Как определять лица: «Как опредилить лицо у глагола?» — Яндекс Кью

Лица глаголов в русском языке: правило, таблица, как определить

У русских глаголов в наборе грамматических категорий есть то, что может менять их словоформу. Это лицо глагола, оно предоставляет информацию о: самом источнике речи, времени совершения действий, устанавливает соотношение между субъектом и объектом разговора. Данная категория имеется не у всех глаголов – её нет у глагольных словоформ прошедшего времени и условного наклонения. Лиц во временных и числовых измерениях всего три – 1, 2 и 3.

Содержание

Таблица лиц глагола в русском языке

В ниже приведенной таблице показано, как взаимодействуют формы глаголов с источником сообщения – субъектом речи, взаимодействие местоимений и глагольных форм.

Лицо	Единственное число		Множественное число
1-е л.	Говорящий сам производит действие	я напишу ответ	Говорящий обозначают действие, участником которого является сам вместе с кем-либо	мы гуляем
		я иду домой		мы построим дачу
2-е л.	Субъект речи сам не является производителем действия, но указывает на соотнесенность действия с собеседником	ты придешь утром	Субъект речи указывают на действие, относящееся к группе лиц, включая его собеседника	вы чувствуете холод
		ты слушаешь музыку		вы поедете на море
3-е л.	Говорящий выражает отношение действия к лицу или предмету, не являющимся субъектом в речи	он споет романс	Говорящий выражают отнесенность действия к группе лиц или предметов, не принимающих участия в речи	они сажают деревья
		она танцует вальс		они подметут во дворе

1 лицо глагола

Первое лицо сообщает о действии, совершаемом самим говорящим в настоящем, будущем времени, или совместно с кем-либо, в группе. Формы соотносятся с местоимением «я» или «мы» в зависимости от количества производителей действия и отвечают на вопросы: «я что (с)делаю?», «что (с)делаем?».

• Я играю со своими друзьями в футбол.
• Зимой я катаюсь на коньках и лыжах, леплю снеговиков.
• Мы с дедушкой гуляем по аллеям осеннего парка.
• Мы с одноклассниками скоро поедем на экскурсию.

Глаголы данной формы имеют характерные личные окончания: «-у», «-ю» в единственном числе, «-ем» – I-го спр. и «-им» – II-го спр. во множественном числе.

Пример образования: считать – считаю, буду считать, считаем, будем считать; принести – принесу, принесем.

2 лицо глагола

Второе лицо глагольной словоформы информирует о том, что действие совершается или совершится собеседником говорящего. Грамматические формы 2-го л. соотносятся с местоимением «ты» и «вы» и отвечают на вопросы – «что (с)делаешь?», «что (с)делаете?».

• Сходишь сегодня в магазин за продуктами.
• Ты пойдешь сегодня на каток?
• Уберите снег со спортивной площадки.
• Сидите тихо.

Написание гласных окончаниях «е» и «и» в личных гл. 2-го л. зависит от спряжения. У гл. ед. ч. I спр. – «-ешь», у II спр. – «-ишь». У I спр. мн. ч. – «-ете», у II спряжения – «-ите».

Пример образования форм гл. 2-го л. настоящего и будущего времени: жить – живешь, будешь жить, живете, будете жить; посидеть – посидишь — посидите.

Кроме того, формы 2-го лица ед. и мн. числа имеют глаголы повелительного наклонения, отвечающие на вопросы: «что делай?», «сделай?», «что делайте?», «сделайте?». Подобные формы образуются суффиксом «-и-» или нулевым суффиксом: ты пиши, приди; ты сядь, выбрось.

Формы 2-го л. мн. ч. повелит. накл. имеют постфикс «-те»: смотрите; споете.

3 лицо глагола

Третье лицо указывает на то, что действие принадлежит кому-либо или чему-либо, о ком (о чем) сообщает источник речи (говорящий). Формы 3-го л. ед. и мн. ч. соотносятся с местоимением «он», «она», «оно», «они» и отвечают на вопросы: «он(-а, -о) что (с)делает?», «что (с)делают?».

• Он смотрит по телевизору интересную и познавательную передачу.
• Кошка ласково мурлычет.
• Подруги ведут задушевную беседу, прогуливаясь по саду.
• На улице целый день стоит густой туман.

Глаголы 3-го л. имеют следующие окончания: I спр. ед. ч. – «-ет», II спр. – «-ит». Во мн. ч. гл. I спр. оканчиваются на – «-ут» и «-ют», второго – на «-ат» и «-ят».

Пример образования форм глаголов 3-го л. настоящего и будущего времени, глагола несовершенного вида «жечь» и совершенного «посмотреть»: он (-а/-о) жжет, будет жечь — они жгут, будут жечь; он (-а/-о) посмотрит — они посмотрят.

Как определить лицо глагола

Для определения того, какому субъекту речи принадлежит глагольная словоформа, нужно вычленить личную флексию, определить смысл слова в словосочетании или предложении, задать вопросы.

Глагольные формы 1-го лица соответствуют вопросам «что (с)делаю?», «что (с)делаем?», 2-го – «что (с)делаешь?», «что (с)делаете?». 3-го – «что (с)делает?», «что (с)делают?».

Приведенная ниже таблица иллюстрирует данные глагольные флексии и примеры их употребления:

Лицо	Изъявительное наклонение		Повелительное наклонение
	Ед. ч.	Мн. ч.	Ед. ч.	Мн. ч.
1-е л.	Я мечтаю. Я скажу.	Мы мечтаем. Мы скажем.	–	Скажем. Скажемте.
2-е л.	Ты мечтаешь. Ты скажешь.	Вы мечтаете. Вы скажете.	Мечта Скажи.	Мечтайте. Скажите.
3-е л.	Он мечтает. Он скажет.	Они мечтают. Они скажут.	Пусть он мечтает. Пускай он скажет.	Пусть они мечтают. Пускай они скажут.

Необходимо отметить, что образование глагольных форм 1-го и 3-го л. повелит. накл. происходит формообразующими частицами – «давайте», «да», «пусть», «пускай».

Изменение по лицам не касается глаголов, не имеющих лица (вечерело, светает), инфинитива (шить, уметь). Также не определяется лицо у словоформ прошед. вр. (смотрел/-а/-о) и услов. наклонения, которые имеют категорию рода.

Образец рассуждения при установлении личной формы:

• Кто скажет мне? Глагольная форма «скажет» отвечает на вопрос «что сделает?». Это слово оканчивается на – «-ет». Форма обозначает, что действие выполняет тот, о ком говорится в тексте. Его можно сочетать с местоимением «он» (он скажет). Значит, это 3 л. ед. числа.
• Слово вылетит, не воротишь. К глаг. «не воротишь» можно задать вопрос «что сделаешь?». Личное окончание «-ишь» обозначает, что действие принадлежит тому, кто разговаривает (общается) с источником сообщения. Форма соответствует местоимению «ты» (ты не воротишь). Значит, глагольное слово находится во 2 л. ед. числа.

Категория лица и спряжение

Как видно из вышеизложенного, категория лица, как правило, теснейшим образом связана со спряжением. В лингвистике изменение глаг. по лицам и числовым параметрам называется спряжением. Подобное значение выражается личными флексиями. Система окончаний соотносится с I или II спряжениями.

