Технології біометричної ідентифікації за райдужною оболонкою очей до вересня 2008 року вже використовувалися в аеропортах Мілана, Токіо і в Скипхолі (Амстердам, Нідерланди). У Сполученому Королівстві ці технології на той час застосовувались в 10 британських аеропортах. До їх числа вчений включає п’ять терміналів лондонського Хітроу, перший термінал аеропорту Бірмінгема, термінали №№ 1 і 2 в аеропорту Манчестера, південний і північний термінали аеропорту Гатвік, який також обслуговує британську столицю. Як підкреслює Д. Доман, біометрія дозволяє не тільки прискорити обслуговування авіапасажирів, але й ефективно контролювати доступ у режимні зони та приміщення аеропортів.
Що ж до застосування цих технологій у прикордонному контролі, то на сьогодні наймасштабніший проект реалізований в Об’єднаних Арабських Еміратах. На території цієї країни постійно проживають 5,4 млн іноземців, з них 85 відсотків – гастарбайтери. Природньо, міграційні потоки в ОАЕ вельми великі і постійно зростають. У цих умовах постало завдання прискорити проведення прикордонного контролю, одночасно забезпечивши його високу надійність. Це завдання було вирішене за допомогою технологій ідентифікації за райдужною оболонкою очей: сканери, що дозволяють реалізувати дану технологію, діють на всіх без винятку прикордонних пунктах. Система біометричної ідентифікації щодня проводить до 14 млрд порівнянь даних відносно зображень райдужок очей.
З 2008 року систему біометричної ідентифікації за райдужною оболонкою очей почали розповсюджувати і на інші арабські країни – Йорданію і Оман. Існують плани зв’язати її з банком даних, який діє в Саудівській Аравії. В цьому королівстві біометричні технології використовуються не тільки з метою прикордонного контролю, але і в системі національних ID-карт, що видаються саудівським громадянам**.
Коротко зупинимося на методі ідентифікації за сітківкою ока. Цей метод прак-
тично почав вивчатися приблизно з середини 50-х років XX століття. Сітківка – світлочутлива частина ока, що знаходиться на задній стінці ока – очному дні. Вона містить від-
ростки зорового нерва – палички і колби, які дозволяють нам бачити, а також кровоносні судини. За допомогою спеціальних приладів на очному дні можна розглянути судини, диск зорового нерва, а також жовту пляму – область, що відповідає за підвищену гостроту зору в кольорі. Для розпізнавання індивідуума використовується малюнок кровоносних судин, що є унікальним для кожної особи (жовта пляма і диск очного нерва мають розпливчасту форму, його геометрія може змінюватися від огляду до огляду). Для сканування сітківки використовується інфрачервоне випромінювання низької інтенсивності, скероване через зіницю до кровоносних судин на задній стінці ока. З отриманого сигналу виділяють декілька сотень первинних характерних точок, інформація відносно яких усереднюється та зберігається в спеціально кодованому файлі.
Для того, щоб зробити чітку фотографію кровоносних судин очного дна, кришталик ока повинен знаходитися в певному положенні, при якому світло, що проходить через нього, мінімально заломлюється, тобто око повинно перебувати в чітко визначеній позиції. При цьому автоматиці потрібен час для визначення якнайкращого положення ока і якості отримуваного зображення*.
Сканери сітківки ока використовуються у системах контролю доступу на особливо секретні об’єкти, оскільки у них один з найнижчих відсотків відмови в доступі зареєстрованих користувачів і практично не буває помилкового дозволу доступу**.
До недоліків подібних систем насамперед слід віднести психологічний чинник: не кожен індивідуум готовий дивитися в невідомий темний отвір, де щось світить в око. До того ж треба контролювати положення ока щодо отвору, оскільки подібні системи, як правило, чутливі до відхилення орієнтації сітківки. Крім того, устаткування для ідентифікації за сітківкою ока надто дороге, а при хворобі (помутнінні) кришталика ока (катаракті) отримати повне зображення очного дна неможливо.
