Juba praegu kasutatakse ulatuslikke andmebaase, et viia kokku kurjategijatest tehtud pilt või sündmuspaigast leitud sõrmejälg suurest kriminaalse taustaga inimeste andmebaasist leitava isikuga. Kuid mis saab siis, kui nägusid nimedega siduv tehnoloogia suudab tuvastada kõiki inimesi, mitte ainult vääriti käitunuid? Väljaandes Popular Science uuriti, millised võimalused on USA-s politseil ja uurijatel kurjategijate tuvastamiseks. 

Artiklis tutvustas detektiiv Jim McClelland tuvastamistarkvara, mis suudab võtta viletsa turvakaamera pildi ning isegi selle abil kurjategija välja uurida. Kuigi pilt kahtlusalusest on udune ning mees on habetunud, ilmetu ja vaatab kaamerast eemale, suudab uurija arvuti abil muuta selle foto kolmemõõtmeliseks virtuaalseks kujutiseks: arvutiprogramm paigutab automaatselt kuni 40 punkti fotol oleva inimese näole. Määratud punktidest loob süsteem raamistiku, millega saab sättida punktide asupaikasid ning muuta näokontuure. Raamistikule asetatakse fotolt võetud nägu, et säilitada näiteks sünnimärkide asukohti. Sellega on kahemõõtmeline foto muudetud kolmemõõtmeliseks avatariks, mida saab pöörata näoga otse ette vaatama, et muuta näopiltidega võrdlemist kergemaks.

Seejärel lastakse kolmemõõtmeline pilt läbi näotuvastusprogrammi. Kuna politsei andmebaasi moodustavad näopildid, kus kurjategija vaatab otse ette, siis on eelmised sammud sobiva vaste leidmiseks hädavajalikud. Seda tõestab asjaolu, et kui McClelland lasi pildi esimest korda näotuvastusprogrammist läbi, osutusid tulemused kasututeks. Serveritest saadud algoritmid pakkusid välja sadu kandidaate, kellest keegi ei olnud kahtlustatuga piisavalt sarnane, et jätkata edasist uurimist. Kuid seekord läks täppi – matemaatiliselt kõige sarnasemaks peetud isik oligi otsitav. Uurija oli suutnud viletsa ekraanikuva abil välja noppida 3,5 miljoni näo hulgast mehe, kes oli süüdi varastatud krediitkaardiga ostmises. 2012. aastal kasutusele võetud positsioneerimise tarkvara oli muutnud isikute tuvastamise lihtsamaks ja täpsemaks.

Näotuvastuse tarkvara uuendatakse veelgi. FBI järgmise generatsiooni tuvastamisprogramm (NGI) pakub üleriigilist ligipääsu üle 16 miljonile näopildile ning kohalikud ja osariikide politseijaoskonnad saavad sellele lisada oma panuse miljonite piltide näol. See on kõige suurem ja kõikehõlmavam seda tüüpi andmebaas, mis muudab õiguskaitsjatele siiani suhteliselt spetsiifilise uurimistööriista laiemalt kättesaadavaks. Politseinikud, kellel endil pole näotuvastustarkvara, saavad saata oma foto FBI serveritesse ning algoritmid saadavad neile vastu 2–50 kandidaadiga nimekirja.

1,2 miljardi dollariline NGI programm kogub juba praegu enamat kui nägusid. Selle hoidlas on ka sõrme- ja peopesajäljed ning sinna võidakse lisada ka iirise skaneeringud ja häälemustrid. Kuid ometi on näod teistest märgistest erinevad – neid saab koguda ilma loata või spetsiaalse varustuseta. Selleks piisab vaid kaameraga telefonist või veebikaameraga arvutist. See aga loob sobiva pinnase fotode väärkasutamisele. On ju üha enam tuntav, et piir kodanike kaitsmise ja nende privaatsuse rikkumise vahel on kerge hägustuma. Kas näotuvastuse programmid saavad luua turvalisema maailma, kus on vähem lahenduseta jäänud juhtumeid ja kadunud lapsi? Kas seda saab teha nii, et kõigilt inimestelt ei võeta anonüümsuse võimalust ära?

