211service.com
Rozpoznawanie twarzy: sprytne czy po prostu przerażające?
Na dyskach twardych naszych komputerów przechowywanych jest ponad 25 000 fotografii cyfrowych – większość z nich przedstawia ludzi. Do tej pory jedynym sposobem na znalezienie znajomej twarzy było ręczne wyszukiwanie: według daty, danych EXIF, tagów lub brutalnej siły własnej pamięci. Teraz komputery mogą przeprowadzać wyszukiwanie, dzięki sprytnej funkcji rozpoznawania twarzy, którą Apple i Google zastosowały w najnowszych wersjach swoich systemów zarządzania zdjęciami.
Pstryknąć: Apple iPhoto automatycznie identyfikuje twarze w kolekcji obrazów.
Rozpoznawanie twarzy było jedną z tych genialnych, ale technicznie niepewnych i etycznie skomplikowanych technologii antyterrorystycznych, które zostały wdrożone w wyniku ataków z 11 września. Pomysł polegał na tym, aby automatycznie odfiltrowywać terrorystów przechodzących przez punkty kontroli bezpieczeństwa – ale nie działało to w ten sposób: na przykład podczas testu w Tampie pracownicy lotniska byli poprawnie identyfikowani tylko w 53 procent przypadków. Grupy zajmujące się prawami obywatelskimi również zgłaszały obawy dotyczące fałszywych alarmów – ludzi błędnie identyfikowano jako terrorystów i prawdopodobnie aresztowano, tylko ze względu na ich wygląd. I tak, bez widocznej korzyści, rozpoznawanie twarzy w dużej mierze zniknęło z radaru opinii publicznej.
To jest publiczny radar, pamiętajcie. Wiele krajów, w tym Stany Zjednoczone, po cichu zrewidowało swoje wymagania dotyczące zdjęć paszportowych, aby były one bardziej przyjazne dla oprogramowania do rozpoznawania twarzy. Narodowy Instytut Standardów i Technologii, który testował tę technologię od 1994 roku, przeprowadził zakrojone na szeroką skalę testy rozpoznawania twarzy w 2002 i 2006 roku. Oregon i niektóre inne stany zaczęły używać rozpoznawania twarzy do wykrywania, kiedy jedna osoba próbuje uzyskać licencję na różne nazwy. I przez cały czas technologia stawała się coraz lepsza. Dużo lepiej.
Aby mieć działający system rozpoznawania twarzy, komputer musi najpierw być w stanie wykryć twarz – to znaczy, mając zdjęcie, musi być w stanie znaleźć na nim twarze. Technicznie jest to łatwiejsze i bardziej niezawodne niż identyfikacja konkretnej osoby. Technologia ta została dopracowana do perfekcji tuż po 11 września 2001 roku. W rezultacie systemy wykrywania twarzy zaczęły pojawiać się w aparatach cyfrowych i kamerach kilka lat temu. Algorytmy te na ogół działają poprzez wyszukiwanie obiektów, które wyglądają jak oczy, nos i być może coś, co jest okrągłe. Identyfikują pola, w których prawdopodobnie znajdują się twarze, a następnie informują system autofokusa, jaka część zdjęcia musi być wyostrzona. W końcu wszyscy nienawidzą, gdy oczy babci są zamglone, prawda?
Rozpoznawanie twarzy zaczyna się więc od wykrywania twarzy. Twarz jest następnie obracana tak, aby oczy były wypoziomowane i wyskalowane do jednolitego rozmiaru. Następnie pojawia się jedno z trzech różnych podejść technicznych. Każde z tych podejść jest oczywiście objęte własnym zestawem patentów i dołączane do różnych ofert dostawców. Jedno podejście przekształca twarz w matematyczny szablon, który można przechowywać i przeszukiwać; drugi używa całej twarzy jako szablonu i wykonuje dopasowanie obrazu. Trzecie podejście to próba stworzenia modelu 3D na podstawie twarzy, a następnie wykonanie pewnego rodzaju dopasowania geometrycznego. Opierając się na naszym doświadczeniu z oprogramowaniem, uważamy, że system Apple wykorzystuje podejście do punktów orientacyjnych, podczas gdy system Google dokonuje pewnego rodzaju dopasowywania obrazów. Ale możemy się mylić. Żadna z firm nie ujawniła, jakich algorytmów używa.