У липні 2005 року в ЮАР на засіданні біометричного підкомітету ІСО з тексту міжнародного стандарту, що описує формат зберігання зображень кровоносних судин, були виключені всі слова, пов’язані з сітківкою. Ця ініціатива була підтримана всіма країнами-учасниками підкомітету: жодна з країн практично не потребує такої стандартизації, оскільки немає масових виробників такої спецтехніки і немає компаній-інтеграторів, які були б зацікавлені в просуванні методу розпізнавання за сітківкою ока.
Таким чином, не зважаючи на те, що розпізнавання за сітківкою є одним з найбільш точних, виключно стійких до можливих підробок методів, широкого застосування на практиці він не знайшов: дуже висока ціна використовуваного устаткування, надто тривалий час сканування зображення сітківки (близько 2 хв), не кожна людина здатна пройти процес сканування (наприклад, діти, які не можуть потрібним чином керувати рухливістю ока) і, що вельми важливо, знімок очного дна несе в собі велику кількість інформації про здоров’я людини, в зв’язку з чим значно обмежується застосування цього методу ідентифікації***.
Як вже зазначалось, ідентифікація за сітківкою ока знаходить застосування у надсекретних системах контролю доступу, які виробляються практично поштучно і в яких один з найнижчих відсотків відмови доступу зареєстрованим користувачам і майже нульовий відсоток помилкового доступу****.
В Ізраїлі розроблена нова технологія біометричної ідентифікації за допомогою зіниць очей. Апаратне забезпечення нової біометричної системи нагадує сканер райдужної оболонки очей, але фіксує характер руху зіниць у особи, що ідентифікується, коли вона відстежує спеціально рухомий певний об’єкт. Як сканер може використовуватися веб-камера, а для демонстрації рухомих об’єктів застосовується звичайний комп’ютерний монітор. За повідомленням розробника нової технології, алгоритми розпізнавання цього методу засновані на новітніх досягненнях анатомії, фізіології, хімії та останніх результатах аналізу структури ока.
Також задекларовано, що нова технологія відрізняється високим рівнем безпеки, оскільки характер міміки рухів зіниць, який супроводжує відстежування рухомого об’єкта людиною, що дивиться на нього, суто індивідуальний і не піддається підробці.
В даний час поставлено за мету довести це рішення до рівня готового продукту, причому тестування апаратного рішення в практичних умовах планується розпочати в 2009–
2010 роках.
Розробники нової технології сподіваються, що їх рішення може бути затребуваним при проведенні ідентифікації користувачів онлайнових платіжних систем*.
Розділ 4
ІДЕНТИФІКАЦІЯ ЗА ДОПОМОГОЮ
ЗОБРАЖЕННЯ ОБЛИЧЧЯ
__________________________
У повсякденному житті, як правило, розпізнають людей за обличчям. У зв’язку з цим свого часу цілком слушною була думка використати цей метод для створення
біометричних систем розпізнавання особистостей за допомогою зображень облич.
Поки що прийнято вважати, що ідентифікація за обличчям є другою за ступенем поширеності і популярністю біометрична технологія. Хоча деякі експерти (наприклад, аналітик агентства «Frost & Sullivan» Ніліма Сагар) оспорюють це твердження, вважаючи, що друге місце після технології ідентифікації за відбитками пальців посідає технологія встановлення особи за райдужною оболонкою очей*.
В наш час технологія ідентифікації за обличчям в основному застосовується як допоміжна і використовується у комплексі з одним із інших біометричних методів (наприклад, водночас з ідентифікацією за відбитками пальців) або з іншими способами встановлення або підтвердження особистості людини.
Ідентифікація людини за рисами обличчя – один з найдинамічніших напрямків у біометричній індустрії, що повсякчас розвивається. Привабливість даного методу полягає в тому, що він найбільш наближений до звичайного людського розпізнавання за допомогою обличчя. Зростання мультимедійних технологій, у тому числі всезростаюче використання відеокамер у громадських місцях, таких як міські вулиці та площі, аеропорти, авто- та залізничні вокзали й інші місця скупчення людей, визначили розвиток цього напряму.