• Глаголы I спр. имеют в указанных формах гласную – «е»: петь (I спр.) – 1 л. «я пою», «мы поём»; 2 л. – «ты поешь», «вы поете»; 3 л. – «он поет», «они поют».
• Глаголы II спр. – гласную букву «и»: стоять (II спр.) – 1 л. «я стою», «мы стоим»; 2 л. – «ты стоишь», «вы стоите»; 3 л. – «он стоит», «они стоят».

Таким образом, категория лица является одним из важных признаков. Она помогает установить соотнесенность субъекта речи с объектом, фигурирующим в сообщении, определяет в глаголах суффиксы и окончания. Категория лица способствует связи членов основы предложения друг с другом – сказуемого и подлежащего.
В глаголах этот признак непостоянный, благодаря ему можно всегда установить, кто производитель действия. В речи используются всего три лица ед. и мн. числа, но они позволяют получить сведения о времени действия, о соотнесенности субъекта с объектом речи.

Лица глаголов, как определить – таблица для 1, 2, 3 лица в русском языке > 6 пчел

В русском языке присутствует такая словоизменительная грамматическая категория как лицо глаголов. С ее помощью можно узнать, кто именно совершает конкретное действие. Существуют три лица глагола как в единственном, так и во множественном числе.

Что такое лицо глагола в русском языке?

Лицо глагола в русском языке – это словоизменительная грамматическая категория глаголов, выражающая соотнесенность называемого глаголом действия к участникам речи. То есть, лицо глагола указывает на то, кто совершает действие. Категория лица присуща глагольным формам настоящего и будущего времени изъявительного наклонения, а также формам повелительного наклонения.

Значение категории лица глаголов

В русском языке существует три лица глагола в единственном и во множественном лице, выражающих различное значение называемого глаголом действия.

Единственное число:

• 1 лицо глагола – обозначает, что действие относится непосредственно к говорящему, он является субъектом речи (я варю кофе, я куплю яблок).
• 2 лицо глагола – указывает на соотнесенность действия к собеседнику (ты читаешь книгу, ты построишь дом).
• 3 лицо глагола – выражает отношение действия к лицу либо к предмету, который не участвует в речи (он идет в кино, она погладит рубашку).

Множественное число:

ТОП-5 статейкоторые читают вместе с этой

• 1. Изъявительное наклонение глагола
• 2. Глагол
• 3. Возвратные глаголы
• 4. Безличные глаголы
• 5. Как определить спряжение глагола?

• 1 лицо глагола – обозначают действие, которое относится к группе лиц, включая говорящего (мы спим, мы решим задачу).
• 2 лицо глагола – указывают на действие, которое относится к группе лиц, включая собеседника
  (вы думаете о лете, вы поедете в горы).
• 3 лицо глагола – выражают отнесенность действия к группе предметов либо лиц, которые не принимают участие в речи (они собирают грибы, они уберут в доме).

Как определить лицо глагола?

Для определения лица глагола выделите личное окончание глагольной формы, определите ее значение в контексте речи, а также поставьте вопросы:

• Глаголы 1 лица отвечают на вопросы: Что делаю? Что сделаю? Что делаем? Что сделаем?
• Глаголы 2 лица: Что делаешь? Что сделаешь? Что делаете? Что сделаете?
• Глаголы 3 лица: Что делает? Что сделает? Что делают? Что сделают?

Для удобства определения лица глагола, приводим личные окончания и примеры употрeбления лиц глаголов таблицей:

	Изъявительное наклонение		Повелительное наклонение
	Ед. число	Мн. число	Ед. число	Мн. число
1-е лицо	Я улыбаюсь; Я построю	Мы улыбаемся; Мы построим	–	Давайте мы улыбнемся; Давайте мы построим
2-е лицо	Ты улыбаешься; Ты построишь	Вы улыбаетесь; Вы построите	Улыбайся; Построй	Улыбайтесь; Постройте
3-е лицо	Он улыбается; Она построит	Они улыбаются; Они построят	Пусть он улыбается; Пускай она построит;	Пусть они улыбаются; Пускай они построят;

В повелительном наклонении формы 1-го и 3-го лица образуются при помощи частиц давайте, да, пусть, пускай.

Изменение глаголов по лицам свойственно не для всех глаголов – безличные глаголы (вьюжило, смеркалось) и инфинитив (спешить, шуметь) не имеют категории лица. Не спрягаются по лицам и глагольные формы прошедшего времени.

Тест

Оценка статьи

Средняя оценка: 4.3. Всего получено оценок: 609.

Внутренняя среда организма человека – функции компонентов, состав

В данной статье Вы узнаете о её компонентах, их особенностях и выполняемых функциях…

23 04 2023 17:52:43

Екатерина Вторая биография и интересные факты из жизни императрицы кратко

Образованием Екатерины занимались репетиторы, и, среди них, капеллан, дававший дeвoчке уроки религии. Однако на многие вопросы у дeвoчки была своя точка зрения. Она также освоила три языка: немецкий, французский и русский….

22 04 2023 11:37:31

Лариса Долина краткая биография певицы

Образование в биографии Ларисы Долиной было получено в музыкальном училище Гнесиных. Как самостоятельная певица начала выступать в 1985 году. Тогда же был выпущен первый альбом – «Затяжной прыжок». Быстро найдя своего слушателя, в биографии певицы Ларисы Долиной начался период гастролей. Она самостоятельно поставила несколько своих концертных программ и шоу….

21 04 2023 19:35:35

Национальный состав Зарубежной Европы – многонациональные и однонациональные страны

Для многих, эта территория стала родной еще до начала формирования современной карты мира…

20 04 2023 23:23:15

Эпоха дворцовых переворотов в России кратко (1725-1762), о начале и итогах в таблице

О том, что происходило в этот отрезок времени – 1725-1762 года – и говорим сегодня…

19 04 2023 11:10:55

Свойства полезных ископаемых (3 класс, окружающий мир) – названия и описание

С их помощью люди решают почти все свои хозяйственные нужды: строят, отапливают помещения, ездят на трaнcпорте, создают много полезных бытовых вещей. ..

18 04 2023 14:52:12

Царства живой природы – отличительные признаки, разнообразие организмов на Земле (5 класс, биология)

Чтобы систематизировать её, все живые организмы условно распределили на царства…

17 04 2023 13:33:15

Модальные глаголы в английском языке – таблица с правилами употрeбления

Эти слова выражают только отношение к какому-либо действию и не имеют некоторых привычных для смыслового глагола хаpaктеристик…

16 04 2023 2:23:33

Роджер Клеменс (Roger Clemens) краткая биография бейсболиста

В 1997 году он переехал в Торонто, а затем стал играть питчером за «Нью-Йорк янкиз». Клеменс лидировал в лиге по среднему числу законных пробежек в 1986, 1990-92 и 1997-98 годах, и в страйкаутах пять раз. Откладывая запланированный уход, он в 2004 году на два года присоединился к комaнде «Хьюстон астрос». В том же году в биографии Роджера Клеменса был выигран седьмой приз Сая Янга. Чуть позже, в возрасте 43 лет Клеменс показал свой лучший результат по среднему числу пробежек (1.87) в главной бейсбольной лиге. В 2007 году он заключил контpaкт с «Янкиз»….