Przetestowaliśmy rozpoznawanie twarzy w programie Apple iPhoto '09, stosując go do dwóch różnych baz danych zawierających 17 000 i 10 000 zdjęć przechowywanych na naszych własnych dyskach twardych. Picasa Google działa tylko z wcześniej przesłanymi albumami internetowymi; przetestowaliśmy to na około 500 zdjęciach. Werdykt: oba te systemy w większości działają, są bardzo fajne, a także trochę przerażające.
Wygląda jak: Po zidentyfikowaniu osoby iPhoto spróbuje znaleźć inne obrazy zawierające jej podobizny.
iPhoto ‘09 jest z pewnością bardziej przyjaznym z nich. Przy pierwszym uruchomieniu iPhoto wyszukuje wszystkie twarze w Twojej bibliotece zdjęć; zajęło to około czterech godzin na dwurdzeniowym iMacu. Następnie klikasz zdjęcie kogoś, kogo znasz; kliknij Imię i wypełnij pole tekstowe pod twarzą fotografowanej osoby. iPhoto przeszuka Twoją bibliotekę zdjęć w poszukiwaniu innych zdjęć tej samej osoby. (Rozpoznawanie wydaje się być oparte na cechach wewnątrz ramki rozpoznawania, która jest ograniczona lewą i prawą skroniami, brwiami i podbródkiem.)
Ogólnie rzecz biorąc, iPhoto wykonuje zaskakująco dobrą robotę, znajdując kilka zdjęć osoby, którą wybrałeś i nazwałeś. Ale w trakcie znajduje również zdjęcia innych osób. Twoim następnym zadaniem jest poinformowanie iPhoto, które zdjęcia są poprawne, a które nie. iPhoto wykorzystuje te informacje do aktualizacji swoich modeli matematycznych. Następnie przegląda bibliotekę zdjęć w poszukiwaniu innych zdjęć tej samej osoby. Jeśli nie może go znaleźć, możesz ręcznie wskazać jeden, aby dać iPhoto inny punkt początkowy; wtedy będzie szukał więcej. Możesz także kliknąć zdjęcie i poprosić iPhoto, aby spróbował dowiedzieć się, kto jest na zdjęciu; jeśli potwierdzisz przypuszczenie iPhoto, model będzie jeszcze lepszy.
Byliśmy zdumieni, jak dobrze iPhoto radzi sobie z wyszukiwaniem zdjęć naszych dzieci. Co zdumiewające, iPhoto potrafiło nawet rozróżnić nasze identyczne bliźniaki. (Sztuczka polega na tym, że jeden z nich ma nieco szczuplejszą i wyższą twarz od drugiego). Byliśmy jednak rozczarowani, że znalazło o wiele więcej zdjęć jednego bliźniaka niż drugiego, chociaż fotografujemy oba w równych ilościach – i często w tym samym ujęciu. Badanie ich zdjęć ujawniło coś, czego nie zauważyliśmy, ale iPhoto zauważyło: jeden bliźniak zawsze patrzy bezpośrednio w aparat, ale drugi ma tendencję do odchylania głowy, a rozpoznawanie twarzy w iPhoto nie działa, jeśli program widzi tylko jedno oko. Mamy też wiele zdjęć dzieci w malowaniu twarzy. iPhoto praktycznie nie znalazło żadnego z nich, z wyjątkiem sytuacji, gdy farba była ograniczona do środka czoła dziecka – czyli poza polem rozpoznawczym.
Kuszące jest dużo czytać w systemie rozpoznawania iPhoto. Wyszukiwanie zdjęć Beth dało mnóstwo zdjęć byłych dziewczyn Simsona. Kuszące jest stwierdzenie, że iPhoto wie, co lubi Simson, ale może to być również błąd w naszym korpusie testowym: wybierz losowe zdjęcia z biblioteki Simsona, a na pewno znajdziesz grupę jego byłych dziewczyn.
iPhoto był również zaskakująco dobry w wyszukiwaniu zdjęć naszych kotów, zwłaszcza tych z białym lub pomarańczowym futrem. Niestety nie udało się znaleźć pręgów – prawdopodobnie rysy twarzy są trudniejsze do rozróżnienia, gdy oczy są tego samego koloru co policzki. A iPhoto wykonuje zadziwiającą robotę w znajdowaniu i rozpoznawaniu twarzy w cieniu i innych sytuacjach o niskim kontraście. Dzieje się tak, ponieważ iPhoto zwiększa kontrast między twarzą a tłem, prawdopodobnie po to, aby łatwiej wydobyć funkcje.
