Распознавание лиц с помощью компьютерных видеосистем – сравнительно молодая технология, разработку которой инициировала и первой начала применять в своей деятельности американская полиция всего лишь около полутора десятка лет назад.
Для становления этой технологии на «практические рельсы» ключевую роль сыграли разработанные в последнее десятилетие ХХ века в США математические модели, описывающие «топографию» лиц на фотоснимках. Эти модели были положены в основу алгоритмов автоматического сравнения «топографической карты» лица, изображенного на оцифрованном фотоснимке, с оцифрованными лицами, хранящимися в базе данных полицейской фототеки.
В те времена вычислительной производительности компьютеров было недостаточно для «обслуживания» разработанных математиками моделей и первые натурные эксперименты с ними стали возможны лишь в 2002 году в ходе анализа видеозаписей лиц болельщиков на матчах финала национальной лиги США по американскому футболу. Эти эксперименты показали высокий уровень погрешности в распознавании лиц, находящихся в толпе, и только через четыре года математикам удалось завершить создание более современных алгоритмов, моделей и программ, применение которых позволило повысить точность распознавания на порядок. Что уже было приемлемо для выполнения эффективного поиска лиц преступников, находящихся в окружении больших групп людей.
А когда были разработаны нейросетевые алгоритмы распознавания лиц, технологии на их основе очень быстро перестали быть «засекреченными инструментами» спецслужб и тут же нашли применение в социальных сетях и поисковых системах – Facebook, Google, «ВКонтакте», «Одноклассниках» и т. п. Уже тогда, на самом начальном этапе «охвата масс» онлайн-системами распознавания лиц специалисты по ИТ-безопасности стали «бить тревогу», призывая интернет-пользователей к соблюдению правил защиты своих личных данных в Сети.
И если недавно специалисты трубили о проблемах с безопасностью IoT устройств и умных домов, то сегодня эти призывы должны быть, наконец, услышаны всеми, кто пользуется поисковикам и социальными сетями, в которых работают системы распознавания лиц. Ведь именно пользователь неосознанно сам себе создает ловушку, размещая в Интернете свои личные данные, которые может найти ИТ-злоумышленник, воспользовавшись фотографией человека, связанной с текстовой информацией о нем в Сети. О реальности такого довольно простого поиска свидетельствуют эксперименты, проведенные фотографом Егором Цветковым, который фотографировал незнакомых людей в столичном метро, а затем по эти снимкам находил в соцсетях профили, где были указаны личные данные «героев фотосессий».
Для того чтобы исключить такой поиск и не дать любому желающему узнать всю информацию про себя по фото, нужно соблюсти несколько простых правил:
- в настройках соцсетей запретить отмечать себя на фотоснимках;
- разрешить доступ к личным фотоснимкам, размещенным в соцсети, только близким друзьям и родственникам;
- сообщать в соцсетях только те личные данные, которые не могут «физически подвести» к вам мошенника (имя, пол, адрес личного веб-сайта);
- помещайте в профиле нетрадиционный («непаспортный») фотоснимок, например, с наклоненной головой, в очках, обработанный в фотошопе (этими уловками можно ввести в заблуждение систему распознавания лиц, а знакомые с вами люди лишь улыбнутся вашей креативности).
См. также:
- Тепловые аккумуляторы («аккумуляторы тепла») скоро станут реальностью!
- Практика внедрения AV оборудования и технологий!
- Лидеры мирового рынка технологий для беспилотных автомобилей по версии Международного центра робототехники (Москва)