Warning: Use of undefined constant ddsg_language - assumed 'ddsg_language' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /var/www/applefavorite/data/www/applefavorite.ru/wp-content/plugins/sitemap-generator/sitemap-generator.php on line 45
Facebook добавляет в социальную сеть новую функцию распознавания лиц на фото

Facebook добавляет в социальную сеть новую функцию распознавания лиц на фото

Что за дополнительные возможности ввели

В декабре 2017 года соцсеть стала уведомлять пользователей, если кто-то загружал фото с ними даже без тегов и отметок. Сначала доступ к функции получили жители США, затем она стала распространяться и в другие страны. В конце февраля 2018 года очередь дошла и до России, Украины и ряда других стран.

Функция призвана защитить от кражи личных фотографий. Если кто-то загрузит фото с вами, вы получите уведомление. Можно отклонить отметку на фото, если автор её устанавливал, или попросить его удалить изображение. Руками ничего искать не надо – перейти к фото можно прямо из уведомления.

Кроме того, функция предупредит создание фейковых профилей с вашими фото. Такие профили часто используют злоумышленники – чтобы казаться не тем, кем они являются на самом деле, чтобы выманивать деньги и порочить вашу репутацию.

Разработки известных IT-гигантов

В 2014 году компания Facebook объявила о запуске своей программы DeepFace. Этот сервис мог определить, принадлежат ли два сфотографированных лица одному и тому же человеку с точностью до 97,25%. Однако, когда этот тест проходили люди, они давали правильные ответы в 97,53% случаев, то есть на 0,28% лучше, чем программа Facebook.

Разработки Facebook в области систем распознавания лиц. Фото: unsplash.com

В июне 2015 года Google представил новую систему распознавания лиц под названием FaceNet. Этот сервис демонстрировал непревзойденные показатели: 100% точности в тесте “Обнаруженные лица в дикой природе” и 95% — в базе данных YouTube Faces. Таким образом, используя нейронную сеть и новый алгоритм, программе компании из Маунтин-Вью удалось сопоставить лицо на изображении с ее реальным владельцем с почти идеальными результатами.
В частности, FaceNet внедрена и в сервис Google Photos: программа может самостоятельно сортировать фотографии.

Исследование, проведенное специалистами Массачусетского технологического института в феврале 2018 года, показало, что системы распознавания лиц таких технологических гигантов, как Microsoft, IBM и Megvii часто ошибаются. Так, системы не могли правильно идентифицировать женщин негроидной расы.

В мае 2018 года сообщалось, что американский интернет-ритейлер Amazon начал активно продвигать правоохранительным органам собственный облачные сервис распознавания лиц под названием Rekognition. Программа способна распознать на одном изображении около 100 человек, сопоставляя их лица с десятками миллионов лиц в разных базах данных.

Система Amazon Rekognition. Фото: infoq.com

Однако в июле прошлого года появилась информация о том, что система распознавания лиц Rekognition ошибочно определила 28 членов Конгресса США как преступников. Американский союз защиты гражданских свобод решил протестировать разработку Amazon. Тогда ведомство загрузило в систему 25 тыс фото людей, взятых из открытых источников. Потом организация загрузила официальные фотографии 535 членов американского Конгресса. Программе предложили сопоставить снимки чиновников с фотографиями злоумышленников. В результате Rekognition нашла 28 совпадений.

Где еще используется технология распознавания лиц?

Раньше технология распознавания лиц использовалась в основном органами правопорядка для поиска преступников, нарушителей порядка или, например, для предотвращения махинаций на выборах.

За последние годы системы распознавания лиц стали гораздо дешевле и получили широкое распространение. Сейчас они совместимы с камерами и компьютерами, которые используются, например, банками и аэропортами.

  • Три угрозы человечеству, которые несет искусственный интеллект
  • Нужно ли нам бояться нашествия роботов?

Системы распознавания лиц технически уже сейчас могут использоваться в самых разных ситуациях: для подтверждения личности студента во время онлайн-экзаменов, для определения людей из «черного списка» при входе на стадионы и в ночные клубы, при оплате покупок, для сохранения места в очереди, для разблокировки телефона или компьютера.

Прошлым летом разработчики из лаборатории робототехники Бристоля начали тестирование камеры с распознаванием лиц для создания системы оплаты в общественном транспорте. В ближайшем будущем, по данным разработчиков, оплатить проезд в метро Лондона можно будет «с помощью собственного лица». Они утверждают, что обмануть систему будет невозможно.

