Среди технологий распознавания лиц можно выявить две основные:
■ «Классическая» – используется тот же принцип, что в дактилоскопических исследованиях, когда нужно заранее снять эталонные отпечатки пальцев, а затем сравнивать с ними все получаемые в дальнейшем. Здесь сравниваются некие ранее сохраненные маркеры: расстояние между глазами, форма носа или губ и т. п. Для распознавания нужны качественные фотографии, сделанные при хорошем освещении. Получить их можно, например, при сканировании документов в центре государственных услуг или при фотографировании для оформления, скажем, загранпаспорта. Такие системы ошибаются часто: достаточно не смотреть в камеру, надеть бейсболку, светоотражающую одежду или солнцезащитные очки.
■ Новая технология GaussianFace, развиваемая крупнейшими компаниями, такими как Facebook и Google, включает алгоритмы машинного обучения и использует все доступные в интернете источники информации. В этом случае маркеры не нужны, так как система учитывает все особенности человека: форму тела, походку, осанку, одежду, татуировки и т. п. Чем больше фотографий человека опубликовано в интернете, тем точнее будет результат распознавания. Даже если человек не пользуется социальными сетями, его фотоизображения могут публиковать друзья и близкие. Также могут использоваться источники в государственных и коммерческих структурах со сканами его документов[393].
Как работает система распознавания лиц?
Рассмотрим на примере используемой в Китае Dragonfly Eye System компании Yitu. В основе системы – облачная база данных с миллиардами цифровых портретов людей и самообучающаяся технология распознавания лиц по набору ключевых зон и параметров человеческого лица. Когда в поле зрения видеокамеры, подключенной к системе, оказывается человек, она делает несколько снимков и выбирает наиболее удачный. Затем система с помощью машинных алгоритмов определяет на снимке область лица и улучшает его изображение, используя фильтры. Далее изображение лица преобразуется в облако точек с рейтингом уникальности каждой характеристики лица: цвет и форма прически, высота лба, форма и цвет глаз, губ, носа и т. п. Благодаря этому в следующий раз система идентифицирует человека, даже если тот отрастит бороду, изменит прическу, наденет очки или медицинскую маску. Полученное облако точек сверяется с имеющимися в базе данных, и на основе некоего порогового значения (совпадения) определяются похожие лица. Вычисление идентификатора и сверка с базой данных занимает не более полутора секунд. Используя множество камер, можно проследить маршрут конкретного человека, узнать время пребывания в каждой точке маршрута, а также увидеть, что ранее делал тот, за кем ведется наблюдение. За исключением распознавания лиц стариков и детей до 3 лет, система справляется со своей задачей превосходно, в частности благодаря актуальности базы данных: в Китае невозможно получить паспорт, водительское удостоверение и даже приобрести SIM-карту без предоставления биометрических данных[394].
Кейс В 2016 г. петербургский фотограф Егор Цветков провел эксперимент по идентификации и поиску информации о людях, сидящих перед ним в вагоне метро. Благодаря тому, что многие регистрируют аккаунты в социальных сетях и не закрывают профили, во многих случаях за секунды удавалось немало узнать о жизни только что сфотографированного человека. Проект доступен по адресу: https://birdinflight.com/ru/vdohnovenie/fotoproect/06042016-face-big-data.html.
Примечание. Многие камеры видеонаблюдения снабжены инфракрасной подсветкой, позволяющей камере «видеть» в темноте.
Весь процесс идентификации людей на основе технологии распознавания лиц происходит автоматически: вручную просто невозможно обработать поток данных такого объема, да еще и в реальном времени. Алгоритм обращает внимание операторов системы только на тех людей, чьи фамилии занесены в базу данных правоохранительных органов, и отсеивает всех остальных, причем различает даже близнецов[395].
Подробная статья о том, как работают системы распознавания лиц, доступна по адресу: https://securityrussia.com/blog/face-recognition.html.