15 04 2023 2:23:14

Алена Долецкая краткая биография журналистки

Первые шаги на пути к славе Алена была достаточно амбициозной и целеустремленной дeвyшкой, ей было мало преподавательской карьеры, она мечтала достичь чего-то большего. В советские времена Долецкая поставила перед собой достаточно сложную и по сути невыполнимую задачу. В то время ей очень помог муж – Борис Асоян. Благодаря его помощи, Алена смогла устроиться на работу в крупную корпорацию De Beers. Это учреждение было связано с рынком алмaзoв. Вплоть до 1994 года Алена проработала в корпорации на должности медийного консультанта, а после была рассчитана из компании (причина не известна). После этого женщина устроилась работать в популярный иностранный журнал “Cosmopolitan”. После стала теле корреспондентом.

Самым значительным событием для Долецкой стала должность директора по связям Британского Совета в РФ. Именно благодаря этой работе она приобрела новый опыт, занимаясь организацией различных художественных выставок и проектов….

14 04 2023 13:57:48

Оксид кальция – формула, реакции получения, тип химической связи

Его получают в лабораториях и промышленным путём из природных материалов…

13 04 2023 23:57:18

По каким природным зонам протекает река Енисей

Берет начало в горных вершинах Монголии и, протекая через всю страну, впадает в Енисейский пролив Карского моря…

12 04 2023 20:17:43

Самая краткая биография Сталина

Родился 21 декабря в грузинском городе Гори в небогатой семье…

11 04 2023 12:38:42

Функции социальных институтов в таблице

К социальным институтам относят государство, семью, армию, церковь. ..

10 04 2023 8:37:42

Юрий Белоног краткая биография легкоатлета

Родился Юрий 9 марта 1974 года в городе Белополье Сумской области…

09 04 2023 20:45:19

Мировая торговля и хозяйство – функции, уровни, либерализация

Мировая же торговля складывается из внешней торговли всех государств мира посредством товарно-денежных отношений…

08 04 2023 9:26:15

Генри Форд (Henry Ford) краткая биография изобретателя

В 1908 Генри Форд создал автомобиль Ford Model T и после этого продолжил улучшать свой способ конвеерной сборки автомобилей, который в последствии коренным образом изменил всю промышленность…

07 04 2023 22:37:41

Самая краткая биография Сахарова

Затем Андрей Дмитриевич Сахаров в своей биографии был направлен в Ульяновск, на патронный завод. Уже тогда сделал несколько открытий, чрезвычайно важных в военное время. В 1945 году стал учиться в аспирантуре в физическом институте имени Лебедева. Через два года защитил диссертацию….

06 04 2023 10:56:39

Вирусы – виды и названия, какие бывают (биология, 6 класс)

Раздел микробиологии, изучающий вирусы, называется вирусологией…

05 04 2023 18:59:39

Просвещенный абсолютизм Екатерины 2 – кратко о политике в России во время эпохи

Прогрессивные философы того времени открыто клеймили отсталость феодального строя…

04 04 2023 23:21:40

Глобальные проблемы человечества и пути их решения – кратко о развитии о возможных путях разрешения

По мере своего развития цивилизация накапливает их все больше…

03 04 2023 8:38:23

Роналдиньо (Ronaldinho) краткая биография футболиста

Наиболее известен как кудрявый бразильский полузащитник «Барселоны»…

02 04 2023 22:43:51

Природные зоны Японии – основные особенности

В данной статье рассмотрим природные особенности Японии и познакомимся с самыми прекрасными представителями флоры. ..

01 04 2023 10:37:14

Население Франции – численность и плотность

Какова же численность населения и этнический состав Франции? …

31 03 2023 12:40:50

Стоквелл Дэй (Stockwell Day) краткая биография

В 1986 году Дэй был избран в законодательное учреждение Альберта, впоследствии служил в различных периферийных офисах. В 1997 году стал заниматься налоговыми вопросами. В 2000 году молодой и решительный Стоквелл одержал победу, стал главой Канадского Альянса (правая партия), а также лидером оппозиции….

30 03 2023 14:18:52

Дарья Згоба краткая биография гимнастки

Родилась Дарья 7 ноября 1989 года в городе Ивано- Франковск…

29 03 2023 6:53:40

Природные богатства и труд людей – основа экономики (3 класс)

Производство различных товаров и услуг невозможно представить без природных ресурсов, которыми так богата наша планета. ..

28 03 2023 6:31:35

Масаи – племя в Африке

Кто такие Масаи? Масаи – уникальное племя, сохранившее уклад жизни предков. Они продолжают жить также, как и их предшественники сотни лет назад. Масаи не имеют паспортов и отвергают все преимущества, которые дает современное общество….

27 03 2023 23:31:38

Человек и природа, связь и ценность (3-4 класс, окружающий мир)

Человеческая раса, несмотря на все ее достижения, продолжает полностью зависеть от природы…

26 03 2023 23:17:45

ЭГП Зарубежной Европы – хаpaктеристика стран, главные черты и особенности

Она занимает обширную территорию, простираясь с юга на север на 5 тыс…

25 03 2023 21:42:57

Города России (окружающий мир, 2 класс)

На такой внушительной территории находится множество больших и малых городов, каждый из которых обладает неповторимым колоритом, историей, культурой. ..

24 03 2023 14:29:14

Лица глаголов, как определить – таблица для 1, 2, 3 лица в русском языке

С ее помощью можно узнать, кто именно совершает конкретное действие…

23 03 2023 8:27:23

Конец Османской империи и ее осколки (история, 6 класс)

В их число входит Османская империя, просуществовавшая несколько столетий, но вступившая к началу XX века в тяжелый всеобъемлющий кризис…

22 03 2023 19:23:43

Явления природы (2 класс, окружающий мир) – примеры живой и неживой

Все изменения, которые мы можем наблюдать в окружающем мире – это явления природы…

21 03 2023 19:31:40

Координаты крайних точек Южной Америки в градусах, самая высокая точка материка

На востоке его омывают воды Атлантического океана, на западе – Тихого, а северное побережье принадлежит Карибскому морю…

20 03 2023 5:23:49

Глаголы с предлогами в английском языке – таблица управления глаголов

Наиболее распространенные предлоги В английском языке можно выделить несколько популярных представителей этой части речи, которые часто употрeбляются с глаголами:. ..

19 03 2023 23:53:28

Круговорот воды в природе – схема превращения, кратко как происходит

Окружающую среду невозможно представить без воды, поскольку только при ее участии происходят многие физические, химические и биологические процессы…

18 03 2023 8:37:57

Самая краткая биография Куприна

Через год после рождения в биографии Александра Куприна умер отец, бедствующая семья переехала в Москву…

17 03 2023 3:38:49

Природные зоны Великобритании – основные особенности

Хотя климат немного похож на северные страны континентальной Европы, природа Англии имеет свои особенности, что обусловлено близостью Северо-Атлантического течения…

16 03 2023 22:42:19

Растения Южной Америки – растительный мир саванн, особенности эндемиков

Природа, которая во многих регионах материка сохранилась в своем первозданном виде, до сих представляет большой интерес для исследователей и ученых во всем мире. ..

15 03 2023 23:51:47

Минеральные ресурсы мира и воды – в чем заключается рациональное использование

Топливо, металлы, строительные материалы, химическое сырье, драгоценные сплавы и камни – всеми этими природными богатствами люди пользуются в течение многих лет…

14 03 2023 20:40:33

Природные зоны Центральной России – основные особенности

Климат Территория центральной России расположена в зоне умеренного континентального климата. Он сформирован под влиянием Атлантического океана и его циклонов. Зима морозная и снежная. Средняя температура составляет -18-20 градусов, самый холодный месяц – январь. Лето влажное и тёплое, со средней температурой +20-22 градуса. Самый тёплый месяц – июль….

