От поиска по фото к распознаванию лиц: инновации и нейросети

В эпоху цифрового прогресса и развития искусственного интеллекта, технологии поиска по фото и системы распознавания лиц становятся все более востребованными и широко используемыми. В этой статье расскажем, как эти технологии используются в современной жизни, насколько законно и этично их применение.

Поиск по фото

Технология поиска по фото позволяет найти изображение на основе его содержимого, а не только по ключевым словам или описанию. Сегодня для определения и сравнения изображений часто используют нейросети, которые обучаются классифицировать и распознавать особенности и узоры в изображениях. Они могут анализировать изображения на предмет форм, цветов, текстур и других характеристик.

Другой метод — использование дескрипторов изображений. Дескрипторы представляют собой компактные числовые векторы, которые описывают особые точки и характеристики изображения. При поиске по фото алгоритм может сравнивать дескрипторы изображения запроса с дескрипторами всех доступных изображений, чтобы найти наиболее похожие.

Технология поиска по фото находит применение в различных сферах. В онлайн-магазинах она позволяет пользователям найти товары на основе фотографий или сделать поиск похожих предметов. Например, пользователь может сфотографировать понравившуюся одежду или аксессуары и найти аналогичные товары в магазине. В поисковых системах такая технология помогает пользователям найти информацию на основе изображений. Например, если пользователь ищет места для отдыха, то он может загрузить фото интересующего его пейзажа или достопримечательности.

Но у поиска человека по фото есть и обратная сторона медали — эту технологию используют злоумышленники в своих преступных целях.

Дмитрий Овчинников

Главный специалист отдела комплексных систем защиты информации компании «Газинформсервис»

Поиск людей по фотографии — это OSINT, то есть поиск по открытым источникам, например, по социальным сетям или открытым базам, кэшу гугла. Эта технология может использоваться с целью получения незаконных данных и совершения мошеннических операций. Например, специально обученный ИИ позволяет создавать фейковые фотографии человека, с поддельными документами. Посредством подобных фокусов можно обманывать часть приложений при оформлении кредитов.

Фотографии реальных людей могут также использоваться для сбора информации и подготовки таргетированной атаки. Кроме того, в ближайшем будущем можно будет совершать атаки с целью совершения оплаты посредством лица. Современные технологии 3D позволяют создавать высококачественные маски на основе трехмерных моделей, созданных по фотографии, а OSINT позволяет выяснять множество личной информации про потенциальную жертву.

Обычные пользователи, зачастую даже не задумываясь, используют эту технологию в повседневной жизни. Например, чтобы проверить написавшую в социальных сетях девушку с помощью Яндекс.Картинки или Google Image и убедиться, что внешность действительно принадлежит ей, а не латиноамериканской модели.

Распознавание лиц

Принципы работы систем распознавания лиц основаны на анализе геометрических и текстурных особенностей лица человека. Они позволяют идентифицировать и аутентифицировать конкретного человека на основе его уникальных физических черт. Одним из самых популярных методов распознавания лиц является метод глубокого обучения, использующийся в нейронных сетях. Эта техника помогает моделировать и выявлять факторы глаза, носа, рта и других частей лица, которые отличают одного человека от другого.

Преимущества систем распознавания лиц для безопасности очевидны. Такие системы позволяют автоматизировать процесс идентификации и аутентификации людей без необходимости использования физических карт доступа или паролей. Это повышает уровень безопасности, так как подделка лица гораздо сложнее, чем кража кода доступа или карты.

Системы распознавания лиц применяются во многих областях, таких как безопасность, маркетинг, медицина и т. д. Например, системы распознавания лиц могут использоваться для контроля доступа на предприятиях или в общественных местах, для учета посещаемости или для определения эмоционального состояния человека.

Екатерина Старостина

Директор по развитию бизнеса «Вебмониторэкс»

Технологии распознавания лиц и поиска человека по фото играют важную роль в обеспечении кибербезопасности. Они могут быть использованы для аутентификации пользователей, контроля доступа к информационным ресурсам, идентификации потенциальных угроз и предотвращения несанкционированного доступа. Например, системы биометрической идентификации на основе распознавания лиц могут быть применены для защиты конфиденциальных данных и обеспечения безопасности информационных систем.