Наиболее агрессивно технологии распознавания лиц внедряются в Китае. К 2019 г. в этой стране системы распознавания лиц были установлены в самых разных местах: на улицах городов, в магазинах, отелях, кафе и ресторанах, образовательных учреждениях, детских садах, зоопарках[396], транспорте, на банкоматах и даже в туалетах[397] и на дверных замках. В марте 2020 г. сообщалось о планах властей КНР сформировать национальную систему, которая позволит идентифицировать человека за несколько секунд, получая данные с 626 млн камер[398]. В марте 2019-го в китайском городе Шэньчжэне в тестовом режиме начал работать проект по распознаванию лиц пассажиров для автоматического списания денег за проезд с привязанного к профилю банковского счета[399]. В декабре 2019 г. в Китае вступил в силу закон об обязательном распознавании лиц покупателей SIM-карт[400]. Кроме того, китайские полицейские носят специальные темные очки с функцией распознавания лиц[401].
КЕЙС Британский журналист протестировал систему видеонаблюдения в Китае, попросив добавить себя в список разыскиваемых лиц. После этого он попытался скрыться в Гуйяне, население которого превышает 4 млн человек, но уже через 7 минут был задержан полицейскими. Видео эксперимента с русскими субтитрами доступно по адресу: https://vimeo.com/297698301.
Во время пандемии COVID-19 в 2020 г. внедрение систем видеонаблюдения в Китае ускорилось, при этом камеры стали устанавливать перед входными дверями квартир граждан, находящихся на карантине, а иногда и в квартирах. Изображение передается на системы мониторинга, в том числе на подключенные к ним мобильные устройства правоохранителей[402]. В 2019 г. сообщалось о планах китайских властей дополнить системы распознавания лиц средствами распознавания голоса и информацией из баз ДНК[403].
Примечание. Согласно отчету, подготовленному сотрудниками китайского телеканала CCTV, в 2019 г. на китайском черном рынке пакет фотографий конкретного человека, полученных из системы распознаванию лиц, продавался в среднем за 36 центов (около 25 рублей на момент написания книги)[404].
КЕЙС В феврале 2019 г. в открытом доступе в интернете оказалась база данных компании SenseNets, содержащая данные примерно о 2,5 млн жителей Синьцзян-Уйгурского автономного района (КНР), включающие копии удостоверений личности, сведения о поле, национальности, адресах проживания и работы, дате рождения и о перемещениях за последние сутки. В базе данных, обновлявшейся в реальном времени, находилась информация о жителях самого разного возраста – от 22-дневных (на момент обнаружения базы) детей до 90-летних стариков, с указанием местонахождения в определенный момент времени[405]. Кроме того, в БД заносилась информация о пребывании в КНР иностранцев: так, были обнаружены сведения о посещении в 2018–2019 гг. разных провинций КНР 2280 россиянами, за местонахождением которых также следили[406]. В 2019 г. произошла утечка базы данных с персональными сведениями 1,8 млн китаянок, которым присваивался статус BreedReady (возможность репродукции) – вероятно, в зависимости от возраста. Позднее доступ к базе данных был оперативно закрыт с официальными комментариями о том, что это «исследовательский студенческий проект»[407].
В России постепенно внедряются системы распознавания лиц на основе опыта других стран, таких как Сингапур и Китай. Устройства видеонаблюдения в разных городах страны (используются камеры наружного наблюдения, домофонов, светофоров, подъездов и общественного транспорта[408]) постепенно подключают к базам данных и учат распознавать людей в толпе с помощью нейросетей. Нейросеть определяет лицо человека в режиме реального времени, затем выделяет на лице ключевые индивидуальные точки. Далее система преобразует изображение в шифр, который сравнивает с шифрами из базы данных, и ищет соответствие. Таким образом в режиме реального времени за несколько секунд устанавливается личность человека. При обнаружении человека, числящегося в розыске (преступника[409] или пропавшего), система оповещает о его обнаружении ближайших сотрудников служб безопасности (определяя их геопозицию) через их мобильные устройства[410],[411]. Дополнительно для сотрудников правоохранительных органов разрабатываются специальные очки с функциями распознавания лиц и дополненной реальностью[412]. В 2020 г. московская система видеонаблюдения, в том числе камеры в московском метрополитене, была полностью подключена к системе распознавания лиц