13 03 2023 16:15:30

Папоротникообразные растения – таблица

Строение Особенностями папоротникообразных растений являются крупные, рассечённые листья, называемые вайями. Лист растёт долго, несколько лет. Также папоротники имеют крупные корневища (видоизменённые побеги), от которых отходят придаточные корни….

12 03 2023 21:44:19

Бесполое размножение – способы, примеры и формы (биология, 10 класс)

Чтобы появилось новое поколение, достаточно одной особи…

11 03 2023 10:28:16

Аполо Оно (Apolo Ohno) краткая биография фигуриста

Наиболее известен как золотой медалист, который выиграл «Танцы со звездами»…

10 03 2023 8:38:50

Строение паукообразных – железы, ротовой аппарат, особенности органов дыхания

Хаpaктерные черты строения паукообразных обусловлены существованием на суше и хищническим образом жизни…

09 03 2023 18:49:16

Алгебраические выражения – какие выражения называют числовые и алгебраические (7 класс)

Они обладают рядом свойств и используются в решении задач. ..

08 03 2023 8:49:16

Самая краткая биография Васко да Гама

В 1497 году Васко да Гама отправился из Лиссабона вместе с экспедицией на 3-х кораблях в Индию. Он обошел Африку, проплыл мимо мыса Доброй Надежды, обогнув затем Африку с восточной стороны. В Мозамбике к путешественникам присоединился араб Ахмад ибн Маджида, помог экспедиции направиться прямо к полуострову Индостан, не плывя больше вдоль берегов Африки. 20 мая 1498 года в биографии Васко да Гама состоялось важнейшее событие. Его эскадра достигла порта Каликут. Затем, загрузившись пряностями, отправилась в обратную дорогу….

07 03 2023 17:15:50

Николай Басков краткая биография певца

Успешно занимался подводным плаванием и серфингом. В школе Николай учился прилежно. Его заслуги отметили золотой медалью….

06 03 2023 15:17:47

Краткая биография Сэмюэл Беккет (Samuel Beckett) Писатели

Первым опубликованным романом Сэмюэла Беккета является «Мёрфи» (Murphy, 1938). Произведение служит типичным примером его последующих работ по устранению традиционных элементов сюжета, героев, и окружающей обстановки….

05 03 2023 14:26:39

Еще:
Знания -1 :: Знания -2 :: Знания -3 :: Знания -4 :: Знания -5 :: Знания -6 :: Знания -7 :: Знания -8 :: Знания -9 :: Знания -10 :: Знания -11 :: Знания -12 :: Знания -13 :: Знания -14 :: Знания -15 :: Знания -16 :: Знания -17 :: Знания -18 :: Знания -19 :: Знания -20 ::

Распознавание лиц (обновлено примерами)

Общей чертой всех этих прорывных технологий является искусственный интеллект (ИИ) и, точнее, глубокое обучение, при котором система может учиться на данных.

Это центральный компонент алгоритмов последнего поколения, разработанных Thales и другими ключевыми игроками. Он хранит секрет распознавания лиц, отслеживания лиц, сопоставления лиц и перевода разговоров в реальном времени.  

Согласно недавнему отчету NIST, за последние пять лет (2013–2018 гг. ) был достигнут значительный прирост точности распознавания, который превышает период 2010–2013 гг.

Большинство алгоритмов распознавания лиц в 2018 году превосходят самый точный алгоритм конца 2013 года. 4 % ошибок в 2014 году. 

В тестах NIST 2020 лучший алгоритм идентификации лиц имеет коэффициент ошибок 0,08% — это менее одной ошибки на 1000 изображений. (источник: Насколько точны системы распознавания лиц, CSIS)

Алгоритмы искусственной нейронной сети помогают повысить точность алгоритмов распознавания лиц.

Исследование, опубликованное в июне 2019 года, предполагает, что к 2024 году мировой рынок распознавания лиц будет приносить доход в размере 7 миллиардов долларов США при совокупном годовом темпе роста (CAGR) на уровне 16% в период с 2019 по 2024 год.

Двумя наиболее важными факторами этого роста являются наблюдение в государственном секторе и множество других приложений в различных сегментах рынка.

Accenture, Aware, BioID, Certibio, Fujitsu, Fulcrum Biometrics, Thales, HYPR, Idemia, Leidos, M2SYS, NEC, Nuance, Phonexia и Smilepass.

Основные приложения для распознавания лиц можно разделить на три основные категории.

Вот три основные категории приложений, в которых используется распознавание лиц.

Специалисты-криминалисты могут использовать автоматизированные системы биометрической идентификации (ABIS) для сравнения нескольких типов биометрических данных.

Преимущества систем распознавания лиц для полиции очевидны: обнаружение и предотвращение преступлений.

2. Здравоохранение

В этой области достигнуты значительные успехи.

Благодаря глубокому обучению и анализу лица уже можно:

• более точно отслеживать прием лекарств пациентом
• выявляют генетические заболевания, такие как синдром Ди Джорджи, с вероятностью успеха 96,6%
• поддерживают процедуры обезболивания.

3. Банковское дело и розничная торговля

Эта сфера, несомненно, та, где меньше всего ожидали использования распознавания лиц. И все же, вполне возможно, он обещает больше всего.

Знай своего клиента (KYC) с онлайн-распознаванием лиц наверняка станет горячей темой в 2021 году.

Почему?

Потому что 64% ​​первичных расчетных счетов были открыты онлайн во втором квартале 2020 года (и 36% в отделениях) только в Соединенных Штатах.

Пандемия ускорила эту зарождающуюся динамику, и многие отделения временно закрыты.

Кроме того, более широкое использование мобильных устройств побуждает компании уделять основное внимание мобильным устройствам и разрабатывать полностью мобильный пользовательский интерфейс .

В процессе селфи во избежание мошенничества с использованием статического изображения технология должна обеспечивать определение живости.

Обнаружение живости доказывает, что сделанное селфи сделано живым человеком.

Результат?

Приспосабливаясь к текущим предпочтениям клиентов, финансовые учреждения (ФО) инвестируют в цифровую адаптацию через онлайн и мобильные каналы.

Распознавание лиц с определением живости упрощает онлайн-регистрацию и процедуры KYC. Thales является крупным поставщиком решений для проверки личности, включая эту функцию.

 

По данным Forbes, открытие цифрового счета (DAO) уже третий год подряд является самой популярной технологией в банковской сфере. Около 80% всех финансовых учреждений добавляют новые системы DAO или улучшают существующие в 2020 и 2021 годах.

Эта важная тенденция сочетается с последними маркетинговыми достижениями в области обслуживания клиентов.

Размещая камеры в торговых точках, теперь можно анализировать поведение покупателей и улучшать процесс совершения покупок.

Как именно?

Подобно системе, недавно разработанной Facebook , сотрудники отдела продаж получают информацию о клиентах, взятую из их профилей в социальных сетях, для предоставления экспертно настроенных ответов.

Американский универмаг Saks Fifth Avenue уже использует такую ​​систему. Сообщается, что магазины Amazon Go используют его.

Сколько осталось до оплаты селфи?

С 2017 года KFC, американский король жареных цыплят, и китайский розничный и технологический гигант Alibaba тестируют платежное решение с распознаванием лиц в Ханчжоу, Китай.