Основою будь-якої системи розпізнавання особи є використання математичного методу кодування. Даний математичний метод заснований на аналізі локальних характеристик для представлення зображення особи у вигляді статистично обґрунтованих, стандартних блоків даних. Він базується на тому, що обличчя будь-якої особи може бути вичленено з репрезентативної вибірки облич осіб з використанням сучасних статистичних прийомів. Отримуваний складний математичний код індивідуальної ідентичності обличчя (шаблон) містить інформацію, яка дозволяє з достатньою високою точністю відрізнити обличчя конкретної особи від мільйонів інших облич. Тому в наш час біометричні технології в цілому і методи розпізнавання за зображенням обличчя, зокрема, все більш помітніше виступають як одна з основних позицій в індустрії безпеки, особливо в боротьбі зі злочинністю та тероризмом**. Для таких сфер практичного застосування, як прикордонний контроль, обслуговування і реєстрація пасажирів, робота з електронними ідентифікаційними документами та картками, попередження і розкриття злочинів за «гарячими» слідами, питання безпеки, – в наш час неможливо обійтись без автоматизованих систем, що використовують біометричні методи розпізнавання. Нині поряд з іншими біометричними технологіями все інтенсивніше розвивається і знаходить застосування метод розпізнавання осіб при скупченні людей у громадських місцях за наявністю шаблону зображення обличчя конкретного індивідуума.
Технології розпізнавання рис обличчя спрямовані вести пошук у режимі «один до багатьох», тобто зіставляти конкретне обличчя з тисячами інших, зображення яких перебуває у базі даних. Технології сканування облич, як правило, працюють з відеозображенням з розрішенням 320 Í 240 пікселів на дюйм при швидкості 3–5 кадрів за секунду. Можливість зйомки з більш високим розрішенням та частотою значно покращують надійність впізнання. При розпізнаванні облич з великої відстані результат ідентифікації досить відчутно залежить від якості відеокамери.
Існує декілька способів розпізнавання обличчя. До їх числа входять такі види:
– метод власних характеристик (eigenfaces) – аналіз зображення в градаціях сірого кольору для виявлення унікальних параметрів;
– метод виявлення відмінних рис – цей метод найбільш популярний, він є адаптованим до змін міміки;
– метод на основі нейронних мереж – порівняння за «особливими точками», зокрема використовується для ідентифікації зображення облич індивідуумів у складних умовах проведення відеоспостереження;
– метод автоматичної обробки зображення – визначення та виділення відстаней та співвідношень відстаней між особливостями обличчя, що легко відзначаються, рекомендовано використовувати при поганому освітленні місць зйомки.
В системах статистичного розпізнавання на основі набору біометричних даних та їх обробки формується електронний зразок-шаблон, який складається з унікального набору чисел, що є характеристикою конкретної особи. Системи на базі нейромереж і на основі реалізації методу автоматичної обробки зображення обличчя близькі до «людської» інтерпретації проблеми розпізнавання. Ці системи можуть «самонавчатися» і тому підходять при використанні базових параметрів для ідентифікації таких рис обличчя, які змінюються з часом і віком: наявність різних зачісок волосся, бороди, окулярів та деяких інших чинників. При використанні апаратури, що побудована за принципами дії цих двох останніх методів, можливе використання для ідентифікації і верифікації осіб старих фотографій або рентгенівських знімків.
Основні етапи процесу розпізнавання особи – це сканування об’єкта, визначення і вичленення індивідуальних характеристик, формування шаблону і порівняння отриманого шаблону з наявними у базі даних. Перше сканування обличчя при формуванні еталонного шаблону займає 20–30 секунд, внаслідок його проведення отримують декілька зображень. Якісні зображення в електронному вигляді займають об’єм пам’яті 50-300 Кбайт, а сформований еталонний шаблон – 1,3 Кбайт. Сам процес ідентифікації полягає у створенні шаблону «пред’явленого обличчя» в режимі реального часу і порівнянням його з файлом еталонного шаблону*.
Методи розпізнавання за зображенням обличчя можуть працювати з двовимірним або з тривимірним зображеннями (так звані 2D- і 3D-зображення). Слід зазначити, що ідентифікація людини за рисами обличчя – в наш час є одним з найдинамічніших напрямів у біометричній індустрії. Привабливість даного методу полягає в тому, що він найбільш близький до звичайного зорового способу, за яким люди розрізняють одну особу від іншої. Розвиток мультимедійних технологій і їх використання у громадських місцях скупчення людей нині визначило посилений розвиток цього напрямку.
