Trump hallinnon ponnistelut kiinnittää huomiota uusiin maahanmuutto-sääntöihin - ja laillinen tulipalo - sen rajoitukset, jotka koskevat tiettyjen muslimimaiden enemmistömaiden kykyä päästä Yhdysvaltoihin Huolestuttavassa hämärässä, epäselvä osa toimeenpanevista määräyksistä ei ole tutkittu tai edes huomannut kovin paljon: sen kasvojen tunnistusjärjestelmien laajentaminen Yhdysvaltojen suurimmilla lentoasemilla seurata USA: sta lähteviä ihmisiä ja toivoo saavansa ihmisiä, jotka ovat ylittäneet viisuminsa tai jotka ovat halukkaita rikostutkinnoissa.

Se on paljon tehokkaampi versio menetelmästä puhelin tai tietokone voi käyttää ystävien tunnistamiseen kuvissa. Tietokoneiden käyttäminen tunnistaa ihmisten kasvot ja vahvistaa heidän identiteettinsä voida virtaviivaistaa pääsynvalvontaa turvallisille yritys- ja julkishallinnon rakennuksille tai laitteille. Jotkut järjestelmät voivat tunnistaa tunnetut tai epäillyt rikolliset. Yritykset voivat analysoida asiakkaidensa kasvoja auttaa räätälöidä markkinointistrategioita eri sukupuolten, ikäryhmien ja etnisten taustojen ihmisille. On jopa kuluttajapalveluja, jotka hyödyntävät kasvojen tunnistusta, kuten virtuaalinen silmälasien asennus ja virtuaaliset makeoverit.

On myös vakavia yksityisyyden huolenaiheita, koska valtion virastot ja yritykset pystyvät seuraamaan yksilöitä yhteisöjensä kautta ja jopa ympäri maailmaa. Kasvojen tunnistusmarkkinat ovat arvoltaan noin US $ 3 miljardia ja niiden odotetaan kasvavan $ 6 miljardia 2021. Valvonta on suuri syy kasvuun; viranomaisille ovat ensisijaisia ​​kuluttajia. FBI: llä on tietokanta, jossa on kuvia noin puolet Yhdysvaltain väestöstä. On myös pelkoa, että ihmiset käyttävät kasvojentunnistusta osallistumaan online-häirintään tai jopa reaalimaailma.

Koska kasvojen tunnistaminen yleistyy, meidän on tiedettävä, miten se toimii. Joku, joka tutkii ja tutkii uuden teknologian oikeudellisia vaikutuksia rikostutkinnoissa, uskon, että on tärkeää ymmärtää, mitä se voi ja ei voi tehdä, ja miten tekniikka etenee. Vasta sitten voimme olla tietoisia keskusteluista siitä, milloin ja miten tietokoneita käytetään tunnistamaan, että useimmat ihmisen piirteet - kasvomme.

Kuinka se toimii

Yksi useista menetelmistä, joita kutsutaan biometrisiin tunnistusjärjestelmiin, kasvojen tunnistaminen tutkii ihmisen kehon fyysisiä piirteitä yrittäen erottaa yksi henkilö yksiselitteisesti kaikista muista. Muita tällaisen työn muotoja ovat hyvin yleiset sormenjälkien yhteensovittaminen, verkkokalvon skannaus, iiriksen skannaus (käyttämällä helpommin havaittavaa osaa silmästä) ja jopa puheentunnistus.

Kaikki nämä järjestelmät ottavat tietoa - usein kuva - tuntemattomalta henkilöltä, analysoivat kyseisessä syötteessä olevat tiedot ja yrittävät sovittaa ne olemassa oleviin merkintöihin tunnettujen ihmisten kasvojen tai äänien tietokannassa. Kasvojen tunnistus tapahtuu tässä kolme vaihetta: havaitseminen, faceprint-luominen ja todentaminen tai tunnistaminen.

