Biometrická identifikácia je moderným technologickým trendom. Súčasná rýchlosť a pohodlnosť týchto metód je na vysokej úrovni a ak sa k tomu pridá aj chytľavá fráza „heslo, ktoré nikdy nezabudneš, si ty sám“, je jasné, prečo sú tieto technológie stále populárnejšie. Stačí skrátka byť len prítomný a viditeľný. Okrem toho, takéto identifikovanie je pre človeka celkom prirodzené, pretože tvár za týmto účelom používame počas celej histórie ľudstva.
Základy a postupy rozpoznávania tváre
Na jednej strane je systém, ktorý rozpozná štruktúry a tvary, porovná ich s databázou a zhodu oznámi ako nájdenie výsledku. Na strane druhej je náš vizuálny vnem, v rámci ktorého si videnú tvár náš mozog dá do súvislosti s našimi spomienkami a vo výsledku osobu spoznávame, alebo nie. V základe sa môže teda zdať, že pri presune identifikácie do elektronickej formy žiadne zvláštne nebezpečenstvo nehrozí. Hlavným rozdielom však je, že kým v jednom prípade ide o biologický a v určitom zmysle manuálny proces, v druhom ide o prejav softvéru a hardvéru počítača, ktorý môže podobné úlohy vykonávať na úplne iných objemových a rýchlostných hladinách.
Rozpoznávanie tváre vo svojich počiatkoch používalo jednoduché meranie štruktúr, ako napríklad vzdialenosť nosa a úst, rozstup očí a tvar obočia, pričom celkový pomer prvkov dával pomerne dobrý biometrický odtlačok. Problémom bolo, že systémy fungovali dobre len na fotografiách zhotovených z priameho uhla. Na prelome 20. a 21. storočia sa postupy výrazne vylepšovali pomocou analýzy založenej na pravdepodobnosti, avšak skutočný prielom nastal až po roku 2010 s nástupom konvolučných neurónových sietí. Proces rozpoznania fotografie sa skladá zo štyroch základných krokov: odlíšenie tváre od iných objektov, detekcia čŕt, porovnanie s databázou a naviazanie identity k rozpoznanej fotografii.
Kroky rozpoznávania a čo sa deje vo vnútri siete
Prvý krok-odlíšenie tváre od iných objektov-je známy z modernej fotografie a znamená, že fotoaparáty a telefóny označujú potenciálnu tvár štvorčekom, aby na ňu boli konštruované ďalšie analýzy. Tretí krok, porovnávanie s databázou, je najnáročnejší, pretože neurónové siete sa učia z gigantických datasetov a vytvárajú si svoje vlastné číselné reprezentácie tvárí. Výsledkom je hotový identifikačný model, ktorý nikto konkrétny nenaprogramoval; sieť si ho vytvorila sama na základe vlastných testov a nám ako pozorovateľom vôbec nemusí byť jasné, ako presne funguje. Posledný krok-naviazanie identity k rozpoznanej fotografii-je jednoduchý a spočíva vo zobrazení zhody používateľa s jeho profilom alebo identitou v iných systémoch.
Postup procesného rozpoznávania na fotografiách
- Detekcia tváre a vyčlenenie čŕt z obrazu; označenie potenciálnych tvárí na displeji alebo snímke.
- Vytvorenie vlastného reprezentatného „faceprintu“ z približne 80 uzlových bodov tváre, ktoré tvoria jedinečnú čiaru čŕt.
- Porovnanie faceprintu s evidovanými záznamami v databáze a vyhľadenie najbližšieho zhodu.
- Naviazanie identity a poskytovanie výsledku používateľovi alebo systému.
Potenciálne prekážky zahŕňajú svetelné podmienky, uhol snímania, vyrušenie pozadia a pohyb tváre. Svetlo a kontext ovplyvňujú presnosť; tmavé alebo neosvetlené tváre zvyšujú chyby rozoznávania. Dôležitá je aj živosť-moderné systémy dnes používajú techniky na rozpoznávanie živej tváre a odhaľovanie deepfake či umelých foriem tváre.
Použitie rozpoznávania tváre v praxi
Rozpoznávanie tváre má široké uplatnenie: zjednodušenie či zrýchlenie overovania, udelenie prístupu do budov, rýchlejší nástup pasažierov do lietadla či identifikáciu hostí v hoteloch. Na Heathrow v Londýne sa objaví systém na porovnávanie tvárí pri bezpečnostnej kontrole a porovnávanie s tvárami na palube lietadla. V Číne Baidu zaviedol identifikáciu hostí v hoteloch. Rozpoznávanie tváre poskytuje výhody v efektívnosti a užívateľskej pohodlnosti, no so sebou prináša aj riziká súkromia a možného zneužitia.
Najväčšie riziká sú spojené s možnosťou rozpoznávania na diaľku a bez súhlasu cieľovej osoby, čo umožňuje identifikáciu na verejnosti alebo pri nákupe v obchodných centrách. Axis a ďalšie firmy skúmajú aplikácie ako identifikáciu návštevníkov alebo reklamnú personalizáciu na základe demografických údajov. S narastajúcou popularitou pribúdajú obavy o masívne databázy biometrických identifikátorov a ich zneužitie na marketing alebo trestné účely.