В марте 2021 года 52 магазина «Перекрёсток»  (Перекрёсток)  из торговой группы Х5 запустили бесконтактную оплату наличными для касс самообслуживания с платежной системой Visa и Сбербанком.

По данным Yahoo!, к концу года платежная система с распознаванием лиц будет использоваться в 3000 магазинах.

Есть еще.

Москвичи смогут оплачивать проезд в метро по данным Интерфакса в конце 2021 года.

 

#4 Картирование новых пользователей

В то время как Соединенные Штаты в настоящее время предлагают самый большой рынок возможностей распознавания лиц, Азиатско-Тихоокеанский регион показывает самый быстрый рост в этом секторе. Лидируют Китай и Индия.

Распознавание лиц в Китае

Технология распознавания лиц — новая горячая тема в Китае, от банков и аэропортов до полиции.

Сейчас власти расширяют программу солнцезащитных очков с функцией распознавания лиц , поскольку полиция начинает использовать их на окраинах Пекина.

Китай также создает и совершенствует сеть видеонаблюдения по всей стране.

По данным CNBC, в 2018 году использовалось более 200 миллионов камер наблюдения, а к 2021 году ожидается более 500 миллионов.

Это связано с системой социального кредита , которую разрабатывает правительство Китая.

В ТОП-10 городов с наибольшим количеством уличных камер на человека лидируют Чунцин, Шэньчжэнь, Шанхай, Тяньцзинь и Цзинань.

Лондон занимает 6-е место, а Атланта — 10-е, по данным Guardian от 2 декабря 2019 года.

Это еще не все.

Китайская полиция работает с компаниями искусственного интеллекта, такими как Yitu, Megvii (в партнерстве с Huawei), SenseTime и CloudWalk, согласно The New York Times от 14 апреля 2019 года.  

Амбиции Китая в области ИИ (и технологии распознавания лиц) высоки. К 2030 году страна стремится стать мировым лидером в области искусственного интеллекта. 

Удивительно, но Китай обеспечивает надежную защиту биометрических данных против частных лиц И расширяет доступ правительства к личной информации.

Об этом парадоксе свидетельствует эксперт по вопросам конфиденциальности Эммануэль Перно-Леплей в своем отчете от 2 ноября 2020 года.

Эта технология будет использоваться для идентификации авторизованных лиц и автоматического предоставления им доступа, повышая их удобство и безопасность. Он также используется в Японии для упрощения доступа к мобильному банкингу.

В аэропортах Сиднея проходят испытания системы распознавания лиц, которая поможет людям быстрее и безопаснее проходить через контрольно-пропускной пункт.

В Индии проект Aadhaar является крупнейшей биометрической базой данных в мире. По состоянию на конец марта 2021 года он уже предоставляет уникальный цифровой идентификационный номер 1,29 миллиардам жителей.

В настоящее время тестируется для финансовых услуг (октябрь 2020 г.)

Аутентификация по лицу будет доступна как дополнительная услуга в режиме слияния и еще один фактор аутентификации, такой как отпечаток пальца, Iris или TOTP.

Индия также может развернуть самую обширную в мире систему распознавания лиц в 2021 году.

Национальное бюро регистрации преступлений (NCRB) опубликовало запрос предложений на разработку общенациональной системы распознавания лиц.

Согласно 160-страничному документу, система будет представлять собой централизованное веб-приложение, размещенное в центре обработки данных NCRB в Дели. Он будет доступен для доступа ко всем полицейским участкам.

Автоматически идентифицирует людей по видео и изображениям с камер видеонаблюдения. Бюро заявляет, что оно поможет полиции ловить преступников, находить пропавших без вести и опознавать трупы.

Другие крупные проекты

Высший избирательный суд ( Высший суд по выборам ) участвует в общенациональном проекте по сбору биометрических данных в Бразилии. Цель состоит в том, чтобы создать биометрическую базу данных и уникальные удостоверения личности, фиксирующие информацию о 140 миллионах граждан.

В Африке Габон, Камерун и Буркина-Фасо выбрали Thales для решения задач биометрической идентификации для уникальной идентификации избирателей.

Центральный банк России с 2017 года развертывает общенациональную программу, предназначенную для сбора лиц, голосов, сканирования радужной оболочки глаза и отпечатков пальцев.

Но процесс продвигается очень медленно, согласно информации на сайте Biometricupdate от 13 марта 2019 года.и оснащен технологией распознавания лиц для общественной безопасности.

Внедрение началось в январе 2020 года.

Российское законодательство не регулирует обнаружение и анализ лиц без согласия.

#5 Когда распознавание лиц укрепляет правовую систему

Этические и социальные проблемы, связанные с защитой данных, радикально затрагиваются технологиями распознавания лиц.

Действительно ли эти технические подвиги, достойные научно-фантастических романов, угрожают нашей свободе?

А при чем тут наша анонимность?

Защита биометрических данных в ЕС и Великобритании

В Европе и Великобритании Общий регламент по защите данных (GDPR) обеспечивает строгие рамки для этих практик.

О любых расследованиях частной жизни гражданина или деловых поездках не может быть и речи, и любое такое вторжение в частную жизнь влечет за собой суровые наказания.

Вступивший в силу с мая 2018 года GDPR поддерживает принцип гармонизированной европейской структуры, в частности защищая право на забвение и давая согласие посредством явных позитивных действий.

Да, вы хорошо прочитали. Теперь один закон на 500 миллионов человек .

Эта директива обязательно будет иметь международные последствия.

Ландшафт защиты биометрических данных США

В отсутствие федерального закона города и штаты заполняют пробел.

Штат Вашингтон стал третьим штатом США (после Иллинойса и Техаса), официально защитившим биометрические данные в соответствии с новым законом, принятым в июне 2017 года.

Калифорния была четвертым штатом по состоянию на январь 2020 года.

Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), принятый в июне 2018 г. и вступающий в силу с 1 января 2020 г., серьезно повлияет на права на неприкосновенность частной жизни и защиту прав потребителей  не только для жителей Калифорнии, но и для всей страны.

Закон часто представляют как модель федерального закона о конфиденциальности данных.

В этом смысле CCPA может стать столь же важным, как GDPR .

В июле 2018 года Брэдфорд Л. Смит, президент Microsoft, сравнил технологию распознавания лиц с такими продуктами, как строго регулируемые лекарства, и призвал Конгресс изучить ее и контролировать ее использование.

В мае 2019 года член палаты представителей США Александрия Окасио-Кортез выразила свою «абсолютную» обеспокоенность на недавнем слушании Комитета по технологии распознавания лиц (Влияние на наши гражданские права и свободы).

Закон штата Нью-Йорк под названием «Остановить взломы и повысить безопасность электронных данных» (SHIELD) вступил в силу 21 марта 2020 года. Он требует реализации программы кибербезопасности и защитных мер для жителей штата Нью-Йорк.

Закон распространяется на предприятия, которые собирают личную информацию жителей Нью-Йорка.

Благодаря акту Нью-Йорк теперь стоит рядом с Калифорнией.

Запреты на распознавание лиц (Сан-Франциско, Сомервилль, Окленд, Сан-Диего, Бостон, Портленд)

Проблемы конфиденциальности и гражданских прав обострились в стране, поскольку распознавание лиц набирает обороты в качестве инструмента правоохранительных органов, и 6 мая 2019 г., Сан-Франциско проголосовали за запрет распознавания лиц .

