|
Один из наиболее заметных, т.е. чаще других упоминаемых в прессе, экспертов подобного рода – д‑р Джозеф Атик, основатель, президент и исполнительный директор биометрической корпорации Visionics, а после сравнительно недавнего слияния/укрупнения – теперь и глава более мощной фирмы Identix. Атик и его коллеги разработали известную систему Facelt – специализированное программное обеспечение для распознавания лиц, автоматически выделяемых в кадрах видеосъемки телекамер слежения, и для последующего поиска этих лиц в базах данных о людях, находящихся в розыске. Вообще‑то говоря, база данных может быть, конечно, какая угодно – знаменитых людей, важных гостей, жильцов дома – просто наибольшим коммерческим спросом пользуются именно системы полицейского применения. Следящая система сканирования лиц, излагая в нескольких фразах, работает следующим образом. Видеосигнал от камеры постоянного наблюдения преобразуется в последовательность цифровых фотографий. Программа сканирования выделяет на фотографии лица и проводит измерения лицевых параметров, используя в качестве базы отсчета глаза «объекта». Сделанные замеры сравниваются с соответствующими параметрами фотографий, предварительно накопленных в базе данных. Когда обнаруживается «близкое» соответствие, оператору системы подается сигнал тревоги. В программе Visionics FacelT, в частности, процедура сравнения фотографий выглядит так. Два фото соотносятся друг с другом по шкале от 0 до 10. Здесь «0» означает отсутствие совпадений параметров, а «10» – идеальное совпадение. В FacelT по умолчанию в качестве порогового значения для «близкого сходства» выбрано 8,5. Вообще же говоря, порог подстраивается оператором, и последствия неправильного выбора решающим образом влияют на эффективность программы. Если задать порог слишком высоким, то «плохих ребят» отловить просто не удается. Если задать слишком низким, наоборот – система начинает бить тревогу непрерывно, считая «плохими» всех подряд. Но даже если порог выставлен очень аккуратно, система, как показывает практика, все равно ошибается довольно часто, давая обычно неверное положительное опознание. Происходит это, главным образом, из‑за далекого от идеала качества анализируемой фотографии. На ошибки влияет множество сопутствующих факторов: изменения в освещении объекта, что за предметы оказываются на заднем фоне, конкретное положение лица и его выражение, наличие очков, расположение снимающей камеры и качество даваемой ею картинки. Все это способно решающим образом влиять на исход опознания и относится не только к фотографиям от видеокамеры, но и к «эталонам» из базы данных [RS02]. — 148 —
|