Розпізнавання обличчя особи передбачає виконання однієї з наступних функцій: аутентифікації (встановлення достовірності «один до одного») або ідентифікації (пошук за принципом «один з багатьох»). Система автоматично оцінює якість представленого зображення обличчя для можливості розпізнавання і, якщо потрібно, спроможна у ряді випадків провести процедуру його покращення. Вона також відтворює зображення обличчя з наявних сегментів даних, створює цифровий код або внутрішній шаблон, що є унікальним для кожного індивідуума.
При цьому для вирішення завдання верифікації, особливо при проведенні пере-
вірки документів громадян при перетині кордонів, досить комбінованого (2-D + 3-D) методу розпізнавання обличчя. Цей безконтактний метод забезпечує максимальну вимірюваність цієї біометричної характеристики (іншими словами, максимальну швидкість верифікації і, як наслідок, проходу), а відтак пришвидшує проходження пасажиропотоку через точку контролю. Точність 3-D, а тим більше комбінованого методу (2-D + 3-D) досить висока, відповідає вимогам верифікаційного та ідентифікаційного режимів. Крім того, використання звичайної двомірної фотографії, по-перше, поки що є загальноприйнятою практикою, а по-друге, дозволяє операторові прийняти остаточне рішення щодо ідентичності облич або, у разі сумніву, провести візуальне порівняння з декількома найбільш подібними фотозображеннями індивідуумів з банку даних*.
У січні 2006 року в японському місті Кіото на засіданні Міжнародного підкомітету зі стандартизації у галузі біометрії при ISO була затверджена перша версія проекту поправки до міжнародного стандарту в галузі біометрії (ISO/IEC 19794-5). Суть поправки полягала у включенні тривимірного цифрового (3-D) зображення обличчя разом із звичайною двовимірною фотографією у формат даних, який призначений для зберігання, обміну і використання даних у електронному вигляді при проведенні процедури автоматичного розпізнавання особи. З лютого 2006 року після затвердження вказаної поправки під цифровим зображенням особи почали розуміти такий формат даних, у який включено як звичайне двовимірне, так і тривимірне фотозображення обличчя.
Тривимірне фотозображення – одна з новітніх біометричних технологій. Трьохпросторове фото, яке займає всього 5 Кбайт, записують разом з двовимірною фотографію в мікрочіп біометричного паспорта; воно збільшує точність ідентифікації особи і підвищує надійність проведення автоматичної звірки документів. Експерти відзначають, що рівень розпізнавання тривимірної фотографії з чіпу документа становить понад 90% (дані 2006 року), тоді як у двовимірного зображення цей показник не перевищує 50%.
Прецедент такого швидкого узгодження міжнародного стандарту за техно-
логією розпізнавання за цифровим 3D-зображенням обличчя особи пояснюється тим, що цифрове зображення обличчя – це одна з трьох головних так званих «великих біометрик», які використовують для автоматичного розпізнавання особистості індивідуума. Саме цифрове зображення особи було визнане обов’язковим у всіх країнах для паспортно-візових документів нового покоління, тоді як два інших біометричних
параметра – відбитки пальців і зображення райдужної оболонки ока – вважаються
додатковими, і кожна держава до кінця 2009 року включає їх у паспортно-візові документи на свій розсуд.
Необхідність введення тривимірної фотографії у формат даних для біометричних паспортів обстоювали і експерти-криміналісти. Річ у тому, що тривимірні (геометричні) дані особи безпосередньо пов’язані з антропометричними характеристиками, які є унікальними для кожної людини, та більш надійними ознаками для комп’ютерних алгоритмів розпізнавання, ніж інформація, яку можно отримати зі звичайних двовимірних фотографій. Але традиційні двовимірні фото краще інтерпретуються оператором, який «ручним» способом може перевіряти комп’ютер і ухвалювати остаточне рішення при розпізнаванні особи за його фотозображенням.
Таким чином, включення тривимірної фотографії разом з двовимірною у формат даних цифрового зображення обличчя особи істотно збільшує точність ідентифікації індивідуума при допуску в приміщення або при перетині державних кордонів і підвищує надійність автоматичної звірки документів. Крім того, запис у мікрочіп паспорта тривимірної фотографії власника значно полегшить завдання рятувальників, судмедекспертів та інших фахівців, які займаються непростою справою ідентифікації загиблих. Це особливо важливо в зв’язку з зростаючою кількістю катастроф, стихійних лих, терористичних атак та інших випадків масової загибелі людей.
