Evolucija tehnologije raspoznavanja lica – od kamera za tijelo do videonadzora

Prepoznavanje lica ima dugu povijest iz 1800-ih godina. Da bi pronašli kriminalce, kao što su zloglasni razbojnici Jesse James i Billy The Kid, provoditelji zakona su stavljali plakate “Wanted dead or alive” koji oglašavaju nagrade i traže javnu suradnju kako bi pomogli pronalaženju i čak uhićenju navodnih kriminalaca.

Osim nagrada, ti plakati bi sadržavali i fotografiju i kratak opis zločina, koji bi se zatim proslijedio agencijama za provedbu zakona diljem zemlje i prikazivala u svakoj pošti kako bi se ubrzalo hvatanje kriminalaca.

 

Prepoznavanje lica

Prepoznavanje lica

Danas, tehnologije kao što su društvene mreže, televizija i druge specijalizirane komunikacijske mreže igraju sve utjecajniju ulogu u procesu raspoznavanja. Napredak u umjetnoj inteligenciji i biometrijskoj tehnologiji, uključujući razvoj sposobnosti strojnog dubokog učenja (“deep learning”), doveli su do povećanja točnosti, pristupačnosti i širokog korištenja računalnog prepoznavanja lica. Značaj toga je da se prepoznavanje lica može pojaviti u sve većoj mjeri i u zahtjevnijim okruženjima.

Ovaj članak će istražiti ključne prekretnice i tehnološki napredak koji su rezultirali modernim prepoznavanjem lica. Prije razmatranja sposobnosti najsuvremenije tehnologije koju sve više koriste protuteroristička obrana, policija i sigurnosne snage diljem svijeta.

Početak tehnologije i razvoj

1960-e godine obilježile su početak računalnog prepoznavanja lica, kada je Woodrow Wilson (Woody) Bledsoe razvio način razvrstavanja lica korištenjem iscrtavanja rešetki (gridline). Bledsoeovo prepoznavanje lica je i dalje zahtijevalo veliku količinu ljudske uključenosti jer je osoba morala izvući koordinate lica iz fotografije i unijeti te informacije u računalo. Tehnologija je bila u stanju spojiti 40 lica na sat (svakom licu je otprilike trebalo 90 sekundi kako bi se podudaralo), što se u to vrijeme smatralo vrlo impresivnim.

Krajem šezdesetih godina prošlog stoljeća prepoznavanje lica vidjelo se na daljnjem razvoju na Institutu za istraživanje Stanford, gdje se tehnologija pokazala da nadmašuje ljude u smislu točnosti prepoznavanja (ljudi su jako loši pri prepoznavanju drugih ljudi koje ne poznaju). Do kraja 20. stoljeća, vodeći je igrač na terenu bilo rješenje koje je došlo sa Sveučilišta u Bochumu u Njemačkoj – a točnost ove tehnologije bila je takva da je čak prodana jakim klijentima – bankama i zračnim lukama.

Od ove faze na dalje, tržište prepoznavanja lica je počelo cvjetati, a stopa pogrešaka automatskih sustava za prepoznavanje lica  se smanjila 4X od 1993. do 2010. prema procjenama koje su bile pod pokroviteljstvom američke vlade.

Videonadzor prepoznavanje lica

Moderna upotreba prepoznavanja lica

Ubrzajmo do današnjeg dana i prepoznavanje lica je postala poznata tehnologija pri korištenju aplikacija kao što su Face ID sposobnost Iphone-a ili Mastercard Identity Check, e-putovnice u zračnim lukama i ostale sigurnosne i kontrolne točke za pristup. Ta rješenja ispunjavaju pristanak na oblik provjere identiteta, jer korisnik ima interes za identifikacijom.

To je “jedan kroz jedan” događaj za prepoznavanje lica, jedna osoba je ispred kamere koja ju uspoređuje s identitetom osobe na putovnici ili aplikaciji. U tim scenarijima, hardver je posebno razvijen za primjenu na licu mjesta, stoga ga je tehnički mnogo lakše postići.

