Эксперт дал совет, как быть, если ваше фото выложили в сеть без спроса
МОСКВА, 6 фев – ПРАЙМ. Число нарушений личных прав человека в связи с цифровизацией разных сфер общественной жизни и скоростью распространения информации в социальных сетях год от года растет. Сегодня фактически любой человек может оказаться в ситуации незаконного использования и распространения его изображения в соцсети. Об этом рассказала агентству «Прайм» доцент кафедры гражданско-правовых дисциплин РЭУ им. Г.В. Плеханова Татьяна Воротилина.
Эксперт рассказал, что могут о вас узнать по невинным фото в соцсетях
«Анализ отечественного законодательства показал, что обнародование и дальнейшее использование изображения гражданина, в том числе, фотографий и видео, допускается только с его согласия (ст.152.1 ГК РФ)», — отметила эксперт.
Даже после смерти гражданина его изображение может использоваться исключительно с согласия самых близких людей: детей и пережившего супруга, а при их отсутствии — с согласия родителей.
Есть и исключения из общего правила — использование изображения гражданина в публичных целях, опубликование изображения, полученного в «местах, открытых для свободного посещения, или на публичных мероприятиях».
По мнению юриста, общий невысокий уровень правосознания и правовой культуры россиян являются одной из главных причин массовых нарушений правовых предписаний, особенно в связи с использованием Интернета.
К нарушителям права гражданина на изображение применяются нормы о защите нематериальных благ, которые «априори неотчуждаемы».
Вместе с тем, по мнению юриста, законодательство нуждается в совершенствовании: отсутствует общая форма разрешения гражданина на публикацию своего изображения на фото, не урегулированы вопросы соотношения права на изображение и авторского права.
По словам Воротилиной, гражданин, чьи права нарушены размещением фото без его согласия, может потребовать компенсации морального вреда, а также удаления этого изображения и пресечения или запрещения дальнейшего его распространения.
Вас подслушивают: за кем следят по телефону и как это понять
Так, гражданин может обратиться к администратору сайта или соцсети с требованием удалить его и больше не использовать, а в случае отказа — обратиться в суд с аналогичным требованием.
«Не имеет значения, где нарушитель взял фотографии: снял сам или нашел на странице другой соцсети, с 2015 года судебная практика пришла к однозначному выводу — в любом случае для дальнейшего использования необходимо получить согласие лица, изображенного на фото», — подчеркивает эксперт.
«В свою очередь, компенсации морального вреда выражаются в выплате определенной денежной суммы с учетом характера и степени моральных страданий, причиненных потерпевшему нарушением его права на охрану изображения, требований разумности и справедливости», — заключила эксперт.
Альбом «Люди» на айфоне | Как добавить фото человека
Речь идет об альбоме «Люди» в программе «Фото» на мобильных устройствах iPhone. Это возможность просматривать снимки по отмеченным на них участникам.
Таким образом, можно избирательно просматривать изображения с определенными людьми или человеком и даже создавать фильмы-воспоминания, если кадров накопилось достаточно много. А подключение медиатеки iCloud позволит синхронизировать данные на всех устройствах, чтобы получать доступ к избранным друзьям и группам с любого гаджета на iOS 11, macOS High Sierra и более поздних платформах. Из статьи Вы узнаете, как добавить людей в айфоне в «Фото» и управлять этой интересной опцией.
Поиск участников в альбоме
Изображения с Вашими родными и друзьями, лица которых распознала программа «Фото», помещаются в альбом «Люди». Для каждого контакта в приложении создается миниатюра, а рядом можно ввести имя. Найти альбом на устройстве просто:
- запустите программу «Фото»;
- откройте вкладку «Альбомы»;
- выберите папку «Люди».
Если Вы хотите собрать еще больше знакомых, откройте снимок с другом, которого нужно распознать, смахните экран вверх, и Вы увидите миниатюру профиля в альбоме. Добавьте имя, чтобы отметить человека, или выберите уже имеющееся из списка. Таким образом можно добавить фотографии в медиатеку и упорядочить их для более быстрого поиска.
Все изображения с одним человеком можно объединить в одну группу, выбрав снимки, которые отмечены его миниатюрой. Кнопка этой опции находится в правом нижнем углу экрана. Также по аналогии могут объединяться сами группы.
Из всех возможностей iPhone эта – пока одна из самых новых. Функция позволяет легче находить избранные контакты и настраивать списки. Миниатюра каждого пользователя назначается по умолчанию автоматически, но ее можно поменять, выбрав нужную из коллекции снимков с этим человеком. А так как технологии еще не совершенны, если программа ошибется, распознав не того друга, это всегда можно исправить вручную, удалив отметку с кадра.
Используйте фотографии с родными для создания оригинальных сувениров и подарков
Вооружившись коллекциями снимков друзей и приложений для обработки фото, можно использовать их для создания уникальных подарков и быть во всеоружии в любой праздник. Поможет в этом мобильная программа «Мимиграм», которую можно бесплатно скачать в App Store. Приложение не занимает много места на устройстве, интерфейс и настройки доступны для понимания любого пользователя.
В Mimigram собраны шаблоны для печати фото в разных форматах на специальной бумаге Fujifilm и вещах. С помощью приложения можно не выходя из дома, заказать набор фотокарточек с доставкой, кружку с любым изображением и даже футболку с собственным дизайном. Постеры, календари, магниты – благодаря широкому выбору простор для полета фантазии обеспечен. Подарки изготавливаются из качественных материалов и красиво упаковываются, благодаря чему их можно вручать сразу после получения.
Распознавание лиц по фото, или как научить iPhone узнавать друзей
Наиболее распространенным способом сортировки фотографий является по дате или по событиям.
Расположение снимков в хронологическим порядке позволяет с легкостью находить нужные, потому что, как правило, мы сразу знаем, где искать. Тем не менее, для распределения снимков не по дате, а по месту, где они были сделаны или по запечатленным на них людям, хронологическая структура альбомов совсем не подходит.
С выходом iOS 10 компания Apple попыталась решить эту проблему, разработав более «продвинутые» технологии для сортировки фотографий. Одной из них является усовершенствованное программное обеспечение для распознавания часто повторяющихся на снимках лиц. Благодаря машинному обучению iOS позволяет создавать «умные» альбомы на основании распознанных лиц. Проще говоря, с вашей небольшой помощью iPhone или iPad может сам научиться узнавать людей на фотографиях и отбирать снимки с ними в отдельные альбомы независимо от того, старые они или новые.
Итак, мы расскажем вам все, что нужно знать, для того чтобы научить iOS-устройство узнавать людей на фото.
Мы также объясним, как помочь iPhone или iPad распознавать дополнительные снимки на случай, если функция автораспознавания вдруг не сработает.
С выходом iOS 10 приложение «Фото» привлекло к себе всеобщее внимание. Конечно, функция распознавания лиц – далеко не единственный критерий для сортировки снимков, однако в этой публикации мы расскажем только о ней. Обратите внимание, существует два способа обучить ваш iPhone узнавать людей, и мы подробно расскажем вам о каждом из них.
ПО ТЕМЕ: Как автоматически улучшить качество фото на iPhone и iPad.
Как обучить iPhone или iPad распознавать лица ваших друзей с помощью смарт-альбома «Люди»
Если вы хотите научить iOS-устройства распознавать не того, кого вы только что сфотографировали, а людей, уже присутствующих на многих ваших снимках, следуйте представленным ниже инструкциям.
1. В разделе «Альбомы» найдите альбом «Люди».
2.
Ознакомьтесь с интерфейсом альбома. Вы увидите безымянные группы фотографий, автоматически отсортированные по изображенным на них людям.
3. Для начала прикоснитесь к лицу интересующего вас человека на фотографии.
Вам откроются все автоматически отсортированные снимки с выбранным человеком и окошко с предложением добавить имя, если на предыдущем экране нажать на сердечко, то данный пользователь будет добавлен в Избранное альбома Люди.
Миниатюра пользователя в Избранном имеет бОльшие размеры.
Добавьте имена ко всем лицам, после чего под каждой миниатюрой фотографии выбранного вами человека появится его имя.
ПО ТЕМЕ: Как загружать фото и видео в облако с iPhone или iPad, чтобы освободить место.
Опция Показать лица в альбоме Люди
Откройте «стену» какого-либо человека в разделе Люди и нажмите кнопку Выбрать.
Нажмите появишуюся кнопку Показать лица, после чего на миниатюрах фото будут показыны только лица просматриваемого человека.
ПО ТЕМЕ: Как наложить музыку на Истории (сторис) в Instagram на iPhone — 2 способа.
Как добавлять людей в Избранное
Существует три способа добавления людей в Избранное.
1. Для добавления в Избранное
2. Кроме того, добавить пользователя в Избранное можно при помощи одноименной опции, которая появляется при нажатии кнопки Выбрать.
3. Если в Избранном уже кто-то есть, то для добавления новых людей, просто нажмите на фото нужного вам человека, перетащите его миниатюру в вверхнюю часть экрана и отпустите. Теперь вы можете перемещать превью фотографий вверх и вниз по секциям, добавляя или убирая из избранного.
ПО ТЕМЕ: Как скачивать видео с Вконтакте, Ютуб, Facebook, Инстаграм, Одноклассников на компьютер: лучшие бесплатные сервисы.