FBI isikutuvastuse osakond on kurjategijate kohta kogunud infot juba alates selle loomisest 1924. aastal. Toona kasutati sõrmejälgede kogumist ning nüüdseks on bürool umbes 135 miljonit digitaliseeritud sõrmejälge. Algselt pidid uurijad kõrvutama kuriteopaigalt leitud jälgi olemasolevatega silma järgi, kuid 1980-ndatel muutus see arvutite tööks ning kuudepikkune protsess lühenes paaritunniseks. Peagi arenesid sobivad algoritmid DNA-testideks, näotuvastuseks ja muudeks biomeetrilisteks analüüsideks. Nii nagu sõrmejälgedega, nii hakkas FBI koguma ka DNA-d, luues esimese rahvusliku DNA andmebaasi 1994. aastal. DNA-analüüs on 99,99% täpne ning osaliste sõrmejälgede analüüs 86%, kui sõrmejälje omanik on juba andmebaasis olemas.

Kuid need testid tuvastavad kahtlusaluse, näotuvastus seda ei tee – see pakub välja kahtlusaluseid, keda edasi uurida – sest näod on muutuvad. Sõrmejäljed ei kasvata vuntse ning DNA ei varju päikeseprillide taha, aga näod muutuvad vananemise ja erinevate asjaolude tõttu. Inimesed võivad olla ka äärmiselt sarnased või võib juhtuda, et madala resolutsiooniga pilt ei ole piisavalt detailne.

Uurija McClelland on näotuvastuse tarkvaraga juba piisavalt kaua töötanud, et teada, milliste piltidega on võimalik kurjategijat tabada ja millistega mitte. Tema sõnul ei leita enamjaolt vastet näiteks mõrvarile, kuna vägivaldsed kurjategijad kipuvad üldjuhul oma nägu katma, ei soorita oma kuritegusid avalikkuses ja liiguvad kiiresti. Näotuvastusest on kasu väiksemate kuritegude – näiteks poevarguste või varastatud krediitkaardiga poodlemise – puhul.

2011. aasta augustis Londonis toimunud rahutuste ajal tehti kahtlusalustest üle 6000 pildi. Kõigist nendest oli vaid ühel pildil piisavalt hea rakurss ja kvaliteet, et näotuvastuse tarkvara sai selle abil pakkuda välja vasteid.

Näotuvastust võivad raskendada mitmed asjaolud – alates kaamera läätsel asuvast mustusest kuni silmile tõmmatud nokkmütsini. Kõiki neid probleeme saab kokku võtta sõnadega “vananemine, poos, valgustatus, näoilme ja resolutsioon” (APIER: aging, pose, illumination, expression, resolution).  Kerge peakallutus võib vähendada nähtavat silmade vahemaad, naeratus võib muuta suu ja kogu näo kuju, halb valgustatus ja resolutsioon võivad ähmastada näojooni.

Kuid ka seda probleemi proovitakse ületada. Biomeetria uurijad on täiustanud oma tarkvara ning sellised ettevõtted nagu Cognitec ja NEC õpetavad programme arvestama eranditega, mis tekivad pildi kvaliteedist, äärmuslikest nurkadest ja muudest vigadest. Need uuendused on saavutanud edu – kui kümme aastat tagasi oli viis aastat vanale fotole vaste leidmine 25% vähem täpne (5% aasta kohta), siis nüüdseks on täpsuse kaotus 1% aasta kohta.

Probleeme ületatakse ka veidi teistsuguse lähenemisega. Nimelt arendab üks maailma juhtivaid biomeetria eksperte Anil Jain tarkvara nimega FaceSketch ID, mille otstarve on sobitada politsei portreekunstniku tehtud pilte andmebaasis leiduvate näopiltidega. See võimaldaks võtta äärmiselt viletsa ekraanikuva või vaid profiilis nähtava inimese pildi, lasta kunstnikul sellest hea portree teha ning siis sellele süsteemist vastet otsida. Hea kunstnik suudaks parandada viletsa resolutsiooni, valgustuse ja halva rakursi probleeme ning rõhutada inimese erilisi omadusi – näiteks omapärast kongus nina. Algoritmid aga võivad peegeldada kunstniku detailidele keskendumist ning keskenduda rohkem silmapaistvamatele omadustele kui üldisele näole.

Lisaks töötatakse välja algoritmidega seotud projekti, mis suudaks infrapunavideotest (mida kasutatakse tipptasemel turvakaamerates) võtta välja nägude profiile. See peaks väidetavalt aitama jälgida kahtlustatavaid terroriste. FBI on aidanud seda projekti toetada.

