トランプ 行政の努力 新たな移民規則を課すことが注目されました。 法的な火事 - 一部の大多数のイスラム諸国で米国に入るために生まれた人々の能力に対する制限のため、関心の狂気の中で、執行命令の不明瞭な部分は徹底的に調べられなかった。 米国の主要空港での顔認識システムの拡張 米国を離れる人々を監視するため、ビザを過度に滞在している人や犯罪捜査に欲しい人を捕まえることを望んでいる。 
それはあなたのメソッドのはるかに強力なバージョンです 電話またはコンピュータが友人を識別するために使用する可能性がある あなたの写真で。 コンピュータを使用して 人々の顔を認識し、アイデンティティを検証する できる 合理化アクセス制御 企業や官公庁の建物や機器を安全に保護します。 システムによっては 既知または疑わしい犯罪者を特定する。 企業は顧客の顔を分析して手助けをすることができます マーケティング戦略の調整 さまざまな性別、年齢、民族的背景の人々に 仮想化のような顔認識を利用する消費者サービスもあります 眼鏡の継ぎ目 & 仮想化.
政府機関や企業は、地域社会、さらに世界中の個人を追跡することができるため、プライバシーに関する深刻な懸念もあります。 顔認識市場は約US $ 3億の価値があり、 6によって$ 2021億。 サーベイランスは成長の大きな理由です。 政府機関 主要消費者である。 FBIには、 米国人口の約半分。 また、オンラインでの嫌がらせや顔の認識を使用する人々の恐怖もあります 現実世界のストーキング.
顔認識がより一般的になるにつれて、それがどのように機能するかを知る必要があります。 犯罪捜査における新技術の法的影響を研究し研究する人物として、私はそれができることとできないこと、そして技術がどのように進歩しているかを理解することが重要だと考えています。 その時だけ、コンピュータを使用して、ほとんどの人間の機能、つまり私たちの顔を認識するために、いつどのようにコンピュータを使用するかについて議論することができました。
使い方
「バイオメトリック」識別システムと呼ばれるいくつかの方法の1つとして、顔認識は人の身体の物理的特徴を調べ、一人を他の人と一意に区別しようと試みます。 このタイプの仕事の他の形態には、非常に一般的なもの 指紋照合, 網膜スキャン, 虹彩スキャン （目のより容易に観察可能な部分を使用する）、さらには 音声認識.
これらのシステムはすべて、未知の人物からのデータ（しばしばイメージ）を取り込み、その入力内のデータを分析し、 既存のエントリと一致させる 既知の人々の顔や声のデータベースに保存する。 顔認識はこれを 三つのステップ：検出、顔の作成、および検証または識別。
画像がキャプチャされると、コンピュータソフトウェアはそれを分析して、顔がどこにいるのか、例えば人々の群れを特定する。 例えば、モールでは、 監視カメラ 顔認識ソフトウェアを使用してコンピュータに入力し、ビデオフィード内の顔を識別する。
システムが画像内の潜在的な顔を特定すると、それは より密接に見える それぞれ1人で ときにはイメージが必要になることがあります 再調整またはサイズ変更。 カメラに非常に近い顔は、わずかに傾いたり引っ張られて見えることがあります。 カメラから遠く離れた誰かが、より小さく見えるか、または部分的に見えないように見えます。
ソフトウェアが顔のための適切なサイズと方向に到着したとき、それはより密接に見え、いわゆる "顔文字"指紋記録と同様に、顔の印は、一人の特定の顔を一意に識別する一連の特性です。 顔の要素には、 顔の特徴の相対位置目、眉、鼻のように。 目が細く、眉が太く、鼻が狭い人は、大きな目、細い眉、広い鼻を持つ人とはまったく異なる顔をします。 視線 精度の重要な要素です。 大きなダークサングラス 顔の毛または通常の処方箋メガネよりもソフトウェアの精度を低下させる可能性がより高い。
顔の印は 1枚の写真 既知の人物の身元を確認するために、安全な場所に入ろうとする従業員を言う。 顔文字は、多くの画像のデータベースと比較することもできます 未知の人を特定したい.
