Журнал "Компьютерра" №706
Шрифт:
Например, сканирование радужной оболочки глаз выглядит очень заманчиво, однако уникальный рисунок радужки нетрудно изменить или подделать с помощью контактных линз. Еще хуже с точки зрения широкомасштабного применения выглядят перспективы таких технологий, как опознавание по голосу, запаху, походке или рисунку кровеносных сосудов. В итоге же предпочтение отдается идентификации по лицу и отпечаткам пальцев. Опознавание по лицу, в силу очевидных причин, гораздо перспективнее при идентификации людей на расстоянии. С другой стороны, компьютерные алгоритмы для анализа лиц обычно уступают по быстродействию и эффективности алгоритмам анализа дактилоскопии. Но ситуация здесь быстро меняется.
В конце мая Национальный институт стандартов и технологий США подвел итоги конкурса FRVT-2006 (Face Recognition Vendor Test, или "Тестирование поставщиков систем для распознавания лиц"). Компетентное жюри констатировало, что в целом компьютерные технологии распознавания людей развиваются очень быстро. В частности, алгоритмы опознания лиц с 2002 года улучшились примерно в десять раз, а с 1995 года - в сто раз. Причем самые лучшие из протестированных технологий превосходят соответствующие способности большинства людей.
Джонатан Филипс (Jonathan Phillips), отвечавший за организацию конкурса и подготовку итогового отчета, полагает, что столь заметное снижение ошибок распознавания - одного из важнейших параметров оценки биометрических систем - достигнуто благодаря применению снимков высокого разрешения и трехмерных алгоритмов опознавания лиц. Технологии трехмерного опознавания были разработаны за последние несколько лет и на рынок вышли совсем недавно. В рамках конкурса FRVT их эксплуатационные качества впервые тестировались только в прошлом году, но зато сразу для шести новых 3D-алгоритмов. Их главная особенность, как можно понять из названия, - анализ информации об объемных формах и соотношениях деталей лица.
Среди преимуществ новой технологии отмечают способность 3D-идентификации к выделению отличительных черт в поверхности лица человека. Например, характерных трехмерных кривых для линии глазниц, носа, подбородка, где ткани и кости выступают наиболее очевидно и почти не меняют форму со временем. Кроме того, на качество работы традиционных систем распознавания лиц сильно влияет освещение. Однако форма лица, анализируемая 3D-системами, не меняется при переменах в освещении.
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
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.
В итоговом отчете криминальной полиции, выложенном на сайте BKA, выводы о тестировании систем сформулированы четко, но трактовать их можно по-разному. Например, ученые-криминалисты заключили, что проект в целом подтвердил техническую реализуемость сценариев охоты за людьми на основе распознавания биометрии лица (откуда и появился оптимистичный релиз Bitkom). В частности, испытания показали, что доля успешных опознаний разыскиваемых людей может достигать 60% при уровне ложных опознаний в 0,1%.