Характеристики голоса. Системы голосового анализа пытаются идентифицировать говорящего путем сравнения произносимых им фраз с заранее записанными. Сегодня компьютерные системы распознавания голоса могут решать как задачу опознавания говорящего, т. е. определять, кто говорит, так и задачу распознавания речи, т. е. определять, что было сказано. В отличие от человека, современные компьютеры не могут идентифицировать говорящего и распознавать смысл сказанного одновременно, но с увеличением производительности они осилят и эту задачу. Маловероятно, что когда-нибудь компьютеры смогут опознавать человека по голосу со 100 %-ной точностью. Но и люди не могут этого. Иногда просто недостаточно информации для решения этой задачи.
Распознавание лица. Системы распознавания лица пытаются идентифицировать человека на базе визуального сходства. Для обеспечения работы современных систем необходимо, чтобы изображение лица занимало большую часть поля зрения видеокамеры компьютера, а фон соответствующим образом контролировался. В будущем такие системы должны будут распознавать лица в толпе, так же как это делает человек (и возможно, с той же степенью точности). Поскольку системы распознавания лица не носят на себе компрометирующего клейма, они не вызывают чувства опасности; в отличие от системы сканирования глаза, эти системы имеют шанс стать популярными в XXI столетии, что может привести к неожиданным результатам. «Люди, которым необходимо скрываться, опасаются систем распознавания лица, – говорит редактор журнала Identity World Стивен Шоу. – Эти системы не только вылавливают террористов, но могут опознавать и дипломатов, призраков и полицейских, работающих по легенде».[48]
Термограмма лица. Идентификация по термограмме лица использует особенности расположения проходящих непосредственно под кожей кровеносных сосудов. Если внешний вид лица можно изменить с использованием косметики или новой прической, то кровеносную систему изменить сложнее. Поэтому считается, что термограмма лица более надежный способ идентификации, чем простое визуальное распознавание.
Идентификация по силуэту и особенностям походки. Это мое собственное название для очередной категории систем биометрической идентификации, но специалисты в этой области также его признают. Вы можете узнать своего друга издалека, даже если не видите его лица. Вы идентифицируете его на основе ряда параметров, включая размеры и пропорции, особенности походки и одежды. И вновь мы исходим из предположения, что, если человек может осуществлять идентификацию такого рода, можно попытаться обучить этому и компьютер.
Производительность. Также возможно идентифицировать человека на основе данных о его производительности при решении определенной задачи. Будучи старшекурсником MTI, я разработал компьютерную программу, которая могла идентифицировать человека по клавиатурному почерку – скорости печати и силе нажатия на клавиши при работе на клавиатуре. Во время своей работы в AT&T исследователь Томас Спитер [Thomas Speeter] разработал специальную плитку для пола, которая могла идентифицировать тех, кто по ней ходит.[49] Некоторые системы защиты от несанкционированного доступа определяют факт вторжения в компьютер, основываясь на принципе, что стиль работы нарушителя отличается от стиля работы законных пользователей.
Распознавание лица
В отличие от других систем биометрической идентификации, распознавание лица носит пассивный характер: оно может осуществляться без ведома человека, позволяя производить идентификацию в лифте или при проходе через дверь. Сегодня биометрические системы идентификации все чаще используются для идентификации в банкоматах (ATM), в банках и бизнесе, требующем повышенных мер безопасности. Некоторые штаты рассматривают возможность применения систем распознавания лица в базах данных водительских удостоверений, чтобы иметь возможность выявлять лиц, получающих несколько удостоверений более чем на одно имя. [Иллюстрация любезно предоставлена Miros, Inc.]
Стиль написания. Все большее количество технологий используется для определения автора, будь то пьеса, новелла или музыкальный опус, на основе анализа особенностей стиля написания. В 1996 году Дональд Фостер [Donald Foster], специалист в области компьютеров из колледжа Вассар, проанализировал бестселлер «Основные цвета» [Primary Colors] и пришел к выводу, что «анонимный» автор на самом деле – Джо Кляйн [Дое Klein], обозреватель журнала Newsweek.[50](Достаточно интересный факт: Кляйн не признавался в авторстве книги, пока журналистам Washington Post не удалось тайно заполучить образцы почерка Кляйна и фрагменты рукописи книги, проанализированные затем Маурин Кейси Оуэне [Maureen Casey Owens], бывшим ведущим экспертом по документам криминалистической лаборатории полиции Чикаго [Chicago Police Crime Laboratory].[51]) Аналогично Тед Качински [Ted Kaczinski] был идентифицирован как Unabomber лишь после того, как его брат опознал стиль письма и идеи в опубликованном манифесте.
