенным в непосредственной близости от мест проведения матчей в период чемпионата мира по футболу 2018 года. Установлено разное количество камер, обеспечивающих фиксацию всех входящих и выходящих пассажиров с учётом конструкции и размеров станции».

В общей сложности на установку всего оборудования, которое отвечает за распознавание лиц, было потрачено порядка 30 млн рублей. А уже по завершении пилотного проекта будет принято решение об окончательной конфигурации и архитектуре проекта. Но что интересно, метрополитен хочет дать возможность сотрудничать с собой всем российским IT-компаниям, которые предложат качественные решения. И отрасли в целом помогут, и сама система будет надёжнее.

Но неужели системы распознавания лиц настолько безошибочны и точны? Естественно, на любую гайку найдётся свой болт. Так, например, систему распознавания лиц FaceID от Apple обманывали близнецы. Кроме того, профессиональный грим, которым пользуются те же актёры, может осложнить идентификацию для видеокамер. В конце концов, и сегодня есть двойники знаменитостей, а по Красной площади до сих пор гуляют Сталин с Лениным – так что подобная ситуация вполне реальна. А с помощью 3D-масок, которые были созданы по лицам случайных пользователей в Facebook, в 2016 г. удалось обдурить четыре из пяти систем распознавания на конференции по безопасности USENIX Security Symposium.

В 2015 г. для борьбы со слежкой были разработаны специальные очки, которые были оснащены сложной системой линз, которые преломляли, отражали и поглощали свет. В итоге камера просто не могла сфокусироваться на обладателе такого девайса.

Безусловно, производители систем распознавания отслеживают подобные разработки и реагируют на них в ответ. Так, например, большинство девайсов, которые испускали ИК-свет, чтобы засветить камеру, – попросту не работают против современного ПО.

Где был? Что делал?

Распространение камер с распознаванием лиц – дело нескольких лет. С 2010 г. мировой рынок подобных систем только растёт. С одной стороны, здорово. Раскрываемость преступлений должна повышаться. Но одновременно – всё это несколько отдаёт оруэлловщиной, когда государство может в любой момент узнать, где ты был и что делал. Правда, как показывает практика, органам безопасности личная жизнь рядового человека малоинтересна. А вот коммерческие компании – дело другое. Так, один из российских стартапов, который занимается системами распознавания лиц, нашёл применение своим алгоритмам в одном из ТЦ Санкт-Петербурга. Для чего? Камеры без привязки к конкретной личности будут составлять этакий портрет покупателя. Как часто он приходит в ТЦ, куда заглядывает, какими маршрутами передвигается и т.д. В общем, собирает данные для выявления потребительских привычек. Затем уже с помощью видеоанализа руководство различных магазинов или же ТЦ может принять решение о каких-то изменениях с целью повысить продажи. Так что скорее стоит бояться не слежки государства (если вы, конечно, ничего плохого не сделали), а бесконтрольного применения систем распознавания лиц в целях получения прибыли или навязчивой рекламы.

Сергей ГРУНЮШКИН