Riziká a regulácie
V USA prebiehajú rozsiahle debaty o regulácii biometrických dát. Prípad FindFace v Rusku ukázal praktické zhody medzi fotografiou a verejnými profilmi na sociálnych sieťach a ilustroval potenciálne zneužitie. Regulačné snahy sa zameriavajú na transparentnosť, možnosť používateľa zobrať a vymazať biometrické dáta, a na maximálne obdobie držania údajov. V Illinois a iných štátoch sa skúma možnosť pokút za používanie tvárových rozpoznávacích systémov bez súhlasu. V EÚ platí prísna regulácia a ochrana súkromia prostredníctvom GDPR, kde biometrické údaje vyžadujú výrazné bezpečnostné a právne základy, DPIA a súlad s ochrannou legislatívou.
Úrad na ochranu osobných údajov SR a GDPR presadzujú potrebu dôkladných posúdení vplyvu na ochranu údajov (DPIA) pri zámeroch so spracovaním biometrických údajov a zdôrazňujú, že spracúvanie musí prejsť právnym základom a technickými opatreniami na minimalizáciu rizík. Regulácie v EU kladú dôraz na transparentnosť, možnosť kontroly a vymazanie biometrických dát používateľom, čo znižuje beztrestný zber a zdieľanie dát bez súhlasu.
Technológie a nástroje rozpoznávania tváre
Google Lens, Google Fotky a PimEyes predstavujú prístup k vyhľadávaniu podľa obrázka: Lens analyzuje fotografie, porovnáva ich s webom a môže ponúkať rôzne výsledky na základe pravdepodobnosti. Google Fotky umožňujú označovanie osôb na fotkách, vyhľadávanie podľa mena či prezývok a tiež analyzovať kontext, ako miesto a čas. PimEyes funguje ako vyhľadávanie tvárí na internete, hľadajúce verejne dostupné obrázky podľa fotky a poskytujú výsledky z celého webu. FoundFace ponúka vyhľadávanie podľa fotografie s možnosťou vyhľadávania na VKontakte a ďalších sieťach. Ďalšie nástroje zahŕňajú TinEye, Bing Visual Search, Yandex Images a Pinterest Visual Search Tool.
DeepFace (Facebook) využíva 3D mapovanie rysov tváre a deväť vrstiev neurónových sietí na porovnanie a identifikáciu, pričom prepojenia presahujú 120 miliónov. Amazon Rekognition je služba AWS, ktorá ponúka vysokú presnosť analýzy tváre a rozpoznávanie na veľkých množstvách fotografií a videí. Expertné testovanie Forbesom ukázalo, že Rekognition môže fungovať extrémne efektívne a lacno, s rýchlou odpoveďou a nízkymi nákladmi pri väčších projektoch.
Etika, súkromie a budúcnosť
Rozpoznávanie tváre patrí k najefektívnejším formám biometrie, ale zároveň vyvoláva vážne otázky o súkromí, legitimite zberu dát a možnom zneužití. Nasadzovanie biometrických systémov by malo prebiehať po dôkladných konzultáciách s odborníkmi (DPO) a zvážiť všetky právne, technické a organizačné opatrenia. GDPR predstavuje významný štít proti nekontrolovanému zberu a zdieľaniu biometrických údajov v EÚ, kde je potrebná transparentnosť a právo používateľa na kontrolu a vymazanie dát. V budúcnosti bude rozpoznávanie tváre ešte viac integrované do bežných služieb a aplikácií, pričom bude potrebné udržať rovnováhu medzi pohodlím, bezpečnosťou a ochranou súkromia.
Príklady a doplnkové poznámky
Prípad FoundFace ukazuje, aké riziká predstavuje jednoduchosť vyhľadávania osôb podľa fotografie. Zároveň však existujú pozitívne scenáre, ako rýchlejšie overenie totožnosti v službách či zjednodušenie prístupu do priestorov. V komerčnom prostredí sú pri vyspelých systémoch dôležité aj technické aspekty ako živosť (detekcia živosti tváre) a odolnosť voči falšovaniu. Rozšírenie technológií do verejného priestoru musí sprevádzať jasná legislatíva, etické normy a rešpektovanie práv používateľov.
Facial recognition. How does it work? | AFP
Tabuľka: Stručný prehľad systémov a príkladov použití
| Systém / Nástroj | Hlavné princípy | Bežné použitia | Riziká a regulácia |
|---|---|---|---|
| Konvolučné neurónové siete (CNN) | Vytváranie modelov identifikácie tvárí zo širokých dátových množín | Overenie prístupu, rýchla identifikácia na fotografiách | Vyššia presnosť, ale potreba DPIA a regulácie |
| Google Lens / Google Fotky | Vizuálne vyhľadávanie a označovanie osôb | Nedokázané členenie osôb, identifikácia podľa mena | Možnosť vypnutia a vymazanie údajov |
| FoundFace / PimEyes | Hľadanie podľa fotografie na internete | Prehľadávanie sociálnych sietí a webu | Riziko zhody s profily bez súhlasu, právne otázky |
| Face recognition v podnikoch (DVerze) | Rýchly dochádzkový a vstupný systém | Bezpečný prístup, menej papierových kariet | Ochrana súkromia a DPIA |
| Amazon Rekognition | Škálovateľná TNML technológia na rozpoznávanie tvárí | Rýchle a presné analýzy na veľkých dátach | Cena a súlad s reguláciami |