Как объединить фото одного и того же человека в альбоме Люди
Если вы решили всерьез взяться за смарт-альбом «Люди» и внести порядок в царящий там хаос, вам на пути встанут две преграды. Во-первых, снимки могут дублироваться, и в итоге окажется, что для одного и того же человека появится несколько разделов. Во-вторых, иногда алгоритм, наоборот, не распознает человека. Как решить эти проблемы, мы расскажем ниже.
Не будем сваливать всю информацию в одну кучу и начнем с того, что делать, если система создала несколько превью для одного и того же человека.
1. Определите, для кого из ваших друзей iOS-устройство создало несколько превью, приняв одного и того же человека за разных людей.
2. Нажмите на «Выбрать» в верхнем правом углу.
3. Отметьте все случаи, когда человек был ошибочно идентифицирован как кто-то другой, нажав по одному разу на каждый снимок.
4. Отметив все фото, нажмите на «Объединить» в нижнем правом углу.
5. Подтвердите, что вы действительно хотите объединить выбранные фотографии.
6. Кроме того, для объединения достаточно перетащить одну миниатюру на другую.
ПО ТЕМЕ: Как просматривать фото и видео в iCloud или как работает приложение Фото на сайте icloud.com.
Как помочь iPhone и iPad узнавать человека на всех фотографиях
Итак, мы разобрались с тем, что делать, если iPhone создал несколько превью для одного и того же человека, посчитав его разными людьми. Теперь рассмотрим ситуацию, когда iOS-устройство узнает человека не на всех фотографиях, где он запечатлен.
1. Выберите человека, чьи снимки вы хотите идентифицировать вручную. Это может быть как фото из избранного, так и иконка поменьше где-нибудь еще. Один раз коснитесь превью.
2. Прокрутите «стену» с фотографиями этого человека до самого низа и выберите опцию «Подтвердить добавленные фото».
ПО ТЕМЕ: Как объяснить Siri, кто является Вашим другом, братом, женой, детьми и т.д.
Как научить iOS-устройство узнавать друзей на новых фото в «Фотопленке» не открывая альбом «Люди»
Ну вот, мы уже приближаемся к финишу. Осталось только научиться добавлять новых друзей и их имена в смарт-альбом, не открывая альбом «Люди». Описанный ниже метод не самый лучший для добавления большого количество людей, однако отлично подойдет, если вы уже сделали основную работу и хотите добавить только одного нового друга.
1. Вы сфотографировали нового человека и хотите, чтобы ваш iPhone впредь узнавал его и автоматически добавлял снимки на его «стену». Для этого нужно полностью открыть фотографию (нет необходимости переключать вкладку и искать альбом «Люди»).
2. Проведите по снимку пальцем вверх, найдите короткую ссылку-иконку к альбому «Люди» и нажмите на нее. Она может появиться не сразу же после того, как была сделана фотография, поскольку iOS иногда требуется время на анализ лица.
3. Дальнейшие шаги вам уже известны. Откроется новая стена для этого человека с опцией «Добавить имя». Введите имя друга и нажмите на «Готово».
Смотрите также:
Система распознавания лиц. Как она работает на примере Москвы и Лондона
Мэр Москвы Сергей Собянин заявил, что в 2019 году в столице заработает система распознавания лиц с помощью уличных видеокамер. Сейчас такая технология уже используется в московском метро; Собянин говорит, что мэрия в вопросе наблюдения за гражданами ориентируется на китайские мегаполисы.
Лондон на протяжении последних 15 лет имеет репутацию города с самым большим количеством видеокамер.
Русская служба Би-би-си сравнила, как используются видеонаблюдение и распознавание лиц в этих двух городах.
Как устроено видеонаблюдение в Москве
Считается, что современная система видеонаблюдения в рамках программы «Безопасный город» в Москве появилась в 2011-2012 году.
До этого она была довольно архаичной, использовалась неэффективно, многие камеры просто не работали. В 2016 году директор департамента дополнительных услуг «Ростелекома» Илья Лисовский говорил изданию The Village, что в Москве установлено 140 тысяч видеокамер нового поколения.
С тех пор, судя по сообщениям разных СМИ, количество видеокамер увеличивалось примерно на 7-10 тысяч в год. В мае 2019-го Сергей Собянин сказал, что в Москве их 167 тысяч. Мэр добавил, что видеозаписи оттуда используются при расследовании 70% всех совершенных преступлений.
Большинство камер установлены у подъездов жилых домов и административных зданий, в школах, вузах, торговых центрах. Не менее 2,5 тысяч установлены в местах массового скопления людей.
Автор фото, Getty Images
«Комсомольская правда» приводила статистику: чаще всего записи с видеокамер используются для расследования вандализма или краж (в 52% случаев) и для разбора ДТП (в 40% случаев).
В ходе следствия, а потом суда по «болотному делу» о беспорядках на Болотной площади Москвы 6 мая 2012 года стало понятно, что в основу обвинительных материалов легли записи с камер уличного наблюдения. Новые задержания проводились по мере поступления все новых видеозаписей, эти же кадры использовались в суде как доказательства вины демонстрантов.
После убийства в центре Москвы оппозиционного политика Бориса Немцова в феврале 2015 года выяснилось, что ключевые камеры, которые могли бы зафиксировать убийц, не работали.
В июле 2016 года «Медуза» впервые рассказала о технологии FaceТ и приложении FindFace. Это они лежат в основе современного биометрического наблюдения, позволяют распознать лицо прохожего и идентифицировать его по правоохранительным базам данных. Именно об этих видеокамерах и говорил Сергей Собянин.
Автора технологии зовут Артем Кухаренко. Сначала он написал приложение, позволяющее по фотографии определить породу собаки, потом занялся людьми, став одним из создателей компании N-Tech Lab.
Компания разработала нейросеть, которая позволяет узнать человека по фотографии и идентифицировать его, сравнив изображение с его фотографиями в социальных сетях. В первую очередь, во «ВКонтакте».
Технологией сразу же заинтересовались власти Москвы и других российских городов. И, главное, правоохранительные органы.
В тестовом режиме система работала в 2017 и 2018 году во время Кубка Конфедераций и чемпионата мира по футболу в Москве. По официальной версии, чтобы выявлять болельщиков из черного списка, которым запрещен проход на стадионы.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,Впервые технологию распознавания лиц в Москве опробовали во время чемпионата мира по футболу
Официальных данных, сколько человек и за что арестовали в России после опознания видеокамерой, нет.
На практике в октябре 2018-го с системой столкнулся активист леворадикальной организации «Другая Россия» Михаил Аксель. Он рассказал изданию «Медиазона», что его остановили полицейские на станции метро «Спортивная».
Один из сотрудников правоохранительных органов показал ему свой смартфон. Там была фотография Акселя, сделанная камерой наблюдения, и сведения о нем из базы полиции. Смартфон издавал предупреждающий звук и мигал красным цветом. Это означало, что человек находится в розыске, объяснил полицейский.
После разбирательства Акселя отпустили. Он утверждал, что его данные в базу занесли сотрудники антиэкстремистского центра «Э». На вопрос молодого человека, как убрать его данные из базы, раз он официально ни в чем не обвиняется, сотрудник полиции ответил: «Никак».
Международная правозащитная группа «Агора» готовила ежегодные доклады «Россия под наблюдением» — о том, как российские власти «выстраивают тотальную систему наблюдения» за своими гражданами. «Обычный законопослушный житель России сегодня подвергается постоянному риску произвольного доступа к информации о его частной жизни и персональным данным через интернет, мобильный телефон, системы видеонаблюдения на улицах, в торговых центрах, на стадионах и прочих общественных местах, при любом случайном контакте с правоохранительной системой», — говорилось в одном из них.
В августе 2018 года Сергей Собянин сказал, что власти Москвы, развивая город, во многом ориентируются на китайские мегаполисы.
Китай — мировой лидер по технологиям наблюдения за своими гражданами. К 2020 году там планируется установить 600 миллионов видеокамер. У полицейских есть специальные очки-дисплеи, которые могут выдать информацию о прохожем — достаточно просто на него посмотреть. В апреле 2017 года на востоке Китая задержали находящегося в розыске мужчину. Полиция с помощью видеонаблюдения нашла его на стадионе во время концерта, где было 70 тысяч человек.
Как устроено видеонаблюдение в Британии
По данным организации Caught on Camera (она на протяжении 30 лет занимается разработкой систем видеонаблюдения по заказу государственных и коммерческих структур), в Лондоне и населенных пунктах вокруг него установлено 500 тысяч видеокамер, то есть в два с половиной раза больше, чем планируется оборудовать в Москве.
С середины 2000-х британские СМИ говорят о «кафкианском масштабе» видеонаблюдения — примерно с той же аргументацией, что и российские оппозиционные активисты. Оно якобы является вторжением в частную жизнь, и представители власти могут использовать его в своих целях.
Но конкретных примеров вторжения в частную жизнь эти СМИ, как правило, не приводят.
В мае 2019 года суд в Уэльсе начал рассматривать дело 36-летнего Эда Бриджеса. Он пожаловался, что полиция идентифицировала его с помощью видео в конце 2017 года как участника демонстрации протеста, хотя он просто ходил по магазинам в ходе рождественского шоппинга.