Тривимірне розпізнавання осіб, разом з іншими біометриками, проходить подальше ретельне тестування в багатьох країнах світу. Результати обнадійливі: ця технологія істотно збільшує точність автоматичного розпізнавання, а головне – не уповільнює, а спрощує процедуру контролю на кордоні та реєстрації на авіарейси, істотно збільшуючи при цьому надійність ідентифікації*.
Прикладом нової 3D-системи ідентифікації за обличчям особи служить комерційний пристрій «VisionAccess 3D Face Reader» компанії «L-1 Identify Solutions». Цей пристрій оснащений спеціальним сканером, який за допомогою спеціального програмного забезпечення (ПЗ) аналізує структуру поверхні обличчя людини і проводить понад 40 тисяч геометричних вимірів. Далі ПЗ порівнює ці цифрові дані з шаблонами клієнтів, які зберігаються у банку даних (один подібний зразок займає близько 10 Мб, гранична чисельність записів у базі даних – 60 тис. співробітників), і якщо результат порівняння позитивний, особа вважається ідентифікованою**.
До переваг геометрії обличчя як біометричного ідентифікатора насамперед належить безконтактний спосіб отримання даних. На відміну від інших біометричних технологій (ідентифікації за відбитками пальців, райдужної оболонки ока або за голосом) система розпізнавання за рисами обличчя пасивна, тобто не вимагає безпосереднього контакту (або визначених дій) з людиною, особистість якої встановлюється. Не потрібно просити громадян залишати відбитки пальців, дивитися в об’єктив або вимовляти якісь слова. Для криміналістів значимим є той факт, що даний метод ідентифікації має досить широкий вибір джерел для одержання потрібних відомостей: фотографії, відеоряд, дані відеоспостереження. Крім того, кількість можливих зразків ідентифікаторів набагато менше, ніж, наприклад, при ідентифікації за відбитками пальців – одне обличчя у кожної людини проти відбитків 10 пальців рук.
При ідентифікації біометрична система автоматично виділяє і обробляє відомості, що характеризують окремі найхарактерніші ділянки і особливості обличчя: контури носа, губ, брів, відстань між ними тощо. На основі цих відомостей відповідно до загальних принципів біометричних технологій формуються цифрові моделі ідентифікаторів, які потім порівнюються між собою*.
Технічна реалізація технологій ідентифікації за обличчям є більш складнішим
з математичної точки зору завданням, ніж розпізнавання за відбитками пальців, і до
того ж вимагає апаратури, яка значно дорожча від потрібної для ідентифікації за папілярними візерунками пальців (необхідна цифрова відео- або фотокамера і електронний пристрій у вигляді спеціальної плати захоплення відеозображення). Але у цього методу є один істотний плюс: для зберігання даних одного зразка ідентифікаційного шаблону (за характернми ознаками обличчя) потрібно небагато пам’яті. А все це тому, що людське обличчя можна розбити на відносно невелику кількість ділянок, які є незмінними у всіх людей. Наприклад, для створення (обчислення) унікального шаблону конкретньої людини потрібно обробити дані лише про 12–40 характерних ділянок її обличчя**.
Проте на практиці реалізувати технологію розпізнавання за обличчям людини не так вже й просто. На превеликий жаль, технології ідентифікації за обличчям надто чутливі до зовнішніх умов (освітленості, поворота голови, кута її нахилу тощо) і змін зовнішності людини (поява або зникнення окулярів, бороди, нанесення макіяжу). Через зазначені чинники ці технології на поточний момент мають недостатній відсоток успішного розпізнавання користувачів і відносно високий відсоток помилкових спрацювань, коли біометрична система помилково приймає одну людину за іншу (особливо при порівнянні з аналогічними показниками двох інших «великих біометрик» – технологій ідентифікації за відбитками пальців і райдужної оболонки ока).
