Маленькие хитрости большого брата. Как работает система распознавания лиц

16 сентября 2019

О системе распознавания лиц — без паранойи.

«Улыбайся, я снимаю», — говорит тебе любая из камер видеонаблюдения в твоём городе. Эти камеры уже давно следят за тобой на вполне законных основаниях — и это не все, что они умеют.

Гражданин, открой личико

«Чёрное зеркало» — сериал потрясающий. Ведь сегодня ты в ужасе от принципов сериальной технологической антиутопии, а завтра смотришь репортаж о том, что в московском метро уже распознают людей в огромной толпе. И это работает не только в метро. Например, многие камеры над поездами в столице тоже подключены к общей системе распознавания лиц, подобные разработки тестируются также в аэропортах и на других режимных объектах.

Система FindFace Security, в которой работало лишь 500 камер, за время Чемпионата мира по футболу 2018 в России помогла задержать 180 правонарушителей, некоторые из которых были в федеральном розыске. И подобные системы могут работать не только на правоохранительные органы. К примеру, они могут фиксировать количество уникальных посетителей в магазинах или помочь с выбором таргетированной рекламы.

Еще совсем недавно сервис FindFace находился в открытом доступе — там можно было искать людей по фотографиям в интернете. Обычно его использовали для разного рода шантажа вроде деанонимизации вебкам-моделей и дальнейшего вымогательства у них средств за сохранение анонимности. Сегодня разработчики этой технологии прекратили бесплатно развлекать пользователей и предлагают свои услуги бизнесу и государственным структурам. И все мы знаем, что с государственной поддержкой технологии в нашей стране развиваются достаточно резво.

Весь рот в цифрах

Существует множество развлекательных сервисов, которые работают по схожим алгоритмам. Например, те, которые предлагают узнать, на какую знаменитость ты похож, или состаривают твои фотографии. Недавно мир гремел от появления приложения FaceApp, которое тоже где-то рядом с этими технологиями. Даже маски Инстаграма работают по тем же принципам.

Для системы распознавания лиц первостепенная задача — поиск носа. А ты как думал? Без него ни одного человека с помощью камеры узнать невозможно. И эта система — вещь относительно новая. Только в шпионских боевиках компьютер может увеличить кусочек изображения, который сжат на 10 шакалов из 10, увеличить до 4К качества и мгновенно распознать человека со всей его родословной. В жизни всё прозаичнее и сложнее.

Как это работает? Так же, как и наш мозг. Мы фиксируем в своей голове облик человека целиком, но по определённым параметрам, которые помогают распознавать лица: глаза, скулы, нос, рот, брови, цвет и текстура кожи. Мозг собирает изображение по кусочкам, а затем сравнивает с «базой данных», чтобы узнать знакомого человека. И европейцу все азиаты кажутся на одно лицо, потому что его база данных не работала с азиатскими скулами. А для жителя Токио все парижане будут одинаковыми.

Эти системы основаны на работе самообучающихся нейросетей, которые долго тренируются, прежде чем начать выполнять серьёзные задачи. Все мы обожаем «загадки» с капчами, где нужно найти дорожные знаки, автомобили или столбы на предложенных кусочках. Машина учится примерно так же — только на миллионах фотографий, распознавая лица и изучая собственные ошибки. Делать она это может по нескольким заданным алгоритмам: анализ пропорций, симметрии, контуров лица, цвета кожи. Научить нейросеть искать лица несложно — самое интересное происходит дальше.

