Найдены дубликаты

+11

А потом эти же люди обвиняют всех своих оппонентов в том, что они кремлеботы.
Куда нам до вас.

+11
Эти системы успешно внедрены практически во всех странах мира, ТС походу был в коме с 1984 года, только очнулся
+6
Тут такое не набирает, люди потому что ызрослые в массе. Автору на джойреактор надо, там оценят.
+10

Автор, ты серьёзно?

+14

Ну да. В других-то странах такого нет, только в тоталитарном Мордоре.

Или в демократических странах такую систему уже давно установили?))

раскрыть ветку 21
+8
Автору поста в Лондон бы съездить. Там, кстати, шутки про 1984 уже баяны.
-5

А зачем делать как в других странах?

раскрыть ветку 5
+3

Ну, затем, чтобы не расклеивать всюду объявления "их разыскивает милиция", а пользоваться современными технологиями. Камеры в метрополитене, автобусах и общественных местах - уже принесли огромную пользу в защите жизней и здоровья граждан. А вот такого, чтобы у нас прятались на конспиративных квартирах инакомыслящие - такого как-то нет. Вся оппозиция живёт у себя дома. А если им надо встретиться с представителями ЦРУ для того, чтобы обсудить, как перевезти снайперов на митинг - то система отслеживания лиц опять же предотвратит преступление. 

раскрыть ветку 4
-15
Только вот в демократических странах общий уровень свобод на порядок выше чем в России.
раскрыть ветку 13
+7

Бггг )) - Как выяснилось - нихера подобного. Просто в "демократических" странах меньше причин протестовать. А так, внезапно, выясняется, что там и цензура есть (закрытие RT тому свидетельство), и власть можно критиковать исключительно в заданных рамках, и власть на деле несменяемая, меняется только рожа президента, и многое другое )

ещё комментарии
+4

И какой же тебе тут свободы не хватает по сравнению с демократическими странами?

ещё комментарии
ещё комментарии
+2

Я наоборот считаю, что таких камер нужно больше.

-1

#КАКСТРАШНОЖИТЬ #А_В_ШВИТОЙ_ТО

Похожие посты
67

Про системы распознавания лиц. Как производители улучшают качество распознавания, а люди им мешают

Давно собирался изложить письменно рассуждения на тему. Естественно, с пруфами. Финальным пинком послужили периодические обращения из СМИ на тему "а вот это могут?", "а точно распознают?", "а если в маске?" и т.п. Темы законности и степени влезания в жизнь граждан в данном посте касаться не буду.

Итак, различные плюшки компьютерного зрения и его лютую полезность для всех и каждого не тайна. Они были много раз описаны в соответствующих статьях на тему. Но если хотите освежить знания, кратко есть у РБК. Таким образом, для бизнеса и государства всё ясно - надо внедрять. Но тут наступает пандемия и начинают вылезать нюансы.

Оказывается, если человек надел маску, система распознавания часто превращается в систему нераспознавания лиц и приходиться пользователям смартфонов деградировать до уровня разблокировки гаджета отпечатком или, ужас-ужас, вводом пароля. По крайней мере про ухудшения распознавания говорится в исследовании Национального института стандартов и технологий США (NIST).  Индивидуальные средства защиты, полностью закрывающие нос и рот, ставят компьютерные алгоритмы в тупик, увеличивая вероятность ошибочного срабатывания на 5–50%. Эти и другие утверждения, транслировавшиеся вчера в СМИ вызывают вопросы у меня.

Предполагаю, что падения качества распознавания будет только на тех системах, которые обучались на "открытых" лицах. "Открытых", в данном случае, означает не закрытых посторонними предметами или растительностью. В принципе, это и наблюдалось весной с айфонами. Однако уже тогда были найдены "костыли", позволяющие распознать лицо, закрытое маской.

Для того чтобы заставить Face ID узнавать пользователя в маске, нужно в процессе установки изображения, по которому датчик будет распознавать лицо своего владельца, сначала прикрыть маской только одну половину лица, а затем другую, оставив первую неприкрытой. Важно: на открытой части лица должны быть видны нос и рот.
Суть проблемы проста и понятна: системы распознавания лиц в основном полагались на измерение расстояния между точками в "ключевых зонах": глаза, нос, рот. А тут вдруг люди начали 2\3 точек скрывать. Естественно качество упало.

Но разработчики и исследователи тоже не дураки. Задача распознавания частично скрытого лица лежала на поверхности с момента появления самих систем распознавания лиц. Беглый гуглёж приводит нас к посту на Хабре, в котором упомянута научная работа 2017 года.

Про системы распознавания лиц. Как производители улучшают качество распознавания, а люди им мешают Распознавание лица, Слежка, Большой брат, Ликбез, Длиннопост

Статья «Идентификация маскированных лиц (DFI) по ключевым точкам с использованием пространственной свёрточной сети» (Disguised Face Identification (DFI) with Facial KeyPoints using Spatial Fusion Convolutional Network; arXiv:1708.09317v1) уже тогда предлагало очевидное решение по перегруппировке ключевых точек.