В газетах, как и в России, регулярно появляются фото и видео подозреваемых в различных преступлениях — с уличных видеокамер. 15 сентября 2017 года человек по имени Ахмед Хассан устроил взрыв на станции метро «Парсонс-грин» — полиция сумела восстановить все его действия в то утро.
Также с помощью видеокамер полиция вычислила «Александра Петрова» и «Руслана Боширова», которых британские власти считают исполнителями покушения на бывшего сотрудника российских спецслужб Сергея Скрипаля в Солсбери.
29 мая 2019-го в ходе судебного процесса, расследующего теракт на Лондонском мосту 3 июня 2017 года, следствие показало не только минивэн, на котором ехали нападавшие, но и их переговоры накануне.
Автор фото, Met Police
Подпись к фото,Один из участников теракта на Лондонском мосту и на Боро-маркет в июне 2017 года
В Британии с 2012 года действует строгое законодательство, регулирующее работу с камерами уличного наблюдения, а также хранение и доступ к информации.
«Кодекс применения камер наблюдения» создан, по замыслу авторов, для того, чтобы соблюсти баланс между необходимостью вести наблюдение и невмешательством в частную жизнь. The Data Protection Act дает любому гражданину право обратиться с запросом в правоохранительные органы — какая именно информация о нем собрана.
Технология распознавания лиц используется в Британии с 2016 года.
29 мая 2019-го комиссия по полицейской этике (это независимый орган при мэрии Лондона) подготовил 66 страничный доклад, посвященный ее использованию.
56% опрошенных комиссией заявили, что доверяют полиции и уверены, что она использует технологию в соответствии с законом. 83% признали, что распознавание лиц неизбежно будет использоваться и дальше.
Комиссия рекомендовала полиции помнить, что «общественная польза» использования технологии всегда должна быть выше недоверия к ней — и работать над этим.
С лета 2019 года технология распознавания лиц будет работать в аэропорту Хитроу — чтобы пассажиры экономили время при прохождении паспортного контроля.
Распознавание лиц везде. Вот что мы можем с этим сделать.
Распознавание лиц — программа, которая отображает, анализирует и затем подтверждает личность лица на фотографии или видео — является одним из самых мощных инструментов наблюдения, когда-либо созданных. Хотя многие люди используют распознавание лиц просто как способ разблокировать свои телефоны или отсортировать фотографии, то, как компании и правительства используют его, окажет гораздо большее влияние на жизнь людей.
Если это устройство, которым вы владеете, или программное обеспечение, которое вы используете, вы можете отключить или отключить распознавание лиц, но из-за повсеместного распространения камер становится все труднее избегать использования этой технологии на публике.Опасения по поводу такой повсеместности, усиленные доказательствами расового профилирования и идентификации протестующих, заставили крупные компании, включая Amazon, IBM и Microsoft, наложить мораторий на продажу своего программного обеспечения правоохранительным органам. Но по мере того, как мораторий истекает, а технологии, лежащие в основе распознавания лиц, становятся все лучше и дешевле, обществу необходимо будет ответить на большие вопросы о том, как следует регулировать распознавание лиц, а также на небольшие вопросы о том, какие услуги каждый из нас готов использовать и какими конфиденциальностью жертвует. Желаем сделать.
Как работает программное обеспечение для распознавания лиц
Большинство людей десятилетиями видели, как распознавание лиц используется в фильмах (видео), но оно редко изображается правильно.
Каждая система распознавания лиц работает по-своему — часто построенная на собственных алгоритмах, — но вы можете разделить этот процесс на три основных типа технологий:
- Обнаружение — это процесс поиска лица на изображении. Если вы когда-либо использовали камеру, которая распознает лицо и обводит его рамкой для автофокусировки, вы видели эту технологию в действии.Само по себе это не гнусно — функция распознавания лиц фокусируется только на поиске лица, а не личности, стоящей за ним.
- Анализ (также известный как атрибуция) — это этап, на котором отображаются лица, часто путем измерения расстояния между глазами, формы подбородка, расстояния между носом и ртом, а затем преобразуется в строку чисел или точек. , часто называемый «отпечатком лица». Похожая технология используется в фильтрах Goofy Instagram или Snapchat (видео). Хотя при анализе могут возникать сбои, особенно связанные с неправильной идентификацией, это обычно проблематично только тогда, когда отпечаток лица добавляется в базу данных распознавания.
- Распознавание — попытка подтвердить личность человека на фотографии. Этот процесс используется для проверки, например, в функции безопасности на новом смартфоне, или для идентификации, которая пытается ответить на вопрос «Кто на этом изображении?» И здесь технологии вступают в более жуткую сторону вещей.
Этап обнаружения распознавания лиц начинается с алгоритма, который узнает, что такое лицо. Обычно создатель алгоритма делает это, «обучая» его фотографиями лиц.Если вы наберете достаточно изображений, чтобы обучить алгоритм, со временем он узнает разницу между, скажем, розеткой в стене и лицом. Добавьте еще один алгоритм для анализа и еще один для распознавания, и вы получите систему распознавания.
Разнообразие фотографий, загружаемых в систему, сильно влияет на ее точность на этапах анализа и распознавания. Например, если наборы выборок в основном включают белых мужчин — как это было в случае обучения системам раннего распознавания лиц — программы будут испытывать трудности с точной идентификацией лиц BIPOC и женщин.
Лучшее программное обеспечение для распознавания лиц начало исправлять это в последние годы, но белые мужчины все еще реже подвергаются ложному сопоставлению (PDF), чем другие группы; некоторые программы ошибочно идентифицируют некоторых чернокожих и азиатских людей в 100 раз чаще, чем белых. Мутале Нконде, сотрудник Лаборатории цифрового гражданского общества в Стэнфорде и член Консультативного совета по контенту TikTok, отмечает, что даже если системы работают безупречно, проблемы с гендерной идентификацией остаются: «Метки обычно бинарны: мужской, женский.У системы такого типа нет возможности взглянуть на небинарную систему или даже на кого-то, кто уже перешел ».
После того, как компания обучит свое программное обеспечение обнаружению и распознаванию лиц, программа сможет найти и сравнить их с другими лицами в базе данных. Это этап идентификации , на котором программное обеспечение обращается к базе данных фотографий и перекрестных ссылок, чтобы попытаться идентифицировать человека на основе фотографий из различных источников, от снимков кружек до фотографий, взятых из социальных сетей.
Затем он отображает результаты, обычно ранжируя их по точности. Эти системы кажутся сложными, но, обладая определенными техническими навыками, вы можете самостоятельно создать систему распознавания лиц с помощью стандартного программного обеспечения.
Краткая история распознавания лиц
Корни распознавания лиц сформировались в 1960-х годах, когда Вудро Вильсон Бледсо разработал систему измерений для классификации фотографий лиц. Затем новое неизвестное лицо можно было сравнить с точками данных на ранее введенных фотографиях.Система не была быстрой по современным меркам, но доказала, что идея имела свои достоинства. К 1967 году интерес со стороны правоохранительных органов уже начал проявляться, и такие организации, похоже, профинансировали продолжающееся исследование Бледсо, которое так и не было опубликовано, в рамках соответствующей программы.
В 2001 году сотрудники правоохранительных органов использовали распознавание лиц в толпе на Суперкубке XXXV.
На протяжении 70-х, 80-х и 90-х годов новые подходы с запоминающимися названиями, такие как «подход Eigenface» (PDF) и «Fisherfaces», улучшили способность технологии определять местонахождение лица, а затем идентифицировать особенности, открывая путь для современных автоматизированные системы.
Первый драматический сдвиг в сфере распознавания лиц на публичную сцену в США также вызвал первые большие споры. В 2001 году сотрудники правоохранительных органов использовали распознавание лиц в толпе на Суперкубке XXXV. Критики назвали это нарушением права Четвертой поправки против необоснованного обыска и изъятия. В том же году полиция впервые широко применила эту технологию с базой данных, управляемой шерифом округа Пинеллас, которая теперь является одной из крупнейших местных баз данных в стране.
Перенесемся на несколько лет вперед, в 2008 г., когда вступил в силу Закон штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации, ставший первым в своем роде законом в США, регулирующим незаконный сбор и хранение биометрической информации, включая фотографии лиц.
Дженнифер Линч, директор по судебным спорам в Electronic Frontier Foundation, описывает BIPA как модель коммерческого регулирования. «Иллинойс требует уведомления и письменного согласия на сбор любых биометрических данных», — говорит она.«На данный момент Иллинойс — единственный штат, который требует этого».
2010-е положили начало современной эре распознавания лиц, поскольку компьютеры, наконец, стали достаточно мощными, чтобы обучать нейронные сети, необходимые для того, чтобы сделать распознавание лиц стандартной функцией. В 2011 году распознавание лиц подтвердило личность Усамы бен Ладена. В 2014 году Facebook публично представил свое программное обеспечение для пометки фотографий DeepFace, в том же году распознавание лиц сыграло ключевую роль в осуждении вора в Чикаго, и в том же году Эдвард Сноуден опубликовал документы, показывающие, в какой степени правительство США собирало изображения для создания база данных.В 2015 году полиция Балтимора использовала распознавание лиц для идентификации участников протестов, возникших после того, как Фредди Грей был убит в результате травмы позвоночника, полученной в полицейском фургоне.