Odkąd zainstalowaliśmy iPhoto ‘09, nasza rodzina godzinami siedzi przy komputerze, szukając zdjęć dzieci i ucząc komputer, jak wygląda każdy z nas. Znaleźliśmy wiele starych zdjęć, o których zapomnieliśmy. Śmiejemy się z niedopasowania. Staramy się zrozumieć algorytmy. To jeden z najbardziej rozrywkowych programów, jakie Apple kiedykolwiek stworzył.
Technologia Google Picasa jest znacznie bardziej przerażająca. Zamiast zaczynać od zdjęcia kogoś, kogo znasz i szukać wszystkich podobnych dopasowań, Google bierze każde zdjęcie przesłane do Picasy, przeszukuje je wszystkie pod kątem twarzy, a następnie grupuje te twarze w grupy podobno tych samych osób. Następnie przechodzisz przez każdą grupę i mówisz Google, kim jest dana osoba – w tym jej pełne imię i nazwisko, pseudonim i adres e-mail.
W rzeczywistości klastrowanie Google nie jest takie świetne. Często umieszcza różne osoby w tym samym klastrze i tworzy wiele różnych klastrów dla tej samej osoby. I w przeciwieństwie do iPhoto, który bez problemu potrafił dopasować zdjęcia naszej 12-letniej córki do jej zdjęć jako malucha, Google uznał, że dzieci to różne osoby. Ale interfejs użytkownika Google jest dość łatwy w użyciu, zadanie dopasowywania jest dziwnie fascynujące i zanim się zorientujesz, wszystkie Twoje zdjęcia zostaną oznaczone wszystkimi prawdziwymi nazwiskami i adresami e-mail każdej osoby, którą zawiera zdjęcie .
To tagowanie z prawdziwym imieniem sprawia, że rozpoznawanie twarzy przez Google jest tak przerażające. Pamiętaj, że wszystkie te zdjęcia nie znajdują się na Twoim komputerze: są na serwerze Google. A ponieważ adresy e-mail są niepowtarzalne, Google może wykorzystać oznaczone zdjęcia wszystkich użytkowników programu Picasa do stworzenia globalnej bazy danych dopasowującej zdjęcia do adresów e-mail. Takie postępowanie nie naruszyłoby nawet polityki prywatności Google, o ile Google wykorzystuje te informacje tylko do ulepszania swoich usług i nie udostępnia ogólnie bazy danych.
Ale to, co naprawdę niepokojące w usłudze Google, to to, że nie ogranicza się ona tylko do twoich znajomych. Zanim się zorientujesz, Google prosi Cię o zidentyfikowanie wszystkich innych twarzy na Twoich zdjęciach – ludzi stojących w tle, twarzy w tłumie, a nawet twarzy na plakatach. Jest to z pewnością zgodne z misją firmy Google polegającą na uporządkowaniu informacji z całego świata i uczynieniu ich powszechnie dostępnymi i użytecznymi. Ale czy tego naprawdę chcemy od strony internetowej do udostępniania zdjęć?
Nasze doświadczenia z iPhoto były przyjemnością: byliśmy podekscytowani i zadowoleni, gdy znaleźliśmy tak wiele zdjęć naszych dzieci, rodziny i przyjaciół — a nawet nas samych. Z drugiej strony, kiedy korzystaliśmy z zaawansowanej funkcji tagowania w Google Picasa, czuliśmy się tak, jakbyśmy byli analitykami wywiadu pracującymi w pozbawionym okien laboratorium jakiegoś totalitarnego rządu.
Wierzymy, że stworzona przez konsumentów technologia rozpoznawania twarzy fundamentalnie zmieni debaty na temat polityki publicznej na temat biometrii i masowego nadzoru wideo. Po 11 września nikt tak naprawdę nie rozumiał, jak działa ta technologia, co się udało, a co źle. Ale przed końcem tego roku miliony Amerykanów będą miały bezpośrednie doświadczenie z jednymi z najlepszych systemów rozpoznawania twarzy, jakie kiedykolwiek wdrożono. Gdy ta nowość dotycząca zdjęć rodzinnych przestanie działać, będziemy obserwować, czy użytkownicy programów iPhoto i Picasa zwrócą się do swojego rządu o uregulowanie tej technologii lub przyspieszenie jej wdrożenia.