Важно понимать, что ни одна из описанных здесь систем идентификации не прошла какого-либо научного обследования, как это было с идентификацией по ДНК в конце 1980-х – начале 1990-х годов. Вместо этого одиночки и компании тестировали эти технологии так же, как студенты проверяют готовность спагетти: бросают их на стенку и смотрят, не прилипли ли они. Если мы собираемся в будущем использовать биометрические системы в серьезных приложениях, они должны быть подвергнуты стандартизации гораздо более жесткой, чем используется сейчас. В противном случае мы получим огромное число неудачных или ошибочных идентификаций, что вызовет сомнения и недоверие и даже может привести к тому, что в тюрьму будет заключен человек, не сделавший ничего плохого.
Биометрия завтрашнего дня
С 1989 по 1995 год я жил в доме, замок на входной двери которого управлялся системой распознавания голоса. Замок давал мне свободу и власть. Свобода заключалась в возможности выходить из дома без боязни забыть ключи: поскольку мой голос всегда был со мной, я в любое время мог попасть обратно домой. А власть заключалась в возможности управлять доступом в мой дом с очень высокой точностью. Например, я мог зарегистрировать в системе голосовые характеристики подрядчика, который выполнял работу в моем доме, не опасаясь, что он передаст его кому-нибудь из своих служащих или сделает копию для себя. Мне не нужно было просить, чтобы кто-то вернул данный ему ключ, я просто стирал характеристику его голоса из памяти замка.
Но и здесь не обошлось без проблем. Через несколько месяцев я обнаружил, что замок не опознает мой голос при сильном ветре или шумном ливне. Я также заметил, что эта биометрическая система недемократична: некоторые люди никак не идентифицировались системой, в то время как другие распознавались ею с первого раза. (Есть сведения о подобных проблемах и в системах распознавания по отпечаткам пальцев.) В конечном итоге я создал «безголосовые коды», позволявшие людям входить без предварительного произнесения парольной фразы.
В грядущем столетии ситуации, подобные моей, будут широко распространены, ибо системы биометрической идентификации все шире заменяют собой ключи и идентификационные карточки. Биометрия будет применяться для управления дверями офисных зданий и защиты компьютерных файлов. Ваш компьютер сможет опознавать, вы ли сидите перед ним, либо по голосу, либо с помощью встроенной видеокамеры. Тому, что люди предпочитают биометрические системы, есть простое объяснение: отпадает необходимость в различного рода паролях, которые можно забыть, и идентификационных карточках, которые можно потерять. В то же время некоторые люди будут дискриминированы, если из-за их индивидуальных особенностей биометрические показатели не смогут быть правильно записаны или стабильно воспроизведены.
49
Томас Спитер [Thomas H. Speeter] из AT &T Bell Laboratories разработал плитку для пола, которая могла идентифицировать ступающего по ней человека по весу и распределению давления. Опытный образец системы представлял собой единичную плитку размером около 30 см с сенсорной матрицей 16x16, где каждый сенсор представлял оказываемое на него давление числом в диапазоне от 0 до 255. При первом тестировании Спитер попросил 10 добровольцев наступить на плитку во время обычного прохождения по комнате, затем повернуться и пройти обратно. На базе выборки объемом в 188 испытаний (шагов) Спитер подсчитал, что может идентифицировать человека с вероятностью 99 % уже после трех тестовых шагов и с вероятностью 100 % – после четырех. Конечно, больший объем выборки был бы более убедительным, но исследование в любом случае показало, что шаги каждого человека обладают индивидуальностью, и компьютеры уже сегодня могут различать нас по шагам. См.: Thomas H. Speeter, «Identification Using Ground Reaction Force patterns», AT &T Bell Laboratories.