Компьютерра - Журнал Компьютерра №706

По свидетельству другого эксперта, Ральфа Гросса (Ralph Gross) из Института роботехники при Университете Карнеги-Меллона, 3D-системы опознавания лиц могут эффективно идентифицировать людей при разных углах поворота головы, вплоть до вида в профиль. Традиционные системы работают довольно неплохо при снимках анфас и при повороте головы на угол до двадцати градусов. Но как только угол увеличивается и лицо становится больше похоже на профиль, техника дает сбои. Объясняется это просто: ведь на ранней стадии развития этой технологии основной задачей систем распознавания была работа в качестве сканера лиц на пунктах контроля доступа, где человек по умолчанию сотрудничает с системой, подставляя лицо для проверки анфас и при правильном освещении. Ныне же главная задача - опознать людей в толпе, где угол поворота головы и условия освещения лица могут быть произвольными.

Еще один фактор существенного прогресса в технологиях машинного распознавания лиц - способность современных камер делать снимки высокого разрешения. Благодаря этому, в частности, становится возможен тщательный компьютерный анализ текстуры кожи человека. При таком анализе любой из участков кожи, именуемый кожным отпечатком (skin print), может захватываться как отдельный образ, а затем разбиваться на меньшие фрагменты, которые алгоритмами превращаются в математически зафиксированные соотношения между складками, порами и другими характеристиками кожной текстуры. Когда все эти характеристики известны, они позволяют различать даже близнецов, что обычным системам распознавания лиц пока не под силу. По свидетельству Ральфа Гросса комбинирование стандартных возможностей биометрической идентификации по лицу с анализом кожных текстур может повышать точность опознания на 20–25 процентов.

Среди выводов итогового отчета конкурса FRVT-2006 следует отметить пункт о том, что некоторые из систем распознавания лиц демонстрируют качества, превосходящие возможности человека. Ведь все люди, даже маленькие дети, как известно, столь хорошо опознают лица, что компьютерщикам долго не удавалось даже приблизиться к подобным показателям в своих алгоритмах. Джонатан Филипс объясняет достигнутый прогресс примерно так. Обычно люди очень хорошо распознают лишь уже знакомые лица. Когда же речь идет о незнакомых, картина существенно иная. В рамках тестирования FRVT впервые проводились сравнительные испытания способностей людей и алгоритмов в области распознавания незнакомых лиц. Благодаря этим тестам усредненные человеческие возможности превратились в важную меру для оценки потенциальной эффективности компьютерных приложений. Как показали эксперименты, в ситуациях, где люди давали низкий уровень ложных опознаний, шесть из семи новейших алгоритмов идентификации сработали сопоставимо или даже лучше, чем люди. Больше того, три алгоритма работали не хуже людей и при высоком уровне ложных тревог (то есть в таких условиях, где даже люди сталкивались с серьезными трудностями). В отчете перечислены разработчики этих алгоритмов: Neven Vision, Viisage, Cognitec, Identix, Институт передовых технологий Samsung (SAIT) и Университет Синьхуа. Правда, с сожалением отметил Филипс, подавляющее большинство участников конкурса FRVT-2006 не пожелало раскрывать подробности о своих технологиях, поэтому невозможно объективно оценить различия и сходство протестированных алгоритмов.

Технологии биометрической идентификации вообще и алгоритмы опознавания по лицу в частности находят все больше практических приложений в системах безопасности. О системах контроля доступа знают практически все, но есть и множество других столь же массово внедряемых технологий. В США, к примеру, больше десятка штатов уже применяют автоматизированную систему сканирования фотографий для водительских удостоверений. С ее помощью отлавливаются люди, подающие заявления на новые права в разных штатах (ведущих разные базы данных) или же в одном штате, но под разными именами. Однако и в этой весьма успешной системе условия для опознания лиц практически идеальные - на водительском удостоверении снимок должен быть единообразным: обязательно анфас и при правильном освещении. Куда больший интерес у полиции, спецслужб и прочих органов безопасности сейчас вызывают существенно иные системы - способные быстро анализировать лица в толпе и эффективно выявлять среди них тех людей, что находятся в розыске. И тут ситуация выглядит куда менее радужно, а прогресс технологий далеко не столь однозначен.

Скажем, Bitkom - немецкая Ассоциация инфотехнологий, телекоммуникаций и новых средств информации - в июле этого года опубликовала специальное заявление по поводу развития систем биометрического опознания по лицу. В документе упоминается о том, что BKA, Федеральное управление криминальной полиции, "на протяжении последних нескольких месяцев в рамках пилотного проекта на главной железнодорожной станции города Майнц успешно протестировало систему, предназначенную для выявления конкретных людей в толпе с помощью биометрических данных". Подробности проекта, правда, не сообщаются. Заявление Bitkom главным образом сосредоточено на экономической важности подобного рода технологий, поскольку лишь в одной Германии биометрическому рынку прогнозируется ощутимый рост от нынешних 120 миллионов евро до 300 миллионов в 2010 году (в США этот сектор уже сегодня измеряется миллиардами долларов). Одновременно доля систем опознания по лицу, как предполагается, вырастет на 30%, особенно в области банковского дела. Что же касается полиции, то для нее прогнозы пока не строятся и, как сейчас будет показано, вовсе не случайно.

Цель большого тестового проекта в Майнце, обошедшегося полиции примерно в 210 тысяч евро, заключалась в том, чтобы проверить три новейшие системы опознавания по лицу на предмет их пригодности, грубо говоря, для "охоты на людей". На центральном вокзале города с пассажиропотоком около 23 тысяч человек в день были установлены цифровые камеры, которым предстояло в реальном времени находить в толпе двести регулярно пользующихся транспортом добровольцев, чьи биометрические параметры лиц хранились в базе данных. Каждую из трех систем опознавания обслуживали две камеры, одна из которых следила за лестницей вокзала, а вторая - за эскалатором. Для автоматического контроля работы систем каждый из добровольцев, находившихся "в розыске", носил на себе еще и маячок с RFID-чипом, идентификатор которого считывался ридером всякий раз, когда человек поднимался или спускался по лестницам. Таким способом фиксировались все случаи, когда биометрическим системам не удавалось "отловить" разыскиваемых.