Clearview AI попала в новости в начале 2020 года, когда The New York Times сообщила, что компания регулярно запускала свое программное обеспечение для распознавания на основе базы данных фотографий, взятых из источников в Интернете, включая социальные сети, новостные сайты и сайты трудоустройства.
Распознавание лиц впервые появилось на личных устройствах в качестве функции безопасности с помощью Windows Hello и Android Trusted Face в 2015 году, а затем с появлением iPhone X и Face ID в 2017 году.
С тех пор ситуация резко возросла:
- В 2017 году президент Дональд Трамп издал распоряжение об ускорении использования распознавания лиц на границах США (и с тех пор частные авиакомпании предприняли собственные усилия по внедрению этой технологии).
- В 2018 году служба безопасности Тейлор Свифт использовала распознавание лиц для выявления сталкеров, и Китай быстро расширил его использование. Распознавание лиц пришло в Мэдисон-Сквер-Гарден в качестве общей меры безопасности, и розничные торговцы в США экспериментировали с этой технологией, чтобы отслеживать как законных покупателей, так и воров.
- В 2019 году домовладелец в Нью-Йорке попытался установить его для замены ключей, и несколько школ попытались сделать то же самое.
- Сегодня несколько городов — Сан-Франциско, Окленд и Беркли в Калифорнии, а также Бостон и Сомервилль в Массачусетсе — запретили использование распознавания лиц государственными учреждениями. В стране также был зарегистрирован первый известный случай ложного срабатывания, приведшего к аресту в США. После того, как в июне начались протесты против жестокости полиции в отношении Black Lives Matter, несколько крупных поставщиков средств распознавания лиц, включая Amazon, IBM и Microsoft, прекратили продажу своих технологий правоохранительным органам.
Однако на арену вышли и другие, новые игроки. Clearview AI попал в новости в начале 2020 года, когда The New York Times сообщила, что компания регулярно запускает свое программное обеспечение для распознавания на основе базы данных фотографий, собранных из источников в Интернете, включая социальные сети, новостные сайты и сайты трудоустройства, которые Wirecutter и многие другие , смогли подтвердить с помощью тестирования — в процессе, который использовался для выявления подозреваемых.
В мае 2020 года ACLU объявил о возбуждении иска против Clearview AI в суде штата Иллинойс, утверждая, что он нарушил права жителей Иллинойса на неприкосновенность частной жизни в соответствии с BIPA.Clearview AI является исключением только в том смысле, что он столкнулся с общественным вниманием: существуют столь же менее этичные компании-разработчики программного обеспечения — компании, которые будут продавать свое программное обеспечение местным правоохранительным органам, обычно без надзора или общественной проверки того, откуда берутся фотографии или как работают алгоритмы идентификации. Работа.
Аргументы за и против распознавания лиц
Сторонники распознавания лиц предполагают, что программное обеспечение полезно, потому что наряду с идентификацией подозреваемых оно может отслеживать известных преступников и помогать выявлять детей-жертв жестокого обращения.В толпе он может отслеживать подозреваемых на крупных мероприятиях и повышать безопасность в аэропортах или на пограничных переходах.
Самый долговечный тип программного обеспечения для распознавания лиц обрабатывает фотографию через базу данных, контролируемую правительством, такую как база данных ФБР, содержащая более 400 миллионов фотографий, которая включает водительские права из некоторых штатов, для выявления подозреваемого. Местные полицейские управления используют различное программное обеспечение для распознавания лиц, которое часто приобретается у частных компаний.
Существует длинный список преимуществ, которые распознавание лиц может предложить за пределами правоохранительных органов, добавляя удобства или безопасности повседневным вещам и действиям.Распознавание лиц полезно для упорядочивания фотографий, полезно для защиты таких устройств, как ноутбуки и телефоны, а также помогает сообществам слепых и слабовидящих. Это может быть более безопасный вариант для входа в коммерческие предприятия, защиты от мошенничества в банкоматах, регистрации событий или входа в онлайн-учетные записи. Рекламные и коммерческие приложения распознавания лиц обещают широкий спектр предполагаемых преимуществ, включая отслеживание поведения покупателей в магазине для персонализации рекламы в Интернете.
Бренда Леонг, старший советник и директор по искусственному интеллекту и этике в Future of Privacy Forum, предположила в интервью, что сторонники указывают на распознавание лиц как на замену программам лояльности или закрытому доступу: «Вы просто проходите через набор камер и все это происходит очень органично: спортивные арены, места проведения мероприятий, парки развлечений — все эти места либо используют, либо имеют идеи о том, как использовать его аналогичным образом.”
Распознавание лиц полезно для систематизации фотографий, полезно для защиты таких устройств, как ноутбуки и телефоны, а также помогает сообществам слепых и слабовидящих.
Противники не считают, что эти преимущества стоят риска конфиденциальности, и они не доверяют системам или людям, которые ими управляют. Первый пункт разногласий заключается в самом акте сбора: правоохранительным органам очень легко собирать фотографии, но почти невозможно для публики избежать фотографирования.
К примеру, снимки из кружки происходят после ареста, но до осуждения. Уровень ошибок при распознавании также проблематичен, как в ложноположительном смысле, когда ложно идентифицируется невиновный человек, так и в ложноотрицательном смысле, когда виновный не идентифицируется.
Программное обеспечение для распознавания лиц, которое используют правоохранительные органы, в настоящее время недоступно для публичного аудита, а алгоритмы, лежащие в основе программного обеспечения для обнаружения и идентификации, часто представляют собой закрытые проприетарные системы, которые исследователи не могут исследовать.Когда общественность не знает, как работают эти системы распознавания лиц и насколько они точны, общественность не знает, используются ли эти системы надлежащим образом, особенно в правоохранительных органах. Джозеф Флорес, разработчик программного обеспечения, который в свободное время использует машинное обучение для художественных проектов (раскрытие: я работал над родственными художественными проектами с Флоресом для развлечения, а не ради прибыли), объяснил мне, как он часто намеренно искажает свои наборы данных.
Чтобы добиться желаемых результатов, правоохранительные органы также могут сделать то же самое: «Вы могли бы сделать то же самое с данными распознавания лиц ваших правоохранительных органов, чтобы убедиться, что ваши друзья неузнаваемы, а ваши враги ошибочно идентифицированы как преступники.Флорес добавляет: «Трудно оспорить законность или надежность математических расчетов, которые вы не можете проверить. Особенно с масштабом данных, о котором мы говорим. Без обзора все поддается опровержению и просто современная френология ».
Общественность не знает, используются ли эти системы распознавания лиц надлежащим образом, особенно в правоохранительных органах.
Еще одна растущая проблема — интерес правоохранительных органов к распознаванию в реальном времени в видеотрансляциях в реальном времени или кадрах с телекамер полиции. Но даже города, которые с энтузиазмом продвигали эту технологию, такие как Орландо, Флорида, где полицейское управление использовало программное обеспечение Amazon Rekognition, чтобы попытаться идентифицировать подозреваемых в режиме реального времени по видеопотокам, свернули эти усилия после того, как технология не соответствовала требованиям.
ожидания.Но тот факт, что распознавание лиц в реальном времени по-прежнему страдает от икоты при тестировании в реальном времени, не означает, что оно не получит широкого распространения в будущем. Эта идея настолько ужасна для некоторых сообществ, что эта практика уже временно запрещена в Калифорнии, Орегоне и Нью-Гэмпшире.
Будущее распознавания лиц и регулирование
Вообще говоря, будущее распознавания лиц может принять любую из трех возможных форм: полное отсутствие регулирования, некоторое регулирование и запрет.
Нет нормативов
Black Mirror эпизодов, иллюстрирующих мир, лишенный правил распознавания лиц, пишутся сами собой. Бренда Леонг привела несколько примеров: «Очень легко создать очень оруэлловское будущее, когда вещи будут отслеживать вас везде, куда бы вы ни пошли, по лицу, потому что повсюду камеры. Если вы студент, он может буквально наблюдать за тем, сосредотачиваетесь ли вы на работе или мечтаете. Если вы сотрудник, отслеживайте свою активность на компьютере или сообщайте, не ушли ли вы куда-нибудь еще.
Список возможностей наблюдения почти бесконечен: «Социальный кредитный рейтинг» Китая или использование лондонской полицией камер распознавания лиц в режиме реального времени позволяют увидеть одну особенно мрачную реальность.
Постановление
На момент написания этой статьи существует один предложенный закон США на федеральном уровне, запрещающий полиции и ФБР использование распознавания лиц, а также другой, который разрешает исключения с ордером. Еще один закон требует, чтобы компании запрашивали согласие перед публичным использованием программного обеспечения для распознавания лиц, а еще один закон запрещает его использование в государственном жилье.Хотя у распознавания лиц определенно наступил момент, до сих пор неясно, какие из этих законопроектов, если таковые будут, найдут достаточную поддержку, чтобы стать законами.
Когда кто-то говорит о регулировании распознавания лиц, он должен разделить идею на две части: регулирование коммерческого использования и регулирование государственного использования, в том числе правоохранительных органов.
