In dem Science-Fiction-Film "The Minority Report" aus dem Jahr 2002 erkennen versteckte Kameras in den geschäftigen Gängen eines futuristischen Einkaufszentrums das Gesicht des Flüchtlings John Anderton aus der Menge und spielen Werbung mit seltsam spezifischer Anziehungskraft auf seine Persönlichkeit und sein soziales Lebenund Status. Während im Jahr 2020 niemand im Einkaufszentrum ist, nimmt die städtische Überwachung rasch zu, um Maßnahmen zur sozialen Distanzierung gegen die COVID-19-Krankheit .
Weltweit bringen Unternehmen städtische Überwachungskameras mit, die Live-CCTV-Videostreams mit Gesichtserkennungsalgorithmen verarbeiten, um den neuen Herausforderungen der Pandemie gerecht zu werden. Gesichtserkennungsalgorithmen müssen nicht nur gefährdete Personen in geschäftigen Zentren analysieren und identifizierenvon China, Russland, Großbritannien und den USA, aber diese Algorithmen werden auch fortgeschrittenen Tests unterzogen, um Gesichter zu identifizieren, die hinter medizinischen Masken verdeckt sind.
In einigen Städten hilft es den Behörden, die am stärksten von Infektionen bedrohten Personen abzufangen und festzuhalten, und schafft so Erfahrungen, die sich nicht so stark von John Andertons fiktivem Flur unterscheiden.
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Stadtüberwachung und Datenschutzrechte
Wenn wir uns die Zahlen ansehen, unterstützen ungefähr 89% der Erwachsenen die Rechte der Privatsphäre - 65% unterstützen dies nach Angaben eines April 2020 Umfrage von 1.255 Amerikanern, die von SurveyMonkey, einem Unternehmen mit Better Business Bureau-Akkreditierung, übernommen wurden.
In der Zeit von COVID-19 empfinden 52% der Erwachsenen in den USA die Privatsphäre als attraktiver als Sicherheitsmaßnahmen, die sie in Frage stellen könnten - selbst inmitten einer globalen Pandemie, wenn große Technologie-Kraftpakete wie Google und Apple kostenlose Apps zur Überwachung anbietenKontaktverfolgung - ein soziales Distanzierungssystem, das Punkte einer möglichen Kontraktion des Virus von Person zu Person verfolgt.
Bald nach dem Joint der Unternehmen Ansage im April fügten sie hinzu, dass Regierungen hat kein Mitspracherecht bei der Entscheidung der Bürger, diese Apps zu verwenden oder nicht.
Während die Anmeldefunktion von Apps angeblich eine Möglichkeit zur Wahrung der Datenschutzrechte darstellt, schafft sie auch Sichtbarkeitsebenen innerhalb der Coronavirus-Krise: Da Apps die Gesundheit von iPhone- und Android-Benutzern bewerten, die sich anmelden, bewerten diejenigen, die sich nicht anmelden.Es ist in diesem System weder für Benutzer noch für das Kontaktverfolgungssystem von Apple und Google sichtbar.
"Ich denke an die Idee von Sichtbarkeitsebenen - Technologie, die eine Unsichtbarkeitsebene über der realen Welt bereitstellt", sagte App Creator Mo Saha gegenüber Interessante Technik | wissenschaft-x.com. Saha ist einer der Köpfe hinter Antidate, einer App vondie 20 Teenager, die daran gearbeitet haben, Frauen mehr Kontrolle über das Online-Dating-Erlebnis zu geben.
Ähnlich wie bei der Anmeldefunktion von Kontaktverfolgungs-Apps bot Sahas konzeptionelle Dating-App den Benutzern "eine asymmetrische Erfahrung - [wie] Einwegglas zwischen Männern und Frauen, bei dem Frauen die Männer sehen konnten, Männer jedoch nichtdie Frauen, bis letztere einen Schritt machten. "
Personen, die sich nicht für Kontakt-Tracing-Apps entscheiden, wissen nicht unbedingt, wer dies getan hat, wodurch das "Ungleichgewicht in Bezug auf die Belichtung" von Sahas Dating-App beseitigt wird, es sei denn, Tischler sagen dies. Innerhalb des Kontakt-Tracing-Systems wird niemand einen Benutzer seheneine andere, ohne auch gesehen zu werden. Aber mit der Überwachung der Gesichtserkennung von CCTV-Videostreams kommt die Idee der Sichtbarkeitsebenen wieder ins Spiel.