Как известно, распознавание лиц работает путём идентификации на лице человека нескольких ключевых точек — и их соединения, в результате чего формируется уникальная «графическая» подпись. Эти ключевые точки обычно находятся вокруг глаз, носа и губ. Чтобы система могла работать при закрытой нижней половине лица исследователи расположили больше ключевых точек вокруг глаз и носа.

Собственно, это и легло в основу дальнейших усовершенствований.

Про системы распознавания лиц. Как производители улучшают качество распознавания, а люди им мешают Распознавание лица, Слежка, Большой брат, Ликбез, Длиннопост

Лирическое отступление. Стоит однако понимать, что те новости о возможностях систем компьютерного зрения, что вы могли видеть и слышать, касаются разных систем. А начать стоит с того, что компьютерное зрение не равно системе распознавания лиц. Люди часто валят все возможности в одну кучу, приписывая системам распознавания лиц и детект жестов, и построение моделей поведения человека (например, для выявления магазинных воришек). Все эти возможности есть, но они есть у разных систем. Конец лирического отступления.


На данный момент разные компании рапортуют о разных достижениях в плане качества распознавания частично перекрытого лица. Так, сооснователь NtechLab Александр Кабаков в интервью The Bell скромно сказал без конкретных цифр:

Наш алгоритм достаточно точный и хорошо работает с перекрытием. Его основная задача изначально была определять преступников. Поэтому очки, усы, борода и другие вещи, которые используют для маскировки, она распознает хорошо. Понятное дело, что сейчас люди надевают маски не потому, что они преступники, а потому, что прибегают к разумным мерам защиты. Но алгоритм все равно имеет высокую точность, и камеры, на которых система сейчас установлена, дают большую вероятность, что лицо в маске будет распознано. У нас уже были истории, когда распознавались люди в мотоциклетных шлемах, так что маска вряд ли сработает для защиты от алгоритма.
А вот исследователи из Брэдфордского университета под руководством профессора Хассана Угайла (Hassan Ugail) в мае 2019 года сообщили об улучшенной модели распознавания лиц, добившись точности распознавания 90% на половине лица и 100% по трём четвертям лица. Научная статья «Глубокое распознавание лиц с использованием несовершенных данных о лицах» ("Deep face recognition using imperfect facial data") опубликована в журнале Future Generation Computer Systems (doi:10.1016/j.future.2019.04.025).

Про системы распознавания лиц. Как производители улучшают качество распознавания, а люди им мешают Распознавание лица, Слежка, Большой брат, Ликбез, Длиннопост

Но развивать только одно направление (распознавание лица) для идентификации человека было бы глупо. Поэтому уже сейчас анонсированы доработки, которые позволят определять человека по каким-либо отличительным признакам. В первую очередь, по походке. Уверен, в перспективе идентификация условного анонима будет проводиться по совокупности признаков: распознавание лица + распознавание походки. Это актуально для задачи с частичным перекрытием лица. Если количество людей ограничено (например, работниками заводка, жильцами дома), распознавание только по точкам вокруг глаз работает неплохо. Но если надо натянуть эту сову на масштабы города, увеличивается количество ложных результатов. И тут на помощь придёт второй источник - походка.

Как борются? Принципиально есть 2 подхода: затруднить распознавание или испортить сам софт для распознавания. Коротка поясню оба.

Затруднить распознавание - самый простой путь, потому что здесь каждый сам себе художник. Можно заматываться шарфом по самые уши. Можно носить специальный камуфляж аки Капитан Джек Воробей. Можно даже криповую маску напечатать.

Про системы распознавания лиц. Как производители улучшают качество распознавания, а люди им мешают Распознавание лица, Слежка, Большой брат, Ликбез, Длиннопост

Однако добавление дополнительных источников (определение походки, например) нивелирует этот способ. Тем не менее, это пока работает.

Другой способ борьбы недавно предложили исследователи из Чикагского университета - клоакинг фотографий. Суть в том, что можно вносить в фото человека такие искажения, которые будут невидимы глазу, но будут видимы машинному зрению и испортят его.

Алгоритм Fawkes эффективно подрывает базу обучения «вражеской» нейросети. Перед публикацией каждой фотографии в ней делаются незаметные попиксельные изменения, после чего она становится не то что непригодной для использования при обучении, а буквально портит систему распознавания лиц.
Про системы распознавания лиц. Как производители улучшают качество распознавания, а люди им мешают Распознавание лица, Слежка, Большой брат, Ликбез, Длиннопост

Интуитивно понятное пояснение в 2D-пространстве из четырёх признаков A, B, U, T, почему модель, обученная на искажённых фотографиях, не распознаёт лица на оригиналах. Слева — границы принятия решений при обучении на оригиналах, справа — границы принятия решений при обучении после клоакинга.