Разом з тим технології ідентифікації за обличчям достатнього ефективні у випадках, коли, наприклад, потрібно порівнювати фотографії – за умов, що знімки хорошої якості, а користувач не робить спеціальних зусиль для того, щоб навмисно змінити свою зовнішність.
Розробники технологій ідентифікації за обличчям продовжують удосконалювати свої продукти в надії істотно підвищити їх функціональність***.
Метод розпізнавання обличчя особи – це єдиний біометричний спосіб ідентифікації персон з точки зору багатоцільового застосування. На відміну від інших біометричних методів, що застосовуються тільки для контролю доступу або порівняння в базах даних, технологія розпізнавання образу особи дозволяє детектувати (знаходити) обличчя індивідуума у відеокадрі для подальшого порівняння з еталонами в базі даних або, навпаки, щоб приховати його від випадкових оглядин. Завдяки вбудованим інфрачервоним випромінювачам комп’ютер легко може розпізнати каучукову муляжну маску при імітації іншої особи. Об’єкт, щодо якого проводиться спостереження, повинен мати людську шкіру, природну міміку і бути «живим», інакше спрацьовує спеціальний попереджувальний звуковий сигнал.
Над технологіями розпізнавання за рисами обличчя в кінці XX століття – початку XXI століття в США та Німеччині працювали декілька десятків компаній, яким були надані урядові гранти. Спочатку розробки призначалися виключно тільки для потреб спецслужб, але з часом результати цих досліджень почали використовувати і для комерційних цілей*.
Технології розпізнавання, що існували на час написання посібника, вже дозволяли сканувати обличчя людей у режимі реального часу. Відеокамера підключається до
терміналу, і система визначає, чи відповідає ообличчя особи у кадрі фотозображенням, що занесені в обслуговуючу базу даних.
Принцип роботи системи розпізнавання за обличчям використовує спеціальний алгоритм оцифрування зображень, що дозволяє вибирати на кадрах обличчя конкретної людини і оцифровувати його, використовуючи при цьому значну кількість параметрів (так звані базові точки – форму та розташування скул й губ, колір і форму очей, ширину перенісся тощо). Таким чином, кожну особу можна описати за допомогою унікального набору параметрів, причому навіть з деяким надлишком. Для ідентифікації з високим ступенем точності потрібно не більше 40 характерних точок обличчя, тоді як система зазвичай може виділити близько двох тисяч оціночних параметрів. Це забезпечує високу надійність впізнання незалежно від положення голови, наявності окулярів, косметики. Фотозображення та цифровий опис обличчя кожного індивідуума (шаблон обличчя) заносяться в спеціально сформовану базу даних, за якою згодом проводиться пошук і впізнання осіб.
Загалом, на ринку систем автоматичного розпізнавання обличчя в основному панують два типи систем. Перша базується на статистичному методі: на основі набору біометричних даних та їх обробки формується якийсь електронний зразок як унікальне у своєму роді число, що належить тільки до конкретної особи. Такий тип систем досить широко поширений, але ідентифікація за їх допомогою, як правило, не достатньо надійна.
Методи, які засновані на другому типі, близькі до людського сприйняття та розпізнавання. Прийнятність такого принципу поки не вдалося перевершити, оскільки він моделює «людський підхід»: одна людина роздивляє обличчя іншої особи з метою проведення ідентифікації її особистості. Як і аналіз особистого підпису, визначення ідентичності за фотографією в документі відносять до найбільш доступного та визнаного методу впізнання особи. На роботу систем, що побудовані за цим принципом, практично не впливають такі чинники, як вік, наявність вусів, бороди або окулярів. До того ж для ідентифікації та верифікації можна використовувати старі фотографії. Технологія в принципі дозволяє працювати навіть з рентгенівськими знімками.
Як єдине біометричне застосовування метод розпізнавання обличчя використовується в різних сферах охоронної та правоохоронної діяльності. Окрім пошуку і порівняння з відомостями, що містяться в базах даних оцифрованих фотозображень (ідентифікацією), а також і класичного контролю доступу (верифікацією), за допомогою цього методу можна безконтактно впізнавати людей як у негрупових, так і в групових кадрах, але в останньому випадку з деякими обмеженнями.
