Эксперты описали основные опасения по поводу технологии распознавания лиц
Распознавание лиц является инструментом, с помощью которого можно повысить уровень безопасности. Тем не менее, технология многими воспринимается неоднозначно. Многие опасения являются старыми, но некоторые были выявлены в результате последних исследований. Журнал Asmag.com провел беседу с профессионалами отрасли безопасности для того, чтобы описать наиболее выраженные проблемы и способы их решения.
Опасения по поводу демографической предвзятости
Согласно недавнему исследованию, проведенному совместно Массачусетским технологическим институтом и Стэнфордским университетом, которые проанализировали три коммерческих программных продукта для анализа лица, частота ошибок при определении пола светлокожих мужчин оказалась не выше 0,8 процента. Правда, если речь идет о темнокожих женщинах, то количество ошибок достигает 20 или 34 процентов в зависимости от приложения. Существуют и иные исследования, которые подтверждают существование такой погрешности.
Люди, у которых есть предубеждения по этому вопросу, вероятно, читали или слышали о результатах этих исследований, считает Карен Арзуманян, соучредитель и технический директор Kampr Systems. Он успокаивает, говоря, что ошибки могут происходить только в случае с видеонаблюдением, где используется сравнение N:1 (множество к 1), если нет особого контроля над расстоянием, освещением лица и углом обзора. По его мнению, основной причиной появления опасений у людей на этот счет является риторика, на социальные и политические темы.
Этические проблемы
Эта проблема преследует технологии распознавания лиц с момента начала ее внедрения и связана с вторжением в частную жизнь. Кроме того, имеются опасения по поводу использования технологии лицами, не имеющими на это права.
По словам Дина Николлса, директора по маркетингу компании-разработчика компьютерного зрения Oosto, основная масса претензий подобного характера связана с использованием системы распознавания лиц правоохранительными органами в рамках систем публичного наблюдения. Он считает, что интеграторы должны информировать своих клиентов о том, как решения для распознавания лиц могут по-прежнему защищать цифровую идентификацию и биометрические данные людей, появляющихся в кадре видео. Обычно это не касается случаев использования технологии в системах контроля доступа.
Точность распознавания
Большинство профессионалов отрасли сразу говорят о том, что подобные недостатки технология распознавания лиц испытывала на заре своего появления. Современные алгоритмы находятся на том уровне, что могут идентифицировать лица, даже если на них надеты лицевые маски.
По словам Николлса, еще несколько лет назад распознавание лиц было не очень точным. Особенно это касалось реальных сценариев. Но сомнения у многих все еще остаются. Современные алгоритмы достигают точности свыше 99 процентов и они выполняют свою задачу даже если камера видеонаблюдения ведет сьемку в сложных условиях освещения или если лицо не направлено на камеру под прямым углом –возможности современных нейронных сетей на основе искусственного интеллекта справляются с такими вещами. Николлс полагает, что опасения относительно точности могут быть развеяны очень просто – с помощью обычной демонстрации.
Высокие предполагаемые затраты
Вопрос стоимости является одним из главных при внедрении любой технологии, особенно в коммерческом секторе. По поводу распознавания лиц опасения относительно цены высказывались многими клиентами, но опять таки, это является заблуждением, поскольку в последние годы стоимость резко снизилась на фоне широкого распространения граничных вычислений.
Благодаря периферийным вычислениям совокупная стоимость владения снижается, причем довольно драматично. Периферийное вычислительное устройство может стоить всего одну треть на видеоканал в сравнении с традиционными локальными серверами с большим количеством графических процессоров, что требуется для обработки видеоматериалов.