Проблема эффективности описанного способа кроется в пользователях. Не секрет, что системы распознавания лиц используют данные из открытых источников. И если вы ещё не дошли до этой мысли сами, вот вам она в лоб: всё, что вы загрузили когда-либо в Сеть больше вам не принадлежит. Все крупные компании используют данные своих пользователей в корыстных целях. Иногда их на этом ловят. Иногда нет.

Поэтому меняйте культуру поведения в Сети. Ну а если всё устраивает или вы понимаете, что прогресс не остановить, то расслабьтесь и наблюдайте, что будет дальше. И на этом ужасном разочаровании у меня всё.

Показать полностью 5
136

Москвичка оспорила в суде законность системы видеонаблюдения

Москва. 7 октября. INTERFAX.RU - Москвичка Алена Попова в Савеловском суде оспорила законность применения технологии распознавания лиц в городской системе видеонаблюдения. Она считает, что обработка биометрии без письменного согласия граждан нарушает их право на частную жизнь, а также закон о персональных данных, сообщил "Ведомостям" юрист "Роскомсвободы" Саркис Дарбинян. Он представляет интересы Поповой в суде.

Москвичка оспорила в суде законность системы видеонаблюдения Россия, Общество, Москва, Распознавание лица, Видеонаблюдение, Суд, Интерфакс, Частная жизнь

Весной 2018 года Попова провела одиночный пикет у Госдумы. Тверской суд оштрафовал ее за это на 20 тысяч рублей. Рассматривая ее дело, суд изучил записи с камер видеонаблюдения с 32-кратным увеличением изображения лица Поповой. Она считает, что в ее отношении применялась технология распознавания лиц. В ее иске говорится, что закон о персональных данных относит физиологические и биологические особенности человека, на основании которых можно установить его личность, к биометрическим персональным данным, которые можно обрабатывать только с письменного согласия человека. Применение этой технологии в Москве по умолчанию и в режиме реального времени незаконно, считает она.


Иск подан к мэрии Москвы. Осенью 2017 года горадминистрация объявила, что в Москве начала работать система массового распознавания лиц, к которой было на тот момент подключено больше 3000 видеокамер. В 2019 году власти собирались запустить общегородскую систему распознавания лиц для розыска преступников, на сайте мэра говорилось, что в системе 162 000 видеокамер.


Российские власти фактически распространили систему постоянного прямого контроля телефонных переговоров на все интернет-коммуникации, напомнил изданию Сарксис Дарбинян. По его словам, если к этому контролю добавится видеослежка, власть получит тотальный контроль над обществом. "Роскомсвобода" начала сбор подписей за полный законодательный или судебный запрет технологии распознавания лиц.



Источник:


https://www.interfax.ru/moscow/679336

1156

"Болшой брат" засёк журналиста ВВС за семь минут

Всего 7 минут понадобилось китайским властям, чтобы обнаружить и задержать журналиста британского телеканала ВВС Джона Садворта при помощи сети камер видеонаблюдения и технологии распознавания лиц.


Джон Садворт не боролся за права человека и не нарушал никаких законов КНР, и его поимка не повлекла за собой экстрадицию — все это было подстроено, чтобы продемонстрировать возможности систем слежения, в развитие которых правительство Китая активно вкладывало средства в последние годы.

Подобные системы применяют и частые компании, например, для того чтобы следить за своими сотрудниками и за тем, что происходит в цехах и лабораториях, но правозащитники беспокоятся о том, что подобные технологии могут быть опасны именно в руках правительства.


Китайская сеть видеонаблюдения — самая крупная в мире. Всего в стране установлено приблизительно 170 млн камер, а к 2020 году их число должно возрасти до 400 млн. Помимо собственно слежения Китай активно вводит технологии распознавания лиц и другие методы обработки визуальной информации. В этом государству помогают ИТ-компании, в частности, «единорог» Face++, умные камеры которого умеют распознавать в потоке видео-данных значимую информацию — возраст, лица, регистрационные номера автомобилей и прочее, пишет TechCrunch.


Технологию распознавания лиц, разработанную российской компанией NTechLab, интегрировали в начале осени в московскую систему видеонаблюдения. В процессе тестирования она помогла задержать 6 преступников, находящихся в федеральном розыске.


https://hightech.fm/2017/12/15/bbc-china

789

Российский стартап обошел Google.

7 декабря российская компания N-tech.Lab стала победителем мирового чемпионата по распознаванию лиц The MegaFace Benchmark, организованного Университетом Вашингтона. Созданный компанией алгоритм оказался самым эффективным среди более 100 решений, предложенных экспертами со всего мира, в том числе из Google. Участникам конкурса предлагалось отобрать фото нескольких людей из фотобанка с миллионом изображений.

Основатель N-tech.Lab Артём Кухаренко хочет использовать этот ценный алгоритм в сервисе знакомств, позволяющем искать людей с внешностью определенного типа. Но мы то знаем, зачем на самом деле нужны такие алгоритмы.

Российский стартап обошел Google. Разработка, Google, Большой брат, Миссия невыполнима, Россия
Показать полностью 1
Похожие посты закончились. Возможно, вас заинтересуют другие посты по тегам: