Дождливым летним утром в Твинсбурге, штат Огайо, начинался ежегодный фестиваль близнецов. Профессоры университета Кевин Бовер и Патрик Флин из университета Нотр Дама в отдельном павильоне готовились к интересному эксперименту — к проверке программ распознавания лиц на примере близнецов.

«Фестиваль — удивительное событие для исследователей, — говорит Флин. — Участники фестиваля очень тщательно готовятся к нему. Одна женщина рассказала мне, что они с сестрой выбирают одежду и украшения за несколько месяцев до начала». И если для близнецов это праздник, то для программ по распознаванию лиц — серьезная проверка. Смогут ли самые продвинутые из них распознать лица двух генетически идентичных близнецов при том, что они прилагают по такому поводу еще больше усилий, чтобы выглядеть одинаковыми?

Исследование Бовера и Флина было организовано Федеральным Бюро Расследований США, которое заинтересовано в улучшении компьютерных систем распознавания лиц. Такие системы уже стоят на вооружении правоохранительных органов и применяются в расследованиях, но они недостаточно надежны для использования результатов в качестве доказательства в суде.

Случаи, когда необходимо установить, который из близнецов законопослушный, а кто нет, встречаются исключительно редко. ФБР начала это исследование не для этого. «Идентичные близнецы — это самый сложный тест для биометрии, — объясняет Флин. — Если мы сможем разработать технологию, успешно работающую на близнецах, то надежность системы в целом значительно возрастет».

Бовер и Флин проанализировали полученные на фестивале результаты вместе с коллегами из своего университета, из Государственного института стандартов и технологий, а также с ФБР. По этим данным был подготовлен доклад для международной конференции по автоматическому распознаванию лиц и жестов. Результат 1:0 не в пользу программ распознавания.

На фестивале исследователи сделали по две фотографии 126 пар близнецов — одну в студии при хорошем освещении, вторую на улице при естественном свете. В некоторых случаях близнецов просили улыбаться, а в некоторых сохранять нейтральное выражение лица. Для теста было выбрано три разных программы распознавания, которые показывали лучшие результаты в работе.

Когда в программы загрузили фотографии, сделанные в идеальных условиях — при студийном освещении и с нейтральным выражением лица — распознавание прошло довольно успешно, все три программы показали вероятность ошибки 5%.

Когда в ход пошли фотографии, сделанные при уличном освещении и с разными выражениями лица, результаты оказались намного хуже. Это говорит о том, что программы распознавания не справляются даже с идентичными лицами близнецов. «Даже близнецов можно различить, — говорит Бовер. — Но на разницу можно указать только имея детальное изображение: вот тут родинка, а там кривой зуб». В заключении исследования говорится, что для увеличения вероятности правильного распознавания лиц, программы должны уметь работать с изображениями с более высоким разрешением, чем в настоящее время. Акцент надо делать на мелкие детали, а не на расположение глаз, носа, губ, как это делается сейчас.

Via: IEEE Spectrum