Это первый в своем роде запрет на использование распознавания лиц.

Постановление о борьбе с слежкой, подписанное Наблюдательным советом Сан-Франциско, запрещает городским агентствам, включая полицию Сан-Франциско, использовать эту технологию с июня 2019 г. .

Да, включая правоохранительные органы.

Есть еще.

Как сообщает Boston Globe 27 июня 2019 года, городской совет Сомервилля (Массачусетс) проголосовал за запрет распознавания лиц, что сделало город вторым сообществом, принявшим такое решение.

Вспенить, промыть, повторить.

• 16 июля 2019 года Окленд (Калифорния) принял такое же решение и стал третьим городом в США, запретившим технологию распознавания лиц. Интересно отметить, что полицейское управление Окленда не использует эту технологию и не планирует ее использовать.
• Сан-Диего принял такое же решение в конце декабря 2019 года до принятия нового калифорнийского закона. Этот новый закон (Законопроект 215 Ассамблеи) о распознавании лиц и другом биометрическом наблюдении прямо запрещает использование полицейскими нательных камер в Калифорнии. Запрет действует в течение трех лет с 1 января 2020 года.
• 24 июня 2020 года Бостон проголосовали за запрет полиции на технологию наблюдения за лицами, как сообщает Boston Herald.
• Портленд (Орегон) принял решение о запрете 9 сентября 2020 г. (вступает в силу 1 января 2021 г.). Этот город является первым городом, распространившим его на «частные лица в местах общественного пользования», например, частные магазины. (Си-Эн-Эн).
• Массачусетс в декабре 2020 года принял закон о реформе, ограничивающий использование распознавания лиц. Применяется с мая 2021 года.
• Вирджиния законодательный орган принял (в апреле 2021 г.) новый законопроект (HB 2031), запрещающий правоохранительным органам продолжать использовать программное обеспечение для распознавания лиц после 1 июля 2021 г.

После принятия решений в Сан-Франциско, Соммервилле, Окленде, а теперь и в Сан-Диего, Бостоне и Портленде дебаты становятся громче во многих городах и штатах, а не только в США

В Европе в конце августа 2019 г. Управление по защите данных приняло решение запретить технологию распознавания лиц в школах и оштрафовало местную среднюю школу на (первое наказание GDPR в стране).

Как лучше регулировать новые технологии?

Итак,

• Должны ли другие города или страны последовать этому примеру?
• Является ли бан просто «кнопкой паузы» для лучшей оценки рисков?
• Является ли это шагом назад для общественной безопасности?
• Существует ли политический вакуум? На каком уровне?

Следите за результатами всех этих дискуссий, так как Конгресс США испытывает давление со стороны активистов  с целью запретить технологию и поставщиков) с целью регулирования .

Но по состоянию на май 2021 года федеральная правовая база для решения этой проблемы все еще отсутствует.

Комиссия ЕС планирует принять меры в отношении неизбирательного использования технологии распознавания лиц. Президент Европейской комиссии Урсула фон дер Ляйен хочет скоординированного подхода к человеческим и этическим последствиям искусственного интеллекта. Она пообещала очень скоро опубликовать проект закона об искусственном интеллекте.

Окончательная версия официального документа Европейской комиссии доступна в Интернете. Жесткий проект правил был представлен Европейской комиссией в апреле 2021 года. Но, по данным Reuters, могут пройти годы, прежде чем правила вступят в силу.

Аналогичным образом, в июне 2021 года два органа ЕС по защите конфиденциальности (EDPB и  EDPS) призвали запретить распознавание лиц в общедоступных местах.

Опять же, вопросы конфиденциальности, согласия и расползания функций (данные, собранные для одной цели, используются для другой) занимают центральное место в дебатах.

Узнайте больше о законах о защите биометрических данных (с точки зрения ЕС, Великобритании и США) в нашем досье биометрических данных.

Индия и ее национальная схема биометрической идентификации, Aadhaar

В Индии благодаря судебному решению по делу Путтасвами, вынесенному 27 августа 2017 года, Верховный суд закрепил право на неприкосновенность частной жизни в конституции страны. Это решение сбалансировало отношения между гражданином и государством и поставило перед расширением проекта Aadhaar новую задачу.

Однако 28 февраля 2019 года правительство Индии одобрило использование биометрической программы EID в стране частными лицами.

Эффект отскока: правовая система и ее профессии становятся еще сильнее.

В качестве послов и защитников правил защиты данных, сотрудники по защите данных стали необходимы для бизнеса, и их роль очень востребована.

 

#6 Повстанцы – хакеры распознавания лиц

Несмотря на этот технический и юридический арсенал, предназначенный для защиты данных, граждан и их анонимности , критические голоса все еще раздаются.

Некоторые стороны обеспокоены и встревожены этими событиями. Некоторые приняли меры.

Но можно ли обмануть распознавание лиц?

• Григорий Бакунов в России изобрел решение, позволяющее обойти правильное распознавание лиц и сбить с толку устройства распознавания лиц . Он разработал алгоритм, который создает специальный макияж, чтобы обмануть программное обеспечение. Однако он решил не выводить свой продукт на рынок, поняв, как легко его могут использовать преступники.

• В Германии берлинский художник Адам Харви придумал похожее устройство, известное как CV Dazzle. Сейчас он работает над одеждой с выкройками 9.0005  для предотвращения обнаружения . Камуфляж Hyperface включает в себя узоры на ткани, такие как глаза и рты, чтобы обмануть систему распознавания лиц.

• В конце 2017 года вьетнамская компания успешно использовала маску для взлома функции распознавания лиц Face ID на iPhone X от Apple. Однако этот взлом слишком сложен для крупномасштабной эксплуатации.

• Примерно в то же время исследователи из немецкой компании выявили взлом, который позволил им обойти проверку подлинности Windows 10 Hello по лицу, распечатав изображение f acial в инфракрасном .

• Forbes объявил в статье от мая 2018 года, что исследователи из Университета Торонто разработали алгоритм для нарушения работы программного обеспечения распознавания лиц (также известного как фильтр конфиденциальности).

• В августе 2020 года Verge подробно описала «маскирующее» приложение под названием Fawkes. Программное обеспечение незаметно искажает ваши селфи и другие фотографии, которые вы можете оставить в социальных сетях. Инструмент поступает из Sand Lab Чикагского университета.

Короче говоря, пользователь может применить фильтр, который изменяет определенные пиксели изображения, прежде чем размещать его в Интернете. Эти изменения незаметны для человеческого глаза, но сбивают с толку алгоритмы распознавания лиц.

• В ноябре 2020 года компания Generated Media предоставила инструмент Anonymizer. Программное обеспечение создает серию из синтетических портретов из изображения, которое вы можете загрузить. Изображения математически похожи на ваше лицо и выглядят так же, как вы, но, согласно веб-сайту tnw, они могут обмануть программное обеспечение для распознавания лиц. Это может быть интересным решением для обмана таких систем, как Clearview AI, которые удаляют миллионы лиц из социальных сетей (узнайте больше о полемике вокруг Clearview AI).

Мы тестировали Анонимайзер 27 ноября 2020 года. Но 40+ двойников, которые мы получили, были, однако, далеко не похожи на исходный загруженный портрет .

Интересный эксперимент Томаса Смита, опубликованный 28 января 2021 года, выявил простой способ сделать вас невидимым.