Розпізнавання за рисами обличчя особи може відбуватися на відстані, непомітно, не привертаючи при цьому уваги людини. З погляду служб безпеки та спецслужб це явна і безперечна перевага методу біометричної ідентифікації індивідуумів за зображеннями осіб. Правда, правозахисники вважають, що застосування подібних технологій порушує право людини на приватність і анонімність. Втім, виробники технологій впізнавання
за обличчям підготувалися до протестів, і, як вони запевняють, подбали про права осіб. Згідно їх оприлюдненим заявам, у випадках, коли система не знаходить співпадінь з відомостями щодо осіб у банках даних, то у пам’яті системи не залишається жодної інформації стосовно індивідуума, котрий був зафіксований камерою. Виробники також посилаються на те, що в системах застосовуються звичайні стандартні камери відеоспостереження. Суспільство давно звикло до цих камер, використання яких у більшості країн вже врегульоване законодавством. У супермаркетах, магазинах і ряду інших установ і підприємств розвинених країн прийнято попереджати про те, що в приміщенні ведеться спостереження за допомогою відеокамер. А чи є термінал для проведення розпізнання особистості в кабінеті служби безпеки чи ні – яка, мовляв, до цього справа законослухняному відвідувачеві.
Основні споживачі подібних біометричних систем – не тільки служби безпеки приватних закладів (банків, аеропортів, фірм, супермаркетів, казино тощо), але й державні установи (міністерства, силові відомства, інші спеціальні структури)*.
Один з відомих міжнародних експертів у галузі біометрії доктор Джозеф Атік (засновник, президент і виконавчий директор біометричної корпорації «Visionics», а в даний час і голова правління фірми «Identix», яка утворилася після укрупнення «Visionics») і його колеги розробили систему «FaceIt» – спеціалізоване програмне забезпечення для розпізнавання обличчя осіб, що автоматично виділяються в кадрах відеозйомки телекамер і відеокамер спостереження, з метою подальшого пошуку їх у базах даних різних категорій осіб, у тому числі й тих, що перебувають у розшуку.
Принцип дії системи «FaceIt» наступний. Відеосигнал від камери постійного спостереження перетворюється на послідовність цифрових фотографій. Програма сканування виділяє на фотозображенні обличчя осіб і проводить вимірювання ряду лицьових параметрів, використовуючи при цьому як точку відліку місцерозташування очей «об’єкта». Отримані у такий спосіб відомості порівнюються з відповідними параметрами шаблонів облич, що заздалегідь накопичені у базі даних. Коли виявляється «близька» відповідність при проведенні процедури порівняння, система видає оператору сигнал тривоги.
Зокрема, в програмі «FaceIt», яка розроблена «Visionics», процедура порівняння фотозображень проводиться наступним чином. Два фото порівнюються (співвідносяться) один з одним за шкалою від 0 до 10. Тут «0» означає відсутність збігу параметрів, а «10» – ідеальне співпадіння. У «FaceIt» як порогове значення для «близької подібності» вибрана величина 8,5. Взагалі поріг визначається оператором і наслідки неправильного вибору вирішальним чином впливають на ефективність дії програми. Якщо задати поріг дуже високим, то співпадінь просто не буде. Якщо задати дуже низьким, то навпаки – система починає сигналізувати безперервно, реєструючи практично постійні співпадіння. На помилкове розпізнавання впливає досить багато різних чинників: зміни в освітленні об’єкта, наявність предметів на задньому фоні, конкретне положення обличчя особи та його вираз, розташування знімальної камери, яке вона має максимальне розрішення і, як наслідок, якість картинки виділеного кадру. Ці чинники, а також і ряд інших, роблять суттєвий вплив на кінцевий результат впізнання та стосуються не тільки до зображень, які фіксуються відеокамерою, але й до еталонних зразків (шаблонів) з бази даних.
Незважаючи на всі наявні труднощі, на переконання доктора Д. Атіка, система «FaceIt» набагато результативніша у порівнянні з іншими аналогічними засобами, що використовуються для розпізнання злочинців і терористів, оскільки зазначені особи не надають заздалегідь відбитків своїх пальців і знімків райдужної оболонки очей, а ось фотографії або фотороботи набагато легше отримати за допомогою прихованої оперативної зйомки «об’єкта», що становить інтерес, або свідчень свідків подій.
