В связи с широким распространением автоматических систем распознавание лиц в правоохранительных структурах, а также среди рекламодателей и даже в церквях, эта технология, несомненно, стала одной из самых больших угроз для неприкосновенности частной жизни.
Возможность мгновенной идентификации кого-либо по изображению его физиономии сама по себе уже создает огромные дисбалансы во власти, приводящие к серьёзным последствиям для свободы слова и политического протеста. Недавно исследователи показали, что даже когда лица нечёткие или закрыты каким-то образом, вполне возможно обучить алгоритмы идентифицировать людей путём сопоставления с ранее зафиксированными особенностями их физиологического строения.
В новом исследовании учёные Института Макса Планка в Саарбрюккене в Германии демонстрируют способ идентификации человека по нескольким фотографиям, даже если на большинстве из них его лицо закрыто. Разработанная исследователями система, которую они называют «Безликая система распознавания», тренирует нейронную сеть с помощью множестве фотографий, содержащих как закрытые от наблюдения, так и хорошо видимые лица, а затем использует эти знания, чтобы идентифицировать человека с закрытым обличьем, ища сходства в области головы и на других участках тела.
Точность системы меняется в зависимости от того, сколько есть фотографий в наборе с хорошо видимым изображением лица. Даже тогда, когда есть только 1,25 копий изображений полностью видимого лица человека, система способна идентифицировать скрытые от обзора лица с точностью 69,6 процента; если есть 10 копий изображений хорошо видимого лица, точность увеличивается до 91,5 процента.
Другими словами, даже если кто-то пытается скрыть своё лицо на большинстве фотографий в Instagram, система будет иметь приличный шанс идентифицировать его, если есть хотя бы один или два снимка, где хорошо видно его лицо.
Но, оказывается, сделать это становится намного сложнее, когда используются комплекты фотографий, сделанных во время «разных событий», либо когда играет роль такой фактор, как освещение, или когда человека сменил одежду. Исследователи обнаружили, что при идентификации лица, закрытого черными квадратами на снимках, сделанных во время каких-то мероприятий, точность системы резко падала с 47,4 процента до 14,7 процентов.
Раньше Facebook демонстрировал, как его алгоритмы распознавания лиц могут предсказать личность пользователей, когда они затеняют свои лица, с точностью до 83 процентов, используя такие зацепки, как позы и конституцию тела. Но исследователи говорят, что их система стала первой разработкой, способной сделать это с помощью обучаемой системы, использующей полный спектр особенностей тела.
«С точки зрения конфиденциальности, представленные результаты должны вызывать тревогу, — пишут исследователи. — Весьма вероятно, что подобные системы уже давно работают в режиме онлайн».