Kun kuva on otettu, tietokoneohjelmisto analysoi sen tunnistamaan, missä kasvot ovat, eli joukko ihmisiä. Esimerkiksi ostoskeskuksessa turvakamerat syöttää tietokoneeseen kasvojentunnistusohjelmiston tunnistamaan kasvot videotulossa.

Kun järjestelmä on tunnistanut kuvan mahdolliset kasvot, se näyttää tarkemmin kussakin. Joskus kuvan on oltava suunnattu tai muutettu. Kuva, joka on hyvin lähellä kameraa, voi tuntua kallistettuna tai venytettynä hieman; joku, joka on kaukana kamerasta, saattaa näkyä pienemmältä tai jopa osittain piilossa.

Kun ohjelmisto on saapunut oikeaan kokoon ja suuntaan kasvoille, se näyttää vieläkin tarkemmin ja pyrkii luomaan sitä, mitä kutsutaan nimellä “faceprint”Kuten sormenjälkitietueessa, julkisivu on joukko ominaisuuksia, jotka yhdessä tunnistavat yksilöllisesti yhden henkilön kasvot. Faceprintin elementteihin kuuluvat kasvojen piirteiden suhteelliset sijainnit, kuten silmät, kulmakarvat ja nenän muoto. Henkilöllä, jolla on pienet silmät, paksut kulmakarvat ja pitkä kapea nenä, on hyvin erilainen faceprint joku, jolla on suuret silmät, ohuet kulmakarvat ja laaja nenä. katse ovat keskeinen tekijä tarkkuudessa. Suuret tummat aurinkolasit todennäköisemmin vähentävät ohjelmiston tarkkuutta kuin kasvojen hiukset tai säännölliset reseptilasit.

Faceprintia voidaan verrata yksi kuva tarkistaa tunnetun henkilön henkilöllisyys, sanoa työntekijä, joka haluaa päästä turvalliseen alueeseen. Suunnitelmia voidaan verrata myös monien kuvien tietokantoihin toivoo tunnistavan tuntemattoman henkilön.

Se ei ole aina helppoa

Tärkein tekijä, joka vaikuttaa siihen, miten hyvin kasvojentunnistus toimii valaistus. Parasta on tasaisesti valaistu, suoraan edestä katsottuna, ilman varjoja ja mikään ei estä kameran näkymää. Lisäksi, onko kasvojen kuva ristiriidassa sen taustan kanssa, ja. \ T kuinka kaukana se on kamerasta, voi auttaa tai vahingoittaa kasvojentunnistusprosessia.

Toinen erittäin tärkeä haaste onnistuneelle kasvojen tunnistamiselle on se, missä määrin tunnistettava henkilö tekee yhteistyötä tai on edes tietoinen prosessista. Ihmiset, jotka tietävät käyttävänsä kasvojen tunnistusta, kuten työntekijä, joka yrittää päästä rajoitettuun huoneeseen, ovat suhteellisen helppoja työskennellä. He pystyvät katsomaan suoraan kameraan sopivassa valaistuksessa, jotta se voi tehdä optimaalisia ohjelmistojen analysointia varten.

Muut ihmiset eivät tiedä heidän kasvojaan analysoimalla - eivätkä he edes tiedä, että nämä järjestelmät tutkivat niitä. Kuvia heidän kasvoistaan ​​on vaikeampi analysoida; väkijoukosta otettu kasvot on ehkä muunnettava digitaalisesti ja lähennettävä, ennen kuin se voi muodostaa suunnitelman. Se jättää enemmän tilaa järjestelmälle tunnista henkilö väärin.

Mahdolliset ongelmat

Kun kasvojentunnistusjärjestelmä tunnistaa henkilön väärin, se voi aiheuttaa useita mahdollisia ongelmia riippuen siitä, millainen virhe se on. Järjestelmä, joka rajoittaa pääsyä tiettyyn paikkaan, voisi myöntää väärän henkilön luvattomalle henkilölle - jos hän sanoo, että hänellä oli naamio tai jopa vain näytti samankaltaiselta, että joku, jolle olisi annettava lupa. tunnistaa hänet oikein.

