Камеры не удивляют на улицах, в банках и магазинах. Люди ставят их для контроля квартиры, машины, дачи, детской площадки. Видеонаблюдение перестает быть средством пассивной безопасности, добавляются функции распознавания лиц и определения эмоций. Чем больше становится камер, тем чаще появляются хактивисты, предлагающие различные способы «защиты» личности. Фобии в области видеонаблюдения привели к тому, что кое-кто стал заклеивать вебку в ноутбуке.

Мы решили разобраться в этом вопросе. Если в мире проявляется тренд на полную анонимность, значит должны быть надежные методы для тех, кто не хочет отдавать свои данные камерам наблюдения. Поговорим о способах обмана видеоаналитики.

Самый функциональный аксессуар

Объединенная команда Токийского национального института информатики и технологического университета Токио в 2013 году создала очки, в которые встроены инфракрасные светодиоды. В инфракрасном диапазоне светодиоды для камеры превращают лицо в расплывчатое пятно света. Надежнее, разве что, светить лазерным лучом прямо в камеру, но для этого нужно четко попадать в объектив.

Этот человек, которого мы будем называть Фред, ибо таково кодовое имя, под которым он сообщает собранную информацию, находясь в костюме-болтунье, не может быть опознан по внешнему виду или голосу. Он похож на расплывчатое пятно и ни на что больше, не правда ли, друзья? «Помутнение», Филип К. Дик.

Более продвинутым решением в 2015 году стали очки Privacy Visor (на фотографии слева). Они оснащены сложной системой линз, отражающих, преломляющих и поглощающих свет. Технология не дает камере сфокусироваться, «размывает» область вокруг глаз, показывая ее намного ярче. Система определяет человека в обычных солнцезащитных очках, но не может идентифицировать обладателя Privacy Visor.

В 2016 году появился стартап, успешно собравший на Kickstarter сумму, необходимую для производства очков, в котором используются миниатюрные светодиоды и мини-батарея питания. Очки вызывают определенные подозрения, если носить их в ночное время, но они точно безопаснее способа с лазером (ничто не выглядит более странно, чем человек, тыкающей указкой в камеру).

Одежда как метод анонимности

DJ Крис Холмс придумал специальную защиту от папарацци, при модификации которой можно получить и защиту от камер. В коллекции «Flashback» представлена одежда, сделанная из материала с высокой отражающей способностью.

Материал содержит тысячи сферических кусочков стекла, отражающих большую часть света при фотографировании со вспышкой. В результате на фотографиях видна яркая куртка, а всё остальное остается за пределами чувствительности фотоматрицы.

Дизайнер Симон К. Никиль придумал футболки REALFACE Glamoflage, на которых изображены лица известных людей. Если честно, то даже в 2013 году этот способ мог обхитрить только самые примитивные алгоритмы.

В компания AVG Innovation Labs, занимающаяся защитой личностных данных, придумали сразу несколько решений, затрудняющих идентификацию личности. Значок с графическим изображением «Do Not Snap» является своеобразным маркером. При загрузке в сеть фотографии человека со значком, софт от AVG считывает символ и размывает оцифрованное лицо носителя. Однако для его работы открытый исход код AVG необходимо заранее загрузить на платформу (файлообменник или соцсеть).

Другой продукт AVG Innovation Labs это традиционные очки, покрытые светоотражающим материалом, как в одежде Криса Холмса. Они дополнительно оснащены инфракрасными излучателями.

Для тех, кто сомневается в надежности вышеописанных методов, английский разработчик Джеймс Брайдл предложил устройство, сигнализирующее о попадании в поле зрения видеокамер. Датчик фиксирует инфракрасное излучение – получив сигнал, начинает вибрировать. Логика в этом есть – не хотите, чтобы лицо распознали, вообще не светитесь перед камерой. Вот только почему-то устройство реализовано в виде громоздкого наплечника.

Ошибка позиционирования

Если кто-то собирается проникнуть на секретный завод SkyNet, в котором вместо человеческих охранников в патруль ходят роботы, то ему будет достаточно всего лишь скрестить алгоритм генерации случайных изображений с системой распознавания образов, и распечатать полученный результат в виде маски на 3D-принтере. В результате у вас будет набор застывших специфических признаков, которые будут понятны программе компьютерного зрения, но останутся бессмысленны для людей.

Художник Стерлинг Криспин выложил коллекцию дата-масок, созданных специально для обмана алгоритмов распознавания лиц в уличных камерах наблюдения. Этот метод позволяет обмануть только тот алгоритм, под который была сделана маска, и точно бесполезен против людей.