Sigurnost i zaštita donosi mnogo složeniji problem za rješiti – kako prepoznati lice u pokretnom i promjenjivom okruženju i usporediti ga s nekoliko lica koja su nam od značaja. Prepoznavanje lica koje koristi model “jedan-na-mnogo” je puno teže riješiti.

Još je veći izazov kada je cilj postići uspješno i precizno prepoznavanje najčešće dostupnih hardvera kao što su videonadzorno snimanje uživo i standardni računalni hardver. I za razliku od 1960-ih godina gdje je identificiranje lica svakih 90 sekundi bilo prihvatljivo, današnje tržište sigurnosti i zaštite zahtijeva trenutačne povratne informacije o tome tko je osoba koja se podudara s popisom ljudi za praćenje.

Zaštitne i sigurnosne aplikacije

Ideja iza svih tehnologija raspoznavanja lica je uglavnom ista: počinjete s likom lica osobe (idealno visokokvalitetna slika, iako strojno učenje znači da sada možemo koristiti video bez smanjivanja točnosti). Najbolja je slika prednjeg dijela lica, kao što je slika za putovnicu, ali strojno učenje i novi softveri učinili su to fleksibilnijim.

Algoritam pretvara ovu sliku u numerički predložak, koji se ne može pretvoriti nazad u sliku i tako predstavlja siguran jednosmjerni sustav. Svaki numerički predložak je različit, čak i da je započeo kao slika iste osobe, iako su predlošci iste osobe sličniji predlošcima različitih ljudi.

Ono što se događa iduće zvuči jednostavno, iako je tehnologija iznimno složena: predlošci lica ljudi uzeti su u stvarnom vremenu i uspoređeni s onima u bazi podataka. Tehnologija identificira pojedince podudaranjem numeričkog predloška lica sa svim predlošcima spremljenim u bazi podataka za nekoliko sekundi ili milisekundi. Da biste ovo stavili u perspektivu, zamislite da ste na ulazu u prometnu željezničku stanicu u potrazi za osobom u bijegu.

Današnja tehnologija za raspoznavanje lica bi mogla identificirati tu osobu ako prolaze u prostoru koji se snima s kamerom za videonadzor, kao i obavijestiti policiju o bilo kojoj dodatnoj osobi od interesa, bilo da su poznati teroristi ili nestale osobe na sasvim zasebnom popisu praćenja.

Zbog tehničkog napretka, prepoznavanje lica se sada može koristiti u različitim vladinim i komercijalnim okruženjima od prepoznavanja huligana koji imaju zabranu pristupa nogometnim utakmicama ali svejedno pokušavaju ući na stadion ili pomažu prijavljenim kockarima u kasinu da prevladaju ovisnost.

Raspoznavanje lica

Procjene u stvarnom vremenu

Najnovija evolucija tehnologije raspoznavanja lica postavlja tehnologiju na još zahtijevniju aplikaciju – izravno usklađujući pojedince u policiji s kamerama koje se nose na tijelu za prepoznavanje osoba u stvarnom vremenu. Ova sposobnost pruža osobama otkrivanje osobe s fotografije i provjeru njihovog identiteta sa sigurnošću.

Šira implikacija za to znači da svaka interakcija, kao što je zaustavljanje, pretraživanje ili uhićenje, može biti podržano u stvarnom vremenu prepoznavanja lica koji će vidjeti slučajeve pogrešnog prepoznavanja identiteta. Policajci se sada mogu po prvi puta razmjestiti i opremiti sposobnošću da identificiraju šire skupine interesnih ljudi s određenim stupnjem točnosti koje se prethodno oslanjalo samo na nestabilnu ljudsku memoriju.

Budući da se točnost tehnologije i dalje povećava uz implementacije u sve zahtjevnijim i složenijim okruženjima, njegova sposobnost da podrži inicijative vlade, države i policije u provedbi zakona znači da se mora raspravljati o zakonitoj i prikladnoj upotrebi prepoznavanja lica. Prepoznavanje lica ne bi trebalo biti svugdje i pregledavati sve ljude, ali kada se ispravno koristi, ima potencijal za poboljšanje javne sigurnosti i taj potencijal ne bi trebao biti zanemaren.