Согласно его тестам, в одноразовой маске и непрозрачных солнцезащитных очках является мощной комбинацией, позволяющей сделать вас невидимым.

Почему?

В этом случае системам FR отказывают в слишком большом количестве ценной информации (рот, нос, глаза, брови) для точного сравнения лиц.

 

Промышленность работает над механизмами защиты от спуфинга , и группы по стандартизации специально определили две темы: экран (2D) или маска (3D) (проверка живости или обнаружение живости)

Убедитесь, что изображения лиц ( трансформированные портреты ) двух или более лиц не объединены в справочный документ, например паспорт.

#7 Вместе идем дальше – к гибридным решениям

Решения по идентификации и аутентификации будущего будут заимствованы из всех аспектов биометрии.

Это приведет к биометрической комбинации , способной гарантировать полную безопасность и конфиденциальность для всех заинтересованных сторон в экосистеме.

Это во многом соответствует духу Thales Gemalto IdCloud Fraud Prevention, программного обеспечения для оценки рисков и обнаружения мошенничества при платежах.

В этом решении  геолокация , IP-адреса (используемое устройство) и ключевой шаблон ns могут создать надежную комбинацию для безопасной аутентификации пользователей для онлайн-банкинга или электронных государственных услуг.

Эта седьмая тенденция принадлежит нам.

Наша работа заключается в том, чтобы вместе предусмотреть это и воплотить в жизнь с помощью биометрических проектов с высокой добавленной стоимостью.

Компания Thales специализируется на биометрических технологиях почти 30 лет. Компания всегда сотрудничала с лучшими игроками в области исследований, этики и биометрических приложений.

Распознавание лиц и вы.

Теперь твоя очередь.

Грядущие месяцы приготовили много перемен.

Действительно, мы не можем претендовать на то, чтобы предсказать все основные темы, которые возникнут в ближайшем будущем.

Не могли бы вы заполнить некоторые пробелы?

Если вам есть что сказать о распознавании лиц, технологиях, тенденциях, задать вопрос или просто найти эту статью полезной, оставьте комментарий в поле ниже.

Мы также приветствуем любые предложения по улучшению или предложения для будущих статей.

Мы с нетерпением ждем вашего ответа.

Распознавание лиц | Electronic Frontier Foundation

Распознавание лиц — это метод идентификации или подтверждения личности человека по его лицу. Системы распознавания лиц могут использоваться для идентификации людей на фотографиях, видео или в режиме реального времени. Правоохранительные органы также могут использовать мобильные устройства для идентификации людей во время остановок полицией.

Но данные распознавания лиц могут содержать ошибки, что может привести к обвинению людей в преступлениях, которых они не совершали. Программное обеспечение для распознавания лиц особенно плохо распознает афроамериканцев и другие этнические меньшинства, женщин и молодых людей, часто неправильно идентифицируя или не идентифицируя их, несоразмерно влияя на определенные группы.

Кроме того, распознавание лиц используется для нацеливания на людей, использующих защищенную речь. В ближайшем будущем технология распознавания лиц, вероятно, станет более распространенной. Его можно использовать для отслеживания перемещений людей по всему миру, как автоматические считыватели номерных знаков отслеживают транспортные средства по номерным знакам. Распознавание лиц в режиме реального времени уже используется в других странах и даже на спортивных мероприятиях в США.  

Как работает распознавание лиц

 

Источник: Департамент транспорта штата Айова

Системы распознавания лиц используют компьютерные алгоритмы для выделения конкретных отличительных деталей лица человека. Эти детали, такие как расстояние между глазами или форма подбородка, затем преобразуются в математическое представление и сравниваются с данными о других лицах, собранными в базе данных распознавания лиц. Данные о конкретном лице часто называют шаблоном лица, и он отличается от фотографии, поскольку включает только определенные детали, которые можно использовать для отличия одного лица от другого.

Некоторые системы распознавания лиц вместо того, чтобы точно идентифицировать неизвестного человека, предназначены для расчета вероятности совпадения между неизвестным человеком и определенными шаблонами лиц, хранящимися в базе данных. Эти системы будут предлагать несколько потенциальных совпадений, ранжированных в порядке вероятности правильной идентификации, вместо того, чтобы просто возвращать один результат.

Системы распознавания лиц различаются по своей способности идентифицировать людей в сложных условиях, таких как плохое освещение, низкое разрешение изображения и неоптимальный угол обзора (например, на фотографии, сделанной сверху и смотрящего вниз на неизвестного человека).

Когда дело доходит до ошибок, необходимо понимать две ключевые концепции: 

«Ложноотрицательный результат» — это когда система распознавания лиц не может сопоставить лицо человека с изображением, которое фактически содержится в базе данных. Другими словами, система ошибочно возвращает нулевые результаты в ответ на запрос.

«Ложное срабатывание» — это когда система распознавания лиц сопоставляет лицо человека с изображением в базе данных, но на самом деле это совпадение неверно. Это когда полицейский отправляет изображение «Джо», но система ошибочно сообщает офицеру, что это фотография «Джека».

При исследовании системы распознавания лиц важно внимательно следить за частотой «ложноположительных» и «ложноотрицательных» результатов, поскольку почти всегда существует компромисс. Например, если вы используете распознавание лиц для разблокировки телефона, будет лучше, если система не сможет идентифицировать вас несколько раз (ложноотрицательный результат), чем если система ошибочно идентифицирует других людей как вас и позволит этим людям разблокировать ваш телефон. (ложно положительный). Если результатом ошибочной идентификации является то, что невиновный человек попадает в тюрьму (например, ошибочная идентификация в базе данных фотографий), то система должна быть спроектирована так, чтобы иметь как можно меньше ложных срабатываний.  

Как правоохранительные органы используют распознавание лиц

  Источник: Департамент транспорта Аризоны

Правоохранительные органы все чаще и чаще используют распознавание лиц в повседневной работе полиции. Полиция собирает фотографии арестованных и сравнивает их с местными, государственными и федеральными базами данных распознавания лиц. После того, как фотография арестованного будет сделана, фотография останется в одной или нескольких базах данных и будет сканироваться каждый раз, когда полиция проводит очередной обыск.

Правоохранительные органы затем могут запросить эти обширные базы данных фотографий, чтобы идентифицировать людей на фотографиях, сделанных из социальных сетей, видеонаблюдения, дорожных камер, или даже на фотографиях, которые они сами сделали в полевых условиях. Также можно в режиме реального времени сравнивать лица с «горячими списками» людей, подозреваемых в незаконной деятельности.

Мобильное распознавание лиц позволяет офицерам использовать смартфоны, планшеты или другие портативные устройства, чтобы сфотографировать водителя или пешехода в поле и немедленно сравнить эту фотографию с одной или несколькими базами данных распознавания лиц, чтобы попытаться идентифицировать.

Распознавание лиц используется в аэропортах, на пограничных переходах и во время таких мероприятий, как Олимпийские игры. Распознавание лиц также может использоваться в частных помещениях, таких как магазины и спортивные стадионы, но к распознаванию лиц в частном секторе могут применяться другие правила.

Поддержкой такого использования реконструкции лица являются десятки баз данных на местном, государственном и федеральном уровне. По оценкам, 25% или более всех государственных и местных правоохранительных органов в США могут выполнять поиск по распознаванию лиц в своих собственных базах данных или базах данных другого агентства.