Мой дедушка любил рисовать на холсте и часто перерисовывал что-то из других картин. Он делал это следующим образом: делил оригинал сеткой на условные 10х10, а затем по квадратикам переносил на новый холст. Распознавание лиц работает по схожей системе. Нейросеть делит лицо на секторы и затем ищет сходства с такими же секторами из базы данных лиц, пока не выявит наиболее вероятный вариант, исходя из процента совпавших областей. Но внутри себя она не делает это так, как наш мозг (мы сравниваем картинками). Искусственный интеллект присваивает этим областям цифры, превращая лицо человека в матрицу и выявляет уже наиболее близкие числовые значения. Причём делает она это по наиболее схожим признакам, то есть, условно говоря, азиатские черты лица будут в диапазоне от 1 до 5, а европейские — от 6 до 10; наиболее близкие черты будут соответствовать наиболее близким числам, чтобы нейросеть если и не «угадала», то была очень близка.

И процесс обучения тоже может быть разнообразным. Нейросеть можно сравнить с шариком в пинболе, который разработчик запускает в базу с заданными параметрами, а он отскакивает, крутится, выбивает бонусы и выбирает для себя наиболее важные точки в распознавании (грубо говоря, одна машина опирается на брови, другая — на родинки).

Замри и скажи «нихао»

Россиянину, как мы уже выяснили, в Китае не так уж легко. Но гораздо тяжелее приходится местным жителям — во многом из-за того, что государственная слежка в этой стране достигла пугающих масштабов. Всё дело в китайской программе «Острый глаз», благодаря которой на территории страны работает система из 176 миллионов камер наблюдения, а в 2020 году их число планируют увеличить до 500 миллионов. Стоит сказать, что сейчас она функционирует в полутестовом режиме, но выглядит от этого не менее устрашающе.

Китайский Большой брат следит за каждым шагом любого гражданина, и даже самое мелкое правонарушение будет замечено и наказано. Кроме того, на основе всех собранных данных, полученных в том числе с камер, работает так называемый «рейтинг общественной надёжности». То есть сумма твоих действий формирует рейтинг, который будет важен для жизни в Китае. В расчёт идут штрафы, преступления, неоплаченная парковка, задолженность по кредиту, посещение сомнительных заведений и прочие проступки. Всё это фиксируется, и на основании этих данных одному гражданину откажут в кредите, а другому будут предоставлены скидки на лекарства за то, что в этом году он вёл себя хорошо.

Но вернёмся к системе распознавания лиц. В Китае у неё очень благоприятные условия, потому что правительство работает над созданием этого рейтинга и «открытого и надёжного общества». Данных для распознавания у нейросети очень много: миллиарды фотографий китайских граждан. «Тренировка» систем проходит легко, ведь персональные данные китайцев фактически принадлежат государству. Это стало возможным благодаря работе великого фаервола: население пользуется местными приложениями вроде WeChat и AliPay, которые и содержат всю необходимую информацию: фото, геоданные, персональные анкеты.

Why so serious?

Как я уже сказал, с помощью подобных систем в России успешно ловят преступников и следят за предотвращением правонарушений. Находясь под прицелом камер, чувствуешь одновременно себя немного безопаснее, но и парадоксально незащищеннее.

До китайского уровня «слежки» нам ещё далеко, но от Европы, где осуждают посягательство на частную жизнь и уважают персональные данные, мы далеко убежали вперёд. Если ты помнишь, то иностранные компании уже обязывают хранить персональные данные россиян на российских серверах (может, чтобы спрятать твою личность от ЦРУ, а может, чтобы показать её ФСБ). А усилившиеся протесты могут подтолкнуть к тому, что в области распознавания лиц будет сделана пара уверенных шагов.

С законодательной точки зрения в этой сфере всё достаточно расплывчато, так как технология всё же относительно новая. По сути, регулированием вопроса о системе распознавания лиц занимаются только 152-ФЗ «О персональных данных» и ст. 152.2 ГК РФ «Охрана частной жизни гражданина».

Скрыться от этих систем не так просто. Никакие очки и шарфы тебе не помогут, а дополнительную сложность вызывает то, что у разных систем разные подходы к распознаванию, так что, обманув одну из них, ты не спрячешься от другой. И раз уж тебя все равно опознают, то постарайся выглядеть на камере красиво и улыбайся.