Для коммерческого использования, подчеркивает Леонг, основным направлением регулирования любой коммерческой функции — программы лояльности, VIP-доступа в тематический парк или чего-либо еще — должно быть согласие.По ее словам, распознавание лиц «никогда не должно быть по умолчанию». «Это никогда не должно быть частью стандартных условий обслуживания или политики конфиденциальности. И это никогда не должно быть похоже на то, что происходит, когда вы должны отказаться от этого ». Самый простой способ увидеть, как такое регулирование может работать на практике на федеральном уровне, — это взглянуть на BIPA штата Иллинойс, который требует согласия, прежде чем организация сможет собирать и использовать биометрические данные (включая отпечатки лиц), и предъявляет требования к хранению этих данных.
Список возможностей слежки почти бесконечен.
Однако согласие может быть непростым.Одно дело, когда магазин спрашивает, хотите ли вы пропустить показ своего удостоверения личности при входе, и другое дело, когда магазин использует эту технологию для отслеживания воров во всех местах своей франшизы.
В качестве примера, Дженнифер Линч из EFF указывает на недавний случай в деловом районе Лондона, где компания разместила камеры в частном районе, через который проходили люди, работавшие поблизости: «Вы могли видеть, что деловой район мог сказать:« О «Ну, мы развешиваем знаки», — говорит Линч. «И поэтому люди знают, что когда они идут в этом районе, или их лицо записывается и фиксируется, но я действительно не верю, что люди действительно могут дать осмысленное согласие в этой ситуации.Если вы работаете в этой области, у вас может не быть выбора работать в другом месте ».
Когда дело доходит до использования правительством распознавания лиц, предлагаемые политические подходы расходятся. Леонг говорит, что, хотя Future of Privacy Forum уделяет основное внимание коммерческому использованию распознавания лиц, группа также хотела бы видеть регулирование государственного использования. «Мы бы очень хотели видеть явные, преднамеренные нормативные указания относительно того, как правительство может и должно использовать распознавание лиц», — говорит она, — «даже если это просто такие вещи, как действительно ясное представление о том, какие уровни ордера или вероятной причины требуются для агентств.
чтобы получить к нему доступ.
Другие группы, включая EFF, не думают, что регулирование правоохранительных органов может зайти достаточно далеко.
Запрет
Линч вместе с EFF утверждает, что регулирования недостаточно. «Мы настаиваем на запрете или, по крайней мере, моратории на федеральном уровне, уровне штата и местном уровне на использование распознавания лиц правительством», — говорит Линч. «Это действительно революционная технология, и я думаю, что мы находимся в ключевой точке истории, когда мы могли бы предотвратить широкое государственное использование распознавания лиц.
Несмотря на то, что распознавание лиц решает проблему разнообразия, существует еще слишком много потенциальных проблем, касающихся того, как оно используется. «Индустрия безопасности и охраны правопорядка основана на идее, что черные люди опасны», — говорит Мутале Нконде. «И поэтому, когда вы думаете об инструментах для полицейской службы или инструментах для обеспечения безопасности, это будет непропорциональное развертывание против чернокожих».
Вот почему Nkonde поддерживает полный запрет использования программного обеспечения: «Я хотел бы видеть запрет на использование людей только потому, что я считаю, что компромиссы конфиденциальности слишком велики.”
Советы по обеспечению конфиденциальности при использовании повседневных вещей с распознаванием лиц
Хотя изменения в политике, будь то в форме регулирования или запрета, предлагают наиболее четкий путь вперед в национальном масштабе, принятие таких изменений требует времени. Между тем, существуют более мелкие, но немаловажные способы повседневного взаимодействия людей с распознаванием лиц, о которых стоит глубоко задуматься.
«Я думаю, что проблема и место, где различия стираются, заключается в том, что чем больше мы используем распознавание лиц, тем меньше мы начинаем думать об этом, тем меньше мы думаем об этом как о рискованном в мире, мы привыкнуть к этому », — говорит Линч.«Я думаю, что от использования функции распознавания лиц на телефоне до правительства, использующего распознавание лиц, чтобы отслеживать нас, куда бы мы ни пошли, — это скользкая дорожка».
- А как насчет распознавания лиц в Google Фото или Apple Фото? Фотоорганизация была первым случаем, когда многие люди увидели распознавание лиц в действии. Apple устроила большое шоу, описав, как данные распознавания лиц в фотографиях работают на устройстве (PDF). Эта технология является более частной, чем облачный сервер, но также менее точна, чем облачное программное обеспечение.Группировка лиц в Google Фото может быть очень точной, но широкий спектр услуг и устройств Google означает, что компания имеет тенденцию свободно обмениваться данными в рамках предоставляемых ею услуг. В 2016 году в Иллинойсе против Google подали в суд за использование функции распознавания лиц, но позже этот иск был отклонен. В 2020 году в новом коллективном иске содержится обвинение в аналогичном правонарушении. Хотя возможность систематизировать фотографии по лицам с помощью функции распознавания лиц в приложении для фотографий дает ощутимые преимущества, необходимо учитывать компромисс в отношении конфиденциальности. Трудно точно понять, как компания может неправомерно использовать ваши данные; Так было с компанией по хранению фотографий Ever, клиенты которой обучили алгоритм Ever AI, не осознавая этого. Вы можете отключить группировку по лицам в Google Фото. Вы не можете отключить соответствующую функцию в приложении Apple Photos, но если вы не войдете активно и не свяжете фотографию с именем, данные распознавания никогда не покинут ваше устройство.
- А как насчет Facebook? Facebook, вероятно, имеет самый большой набор данных о лицах, когда-либо собранный, и если Facebook что-то доказал за эти годы, так это то, что люди не должны доверять компании, чтобы она поступала правильно с данными, которые она собирает.Facebook недавно согласился выплатить 550 миллионов долларов для урегулирования судебного процесса в Иллинойсе по поводу своей системы пометки фотографий. Вот как отказаться.
- А как насчет разблокировки телефона или компьютера? Поскольку функции работают сейчас, разблокировка по лицу обычно происходит только на самом устройстве, и эти данные никогда не загружаются на сервер или не добавляются в базу данных.
- А как насчет распознавания лиц в домашних камерах безопасности? Системам, стоящим за камерами видеонаблюдения, не хватает четкого согласия, поскольку они автоматически записывают и выбирают людей, часто вопреки местным законам о конфиденциальности — этической проблеме, которую многие люди не принимают во внимание.В настоящее время только несколько домашних камер видеонаблюдения поддерживают функцию распознавания лиц, в том числе интеллектуальный дверной звонок от Wirecutter, Google Nest Hello. Однако обнаружение лиц на камерах Nest по умолчанию отключено. Сторонников конфиденциальности больше беспокоит возможное включение функции распознавания лиц с помощью камер Ring — системы, которая передает данные в полицию через приложение Neighbours.
- Вам нужно беспокоиться о тех приложениях с тупым лицом, которые появляются раз в год или около того? Последним прорывным приложением на этой арене стало FaceApp, которое приобрело популярность, позволив людям стареть самостоятельно. Хотя компания заявляет, что не использует приложение для обучения ПО для распознавания лиц, трудно предсказать, что может случиться с данными, которые приложение собирает, если компания будет продана. То же самое и со следующей версией FaceApp. К этому типу программного обеспечения лучше относиться с осторожностью.
- Может ли распознавание лица идентифицировать вас, если вы носите маску? Вряд ли сейчас, но может быть в будущем. Одна компания в Китае смогла заставить распознавание лиц работать у 95% людей, носящих маски, но это специальное программное обеспечение было разработано для небольших баз данных примерно с 50 000 сотрудников.Компании пытаются решить эту проблему.
Трудно точно понять, как компания может неправомерно использовать ваши данные; Так было с компанией по хранению фотографий Ever, клиенты которой обучили алгоритм Ever AI, не осознавая этого. Вы можете отключить группировку по лицам в Google Фото. Вы не можете отключить соответствующую функцию в приложении Apple Photos, но если вы не войдете активно и не свяжете фотографию с именем, данные распознавания никогда не покинут ваше устройство.
Хотя компания заявляет, что не использует приложение для обучения ПО для распознавания лиц, трудно предсказать, что может случиться с данными, которые приложение собирает, если компания будет продана. То же самое и со следующей версией FaceApp. К этому типу программного обеспечения лучше относиться с осторожностью. То, что общество уйдет отсюда, обещает быть смесью политики и корректировок личных привычек людей, но разговор о технологии, скорее всего, еще долгое время никуда не денется. Как и любая технология, распознавание лиц — это просто программное обеспечение, но, как отмечает Мутале Нконде, то, как общество использует его, имеет значение: «Это то, как инструмент влияет на наши гражданские права и права человека, и это моя точка вмешательства, потому что я считаю, что все технологии агностик.
”
Как исправить распознавание лиц в Google Фото
Программное обеспечение для распознавания лиц является частью Google Фото, но работает не так, как в Facebook или других подобных приложениях. Цель этой функции — помочь организовать ваши фотографии быстрее и проще.