Interne versus externe Überwachung
Wenn Kontaktverfolgungs-Apps eine interne, benutzerzentrierte Überwachungsfunktion sind, besteht die andere Hälfte der städtischen Überwachungsgleichung aus Gesichtserkennungsalgorithmen. Sie sind mit Videostreams von CCTVs und anderen Geräten verbunden und dienen dazu, Personen in unterschiedlichen Umgebungen zu identifizieren und zu verfolgen.
Es gibt "zwei Möglichkeiten, um [...] Streaming-Videos von Kameras zu verarbeiten - am Rand oder um sie an einen zentralen Server zurückzusenden und dort zu verarbeiten - und es gibt verschiedene Stärken und SchwächenDie beiden Ansätze ", sagte Dr. Patrick Grother, Wissenschaftler am US-amerikanischen Nationalen Institut für Standards und Technologie NIST, gegenüber Interessante Technik | wissenschaft-x.com. Um Gesichter in einem Bild zu identifizieren," müssen Sie ein Gesicht führenErkennungsalgorithmus, der einzelne Bilder oder alle Bilder von Videos betrachten kann. "
Gesichtserkennung und Rechenleistung
Mit der Ausweitung der Überwachungsmaßnahmen auf eine größere Bevölkerung steigt auch der Bedarf an mehr Kameras und mehr. leistungsstarke Hardware . "Die Hardwareanforderungen müssen [die] Anzahl der Kameras mal die Anzahl der Personen mal die Bildrate des Videos überschreiten - jedes System in geschäftigen [städtischen Umgebungen] müsste bei diesem Problem ausreichend Hardware einsetzen."
Für einen einfachen Banküberfall muss nur ein aufgezeichnetes Video gelöst werden, was nicht sofort geschehen muss, sagte Grother. Bei der Überwachung in Großstädten hört der Video-Feed jedoch nie auf - und er wächst und vervielfacht sich so schnell wie die Bildratevon jeder Kamera in der Stadt. Der "[d] Unterschied hier ist der Echtzeitaspekt - Sie müssen weiterhin Videos aufnehmen und damit Schritt halten", fügte Grother hinzu.
Insbesondere werden nicht alle Gesichtserkennungsalgorithmen Gesichter in einem Videobild mit der gleichen Geschwindigkeit verarbeiten und identifizieren. "[S] ome wird in einer Zehntelsekunde ausgeführt, etwa zehnmal langsamer - an diesem Punkt müssen Sie einige erstellentechnischer Kompromiss ", sagte Grother.
Echtzeitüberwachung während der Coronavirus-Krise
Während NIST keine Algorithmen in realen Szenarien entwickelt oder bereitstellt, laden sie derzeit Branchenentwickler ein, neue Algorithmen zu testen, mit denen Gesichter erkannt werden sollen, die hinter medizinischen Masken verdeckt sind.
Und gemäß a März-Studie im Auftrag des US-Handelsministeriums stammen einige dieser Algorithmen von einem Unternehmen namens VisionLabs - einem russischen Unternehmen für Computer Vision und maschinelles Lernen. "Wenn ein Gesicht im Rahmen erkannt wird, wird eine biometrische Vorlagenfunktion extrahiert", sagte VisionLabs SeniorForscher Daniil Kireev, in einem E-Mail-Austausch mit Interessante Technik | wissenschaft-x.com.
Die Gesichtserkennung sucht nach einzigartigen und identifizierbaren Gesichtsmerkmalen in Überwachungskameras, basierend auf einer "biometrischen Vorlage", die aus einem früheren Bild einer Person stammt. Mit Hilfe von in der Stadt Moskau verteilten Videoüberwachungsgeräten implementiert VisionLabs Gesichtserkennung Überwachung, die "einen schnellen Vergleich mit Datenbanken mit mehreren Millionen Elementen" durchgehen kann, sagte Kireev.
