11 декабря 2018

В Петербурге до конца года появятся больше 150 камер с системой распознавания лиц. Как она работает и можно ли ее обмануть?

В конце ноября в Петербурге появились первые камеры видеонаблюдения с системой распознавания лиц. К концу 2018 года их уже будет больше 150. При этом пока неизвестно, какие именно камеры в городе могут идентифицировать граждан.
«Бумага» рассказывает, использует ли система персональные данные петербуржцев, почему функция распознавания лиц пригодится не только полиции, но и музеям, помогает ли похожая система в Москве ловить преступников и как камеры можно обмануть.

Как устроена система распознавания лиц и использует ли она персональные данные?

Система распознавания лиц, разработанная на базе технологий группы компаний ЦРТ, программирует замеченные лица в биометрические модели и сопоставляет полученное изображение с базами данных из различных источников. Об этом «Бумаге» рассказали в ЦРТ.
При этом, как объясняет директор по бизнес-развитию направления биометрических систем ЦРТ Андрей Хрулев, биометрическая модель отличается от обычного фотоизображения. Она не использует персональные данные, так как работает с видеопотоками (закодированная последовательность кадров — прим. «Бумаги») и обезличенной информацией.
Как поясняет Хрулев, биометрическая система заносит в базу и потом сравнивает не сами изображения лиц, а определенные наборы чисел и биометрические модели, которыми эти изображения выражены. Восстановить фото из биометрической модели после этого не получится.
Хрулев объясняет, что компания использует нейросетевой подход при распознавании лиц. Система непрерывно обучается, в том числе на видеоматериалах — в будущем это должно увеличить точность распознавания.

С какими базами система сверяет данные и кто, кроме полиции, может ее использовать?

Это зависит от того, где ее используют. Если система ищет преступников, то сверяет данные с базами правоохранительных органов, объясняет Хрулев. Однако в других ситуациях могут использоваться иные базы. Например, в библиотеке система может сверяться с базой электронных билетов или базой фото читателей.
В качестве примера Хрулев приводит пилотный проект по внедрению электронных биометрических билетов, который провели во время Петербургского международного экономического форума в мае 2018 года вместе с «Ростелекомом» и Эрмитажем. Участники форума регистрировались в Единой биометрической системе, загружая туда свою фотографию, проходили в Эрмитаж через турникет с камерой, подключенной к системе, и показывали свое лицо вместо бумажного билета.
Если речь идет о базах данных правоохранительных органов, то полиция создает запрос на поиск конкретного человека, после чего система постоянно готова его распознать. В музеях и прочих учреждениях камеры в турникетах, активируются по каждому запросу прохода.
Систему распознавания лиц также могут использовать в сфере транспорта — например, для мониторинга пассажиропотоков. На стадионах она может не пустить болельщиков из «черных списков», блокируя перед ними турникеты. Система в теории должна помогать ускорить проход людей в музеи и на концерты.
Помимо лиц, система позволяет распознавать автомобильные номера, фиксировать наличие оставленных без присмотра предметов и выявлять ДТП и чрезвычайные ситуации.

Зачем нужна функция распознавания лиц в камерах?

В комитете по информатизации и связи утверждают, что проект направлен на повышение качества жизни и безопасности жизнедеятельности. Одна из основных задач системы — поиск преступников, находящихся в розыске.
К примеру, в Москве на чемпионате мира по футболу с помощью системы распознавания лиц задержали более 180 человек, находящихся в базах правонарушителей и федеральном розыске, сообщали летом в «Ростехе». Записи с камер помогли также задержать похитителя кубка, который вручают лучшему игроку матча. В Москве при этом камер с системой распознавания лиц намного больше, чем сейчас в Петербурге: год назад их в столице было более трех тысяч.

В чем разница между московской системой распознавания лиц и петербургской?

В Петербурге и Москве для распознавания лиц используют разные системы. Столичные камеры оснащены технологиями FindFace Security от авторов приложения FindFace, которое позволяло пользователям находить людей в соцсетях по фотографиям.
В 2016 году через сервис распознавания лиц FindFace вычислили предполагаемых поджигателей петербургской новостройки. В том же году участники интернет-сообщества «Двач» устроили с его помощью травлю порноактеров. В 2017-м неизвестные создали сайт, на котором выкладывали информацию и контакты участников акций 12 июня, и утверждали, что используют для поиска людей FindFace.
В июне 2018-го разработчики объявили, что поддержка приложения для обычных пользователей будет прекращена. Основатель компании Ntechlab Артем Кухаренко объяснял, что ресурсы его компании «сосредоточены на глобальных проектах в сфере безопасности и розничной торговли», что и стало причиной закрытия сервиса. Издание vc.ru уточняло, что сотрудники компании сосредоточатся на разработке технологий для государства и бизнеса.
На вопрос об отличии петербургской системы от московской в ЦРТ ответили, что их технологии изначально были рассчитаны на распознавание лиц и использование в камерах наблюдения. В любом случае, как объясняет Хрулев, биометрические технологии упрощают поиск правонарушителей, так как полиции и другим ведомствам не приходится тратить время на поиск людей на видеозаписях вручную.

Сколько в Петербурге камер, распознающих лица?

На улицах Петербурга сейчас установлено более 50 камер с системой распознавания лиц. Где именно они расположены, в ЦРТ не уточняют. До конца года город подключит еще более 50 камер. Комитет по информатизации и связи обещал увеличить количество устройств в городе в несколько раз. Всего количество камер видеонаблюдения в Петербурге до конца 2018 года должно вырасти до 30 тысяч, сообщали в Городском мониторинговом центре.

Система распознавания лиц может ошибаться?

Представитель компании Ntechlab, разработавшей FindFace, в разговоре с «Деловым Петербургом» рассказывал, что при анализе миллиардов лиц точность вычисления будет более 80 %. Если это количество сократится до тысяч, точность поднимается выше 90 %. Представители работающей с похожим софтом компании Vocord в том же тексте говорили о вероятности ошибки не более 1–2 %.

Можно ли сделать так, чтобы камера не распознала лицо?

Сделать это очень сложно. «Медуза» приводит три способа, но все их может быть трудно воплотить. Издание предлагает использовать маску, носить очки со специальной раскраской или нанести на лицо особый макияж, который индивидуально генерируется при помощи алгоритма, созданного директором по распространению технологий «Яндекса» Григорием Бакуновым (проект, впрочем, не запустили, так как им могли воспользоваться злоумышленники). Обычный макияж системы распознавания лиц не обманывает.
«Ведомости» писали о более простых способах — помочь могут большие темные очки, кепки, шарфы и даже просто выставленная перед лицом рука. Но эксперты в разговоре с изданием предупреждают, что пользоваться этими атрибутами придется постоянно, а полностью от современных систем распознавания лиц они всё равно не защитят.
Наибольшую защиту от камер предоставят профессиональный грим и маски, писали «Ведомости» со ссылкой на исследователя Сергея Миляева из VisionLabs. Однако создатели технологий работают над тем, чтобы возможностей избежать распознавания в будущем было как можно меньше.
Если вы нашли опечатку, пожалуйста, сообщите нам. Выделите текст с ошибкой и нажмите Ctrl + Enter.

Новости

все новости

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.