Он не добавит имена к лицам, но вы можете пометить людей, и Google Фото разместит фотографии в правильных папках. Однако эта функция может иногда смешивать лица и помещать одну или две фотографии не в ту папку.Читайте дальше, и мы объясним, почему это происходит, и что вы можете сделать, чтобы это исправить.
Как это работает
Система распознавания лиц Google Фото не идеальна, но она делает вашу жизнь немного проще. Он сканирует и идентифицирует людей на ваших фотографиях и отправляет каждую фотографию в определенную папку, зарезервированную для каждого человека. Вы должны сами создать и пометить папки, а все остальное сделает Google Фото.
Иногда он будет ошибаться.
Обычно это происходит, когда на фотографии изображено несколько людей или если человек на фотографии похож на другого человека в базе данных.Он может принять сестру вашей жены за жену или вашего брата за вас. Он также может распознать человека, не являющийся основным объектом фотографии. Когда это произойдет, вам придется удалить фотографии вручную. Если у вас нет функции распознавания лиц в Google Фото, вам нужно сначала включить ее.
Включение распознавания лиц в Google Фото
Из-за ужесточения законов о конфиденциальности распознавание лиц в Google Фото разрешено не во всех странах. Пользователи из США имеют эту функцию по умолчанию, но пользователи из многих других стран не могут ее использовать вообще.Так что, если вы читаете это из любого места за пределами США, не волнуйтесь, есть небольшое обходное решение, которое поможет вам активировать эту функцию в кратчайшие сроки. Вот что вам нужно сделать:
- Установите VPN на свой смартфон. Подойдет любой VPN-сервис.
- Создайте учетную запись и подключитесь к Интернету через сервер, расположенный в США.
- Откройте Google Фото на телефоне и перейдите в «Настройки».
- Выберите «Группировать похожие лица», чтобы включить эту функцию.
- Отключитесь от VPN.
- Настройте альбом «Люди», добавив в него лица ваших друзей и членов семьи.
Исправление ошибок, сделанных с помощью распознавания лиц
Технология распознавания лиц в Google Фото далека от совершенства, но в большинстве случаев она выполняет свою работу. Однако, если некоторые из ваших фотографий попадают в неправильные папки, единственное, что вы можете с этим сделать, — это удалить их вручную.
На данный момент универсального решения этой проблемы не существует. Google, вероятно, работает над обновлением, которое улучшит функциональность этой функции и сведет к минимуму вероятность ошибок.Пока он не будет выпущен, вот как можно удалять фотографии из неправильных альбомов:
- Откройте Google Фото на своем компьютере.
- Откройте группу лиц с неправильными фотографиями.
- Щелкните значок с тремя вертикальными точками в правом верхнем углу и выберите «Удалить результаты».
- Выберите фотографии, которых не должно быть в этой группе.
- Нажмите «Удалить», и фотографии исчезнут.
Важно знать, что фотографии, которые вы удаляете из определенной группы лиц, не будут удалены.Они просто исчезнут из этой конкретной группы. Вы можете вручную переназначить их для исправления папок.
Другие полезные советы для инструмента распознавания лиц Google Фото
Функция распознавания лиц Google Фото позволяет вам вносить некоторые другие изменения, чтобы настроить ваше взаимодействие с пользователем.
Объединить группы лиц
Вы можете объединить две или несколько разных групп лиц, если один и тот же человек присутствует во всех из них. Вот как это сделать:
- Обозначьте одну из групп лиц псевдонимом или именем.
- Добавьте к другой группе то же имя, используя предложения.
- Когда вы это сделаете, Google Фото спросит вас, хотите ли вы объединить две группы.
- То же самое можно сделать с объединением двух групп лиц одного человека.
- Нажмите «Да», и группы объединятся.
Удаление группы лиц из поиска
Вы можете удалить любую группу лиц со страницы поиска в любое время. Сделать это можно так:
- Щелкните на трех вертикальных точках в правом верхнем углу.
- Выберите «Показать и скрыть лица».
- Щелкните людей, которых вы хотите удалить из поля поиска.
- Нажмите «Готово», когда закончите.
Изменение фотографий функций
Вы также можете изменить избранные фотографии для каждой группы лиц в любое время. Вот что вам нужно сделать:
- Откройте Google Фото и перейдите в папку «Люди».
- Выберите нужную группу и нажмите «Еще».
- Выберите «Изменить главную фотографию».
- Выберите новую фотографию, которую хотите использовать, и сохраните изменения.
Распознавание лиц в Google Фото облегчает жизнь
Функция распознавания лиц в Google Фото предназначена только для ваших глаз, но она действительно упрощает работу. Он упорядочивает фотографии по папкам, что упрощает поиск нужных. По пути он может допустить пару ошибок, но вы можете исправить это всего несколькими щелчками мыши или касаниями.
Используете ли вы программу распознавания лиц в Google Фото? Как вы группируете свои фотографии? Расскажите нам больше в разделе комментариев ниже.
Фотографии в iOS 15 позволяют идентифицировать людей по верхней части тела
AppleInsider поддерживается своей аудиторией и может получать комиссию как ассоциированный и аффилированный партнер Amazon за соответствующие покупки. Эти партнерские отношения не влияют на наши редакционные материалы.
Apple в документе, опубликованном в пятницу, подробно описала, как она использовала достижения машинного обучения, чтобы значительно улучшить распознавание людей в iOS 15, в том числе в ситуациях, когда лицо нечетко видно.
Компания перечисляет «улучшенное распознавание для людей» как новую функцию в версии iOS 15 приложения «Фото», хотя на веб-странице мало деталей. Тем не менее, новый пост в блоге на сайте машинного обучения Apple показывает, что приложение «Фото» может идентифицировать людей в различных сценариях, в том числе если их лица нечеткие для камеры.
Один из методов, используемых Apple для достижения этой цели, — сопоставление лиц и верхних частей тела определенных людей на изображениях.
«Лица часто закрыты или просто не видны, если объект смотрит в сторону от камеры.Чтобы решить эти проблемы, мы также рассматриваем верхнюю часть тела людей на изображении, поскольку они обычно демонстрируют постоянные характеристики, такие как одежда, в определенном контексте. Эти постоянные характеристики могут дать убедительные подсказки для идентификации человека по изображениям, снятым на расстоянии нескольких минут друг от друга », — пишет Apple.
Компания берет полное изображение в качестве входных данных, а затем специально идентифицирует обнаруженные лица и верхнюю часть тела.
Затем он сопоставляет лица с верхней частью тела, чтобы улучшить индивидуальное распознавание в ситуациях, когда традиционное распознавание лиц было бы невозможно.
Как всегда, механизм использует машинное обучение на устройстве для обеспечения конфиденциальности. Apple также предприняла шаги, чтобы минимизировать потребление памяти и энергии.
«Это последнее усовершенствование, доступное в приложении Photos под управлением iOS 15, значительно улучшает распознавание людей. Как показано на рисунке 8, с помощью частного машинного обучения на устройстве мы можем правильно распознавать людей в экстремальных позах, аксессуарах или даже с закрытыми лицами и использовать сочетание лица и верхней части тела, чтобы соответствовать людям, чьи лица вообще не видны », — пишет Apple.
Эта запись в блоге содержит гораздо больше подробностей об обучении модели машинного обучения для всех, кого это интересует.
Наконец: приложение, которое может идентифицировать животное, которое вы видели в походе
Легендарный натуралист Джон Мьюир однажды написал: «Всякий раз, когда я встречал новое растение, я садился рядом с ним на минуту или день, чтобы он знакомый, послушайте, что он должен был сказать ».
Первый шаг к знакомству — это получить имя, а назвать природу непросто. В эти выходные во время прогулки по парку Грейт-Фолс бабочка приземлилась на ногу моего друга.Он был большим, с желто-черными крыльями — явно ласточкин хвост, но какого вида? В тот же день большое черное насекомое приземлилось на цветок передо мной, и я сфотографировал его, прежде чем он улетел. Это была стрекоза, а что за стрекоза?
Многие из наших переживаний на природе принимают эту форму. Вы что-то видите, но не понимаете, что это такое. Вы окружены жизнью, но по большей части она анонимна. «Люди не идентифицируют себя как натуралисты, но если вы спросите их, были ли они когда-нибудь на улице, видели ли что-то и задавались вопросом, что это такое, они скажут: О да, конечно », — говорит Скотт Лури из Калифорнии. Академия наук.
Лоари и его команда разработали приложение, которое может помочь. Известный как iNaturalist, он начинался как краудсорсинговое сообщество, где люди могут загружать фотографии животных и растений, чтобы другие пользователи могли их идентифицировать.
Но месяц назад команда обновила приложение, и теперь искусственный интеллект определяет, на что вы смотрите. В некоторых случаях он может пригвоздить конкретный вид — он правильно привязал стрекозу, которую я заметил как сланцевый скиммер ( Libellula incesta ). Для бабочки это было менее определенно.«Мы почти уверены, что это относится к роду Papilio », — говорится в сообщении, прежде чем перечислить десять возможных видов.
«Наша экосистема просто рушится на наших глазах, и темпы изменения окружающей среды могут быть действительно ошеломляющими», — говорит Лури. «Но в наших сумочках есть еще одна вещь, которая претерпела невероятные изменения — мобильный телефон». Он надеется, что последний сможет помочь с первым, выступив в роли карманного натуралиста, нечто среднее между Шазамом и старомодным полевым гидом.