Lainvalvontakamerat eivät aina pysty saamaan erittäin hyviä kuvia epäillyn kasvoista. Tämä voisi tarkoittaa syyttömän henkilön tunnistamista epäillyksi - tai jopa epäonnistumasta, että tunnettu rikollinen vain juoksi uudelleen lain vastaisesti.

Riippumatta siitä, kuinka tarkasti se näyttää olevan TV-rikollisnäyttelyissä, on virheitä, vaikka tekniikka onkin parantumassa. Kansallinen standardointi- ja teknologiainstituutti on arvioinut, että ilmoitetut virhetasot ovat laskussa 50 prosenttia kahden vuoden välein, ja ovat tällä hetkellä noin 0.8 prosenttia. Se on parempi kuin puheentunnistus virhetasot yli 6-prosentin. Mutta kasvojen tunnistaminen voi olla yhä virhealtista kuin iiriksen skannaus ja sormenjälkitarkistus.

Huoli yksityisyydestä

Vaikka se olisikin tarkkaa, mutta ehkä jopa tarkempaa, se kasvaa yksityisyydensuoja. Yksi tärkeimmistä huolenaiheista on, että aivan kuten DNA-tietokantojen nousu, kasvojen piirteet ja valokuvat ovat varastoivat valtion virastot, joka voi seurata ihmisiä ja poistaa kaikki yksityisyyden tai nimettömyyden käsitteet.

Myös uudet tietosuojaongelmat kärsivät koko ajan. Uusi älypuhelinsovellus FindFace, antaa ihmisille mahdollisuuden ottaa henkilön valokuva ja käyttää kasvojentunnistusta löytääkseen sosiaalisen median tilinsä. Näennäisesti kätevä tapa muodostaa yhteys ystäviin ja työtovereihin, sovellus pyytää väärinkäyttöä. Ihmiset voivat käyttää sitä paljastaa identiteetit ja häiritä muita.

Nämä uudet ominaisuudet herättävät myös huolta julkisesti saatavilla olevien kuvien muista haittaohjelmista. Esimerkiksi kun poliisi antaa hälytyksiä kadonneista lapsista, he sisältävät usein valokuvan lapsen kasvoista. Sääntelyä tai valvontaa on vähän, joten kukaan ei tiedä, tulevatko nämä kuvat myös kasvojentunnistusjärjestelmiin.

Tämä ei tietenkään edes kosketa kasvojen tunnistustyökalujen käyttöä muiden tekniikoiden, kuten poliisilaitekameroiden, paikannusohjelmistojen ja koneen oppimisen avulla. reaaliaikainen seuranta. Se ylittää yksinkertaisen tunnistamisen ja sen alueen, jossa joku on ollut, ja missä ohjelmisto ennustaa, että ne menevät. Teknologian yhdistäminen tarjoaa houkuttelevia vaihtoehtoja rikollisuuden torjunnassa ja syventää yksityisyytemme halkeamia.

Teknologia tarjoaa tehokkaita työkaluja, ja laki on usein huonosti varusteltu, jotta se pysyisi uusien kehityssuuntausten mukaisesti. Mutta jos aiomme käyttää kasvojentunnistusta maahanmuutto- ja lainvalvontapäätöksissä, meidän on osallistuttava sen mahdollisuuksiin ja haittoihin ja ymmärrettävä tarkkuutta, yksityisyyttä ja etiikkaa koskevat kysymykset, joita tämä uusi kyky herättää.

Author

Jessica Gabel Cino, akateemisten asioiden dekaani ja oikeustieteen tohtori, Georgia State University

Tämä artikkeli julkaistiin alunperin Conversation. Lue alkuperäinen artikkeli.

Liittyvät kirjat

at InnerSelf Market ja Amazon