Erleichterung der sozialen Distanzierung, Gesichtserkennung, medizinische Masken
Vor drei Monaten mochten Menschen in Großstädten New York oder Chicago ging in städtischen Räumen spazieren, ohne sich um die COVID-19-Krankheit zu sorgen. Jetzt, da sich die USA darauf vorbereiten, soziale Distanzierungsmaßnahmen zu erleichtern, werden viele Menschen nur mit medizinischen Masken, die Gesichter verdecken, in geschäftige Geschäfts- und Handelsbereiche zurückkehren.und lässt mehr Raum für Fehler bei der Gesichtserkennungsverarbeitung.
Wenn unsere wassergetränkten Daumen unsere Smartphones nicht entsperren, ist dies ein falsches Negativ. - Wir haben den richtigen Daumen, aber der Fingerabdruck kann nicht durch die Wasserschicht registriert werden.
Dasselbe kann bei der Gesichtserkennung und bei Personen mit medizinischen Masken passieren: Wenn eine CCTV-Kamera ein Gesicht erfasst, das größtenteils bedeckt ist, besteht eine größere Wahrscheinlichkeit, dass die Person hinter der Maske nicht identifiziert wird.
" Traditionell ist das Erkennen von Gesichtern, die mit Masken oder Kleidung bedeckt sind, eine technisch herausfordernde Aufgabe ", sagte Andrey Khrulev, Manager für Geschäftsentwicklung im Speech Technology Center, in einem E-Mail-Austausch mit Interessante Technik | wissenschaft-x.com.
Gesichtserkennungssysteme auf der ganzen Welt wurden jedoch in Transporten und Stadtzentren eingesetzt. Darüber hinaus werden die Systeme des Speech Technology Center sogar im Petrovsky-Stadion in St. Petersburg eingesetzt, das für die Verarbeitung biometrischer Daten ausgestattet ist.
Khrulev fügte hinzu: "Es kommt häufig vor, dass ein Teil des Gesichts von einem Fächer-Hoodie oder -Schal verdeckt wird es ist kalt in St. Petersburg." Laut Khrulev und seinen Kollegen besteht die Notwendigkeit einer städtischen Überwachung, um Personen zu identifizierenVon Anfang an war hinter medizinischen Masken verdeckt, und die Algorithmen passen sich an.
Echtzeit-Abfangen von Personen, die durch COVID-19 gefährdet sind
Da die Stadtüberwachung und die Gesichtserkennungsverarbeitung potenziell infizierte Personen in Echtzeit besser identifizieren können, ergeben sich neue Möglichkeiten nicht nur für die soziale Überwachung und Kontaktverfolgung, sondern auch für die Fähigkeit, Personen abzufangen, bei denen das Risiko einer potenziellen Coronavirus-Infektion besteht.Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass nicht jedes Land interpretiert, welche Maßnahmen auf die gleiche Weise zu ergreifen sind.
Russische Staatsbürger zu a hinzugefügt Quarantäne Liste von ihrer Regierung werden auch in eine Datenbank von biometrischen Systemen gestellt. "Wenn die Personen aus [dieser] Liste in Videoaufnahmen von den Straßenkameras, im Eingang eines Hauses, in einem Einkaufszentrum entdeckt werden, wird das System automatischSenden Sie eine Warnung oder Benachrichtigung an die Polizei ", sagte Khrulev.
Abgesehen von einer zweiten, sehr schwerwiegenden Welle von COVID-19 ist es höchst unwahrscheinlich, dass diese Art des Abfangens durch die Polizei in den USA stattfindet. Die Apps von Apple und Google teilen nicht den Gesundheitszustand derjenigen, die sich für ihre anmelden. Kontaktverfolgungs-Apps und die US-Regierungsabteilungen, die Gesichtserkennungsalgorithmen wie NIST verwenden, testen sie laut Grother nur.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass sich die Architektur der städtischen Überwachung um uns herum verändert, um der Aufgabe zu entsprechen, COVID-19, die bekannten Ebenen der visuellen Un- Sichtbarkeit, zu besiegen. - ob von Schals, Masken oder Hoodies - funktioniert möglicherweise immer noch bei anderen Personen, jedoch nicht immer bei Kameras.