Хамелеон в городских джунглях

Дизайнер Мартин Бакес, работающий на стыке высоких технологий и искусства, придумал балаклавы с узором в виде пикселизованного изображения человеческой головы Pixelhead. Никакой практической пользы у проекта нет, однако он помог вдохновить нескольких креативщиков.

Балаклавы заметны в городских условиях, поэтому активисты неприкосновенности частной жизни выбирают ортопедическую маску для лица. Эта маска настолько высокого качества, что шансы быть опознанным на улице довольно низкие, пока никто не начнет разглядывать вас пристально в лицо. Камера, вероятно, не заметит, что ваши губы не двигаются.

Непримиримый борец с системой Адам Харви с помощью библиотеки OpenCV и скриптов на Java и Processing подобрал варианты причесок и макияжа, затрудняющие работу алгоритмов распознавания лиц. Это фишка срабатывала несколько лет назад, однако сейчас резкие контрастные линии и пятна, создающие «ложные цели», не обманывают алгоритмы.

Адам Харви также представил коллекцию “Stealth Wear”, в которую входят плащи и накидки, сделанные из материала, не пропускающего тепловое излучение. Можно частично укрыться от инфракрасных камер.

Следующим его проектом стал Hyperface – это просто паттерны, имитирующие для компьютера черты лица. Паттерны перегружают алгоритм теми данными, которые он ищет, что приводит к нарушению работы. Маскировку достаточно нанести на одежду, чтобы запутать камеры наблюдения.

Играем в наперстки с нейросетью

Группа исследователей из Университета Карнеги-Меллона выяснила, что обычные очки со специально подобранным паттерном негативно воздействует на нейросеть, распознающую лица. Из-за сравнения окраски соседних пикселей на лицах вокруг глаз в системах, использующих метод Виолы-Джонса, простая цветная накладка с узором сбивает с толку сетку. В итоге компьютер “думает”, что вы – это не вы, а кто-то другой (быть может, Милла Йовович).

Противодействие

Почти надежный способ скрыть лицо – надеть капюшон и большие черные очки. Лыжная маска, обмотанный вокруг головы, шарф или просто пакет с дырками для глаз защищают от популярных систем видеоаналитики на 100%. С той же эффективностью они привлекают внимание охранников и полиции.

В Университете Хьюстона еще 10 лет назад предложили способ, позволяющий полностью выделить черты лица на фоне посторонних предметов. Программа URxD делает трехмерный снимок человека с помощью обычный камеры, 3D-датчиков и инфракрасной камеры. Программа создает трехмерную модель человека, затем накладывает на нее текстуру и данные полученные инфракрасной камерой.

Почти все советы по использованию ИК-светодиодов не работают. В отдельных случаях светодиоды не то, что не скрывают лицо, а чуть подсвечивают, обеспечивая более четкую картинку – это происходит потому, что для засветки лица необходимо смотреть прямо в камеру. В большинстве случаев для современных камер для защиты от ИК-подсветки одних только светодиодов мало. Давно уже существует режим HLC (High light compensation — компенсация яркой засветки). Наши камеры Nobelic, к примеру, умеют так делать: в автоматическом режиме отслеживается точка яркой засветки и делается повторный кадр с игнорированием данных от ячеек матрицы в этом месте.

Кто сказал, что камеры обязаны рассматривать только лица? Идентифицировать человека можно тысячью других способов. Созданы алгоритмы, учитывающие одежду, окружение, походку. Камеры видеонаблюдения получают аналитику захвата биометрической информации, позволяя фактически «видеть» частоту сердечных сокращений, используя стандартную технологию записи.

И в итоге всё это хорошо. Новое вызывает настороженность и не всем нравится, что каждый шаг могут записывать и анализировать. Это естественный процесс. Фермеры на Среднем Западе США бастовали против расширения сети железных дорог. Извозчики на лошадях, запряженных пролетками, двуколками, каретами, чувствовали угрозу в первых автомобилях. Сейчас в России нападкам подвергаются ГМО-продукты.

В конечном счете, плюсы от видеонаблюдения побеждают. А для тех, у кого остаются сомнения, мы готовы сами показать преимущества. В данный момент Ivideon ищет добровольцев для тестов детектора очередей, а также пользователей системы ШТРИХ-М для теста новой системы контроля кассовых операций. Пишите на <a mailto:«d.bozhin@ivideon.com»>почту, если хотите узнать, как видеоаналитика позволяет бороться с возникновением очереди на вашем предприятии или контролировать потенциально опасные кассовые операции. Спасибо тем, кто уже написал (кому-то могли еще не ответить, но скоро свяжемся).