Глава Сбербанка Герман Греф заявил, что банк к 2020 году на 100% перейдет на цифровые технологии и к этому сроку сможет обслуживать клиентов без паспортов с помощью биометрической идентификации — на основе технологии распознавания лиц.

Image caption

Китай лидирует по масштабам внедрения систем с использованием технологий распознавания лиц. На фотографии — пекинский полицейский в специальных очках для распознавания лиц

Технологии распознавания лиц все активнее используются социальными сетями, а также в новых версиях различных гаджетов.

Смартфон iPhone X, например, умеет распознавать лицо владельца с помощью технологии Face ID. Смартфон можно разблокировать моментально и без необходимости вводить пароли или прикладывать палец, как это было в прошлых моделях.

В России был запущен сервис FindFace, помогающий найти людей в социальной сети «ВКонтакте» по их фотографии. В мае 2016 года число пользователей сервиса превысило 1 млн человек.

Юридический вопрос

Федеральный судья Джеймс Донато заявил, что социальная сеть «должна столкнуться с утверждениями о том, что она нарушает конфиденциальность миллионов пользователей путем сбора и хранения биометрических данных без их согласия». Так, Facebook нарушает закон штата Иллинойс и потенциально должна платить от 1 до 5 тыс. долларов каждый раз, когда изображение человека используется без разрешения.

Первые иски от пользователей из штата Иллинойс по поводу незаконного распознавания лиц были поданы в адрес Facebook ещё в 2016 году. Но тогда Facebook заявлял, что истцам не был нанесён конкретный ущерб: физический вред, потеря денег или имущества, отказ в праве на свободу слова или вероисповедания.

Донато отклонил аргументы о том, что дело нужно прекратить, так как соблюдение законов штата Иллинойс противоречит пользовательскому соглашению Facebook. Оно требует разрешения споров в соответствии с законодательством Калифорнии, где основана компания.

Если дело завершится не в пользу Facebook, функцию могут и отключить (и заставить соцсеть заплатить до 5 тыс. долларов за каждое фото). А так как отделить пользователей из Иллинойса от всех остальных сложно, убрать распознавание могут для всех.

Насколько хорошо работает система распознавания лиц в настоящее время?

Можно сказать, что вполне неплохо, но системы распознавания лиц пока довольно часто ошибаются. Об этом хорошо знают пользователи Facebook, который не всегда правильно угадывает запечатленных на фотографиях людей.

Также надо признать, что не все подобные системы работают одинаково и допускают значительное количество ошибок.

  • Распознавание лиц: почему в Китае не скрыться даже в 60-тысячной толпе
  • В китайской деревне появился огромный QR-код из деревьев

На прошлой неделе китайская полиция опознала в 60-тысячной толпе мужчину, подозреваемого в совершении преступления. Мужчина был опознан камерой при входе на концерт. Его задержали вскоре после того, как он сел на свое место в зале.

Китай является одним из лидеров в разработке технологий распознавания лиц с помощью искусственного интеллекта. Китайские власти уверждают, что в стране создается крупнейшая в мире сеть камер наблюдения.

Как работает функция распознавания лиц в Facebook?

Для пользователей Facebook функция «рекомендации меток» (когда соцсеть угадывает, кто из пользователей запечатлен на фотографии) заработала в июне 2011 года.

Функция распознавания лиц вводилась, чтобы пользователям было легче отмечать друзей на снимках. Социальная сеть определяет, кто из друзей попал в кадр, а пользователь, загрузивший фотографию, может согласиться с этим предположением, либо отвергнуть его и отметить людей на фото вручную.

  • Цукерберг: Facebook вступила в «гонку вооружений» с Россией
  • Новый скандал вокруг Facebook: рост любой ценой?

Когда пользователь загружает новые фотографии, программа локализует лица на них и сравнивает лица с теми, которые были идентифицированы на снимках, загруженных ранее.

Сначала она сравнивает лица на новых снимках с «шаблоном» лица самого пользователя, а затем с «шаблонами» лиц его друзей, постепенно расширяя круг поисков.

«Если вы отмечены на фото или устанавливаете фото своего профиля, мы связываем эти метки с вашим аккаунтом, ищем общие элементы на этих фото и сохраняем краткую сводку сравнения», — сообщает справочный центр Facebook.

Ссылка на основную публикацию