Но у системы распознавания лиц есть и недостатки. Например, высока вероятность неправильно узнать человека по фото. Особенно при слабом освещении или при изменении внешнего облика человека (например, смена прически). В таких ситуациях возможны ложные срабатывания, что может привести к ошибкам и нарушениям безопасности.

В целом, системы распознавания лиц имеют большое значение для безопасности, но требуют постоянного совершенствования, чтобы обеспечивать максимальную эффективность и надежность.

Перспективы технологий поиска и распознавания лиц

Технологии поиска по фото и распознавания лиц наиболее важны и полезны для правоохранительных органов. Одним из основных применений технологий поиска по фото является способность быстро находить и идентифицировать преступников на основе имеющихся фотографий в базе данных. Это может быть полезно, например, при расследовании краж, нападений или других преступлений, когда у правоохранительных органов есть фотографии подозреваемых. Автоматическая система распознавания лиц может сравнить фото с множеством других в базе данных, что в разы ускорит опознание подозреваемого, даже если он изменил внешность.

Кроме того, эти технологии используются для обеспечения безопасности в общественных местах — аэропортах, транспортных узлах, торговых центрах, стадионах. Они могут быть интегрированы в системы видеонаблюдения и использоваться для автоматического распознавания лиц подозрительных личностей или тех, кто находится в списках разыскиваемых. Также подобные системы могут настраиваться на распознавание нетипичного поведения людей. Например, если человек сильно нервничает или явно агрессивно настроен. Такое использование технологий помогает усилить безопасность, предотвратить возможные преступления или столкновения общественных масс, например, футбольных болельщиков.

Леонид Ломакин

Руководитель направления по информационной безопасности iTPROTECT

На данный момент использование сервисов и нейросетей по поиску человека по фото пока не имеет четкого и полного регулирования в российском законодательстве. Технологии искусственного интеллекта развиваются очень быстро, и законодательство часто отстает от таких инноваций.

Однако несмотря на отсутствие конкретных законов об использовании нейросетей в России, применение этих технологий для распознавания людей на фотографиях попадает под определение биометрических персональных данных — сведений, которые характеризуют физиологические и биологические особенности человека, на основании которых можно установить его личность. Обработка таких данных для установления личности может осуществляться только при наличии согласия в письменной форме или при наличии требований российского законодательства о безопасности, противодействии терроризму, оперативно-розыскной деятельности и т. д.

Поэтому, как правило, такие приложения и сервисы могут нарушать права на конфиденциальность и приватность пользователей, так как человек может быть обнаружен и идентифицирован без его явного согласия. С развитием искусственного интеллекта проблема конфиденциальности и приватности становится все более актуальной. Поэтому ключевой задачей является установление четких правил использования таких технологий для обеспечения соблюдения их конфиденциальности и приватности.

Еще один вектор развития подобных технологий — финансовые операции. Они позволяют клиентам расплачиваться за товары или услуги буквально лицом — посмотрел в специальное устройство на кассе и платеж прошел. Для использования сервиса достаточно активировать функцию распознавания лица в приложении своего банка и выбрать привязанную карту. В Москве с 2021 года внедрена система FacePay, позволяющая «оплатить лицом» проезд в метро по такому же принципу.

Не менее перспективное направление — распознавание фейковых фото или видео. Нейросети анализируют фото/видео и находят скрытые детали, аномалии или ошибки. Это очень актуальное направление, особенно сейчас, когда дипфейки и сервисы по созданию поддельных документов выходят на новый уровень благодаря искусственному интеллекту. Возможно, в ближайшие годы мы увидим яркое противостояние нейросетей.

Заключение

Технологии поиска по фото и системы распознавания лиц имеют огромный потенциал и применяются во многих сферах нашей жизни. Они делают ее удобнее, проще и безопаснее. Но нужно понимать, что подобные технологии — это всего лишь инструмент. И оттого, в чьих руках он будет находиться зависит конечный результат — польза для общества или преступление.