Сайт iNaturalist начался в 2008 году как магистерский проект трех студентов и с тех пор превратился в процветающее сообщество, насчитывающее около 150 000 человек.
Вместе они сделали около 5,3 миллиона фотографий, представляющих 117 000 видов животных. Помечая эти изображения и отмечая места, где они были сделаны, пользователи сайта проводят непреднамеренную перепись животных в мире. Иногда они делают удивительные открытия.
В 2011 году Луис Мазариегос, колумбийский бизнесмен на пенсии, загрузил фотографию поразительной красно-черной лягушки, найденной на участке тропического леса, который он недавно купил.Эксперт по лягушкам Тед Кан понял, что это совершенно новый вид, и несколько лет спустя дуэт опубликовал статью с описанием амфибии. В 2014 году фотограф дикой природы по имени Скотт Трагезер загрузил фотографию улитки, которую он сделал во Вьетнаме. Двадцать месяцев спустя эксперт по моллюскам Джунн Китт Фун идентифицировал животное как Myxostoma petiverianum — вид, который команда Джеймса Кука обнаружила в 1700-х годах, но который никто раньше не фотографировал.
«Это редкий беспроигрышный вариант», — говорит Лури.«Мы привлекаем людей, но также производим поток высококачественных данных для науки.
И мы сидим на самой большой куче изображений живых существ с точными обозначениями ». Но iNaturalist может стать жертвой собственного экспоненциального успеха. Ежедневно загружается около 20 000 новых фотографий, что угрожает ошеломить сообщество экспертов-идентификаторов. Уже сейчас на получение удостоверения личности уходит в среднем 18 дней.
Лоари и его коллеги поняли, что единственный способ избежать неизбежного накопления неопознанных существ — это обучить компьютер искусству таксономии.Они могли кормить нейронную сеть — компьютерную систему, смоделированную на основе мозга — изображениями из коллекции iNaturalist и позволять ей изучать отличительные черты каждого вида. «Еще год назад ожидалось, что эта штука находится на расстоянии световых лет и нереальна», — говорит Алекс Шепард. Но теперь этот вид машинного обучения становится все более мощным и удобным для пользователя. Компьютеры научились программировать протезы рук, реконструировать запахи, идентифицировать галактики или придумывать новые забавные названия для цветов.
Искусственный интеллект настолько же интеллектуален, насколько и данные, которые вы используете для его обучения. Шепард использовал только фотографии «исследовательского уровня», проверенные сообществом iNaturalist, и обучил свою нейронную сеть только на 13 730 видах, которые были представлены как минимум 20 такими фотографиями. Используя эти фотографии и обучившись с помощью онлайн-руководств, Шепард построил прототип «обучающих колес», который был достаточно хорош, чтобы идентифицировать визуально отличительные вещи, такие как обезьяньи цветы, и произвести впечатление на его боссов в Калифорнийской академии наук.
Правильная версия, выпущенная 29 июня, на удивление хороша. Он научился распознавать несколько видов с необычных углов — например, лобовую стрекозу из сланцевого скиммера, которую я попросил его идентифицировать. Он может справиться даже с видами, которые имеют разную структуру.
«Мы потратили много времени на божьих коровок», — говорит Шепард. «Азиатские божьи коровки обладают множеством разных характеристик: одни в основном черные с красными пятнами, а другие красные с черными пятнами». Но даже ранние версии нашей системы могли это понять.(Однако приложение, похоже, борется с человеческими детьми, которых по-разному называли северными леопардовыми лягушками и кольчатыми змеями.)
Приложения для идентификации не новы, но почти все они предназначены для определенных групп организмов, таких как птицы или растения. Недавно анонсированный вариант, который утверждает, что использует ИИ для «мгновенного определения любого гриба с помощью картинки», был быстро высмеян экспертами как «потенциально смертельный». Учитывая, насколько ядовитыми могут быть некоторые грибы, неправильный идентификатор из-за ошибочного ИИ может иметь катастрофические последствия.
Команда Луари попыталась обойти эти риски, разработав приложение, которое почти не осознает свои собственные ограничения.
Вместо того, чтобы предоставлять информацию о фирме, он дает «предложения» или «рекомендации». Для каждой фотографии предлагается десять возможных видов; до сих пор один из них оказывается прав в 78% случаев. Он также дает одно всеобъемлющее предложение, которое варьируется в деталях в зависимости от того, насколько оно достоверно. Когда я показал ему четкую фотографию сланцевого скиммера, он уверенно угадал этот вид.Когда я бросил ему вызов размытым фото лягушки, он предположил, что это лягушка, но дальше я не решился.
Итак, iNaturalist — не совсем биологическая версия Shazam — приложения, которое определяет песни. Это больше похоже на автозаполнение, которое предлагает более точные подсказки в зависимости от предоставленной вами информации. «Нам нужно что-то всегда точное, даже если оно неточное», — говорит Лури.
Карен Джеймс, биолог, работавший над проектами в области гражданской науки, хвалит приложение, но отмечает, что это не «панацея для идентификации».«Поскольку он полностью основан на фотографиях,« организм должен быть достаточно большим, а его диагностические признаки должны быть видны, что исключает возможность больших участков древа жизни ».
Он также ограничен тем, что фотографируют его пользователи. По этой причине он лучше работает для североамериканских животных, чем, например, для южноамериканских, а также для млекопитающих и птиц, чем для нематодных червей или голожаберных слизней.
Тем не менее, приложение будет только улучшаться, поскольку оно потребляет больше данных. Каждые пару часов другой вид преодолевает магический порог в 20 фотографий исследовательского уровня, позволяя компьютеру изучить его особенности.А на недавней конференции по компьютерному зрению команда провела конкурс, спонсируемый Google, на улучшение своего ИИ.
Со временем Луари надеется, что iNaturalist будет полезен и другим сообществам, например, пограничникам, открывающим чемоданы, полные контрабандных животных, или биологам, анализирующим изображения, снятые фотоловушками. Но Джеймс надеется, что до того, как это произойдет, результаты приложения будут проверены независимыми организациями. Пока что «его точность измеряется путем сравнения идентификаций компьютерного зрения с идентификациями, полученными с помощью краудсорсинга, которые используются для обучения компьютера.
Должны быть способы их проверки », например, анализ ДНК образцов, которые затем обрабатываются в приложении, или использование квалифицированных систематиков.
В конце концов, все возвращается к людям. Если приложение пользуется успехом, то только потому, что оно извлекло уроки из тысяч идентификаций, внесенных оживленным сообществом iNaturalist. Они все еще проверяют ответы компьютера. Когда приложение предположило, что увиденная мною бабочка была ласточкиным хвостом, сообщество быстро подтвердило, что это был именно восточный ласточкин хвост ( Papilio glaucus ).
Приложение Google идентифицирует лица для доступа к их личной информации
Google сканирует триллионы сайтов, на многих из которых есть общедоступные личные фотографии (например, Facebook и Flickr), которые могут быть помечены тегами, что упростит задачу, если поиск по лицу станет реальностью. Представьте на мгновение, что вас нет дома, когда кто-то, кого вы даже не знаете, сфотографировал вас, чтобы потом узнать, где вы живете, чем вы занимаетесь, какой у вас адрес электронной почты — все, что вы когда-либо помещали в профиль или делали общедоступным в Интернете на сайте социальной сети.
Это может быть сбывшаяся мечта сталкера. Жутко да?
Google объявила о разработке приложения для смартфонов, предназначенного для распознавания лиц на фотографиях, а затем идентификации личной информации, связанной с человеком на фотографии. День дурака? Даже не близко!
Поскольку Google находится на «испытательном сроке конфиденциальности», он, должно быть, решил, что сейчас хорошее время, чтобы официально объявить, что Google собирается запустить мобильное приложение, которое будет использовать технологию распознавания лиц для поиска по лицам. Ладно, это немного подлость, так что давайте возьмем точные цитаты.Технический директор Google по разработке распознавания изображений Хартмут Невен объявил CNN: «Google планирует представить мобильное приложение, которое позволит пользователям делать снимки лиц людей, чтобы получить доступ к их личной информации». Основные моменты истории включают: «Выявление лиц с помощью общедоступных в Интернете страниц технически возможно».
Это возможно, как в Google, если бы он захотел использовать эту технологию.
Это не должно шокировать нас вплоть до вопросов конфиденциальности, поскольку ReadWriteWeb сообщила, что на конференции Techonomy 2010 в августе генеральный директор Google Эрик Шмидт сказал: «Если я достаточно внимательно посмотрю на ваши сообщения и ваше местоположение, и используя искусственный интеллект, мы можем предсказать, куда вы собираетесь отправиться. Покажите нам 14 своих фотографий, и мы сможем узнать, кто вы. Вы думаете, что у вас нет 14 собственных фотографий в Интернете? У вас есть фотографии в Facebook! Люди сочтут очень полезным иметь устройства, которые запоминают, что вы хотите делать, потому что вы забыли … Но общество не готово к вопросам, которые будут возникать в результате пользовательского контента ».