Согласно журналу Governing, по состоянию на 2015 год не менее 39 штатов использовали программное обеспечение для распознавания лиц в своих базах данных Департамента транспортных средств (DMV) для выявления мошенничества. В 2013 году газета Washington Post сообщила, что 26 из этих штатов разрешают правоохранительным органам проводить поиск или запрашивать поиск в базах данных водительских прав, однако вполне вероятно, что это число со временем увеличилось.

Базы данных также находятся на локальном уровне, и эти базы данных могут быть очень большими. Например, офис шерифа округа Пинеллас во Флориде может иметь одну из крупнейших местных баз данных анализа лиц. Согласно исследованию Джорджтаунского университета, более 240 агентств просматривают базу данных около 8000 раз в месяц.

У федерального правительства есть несколько систем распознавания лиц, но наиболее важной для правоохранительных органов базой данных является база данных идентификации нового поколения ФБР, которая содержит более 30 миллионов записей распознавания лиц. ФБР разрешает государственным и местным агентствам «выключать» доступ к этой базе данных, что означает, что ни один человек на федеральном уровне не проверяет индивидуальные поиски. В свою очередь, штаты разрешают ФБР доступ к своим собственным базам данных по распознаванию лиц преступников.

В ФБР также есть группа сотрудников, занимающихся только поиском по распознаванию лиц, которая называется «Услуги анализа, сравнения и оценки лиц» («FACE»). ФБР может получить доступ к более чем 400 миллионам некриминальных фотографий из DMV штатов и Государственного департамента, а 16 штатов США разрешают FACE доступ к фотографиям водительских прав и удостоверений личности.

Учитывая большое количество баз данных DMV, использующих распознавание лиц, и количество американцев, чьи фотографии находятся в базе данных паспортов и виз США Государственного департамента, Джорджтаунский университет подсчитал, что почти половина всех взрослых американцев были введены по крайней мере в одну если не больше баз данных распознавания лиц.  

Кто продает системы распознавания лиц

MorphoTrust, дочерняя компания Idemia (ранее известная как OT-Morpho или Safran), является одним из крупнейших поставщиков технологий распознавания лиц и других технологий биометрической идентификации в США. Компания разработала системы для DMV штатов, федеральных и правоохранительных органов штатов, пограничного контроля и аэропортов (включая предварительную проверку TSA), а также государственного департамента. Другими распространенными поставщиками являются 3M, Cognitec, DataWorks Plus, Dynamic Imaging Systems, FaceFirst и NEC Global.

Угрозы, связанные с распознаванием лиц

Данные распознавания лиц легко собрать правоохранительным органам, а представителям общественности трудно их избежать. Лица все время находятся в открытом доступе, но, в отличие от паролей, люди не могут легко изменить свое лицо. Мы наблюдаем расширение обмена информацией между агентствами. Камеры становятся все более мощными, а технологии быстро совершенствуются.

Данные распознавания лиц часто извлекаются из фотоснимков, сделанных при аресте, до того, как у судьи появится шанс определить виновность или невиновность. Фотографии с фотографий часто никогда не удаляются из базы данных, даже если задержанному никогда не предъявлялись обвинения.

Несмотря на повсеместное распространение распознавания лиц и совершенствование технологий, данные распознавания лиц подвержены ошибкам. Фактически, ФБР признало в своей оценке воздействия на конфиденциальность, что его система «может быть недостаточно надежной, чтобы точно определить местонахождение других фотографий той же личности, что приводит к увеличению процента ошибочных идентификаций». Хотя ФБР утверждает, что его система может найти настоящего кандидата в топ-50 профилей в 85% случаев, это только в том случае, если настоящий кандидат существует в галерее. Если кандидата нет в галерее, вполне возможно, что система все равно выдаст одно или несколько потенциальных совпадений, создав ложноположительные результаты. Эти люди, не являющиеся кандидатами, могут стать подозреваемыми в преступлениях, которых они не совершали. Подобная неточная система перекладывает традиционное бремя доказывания с правительства и заставляет людей пытаться доказать свою невиновность.

Распознавание лиц ухудшается по мере увеличения количества людей в базе данных. Это потому, что так много людей в мире похожи друг на друга. По мере увеличения вероятности сходства лиц точность сопоставления снижается.

Программное обеспечение для распознавания лиц особенно плохо распознает афроамериканцев. Исследование [.pdf], проведенное в 2012 году в соавторстве с ФБР, показало, что показатели точности для афроамериканцев ниже, чем для других демографических групп. Программное обеспечение для распознавания лиц также чаще неправильно идентифицирует другие этнические меньшинства, молодых людей и женщин. Криминальные базы данных включают непропорционально большое количество афроамериканцев, латиноамериканцев и иммигрантов, отчасти из-за расовой предвзятости полиции. Поэтому использование технологии распознавания лиц оказывает несоизмеримое влияние на цветных людей.

Некоторые утверждают, что резервная идентификация человека (человека, который проверяет идентификацию компьютера) может противодействовать ложным срабатываниям. Однако исследования показывают, что если людям не хватает специальной подготовки, они примерно в половине случаев принимают неправильные решения о том, соответствует ли фотография кандидата. К сожалению, немногие системы имеют специализированную проверку персонала и сужают потенциальные совпадения.

Распознавание лиц можно использовать для обнаружения людей, использующих защищенную речь. Например, во время протестов вокруг смерти Фредди Грея полицейское управление Балтимора использовало фотографии в социальных сетях с помощью распознавания лиц, чтобы идентифицировать протестующих и арестовывать их. Из 52 агентств, проанализированных в отчете Джорджтаунского центра конфиденциальности и технологий, только одно агентство, Бюро уголовных расследований штата Огайо, имеет политику распознавания лиц, прямо запрещающую использование технологии для отслеживания лиц, занимающихся защищенной свободой слова.

Немногие системы распознавания лиц проходят проверку на предмет неправомерного использования. Из 52 агентств, опрошенных Джорджтауном, которые признали использование распознавания лиц, менее 10% имели общедоступную политику использования. Только два агентства (полицейское управление Сан-Франциско и South Sound 911 в Сиэтле) ограничивают покупку технологий теми, которые соответствуют определенным порогам точности. Только одна из них — полиция штата Мичиган — предоставляет документацию о своем процессе аудита.

Существует несколько мер по защите обычных американцев от неправомерного использования технологии распознавания лиц. Как правило, агентствам не требуются ордера, а многие даже не требуют от правоохранительных органов подозревать кого-либо в совершении преступления, прежде чем использовать распознавание лиц для его идентификации.

Закон штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации требует уведомления и согласия перед использованием технологии распознавания лиц в личных целях. Однако это относится только к компаниям, а не к правоохранительным органам.

Работа EFF над распознаванием лиц

 

Информация о конфиденциальности. Это встраивание будет обслуживать контент с youtube-nocookie.com

 

Мы поддерживаем разумные ограничения на использование распознавания лиц как государственными, так и частными компаниями. Мы свидетельствовали о технологии распознавания лиц перед подкомитетом Сената по конфиденциальности, технологиям и законодательству, а также перед комитетом Палаты представителей по надзору и правительственной реформе на слушаниях об использовании правоохранительными органами технологии распознавания лиц. Мы также участвовали в многостороннем процессе NTIA по распознаванию лиц, но вышли из него вместе с другими НПО, когда компании не смогли взять на себя значимые ограничения на использование распознавания лиц.