Мешают ли маски распознаванию лиц? Как не попасть «в базу»?

«Классическая» система распознавания работает следующим образом: фотографии, полученные камерами видеонаблюдения, преобразуются в набор точек, описывающих черты лица. Чем больше черт охвачено, тем выше будет точность распознавания. Полученные наборы программа сравнивает с уже имеющимися в базе данных и ищет совпадения. Точность определяется в процентах. 

Но есть нейросетевые алгоритмы, которые анализирует доступную часть лица, «режут» её на части и сравнивают со знакомыми образами, а не сопоставляют расположение ключевых точек. Они выигрывают у первых большей устойчивостью и эффективностью. Ведь когда человек, к примеру, поднимает шарф, распознавание по точкам «ломается». Даже незначительное перекрытие лица (т.е. точек на нём) ведёт к ошибке идентификации.

Как система будет распознавать — по частям или по точкам, — выбирает разработчик. 

Резюмируя же, можно сказать, что система распознавания состоит из базы данных загруженных в программу «образов», обученного алгоритма машинного обучения и сервера, на котором это всё обрабатывается.

Никогда нельзя быть уверенным в точности распознавания. Во-первых, степень «похожести» достаточно субъективна. Кто-то посчитает, что достаточно 50%, кто-то, что не достаточно и 90%. Общественного консенсуса по этому вопросу нет, как и нормативного определения необходимого процента совпадения. Некоторые стандарты можно встретить в ТЗ к госконтрактам на разработку систем, но они не имеют обязательной силы для правоприменения.

Во-вторых, обучение нейросетей должно быть качественным. Это означает, что на одного человека должно приходиться очень много изображений в разных ракурсах.

В-третьих, даже «продвинутую» систему всё равно можно обмануть, если знать её алгоритмы — анализирует она точки или доступную часть лица. 

При условии качественного распознавания мы считаем, что можно назвать достоверным показатель в 95%. Достойным принятия во внимание, но недостаточными в качестве доказательства — в 80-90%. Не заслуживающим доверия — меньше 75%.

Как мы написали выше, системы, которые опираются на расположение точек, крайне неустойчивы. Поэтому запутать их могут простые маски, очки, шарфы, капюшоны, балаклавы, зонты, а также специально разработанные очки, одежда, украшения и экстремальные макияж и причёски. Ещё один метод, который использовали, например, протестующие в Гонконге, — засветка объективов с помощью лазерных указок. Кроме того, точность работы системы сильно зависит от качества камер, разрешения картинки.

Но развитие систем не стоит на месте, они становятся «умнее» и эффективнее. Причём не только в распознавании лиц, но и в распознавании походки, голоса, температуры кожи и др. Поэтому стопроцентной защиты уже нет. 

Однозначно можно сказать разве только то, что стоящего в ста метрах вполоборота человека в противогазе, зимней одежде и валенках, а также с  затемнёнными стёклами очков пока не распознает даже самая лучшая система :)

Пока нет. Можно сказать наверняка, что маски мешают процессу распознавания. Хотя, учитывая, что каждая система распознавания использует свой подход, невозможно говорить о стопроцентно действенном способе.

Системы одного разработчика маски и геометрический грим могут «запутывать», системы другого — нет.

К сожалению, пока нет никаких публичных данных о том, какие именно технологии используют в российских системах распознавания лиц.

Для этого, резюмируя, рекомендуем следующее.

1. Надеть маску от подбородка до переносицы и надвинуть шапку так, чтобы она полностью закрывала уши и брови. Если у вас длинные волосы, полностью спрячьте их под шапкой или шарфом.
2. По возможности, менять маски, одежду при каждом выходе.
3. Пользоваться не только маской, но и теми же специальными макияжем или аксессуарами.
4. Обращать внимание на камеры на улицах и в общественном транспорте и, по возможности, находиться в «слепых» зонах. Например, в московских автобусах камеры установлены и спереди, и сзади, поэтому находится в салоне надо вполоборота по отношению к ним.

С точки зрения нашего законодательства и здравого смысла, конечно, опираться исключительно на систему распознавания ни правоохранители, ни судьи не должны. Но, к сожалению, случаи, когда людям из-за ошибки системы попили немало крови, уже есть. Это кейсы Сергея Межуева и Антона Леушина, а также случаи задержаний  после акций протеста в январе-феврале 2021 года.

Именно поэтому мы проводим кампанию BanCam за мораторий на использование систем распознавания лиц — пока существуют высокие риски злоупотреблений, неправомерной слежки и контроля за гражданами, а также утечки данных на чёрный рынок. Присоединяйтесь и подписывайте петицию!

О том, что делать, если вас обвиняют на основе результатов системы распознавания лиц, читайте в других наших карточках.