Superresolutsioon aga võib kahekordselt suurendada pildi efektiivsete pikslite arvu, kui see saab võrrelda mitut pilti, mis on tehtud väga väikeses ajavahemikus. Uus videoanalüütika süsteem Vinyl võtab automaatselt videost välja näod ning sorteerib need kaustadesse, vähendades analüütiku täistööpäeva 20-minutiliseks automatiseeritud ülesandeks.

Näotuvastuseks on kõige paremad sotsiaalmeediast võetud pildid

Need on üsna emotsioonitud näopildid heleda, ühtlaselt jaotuva valgusega. McClelland sai seda demonstreerida väga lihtsalt – ta võttis sotsiaalmeediast foto, saatis selle süsteemi ning sai vastu kolm kandidaati, kes olid kõik tegelikult sama isik (pildid olid tehtud kolme erineva vahistamise ajal).

Pildid, mida me ise postitame, kus me paneme oma näo võimalikult nähtavale, on näotuvastuse unistus. See ei pea isegi olema kuigi hea kaameraga tehtud – ka madala resolutsiooniga kaameraga telefon on täiesti piisav.

Sotsiaalmeedias on olemas kõik, mida näotuvastuseks vaja on: miljardeid kõrgekvaliteedilisi näopilte, mis on tihtipeale otseselt seotud isikutega. Google’il ja Facebookil on selles mõttes väga suur võim. 2012. aastal võttis Facebook kasutusele Face.comi ning suunas oma näotuvastustöö ümber siserakendustele. Seetõttu tuli sulgeda Face.comi KLIK-i rakendus, mis skaneeris digitaalfotosid ning märgistas automaatselt  nendele vastavate Facebooki sõprade kontod. Hiljem avalikustas Facebook peaaegu identse võimaluse “Tag Suggestions”. Ometi sundisid privaatsusmured sotsiaalvõrgustikku eemaldama selle kogu Euroopa Liidust.

Google aga üritab hoiduda sellisest vastuolust. Google’i endine tegevdirektor Eric Schmidt teatas avalikult, et firmal on tehniline võimekus pakkuda näotuvastuse otsinguid, kuid ta eelistab seda mitte teha ilmselgete privaatsusriskide tõttu. Google on keelustanud ka näotuvastamise tarkvara väljatöötamise Google Glassile.

Sellele artiklile ei õnnestunud Popular Science’i ajakirjanikul saada kommentaari kummaltki ettevõttel: Facebook ei vastanud intervjuupalvetele ning Google keeldus teemat kommenteerimast.

Üheks tulevikustsenaariumiks on seega, et sotsiaalmeedia reedab meelega inimesi ning kutsub seda uueks omaduseks, mida kõik võivad usinalt kasutada. Teine võimalus on, et võimud lihtsalt esitavad nõudmise, et korporatsiooni kogutud info tuleb anda neile üle või esitada kohtus asitõendina. See, et Facebook jagab vajadusel meie infot õiguskaitsjatele, ei tule üllatusena. Ettevõte on juba lubanud ligipääsu kindlatele kontodele, et abistada käsilolevaid juurdlusi ning seda on ka tõmmatud NSA PRISM-i programmi.

USA-s on politseil ligipääs ka autoregistrikeskuse fotodele, mis tähendab, et nad võivad sealset andmebaasi läbi kammida nime, asukoha või teiste parameetrite ja isegi teiste piltide järgi. See aga tekitab kõhedust, kuna sealses andmebaasis pole mitte kurjategijate, vaid tavaliste inimeste näopildid. Vääratus algoritmis või valetabamus võib viia täiesti süütu inimese uurimise ja võib-olla isegi süüdistamiseni.

Praegu on õige hetk arutleda näotuvastuse programmide ja nende piiride üle, sest suuremad saavutused ning rikkumised selles vallas on veel ees. Meil tuleb ära otsustada, kas inimesed peavad olema sunnitud valima privaatsuse ja turvalisuse vahel ning proovida leida head kompromissi, kuni meil on  selleks veel võimalus.

Allikas: Popular Science 

Lisalugemist: Trend Hunter, Independent

Foto: siliconangle.com, endthelie.com, wired.co.uk, trendhunter.com

Toimetas Marlen Laanep