いつも簡単なことではない
顔認識の仕上がりに影響を与える重要な要素は、 照明。 カメラの視界を遮るものではなく、影のない、正面から直接見える均等に明るい顔が最高です。 さらに、顔の画像がその背景とよく対比するかどうか、および どれくらい離れているか カメラから、顔認識プロセスを助けるか、または傷つけることができる。
顔の認識を成功させるためのもう1つの非常に重要な課題は、特定された人物がプロセスに協力しているか、それとも認識しているかということです。 限られた部屋に入ろうとしているような顔認識を使用していることを知っている人は、比較的簡単に作業できます。 彼らは適切な照明でカメラを直接見ることができ、ソフトウェア解析に最適なものにすることができます。
他の人は自分の顔が分析されていることを知らず、これらのシステムによってまったく監視されていることさえ知らないかもしれません。 彼らの顔の画像は分析するのが手間がかかります。 群集のショットから取り出された顔は、顔を生成する前にデジタル的に変形され、ズームインされなければならない場合がある。 それはシステムのためのより多くの余地を残す 人を誤って識別する.
潜在的な問題
顔認識システムが人を誤って識別すると、それはどのような種類のエラーであるかに応じて、潜在的な問題を引き起こす可能性があります。 特定の場所へのアクセスを制限するシステムは、許可されていない人物を誤認する可能性があります。たとえば、彼女が変装をしていたり、許可されるべき人に似ているだけであったりします。彼女を正しく識別するため。
法執行機関では、監視カメラは必ずしも容疑者の顔の画像を得ることができません。 それは、罪のない人物を容疑者として特定すること、あるいは既知の犯罪者が法律を再び犯したことを認識しないことさえも意味する可能性があります。
TV犯罪のドラマにどれほど正確に映っているかにかかわらず、技術は向上しているものの、エラーの余地があります。 国立標準技術研究所は、記載されたエラー率が低下していると推定しています 2年ごとに50％、現在 0.8％前後。 これは音声認識よりも優れています 6％を超えるエラー率。 しかし 顔の認識はまだ誤りが多い可能性があります より 虹彩スキャン & 指紋スキャン.
プライバシーに対する懸念
たとえそれが正確であっても、そしておそらくは精度が向上するにつれて、顔の認識が高まります プライバシーの問題。 主な心配の1つは、 DNAデータベースの上昇、顔の特徴や写真があります 政府機関による倉庫管理人々を追跡し、プライバシーや匿名性の概念を消去することができるようになります。
新しいプライバシー問題はいつも起きている。 新しいスマートフォンアプリ、 FindFace人々は人の写真を撮り、顔認識を使ってソーシャルメディアアカウントを見つけることができます。 外見上は、友人や同僚とつながる便利な方法ですが、アプリは誤用を招いています。 人々はそれを使用して アイデンティティを公開する & 他を嫌う.
これらの新しい機能は、公開されている画像の他の悪意のある使用についても懸念を引き起こしています。 例えば、警察が行方不明の子供たちに警報を出すと、子供の顔の写真を含むことが多い。 規制や監督はほとんどありませんその画像が顔認識システムにも入力されているかどうかは誰にも分かりません。
これは、もちろん、警察のボディカメラ、ジオロケーションソフトウェア、マシン学習のような他の技術と一緒に顔認識ツールを使用することに触れていません リアルタイム追跡。 それは単純な識別を超えて、誰かがどこにいたか、ソフトウェアがどこに行くかを予測する領域にまで及んでいます。 技術を組み合わせることで、犯罪撲滅のための魅力的なオプションが提供され、プライバシーの亀裂が深まる。
技術は強力なツールを提供し、法律は新しい開発に対応するためにしばしば不十分です。 しかし、移民法や法執行機関の意思決定において顔認識を使用する場合は、その可能性とその障害に取り組み、この新しい能力が向上する正確性、プライバシー、倫理の問題を理解する必要があります。
著者について
ジェシカ・ガベル・シノ（Jessica Gabel Cino）、学術担当副学長、 ジョージア州立大学
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