Достаточно интересно, чуть больше месяца назад, когда дочерний сайт Computerworld сообщил о поданных патентах Google на распознавание лиц для фотографий в социальных сетях, представитель Google Брайан Ричардсон был расстроен и хотел изменить название, чтобы не сказать, что Google планирует «использовать» свою технологию распознавания изображений.
для поиска по лицам в социальных сетях.Но теперь Google осторожно идет к этому — только будьте осторожны, чтобы не намекнуть, что Google намеревается искать в различных социальных сетях, чтобы найти лицо. . . даже если он зарегистрировал патенты и имеет технологические возможности для этого.
Как сообщает Buzzblog, касательно Google Buzz, FTC поставила Google на 20-летний «испытательный срок для обеспечения конфиденциальности». У Google были проблемы с соблюдением конфиденциальности пользователей в 2010 году, когда он признал ошибки Buzz, а позже в том же году, когда Google также признал ошибки конфиденциальности Street View.Internet Evolution перечислила иски Google. Итак, анонсируя приложение Google, которое будет идентифицировать лица людей, оно раскрыло, что «для того, чтобы их идентифицировало программное обеспечение, люди должны будут поставить галочку, давая согласие на предоставление Google разрешения на доступ к их фотографиям и информации профиля». Google охарактеризовал «концепцию приложения как« консервативную »в отношении конфиденциальности».
Необходимость выбора, а не флажка для отказа — это шаг в правильном направлении для «приемлемых моделей конфиденциальности», но, как и все остальное, он будет использоваться во благо и во зло.Я почти слышу, как исследователь безопасности крутится в голове, пытаясь придумать доказательный взлом, чтобы получить изображения независимо от того, что проверял пользователь. К сожалению, идея прочесывать общедоступные сайты в поисках фотографий, которые можно было бы использовать для поиска по лицам, чтобы собрать всю информацию об этом человеке, просто заставляет меня взламывать конфиденциальность.
Чтобы избежать «огорчения» представителя Google после этого блога, вот пояснение. Компании подают множество патентов, которые они позже не используют или не превращают в продукт, просто чтобы «владеть» им и подать в суд на любого, кто нарушает их права.То, что Невенс описал, было «гипотетическим использованием» технологий Google — по крайней мере, согласно статье Popular Science, которую представитель Google назвал «чрезвычайно умозрительной».
Несмотря на цитаты Шмидта о будущем технологий и патенты, раскрывающие технологические средства для этого, пожалуйста, не подразумевайте, что Google намеревается «использовать» поиск по лицу. По крайней мере, если вы не хотите синяков, как будто вас бросили под колеса машины Google Street View. Может ли это приложение помочь в задержании преступников? Возможно.Может ли это позволить жутким людям узнать о вас все? Возможно. Просто потому, что все это есть в сети, это не означает, что вы хотели создать приложение, которое упростило бы соединение точек кем-то, кто запечатлел ваше лицо с изображением, сделанным со своего смартфона.
Чтобы узнать больше о том, что Google может сделать в отношении использования распознавания лиц и социальных сетей, объединенных для предоставления визуальных результатов поиска, см. Статью Computerworld или патенты Google, Распознавание лиц с помощью социальных сетей и пользовательский интерфейс для представления результатов поиска для нескольких регионов Визуальный запрос.
Нравится? Посмотрите другие сообщения:
Следуйте за мной в Twitter @PrivacyFanatic
Copyright © 2011 IDG Communications, Inc.
4 совета по распознаванию лиц на старых групповых фотографиях
У Джозефа Мартина есть отличное фото, большой групповой портрет. Вы угадали, в чем проблема: выяснить, кто есть кто. Он знает личности троих из этих людей, но в остальных он не уверен.
Вот четыре совета, которые вы можете применить к групповым портретам в своей семейной коллекции.
1. Оцените время и место.
Как только вы это узнаете, вы сможете выяснить, кто был в вашей семье в то время.
Место в данном случае — не проблема. Группа позировала перед консерваторией Belle Isle. Консерватория является частью Belle Island Park, популярного островного парка площадью 982 акра в центре реки Детройт, штат Мичиган.
Фото любезно предоставлено Википедией
Джозеф думает, что они позировали примерно в 1930 году.
Шляпы-клош и платья с заниженной талией больше похожи на конец 1920-х годов, но, опять же, не все носили последние модели в тот момент, когда новые образы были в магазинах.
2. Сопоставьте лица.
Джозеф знает, что женщина в черной шляпе — Марсианна Скибински Каптур, а мужчина позади нее — ее муж Николас Каптур.
Слева от них в светлой шляпе — их дочь Эмили Каптур.
Но кто такие остальные? Глядя на черты лица, он думает, что они могли быть смесью родственников Скибински и Каптура, но не уверен.
Итак, кто сейчас в Детройте и сколько им лет? Эти детали могут разгадать эту загадку.
3. Составьте диаграмму!
Столкнувшись с такой проблемой, создайте диаграмму и коллаж лиц, чтобы облегчить изучение отдельных лиц.
Определите тех, кто, возможно, может быть на этой картинке, и с помощью таблицы текстового редактора или Excel создайте диаграмму того, сколько им было бы лет в 1930 году.Например: имя человека, год рождения, возраст в 1930 году.
Затем используйте бесплатный редактор фотографий, например Pixlr.com, и создайте коллаж. Вырежьте цифровым способом каждое из лиц изображения с помощью функции настройки и поместите их в отдельные поля в коллаже. Вы также можете использовать эту технику для параллельного сравнения лиц, которые, по вашему мнению, также похожи друг на друга.
Теперь, вооружившись столом, коллажем и большой картинкой, изучите лица.
Кто родственники мужа или жены и кто свекор?
Начните с самых молодых и старых людей.Посмотрите на групповой портрет, чтобы увидеть, есть ли там мужья и жены, а также группы их детей. Члены семьи обычно объединяются в домашние группы.
Это позволит достичь двух целей: во-первых, вы сможете сузить временные рамки для изображения в зависимости от возраста детей и других. Это может быть, например, 1927 или 1930 год, и дети помогут вам определить, когда. В возрастной группе 4-7 лет несколько детей. Сначала определите их. Вероятно, на фото их родители.
4. Поищите другие картинки.
Джозеф не сказал, единственное ли это изображение Капура / Скибинских в его коллекции. Если у него есть другие, эти фотографии дают больше шансов сопоставить лица с групповым портретом. Если нет, пора попытаться найти другие фотографии людей в этой сцене. Поиск фотографий в генеалогических базах данных — одно из возможных направлений. Многие люди прикрепляют фотографии к своим деревьям в Интернете.
На решение групповых портретов нужно время. По-медленнее. Рассмотрим все возможности.Отложите головоломку на некоторое время, а затем вернитесь к задаче. Вы можете увидеть что-то, что упустили в первый раз.
Определите свои старые загадочные семейные фотографии с помощью этих руководств Морин А. Тейлор:
Получите бесплатные формы для необходимых исследований в области генеалогии
Подпишитесь на информационный бюллетень Семейного древа и получите 10 исследовательских форм в качестве особого благодарности!
Получите бесплатные бланки генеалогии
Загрузите необходимую библиотеку форм семейного древа!
Не можете получить достаточно форм для систематизации семейных фактов? Эта загрузка содержит более 100+ шаблонов, контрольных списков и рабочих листов для отслеживания ваших исследований — от противоречивых дат смерти до совпадений ДНК, переписей населения и ссылок на источники.
КУПИТЬ
PresentID — Соответствие удостоверения личности с фотографией
Сопоставление удостоверения личности с фотографией
Другой ключевой частью цифровой проверки личности является обработка фотографии заявителя на удостоверении личности или изображения селфи с живым видео.
PresentID Photo ID сопоставление (сопоставление лиц) API оценивает, принадлежат ли два лица одному и тому же человеку или нет. Проверка лица обеспечивает однозначное (1: 1) соответствие изображения лица, снятого во время подключения, к изображению, полученному с помощью надежных учетных данных, таких как водительские права или паспорт.
Мы создали очень глубокую сверточную нейронную сеть для извлечения высокоуровневых черт лица каждого человека. Мы предоставили крупномасштабную базу данных изображений лиц из многих источников, например. веб-краудсорсинг, наш встроенный домашний набор данных. В базе данных очень много разнообразия гонок. Наше время вывода модели составляет 115 мс на процессоре Intel corei7 6700k.
В частности, в нашем решении мы сохраняем некоторые кадры, поступающие из клиентского SDK, выбранного на основе нашего собственного алгоритма. Эта функция делает наше сопоставление более сильным.Кроме того, мы сохраняем контрольную сумму из видео, чтобы проверять дублированные ролики.Наш метод дает многообещающие результаты при больших вариациях внешнего вида, например. поза, возрастные различия, кожа, стекло, макияж и борода.
Характеристики
Менее 1 секунды.Точность составляет% 99,76 для набора данных проверки лиц LFW, очень популярного эталонного теста.
Поддержка устройств IOS, Android, Windows и Mac.
Обнаружение фотографий лиц размером до 50X50 Px
Простая интеграция с вашим приложением. Правила и ограничения
Отправляйте данные через Base64, URL-адрес изображения или файл изображения.
Размер изображения не должен превышать 8 МБ.
Кроме того, изображения не должны быть больше 5000 пикселей и меньше 50 пикселей.
